2026-04-13T01:54:21Zhttps://recercat.cat/oai/request

oai:recercat.cat:2117/4309962025-07-23T05:49:07Zcom_2072_1033col_2072_452951

urn:hdl:2117/430996 Planificació d’un job-shop flexible amb múltiples AGV Berengué Guitart, Pau Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística Industry 4.0 Production planning Mathematical optimization Operations research Producció -- Planificació Optimització matemàtica Investigació operativa L’organització industrial i la direcció d’operacions són dues branques essencials per a les empreses. Aquestes disciplines s’encarreguen del disseny, la gestió i el control dels processos i activitats necessàries perquè els fluxos de materials, d’informació i financers siguin correctes. Les decisions que es prenen poden tenir diferents objectius, com ara minimitzar costos o temps de resposta, maximitzar flexibilitat, productivitat, fiabilitat, entre d’altres. Es pot classificar el tipus de decisions en funció de l’horitzó temporal que engloben. Classifiquem les decisions en estratègiques, si tenen un efecte a llarg termini; tàctiques, si afecten a mig termini; i operatives, si presenten un efecte a curt termini. Aquest treball es centra en el tercer nivell, l’operatiu, en particular sobre el problema de programació de treballs. En aquest cas, es cerca optimitzar el temps màxim de finalització de la fabricació del programa de producció, també conegut com a makespan. El tipus de problema estudiat, en l’àmbit de Operations Research (OR) , es coneix com a Flexible Job-Shop Scheduling Problem (FJSSP). Addicionalment, s’utilitzen vehicles autoguiats sense conductor, també anomenats AGV, per al transport dels materials entre màquines o entre el magatzem i les màquines. Finalment, es consideren temps de preparació dependents de la seqüència de les operacions en les màquines. L’assignació d’operacions a màquines i la seva seqüenciació, així com la programació dels desplaçaments dels AGV, resulten en un problema d’optimització combinatòria NP −difícil, que ha sigut poc estudiat en la literatura científica. En unprimer temps, aquest treball s’ha enfocat en l’estudi d’un model matemàtic ja publicat i la reproducció dels seus resultats. No obstant això, s’han identificat incoherències en la formulació d’aquest model i limitacions en les característiques del problema considerat. Per tant, una primera part del treball va consistir en corregir els errors de formulació per obtenir un model coherent i funcionant de manera correcta. Un cop arreglat aquest model, s’han afegit noves característiques al problema tractat, amb l’objectiu de fer el problema plantejat més real. Els canvis realitzats han sigut dos: primer, s’ha modificat la suposició que totes les operacions d’un mateix treball tenien el mateix temps de processat per a una mateixa màquina i s’ha establert que el temps de fabricació de cada treball en cada operació depengui de la màquina on es farà aquesta i de la pròpia operació. D’altra banda, s’han tingut en compte els temps de preparació de les màquines, dependents de la seqüència d’operacions assignades. Així, s’ha pogut evolucionar d’un model amb temps de preparació independents de la seqüència Sequence independent Setup Time (SIST) a un plantejament més f idel a la realitat, amb temps de preparació dependents de la seqüència Sequence dependent Setup Time (SDST). Ambaquests canvis, s’ha formulat un nou model matemàtic de Programació Lineal Entera Mixta (MILP). Aquest model s’ha implementat en Python i, a través de la biblioteca Docplex, s’ha resolt el problema amb el solver clàssic de PLEM, CPLEX. Finalment, per avaluar l’eficiència del procés de resolució i analitzar empíricament la complexitat del model formulat, s’han realitzat una sèrie d’experiments computacionals sobre un conjunt d’exemplars generats aleatòriament, prenent com a base bancs d’instàncies publicats en la literatura. L’anàlisi computacional realitzat segons la mida dels exemplars ha permès demostrar que el temps CPU necessari per resoldre el problema creix molt ràpidament i ha permès determinar una mida límit, més enllà de la qual no es pot trobar solucions òptimes en temps CPU raonables. Per tant, la perspectiva d’aquest treball és el desenvolupament de tècniques heurístiques o metaheurístiques per resoldre exemplars de mida industrial. 2025-05 Bachelor thesis Open Access Universitat Politècnica de Catalunya