Automatización en la asignación de tareas en un ERP para talleres industriales utilizando algoritmos genéticos

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dc.contributor.advisorÁlvarez Vargas, Gloria Inés
dc.contributor.advisorLinares Ospina, Diego Luis
dc.contributor.authorRamírez Delgado, José Daniel
dc.contributor.authorPava Echeverry, Maria José
dc.date.accessioned2026-03-11T15:35:15Z
dc.date.available2026-03-11T15:35:15Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEste 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.spa
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero(a)de Sistemas y Computación
dc.format.extent87 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/5376
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.departmentFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas y Computación
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectAlgoritmos genéticosspa
dc.subjectAsignación de tareasspa
dc.subjectOptimización de producciónspa
dc.subjectSistemas ERPspa
dc.subjectAutomatización industrialspa
dc.subjectGenetic algorithmseng
dc.subjectTask assignmenteng
dc.subjectProduction optimizationeng
dc.subjectERP systemseng
dc.subjectIndustrial automationeng
dc.titleAutomatización en la asignación de tareas en un ERP para talleres industriales utilizando algoritmos genéticosspa
dc.typebachelor thesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TP
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Ingeniería de Sistemas y Computación