covid
Buscar en
Ingeniería, Investigación y Tecnología
Toda la web
Inicio Ingeniería, Investigación y Tecnología La heurística LDMTP: Una metodología híbrida basada en el problema de transpo...
Información de la revista
Vol. 17. Núm. 4.
Páginas 463-478 (octubre - diciembre 2016)
Compartir
Compartir
Descargar PDF
Más opciones de artículo
Visitas
5210
Vol. 17. Núm. 4.
Páginas 463-478 (octubre - diciembre 2016)
Open Access
La heurística LDMTP: Una metodología híbrida basada en el problema de transporte para el diseño óptimo de la distribución de planta
The LDMTP Heuristic: A Hybrid Methodology Based on the Transportation Problem for the Optimal Design of Plant Layout
Visitas
5210
Héctor Manuel González-Longoria
Universidad Tecnológica Santa Catarina Departamento de Ingeniería en Sistemas Productivos
Este artículo ha recibido

Under a Creative Commons license
Información del artículo
Resumen
Texto completo
Bibliografía
Descargar PDF
Estadísticas
Figuras (10)
Mostrar másMostrar menos
Tablas (20)
Tabla 1. Casos con reorganización del orden de asignación de los tres primeros departamentos. Fuente: elaboración propia (2016)
Tabla 2. Datos de la distribución inicial del método LDMTP Forma 1 (Problema 6-Chase et al., 2001). Fuente: elaboración propia (2016)
Tabla 3. Criterios de forma de asignación de departamentos de P1usando la metodología LDMTP. Fuente: elaboración propia (2016)
Tabla 4. Distribución inicial del método LDMTP Forma 1 (Problema 6-Chase et al., 2001). Fuente: elaboración propia (2016)
Tabla 5. Criterios de forma de asignación de departamentos de P1Forma 2 usando la metodología LDMTP. Fuente: elaboración propia (2016)
Tabla 6. Distribución inicial del método LDMTP Forma 2 P1 (Problema 6-Chase et al., 2001)
Tabla 7. Intercambios válidos de P1 Forma 2 (Problema 6-Chase et al., 2001). Fuente: elaboración propia (2016)
Tabla 8. Datos sintetizados de 50 casos usando valor final de costo (MFFC). Fuente: elaboración propia (2016)
Mostrar másMostrar menos
Resumen

En este trabajo se presenta una heurística eficiente e innovadora para determinar el diseño óptimo de la distribución de planta (layout) que minimiza el costo total de flujo de materiales dentro de una empresa, incluyendo reglas para realizar la distribución inicial y el proceso lógico para reducir el trabajo de detectar el arreglo que ofrece las mejores oportunidades para reducir el costo total de la distribución. Esta nueva heurística se basa en el uso modificado del problema de transporte clásico (PTC), que es una herramienta propia de la programación lineal y que forma parte de la investigación de operaciones. La heurística LDMTP de creación propia ha demostrado que es eficiente para resolver el diseño óptimo de la distribución de planta, debido a que este es un método selectivo capaz de distinguir el mejor orden de asignación de todos los departamentos que conforman el layout, incluyendo criterios de forma (largo y ancho) para cada departamento asignado. El proceso de establecer la asignación inicial de la heurística LDMTP no es un asunto subjetivo, debido a que la elección del mejor orden de asignación de los departamentos que conforman la distribución inicial sigue una serie de pasos y tiene hasta 4 diferentes criterios de desempate, lo cual favorece que se elija el arreglo de departamentos que puede aportar la mayor contribución a la reducción del costo total de la distribución.

Descriptores:
distribución de planta
problema de transporte modificado
programación lineal
heurística
CRAFT
prueba de Anderson-Darling
prueba paramétrica de los rangos con signo
Abstract

This paper presents an efficient heuristics to determine the optimal design of plant layout, that minimizes the total cost of material flow within a company, including rules for the initial distribution and logical process to reduce the work to detect the arrangement that offers the best opportunities to reduce total cost process distribution. This new heuristic apply the modified use of Classic Transportation Problem (CTP), which is a proprietary tool of Linear Programming and part of the Operations Research. The LDMTP heuristic of own creation has proven to be efficient for solving the optimal design of plant layout due to is a selective method that is capable of distinguishing the best assignment order of all departments that make up the layout including criteria form (long and width) for each assigned department. Establishing the initial allocation of LDMTP heuristics is not a subjective matter because choosing the best assignment order of departments that make up the initial distribution follows a series of steps and has up to 4 different tiebreakers, so which favors the settlement of departments can make the greatest contribution is chosen to reducing the total cost of distribution.

Keywords:
plant layout
modified transportation problem
linear programming
heuristics
CRAFT
Anderson -Darling test
parametric test of ranges with sign
Texto completo
Introducción

El diseño óptimo de la distribución de planta Optimal Design of Plant Layout (ODPL) es un problema ampliamente estudiado que repercute en el incremento de la productividad y disminución de los costos de fabricación de una empresa. En este artículo se muestra una heurística de creación propia, que es eficiente e innovadora, ya que está basada en el uso del problema de transporte modificado (PTM) de la programación lineal, la cual se denomina: Diseño de la distribución de planta basada en el problema de transporte modificado, Layout Design based on the Modified Transportation Problem (LDMTP).

Las aplicaciones usuales de la programación lineal (PL) son el método simplex (MS), el problema de transporte (PT) y el método de asignación (MA). Mejía (2012) sugiere el uso de algoritmos genéticos para el problema de OPDL, lo cual involucra el uso de lenguajes de programación. No existe ninguna aplicación encontrada hasta ahora del diseño óptimo de la distribución de planta (ODPL) basada en el problema de transporte que se encuentre referenciada en la literatura. Esta es la razón de la innovación que aporta esta heurística.

Para entender cómo se construye una tabla del problema de transporte se anexa como ejemplo un extracto de la tabla 8 .22 de Hillier & Lieberman en la figura 1.

Tabla 8.

Datos sintetizados de 50 casos usando valor final de costo (MFFC). Fuente: elaboración propia (2016)

  Valor final de costo MFFC (n = 50)
  LDMTP  CRAFT  Diferencia 
Promedio  25,254.67  30,391.30  -5,136.63 
Desviación estándar (s)  80,894.3987  94,290.4394   
Figura 1.

Extracto de tabla 8 .22 H&L del problema de transporte

Fuente: Hillier & Lieberman (2001)

(0.07MB).

La formulación de LDMTP como un problema de transporte se muestra en la figura 2, que guarda una analogía con la figura 1.

Figura 2.

Interpretación gráfica del método LDMTP

Fuente: elaboración propia (2016)

(0.04MB).

La heurística LDMTP se usa para el diseño de layout, emplea criterios de asignación como las rutinas de construcción (CORELAP, ALDEP). La optimización de la heurís- tica se basa en minimizar el costo de manejo de materiales como las rutinas de mejoramiento (CRAFT, COFAD, PLANET, MCRAFT, etcétera). Como combina las características de los dos tipos de rutinas: de construcción y de mejoramiento, esta heurística se puede considerar híbrida, la cual no se ha detectado en la literatura.

Desarrollo

La formulación matemática del diseño óptimo de la distribución de planta que es el objetivo de esta heurística, se describe por Wang et al. (2005) y John et al. (2013) como:

donde

MFFC = Costo del factor de flujo de material

Cij = Costo de transporte de material unitario entre los departamentos i y j

fij = Flujo de material entre los departamentos i y j

dij = Distancia rectilínea entre los departamentos i y j

Fij =Cijfij = Producto costo-flujo de transporte de mate- rial unitario entre los departamentos i y j

La aplicación de la ecuación 1 a condiciones especiales se muestra en las ecuaciones 2, 3 y 4.

Si i = j, entonces Cij = 0, fij = 0, dij = 0, y min MFFC = 0 (2)

Si i ≠ j y fij = 0, entonces min MFFC = 0 (3)

Si i ≠ j y fij > 0, entonces Cij > 0, dij > 0, y min MFFC > 0 (4)

Criterio de forma de departamento (ancho y largo)

En este método la relación de forma (Largo Li /Ancho Wi) usualmente se ajusta para cumplir con la condición siguiente

donde

Li = Largo del departamento i y Wi = Ancho del departamento i

LT = Largo total del layout y WT = Ancho total del layout

Se usan los valores de Li y Wi obtenidos para calcular un factor de forma sugerido por Bozer et al. (2005) con la fórmula siguiente

donde se sugiere Ωi ≤ 1.5

Pi = perímetro del departamento i

Ai = Área del departamento i

Para una figura rectangular o cuadrada, la ecuación 6 se puede expresar de la siguiente forma

En caso de que exista un conflicto con la condición de forma y se cumpla la condición de la ecuación 5, pero se rebase el valor de Ωi de la ecuación 6, predomina la condición de la ecuación 5.

Pasos de la aplicación de la heurística

Los pasos y criterios de asignación y ubicación para los departamentos que integran el layout son los siguientes:

Paso 1. Determinar Fij+

Paso 2. Determinar D1 = Departamento con mayor área de Fij+. ¿Se puede definir D1?

Sí. Ir al paso 3  No. Ir al paso 2.1 

Paso 2.1. En caso de no poder determinar claramente D1 debido a que los dos departamentos que integran Fij+ tengan la misma área, usar los criterios siguientes para tratar de desempatar.

ΣFD1+ = Max (ΣFD1,i, ΣFD1,j) ΣFD2+ = Max (ΣFD2,i, ΣFD2,j) F+ = Max (ΣFD1+, ΣFD2+). ¿Se puede definir D1?

Sí. Ir al paso 3  No. Ir al paso 2.2 

Paso 2.2. En caso de no poder determinar claramente D1 debido a que los dos departamentos que integran Fij+ tengan la misma área, usar los criterios siguientes para tratar de desempatar.

ΣFD1 = Min (ΣFD1,i, ΣFD1,j) FD2 = Min (ΣFD2,i, ΣFD2,j) F = Max (ΣFD1-, ΣFD2). ¿Se puede definir D1?

Sí. Ir al paso 3.  No. Ir al paso 2.3 

Paso 2.3. Asignación: Libre elección (romper empates arbitariamente). Ubicación: dij (distancia mínima entre departamentos).

Paso 3. El departamento D1 asignado debe cumplir con los lineamientos de forma sugeridos por las ecuaciones 5, 6 y 7. La longitud del departamento D1 debe estar alineada a la longitud del área disponible, ya que esta alineación asegura que la distancia entre departamentos dij sea mínima.

Paso 4. Ya asignado D1, se asigna D2 (Departamento no asignado en primer lugar de Fij+) usando los mismos lineamientos de forma para alinear D1.

Paso 5. Los criterios para asignación a partir del tercer departamento son: (k ≥ 3)

Fk+ = Max (Fik, Fjk) Dk debe estar relacionado con D1 o D2 o hasta Dk-1.

Paso 6. Repetir el procedimiento a partir del paso 5 hasta realizar todas las asignaciones de departamentos tomando en cuenta los lineamientos de forma sugeridos por Bozer et al. (2005).

Paso 7. Realizar la distribución inicial de la Forma 1 (D1, D2, D3). Determinar el costo total de la primera distribución de planta.

Paso 7.1. Si para el tercer departamento a asignar, se cumple que: D3 debe estar junto a D1 y AD3 = AD2 = AD1, se debe verificar la posibilidad de usar criterios alternativos para asignar el tercer departamento.

Sí. Ir al paso 7.2.  No. Ir al paso 8 

Paso 7.2. Reorganizar el layout de la forma siguiente:

D1modificado = D2original D2modificado = D1original D3modificado = D3original

Realizar la distribución inicial de la Forma 2 (D2, D1, D3). Determinar el costo de la distribución inicial de la Forma 2 y comparar con la Forma 1. ¿$Forma2 < $Forma1?

Sí. Ir al paso 7.3  No. Ir al paso 8 y hacer el análisis con la Forma 1 

Paso 7.3. Hacer todo el análisis posterior con la Forma 2.

Se presenta un compendio de los casos que cumplen con la condición del paso 7.1. (Tabla 1).

D1 =Departamento 1  D2 =Departamento 2    D3 =Departamento 3 

Tabla 1.

Casos con reorganización del orden de asignación de los tres primeros departamentos. Fuente: elaboración propia (2016)

#CasoTamaño de la matrizCosto de la distribución inicial final
D1, D2, D3  D2, D1, D3 
Ejercicio 3.2 resuelto Chary (1995)  3 x 3  $18  $15 
Problema 6 Chase (2001)  4 x 4  $22,875  $7,750 
Ejemplo Galindo y Tapia (2013)  5 x 5  $1,610  $1,320 
Problema 9.2 Heizer (2001)  6 x 6  $13,975  $11,625 
Ejercicio 9.1 Heizer (2001) resuelto  8 x 8  $5,350  $5,000 
Problema 3.1 Chary (1995)  9 x 9  $18,300  $17,400 
Ejemplo 3.1 Chary (1995)  9 x 9  $445  $475 
Ejemplo Tabla 2. Jithavech et al. (2010)  9 x 9  $132,640  $121,440 
Ejemplo Adi (2013)  10 x 10  $2,008  $1,924 
10  Ejemplo Tabla 11 E2. Jithavech et al. (2010)  16 x 16  $234,420  $284,780 
11  Ejemplo Tabla 16 E7. Jithavech et al. (2010)  25 x 25  $604,290  $822,540 
Suma (1, 2, 3, 4, 5, 6, 8 y 9)  $196,776  $166,474 

73% de los casos (8 de 11) ofreció mejores resultados intercambiando los departamentos, usando D2, D1, D3 en vez de D1, D2, D3 lo cual generó una reducción de 15% ($166,474 – $196,776 / $196,776 × 100) del valor inicial de la primera distribución.

Paso 8. Establecer todos los intercambios válidos entre dos departamentos (Nahmias, 1999) que pueden ser:

  • a)

    Que los dos departamentos a intercambiar tengan una frontera en común.

  • b)

    Que los dos departamentos a intercambiar tengan la misma área, aunque no sean contiguos.

Nota: El intercambio que se realizó para generar un nuevo layout, no es un intercambio válido para esa nueva distribución, pero sí para distribuciones siguientes. Por ejemplo, si el intercambio A-B es el origen del 2° layout (no es un intercambio válido para este layout), pero sí puede considerarse un intercambio válido a partir del 3er layout (siempre y cuando se cumpla alguna de las condiciones mencionadas en el paso 8).

Paso 9. Realizar todos los intercambios válidos entre dos departamentos (intercambio de coordenadas: criterio sugerido por CRAFT). Determinar si existe un intercambio que pudiera reducir el costo total de la distribución de planta. ¿Existe un intercambio para el cual el costo del intercambio < costo del origen?

Sí. Ir al paso 10  No. Esta es la distribución de planta (layout) óptima 

Paso 10. Modificar el layout, recalcular los centroides y determinar el costo del origen del nuevo layout.

Nota: Si un departamento no tiene una forma rectangular o cuadrada, es necesario aplicar las fórmulas para el cálculo de centroides (Nahmias, 1999) mostradas en las ecuaciones 8 y 9.

Mx = Momento en “X” My = Momento en “Y”

X¯= Centroide en “X” Y¯= Centroide en “Y”

Paso 11. Repetir los pasos 8 al 10 (de ser necesario).

Ejemplo de aplicación de la Heurística

P1. Conflicto de criterios e intercambio de orden D2, D1, D3 (Problema 6-Chase et al., 2001)

Los datos de P1Forma 1 de la distribución inicial del método LDMTP se muestran en la tabla 2.

Tabla 2.

Datos de la distribución inicial del método LDMTP Forma 1 (Problema 6-Chase et al., 2001). Fuente: elaboración propia (2016)

Fij = Producto costo-flujo de transporte de material unitario entre los departamentos i y j (valores en cuadro)

ΣFij = Sumatoria de Fij por fila o columna

Pasos de la aplicación de la heurística

Los pasos y criterios de asignación y ubicación para los departamentos que integran el layout son los siguientes:

Paso 1. Determinar Fij+

En nuestro caso, P1 Forma 1, Fij+ = 110 (intercambio A-D).

Paso 2. Determinar D1 = Departamento con mayor área de Fij+. ¿Se puede definir D1?

En nuestro caso, P1 Forma 1, determinar D1 = Departamento con mayor área de Fij+ (A y D 5000). En nuestro caso no se puede definir D1.

Paso 2.1. En caso de no poder determinar claramente D1 debido a que los dos departamentos que integran Fij+ tengan la misma área, usar los criterios siguientes para tratar de desempatar.

ΣFD1+ = Max (ΣFD1,i, ΣFD1,j) ΣFD2+ = Max (ΣFD2,i, ΣFD2,j) F+ = Max (ΣFD1+, ΣFD2+). ¿Se puede definir D1?

Sí. Ir al paso 3  No. Ir al paso 2.2 

ΣFD1,i= Suma de datos de Fij (Producto costo-flujo) del departamento D1 por fila

ΣFD1,j= Suma de datos de Fij (Producto costo flujo) del departamento D1 por columna

ΣFD2,i= Suma de datos de Fij (Producto costo-flujo) del departamento D2 por fila

ΣFD2,j= Suma de datos de Fij (Producto costo-flujo) del departamento D2 por columna

ΣFD1+ = Valor máximo de (ΣFD1,i, ΣFD1,j)

ΣFD2+ = Valor máximo de (ΣFD2,i, ΣFD2,j)

En nuestro caso P1 Forma 1, ΣFA+ = Max (ΣFA,i, ΣFA,j) = Max (180, 0), ΣFD+ = Max (ΣFD,i, ΣFD,j) = Max (150, 150), F+ = Max (180, 150) = 180. Se define D1 = departamento A.

Nota: ΣF (fila A) = 0 + 20 + 50 + 110 = 180 (suma de los valores dentro de los cuadros).

ΣF (columna A) = 0 + 0 + 0 + 0 = 0 Sí. Ir al paso 3.

Paso 2.2. En caso de no poder determinar claramente D1 debido a que los dos departamentos que integran Fij+ tengan la misma área, usar los criterios siguientes para tratar de desempatar.

ΣFD1 = Min (ΣFD1,i, ΣFD1,j) FD2 = Min (ΣFD2,i, ΣFD2,j) F = Max (ΣFD1-, ΣFD2). ¿Se puede definir D1?

Sí. Ir al paso 3  No. Ir al paso 2.3 

En nuestro caso P1 Forma 1, no aplica.

Paso 2.3. Asignación: Libre elección (romper empates arbitariamente). Ubicación: dij (distancia mínima entre departamentos). En nuestro caso P1 Forma 1, no aplica.

Paso 3. El departamento D1 asignado debe cumplir con los lineamientos de forma sugeridos por las ecuaciones 5, 6 y 7. La longitud del departamento D1 debe estar alineada a la longitud del área disponible, ya que esta alineación asegura que la distancia entre departamentos dij sea mínima.

En nuestro caso P1 Forma 1, el departamento D1 asignado debe cumplir con los lineamientos de forma sugeridos por las ecuaciones 5,6 y 7 (tabla 3 y figura 3). La longitud del departamento D1 = A debe estar alineada con la longitud del área disponible, ya que esta alineación asegura que la distancia entre departamentos dij sea mínima.

Tabla 3.

Criterios de forma de asignación de departamentos de P1usando la metodología LDMTP. Fuente: elaboración propia (2016)

Fij  D1  D2  A1  A2  A+  ΣFij  Orden  Depto.  L/W  Pi  Ω 
110  5000  5000  A,D(5000)  A(180)  1°  200  25  8 (+)  450  1.59 
50  5000  5000      2°  200  25  8 (+)  450  1.59 
20  5000  5000      3°  100  50  2 (*)  300  1.06 
20  5000  5000      4°  100  50  2 (*)  300  1.06 
Figura 3.

Layout inicial de P1 usando LDMTP

Fuente: elaboración propia (2016)

(0.04MB).

Paso 4. Ya asignado D1, se asigna D2 (Departamento no asignado en primer lugar de Fij+) usando los mismos lineamientos de forma usados para alinear D1.

En nuestro caso P1 Forma 1, D1 = Departamento A, se asigna D2 = D usando los mismos lineamientos de forma usados para alinear D1.

Paso 5. Los criterios para asignación a partir del tercer departamento son: (k ≥ 3).

Fk+ = Max (Fik, Fjk) Dk debe estar relacionado con D1 o D2 o hasta Dk-1.

Fi,k= Producto costo-flujo del departamento Dk por fila

Fj,k= Producto costo-flujo del departamento Dk por columna

En nuestro caso P1 Forma 1, los criterios para asignación a partir del tercer departamento son que el producto costo-flujo FD3+ =Max (FAC, FCA, FDC, FCD, FAB, FBA, FDB, FBD) = Max (50, 0, 0, 30, 20, 0, 0, 10) = 50 que corresponde a FAC. D3 debe estar relacionado con D1(A) o D2(D). En este caso D3 = C se debe alinear con A.

Nota: Estos valores se toman de la tabla 2.

Paso 6. Repetir el procedimiento a partir del paso 5 hasta realizar todas las asignaciones de departamentos tomando en cuenta los lineamientos de forma sugeridos por Bozer et al. (2005).

En nuestro caso P1 Forma 1, FD4+ = Max (FDB, FBD, FCB, FBC) = Max (0, 10, 0, 20) = 20, que corresponde a FBC. D4 está relacionado con D3(C). En este caso, el cuarto departamento a asignar es D4 = B.

Nota: D4 no puede relacionarse con D1, ya que está bloqueado por D2.

Los datos del problema indican que se cuenta con un área de LT = 300ft x WT = 100ft =30,000ft2

Fij = Producto costo-flujo de transporte de material unitario entre los departamentos i y j

ΣFij = Sumatoria de Fij por fila o columna

A1 = Área del departamento 1, A2 = Área del departa mento 2, A+ = Amayor = 5000 y A = Amenor = 5000, Amayor/Amenor = 1.00.

Se calcula la relación LT / WT y de acuerdo con la ecuación 5, Largo Li / Ancho Wi ≥ LT / WT se obtiene lo siguiente:

(+): Los departamentos A y D cumplen con la ecuación 5

(*): Los departamentos C y B se ajustan a la ecuación 6

El layout inicial se muestra en la figura 3.

Los datos de los centroides (puntos medios) de los departamentos son: A (XA = 100 y YA = 12.5), B (XB =250, YB = 75), C (XC = 250, YC = 25) y D (XD = 100, YD = 37.5)

La construcción del layout inicial Forma 1 se crea de la siguiente manera:

  • 1.

    Se asigna el departamento A, ya que da el valor más alto de Fij (110) corresponde al intercambio A-D (tabla 4) y también se obtiene el valor más alto de ΣFij = 180 para el departamento A (tabla 4). El departamento A cumple el criterio de la ecuación 5, LA/WA = 8 > 3 (tabla 3).

    Tabla 4.

    Distribución inicial del método LDMTP Forma 1 (Problema 6-Chase et al., 2001). Fuente: elaboración propia (2016)

  • 2.

    Se asigna el departamento D, ya que es el segundo valor del intercambio A-D (tabla 4). El departamento D cumple el criterio de la ecuación 5, LD/WD = 8 > 3 (tabla 3).

  • 3.

    Se asigna el departamento C, ya que es el valor remanente más alto de Fij (50) y corresponde al intercambio A-C (tabla 4). C debe estar alineado con el departamento A. El departamento C cumple el criterio de la ecuación 6, (tabla 3).

  • 4.

    Se asigna el departamento B, ya que es el valor remanente más alto de Fij (20) y corresponde al intercambio B-C o A-B (tabla 4). B puede estar asignado junto al departamento A o departamento C, pero como ya no es posible asignar el departamento B junto al departamento A (porque el departamento A está encerrado, ver figura 3), el departamento B debe estar alineado con C. El departamento B departamento C cumple el criterio de la ecuación 6, (tabla 3).

Los centroides de los departamentos A (XA = 100 y YA = 12.5), B (XB =250, YB = 75), C (XC = 250, YC = 25) y D (XD = 100, YD = 37.5), se usan para calcular las distancias entre departamentos de la forma siguiente

La aplicación de la ecuación 10 a los departamentos A, B, C y D es la siguiente:

dA-B = |XA – XB| + |YA – YB| = |100 – 250| + |12.5 - 75| = |– 150| + |- 62.5| = 212.5, de forma semejante se aplica para conocer las distancias A-C (dA-C = |100 - 250| + |12.5 - 25| = 162.5)

A-D (dA-D = |100 – 100| + |12.5 – 37.5| = 25.0), B-C (dB-C = |250 – 250| + |75 – 25| = 50.0)

B-D (dB-D = |250 - 100| + |75 – 37.5| = 187.5) y C-D (dC-D = |250 - 100| + |25 – 37.5| = 162.5).

El costo de la distribución inicial Forma 1 se muestra en la tabla 4.

El costo de la distribución inicial se obtiene de la forma siguiente: 212.5 * $20 + 162.5 * $50 + 25.0 * $110 + 50 * $20 + 187.5 * $10 + 162.5 * $30 = $22,875.00.

Paso 7. Realizar la distribución inicial de la Forma 1 (D1, D2, D3). Determinar el costo total de la primera distribución de planta.

En nuestro caso P1 Forma 1, corresponde a la figura 3 y el costo total de la primera distribución de planta se muestra en la tabla 4 ($22,875).

Paso 7.1. Si para el tercer departamento a asignar, se cumple que: D3 debe estar junto a D1 y AD3 = AD2 = AD1, se verifica la posibilidad de usar criterios alternativos para asignar el tercer departamento.

Sí. Ir al paso 7.2  No. Ir al paso 8 

En nuestro caso P1 Forma 1, el tercer departamento a asignar cumple que: D3(C) debe estar junto a D1(A) y AD3 = AD2 = AD1 = 5,000, y se debe verificar la posibilidad de usar criterios alternativos para asignar el tercer departamento. Como se cumple, se realiza el intercambio D2, D1, D3. Ir al paso 7.2

A partir de este momento, nuestro caso P1 Forma 1 se transforma en P1 Forma 2.

Paso 7.2. Reorganizar el layout de la forma siguiente:

D1modificado =D2original D2modificado = D1original D3modificado = D3original

Realizar la distribución inicial de la Forma 2 (D2, D1, D3).

Determinar el costo de la distribución inicial de la Forma 2 y comparar con la Forma 1. ¿$Forma2 < $Forma1?

Sí. Ir al paso 7.3  No. Ir al paso 8 

En nuestro caso P1 Forma 2, D1modificado = D2original = D , D2modificado = D1original = A y D3modificado = D3original = C.

Realizar la distribución inicial de la Forma 2 (D2, D1, D3), ver tabla 5 y figura 4.

Tabla 5.

Criterios de forma de asignación de departamentos de P1Forma 2 usando la metodología LDMTP. Fuente: elaboración propia (2016)

Fij  D1  D2  A1  A2  A+  ΣFij  dij  Orden  Depto.  L/W  Pi  Ω 
110  5000  5000  A,D(5000)  A(180)    1°  200  25  8 (+)  450  1.59 
50  5000  5000        2°  200  25  8 (+)  450  1.59 
20  5000  5000      25.0  3°  200  25  8 (+)  300  1.06 
20  5000  5000      162.5  4°  200  25  8 (+)  300  1.06 
Figura 4.

Layout inicial de P1 Forma 2 usando LDMTP.

Fuente: elaboración propia (2016)

(0.09MB).

Fij = Producto costo-flujo de transporte de material unitario entre los departamentos i y j

ΣFij = Sumatoria de Fij por fila o columna

A1 = Área del departamento 1, A2 = Área del departa- mento 2, A+ = Amayor = 5000 y A = Amenor = 5000, Amayor/Amenor = 1.00.

Se calcula la relación y de acuerdo con LTWT=300100=3 y de acuerdo con la ecuación 5, Largo LiAncho Wi≥LTWT se obtiene lo siguiente:

(+): Los departamentos A, B, C y D cumplen con la ecuación 5.

El layout inicial de la Forma 2 se muestra en la figura 4.

Los datos de los centroides (puntos medios) de los departamentos son: A (XA = 100 y YA = 37.5), B (XB =100, YB = 87.5), C (XC = 100, YC = 62.5) y D (XD = 100, YD = 12.5)

La construcción del layout inicial Forma 2 se muestra de la siguiente manera:

  • 1.

    Se reasigna el departamento D, ya que es el segundo valor del intercambio A-D (tabla 4). El departamento D cumple el criterio de la ecuación 5, LD/WD = 8 > 3 (tabla 5).

  • 2.

    Se asigna el departamento A como el segundo departamento. El departamento D cumple el criterio de la ecuación 5, LD/WD = 8 > 3 (tabla 5).

  • 3.

    Se asigna el departamento C, ya que es el valor remanente más alto de Fij (50) y corresponde al intercambio A-C (tabla 5). C debe estar alineado con el departamento A. El departamento C cumple el criterio de la ecuación 5, LC/WC = 8 > 3 (tabla 5).

  • 4.

    Se asigna el departamento B, ya que es el valor remanente más alto de Fij (20) y corresponde al intercambio B-C o A-B (tabla 5). B puede asignarse junto al departamento A o departamento C, pero como ya no es posible asignar el departamento B junto al departamento A (porque el departamento A está encerrado, ver figura 3), el departamento B debe estar alineado con C. El departamento B cumple el criterio de la ecuación 5, LB/WB = 8 > 3 (tabla 5).

Con los datos de los centroides de los departamentos A (XA = 100 y YA = 37.5), B (XB =250, YB = 87.5), C (XC = 100, YC = 62.5) y D (XD = 100, YD = 12.5), se calculan las distancias entre departamentos con la ecuación 10.

La aplicación de la ecuación 10 a los departamentos A, B, C y D es la siguiente:

dA-B = |XA – XB| + |YA – YB| = |100 – 100| + |37.5 – 87.5| = | 0 | + |– 50| = 50.0, de forma semejante se aplica para conocer las distancias A-C (dA-C = |100 – 100| + |37.5 – 62.5| = 25.0)

A–D (dA-D = |100 – 100| + |37.5 – 12.5| = 25.0), B-C (dB-C = 100 – 100| + |87.5 – 62.5| = 25.0)

B-D (dB-D = |100 – 100| + |87.5 – 12.5| = 75.0) y C-D (dC-D = |100 – 100| + |62.5 – 12.5| = 50.0).

La distribución inicial con intercambio de departamentos (D2, D1, D3) se muestra en la tabla 6.

Tabla 6.

Distribución inicial del método LDMTP Forma 2 P1 (Problema 6-Chase et al., 2001)

Fuente: elaboración propia (2016)

El costo de la distribución inicial se obtiene de la forma siguiente: 50 * $20 + 25.0 * $50 + 25.0 * $110 + 25 * $20 + 75 * $10 + 50 * $30 = $7,750.00

En nuestro caso P1 Forma 2, se determina el costo de la distribución inicial de la Forma 2 ($7,750) y se compara con la Forma 1. ¿$Forma2 < $Forma1? ($7,750 < $22,875). La respuesta es sí. Ir al paso 7.3.

Paso 7.3 Hacer todo el análisis posterior con la Forma 2.

Paso 8. Establecer todos los intercambios válidos entre dos departamentos (Nahmias, 1999) que pueden ser:

  • a)

    Que los dos departamentos a intercambiar tengan una frontera en común.

  • b)

    Que los dos departamentos a intercambiar tengan la misma área, aunque no sean contiguos.

Nota: El intercambio que se realizó para generar un nuevo layout, no es un intercambio válido para esa nueva distribución, pero sí para distribuciones siguientes. Por ejemplo, si el intercambio A-B es el origen del 2° layout (no es un intercambio válido para este layout), pero sí puede considerarse un intercambio válido a partir del 3er layout (siempre y cuando se cumpla alguna de las condiciones mencionadas en el paso 8).

En nuestro caso P1 Forma 2, establece todos los intercambios válidos entre dos departamentos, de acuerdo con la figura 4, que son A-B, A-D y B-C (inciso a, tienen una frontera en común); A-B, B-D y C-D (inciso b, tienen la misma área, aunque no sean contiguos).

Paso 9. Realizar todos los intercambios válidos entre dos departamentos (intercambio de coordenadas: criterio sugerido por CRAFT). Determinar si existe un intercambio que pudiera reducir el costo total de la distribución de planta. ¿Existe un intercambio para el cual el costo del intercambio < costo del origen?

Sí. Ir al paso 10  No. Esta es la distribución de planta (layout) óptima 

En nuestro caso P1 Forma 2, se realizan los intercambios válidos: A-B, A-C, A-D, B-C, B-D y C-D. Las diferencias se calculan de la forma siguiente: (A-B) = $12,750.00 - $7,750.00 (Origen) = $5,000.00, de forma semejante se obtienen las diferencias A-C ($9,750 - $7,750 = $2,000), A-D ($8,500 - $7,750 = $750), B-C ($9,000 - $7,750 = $ 1,250), B-D ($9,750 - $7,750 = $2,000.00) y C-D ($8,250 - $7,750 = $500). Los resultados de los costos obtenidos de los intercambios válidos se muestran en la tabla 7.

Tabla 7.

Intercambios válidos de P1 Forma 2 (Problema 6-Chase et al., 2001). Fuente: elaboración propia (2016)

Nota: Como todos los intercambios son mayores que el origen (> $7,750), esto significa que este es el layout óptimo y, por lo tanto, no se aplican los pasos 10 y 11.

Paso 10. Modificar el layout, recalcular los centroides y determinar el costo del origen del nuevo layout.

Nota: Si un departamento no tiene una forma rectangular o cuadrada, es necesario aplicar las fórmulas para el cálculo de centroides (Nahmias, 1999) mostradas en la ecuaciones 8 y 9.

En nuestro caso P1 Forma 2, no aplica.

Paso 11. Repetir los pasos 8 al 10 (de ser necesario).

En nuestro caso P1 Forma 2, no aplica.

Prueba de normalidad y test de prueba estadístico

El test de prueba estadístico empleado para validar los resultados obtenidos, depende de la aplicación de la prueba de la normalidad llamada prueba de Anderson Darling (Kvam y Vidakovic, 2007), para los cálculos se empleó el “Menú Estadísticas básicas Prueba de normalidad Anderson-Darling” de MINITAB 17. Las hipótesis son:

H0: Los datos se ajustan a una distribución normal.

Ha: Los datos no se ajustan a una distribución normal.

Criterio de decisión

La hipótesis nula (H0) se rechaza con un nivel de significancia α si A2* > 0.752 (α=0.05) y si P < 0.05 (Anholeto 2007). Si se acepta H0 se aplica el test “t de muestras dependientes”, si se rechaza H0, se usa la “Prueba Z de los rangos con signo” (Weimer, 1996), figura 5.

Figura 5.

Análisis de Anderson-Darling de MFFC.

Fuente: Elaboración propia (2016)

(0.11MB).
Prueba de los rangos con signo

μT = Promedio de los n casos

σT = Desviación es tan dar de los n casos

ZT = Estadística de prueba

S = Suma de rangos = T+ + T

H0: LDMTP da peores resultados o ambos métodos dan igual resultado (μLDMTP – μCRAFT ≥ 0).

Ha: LDMTP da mejores resultados (μLDMTP – μCRAFT < 0).

Criterio de decisión: Si Z ≥ Zα se rechaza HO y como α = 0.05, se convierte en Z ≥ Z0.05 (Z ≥ 1.645 valor obtenido de tabla de distribución normal).

La prueba de los rangos con signo de Wilcoxon para el valor final de costo (MFFC) se realizó calculando las diferencias de MFFC (LDMTP-CRAFT) y usando el software estadístico MINTAB 17 con la prueba Estadísticas No paramétricos de “Wilcoxon de 1 muestra” y se observa el procedimiento de cálculo en las figuras 6 a 10.

Figura 6.

Alimentación de datos de MFFC de LDMTP, CRAFT y sus diferencias

Fuente: elaboración propia (2016)

(0.09MB).
Figura 7.

Selección del Menú Estadísticas No paramétricos Wilcoxon de 1 muestra

Fuente: elaboración propia (2016)

(0.15MB).
Figura 8.

Selección de la variable a analizar (Diferencias) y el tipo de Estadístico (Mediana)

Fuente: elaboración propia (2016)

(0.18MB).
Figura 9.

Resultados globales (S).

Fuente: elaboración propia (2016)

(0.05MB).
Figura 10.

Resultados de T+

Fuente: elaboración propia (2016)

(0.09MB).

El análisis de las figuras 6 a 10 muestra los resultados siguientes:

Nota: Para asignar la posición relativa se excluyen los ceros (0's), n = 50 - 12 = 38.

Las fórmulas y resultados de la Prueba de los Rangos con signo se muestran a continuación:

S = Suma de rangos = T+ + T- = 741.0

T + = 7.0 T = S – T + = 741.0 – 7.0 T = T = 734.0

Como Z > Z0.05 (5.2716 > 1.6450) se rechaza Ho y se acepta Ha, es decir, que LDMTP produce menores valores finales de costo (MFFC) que CRAFT.

Conclusiones

La novedad que aporta esta heurística es que hasta ahora no se ha encontrado en la literatura ninguna aplicación del diseño óptimo de la distribución de planta (ODPL) basada en el problema de transporte. El proceso de establecer la asignación inicial de la heurística LDMTP no es un asunto subjetivo, debido a que la elección del mejor orden de asignación de los departamentos que conforman la distribución inicial sigue una serie de pasos y tiene hasta 4 diferentes criterios de desempate, lo cual favorece que se elija el arreglo de departamentos que puede aportar la mayor contribución a la reducción del costo total de la distribución

La heurística LDMTP ha demostrado que es eficiente para resolver OPDL, debido a que este es un método selectivo capaz de distinguir el mejor orden de asignación de todos los departamentos que conforman el layout, incluyendo criterios de forma (largo y ancho) para cada departamento asignado. Esta información se ve claramente reflejada con los resultados obtenidos para el análisis de 50 casos referenciados en la literatura, para el valor final que se expresa mediante las sumas de las características donde LDMTP obtuvo un valor final de 16.90% menor que con CRAFT.

Estadísticamente se demuestra mediante el uso de la “Prueba Z de los rangos con signo” que el método LDMTP es mejor que CRAFT, que arrojó el resultado siguiente, Valor final Z > Z0.05 (5.2716 > 1.6450), lo que significa que LDMTP es más eficiente y produce menores valores de costo (MFFC) que CRAFT.

Agradecimientos

El autor desea agradecer al personal de la UTSC, al rector Dr. José Cárdenas Cavazos y la Directora Académica Mtra. Ana Bertha Tamez Salas por las facilidades otorgadas para realizar este trabajo y a los MES. Manuel Cantú Sosa y Anselmo Carpio Hernández, del cuerpo académico de procesos industriales por sus sugerencias de mejora del método.

Este artículo se cita
Citación estilo Chicago
[González et al., 2016]
González, Longoria, Héctor Manuel.
La heurística LDMTP: Una metodología híbrida basada en el problema de transporte para el diseño óptimo de la distribución de planta.
Ingeniería Investigación y Tecnología, XVII (2016), pp. 463-478
Citación estilo ISO 690
[González Longoria, 2016]
H.M. González Longoria.
La heurística LDMTP: Una metodología híbrida basada en el problema de transporte para el diseño óptimo de la distribución de planta.
Ingeniería Investigación y Tecnología, XVII (2016), pp. 463-478
[Cobo y Serrano, 2014]
Cobo A. y Serrano A. Revista virtual Pro [en línea] Jun de 2011 [citado: 14 de Oct de 2014]. Disponible en: http://www.revistavirtualpro.com/revista/distribucion-de-planta/22#1555.
[Cherbaka, 2006]
Cherbaka N. Universidad ICESI [en línea] 17 de Mar de 2006 [Fecha de consulta: 14 de Oct de 2014]. Disponible en: ftp://ftp.icersi.edu.co/leonardo/DistPlanta/Slides/Layout-4-05166.ppt.
[Fazle, 1999]
Fazle M. [en línea] 7 de Nov de 1999 [Fecha de consulta: 14 de Oct de 2014]. Disponible en: web4.uwindsor.ca/../baki%20fazle/../Chapter_10_Lecture_20_to_23_2.
[Jensen y Bard, 2012]
Jensen P. y Bard J. [en línea] 7 de Ene de 2012 [Fecha de consulta: 9 de Oct de 2014]. Disponible en: busieco.samnet.sdu.dk/undervis/90336.E05/FacLayoutfrajensen.pdf.
[Kumar, 2007]
Kumar S. National Institute of Technology Rourkela [en línea] 6 de Jun de 2007 [Fecha de consulta: 14 de Oct de 2014]. Diponible en: ethesis.nitrkl.ac.in/4348/1/Design_of_Plant.pdf.
[Lepcha y Roy, 2013]
G. Lepcha, D. Roy.
Job Shop Layout Design Using Group Technology, 3, Washington, IJMER.
International Journal of Modern Engineering Research, 3 (mayo de 2013), pp. 1268-1272
[Mukhopaday, 2009]
S. Mukhopaday.
Production Planning Text and cases.
PHI Learning Private Limited, PHI Learning Private Limited, (2009), pp. 13-24
[Muñoz, 2014]
Muñoz M. Universidad Nacional Mayr de San Marcos [en línea] 2004 [Fecha de consulta: 9 de Oct de 2014]. Disponible en: sisbib.unmsm.edu.pe › Colección digital.
[Narayana et al., 2012]
Narayana S., Varaprasad V., Veeranna V. Optimization of multi-objectve facility layout using non-traditional optimization technique, ed. IJEST. 2, Nueva York, Engg Journals Publication. Internationa Journal of Engineering Science and Technology, 4, Feb de 2012: 564-570.
[Pinto y Shayan, 2007]
Pinto J. y Shayan E. Layout design of a furniture production line using formal methods, 1, Nueva York, JISE. Journal of Industrial and Systems Engineering, 1, Abr de 2007: pp. 81-96.
[Riggs, 2008]
J. Riggs.
Sistemas de producción: planeación.
análisis y control, Limusa Wiley, (2008), pp. 329-330
[Sanli y Eldemir, 2014]
Sanli H. y Eldemir F. Fatih University [en línea] 8 de Dic de 2010 [Fecha de consulta: 14 de Oct de 2014]. Disponible en: www.mhi.org/downloads/learning/cicmhe/colloquium/../eldemir.pdf.
[Tompkins et al., 1996]
J. Tompkins, et al.
Facilities planning.
2a ed., John Wiley & Sons, Inc, (1996), pp. 382-384
Referencias
[Adi et al., 2013]
Adi A. et al. Slideshare [en línea] 30 de Jun de 2013 [Fecha de consulta: 14 de Oct de 2014]. Disponible en: http://www.slideshare.net/renspady/craft-software-for-dummies.
[Anholeto, 2007]
A. Anholeto, et al.
Abordagem estatística na validação retrospectiva do processo de fabricação de mistura polivitamínica.
Revista Brasileira de Ciências Farmacêuticas, 43 (junio de 2007), pp. 10
[Bozer et al., 2005]
Bozer Y., Meller R., Erlebacher S. University of Michigan Library [en línea] 15 de Mar de 2005 [Fecha de consulta: 14 de Oct de 2014]. Disponible en: deepblue.lib.umich.edu/bitstream/handle/../ban1374.0001.001.pdf?..5.
[Chary, 1995]
S. Chary.
Tata Mc Graw Hill, (1995), pp. 90-129
[Chase et al., 2001]
R. Chase, N. Aquilano, F. Jacobs.
Operations management for competitive advantage.
Mc Graw Hill, (2001), pp. 189-214
[Galindo, 2013]
A. Galindo, M. Tapia.
SPL:Una forma sencilla de analizar la distribución física de su fábrica, 2, Habana, CUJAE.
Ingeniería Industrial, 29 (2013), pp. 1-6
[Heizer y Render, 2001]
R. Heizer, B. Render.
Prentice Hall, (2001), pp. 362-369
[Hillier y Lieberman, 2001]
F. Hillier, G. Lieberman.
Introductions to Operations Research.
7a ed., Mc Graw Hill, (2001),
[Jithavech y Kumar, 2010]
I. Jithavech, K. Kumar.
A simulation-based approach for risk assesssment of facility layout design under stochastics product demands, 49, Cham: IJAMT.
International Journal of advanced Manufacturing Technology, 1 (julio de 2010), pp. 27-40
[John et al., 2013]
B. John, J. James, R. Rengaraj.
Analysis and optimization of plant layout using relative allocation of facilities technique. 8, Nueva Delhi, IJETAE.
Internattional Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering, 3 (agosto de 2013), pp. 514-520
[Kvam y Vidakovic, 2007]
P. Kvam, B. Vidakovic.
Nonparametric statistics with applications to science and engineering.
John Wiley & Sons, Inc, (2007), pp. 90
[Mejía, 2014]
Mejía C. Universidad Nacional de Colombia [en línea] 2 de Oct de 2012 [Fecha de consulta: 14 de Oct de 2014]. Disponible en: www.bdigital.unal.edu.co/../camilomejiamoncayo.20.
[Nahmias, 1999]
S. Nahmias.
Análisis de la produción y las operaciones.
1a. ed., CECSA, (1999), pp. 558-561
567-569, 595- 596
[Wang et al., 2005]
M. Wang, M. Hu, M. Ku.
A solution to unequal area facilities layout problem by genetic algorithm.
Elsevier, (2005 febrero de), pp. 207-220
[Weimer, 1996]
R. Weimer.
1ª ed., CECSA, (1996), pp. 723

Héctor Manuel González-Longoria. Ingeniero químico por la Universidad Autónoma de Nuevo León. Maestro en educación superior por el Centro de Estudios Universitarios. Es subdirector de la carrera de procesos industriales área manufactura y responsable del cuerpo académico en la Universidad Tecnológica Santa Catarina, donde imparte las asignaturas de distribución de planta y cadena de suministros. Sus principales áreas de interés son las heurísticas aplicadas a temas de investigación de operaciones.

Copyright © 2016. Universidad Nacional Autónoma de México, Facultad de Ingeniería
Descargar PDF
Opciones de artículo