The 2-dimensional variable-sized cutting stock problem optimisation in the honeycomb cardboard industry.

• Autores: Paula Milagros Terán Viadero
• Directores de la Tesis: Francisco Javier Martín Campo (dir. tes.) , Antonio Alonso Ayuso (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Complutense de Madrid ( España ) en 2024
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Optimización del problema de corte bidimensional con stock de dimensión variable en la industria del cartón nido de abeja.
• Tribunal Calificador de la Tesis: Francisco Javier Yáñez Gestoso (presid.) , María Teresa Ortuño Sánchez (secret.) , Maria Antónia Carravilla (voc.) , Javier Martínez Moguerza (voc.) , Francisco Parreño Torres (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Docta Complutense
• Resumen

  • En la actualidad, el sector industrial se enfrenta a procesos de toma de decisiones cada vez más complejos que requieren de sistemas expertos de apoyo para la toma de decisiones. Por lo tanto, es necesario desarrollar métodos y técnicas útiles para abordar estas demandas. En este contexto, esta tesis presenta el proyecto desarrollado en colaboración con una empresa española de la industria del cartón nido de abeja.

    Este proyecto pretende mejorar el proceso de toma de decisiones y optimizar la logística en la fábrica de la empresa. Su actividad principal consiste en cortar piezas rectangulares a partir de paneles más grandes que se han producido previamente. Esta tesis se centra en el estudio del Problema de Corte, como se conoce en la literatura. La empresa con la que colaboramos produce sus propios paneles, lo que le permite definir sus dimensiones, por lo que el problema específico abordado es el problema de corte 2-dimensional con stock de dimensión variable.

    El objetivo principal es determinar las dimensiones de los paneles y los patrones de corte para minimizar la cantidad total de materia prima utilizada. Para alcanzar este objetivo, se emplean varios métodos, como modelos de optimización matemática y técnicas heurísticas/metaheurísticas. La optimización matemática, una rama de la investigación operativa, busca encontrar soluciones óptimas que cumplan una serie de restricciones. En nuestro caso, se busca minimizar la cantidad total de material utilizado necesario para servir los pedidos de los clientes, respetando las restricciones impuestas por el proceso de producción. Sin embargo, en casos como el que nos ocupa, la naturaleza combinatoria de los problemas hace que la optimización matemática no siempre pueda garantizar obtener soluciones o hacerlo en un tiempo de cómputo razonable. En estos casos se recurre a algoritmos que encuentren soluciones de alta calidad en menos tiempo y en esto los algoritmos metaheurísticos son una herramienta crucial para lograr este propósito.

    En la literatura, el problema tratado en esta tesis se conoce como el problema de corte bidimensional (2DCSP por sus siglas en inglés). El 2DCSP se ocupa de obtener un conjunto de piezas rectangulares distintas cortadas a partir de uno o más paneles rectangulares disponibles en stock. En nuestro caso, la dimensión de los paneles no está predefinida y debe ser determinada por el modelo/algoritmo. Esta premisa nos conduce a una nueva versión del problema, en la que se considera que el stock es de dimensión variable (2DVSCSP), variante que ha sido recientemente introducida.

    La empresa cuenta con diferentes tipos de clientes clasificados según sus preferencias para recibir las piezas finales. Esta diversidad en los requerimientos conduce a patrones de corte diferentes, dando lugar a distintas versiones del problema. Se han desarrollado dos modelos matemáticos de optimización para resolver el 2DVSCSP, así como un algoritmo metaheurístico. Este último busca obtener soluciones de alta calidad para una familia de problemas del 2DCSP que aborde todos los tipos de clientes y las características de multi-stock y stock de dimensión variable. Las soluciones de la metaheurística se comparan con las obtenidas por los modelos exactos, mostrando la alta calidad de las soluciones de la metaheurística, que además se obtienen en tiempos más reducidos.

    Tanto los modelos matemáticos de optimización como el algoritmo metaheurístico se han validado con datos reales proporcionados por la empresa. Los resultados confirman que la implementación de los modelos para decidir la dimensión de los paneles en función de los pedidos recibidos reduce significativamente la cantidad de material utilizado. Además, se han identificado estrategias que generan importantes ahorros en términos de material utilizado con tan solo introducir algunos pequeños ajustes en la operativa actual de la empresa.