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Un procedimiento greedy para el problema de posicionamiento de vehículos en sistemas complejos de transporte automatizado para manufactura

机译：用于制造的复杂自动运输系统中车辆定位问题的贪婪过程

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Este artículo analiza el problema de localización o posicionamiento de vehículos para el transporte de producto en proceso en una fábrica automatizada de producción. El problema tratado está inspirado en una aplicación real en la industria de los semiconductores. La principal diferencia con respecto a trabajos precedentes en la literatura radica en la naturaleza unificada del sistema de transporte, con la cual es posible disminuir el número de movimientos por vehículo y transportar el producto en proceso directamente de una máquina a la siguiente, sin necesidad de pasar por almacenamientos intermedios temporales. Puesto que el número de vehículos es limitado, se hace necesario implementar estrategias inteligentes para satisfacer eficientemente las demandas de transporte. Para resolver este problema, en trabajos anteriores se ha propuesto un enfoque de toma de decisiones basado en la optimización y simulación según la jerarquía de decisiones tácticas y operativas, respectivamente. En este trabajo se estudia sólo la parte táctica, donde gracias a estimaciones estáticas, el objetivo es determinar la mejor manera de distribuir los vehículos dentro de la fábrica, con el fin de satisfacer las demandas en el menor tiempo posible. Se propone un procedimiento heurístico de resolución basado en el principio greedy con estrategia de búsqueda local. Se realiza un estudio experimental comparativo empleando juegos de datos de una planta de manufactura automatizada. Los resultados muestran la pertinencia del método propuesto, a través del mejoramiento de los indicadores de gestión del sistema productivo y del tiempo de cálculo para la toma de decisiones en tiempo real.
机译：本文分析了自动化生产工厂中用于运输产品的车辆的位置或定位问题。所讨论的问题是受到半导体行业实际应用的启发。与文献中先前工作的主要区别在于运输系统的统一性，通过这种运输系统，可以减少每辆车的移动次数，并且可以将过程中的产品直接从一台机器运输到另一台机器，而无需经过临时缓冲区。由于车辆数量有限，因此有必要实施明智的策略来有效满足运输需求。为了解决这个问题，在以前的工作中，分别根据战术和作战决策的层次，提出了一种基于优化和仿真的决策方法。在这项工作中，仅研究战术部分，在此基础上，通过静态估计，目的是确定在工厂内分配车辆的最佳方法，以便在最短的时间内满足需求。提出了一种基于贪婪原理和局部搜索策略的启发式解析过程。使用来自自动化制造工厂的数据集进行了对比实验研究。结果通过改进生产系统的管理指标和实时决策的计算时间表明了该方法的实用性。

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