La programación de producción o scheduling es una actividad fundamental en los sistemas productivos, vinculada directamente con la planificación de la producción y las decisiones operativas que permiten cumplir con los objetivos establecidos por las organizaciones.
El académico del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad del Bío-Bío, Felipe Muñoz Valdés, desarrolló una investigación sobre programación de producción, donde logra certificar la calidad de los resultados obtenidos a través de un algoritmo de búsqueda local.
Esta investigación ubicada en la frontera del conocimiento, se inicia con la tesis doctoral del investigador titulada “Calidad de óptimos locales para problemas de programación de la producción en máquinas paralelas”, correspondiente al programa de PhD. Eng. Systems de la Universidad de Chile.
Según el docente, la programación de producción tiene un gran impacto en el desempeño de las empresas, en especial en el ámbito económico-productivo. Para resolver los problemas de programación de producción existen tres enfoques de solución. En primer lugar, se encuentran los métodos que permiten obtener una solución óptima, los cuales tienen dificultades relacionadas al excesivo uso de recursos computacionales, incluido el tiempo de respuesta.
En segunda instancia se encuentran los métodos heurísticos, que entregan una solución aproximada con una garantía desconocida. Es decir, no se conoce que tan buena o mala pueda ser la solución en comparación con la solución óptima “desconocida”. Sin embargo, requieren un menor esfuerzo computacional y reportan soluciones en un tiempo razonable.
En tercer lugar, están los algoritmos de aproximación que tienen la ventaja de que aportan una solución aproximada y su respectiva certificación, entregando información con respecto a que tan buena o mala es la aproximación.
La importancia de esta investigación radica en la generación de nuevo conocimiento con respecto a la aplicación de métodos basados en búsqueda local para la resolución de problemas de programación de la producción. En particular, determinar garantías de aproximación para métodos que son usualmente identificados como heurísticos por no ofrecer una garantía de desempeño. Con los resultados de esta investigación se evidencia que un método heurístico basado en búsqueda local se asemeja a un algoritmo de aproximación.
Según el investigador, este trabajo, que actualmente sigue en desarrollo, tiene por finalidad “obtener nuevo conocimiento con respecto a las propiedades que tienen las soluciones obtenidas por métodos basados en búsqueda local”.
En la actualidad, las conclusiones de este proyecto son estrictamente teóricas, pero el académico espera aplicar en el futuro los resultados obtenidos. “El cómo usamos este conocimiento es el segundo paso de esta investigación, pues los resultados tendrán un impacto práctico”, señala Muñoz.
Un gran aporte para la investigación científica
Debido a que esta investigación científica está en la frontera del conocimiento de la programación de producción y los métodos de búsqueda local, es que sus resultados han sido divulgados en dos revistas indexadas de alto impacto.
En el año 2020, la revista Mathematical Programming de clasificación Q1 publicó un artículo desarrollado por el Dr. Muñoz en conjunto con el Dr. José Correa, titulado “Performance guarantees of local search for minsum scheduling problems”.
Mientras que este año, RAIRO Operations Research de clasificación Q2, publicó la investigación “Performance Guarantee of the jump neighborhood for scheduling jobs on uniformly related machines”, realizado por el académico de nuestra facultad en colaboración con el investigador Alejandro Pinochet.
Debido a sus aportes a la academia, desde el año 2014 Felipe Muñoz ha realizado distintas ponencias correspondientes a esta línea de investigación, como por ejemplo en el VII Seminario de la Red Latinoamericana, Optimización Discreta y Grafos: Teoría, Algoritmos y Aplicaciones y la XIX Latin-Iberoamerican Conference on Operations Research, entre otros congresos, conferencias y simposios.
A continuación, te invitamos a revisar sus dos artículos que destacan por estar en revistas de alto impacto para la comunidad científica, además de ubicarse en la frontera del conocimiento.
Artículo Revista Mathematical Programming: https://link.springer.com/article/10.1007/s10107-020-01571-5
Artículo Revista RAIRO Operations Research: https://www.rairo-ro.org/articles/ro/pdf/2022/02/ro210571.pdf
