Optimización de la Planificación en Sistemas de Remanufactura

Descripción del Problema

El Problema de Planificación de Sistemas de Remanufactura en Tres Etapas (3T-RSSP) es un problema de optimización combinatoria que busca determinar la secuencia de procesamiento de un conjunto de productos para minimizar el tiempo total de finalización, conocido como makespan. Este problema pertenece a la familia de los Flow Shop Scheduling Problems (FSSP).

El sistema se estructura en tres etapas consecutivas:

1. Desensamblado: Múltiples productos al final de su vida útil (EOL) son procesados en máquinas paralelas no relacionadas, donde cada máquina puede tener diferentes tiempos de procesamiento para un mismo producto.
2. Reprocesamiento: Los componentes resultantes del desensamblado pasan por líneas de reprocesamiento dedicadas, que operan como un taller de flujo (flow shop).
3. Ensamblado: Finalmente, los componentes reprocesados se ensamblan de nuevo en un producto “como nuevo” en máquinas paralelas.

El problema es NP-duro, lo que requiere estrategias heurísticas avanzadas para encontrar soluciones de alta calidad en tiempos de cómputo razonables para instancias del mundo real.

Contexto Industrial

La optimización de los sistemas de remanufactura es una tarea clave para avanzar hacia modelos de economía circular y un futuro más sostenible. Al devolver los productos EOL a un estado funcional, se reduce la demanda de materias primas, el consumo de energía y la generación de residuos.

Este enfoque se alinea directamente con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) 9 (Industria, Innovación e Infraestructura) y 12 (Producción y Consumo Responsables) de las Naciones Unidas. El 3T-RSSP tiene aplicaciones prácticas en sectores como la automoción, la industria aeroespacial y la de aerogeneradores.

Desafíos Comunes

• Naturaleza NP-Dura: La complejidad computacional del problema hace que los métodos exactos no sean factibles para instancias de tamaño medio o grande.
• Configuración Híbrida: El problema combina características de diferentes entornos de planificación, como el Hybrid Flow Shop (con múltiples máquinas paralelas) y el Unrelated Parallel Machine Scheduling (máquinas con diferentes velocidades de procesamiento).
• Dependencia entre Etapas: La planificación de una etapa impacta directamente en los tiempos de inicio y finalización de las etapas posteriores, creando fuertes interdependencias que deben ser gestionadas.
• Coordinación de Componentes: Es necesario asegurar que todos los componentes de un mismo producto hayan sido reprocesados antes de que pueda comenzar su ensamblado final.

Enfoques de Solución

Para resolver eficientemente el 3T-RSSP, tu trabajo propone el uso de una metaheurística GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure). Este método destaca por su excelente equilibrio entre la calidad de la solución y el tiempo de cómputo. La implementación consiste en un proceso iterativo con dos fases principales:

1. Fase Constructiva: Se genera una solución inicial de alta calidad mediante un procedimiento que combina una función voraz (basada en el makespan parcial) con un componente aleatorio para explorar diferentes áreas del espacio de búsqueda.
2. Búsqueda Local: La solución construida se mejora explorando un vecindario extendido, generado a partir de dos tipos de movimientos: inserción e intercambio de productos dentro de las secuencias de cada etapa.

Este enfoque ha demostrado ser muy competitivo, obteniendo resultados de alta calidad en un conjunto de 34 instancias del estado del arte y reduciendo el tiempo de cómputo en dos órdenes de magnitud en comparación con otros métodos.

Referencias

1. Diaconescu, T. A., Herrán, A., & Colmenar, J. M. Un algoritmo GRASP para el sistema de remanufactura en tres etapas. Submitted to XVI Congreso Español de Metaheuristicas, Algoritoritmos Evolutivos y Bioinsiprados (MAEB 2025).
2. Wang, W. et al. (2024). Mixed-integer linear programming and composed heuristics for three-stage remanufacturing system scheduling problem. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 137, 109257.
3. Wang, W. et al. (2024). More mixed-integer linear programming models for solving three-stage remanufacturing system scheduling problem. Computers & Industrial Engineering, 194, 110379.
4. Kim, M.G., Yu, J.M., & Lee, D.H. (2015). Scheduling algorithms for remanufacturing systems with parallel flow-shop-type reprocessing lines. International Journal of Production Research, 53(6), 1819-1831.
5. Ruiz, R., & Vázquez-Rodríguez, J. A. (2010). The hybrid flow shop scheduling problem. European Journal of Operational Research, 205(1), 1-18.

Agradecimientos

Este resumen fue preparado por la red RedHEUR4.0 como parte de su contribución a la transformación digital de los sectores del transporte y la logística, con el apoyo del Ministerio de Ciencia e Innovación de España.