A genetic algorithm for facility layout design in flexible manufacturing systems

Rajasekharan, Maheswaran; Peters, Brett A.; Yang, Taho

doi:10.1080/002075498193958

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“…Una metodología empleada para formular este enfoque como problema de distribución en planta es el MIP (Mixed Integer Programing) programa entero mixto, desarrollado por , que incluye las especificaciones de las coordenadas espaciales de cada célula de fabricación, la orientación de las mismas (vertical u horizontal) y la localización de los puntos de manutención. Rajasekharan et al (1998) emplea un algoritmo genético para la colocación y optimización del coste del movimiento de materiales entre las diferentes células de fabricación. (ver apartado 3.3).…”

Section: Set Min = C Ijunclassified

“…MIP es la formulación que permite capturar todos los aspectos para el desarrollo del FLP, pero tiene la desventaja de ser difícil de resolver por métodos tradicionales, siendo necesaria la aplicación de una metodología robusta de solución como lo son los algoritmos genéticos. La formulación propuesta por Rajasekharan et al (1998), asume que cada célula es rectangular y cada punto (Pickup/Dropoff) puede ser colocado y orientado en cualquier posición de las células (ver figuras 3.68 y 3.69). El objetivo en sí, es determinar la secuencia espacial de las células de fabricación resuelta como un problema de distribución, empleando un algoritmo genético que aplica dos procedimientos heurísticos, (ver figura 3.70).…”

Section: 610-propuesta De Islierunclassified

“…Rij(Sij) = componente positiva (negativa) de pyi -pxj. Para modelar la conveniencia Rajasekharan et al (1998) …”

Section: Evaluación De La Distribuciónunclassified

“…Estos proponen, para el agrupamiento, el uso de estructuras con características cualitativas y cuantitativas, dadas del razonamiento lógico para el problema de distribución. Para la formulación del problema, Dunker et al (2003) seleccionan el MIP, empleado con menos variables binarias que Rajasekharan et al (1998), que asume que lados de las células de fabricación (rectángulo) son paralelos al eje de sistema coordenado en el plano y que las dimensiones y forma iniciales de cada departamento son introducidos al inicio del problema. Los autores sugieren también, algunos desarrollos en los ejes x e y del cromosoma, para la aplicación de los operadores cruce y mutación.…”

Section: -Propuesta De Chan Et Alunclassified

“…La forma de las actividades se consideran rectangulares o cuadradas y su orientación es conocida. Utiliza variables que representa las proyecciones de las dimensiones y distancias de las actividades o células sobre los ejes coordenados, para evitar así intersecciones y asignar, dependiendo del problema, recorridos de contorno Rajasekharan et al, 1998).…”

unclassified

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Modelo de optimización en la generación de plantas industriales, considerando las actividades de mantenimiento y las condiciones ambientales mediante el uso de la metodología de los algoritmos genéticos.

Contreras¹,

Augusto²

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Valencia, Febrero de 2010.Resumen. ResumenEl entorno competitivo donde se desenvuelven actualmente las organizaciones empresariales, obliga a plantearse esquemas de operación bajo requerimientos de alta calidad y mínimos costes de producción. En los costes de producción, influyen, considerablemente, la distribución de las diferentes actividades en planta y el mantenimiento de los equipos que la conforman. Para la distribución de las actividades, es imperioso diseñar la ordenación, que favorezca el recorrido óptimo de los materiales de producción, para minimizar los gastos asociados al desplazamiento y a otros criterios de implantación. En relación al mantenimiento, es indispensable habilitar aquellas acciones que permitan conservar, plenamente operativos, los equipos del proceso y que a su vez impliquen costes mínimos. Hasta el presente, no se ha propuesto una metodología que contemple ambas consideraciones en el diseño de plantas. En este trabajo, se propone un primer modelo, cuya finalidad es minimizar tanto los costes relacionados por el posicionamiento de las actividades, como los esperados por la aplicación del mantenimiento a los equipos, y la influencia que tiene la distribución en éstos. Como metodología de búsqueda y validación se emplea un algoritmo genético.Palabras claves: distribución en planta, mantenimiento, optimización combinatorial, algoritmo genético.Resum. ResumDegut a l' entorn competitiu on es desenvolupen actualment les organitzacions empresarials, obliga a aquestes a plantejar-se esquemes d' operació sota requeriments d' alta qualitat i mínims costos de producció. Dintre dels costos de producció, influeixen, considerablement, la distribució de les diferents activitats i el manteniment dels equips presents en éstes. Per tant, per a la distribució de les activitats, és necessari dissenyar l' ordenació, que favoreixca la trajectòria òptima dels materials de producció, per a minimitzar les despeses associades al desplaÇament i a altres criteris d' implantació. En relació al manteniment, és indispensable habilitar aquelles accions que permeten conservar, plenament operatius, els equips del procés i que a la vegada impliquen costos mínims. Fins el present, no s' ha proposat una metodologia que contemple les consideracions anteriors en el disseny d' una planta. Es per això, que en aquest treball es proposa un primer model, amb una finalitat de minimitzar tant els costos relacionats per al possicionament de les activitats, com els esperats per a l'aplicació del manteniment als equips, i la inflùencia que té la distribució en aquestes. Com a metodologia de búsqueda i validació s' empra un algoritmo genètic.Paraules claus: distribució en planta, manteniment, optimització combinatorial, algoritme genètic.Abstract. AbstractThe competitive environment where business organizations presently develop obligates them to operate under high quality requirements and minimum production costs. Production costs are influenced considerably by the distribution of different plant activities and their equipment main...

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Section: Set Min = C Ijunclassified

Section: 610-propuesta De Islierunclassified

“…Rij(Sij) = componente positiva (negativa) de pyi -pxj. Para modelar la conveniencia Rajasekharan et al (1998) …”

Section: Evaluación De La Distribuciónunclassified

Section: -Propuesta De Chan Et Alunclassified

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Modelo de optimización en la generación de plantas industriales, considerando las actividades de mantenimiento y las condiciones ambientales mediante el uso de la metodología de los algoritmos genéticos.

Contreras¹,

Augusto²

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Models and Methods for Facilities Layout Design from an Applicability to Real-World Perspective

Marcoux¹,

Riopel²

2005

Logistics Systems: Design and Optimization

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Optimization of Genetic Algorithm Parameters for Multi-channel Manufacturing Systems by Taguchi Method

Anagün

Özçelik

2005

AI 2005: Advances in Artificial Intelligence

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Abstract. An important issue in multi-channel manufacturing (MCM) design is the channel formation process. In this study, the control parameters that affect the performance of genetic algorithms (GAs) developed to solve channel formation problem, are examined and the optimum values of such parameters are explored using Taguchi method. Two types of problems were taken into account in terms of machines, parts, and channels. Experimental results show that the performance of a GA significantly dependent on the levels of the design factors for the problem being solved. The results also show that Taguchi method is a powerful approach for identifying design factors suitable for the GA comparing to time consuming and possibly impractical trial-error tests.

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A genetic algorithm for facility layout design in flexible manufacturing systems

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Modelo de optimización en la generación de plantas industriales, considerando las actividades de mantenimiento y las condiciones ambientales mediante el uso de la metodología de los algoritmos genéticos.

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