1. SECUANCIAMIENTO DE TAREAS: El proceso de determinar que tarea se inicia
primero en alguna maquina o centro se conoce como secuenciamiento de
prioridades. Las normas prioritarias son aquellas utilizadas en la obtención de una
secuencia de tareas (fecha de vencimiento, orden de llegada o incluso la regla de
Johnson) se aplican a las secuenciación de estas tareas, y requieren de un
programa de computación para especificar el orden de la ejecución.
Para evaluar las normas prioritarias se utilizan las siguientes medidas:
Ajustarse a las fechas de vencimiento de los clientes o de las operaciones inmediatas.
1. Minimizar el tiempo de flujo ( el tiempo que requiere una tarea en el proceso.
2. Minimizar el inventario del trabajo en proceso.
3. Minimizar el tiempo de inactividad de las maquinas o los trabajos.

2. La determinación de la secuencia de cada orden de trabajo a través de cada
centro de trabajo en que se deben realizarse los trabajos en cada centro de trabajo, es
un proceso conocido como secuenciación de trabajo.
Las órdenes de trabajo son asignadas a sus correspondientes centros de
trabajo garantizando la fecha de entrega. Dicha asignación de las tareas en los centros
de trabajo se conoce como carga de la máquina.
OBJETIVOS DE LA SECUENCIACIÓN DE TRABAJOS:
1: Termino de productos en la fecha de entrega
2: Minimización del tiempo de producción
3: Minimización del trabajo en proceso
4: Maximización de la utilización del centro de trabajo
5: Menor costo de producción
6: Maximización de utilidades

3. Normas y tecnicas prioritarias

4. Ejemplo:
Solución NORMA FCFS
Mike Morales es el supervisor de la Cia. Nachos Co. que
suministra servicios de copiado para las firmas legales del
centro de Los Ángeles. 5 clientes representaron sus
pedidos al comienzo de la semana. Los datos de
programación son los siguientes:
Al comparar la fecha de vencimiento de cada tarea con su
tiempo de flujo, se observa que solo la tarea A estará a
tiempo. Las tareas B, C, D, E se retrasaran en 1, 2, 6 y 14
días.
Todos los pedidos requieren la utilización de la única maquina
de copiado a color disponible; Morales debe decidir sobre la
secuencia del procesamientos para los cinco pedidos. El
criterio de evolución es el tiempo de flujo mínimo. Suponga
que Morales decide utilizar la norma FCFS en un intento por
hacer que Cia. Nachos Co parezca justa con sus clientes.

5. Ejemplo:
Solución NORMA SOT Solución NORMA DDATE
Considere ahora la norma SOT. Aquí, Morales le
da la mayor prioridad al pedido que tiene el tiempo
de procesamiento mas corto. Los tiempos de flujo
resultantes son los siguientes.
En este caso, las tareas B,C y D se retrasan. En promedio,
El SOT da como resultado un tiempo de flujo promedio una tarea se retrasara en (0+0+2+3+7)/5=2.4 días
inferior al de la norma FCFS. Además, las tareas E Y C
estarán listas antes de la fecha de vencimiento y la tarea A se
retrasara solo un día. En promedio, una tarea se retrasara (
0+0+1+4+7)/5=2.4 días

6. Ejemplo:
Soluciones NORMAS LCFS,
ALEATORIA y STR.

7. Ejemplo:
Los siguientes son algunos de los resultados resumidos de las normas que
Morales examino:
Como se observa, en este caso SOT es la mejor que le resto de las normas.
Además, puede demostrarse matemáticamente que la norma SOT produce una
solución óptima para el caso n/1 en otro criterio de evolución, tales como el tiempo
de espera promedio. En efecto, tan potente es esta sencilla norma que se ha
denominado “el concepto más importante en todo el tema de secuenciamiento”

8. El objetivo de este enfoque, llamado norma de Johnson o método, es
minimizar el tiempo de flujo, desde el comienzo de la primera tarea hasta la
terminación de la ultima.
La norma consta de los pasos siguientes:
1.- registrar el tiempo de operación para cada tarea en ambas maquinas.
2.- escoger el tiempo de operación mas corto.
3.- Si el tiempo mas corto es para la primera maquina, hacer la tarea primero;
si es para la segunda, pasar la tarea al final.
4.- Repetir los pasos 2 y 3 para cada tarea restante hasta completar el
problema.

9. C B D A

10. Heurístico: Forma de resolver problemas donde los resultados han sido
determinados por experiencia o por intuición en lugar de hacerlo por
optimización.
Un método heurístico es un procedimiento para resolver un
problema de optimización mediante una aproximación intuitiva, en la que la
naturaleza intrínseca del problema se usa de manera inteligente para
obtener una buena solución.
En contraposición de los métodos exactos que proporcionan una
solución óptima del problema, los métodos heurísticos se limitan a
encontrar una buena solución aunque no necesariamente la óptima.
Lógicamente, el tiempo que tarda un método exacto para encontrar una
solución óptima de un problema difícil es de un orden de magnitud muy
superior al de un método heurístico.

11. Los métodos heurísticos son de naturaleza muy diferentes; por
ejemplo, tenemos los métodos de descomposición los cuales descomponen
el problema en subproblemas más sencillos de resolver. Los métodos
inductivos pretenden generalizar de versiones pequeñas al caso completo.
Los métodos de búsqueda local son aquellos que comienzan con
una solución del problema y la mejoran progresivamente (los algoritmos
genéticos pertenecen a esta categoría). Los métodos constructivos son
deterministas y consisten en construir paso a paso una solución del
problema, y suelen mejorar la elección en cada iteración
De acuerdo con Monero y otros (1995) los procedimientos
heurísticos son acciones que comportan un cierto grado de variabilidad y su
ejecución no garantiza la consecución de un resultado óptimo como, por
ejemplo, reducir el espacio de un problema complejo a la identificación de
sus principales elementos.

12. En el taller se dispone de m máquinas idénticas en paralelo que deben procesar n
trabajos y todos ellos están disponibles en el instante inicial.
En ocasiones se puede asignar un pedido a máquinas que son distintas entre sí, bien
porque el tiempo de procesamiento es diferente, o bien porque los costes de producción son
distintos. En este caso, ninguno de los algoritmos que se presentan es aplicable.
Sin embargo, existen técnicas que optimizan la solución, como el algoritmo de
asignación (o algoritmo de Khun) o el método de transporte. Si la solución que se
quiere encontrar no tiene por qué ser la óptima, existen técnicas más sencillas de
aplicar, como los gráficos de carga.
Minimizar el flujo medio de tiempo.- primer lugar se ordenan los trabajos
según la regla SPT.
p1<p2<p3<…<pn
A continuación se asignan a las m máquinas en rotación. Equivale a asignar a la
máquina con menor carga.

13. Minimizar el intervalo de fabricación
En el caso de una sola máquina el intervalo de fabricación es independiente de la
secuencia de los trabajos, suponiendo que no existen tiempos muertos entre trabajos.
Sin embargo, cuando existen m máquinas, aunque sean iguales, dependiendo de la
secuencia elegida y de la asignación, se tardará más o menos tiempo en procesar
todos los artículos.
Si bien la solución ideal se puede conocer sabiendo el número total de máquinas y la
suma de los tiempos de procesamiento de cada trabajo, cuando hay más de una
máquina el problema de programar n trabajos con el objetivo de minimizar el intervalo
de fabricación es NP-Completo.
Por este motivo se presentan dos métodos heurísticos.
Método LPT
Este método se basa en la regla de despacho LPT (tiempo de procesamiento
mayor) y consiste en dos pasos básicos:
PASO 1. Ordenar los trabajos en orden LPT.
p1>p2>...>pn
PASO 2. Asignar a la máquina con menor carga actual.

14. Método MULTIFIT
Es un método iterativo. Se define D como la fecha para la cual todos los
trabajos deben terminarse. Esta fecha se elige arbitrariamente y después se
corrige. Por otro lado se asigna un índice i (i=1, 2, 3,…) a cada máquina.
Al algoritmo consta de los 5 pasos siguientes:
PASO 1. Establecer un primer valor de D.
PASO 2. Ordenar los trabajos de acuerdo a la regla LPT.
PASO 3. Asignar el primer trabajo a la máquina de menor índice (i) que
finalice el trabajo antes de la fecha D. Si no hay máquinas que cumplen esta
condición el método falla y hay que elegir otro valor de D.
PASO 4. Si se encuentra una máquina, eliminar el trabajo de la lista y volver al
PASO 3 hasta que el método falle o la lista esté vacía.
PASO 5. Reducir el valor de D hasta que el método falle.

15. El modelo matemático para programación entera es sencillamente el
modelo de programación lineal con la restricción adicional de que las
variables deben tener valores enteros. Si solo es necesario que algunas de
las variables tengan valores enteros (y la suposición de visibilidad se cumple
para el resto), el modelo se conoce como uno de programación entera mixta
(PEM) . Cuando se hace la distinción entre un problema con todas las
variables enteras y este caso mixtos, el primero se le llama de programación
entera pura.

16. Los talleres de trabajo complejo se caracterizan por múltiples maquinas
que procesan una variedad de tareas diferentes.
Si hay n tareas para procesar en m maquinas, y todas las tareas se
procesan en todas las maquinas.
No existe un método eficiente que proporcione una solución exacta.
Se utilizan métodos heurísticos tales como las Reglas de Despacho.
Éstas son reglas que determinan qué trabajo procesar al quedar éste disponible de
manera secuencial en el tiempo, en lugar de suponer que todos los trabajos están
disponibles. Tal como el caso de n tareas en una maquina, las diez ( y mas
normas) prioritarias han sido con relación a su desempeño en los criterios de
evaluación mencionados.