Optimización de líneas de producción en planta procesadora de salmón: Modelación matemática de la programación de la producción.

Abstract

Este trabajo traduce a un modelo matemático la labor diaria de programación de la producción de filetes de salmón en una planta de procesos, en base a los fundamentos de la programación lineal, programación lineal entera y programación de la producción, a través de la herramienta MATLAB con tal de optimizar este proceso. En base a la teoría relacionada a la optimización de procesos, se desarrollaron distintas ecuaciones y parámetros para modelar este proceso, tales como: las ecuaciones para cada línea de procesos, las restricciones de los distintos escenarios, criterios de selectividad, entre otras, así como también parámetros críticos determinados, como los tiempos entre producto “𝝓” y porcentaje de productos frescos “PF”, que permiten la correcta transformación del proceso real a ecuaciones matemáticas, con el propósito de modelar esto mediante software y optimizar maximizando la producción de un turno. Con respecto a los resultados de comparación de piezas realizables según el modelo versus un turno, se estudiaron 3 tipos de escenarios distintos: frescos, congelados y mixtos, los cuales alteran la configuración de operación de la planta, definidos según el porcentaje de producto fresco destinado para la semana, los cuales resultaron en errores absolutos del 13,1%, 10,9% y 14,4% respectivamente, obteniendo como error promedio un 12,7%. En base a lo anterior se concluyó que los parámetros más influyentes en los resultados de este modelo son los parámetros “𝝓” y el porcentaje fresco “PF”. También se concluyó que los resultados en los escenarios frescos tienden a sobreestimar la capacidad de producción de planta y los escenarios congelados a subestimarla, mientras que los escenarios mixtos dieron resultados que oscilan entre estos dos. Concretando que este tipo de problema es abordable mediante MATLAB como software de optimización, y si bien, este logra otorgar un 87,3% de confiabilidad, este se puede mejorar aún más, si se incorporasen parámetros tales como las detenciones de línea por fallas, dotación del personal de turno, velocidades productivas de línea, entre otros. Además, se hace hincapié en que se podría abordar este problema desde otro punto de vista, con tal de obtener resultados distintos. En síntesis, se concluyó que el modelo tiene proyecciones de ser implementado para automatizar la logística del proceso con el objetivo de mejorar la producción, productividad, rendimiento y toma de decisiones. Finalmente, el modelo propuesto representa una innovación dentro de la industria salmonera, ya que pocos desarrollos de este estilo existen hoy en día.

This work translates into a mathematical model the daily work of scheduling the production of salmon fillets in a processing plant, based on the fundamentals of linear programming, integer linear programming and production scheduling, through the MATLAB tool to optimize this process. Based on the theory related to process optimization, different equations and parameters were developed to model this process, such as: the equations for each process line, the restrictions of the different scenarios, selectivity criteria, among others, as well as critical parameters determined, such as the times between product "ϕ" and percentage of fresh products "PF", which allow the correct transformation of the real process to mathematical equations, with the purpose of modeling this through software and optimizing by maximizing the production of a shift. With respect to the results of the comparison of achievable parts according to the model versus a shift, 3 different scenarios were studied: fresh, frozen, and mixed, which alter the plant's operating configuration, defined according to the percentage of fresh product destined for the week, which resulted in absolute errors of 13.1%, 10.9% and 14.4% respectively, obtaining an average error of 12.7%. Based on the above, it was concluded that the most influential parameters in the results of this model are the parameters "ϕ" and the fresh percentage "PF". It was also concluded that the results in the fresh scenarios tend to overestimate the plant production capacity and the frozen scenarios to underestimate it, while the mixed scenarios gave results ranging between these two. Concretizing that this type of problem is approachable through MATLAB as optimization software, and although it achieves 87.3% reliability, this can be improved even more if parameters such as line stoppages due to failures, shift staffing, productive line speeds, among others, were incorporated. In addition, it is emphasized that this problem could be approached from another point of view, to obtain different results. In summary, it was concluded that the model has projections of being implemented to automate the logistics of the process with the objective of improving production, productivity, performance, and decision making. Finally, the proposed model represents an innovation within the salmon industry since few developments of this style exist today.