Tutor 1

Camacho Muñoz, Guillermo Alberto

Tutor 2

Álvarez Martínez, David

Resumen

En este trabajo se presenta una solución al problema de la mochila bidimensional —denominado en inglés two-dimensional knapsack problem (2D-SKP)— aplicado a la industria metalmecánica, en esta aplicación es necesario establecer dos escenarios offline y online. El primer escenario enmarca la solución del problema usando una heurística de optimización tipo GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedures) garantizando las restricciones asociadas y maximizando el área utilizada, la validación de la propuesta se centra en la comparación del desempeño de la heurística desarrollada con las diferentes herramientas reportadas en la literatura, solucionando instancias de prueba reportadas en la literatura. En el segundo escenario, se refiere a la ejecución del corte en donde se busca calcular la cantidad de partículas emitidas y el tiempo de ejecución, en este se hace uso de una celda robótica y se desarrollan algoritmos de optimización y post-optimización con el fin de disminuir los tiempos de ejecución de corte y cantidad de material particulado. En este proyecto se utiliza una metodología de cuatro fases: (1) selección de instancias de prueba, (2) adaptación y codificación de la herramienta heurística y los algoritmos necesarios, (3) obtención de los resultados de las variables tanto offline como online y (4) análisis de los resultados. El resultado de la heurística propuesta presenta un buen desempeño frente a los resultados reportados en la literatura, para una de las instancias clásicas logra superar la mejor solución propuesta. Además de esto, genera soluciones eficientes en un tiempo de cómputo aceptable y respetando las restricciones consideradas por cada instancia. Al considerar las aplicaciones que utilizan corte en la industria, se destaca la importancia del corte irregular. Por esta razón se planea dar continuidad a esta investigación evaluando el desempeño del algoritmo propuesto en patrones de corte no regulares

Resumen alternativo

This work presents a solution for the two-dimensional knapsack problem (2D-SKP) on applications of metalworking industries. On those applications, the solution’s performance is assessed on two scenarios: offline and online. On the former is important to maximize the used area on low computational times and guarantee the related constraints. Our solution for the offline scenario is based on a GRASP procedure and its performance is validated through comparison with the bestknown reported solutions for the knapsack problem. This validation allow us to conclude about the used area and the computational time. On the second scenario is relevant to obtain low quantities of particle matter and low cutting times. Our solution for the online scenario is based on a robotic cutting cell and its performance is validated through experimental data obtained with two variations on the cutting method: with and without post-optimization. This experimental framework allow us to explore the performance of the solutions with respect to the cutting-time and the amount of particles emitted. In this project the methodology is composed by four steps: (1) selection of test instances, (2) adaptation and coding of the heuristic tool and the necessary algorithms, (3) computing of the results for offline and online variables, and (4) analysis of the results. The result of the proposed heuristic presents a good performance against the results reported in the literature, for one of the classical instances manages to overcome the best-known solution. In addition to this, it generates efficient solutions in an acceptable computing time and respecting the restrictions considered by each instance. For the online scenario we found a post-optimization stage that reduce the cutting-times without incrementing the emission of particulate matter. There exists a relevant importance of irregular cutting when considering industrial applications. For this reason, it is planned to continue this researcch by evaluating the performance of the proposed algorithm in non-regular cut patterns

Palabras clave

Industrias metalmecánicas, Heurística, Robótica, Algoritmos computacionales, Metalworking industries, Heuristic, Robotics, Computer algorithms

Licencia Creative Commons

Creative Commons Attribution-Noncommercial-No Derivative Works 4.0 License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-Noncommercial-No Derivative Works 4.0 License.

Fecha de publicación

1-1-2018

Programa académico

Ingeniería Industrial

Facultad

Facultad de Ingeniería

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