Las líneas de ensamble, originadas en el modelo T de Ford, optimizan la producción al distribuir tareas de manera balanceada entre estaciones de trabajo. Para grandes volúmenes de tareas, como en la producción de tarjetas electrónicas, se emplean algoritmos heurísticos como los genéticos o la optimización por enjambre de partículas para mejorar la eficiencia en tiempos computacionales reducidos.
Aprende más de este tema con Gustavo Erick Anaya Fuentes, investigador de la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo, candidato al Sistema Nacional de Investigadores (SNI).
Aprende más de este tema con Gustavo Erick Anaya Fuentes, investigador de la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo, candidato al Sistema Nacional de Investigadores (SNI).
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00:00Las líneas de ensamble son un mecanismo de producción utilizados desde inicios del siglo XX
00:18en el sistema de producción del vehículo modelo T de Henry Ford y con el apoyo de
00:24Frederick Taylor. El mecanismo consiste en realizar ensambles sobre un producto en proceso,
00:29el cual cambia de una estación de trabajo a otra. A partir de estos eventos, diferentes
00:35investigaciones se centraron en la forma en que podrían programar las actividades de un ensamble,
00:41considerando tareas precedentes y subsecuentes, balanceando la línea de producción, es decir,
00:48considerando tiempos de producción similares por estación de trabajo. A esto se le conoce
00:53como tiempo de ciclo. La optimización de balanceo de líneas de ensamble ha considerado el uso de
00:59técnicas de solución de programación lineal, la cual es una rama de las matemáticas. Sin embargo,
01:05el empleo de estas no es factible cuando el número de tareas es relativamente grande,
01:10por ejemplo, 500 tareas o más, como ocurre en la producción de tarjetas electrónicas.
01:14Por lo anterior, se han empleado diferentes algoritmos computacionales, como los conocidos
01:21heurísticos, los cuales están basados en procedimientos naturales, tal es el caso de
01:26los algoritmos genéticos, la optimización de colonia de hormigas, optimización por enjambre
01:31de partículas, entre otros. A pesar de que las soluciones no aseguran óptimos locales,
01:37los heurísticos son ampliamente utilizados para encontrar buenas soluciones factibles
01:42en tiempos computacionales relativamente cortos. Gracias por tu atención. Hasta la próxima.