Rediseño del sistema productivo utilizando técnicas de distribución de planta : Caso de estudio planta procesadora de alimentos

Abstract

El problema de distribución de planta concierne a la selección de un arreglo para la ubicación de los departamentos que componen la instalación, tal que se minimice el efecto sobre el costo del producto o servicio de factores como el transporte de materiales, productos y personas entre las diferentes áreas en una planta de producción; y en general en cualquier actividad de manufactura o de servicios. El presente trabajo busca elaborar una propuesta de rediseño de planta para un caso de estudio, haciendo uso de las técnicas de distribución para encontrar una disposición factible que reduzca los costos de la operación a partir de la configuración inicial y por consiguiente mejore la eficiencia del proceso. Dos métodos son empleados en el desarrollo de este trabajo, en primer lugar la búsqueda de los datos y análisis de la información requerida son procesados con el denominado SLP (siglas en inglés de Systematic Layout Planning), enseguida la generación de alternativas de distribución y posterior selección de la mejor opción es realizada con la aplicación de un algoritmo genético.

The plant layout problem concerns the selection of layout for locations of departments that conform the facility, such that be reduced the effect on the cost of the product or service of factors such as the transport of materials, goods and people between different areas in a factory and in general any manufacturing or services activity. This paper seeks to develop a plant redesign proposal, for a study case, using distribution techniques to find a feasible arrangement that reduced operating costs from the initial configuration and thus improve the efficiency of the rocess. Two methods are used in the development of this work, first the data search and analysis of information required are processed with the so-called SLP or Systematic Layout Planning, and then the layouts generation and subsequent selection of the best choice is made with the application of a genetic algorithm.