Dra. Yasmín Águeda Ríos Solís

yasmin.riossolis@tec.mx

La Dra. Yasmín Ríos Solís estudió matemáticas aplicadas en el ITAM y luego completó con éxito su maestría y doctorado en optimización combinatoria en la Universidad Paris IV en Francia. Esto le permitió unirse, con financiación de la Fundación Humbolt, al equipo de bioinformática de la Universidad de Bielefeld en Alemania, donde realizó un posdoctorado. Desde 2008-2020 formó parte del grupo de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Autónoma de Nuevo León, participando en uno de los grupos más activos en investigación de optimización en el país. Actualmente forma parte de la Facultad de Ingeniería y Ciencias del Tecnológico de Monterrey y del grupo de Ciencia y Optimización de Datos. Ha sido profesora invitada en la Universidad Paris IV, la Universidad Paris XIII y en la Universidad Avignon en Francia. Obtuvo el premio Sofía Kovalévskaia, otorgado por la Sociedad Mexicana de Matemáticas en 2010. Fue vicepresidenta de la Sociedad Mexicana de Investigación Operativa, SMIO, de 2013 a 2015. Desde 2015 ha sido la representante de la SMIO ante la Federación Internacional de Sociedades de Investigación Operativa, IFORS. Actualmente, pertenece al Sistema Nacional de Investigadores, con Nivel 2. Sus áreas de interés están relacionadas con líneas de producción, transporte, optimización agrícola, finanzas, entre otros temas.

Problema de programación y dimensionamiento de lotes en la producción de inyección de moldes

 12/marzo/2021  Seminario PISIS-UANL 2021      Asistencia : 29

Introducción

En la industria de la manufactura es común el proceso de inyección de plástico, donde las piezas se producen utilizando equipos auxiliares (moldes) para formar productos finales. Cada pieza se puede procesar en un conjunto de moldes con diferentes tasas de producción la cual varía según la pieza, el molde y las asignaciones de la máquina. El secuenciamiento de estos moldes es un asunto relevante ya que el cambio de éstos requiere un tiempo de preparación. La investigación de la Dra. Yasmín Ríos tiene como objetivo aprovechar de manera óptima un conjunto de máquinas de inyección de plástico en una empresa de fabricación de juguetes; presentó una heurística iterativa de dos etapas basada en programación matemática para lidiar con un entorno complejo que incorpora tiempos de inactividad y consideraciones de la línea de ensamble.

Resumen

El plástico se ha convertido en uno de los materiales indispensables gracias a su capacidad para adoptar prácticamente cualquier forma; el proceso de moldeo por inyección ofrece una enorme variedad de formas en las que se puede moldear este material. Sin embargo, aunque el principio es sencillo, es un proceso que requiere una perfecta sincronización de tiempos y movimientos.

La decisión principal para la programación es saber qué inyección de piezas se está haciendo en qué molde, en qué máquina y en qué tiempo para formar el producto requerido. La Dra. Yasmín Ríos diseñó un modelo matemático cuyo objetivo busca maximizar el beneficio de los productos terminados menos el costo de mantenimiento de las piezas no utilizadas para cada período. Considera restricciones tales como que la producción no puede ser mayor que la demanda de los lotes; capacidad de la máquina en el tiempo; el inventario de piezas entre semanas; la asignación de moldes a máquinas que dependen de la secuencia (setup); localización del molde en el final de la semana, además de restricciones clásicas de secuenciación.

El modelo resultó ser cuadrático, fue necesario linealizar a través de una relajación de enteros-mixtos (MILP) para resolverlo y compararlo con la propuesta de la investigación, la heurística iterativa de dos etapas, la cual descompone el problema de manera que en la primera de estas se desea determinar el tamaño de lote y la asignación de moldes en máquinas. En la segunda etapa toma la solución previamente obtenida y verifica la factibilidad de realizar un secuenciamiento de los moldes, minimizado el tiempo esperado para tener producto terminado, de ser factible entonces la solución es óptima, de lo contrario realiza un corte agregando inecuaciones válidas con el objetivo de que el número de máquinas en los que los moldes puedan ser instalados sean uno y que los moldes puedan estar en a lo más una máquina a la vez. Después de esto el algoritmo regresa a la primera etapa y vuelve a iterar.

Conclusiones

Se propone una heurística de dos etapas basado en la descomposición a dos problemas de naturaleza NP-hard, scheduling y mochila, y resulta obtener una solución muy cercana al óptimo en comparación con la resolución del modelo matemático mediante métodos exactos; las desigualdades propuestas lograron una reducción de tiempo de procesamiento considerable. El método de solución es un 112% mejor que los métodos usados comúnmente en la industria. Como trabajo futuro aún se pueden considerar incluir periodos de mantenimiento, incertidumbre en la demanda, asignación de pesos para preferencia en el uso de alguna máquina,equilibrar el desgaste en moldes y el balanceo de máquinas.