Balanceo de líneas de producción en la industria farmacéutica mediante Programación por metas

Production line balancing in the pharmaceutical industry using Goal Programming

dc.creatorOrejuela Cabrera, Juan Pablo
dc.creatorFlórez González, Andrés
dc.date2019-11-13T14:27:50Z
dc.date2019-11-13T14:27:50Z
dc.date2019-05-05
dc.date.accessioned2023-10-03T19:11:09Z
dc.date.available2023-10-03T19:11:09Z
dc.identifierSánchez Cruz, M., & Morales, L. (2019). Influencia del contenido de humedad en las propiedades mecánicas de la Caña de Guadua. INGE CUC, 15(1), 99-108. https://doi.org/10.17981/ingecuc.15.1.2019.09
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11323/5635
dc.identifierhttps://doi.org/10.17981/ingecuc.15.1.2019.10
dc.identifier10.17981/ingecuc.15.1.2019.10
dc.identifier2382-4700
dc.identifierCorporación Universidad de la Costa
dc.identifier0122-6517
dc.identifierREDICUC - Repositorio CUC
dc.identifierhttps://repositorio.cuc.edu.co/
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9168641
dc.descriptionIntroducción−En una línea de fabricación es muy impor-tante que los tiempos de ciclo de las diferentes estaciones estén balanceados y que sean bajos, ya que esto permite disminuir los inventarios de producto en proceso, sin em-bargo, hacer esto conlleva a aumentar el número de esta-ciones, lo que no es favorable ya que eleva los costos fijos asociados a las estaciones, en tal sentido es necesario definir estrategias que permitan lograr un equilibrio entre estos requerimientos.Objetivo− En este artículo se propone la formulación de un modelo para el balanceo de línea, utilizando la técnica de programación multi-objetivo por metas, aplicada a la industria farmacéutica con el fin de minimizar el número de estaciones, minimizar el tiempo de ciclo y el inventario en proceso.Metodología− Se emplea la programación por metas para abordar un modelo de balance de línea, que considera al mis-mo tiempo la asignación de múltiples estaciones una opera-ción y la asignación de múltiples operaciones a una estación. Resultados− Se logra una reducción significativa del tiem-po ciclo y del tiempo ocioso a costos mínimos, además se presenta una comparación entre el modelo determinístico y estocástico.Conclusiones−A través de esta implementación del modelo en LINGO, se validó el cumplimiento de las restricciones planteadas, la precedencia de las operaciones y el buen funcionamiento del modelo mediante las soluciones óptimas obtenidas. La simulación, es una herramienta que permite ilustrar la complejidad de las operaciones del sistema de producción, las cuales requieren como en nuestro caso de una modelación más ajustada a la realidad para compren-der el comportamiento del proceso y evaluar diferentes estrategias.
dc.descriptionIntroduction−In a production Line it’s important that the stations’ cycle times are balanced and that they are low since this allows to reduce the work in process. However, doing this leads to an increase in the stations’ number, that is not favorable because it raises the costs associated with the stations, therefore it is necessary to define strategies that allow achieving a balance be-tween these requirements.Objective−In this article we propose the formulation of a model for the line balancing, using the technique of multi-objective goal programming, applied to the pharmaceutical industry in order to minimize the stations’ number, minimize cycle time and inventory in process.Methodology−Goal programming is used to address a line balance model, which considers at the same time the assignment of multiple stations to one op-eration and the assignment of multiple operations to one station.Results−A significant decrease in cycle time and idle time at minimum costs is achieved, and a comparison between the deterministic and stochastic models is presented.Conclusions−Through this implementation of the LINGO model, the compliance of the proposed restric-tions, the precedence of operations and the proper func-tioning of the model were validated through the optimal solutions obtained. The simulation is a tool that illus-trates the complexity of the operations of the production system, which require, as in our case, a more realistic modeling to understand the behavior of the process and evaluate different strategies.
dc.format14 páginas
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherCorporación Universidad de la Costa
dc.relationINGE CUC; Vol. 15, Núm. 1 (2019)
dc.relationINGE CUC
dc.relationINGE CUC
dc.relationN. Boysen, M. Fliedner and A. Scholl, “A classification of assembly line balancing problems,” Eur. J. Oper. Res., vol. 183, no. 2, pp. 674–693, Dec. 2007, doi: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2006.10.010
dc.relationJ. Pereira and E. Álvarez-Miranda, “An exact approach for the robust assembly line balancing problem,” Omega, vol. 78, pp. 85–98, Jul. 2018, doi: https://doi.org/10.1016/j.omega.2017.08.020
dc.relationI. Baybars, “A Survey of Exact Algorithms for the Simple Assembly Line Balancing Problem,” Manage. Sci., vol. 32, no. 8, pp. 909–932, Aug. 1986, doi: https://doi.org/10.1287/mnsc.32.8.909
dc.relationE. Erel, “A study on production lines with discrete batch WIP inventory transfer,” Int. J. Prod. Econ., vol. 55, no. 1, pp. 71–85, Jun. 1998, doi: https://doi.org/10.1016/S0925-5273(98)00042-5
dc.relationE. Erel, “Effect of discrete batch WIP transfer on the efficiency of production lines,” Int. J. Prod. Res., vol. 31, no. 8, pp. 1827–1838, Aug. 1993, doi: https://doi.org/10.1080/00207549308956825
dc.relationP. J. Egbelu and N. Roy, “Material flow control in AGV/ unit load based production lines,” Int. J. Prod. Res., vol. 26, no. 1, pp. 81–94, Jan. 1988, doi: https://doi.org/10.1080/00207548808947842
dc.relationP. J. Egbelu, “Batch production time in a multi-stage system with material-handling consideration,” Int. J. Prod. Res., vol. 29, no. 4, pp. 695–712, Apr. 1991, doi: https://doi.org/10.1080/00207549108930096
dc.relationP. J. Egbelu, “Machining and material flow system design for minimum cost production,” Int. J. Prod. Res., vol. 28, no. 2, pp. 353–368, Feb. 1990, doi: https://doi.org/10.1080/00207549008942716
dc.relationR. G. Qiu, “Virtual production line based WIP control for semiconductor manufacturing systems,” Int. J. Prod. Econ., vol. 95, no. 2, pp. 165–178, Feb. 2005, doi: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2003.12.004
dc.relationW. Choi and Y. Lee, “A dynamic part-feeding system for an automotive assembly line,” Comput. Ind. Eng., vol. 43, no. 1–2, pp. 123–134, Jul. 2002, doi: https://doi.org/10.1016/S0360-8352(02)00071-2
dc.relationA. Scholl and R. Klein, “SALOME: A Bidirectional Branch-and-Bound Procedure for Assembly Line Balancing,” INFORMS J. Comput., vol. 9, no. 4, pp. 319–334, Nov. 1997, doi: https://doi.org/10.1287/ijoc.9.4.319
dc.relationP. R. McMullen and P. Tarasewich, “Multi-objective assembly line balancing via a modified ant colony optimization technique,” Int. J. Prod. Res., vol. 44, no. 1, pp. 27–42, Jan. 2006, doi: https://doi.org/10.1080/00207540500216748
dc.relationA. Scholl and C. Becker, “State-of-the-art exact and heuristic solution procedures for simple assembly line balancing,” Eur. J. Oper. Res., vol. 168, no. 3, pp. 666–693, Mar. 2006, doi: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2004.07.022
dc.relationY. Bukchin and T. Raviv, “Constraint programming for solving various assembly line balancing problems,” Omega, vol. 78, pp. 57–68, Jul. 2018, doi: https://doi.org/10.1016/j.omega.2017.06.008
dc.relationJ. Pereira and E. Álvarez-Miranda, “An exact approach for the robust assembly line balancing problem,” Omega, vol. 78, pp. 85–98, Jul. 2018, doi: https://doi.org/10.1016/j.omega.2017.08.020
dc.relationJ. R. Coronado-Hernandez and H. Ospina-Mateus, “Incorporación de Riesgos Ergonómicos en el Balanceo de Líneas de Ensamble en U,” WPOM - Work. Pap. Oper. Manag., vol. 4, no. 2, pp. 29–43, Sept. 2013, doi: http://dx.doi.org/10.4995/wpom.v4i2.1164
dc.relationE. H. Bowman, “Assembly-Line Balancing by Linear Programming,” Oper. Res., vol. 8, no. 3, pp. 385–389, Jun. 1960. doi: http://dx.doi.org/10.1287/opre.8.3.385
dc.relationC. N. Klahr, “Multiple Objectives in Mathematical Programming,” Oper. Res., vol. 6, no. 6, pp. 849–855, Nov. 1958. Available: https://doi.org/10.1287/opre.6.6.849
dc.relationA. Charnes and W. W. Cooper, Management models and industrial applications of linear programming, vol. 1, N.J., USA: John Wiley & Sons, 1961.
dc.relationY. Ijiri, Management goals and accounting for control, Haarlem, Netherlands: North Holland Pub. Co., 1965.
dc.relationF. S. Hillier and G. J. Lieberman, Investigación de operaciones, 10th ed., Madrid, España: McGraw-Hill Interamericana S.L., 2016.
dc.relationC. Romero, “El enfoque multiobjetivo en los modelos matemáticos de planificación de cultivos,” Rev. Econ. Polit., vol. 89, pp. 179–204, Sept. 1981.
dc.relationS. M. Lee, Goal Programming for Decision Analysis, Philadelphia, USA: Auerbach Pub., 1972.
dc.relationJ. P. Ignizio, Goal programming and extensions, Toronto, Canada: Lexington Books, 1976.
dc.relationC. Romero, Análisis de las decisiones multicriterio, vol. 14, Madrid, España: Isdefe, 1996.
dc.relationÖ. Polat, Ö. Mutlu and E. Özgörmüş, “A Goal Programming Model For Assembly Line Balancing Problem Type 2 Under Workload Constraint.” in The 2015 Northeast Decision Sciences Conf., Cambridge, MA, March 2015.
dc.relationM. C. O. Moreira, R. Pastor, A. M. Costa and C. Miralles, “The multi-objective assembly line worker integration and balancing problem of type-2,” Comput. Oper. Res., vol. 82, pp. 114–125, Jun. 2017, doi: https://doi.org/10.1016/j.cor.2017.01.003
dc.relationA. J. R. Smith and A. Bhandari, “Multiple criteria approach to the stochastic assembly line balancing problem,” Proc. 33rd Int. Matador Conf., 2000, pp. 61–66.
dc.relationO. Rosenberg and H. Ziegler, “A comparison of heuristic algorithms for cost-oriented assembly line balancing,” ZOR Zeitschrift fü Oper. Res. Methods Model. Oper. Res., vol. 36, no. 6, pp. 477–495, Nov. 1992. Available: https://link.springer.com/article/10.1007/BF01416240
dc.relation122
dc.relation109
dc.relation1
dc.relation15
dc.relationINGE CUC
dc.rightsCC0 1.0 Universal
dc.rightshttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.sourceINGE CUC
dc.sourcehttps://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/1906
dc.subjectBalanceo de línea
dc.subjectTiempo de ciclo
dc.subjectProgramación por metas
dc.subjectModelo matemático
dc.subjectEnfoque multiobjetivo
dc.subjectLine balancing
dc.subjectCycle time
dc.subjectGoal programming
dc.subjectMathematical model
dc.subjectMulti-objective approach
dc.titleBalanceo de líneas de producción en la industria farmacéutica mediante Programación por metas
dc.titleProduction line balancing in the pharmaceutical industry using Goal Programming
dc.typeArtículo de revista
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.typeText
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/submittedVersion
dc.typehttp://purl.org/redcol/resource_type/ART
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.typehttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa


Este ítem pertenece a la siguiente institución