Optimización de costos en la cadena de suministro en empresas de ensamblaje: comparación de algoritmos evolutivos en el caso de estudio de ensamblaje de televisores
La optimización de los diferentes recursos de las cadenas de suministro (CS) de las empresas permite tener una gestión eficiente y eficaz de los mismos. Generalmente, esto conlleva a un dilema debido a que los diferentes objetivos de optimización en muchos casos están en conflicto. Debido a la natur...
| Main Author: | |
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| Other Authors: | |
| Format: | bachelorThesis |
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| Published: |
Universidad de Cuenca
2020
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| author | Orellana Ordoñez, Josselin Jimena |
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| description | La optimización de los diferentes recursos de las cadenas de suministro (CS) de las empresas permite tener una gestión eficiente y eficaz de los mismos. Generalmente, esto conlleva a un dilema debido a que los diferentes objetivos de optimización en muchos casos están en conflicto. Debido a la naturaleza de las empresas de ensamblaje, los problemas de optimización son complejos, y son necesarias técnicas metaheurísticas para su solución. El propósito de este trabajo fue desarrollar y resolver un modelo de CS para la industria de ensamblaje que busque optimizar dos objetivos: la maximización del beneficio (tomando en cuenta el costo asociado al aprovisionamiento, producción, almacenamiento y distribución), y la maximización del nivel de servicio al cliente. El problema se modeló considerando múltiples productos y periodos para dos escenarios de inventario de seguridad, un máximo y un mínimo. Para este fin, tres algoritmos fueron comparados: NSGA-II, MOPSO y MOMA. La herramienta de optimización multi-objetivo PlatEMO fue empleada para probar estos algoritmos. Como resultados principales, el algoritmo genético NSGA-II presentó un 97.87% de nivel de servicio, asociado a un incremento en el beneficio de $391,556.66 con respecto al MOPSO con un nivel mínimo de inventario de seguridad. |
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| spelling | oai:dspace.ucuenca.edu.ec:123456789-340072020-02-18T22:17:11Z Optimización de costos en la cadena de suministro en empresas de ensamblaje: comparación de algoritmos evolutivos en el caso de estudio de ensamblaje de televisores Orellana Ordoñez, Josselin Jimena Llivisaca Villazhanay, Juan Carlos Ingeniería Industrial Empresa Administración Producción La optimización de los diferentes recursos de las cadenas de suministro (CS) de las empresas permite tener una gestión eficiente y eficaz de los mismos. Generalmente, esto conlleva a un dilema debido a que los diferentes objetivos de optimización en muchos casos están en conflicto. Debido a la naturaleza de las empresas de ensamblaje, los problemas de optimización son complejos, y son necesarias técnicas metaheurísticas para su solución. El propósito de este trabajo fue desarrollar y resolver un modelo de CS para la industria de ensamblaje que busque optimizar dos objetivos: la maximización del beneficio (tomando en cuenta el costo asociado al aprovisionamiento, producción, almacenamiento y distribución), y la maximización del nivel de servicio al cliente. El problema se modeló considerando múltiples productos y periodos para dos escenarios de inventario de seguridad, un máximo y un mínimo. Para este fin, tres algoritmos fueron comparados: NSGA-II, MOPSO y MOMA. La herramienta de optimización multi-objetivo PlatEMO fue empleada para probar estos algoritmos. Como resultados principales, el algoritmo genético NSGA-II presentó un 97.87% de nivel de servicio, asociado a un incremento en el beneficio de $391,556.66 con respecto al MOPSO con un nivel mínimo de inventario de seguridad. Optimization of the different resources of the supply chains (CS) of the companies allows having efficient and effective management of them. Generally, this leads to a dilemma because of the different optimization objectives, which in many cases are in conflict. And due to the nature of assembly companies, optimization problems are complex, and metaheuristic techniques are necessary for their solution. The purpose of this work was to develop and solve a CS model for the assembly industry that seeks to optimize two objectives: profit maximization (considering the cost associated with provisioning, production, storage and distribution), and maximizing the level of customer service. The problem was modelled considering multiple products and periods, for two security inventory scenarios, a maximum and a minimum. For this purpose, three algorithms were compared: NSGA-II, MOPSO and MOMA. The multi-objective optimization tool PlatEMO was used to test these algorithms. As main results, the genetic algorithm NSGA-II presented the best results with a 97.87% service level, associated with an increase in profit of $ 391,556.66 concerning the worst result given by MOPSO in the best optimization scenario, with a level Minimum security inventory. Ingeniera Industrial Cuenca 2020-02-18T22:17:10Z 2020-02-18T22:17:10Z 2020-02-18 bachelorThesis Proyecto de Investigación http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/34007 spa TN;491 application/pdf application/pdf Universidad de Cuenca |
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