Batch Assignment of Parallel Machines in an Automotive Safety Glass Manufacturing Facility

espanolEn este articulo, fueron usados algoritmos de optimizacion para la solucion del problema de asignacion de lotes para programacion de maquinas paralelas en American Glass Products (AGP), una compania lider mundial en el diseno y la manufactura de vidrio blindado curvo para propositos de transporte. El problema consistio en la optimizacion del proceso de curvado, el cual es considerado la estacion cuello de botella en la produccion de vidrio blindado en AGP. El objetivo fue maximizar la eficiencia de los hornos y minimizar la tardanza de las ordenes entregadas. Debido a la complejidad y las restricciones de este problema se desarrollaron un algoritmo propio de despacho y una tecnica de busqueda Tabu. Los resultados son alentadores: los indicadores del uso de hornos en horas y la tardanza en la entrega mejoraron en un 32 % y un 7 %, respectivamente en comparacion con las decisiones tomadas en la planta durante una semana de produccion real. Este trabajo fue uno de los ganadores de un reto de investigacion de operaciones entre cien estudiantes. Este reto fue organizado por la Pontificia Universidad Javeriana y AGP. EnglishIn this paper, optimization algorithms are used to solve a batch assignment problem of parallel processing furnaces in American Glass Products (AGP), a world leader company in the design and manufacturing of curved armored glass for transportation purposes. The problem consists in optimizing the bending process, which is considered to be the bottleneck workstation in the armored glasses production line in AGP. The objective is to maximize the efficiency of the furnaces and minimize the tardiness delivery of orders. Due to the complexity and constraints of the problem, we developed a proper dispatch algorithm and a Tabu search technique. The results are encouraging: the indicators of furnace usage hours and tardiness delivery improved by 32 % and 7 %, respectively compared to the decisions made in the plant during an actual production week. This work was the winner of an operation research challenge between around 100 graduate students. The challenge was organized by Javeriana University and AGP.