Job Shop problem solution with an intelligent agent
Fecha
2009-12-01
Autores
Danilo Castrillón, Omar
Alberto Giraldo, Jaime
Sarache, William Ariel
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad EAFIT
Resumen
Descripción
This paper defines a new and effective methodology, based on intelligent agents, for the sequencing of production in Job Shop environments; especially, for small and medium enterprises in the metalworking sector, where these techniques have not been widely used; Due to the high resistance to change. This work is carried out in two phases. In the first, the different techniques used are defined. In the second, statistical tests are carried out in order to determine the percentage of approximation of these solutions to the optimal or sub-optimal solution. The result of this work shows that intelligent agent-based techniques do not always produce an optimal result; but in a few seconds, these techniques can find a suboptimal solution with an approximation of 97.81% and 90.43% to the optimal or suboptimal solution, in the variables total process time and total dead time, respectively. This contrasts with the little effectiveness found in traditional techniques.
En el presente trabajo se define una nueva y efectiva metodología, basada en agentes inteligentes, para la secuenciación de la producción en ambientes Job Shop; especialmente, para pequeñas y medianas empresas del sector metalmecánico, donde estas técnicas no han sido muy empleadas; debido a la alta resistencia al cambio. Este trabajo se desarrolla en dos fases. En la primera, se definen las diferentes técnicas utilizadas. En la segunda, se ejecutan las pruebas estadísticas con el fin de determinar el porcentaje de aproximación de estas soluciones a la solución óptima o subóptima. El resultado de este trabajo muestra que las técnicas basadas en agentes inteligentes, no siempre producen un resultado óptimo; pero en unos pocos segundos, estas técnicas pueden encontrar una solución subóptima con una aproximación del 97,81% y 90,43% a la solución óptima o subóptima, en las variables tiempo total de proceso y tiempo total muerto, respectivamente. Esto contrasta con la poca efectividad encontrada en las técnicas tradicionales.
En el presente trabajo se define una nueva y efectiva metodología, basada en agentes inteligentes, para la secuenciación de la producción en ambientes Job Shop; especialmente, para pequeñas y medianas empresas del sector metalmecánico, donde estas técnicas no han sido muy empleadas; debido a la alta resistencia al cambio. Este trabajo se desarrolla en dos fases. En la primera, se definen las diferentes técnicas utilizadas. En la segunda, se ejecutan las pruebas estadísticas con el fin de determinar el porcentaje de aproximación de estas soluciones a la solución óptima o subóptima. El resultado de este trabajo muestra que las técnicas basadas en agentes inteligentes, no siempre producen un resultado óptimo; pero en unos pocos segundos, estas técnicas pueden encontrar una solución subóptima con una aproximación del 97,81% y 90,43% a la solución óptima o subóptima, en las variables tiempo total de proceso y tiempo total muerto, respectivamente. Esto contrasta con la poca efectividad encontrada en las técnicas tradicionales.