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| dc.contributor.advisor | Sandoya, Fernando, Director | |
| dc.contributor.author | Ríos Vivanco, Leslie Dayana | |
| dc.contributor.author | Llanos Suarez, Randy Jeremy | |
| dc.creator | ESPOL.FCNM | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-11T18:28:34Z | |
| dc.date.available | 2024-03-11T18:28:34Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.identifier.citation | Ríos Vivanco, L. D. y Llanos Suarez, R. J. (2023). Algoritmo Matemático Para La Resolución De Un Job Shop Scheduling Problem En El Área De Plan. [Proyecto Integrador]. ESPOL.FCNM . | |
| dc.identifier.uri | http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/60699 | |
| dc.description | En la cadena de suministro, la eficiencia en la carga de los camiones es esencial para la satisfacción del cliente y la optimización de recursos, pero a menudo se ve obstaculizada por decisiones empíricas que aumentan la ineficiencia operativa y los tiempos de espera. Por tanto, el objetivo de este proyecto investigativo es mejorar la planificación de carga de camiones implementando un algoritmo matemático que permita una asignación eficiente de recursos para mejorar la eficiencia operativa, reducir tiempos en la operación y costos logísticos. Para desarrollar este proyecto se utilizaron herramientas de investigación relacionadas con la empatía al cliente para entender profundamente el contexto del problema. A partir de ahí se analizó la data recopilada de la operación para considerar parámetros necesarios dentro del algoritmo desarrollado, este algoritmo es una heurística glotona de búsqueda que resuelve un problema de JSSP centrado a un contexto de planificación de la carga y distribución de esta. Este enfoque heurístico mejora la planificación de la carga con un detallado cronograma de vehículos, observándose una reducción de tiempos de espera y errores en la asignación. El uso de este algoritmo permite optimizar el uso de andenes y la asignación de vehículos alienados para priorizar clientes de la automatización del proceso, resultando en una mayor productividad y fomentando la innovación en la infraestructura industrial. Palabras clave: JSSP, heurística, optimización, planificación | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format.extent | 58 página | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | ESPOL.FCNM | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.subject | Heurística | |
| dc.subject | Optimización | |
| dc.subject | Planificación | |
| dc.subject | JSSP | |
| dc.title | Algoritmo Matemático Para La Resolución De Un Job Shop Scheduling Problem En El Área De Plan | |
| dc.type | Ingeniería en Logística y Transporte | |
| dc.identifier.codigoespol | T-114176 | |
| dc.description.city | Guayaquil | |
| dc.description.degree | Escuela Superior Politécnico del Litoral | |
| dc.identifier.codigoproyectointegrador | MATE-189 | |
| dc.description.abstractenglish | In the supply chain, efficiency in truck loading is essential for customer satisfaction and resource optimization. However, it is often hindered by empirical decisions that increase operational inefficiency and waiting times. Therefore, the aim of this research project is to enhance truck loading planning by implementing a mathematical algorithm that enables efficient resource allocation to improve operational efficiency, reduce operation times, and logistic costs. For the development of this project, research tools related to customer empathy were employed to deeply understand the problem context. Subsequently, the collected operational data was analyzed to consider the necessary parameters within the developed algorithm. This algorithm is a greedy search heuristic that addresses a Job Shop Scheduling Problem (JSSP) within the context of load planning and distribution. This heuristic approach improves load planning through a detailed vehicle schedule, resulting in reduced waiting times and allocation errors. The use of this algorithm allows for the optimization of dock usage, as well as the alignment of vehicle assignments with customer prioritization objectives, resulting in increased productivity and fostering innovation in industrial infrastructure. Keywords: JSSP, heuristics, optimization, planning |
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