1. Universidad Autonoma del Estado de Hidalgo
  2. Tesis
  3. Tesis de Licenciatura
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorLópez Cabrera, Máximo Antonio-
dc.date.accessioned2024-01-08T20:43:51Z-
dc.date.available2024-01-08T20:43:51Z-
dc.date.issued2023-11-09-
dc.identifier.govdocIIND .15234 2023-
dc.identifier.otherATD82-
dc.identifier.urihttp://dgsa.uaeh.edu.mx:8080/bibliotecadigital/handle/231104/4421-
dc.descriptionEl problema de balanceo de líneas de ensamble se presenta de manera frecuente en las organizaciones dedicadas a procesos de transformación y de oferta de servicios; los objetivos son la minimización del número de trabajadores y estaciones de trabajo para minimizar los costos de producción. El problema es clasificado como NP completo debido a la complejidad computacional generada por el crecimiento exponencial de soluciones conforme crece el número de tareas en el proceso. Adicionalmente el problema se vuelve más complejo cuando por el tamaño del producto los operadores pueden realizar tareas simultáneas en cada estación de trabajo. Este es conocido como problema multi-tripulado para el balanceo de línea de ensamble tipo dos; debido a que se busca minimizar el número de estaciones de trabajo y el número de operadores dado un tiempo de ciclo y sin un límite de estaciones de trabajo. La presente tesis busca solucionar al problema de manera multi-objetiva, considerando la minimización de las estaciones de trabajo, así como el número de trabajadores; se propone el uso de un algoritmo genético (AG) que en nuestro conocimiento no se ha utilizado para este problema: multi-tripulado y multi-objetivo. El método propuesto se codificó de manera tal que las soluciones aleatorias en los operadores genéticos son todas factibles lo que permite mejorar la eficiencia del algoritmo en lugar de generar soluciones aleatorias y después recolectar a las factibles, esta es otra de las innovaciones de esta tesis. Los resultados demuestran que es posible reducir el número de estaciones de trabajo y trabajadores, asignándolos de manera balanceada, sin embargo, al tratarse de un problema bi-objetivo, además de utilizar algoritmos heurísticos, los resultados no aseguran valores óptimos, pero presentan buenas soluciones en un tiempo computacional adecuado como la industria lo requiere.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherICBI-BD-UAEHes_ES
dc.subjectHeurísticoes_ES
dc.subjectAlgoritmo genéticoes_ES
dc.subjectMulti-tripuladoes_ES
dc.subjectMulti-objetivoes_ES
dc.subjectIngeniería Industrial.es_ES
dc.titleOptimización de trabajadores y estaciones de trabajo en líneas de ensamble, mediante la adaptación de algoritmos genéticos.es_ES
dc.title.alternativeIngeniería Industrial.es_ES
dc.typeTesises_ES
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