The COVID-19 pandemic has put health systems around the world in check, so governments have arranged different options with the aim of reducing the number of infections, while strengthening the health system through expansion of the UCI offer. This research article evaluates the current ICU supply for every thousand inhabitants in the Manizales-Villamaría Metropoli
ResumenSe presenta el desarrollo de una metodología que incluye un modelo metaheurístico basado en el Algoritmo Genético Ordenado Elitista No-Dominado (Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm, NSGA-II) en un ambiente de producción Job Shop. Esto con el fin de minimizar tres variables fundamentales del proceso: tiempo total de proceso (makespan time), costo de energía y accidentalidad laboral. Con la aplicación de la metodología, se logra optimizar las variables objeto de estudio, en un 42%, respecto a las técnicas tradicionales de programación de la producción. Con base en la aplicación de la metodología propuesta, se plantea explorar otras funciones multi objetivo, en las que se analiza el consumo de otros recursos como agua y combustible, en situaciones no deseadas tales como paro de transportadores, deslizamientos de tierra en carreteras y congestión vehicular. Palabras clave: job shop, multiobjetivo, metaheurística, tiempo total de proceso A Multiobjective Methodology to Optimize a Job Shop Environment AbstractThe development of a methodology that contains a metaheuristic model based on the Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) in a job shop production environment. This is to minimize three main process variables: total time of processing (makespan time), energy cost and labor accidents. With the application of this methodology, the variables under study were optimized in 42%, compared with traditional production programming techniques. Based on the application of the proposed methodology, it is suggested to explore other multi objective functions in which the consumption of other resources, such as water and fuel can be analyzed in undesirable situations such as transport strike, landslides and traffic congestion.
El presente artículo desarrolla una metodología basada en genética poblacional que permite mejorar el desempeño de dos o más variables en un sistema de producción job shop. La metodología aplica un algoritmo genético con características especiales en la selección de individuos que pasan de generación en generación. Los resultados permitieron demostrar mejores desempeños de la metodología propuesta en las variables makespan, tiempo muerto y costo de energía al ser comparada con el método FIFO. Al comparar la metodología con el método NSGA II no se obtuvieron diferencias en las variables makespan y tiempo muerto; sin embargo, se obtuvo un mejor desempeño en el costo de la energía y, principalmente, mayor eficiencia en relación al número de iteraciones realizadas para obtener el makespan óptimo.
ResumenEn el presente artículo se analiza el desempeño de las variables tiempo de procesamiento, fracción defectuosa causada por la fatiga del operario y costo de mano de obra directa, en un sistema tipo "contra existencia" (job shop). Con el anterior propósito se comparan dos métodos, el primero toma elementos de los algoritmos VEGA y MOGA (VyM), mientras que el segundo corresponde a un método de sumas ponderadas (MSP). Al aplicar las metodologías se encontró que el método VyM presenta mejor desempeño al compararlo con el MSP. Respecto al tiempo de proceso (en horas) el primero supera al segundo en 7.0 %; respecto al tiempo de proceso (en semanas) el primero supera al segundo en 6.7 % y respecto a la fracción defectuosa, el primero supera al segundo en 1,4 %. En cuanto al costo de mano de obra, ambos métodos presentan igual desempeño. Palabras clave: multiobjetivo, algoritmos genéticos, moga, job shop, tiempo de procesamiento Multiobjective Programming in a Manufacturing System of the Job Shop Type AbstractIn this paper, the performance of the variables: makespan time, defective fraction due to operator fatigue and direct labor cost, in a job shop manufacturing system is presented. Two methods are compared; the first one blends elements from VEGA and MOGA algorithms (V&M), while the second one corresponds to a weighted sums method (WSM). Applying these methodologies, it was found that the method V&M has a better performance than the WSM. Comparing he variable makespan time (in hours) the first is better by 7.0 %; comparing the variable makespan time (in weeks) by 6.7 %; and comparing the variable defective fraction by 1.4 %. Regarding the variable labor costs, both methods have the same performance.
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