Automatización en la asignación de tareas en un ERP para talleres industriales utilizando algoritmos genéticos
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Date
2025
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
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Abstract
Este proyecto de grado aborda la optimización de la gestión de asignación de tareas en talleres industriales mediante la implementación de algoritmos genéticos integrados en un módulo de Sistema de Planificación de Recursos Empresariales (ERP). El problema central surge de los desafíos operacionales actuales en los talleres industriales, donde la asignación manual de tareas genera ineficiencias significativas, incluyendo sobrecarga de operarios, tiempos muertos y retrasos en entregas, impactando negativamente la productividad y rentabilidad. La solución propuesta consiste en desarrollar un modelo de automatización basado en algoritmos genéticos que distribuya eficientemente las tareas considerando variables críticas como las capacidades técnicas de los operarios, la disponibilidad de insumos y la carga de trabajo actual. El proyecto se ejecutó en colaboración con la empresa Rectificadora Recti-Ram, proporcionando datos operacionales reales para el desarrollo y validación del modelo. La metodología implementada incluyó el análisis de procesos actuales, recopilación y estructuración de datos, diseño e implementación del algoritmo genético adaptado, y una evaluación comparativa contra la heurística tradicional Shortest Processing Time (SPT), ampliamente utilizada en ingeniería industrial. Los resultados obtenidos demuestran la eficacia del enfoque propuesto: el algoritmo genético logró una reducción del 15.6% en el makespan promedio (de 186.53 a 157.37 unidades de tiempo) y una disminución del 14.3% en la desviación estándar de carga entre operarios (de 35.11 a 30.10). Estas mejoras generan cronogramas más compactos, mejor balance de trabajo y mayor estabilidad operativa.