Investigación sobre la estrategia de optimización de la programación de pedidos EDI en línea en las empresas...

Área de la Ciencia:

• Operaciones Investigación Investigación
• Ingeniería de Sistemas de Manufactura Ingeniería de Sistemas de Manufactura
• La inteligencia artificial en la fabricación.

Sus antecedentes:

• La Industria 5.0 y la IA impulsan la evolución de la fabricación, lo que requiere una programación de producción avanzada para los pedidos en línea de Intercambio Electrónico de Datos (EDI).
• Las empresas que utilizan modelos combinados en línea / fuera de línea se enfrentan a desafíos en la optimización de los horarios debido a la demanda que varía en el tiempo y los paradigmas únicos de servicios en línea.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un modelo de programación de producción robusto para las líneas de EDI en línea dentro de un marco de Planificación de Recursos Empresariales (ERP).
• Proponer un algoritmo heurístico que mejore la eficiencia de la programación y la asignación de recursos para la fabricación.

Principales métodos:

• Modelación de la línea de producción EDI en línea como una cola de uso compartido de recursos utilizando cadenas de Markov variables en el tiempo y uniformidad.
• Desarrollo de un algoritmo heurístico de búsqueda de vecindad variable (VNS) para resolver el problema de programación de la línea de producción.
• Validar el modelo y el algoritmo con datos del mundo real de una empresa de fabricación tradicional.

Principales resultados:

• El modelo de cadena de Markov variable en el tiempo refleja con precisión los escenarios de producción reales.
• El algoritmo VNS generó soluciones de programación superiores en comparación con el sistema ERP de la fábrica.
• Logró una asignación más racional de las horas de la línea de producción, redujo los tiempos de permanencia de los pedidos y controló la acumulación de pedidos.

Conclusiones:

• La metodología propuesta ofrece una solución práctica para optimizar los sistemas de pedidos en línea EDI en la fabricación.
• La mejora de la gestión operativa y la robustez del sistema son beneficios clave para las empresas industriales tradicionales.
• El estudio proporciona una base para una mayor investigación en la programación de fabricación inteligente.