| Revista: | Lámpsakos |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000434027 |
| ISSN: | 2145-4086 |
| Autores: | Arango Marín, Jaime Antero1 Rosero Otero, Silvio León1 Montoya Arias, Mario Enrique1 |
| Instituciones: | 1Universidad Católica de Manizales, Manizales, Caldas. Colombia |
| Año: | 2020 |
| Periodo: | May |
| Número: | 23 |
| Paginación: | 37-44 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico |
| Resumen en español | En un sistema de mantenimiento preventivo programado por tiempo, se plantea la necesidad de optimizar el uso de los recursos del área de mantenimiento, para buscar un equilibrio a lo largo del periodo de planificación. El problema se refiere a la secuenciación de tareas en la que se requiere determinar la semana inicial del programa de mantenimiento para cada una de las actividades en las máquinas. Se propone un algoritmo genético que tiene como función objetivo minimizar el máximo tiempo de mantenimiento semanal, de tal manera que cumpla con las condiciones de la programación establecida en cuanto a duraciones y frecuencias. Se consigue un programa eficiente y equilibrado que mejora significativamente el uso de los recursos. Para futuros trabajos, se sugiere aplicar otras técnicas inteligentes para la solución del problema y formularlo teniendo en cuenta otras condiciones, como los diferentes tipos de mantenimiento o la minimización de las paradas frecuentes de los equipos |
| Resumen en inglés | In a preventive maintenance system programmed by time the need to optimize the use of the resources of the maintenance area, looking for a balance throughout the planning period. The problem relates to the sequencing of tasks in which it is necessary to determine the initial week of the maintenance programme for each of the activities on the machines. A genetic algorithm is proposed that has as its objective the minimization of the maximum weekly maintenance time, in such a way that it meets the conditions of the established programming in terms of durations and frequencies. The result is an efficient and balanced programme, that significantly improves the use of resources For future work, it is suggested to apply other intelligent techniques to the solution of the problem and to formulate it taking into account other conditions such as the different types of maintenance or the minimisation of frequent equipment stops |
| Disciplinas: | Ingeniería, Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Ingeniería industrial, Programación, Mantenimiento industrial, Algoritmos genéticos, Programación de tareas, Metaheurísticas, Modelos matemáticos |
| Keyword: | Industrial engineering, Programming, Task scheduling, Industrial maintenance, Genetic algorithms, Metaheuristics, Mathematical models |
| Texto completo: | https://www.funlam.edu.co/revistas/index.php/lampsakos/article/view/3112 |
