Optimización de flujos de fábrica en el mundo real utilizando modelado de simulación de eventos discretos agregados

Resumen Reaccionar rápidamente a las cambiantes demandas del mercado y nuevas variantes mediante la mejora y adaptación de sistemas industriales es una ventaja comercial importante. Los cambios en los sistemas son costosos, especialmente cuando esos sistemas ya están en funcionamiento. Los recursos invertidos deben ser dirigidos para que los resultados de las mejoras sean maximizados. Un método que permite esto es la combinación de simulación de eventos discretos, modelos agregados, optimización multiobjetivo y minería de datos, mostrado en este artículo. Se lleva a cabo un estudio de caso de optimización del mundo real de un problema industrial que resulta en la reducción de los niveles de almacenamiento, reducción del tiempo de entrega y disminución del tamaño de los lotes, mostrando el potencial de optimizar a nivel de fábrica. Además, se presenta una base para el apoyo a la toma de decisiones, generando clústeres a partir de los resultados de la optimización. Estos clústeres se utilizan entonces como objetivos para un algoritmo de árbol de decisiones, creando reglas para alcanzar diferentes soluciones de las que un tomador de decisiones puede elegir. De esta manera, se permite que las decisiones sean impulsadas por datos, y no por intuición.