Contexto:

En el contexto de las organizaciones empresariales, todo proceso en el que está inmerso el producto conlleva un costo y un tiempo asociados. El área de planeación y programación de mantenimiento no es la excepción; sin embargo, es un aspecto en el cual pocas compañías se especializan,tendiendo a la tercerización. En este sentido, la aplicación de modelos combinatorios es una herramienta con un alto potencial de mejorar el desempeño global de la organización a través del entendimiento del proceso integral de mantenimiento.

Método:

Se plantea un algoritmo dinámico de dos fases (mantenimiento y ruteo) que considera un conjunto de clientes distribuidos en una red de mantenimiento (distancia) en el que cada uno de los técnicos parte del mismo nodo central (depósito), que a su vez es el punto final de cada ruta asignada. El objetivo consiste en minimizar el costo total asociado al desarrollo del mantenimiento tanto preventivo como correctivo de todas las máquinas a evaluar. Con esta finalidad se plantea la formulación del problema matemático para cada una de las fases y su método de interrelación. Después se expresan medidas de desempeño para evaluar los objetivos alcanzados.

Resultados:

Los resultados satisfacen una alternativa consistente para la resolución de problemas del tipo NP-Hard que genera un alto nivel de complejidad al modelo. Es decir, plantea una herramienta para resolución de problemas de estas características en tiempos de respuesta computacional reducidos y con resultados atractivos.

Conclusiones:

El modelo de mantenimiento y ruteo combinado usando un algoritmo dinámico permite abordar el problema de mantenimiento y ruteo de manera satisfactoria. El modelo presenta buenos resultados frente al modelo de optimización de comparación en brechas porcentuales de medidas de desempeño inferiores al 5 %. Respecto al tiempo computacional requerido, se logró una reducción de hasta el 98 %, lo cual lo convierte en una alternativa ideal para escenarios de gran complejidad. Finalmente,se propone en futuras investigaciones alcanzar un mayor nivel de caracterización por medio de criterios de decisión multiobjetivo y un mayor número de restricciones al problema.

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