SISTEMA DINÁMICO DE PROGRAMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN APLICADA A LA CADENA DE SUMINISTRO

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1 SISTEMA DINÁMICO DE PROGRAMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN APLICADA A LA CADENA DE SUMINISTRO Fernando Díaz 1, Esther Álvarez Resumen-- Una cadena de suministro se compone de un conjunto de agentes tales como proveedores, fabricantes y distribuidores. Con el fin de gestionar adecuadamente la cadena de suministro, es necesario reducir los plazos de y los niveles de stock, ya que contribuyen a aumentar el costo global de la cadena de suministro. Esta investigación propone una gestión de excepciones que opera en tiempo real y que trabaja sobre una base amplia, ya que tiene en cuenta su impacto en la cadena de suministro global. El sistema desarrollado constituye un prototipo de un sistema más amplio aplicado a entornos industriales reales, que forma parte del proyecto INSAMBLE 2. Palabras clave--programación de Producción, Gestión de Excepciones, Algoritmos Genéticos y Evolutivos. I. INTRODUCCIÓN Una cadena de suministro es una red de empresas que realiza las funciones de adquisición de materiales, la transformación de estas materias primas en productos intermedios y terminados, y la distribución de estos productos terminados a los clientes [1]. Durante los últimos años, las empresas se han tenido que enfrentar a multitud de cambios. Por un lado, el aumento del tamaño de las empresas para atender los mercados globales, lo cual ha dado lugar a infraestructuras complejas, así como a una logística larga y costosa. Por otro, la tendencia a la externalización y la deslocalización, que ha provocado una fragmentación de la cadena de suministro. Por lo tanto, las empresas no se pueden gestionar de una manera independiente. Todas las empresas están 1 Facultad de Ingeniería, Universidad de Deusto. BILBAO, SPAIN. 2 Programacion de produccion en cadenas de suministro sincronizadas multietapa con ensamblajes/desensamblajes con renovacion constante de productos en un contexto de innovacion (INSAMBLE), código DPI , subvencionado por el MICINN. interconectadas y el servicio final al cliente es el resultado de la participación de un conjunto de empresas que integran la cadena de suministro. Por lo tanto, es necesario adoptar una visión integral con el fin de tomar buenas decisiones. El objetivo de la Gestión de la Cadena de Suministro o Supply Chain Management (SCM) es la gestión de todo el flujo de información, materiales y dinero que circula entre los proveedores de materias primas a través de las fábricas y almacenes hasta llegar al cliente final [2]. SCM aporta un valor añadido al cliente cuando el inventario se encuentra en la posición correcta, lo cual facilita las ventas. Las bases del éxito de una empresa derivan de una ventaja procedente del o de una ventaja en valor o, en el mejor de los casos, de una combinación de ambas. SCM ayuda a las organizaciones a lograr un adecuado equilibrio entre ambas categorías; es decir que consiguen una ventaja tanto en como en valor [3]. Para una correcta gestión de la cadena de suministro, es preciso reducir los niveles de inventario y los plazos de de una manera global. Por otra parte, cualquier desajuste entre la oferta y la demanda se traducirán, bien en un exceso de inventario, bien en costosas rupturas de stock. Sin embargo, la volatilidad de los mercados hace que resulte inevitable que se produzcan cambios en la demanda, por lo cual es necesario garantizar que la cadena de suministro es capaz de aportar una respuesta de una manera flexible y ágil. Para ello, se deberá permitir el intercambio de información entre diferentes agentes de la cadena de suministro para gestionar los cambios de una manera colaborativa que beneficie a toda la cadena de suministro. II. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA Desde el punto de vista operativo, el problema básico al que se enfrenta la cadena de suministro es la dificultad para equilibrar la oferta y la demanda. Los cambios procedentes de la demanda pueden derivar en un exceso de inventarios y/o en costosas rupturas de stock. En tal sentido, las alteraciones

2 procedentes de la demanda no planificada pueden ocasionar distorsiones en la cadena de suministro, cuando los diferentes nodos de la misma no intercambian información. Estas distorsiones se conocen comúnmente como el "efecto látigo" [4] que consiste en que las variaciones de demanda de los consumidores finales se trasladan en sentido inverso de la cadena de suministro, multiplicando sus efectos en cada cambio de nivel. Este efecto ha sido ampliamente analizado y también ha sido objeto de debate en numerosas publicaciones científicas, debido a las implicaciones negativas que tiene en términos de exceso de inventario, incremento de los s de distribución y problemas de calidad. Existen dos modelos muy conocidos que proporcionan herramientas para reducir el efecto látigo y responder a la demanda del mercado de manera adecuada. Se trata de los modelos CPFR (Collaborative Planning and Forecasting Replenishment) y SCOR (Supply Chain Operations Reference model). El modelo CPFR establece un proceso de comunicación entre fabricantes, vendedores y distribuidores acerca de las previsiones de demanda calculadas por ambas partes y empleando Internet [5]. Si hay discrepancias, se envían justificaciones y comentarios acerca de ellas. El objetivo es que, al final, las previsiones de compra de la empresa cliente y las previsiones de venta de la empresa proveedora converjan, de manera que sólo se disponga del inventario que se necesite en el momento preciso y no se produzcan rupturas de stock ni excesos de inventario. A la empresa cliente le interesa conocer la capacidad productiva del proveedor y a éste la demanda del cliente. El intercambio de información se traduce en unas reglas de colaboración entre distintos eslabones de la cadena de suministro que a menudo se recogen en un contrato. Respecto a las técnicas que emplea, muchas veces se emplea inteligencia artificial que resuelve las excepciones de forma dinámica y propone soluciones (nuevas previsiones de demanda). El Supply Chain Council 3 resume en cinco acciones lo que es la cadena de suministro: planificar, comprar, fabricar, distribuir y recoger. Constituyen las funciones principales de una cadena y a partir de ellas se articula la metodología SCOR desarrollada por esta misma entidad [6]. El objetivo de este modelo es permitir a las cadenas de suministro interesadas compartir las buenas prácticas en materia de gestión de la cadena. Por otra parte, se puede 3 Organismo internacional sin ánimo de lucro cuyo foco de atención está en el desarrollo de metodologías y herramientas de diagnóstico y benchmarking que sirvan a las cadenas de suministro para mejorar sus resultados. utlizar como una útil herramienta de diagnóstico estándar y aplicable en cualquier sector. Por otra parte, el proyecto CO-OPERATE [7] se plantea como meta lograr mejorar el rendimiento general de la cadena de suministro mediante la creación de una infraestructura de comunicación común entre empresas. Esta infraestructura permite una planificación de la producción colaborativa, la coordinación de múltiples nodos, la visibilidad del proceso y el manejo de excepciones, así como reducir el efecto látigo gracias al intercambio de información. Pero a pesar de todas las contribuciones en este área de investigación, se detecta una falta de estudios que se centren en la sincronización de las soluciones locales de planificación en tiempo real con el fin de mejorar los procesos de toma de decisiones. En esta línea, algunos autores [8] han sugerido que para poder disfrutar de los beneficios de la colaboración, los profesionales deben centrarse más en la sincronización que sólo en la visibilidad de la información. Como conclusión, podemos afirmar que existe un acuerdo común de que el intercambio de información entre distintos eslabones de la cadena de suministro es un factor crucial a fin de obtener beneficios que beneficien al conjunto. Por lo tanto, se debe garantizar que el intercambio de información se realiza de una manera ágil, lo cual facilitará a su vez la elaboración de programas de producción alternativos de calidad, en la que participarán diferentes nodos de la cadena [9]. III. DESCRIPCIÓN DE LA ARQUITECTURA DE SOFTWARE La tecnología basada en agentes se considera un método adecuado para implementar sistemas de planificación distribuidos [10]. Un agente es un elemento software que se comunica con otros a fin de resolver un problema que excede la capacidad de cada módulo de software individual. Algunos autores [11] proponen un marco de colaboración basado en agentes, donde las órdenes de fabricación, las líneas de producción y las células de fabricación se representan como agentes que interactúan de forma colaborativa. Paralelamente, una cadena de suministro se puede representar como un conjunto de agentes, tales como vendedores, mayoristas, fabricantes, minoristas y clientes. Estos agentes deben compartir información y coordinar la ejecución física de sus operaciones para asegurar un movimiento fluido de materiales, información y dinero a través de la cadena. Algunos autores [12] diferencian entre cadena de suministro básica, que está compuesta por una empresa, sus suministradores y sus clientes inmediatos y cadena

3 de suministro extendida, que incluye a todas las empresas de la cadena, desde las que aportan la materia prima hasta el cliente final. Este trabajo de investigación trabaja sobre una cadena de suministro básica y propone que los distintos agentes de la cadena de suministro intercambien información para una mejor toma de decisiones en el nivel de la programación de la producción, con el fin de reducir los niveles de inventario y mejorar el servicio al cliente en la cadena de suministro en su conjunto [13]. El marco general del sistema se basa en un sistema descentralizado que sigue un enfoque multi-agente. Dicho enfoque se utilizará con el fin de coordinar los planes de producción en cada eslabón, donde cada agente representa un nodo de la cadena de suministro. La producción se programará en cada planta, con independencia de otros nodos. Pero cuando surjan excepciones, los demás nodos también entrarán en juego. El sistema contempla excepciones tanto internas como externas. En cuanto a las segundas, que son las que afectan a más de un eslabón de la cadena de suministro, se incluyen las siguientes: orden urgente, cancelación de orden, modificación de cantidad de pedido o de fecha de, llegada de pedidos de proveedores en cantidad inferior a la solicitada, con, o con problemas de calidad. Por ejemplo, cuando llegue una orden urgente a una planta y no haya suficientes materias primas disponibles en esa planta para su fabricación, el nodo afectado solicitará materiales a uno o varios proveedores, para lo cual podría tener que comunicarse con sus propios proveedores. Cada vez que se produzca una excepción, el nodo afectado volverá a programar todas las operaciones afectadas, teniendo en cuenta la capacidad disponible en el programa de producción activo y también comprobando la viabilidad de la solución externamente. La solución entonces será transmitida al cliente que genera el nuevo orden. Las posibles interacciones entre los nodos de la cadena de suministro serán analizadas y la información pertinente se comunicará a los afectados. IV. PROGRAMADOR DE PRODUCCIÓN A. Definición del problema tratado En general, la gestión de excepciones de la cadena de suministro tiene como consecuencia una replanificación en la planta o plantas afectadas. Esta tarea es llevada a cabo por el módulo programador de producción. Hemos desarrollado un sistema de programación a capacidad finita que funciona en plantas diferentes y con múltiples criterios de optimización, y además, puede generar programas estáticos y dinámicos. Dicho programador asigna operaciones a máquinas con el objetivo de minimizar el de producción, los s de, los tiempos ociosos de las máquinas y, en caso de reprogramación, maximizar la semejanza con el programa original. Formalmente, el problema tratado puede describirse mediante la cuádrupla ( X,S,S, f ) : Conjunto de variables del problema X = {(x11, x12 ),(x 21, x 22 ),...,(x n1, x n2 )}, donde cada par de variables (x i1,x i2 ) representa la asignación de una operación a una máquina. La primera variable x i1 de cada par tiene como dominio el conjunto de n operaciones a programar y la segunda variable tiene como dominio el conjunto de las m máquinas de la planta industrial. La posición i del par en la lista de variables indica la secuencia a seguir en la asignación de tiempos a las operaciones. Espacio de soluciones S ( OP M) n n # S = (nm). =, Conjunto de soluciones factibles del problema S S formado por todos los programas válidos, es decir, aquellos en los que a cada operación se le asigna una máquina capaz de efectuar el proceso de fabricación correspondiente, sin conflictos de precedencia ni de fechas. Función objetivo a minimizar, f :S Ñ, en la que se integran los tres objetivos principales (más el asociado a la reprogramación) en forma de s homogéneos: n m Cp(OPi ) + ( Ce(OR i ) + Ch(OR i )[ + Ca(OR i )]) + i= 1 i= 1 q k w n + Co(Mi ) + Cp(OPi ) i= 1 n i= 1 donde: - n es el número de operaciones de fabricación programadas. - m es el número de órdenes programadas. - q es el número de máquinas disponibles de la planta. - Cp(OP i ) es el de producción de la operación i. - Ce(OR i ) es el por en fecha de de la orden i. - Ch(OR i ) es el por respecto al de programación de la orden i. - Ca(OR i ) es el por adelanto en la terminación de la orden i respecto a la fecha de (opcional programación JIT). - Co(M i ) es el por tiempo ocioso de la máquina i. - k es el número de operaciones de fabricación existentes en el plan anterior que han

4 modificado su asignación de máquina o secuencia. - w es un factor de influencia del cambio en el objetivo global. La modelización de la planta industrial prototipo se ha desarrollado con el objetivo de representar de forma lo más realista y completa posible los elementos característicos de la programación de producción en plantas industriales reales. Además de los elementos ya mencionados incorpora otros adicionales tales como modalidades alternativas de programación (adelantada, JIT), de planificación, planes de proceso alternativos, lotes de fabricación, niveles de preferencia en las máquinas, máquinas con tiempo de cambio fijo y tiempo de cambio variable dependiente de características, planes de mantenimiento, niveles de prioridad de las órdenes de trabajo, recursos auxiliares críticos, calendarios laborales y turnos de trabajo. De esta forma, se ha obtenido un sistema de programación de producción que puede adaptarse de forma sencilla a cualquier planta real, es decir, un sistema perfectamente aplicable a entornos prácticos reales. B. Algoritmo evolutivo El algoritmo diseñado para realizar la programación de producción se basa en el procedimiento general de un algoritmo evolutivo, AE, combinado con una heurística específica adaptada al problema. Esta heurística se aplica en el proceso de generación de los organismos de la población inicial, así como en la sucesiva generación de nuevos organismos por mutación, y tiene como objetivo producir organismos-solución siempre viables, es decir, que cumplen todas las restricciones del problema. Concretamente, la heurística consiste en realizar la generación de cada organismo-solución en dos fases claramente diferenciadas. En primer lugar, se establece una secuencia aleatoria de tratamiento de las operaciones que respeta las restricciones de precedencia entre operaciones de una misma orden/lote, y en una segunda fase se realiza la asignación de máquina y fechas de inicio y fin siguiendo tal secuencia. En esta segunda fase el proceso de asignación de fechas se realiza hacia adelante y sin vuelta atrás (las asignaciones realizadas no se deshacen), garantizando el cumplimiento de las restricciones de precedencia entre operaciones y la viabilidad del organismosolución. La información de entrada que utiliza el AE está formada por todas las entidades que componen el modelo de la planta industrial (piezas, máquinas, procesos, características de piezas para cálculo de tiempos de cambio, órdenes, operaciones, calendarios, etc.). En concreto, del conjunto de operaciones abiertas presentes en el sistema, el AE se encarga de programar todas aquellas que estén sin asignar, respetando al mismo tiempo las asignaciones de máquinas y fechas de las operaciones ya programadas que pudiera haber. El AE no se ve afectado en su funcionamiento por el motivo que ha producido la necesidad de programar las operaciones no asignadas, es decir, éstas pueden ser todas las operaciones existentes en el sistema, o bien una parte del total, que deben reprogramarse por un evento imprevisto. Los diferentes eventos imprevistos que el sistema soporta se tratan de forma previa a la ejecución del AE, tratamiento que conlleva la selección de operaciones a reprogramar y la modificación de la información relativa a la planta que pudiera haberse visto afectada por el evento. Esta independencia y generalidad del AE, hace que puede usarse tanto para generar programas de producción estáticos como para la reprogramación dinámica. Con respecto al funcionamiento general del AE, debemos indicar que en principio implementamos un algoritmo genético de propósito general y configurable siguiendo una metodología de orientación a objetos, y posteriormente lo hemos particularizado en un algoritmo evolutivo heurístico adaptado al problema a resolver. La estructura general de funcionamiento de este algoritmo es la típica de los algoritmos genéticos y evolutivos. Las principales características y parámetros de configuración del AE son: - El número p de organismos de la población se define como parámetro de configuración del algoritmo. - La función f de adaptación al entorno de cada organismo x k ( k = 1,..., p ) usada por el AE es la inversa de la función de a minimizar antes descrita. - La selección de los organismos reproductores en cada generación se realiza mediante un criterio determinista que permite la reproducción de todos los organismos de la población actual. - La generación de nuevos organismos-solución se realiza sólo mediante mutación de los organismos existentes (no hay cruce), es decir, el algoritmo propuesto es específicamente evolutivo. - La selección de los organismos supervivientes (sustitución de organismos) se realiza mediante uno de catorce criterios posibles de selección evolutiva: un esquema determinista elitista, un esquema mixto elitista-aleatorio, tres esquemas de selección proporcional, tres esquemas de selección por jerarquía, tres esquemas de selección por torneo, y tres esquemas de selección disruptiva.

5 C. Codificación de las soluciones Utilizamos el modelo estructural habitual de los algoritmos genéticos y evolutivos para representar el problema: población, organismos (soluciones viables del problema), cromosomas (grupos homogéneos de variables de cada solución), genes (variables del problema). Concretamente, cada organismo-solución del problema está formado por n+m+q cromosomas, donde n es el número de operaciones abiertas y en progreso que hay en el sistema, m es el número de órdenes abiertas y en progreso, y q es el número de máquinas en la planta. Cada cromosoma-operación posee 17 genesatributos para soportar la información de programación de la operación: Número de operación, máquina asignada, fecha programada de inicio, fecha programada de fin, precedencias respecto a otras operaciones de la misma orden, precedencias respecto a otras operaciones en la misma máquina, y de fabricación. Cada cromosoma-orden posee 14 genes-atributos para soportar la información de programación de la orden: número de orden, fecha programada de inicio, fecha programada de fin, por de, por respecto al de planificación, y por adelanto de (JIT). Cada cromosoma-máquina posee 4 genes-atributos para soportar la información de programación de la máquina: número de máquina, tiempo de trabajo máximo y efectivo en el de planificación, y por tiempo ocioso. V. PRUEBAS DEL SISTEMA Hemos diseñado un conjunto de pruebas sobre una instancia de la planta industrial de tamaño limitado, con el objetivo principal de probar y mostrar de una manera sencilla y clara el funcionamiento del programador de producción y del algoritmo evolutivo que lo sustenta dentro del sistema colaborativo de gestión de eventos en la cadena de suministro. Esta instancia de la planta tiene los siguientes componentes: - Número de piezas: 3. - Número de máquinas: 6. - Número de procesos: 3. - Número de características de las piezas: 3. - Número de órdenes de trabajo: 4. - Número de lotes: 6. - Número de operaciones: 18. Las pruebas se han realizado considerando tres situaciones diferentes de programación: - Programación estática. Se genera un programa completo para un de trabajo de 15 días en el que se asignan máquinas e intervalos de tiempo a las 18 operaciones consideradas. - Reprogramación por nueva orden urgente (evento de cliente). A partir del programa estático completo, se simula un evento de orden urgente, que obliga a realizar una reprogramación. - Reprogramación por retrasada de material (evento de proveedor). A partir del programa estático completo, se simula un evento de retrasada de material, que obliga a realizar una reprogramación. Para cada situación descrita se ha realizado una ejecución del algoritmo evolutivo sobre una población de 50 organismos con el criterio de selección de supervivientes por torneo binario, obteniéndose las correspondientes estadísticas y medidas de rendimiento de la mejor solución encontrada, correspondiente al organismo con mejor valor de adaptación resultante del proceso de optimización evolutiva. Con respecto al programa estático, la tabla 1 muestra el conjunto de asignaciones realizadas por el programador de producción, cuya representación esquemática corresponde al diagrama Gantt de la figura 1. Orden Lote Op Maq Fecha Inicio Fecha Fin OP-1 M : :40 1 OP-2 M : :30 ORD-1 OP-3 M : :10 OP-4 M : :0 2 OP-5 M : :0 OP-6 M : :0 OP-7 M : :25 ORD-2 1 OP-8 M : :25 OP-9 M : :45 OP-10 M : :0 ORD-3 1 OP-11 M : :0 OP-12 M : :25 OP-13 M : :20 1 OP-14 M : :25 ORD-4 OP-15 M : :45 OP-16 M : :40 2 OP-17 M : :45 OP-18 M : :5 Tabla 1: Programa estático Figura 1: Diagrama Gantt del programa estático En el diagrama Gantt las operaciones correspondientes a una misma orden se representan con bloques de un mismo color (ORD-1 rojo, ORD- 2 amarillo, ORD-3 verde, ORD-4 cian). Asimismo, el número de líneas horizontales dibujadas en interior del bloque que representa a cada operación

6 indica el número del lote dentro de la orden al que corresponde la operación. La línea blanca vertical a la derecha del diagrama indica el límite u del intervalo temporal de planificación fijado (15 días). La tabla 2 contiene las medidas de rendimiento obtenidas para el programa estático anterior, las cuáles nos servirán de referencia para la comparación de resultados en los casos de reprogramación. Como se observa, la carga de trabajo de la planta no es excesiva, y sólo una orden (ORD-3) presenta respecto a la fecha de, no habiéndose planificado ninguna orden con respecto al de programación de la planta. Precisamente, el en la de la orden ORD-3 relativo a su intervalo previsto de fabricación es de 6.76%, con un asociado de euros. Nótese también que el porcentaje medio de ocupación de las máquinas es de 34.17% con un total derivado del tiempo ocioso de euros. Orden Lote Op Maq Fecha inicio Fecha fin ORD-1 1 OP-1 M : :40 OP-2 M : :40 OP-3 M : :5 OP-4 M : :0 2 OP-5 M : :0 OP-6 M : :0 OP-7 M : :25 ORD-2 1 OP-8 M : :55 OP-9 M : :15 OP-10 M : :0 ORD-3 1 OP-11 M : :0 OP-12 M : :30 OP-13 M : :40 1 OP-14 M : :50 ORD-4 OP-15 M : :45 OP-16 M : :0 2 OP-17 M : :10 OP-18 M : :5 ORD-5 OP-19 M : :10 1 OP-20 M : :10 OP-21 M : :10 Tabla 3: Programa obtenido tras la reprogramación por nueva orden urgente PROGRAMA ESTÁTICO - RENDIMIENTO GLOBAL EN COSTES Coste total (objetivo): Coste de producción: RENDIMIENTO ASOCIADO A LAS ÓRDENES tiempo estancia Orden Orden Orden Orden Σ RENDIMIENTO ASOCIADO A LAS MÁQUINAS porcentaje de uso tiempo ocioso Σ Tabla 2: Medidas de rendimiento en el programa estático Con respecto a la reprogramación por nueva orden urgente, la tabla 3 muestra el conjunto de asignaciones de máquina e intervalo temporal realizadas por el programador de producción para cada orden/lote/operación del sistema como respuesta al evento. Asimismo, en la figura 2 se presenta el diagrama Gantt de las operaciones después de la reprogramación. En este caso, el diagrama Gantt anterior a la reprogramación es el del programa estático (figura 1). Figura 2: Diagrama Gantt del programa tras la reprogramación por nueva orden urgente Como se observa en la figura 2, la nueva orden urgente (ORD-5) se representa con bloques de color azul y sólo posee un lote y tres operaciones a programar. Dado que la nueva orden tiene un alto nivel de prioridad (superior al de las operaciones previamente planificadas), sus operaciones se ubican lo antes posible de forma que cumpla con la fecha de, desplazando hacia adelante a otras operaciones en caso necesario. La tabla 4 contiene las medidas de rendimiento para el programa obtenido tras el evento de nueva orden urgente. Como se observa, tras la reprogramación tres órdenes (ORD-1, ORD-2, ORD-3) presentan respecto a la fecha de con un asociado de euros, e incluso una de ellas (ORD-3) se planifica con respecto al de programación de la planta, con un asociado de euros. Por el contrario, la nueva orden urgente cumple todas las restricciones temporales y no genera s por. Nótese también que en este caso el porcentaje medio de ocupación de las máquinas es de 40.65% con un total derivado del tiempo ocioso de euros.

7 REPROGRAMACIÓN POR NUEVA ORDEN URGENTE - RENDIMIENTO GLOBAL EN COSTES Coste total (objetivo): Coste de producción: RENDIMIENTO ASOCIADO A LAS ÓRDENES tiempo estancia Orden Orden Orden Orden Orden Σ RENDIMIENTO ASOCIADO A LAS MÁQUINAS porcentaje de uso tiempo ocioso Σ Tabla 4. Medidas de rendimiento en la reprogramación por nueva orden urgente Con respecto a la reprogramación por retrasada de material, la tabla 5 muestra el conjunto de asignaciones de máquina e intervalo temporal realizadas por el programador de producción para cada orden/lote/operación del sistema como respuesta al evento. Asimismo, en las figuras 3 y 4 se presentan los diagramas Gantt de las operaciones antes y después respectivamente de la reprogramación. Orden Lote Op Maq Fecha inicio Fecha fin OP-1 M : :40 1 OP-2 M : :40 ORD-1 OP-3 M : :0 OP-4 M : :0 2 OP-5 M : :0 OP-6 M : :0 OP-7 M : :25 ORD-2 1 OP-8 M : :55 OP-9 M : :15 OP-10 M : :0 ORD-3 1 OP-11 M : :0 OP-12 M : :25 OP-13 M : :20 1 OP-14 M : :40 ORD-4 OP-15 M : :0 OP-16 M : :40 2 OP-17 M : :0 OP-18 M : :50 Tabla 5: Programa obtenido tras la reprogramación por retrasada de material Figura 3: Diagrama Gantt del programa afectado por la retrasada de material antes de la reprogramación Figura 4: Diagrama Gantt del programa tras la reprogramación por retrasada de material El evento de de material afecta a la fabricación de la pieza PZ-1 en la orden ORD-4, produciendo un de 4 días en su fecha de lanzamiento, por lo que las seis operaciones afectadas (OP-13, OP-14, OP-15, OP-16, OP-17, OP-18) quedan inicialmente eliminadas del programa, tal como se observa en la figura 3. En la reprogramación, las operaciones comenzadas antes de la fecha actual (fecha del evento) no modifican su asignación de máquina ni de tiempos, mientras que las restantes operaciones no cambian su asignación de máquina, aunque pueden verse desplazadas hacia adelante en el tiempo, como consecuencia del proceso de optimización. La tabla 6 contiene las medidas de rendimiento para el programa obtenido tras el evento de retrasada de material. Como se observa, tras la reprogramación el en la llegada de material produce en las órdenes ORD-2, ORD-3, ORD-4 respecto a la fecha de con un asociado de euros, aunque ninguna se planifica con respecto al de programación de la planta. Nótese también que el porcentaje medio de ocupación de las máquinas es de 33.86% con un total derivado del tiempo ocioso de euros.

8 REPROGRAMACIÓN POR ENTREGA RETRASADA DE MATERIAL - RENDIMIENTO GLOBAL EN COSTES Coste total (objetivo): Coste de producción: RENDIMIENTO ASOCIADO A LAS ÓRDENES tiempo estancia Orden Orden Orden Orden Σ RENDIMIENTO ASOCIADO A LAS MÁQUINAS porcentaje de uso tiempo ocioso Σ Tabla 6: Medidas de rendimiento en la reprogramación por retrasada de material. VI. CONCLUSIONES En este artículo se describe un sistema que gestiona eventos imprevistos en diferentes plantas de la misma empresa, utilizando una perspectiva amplia que incluye a proveedores y clientes. El estudio contribuye a alcanzar la ventaja de la competitividad en la empresa extendida, ya que analiza las implicaciones de los cambios ocurridos en un punto concreto de la cadena de suministro para otros nodos. Por otra parte, se define la arquitectura software del sistema, y se proporciona una amplia descripción del módulo de programación de la planta. Con respecto a este módulo, el estudio realizado muestra la posibilidad de aplicar con éxito una técnica avanzada de optimización, como son los algoritmos genéticos y evolutivos, al problema de la programación de producción discreta, trabajando con un modelo de empresa multiplanta complejo y consiguiendo siempre soluciones factibles que verifican las restricciones del problema. [3] Christopher, M. (2005) Logistics and Supply Chain Management, Prentice-Hall, 3rd edition. [4] Forrester, J.W. Industrial Dynamics (1961) MIT Press. [5] CPFR_Whitepaper_Spring_2008,VICS, pers/ [6] SCOR 9.0 Overview, Supply chain council, cor_model [7] Azevedo, A.L., Toscano, C. and Sousa, J.P. (2005) Cooperative planning in dynamic supply chains, International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 18, 5, [8] Viswanathan, S., Widiarta H., and Piplani. R. (2007) Value of information exchange and synchronization in a multi-tier supply chain, International Journal of Production Research, 45, 21, [9] Alvarez, E., Díaz, F. (2011) A Web-based Approach for Exceptions Management in the Supply Chain, Robotics and Computer Integrated Manufacturing, Vol. 27, No. 4, pp , 2011, Elsevier, Holland. [10] Hao, Q., Shen, W. and Wang, L., (2006) Collaborative manufacturing resource scheduling using Agent-Based Web Services, International Journal of Manufacturing Technology and Management, Vol. 9, Nos. 3/4, Inderscience. [11] Lu, T. P., Chang, T.M., &Yih, S. (2005) Production control framework for supply chain management - an application in the elevator manufacturing industry. Int. J. Prod. Res, 43, 20, [12] Hugos, M. (2006) Essentials of Supply Chain Management.John Wiley and Sons, [13] Álvarez, E. and Díaz, F. (2011), Collaboration and exceptions management in the supply chain, In: Supply Chain / Book 2, Ed. Prof. Sanda Renko ISBN , pp , Ed. InTech OpenAccess Publisher, Croacia. REFERENCIAS [1] Ganeshan, R. and Harrison, T.P.(1995) An Introduction to Supply Chain Management. Penn State University. [2] Burt, D.N., Dobler, D.W. and Starling, S.L. (2003) World Class Supply Chain Management; New York: McGraw-Hill Irwin.

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