Subido por Jorge Melo

Metodos de asignacion de los sistemas de produccion

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DOCENTE: Ing. Sergio Balderas
INTEGRANTES: Clarissa Vizcaino Guerrero
José Jorge Melo del Angel
INDUSTRIALES 5
Algoritmo de producción
Se denomina algoritmo a un grupo
finito de operaciones organizadas de
manera lógica y ordenada que
permite solucionar un
determinado problema.
Se denomina producción a
cualquier tipo de actividad
destinada a la fabricación,
elaboración u obtención de bienes
y servicios.
Algoritmo
Genético de
producción

Los
Algoritmos
Genéticos
trabajan con una población de
individuos, cada uno de los
cuales representa una solución
factible a un problema dado. A
cada individuo se le asigna un
valor ó puntuación, relacionado
con la bondad de dicha
solución.
Método de índice
Estudio de Métodos posee un algoritmo sistemático que contribuye a la consecución del
procedimiento básico del Estudio de Trabajo, el cual consta (El estudio de métodos) de siete
etapas fundamentales, estas son:
Algoritmo de trasporte
Trata situaciones de envío de productos
de lugares llamados puntos origen
(fuentes de abastecimiento) a los puntos
destino (fuentes de consumo), siendo su
objetivo, determinar las cantidades
óptimas de envío de las fuentes de
abastecimiento a las fuentes de consumo
que minimicen el costo total del
transporte, al mismo tiempo que
satisfagan tanto los límites de la oferta
como los requerimientos de la demanda.
Secuenciación
El proceso de determinar
el pedido en una máquina
o en un centro de trabajo
se llama Secuenciación o
también secuenciación por
prioridades. Las reglas de
prioridad
son
reglas
usadas para obtener una
secuenciación
de
los
trabajos.
Reglas de prioridad para ordenar
trabajos
FCFS (first-come, first-served, primero en entrar, primero en trabajarse) los pedidos se ejecutan
en el orden en que llegan al departamento.
SOT (shortest operating time, tiempo de operación más breve) ejecutar primero el trabajo con
el tiempo de terminación más breve, luego el siguiente más breve, etc. Se llama también SPT
(shortest processing time, tiempo de procesamiento más breve). A veces la regla se combina
con una regla de retardo para evitar que los trabajos con tiempos más demorados se atrasen
demasiado.
EDD (earliest due date first, primero el plazo más próximo) se ejecuta primero el trabajo que
antes se venza.
LPT (large processing time, tiempo de procesamiento más largo)
CR (proporción crítica) se calcula como la diferencia entre la fecha de vencimiento y la
fecha actual, dividida entre el número de días hábiles que quedan. Se ejecutan primero los
pedidos con la menor CR.
Ventajas y desventajas de las reglas de
prioridad.
El tiempo de procesamiento más corto es, en
general, la mejor técnica para minimizar el
flujo de trabajo y el número promedios de
trabajo en el sistema. Su mayor desventaja
es que los trabajos con tiempo de
procesamiento más largo podrían retrasarse
de manera continua.
Primero en entrar, primero en salir, no
califica bien en la mayoría de los criterios
(pero tampoco califica mal). Sin embargo
tiene la ventaja, de que a los clientes les
parece justo, lo cual es importante en los
sistemas de servicios.
La fecha de terminación más próxima
minimiza la tardanza máxima, lo cual
puede ser necesario para los trabajos que
imponen una penalización costosa si no se
entrega en la fecha comprometida
Procedimientos de asignación
utilizando la producción simple
El modelo de asignación es un tipo especial de problema de
programación lineal en el que los asignados son recursos que
se destinan a la realización de tareas.
Los asignados pueden ser empleados. Sin embargo,
también pueden ser máquinas, vehículos o plantas, o
incluso periodos a los que se asignan tareas.
El objetivo del modelo es determinar
la asignación óptima (de costo mínimo)
de trabajadores a puestos.
1. El número de asignados
es igual al número de
tareas. (Este número se
denota por n.)
2. A cada asignado se le
asigna sólo una tarea.
3. Cada tarea debe
realizarla sólo un
asignado.
1. Existe un costo cij asociado con el asignado i (i 5 1, 2, . . .
, n) que realiza la tarea j ( j 1, 2, . . . , n).
2. El objetivo es determinar cómo deben hacerse las n
asignaciones para minimizar los costos totales.
Método húngaro
El método Húngaro es un método de optimización de problemas
de asignación, conocido como tal gracias a que los primeros
aportes al método clásico definitivo fueron de Dénes König y
Jenő Egerváry dos matemáticos húngaros.
EJEMPLO
Un equipo de 3 mecánicos debe ser asignado para la realización de 3 tareas,
donde cada mecánico debe hacer una tarea. Se requiere encontrar la
asignación de costo mínimo para lo cual se dispone de los costos asociados a
que el mecánico i realice la tarea j.
PASO 1: En la matriz original de costo,
identificar el mínimo de cada renglón y restarlo
de todos los elementos del renglón.
PASO 3: Identificar la solución óptima como la
asignación factible asociada con los elementos
cero de la matriz obtenida en el paso 2.
PASO 2: En la matriz que resulte del paso 1,
identificar el mínimo de cada columna, y
restarlo de todos los elementos de la columna.
Las celdas con valor cero y color cafés son
la solución óptima. En consecuencia el
mecánico 1 realiza la tarea 2, el mecánico
2 asuma la tarea 1 y el mecánico 3 la tarea
3. Cada mecánico realiza exactamente una
tarea y el costo total de dicha asignación
(valor óptimo) es de Q9+Q10+Q8=Q27.
Prueba de carácter optima

Dado un conjunto de objetos V=
{1, 2, 3, …,n} con unidades
unitarias p1,p2,…,pn y con pesos
w1,w2…,wn respectivamente, y
dado que se tiene un recipiente
(la “mochila”), de capacidad c,
el problema KP consiste en
determinar
qué
objetos
seleccionar para incluir en la
mochila, de tal manera que la
utilidad total de los objetos que se
cargan sea lo máximo posible.
Prueba de carácter optima

Así, el KP puede ser representado
sencillamente por la siguiente
formulación de programación
binaria:

𝑀𝑎𝑥

𝑠. 𝑡.

𝑥𝑖 ∈ 0,1 ; 𝑖 = 1,2, … , 𝑛

En donde: 𝑥𝑖 = 1 si decidimos
incluir el objeto 𝑖 en la mochila, y
𝑥𝑖 = 0 sino.
𝑛
𝑖=1 𝑝𝑖 𝑥𝑖
𝑛
𝑖=1 𝑤𝑖 𝑥𝑖
≤𝑐
Solución optima
La solución óptima proporciona un
punto de equilibrio entre el logro de una
meta en la forma más efectiva posible y
reducir costos tanto como sea posibles.
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