La presente memoria de título tiene como objetivo abordar el problema de planificación diaria de cargas de trabajo en la planta de remanufactura Los Ángeles de CMPC Maderas. El problema es modelado como un problema de programación de taller de trabajo flexible (Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSSP), que consiste en asignar y secuenciar un mínimo dado de trabajos en diferentes centros de procesamiento, y cada centro de procesamiento contiene diferentes máquinas o recursos. Las restricciones adicionales del FJSSP consisten en distinguir los diferentes subconjuntos de máquinas para las respectivas operaciones de cada pedido y calcular el tiempo de procesamiento de cada operación dependiendo de la o las máquinas que le sean asignadas. Esta dificultad se debe a que las operaciones tienen subconjuntos de máquinas que pueden trabajar en paralelo o no. El problema modelado es implementado mediante programación lineal entera mixta y programación por restricciones. El modelo de programación lineal entera mixta es resuelto mediante el solucionador IBM ILOG CPLEX Optimization Studio. Mientras el modelo de programación por restricciones es resuelto usando el solucionador CP-SAT OR-tools de Google. Se presentan cinco instancias para el análisis, abarcando pedidos con muy baja demanda hasta pedidos con sobrecarga. Los resultados presentan soluciones óptimas para las instancias con muy baja demanda y soluciones factibles para las instancias con mayor cantidad de pedidos. Los modelos difieren en cuanto a tiempos de ejecución, valor objetivo encontrado y error relativo, siendo el modelo por restricciones el que entrega mejores resultados.
This thesis aims to address the daily workload scheduling problem at the Los Angeles remanufacturing plant of CMPC Maderas, which is approached as a Flexible Job Shop Scheduling Problem (FJSSP) which consists in assigning and sequencing a given minimum number of jobs in different processing centres, and each processing centre contains different machines or resources. The additional constraints of the FJSSP are to distinguish the different subsets of machines for the respective operations of each order and to calculate the processing time of each operation depending on the machine(s) assigned to it. This difficulty is due to the fact that the operations have subsets of machines that may or may not work in parallel. The modelled problem is implemented using mixed integer linear programming and constraint programming. The mixed integer linear programming model is solved using the IBM ILOG CPLEX Optimization Studio solver. While the constraint programming model is solved using Google's CP-SAT OR-tools solver. Five instances are presented for analysis, covering orders with very low demand up to orders with overload. The results present optimal solutions for the instances with very low demand and feasible solutions for the instances with more orders. The models differ in terms of execution times, objective value found and relative error, with the constraint model delivering the best results.
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