Introducción: La manufactura celular (MC) es una aplicación de la tecnología de grupos que consiste en la agrupación de familias de productos y la formación de familias de máquinas, mediante la descomposición de un sistema de manufactura complejo en subsistemas que atienden las operaciones de familias enteras de productos. Durante el presente trabajo se desarrolla un modelo de programación lineal entera que integra costos de producción con costos por transferencias entre celdas, además, se propone como método de solución un algoritmo denominado Búsqueda Armónica Objetivo: Determinar el desempeño de la Búsqueda Armónica modificada y las variantes de asignación de máquinas al problema de formación de celdas de manufactura. Metodología: Se desarrolla un modelo matemático de programación entera, el cual utiliza variables binarias para determinar la asignación de las operaciones de diversos productos a distintas máquinas en diferentes celdas, y variables enteras para cuantificar los requerimientos de máquinas y la cantidad de transferencias entre celdas. La validación del modelo se hace utilizando instancias modificadas de la literatura en el software GAMS usando el solver CPLEX y se desarrolla en MATLAB el algoritmo metaheurístico para dar solución aproximada. Resultados: Se encuentra que las variantes propuestas integradas en la Búsqueda Armónica logran buenos resultados aprovechando el enfoque de explotación del espacio de búsqueda. Conclusiones: A partir de las variantes aplicadas se logró encontrar muy buenas soluciones en tiempos considerablemente cortos; no obstante, es necesario implementar estrategias de exploración del espacio de búsqueda con el fin de evitar caer en óptimos locales.

El suministro de propantes a yacimientos no convencionales es uno de los mayores desafíos que enfrentan las empresas petroleras para completar los pozos a tiempo, buscando minimizar los costos. Teniendo en cuenta esto, en el presente trabajo se busca plantear alternativas para abastecer el material apuntalante al pozo, y evaluar a través de simulación Monte Carlo cuál de ellas es la mejor basados en el criterio de menor costo. Los resultados muestran que bajo las condiciones y supuestos dados, la mejor alternativa es la de importación directa por parte de la empresa operadora, teniendo en cuenta que su costo es más bajo comparado con las opciones de comprarlo a una compañía de servicio técnico o a un intermediario importador. 

El siguiente artículo presenta una propuesta metodológica para dar solución al problema delocalización de instalaciones industriales o empresariales. Este problema se presenta cuandouna compañía va a expandir sus operaciones comerciales o cuando se va a crear una nuevaempresa. El modelo consta de dos fases: la primera fase se basa en un método heurístico deponderación de factores de localización (arrendamientos, leyes locales, costo de mano de obra,etc.) en donde se busca seleccionar los lugares con mayores potencialidades para ubicar lasinstalaciones; la segunda fase valida a través de un método matemático cada una de laslocalizaciones potenciales que han sido propuestas por el método heurístico a fin de determinarel lugar o los lugares óptimos de ubicación

Contexto: se ha observado que el problema de flow shop híbrido con máquinas paralelas no relacionadas presenta escasos reportes en el ámbito académico, en comparación con el flow shop híbrido que considera procesadores idénticos, razón por la cual son poco conocidos los diferentes enfoques y aplicaciones que este problema puede tener.Método: se realizó una revisión de la literatura del estado del arte del problema de programación de trabajos en un flow shop híbrido mediante la recopilación y análisis de artículos académicos en diversas bases de datos científicas. Con este propósito se realizó una búsqueda a partir de palabras claves que definen el problema, revisando si evidencian en la descripción del problema la existencia de máquinas paralelas no relacionadas; como resultado se obtienen 50 artículos seleccionados para el presente estudio.Resultados: se realizó una clasificación del problema de acuerdo a las características del sistema productivo y se presentan los métodos de solución, restricciones y funciones objetivo comúnmente utilizadas.Conclusiones: se observa una tendencia creciente en los estudios del flow shop con múltiples etapas, pero pocos son los estudios basados en casos de la industria.

Esta investigación utiliza el dimensionado de lotes como una estrategia que complementa la función  de programación de operaciones en las empresas. Se evalúa con base en las medidas de eficacia makespan y mean flow time, el desempeño de un sistema productivo cuando se utilizan diferentes tamaños de lote de transferencia. El diseño experimental aplicado incluye la política de tamaño de lote de transferencia, el nivel de demanda agregada y la mezcla de productos, lo cual da origen a 192 casos de estudio que se representaron mediante un modelo de Programación Lineal Entera Mixta y se solucionaron con GAMS, utilizando CPLEX como optimizador. El análisis estadístico mostró que la utilización de lotes de transferencia mejora el desempeño del sistema productivo y que debido a la influencia de los tiempos de preparación, la selección del tamaño de lote de transferencia más conveniente depende de la cantidad de productos fabricados.

El desempeño de una planta de producción tipo A se encuentra condicionado por los RecursosRestrictivos de Capacidad, éstos son los recursos que determinan el ritmo de producción, por lotanto se convierten en un punto crítico al momento de resolver problemas relacionados con elexceso de inventario, la programación de la producción y el aumento en el costo del productoterminado. Por esta razón se planteó una metodología, la cual permite controlar y proteger larestricción del sistema de producción de situaciones como por ejemplo, las variaciones deltiempo de procesamiento en las estaciones de trabajo, la dependencia entre ellas y el efectoMurphy que se presenta durante la producción. Con esta metodología se conoce el tamañofactible del Amortiguador de Tiempo, garantizando un flujo continuo de material, disminuciónel nivel de Inventario y mejorando la eficiencia en el sistema productivo.