| Journal: | Dyna (Medellín) |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000405788 |
| ISSN: | 0012-7353 |
| Authors: | Castrillon, Omar1 Sarache, William1 Giraldo, Jaime1 |
| Institutions: | 1Universidad Nacional de Colombia, Departamento de Ingeniería Industrial, Bogotá. Colombia |
| Year: | 2011 |
| Season: | Ago |
| Volumen: | 78 |
| Number: | 168 |
| Pages: | 149-157 |
| Country: | Colombia |
| Language: | Inglés |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Experimental, aplicado |
| Spanish abstract | El objetivo del presente trabajo, es definir una nueva metodología la cual permita comparar la efectividad de algunas de las principales técnicas de inteligencia artificial (aleatorias, búsqueda tabú, minería de datos, algoritmos evolutivos). Esta metodología es aplicada en los procesos de secuenciación de la producción en ambientes job shop, en un problema con N pedidos y M máquinas, donde cada uno de los pedidos debe pasar por todas las máquinas sin importar el orden. Estas técnicas son medidas en las variables tiempo total de proceso, tiempo total muerto y porcentaje de utilización de las máquinas. Inicialmente, una revisión teórica fue realizada, esta muestra la utilidad y efectividad de la inteligencia artificial en los procesos de secuenciación de la producción. Posteriormente y con base en la experimentación planteada, los resultados obtenidos, muestran que estas técnicas presentan una efectividad superior al 95%, con un intervalo de confiabilidad del 99.5% medido en las variables objeto de estudio |
| English abstract | The aim of this paper is to define a new methodology that allows the comparison of the effectiveness among some of the major artificial intelligence techniques (random technique, taboo search, data mining, evolutionary algorithms). This methodology is applied in the sequencing production process in job shop environments, in a problem with N orders, and M machines, where each of the orders must pass through every machine regardless of its turn. These techniques are measured by the variables of total makespan time, total idle time, and machine utilization percentage. Initially, a theoretical review was conducted and showed the usefulness and effectiveness of artificial intelligence in the sequencing production processes. Subsequently and based on the experiments presented, the obtained results showed that these techniques have an effectiveness higher than 95%, with a confidence interval of 99.5% measured by the variables under study |
| Disciplines: | Ingeniería |
| Keyword: | Ingeniería industrial, Producción industrial, Procesos de producción, Inteligencia artificial |
| Keyword: | Engineering, Industrial engineering, Industrial production, Production processes, Artificial intelligence |
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