Modelo de Rescheduling predictivo-reactivo en ambientes Job shop sujetos a condiciones estocásticas y dinámicas para la minimización de múltiples objetivos
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Resumen
Job Shop Scheduling Problem has been widely researched from a static and deterministic perspective. This research aims to study the complexity and imminent uncertainty of real-life production environments from a dynamic and stochastic approach, based on a rescheduling model in response to interruptions in the production system related to the arrival of new jobs, cancellation of work orders, lack of material and/or personnel, machine failures, job priority changes and stochastic processing times, among others. A predictive-reactive rescheduling strategy and a hybrid rescheduling policy are proposed. A genetic algorithm is used with the objective of minimizing multiple objectives.
Descripción
El problema de scheduling en el sistema productivo job shop ha sido ampliamente estudiado desde la perspectiva estática y determinística, en este proyecto se pretende estudiar la complejidad e incertidumbre inminente de entornos productivos de la vida real desde un enfoque dinámico y estocástico, a partir de un modelo de rescheduling en respuesta a interrupciones sobre el sistema productivo relacionadas con el arribo de nuevos trabajos, cancelación de órdenes de trabajo, falta de material y/o personal, fallas en las máquinas, cambios en prioridades y tiempos de procesamiento de carácter estocástico, entre otros. Se plantea una estrategia de rescheduling predictiva-reactiva y una política de rescheduling híbrida. Se hace uso de un algoritmo genético con el objetivo de minimizar múltiples objetivos.
Palabras clave
Rescheduling, Makespan, Job Shop, Scheduling Dinámico, Scheduling Estocástico, Algoritmo Genético, Retraso Promedio