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dc.contributor.advisorLuna Hernández, Adriana Carolina
dc.coverage.spatialBogotáspa
dc.creatorAlfonso Albarracín, Karen Yuled
dc.creatorAponte Limas, Sandra
dc.date.accessioned2016-08-19T15:36:04Z
dc.date.available2016-08-19T15:36:04Z
dc.date.created2013-06-14
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10901/9344
dc.description.abstractEl proyecto tiene como fin fomentar la investigación en secuenciación y programación de la producción en la Universidad Libre Seccional Bogotá, mejorando el uso del laboratorio de la Celda de Manufactura HAS200, para esto se desarrolló una aplicación computacional que facilita la apreciación de resultados y la toma de decisiones en la diferentes situaciones que se presentan a lo largo del proceso, es así como se decide realizar la investigación de algoritmos genéticos para implementarlos en el desarrollo del aplicativo, teniendo en cuenta que la enseñanza en cuanto a secuenciación solamente abarca las reglas básicas hasta dos máquinas, consecuentemente se realizaron pruebas del sistema actual que tiene la celda, como la toma de tiempos de los diferentes productos, identificando así las falencias que este tiene, finalmente se logra realizar el aplicativo Sekvens que muestra detalladamente el procedimiento de secuenciación de órdenes, identificando tiempos totales y la mejor secuencia encontrada.spa
dc.formatPDF
dc.language.isospa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.sourceinstname:Universidad Librespa
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional Unilibrespa
dc.subjectSecuenciaciónspa
dc.subjectProducciónspa
dc.subjectFlow Shopspa
dc.subjectHAS200spa
dc.subjectProgramaciónspa
dc.titleDesarrollo de una aplicación computacional bajo algoritmos genéticos para la secuenciación de trabajos/Órdenes de celda de manufactura HAS 200 de la Universidad Libre Seccional Bogotá.spa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.rights.accessRightsOpenAccess
dc.description.abstractenglishThe project aims to increase research in sequencing and production planning at the Universidad Libre Seccional Bogota, improving the use of laboratory HAS200 Manufacturing Cell, for this we propose a computational application that facilitates the assessment of results and taking decisions in the different situations that arise throughout the process, and decided to perform research of genetic algorithms to implement in developing the application, taking into account that teaching about sequencing only covers the basic rules to two machines were tested consequently the current system that has the cell, such as taking time for different products, thus identifying the weaknesses it has, finally manages to make the application Sekvens showing in detail the process of sequencing orders identifying total times and the best sequence found, so students and teachers will find a learning method that provides added value to the teaching of future industrial engineers.eng
dc.subject.subjectenglishSequenceeng
dc.subject.subjectenglishOutputeng
dc.subject.subjectenglishFlow Shopeng
dc.subject.subjectenglishHAS200eng
dc.subject.subjectenglishSchedulingeng
dc.subject.lembTESIS - FACULTAD DE INGENIERÍAspa
dc.subject.lembINGENIERÍA INDUSTRIALspa
dc.subject.lembLENGUAJES DE ORDENADORESspa
dc.subject.lembTECNOLOGÍAspa
dc.subject.lembPRODUCCIÓNspa
dc.type.localTrabajo de Gradospa
dc.type.localTesis de Pregradospa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.source.bibliographicCitationCAMPBELL, Herbert G., DUDEK, Richard A. y SMITH, Milton L. “A Heuristic Algorithm for the n Job, m Machine Sequencing Problem”. Publicado por: INFORMS Stable. Disponible en: (http://www.jstor.org/stable/2628231).spa
dc.source.bibliographicCitationCOLEY, David A. An Introduction to Genetic Algorithms, For Scientists and Engineers.USA. Editorial World Scientific. 1999. 227p.spa
dc.source.bibliographicCitationDANNENBRING, David G. “An Evaluation of Flow Shop Sequencing Heuristics”. {En línea}. {21 Octubre de 2011} Publicado por: Management Science, Vol. 23 INFORMS Stable. Disponible en: http://www.jstor.org/stable/2630656.spa
dc.source.bibliographicCitationGREENE, James H. Control de la Producción, Sistemas y decisiones. México. Editorial Diana S.A., 1968. 710p.spa
dc.source.bibliographicCitationHEIZER, Jay y RENDER, Barry. Dirección de la Producción de Operaciones, Decisiones Tácticas. Octava Edición. Madrid. Editorial Pearson Prentince Hall. 2008. 517p.spa
dc.source.bibliographicCitationHEN, Jen-Shiang, CHAO-HSIEN PAN, Jason y LIN, Chien-Min. “A hybrid genetic algorithm for the re-entrant flow-shop scheduling problem”. Publicado por: Department of Management Information System, Far East University, 49 Junghua Road, Shinshr Shiang, Tainan 744, Taiwan, ROC.spa
dc.source.bibliographicCitationSIPPER, Daniel y BULFIN, JR, Robert L. Planeación y Control de la Producción. México. Editorial McGrow – Hill. 1998. 657p.spa
dc.source.bibliographicCitationSÜER, Gürsel A. y ALLARD, David. “Fuzzy genetic scheduling with single and multiple schedulers”. Industrial and Systems Engineering, Ohio University, Athens, OH, 45701 USA.spa
dc.source.bibliographicCitationTORO OCAMPO, Eliana Mirledy, RESTREPO GRISALES, Yov Steven y GRANADA ECHEVERRI, Mauricio. “Algoritmo genético modificado aplicado al problema de Secuenciamiento de tareas en sistemas de producción lineal – flow shop”. Scientia et technica año xii, no 30, mayo de 2006 utp. Issn 0122-170.spa


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