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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[This document describes a graphic group technology-based methodology for defining a new layout for an industrial production plant. This methodology (technological kinship circles) sought to optimise an industrial plant´s physical resources and minimise its production lead time through a new layout (i.e. an improvement and standardisation system) (Lara, 2007). The technological kinship circles methodology arose from the need for integrating manufacturing cells with defining their layout; this was achieved by implementing the rank order clustering (ROC) method (Singh,1996) for forming such cells and the single-linkage cluster analysis (SLCA) method (Singh,1996) using the reciprocal of the coefficient of similarity for constructing the kinship circles defining the relative position of machines within the cells. Implementing this methodology and using group technology led to obtaining a new layout representing a 51% reduction in the average distances travelled by pieces during their processing and a 67% reduction in average lead times for the production plant´s processes.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[ <html> <head> <title></title> </head> <font size = "2" face = "verdana"> <font face="Verdana" size="4">    <p align="center"><b>C&iacute;rculos tecnol&oacute;gicos de parentesco</b></p></font> <font face="Verdana" size="3">    <p align="center"><b>Technological kinship circles</b></p></font>     <p><b>Camilo Mej&iacute;a Moncayo<sup>1</sup>, David Fernando Lara Sep&uacute;lveda<sup>2</sup> y Ernesto C&oacute;rdoba Nieto<sup>3</sup></b></p>     <p><sup>1</sup> Ingeniero mec&aacute;nico. Candidato a M.Sc. en Ingenier&iacute;a Mec&aacute;nica, Universidad Nacional de Colombia. Docente auxiliar, Departamento Ingenier&iacute;a Mec&aacute;nica y Mecatr&oacute;nica, Universidad Nacional de Colombia. <a href="mailto">cmejiamo@unal.edu.co</a>.</p>     <p><sup>2</sup> Ingeniero Industrial, Universidad Pedag&oacute;gica y Tecnol&oacute;gica de Colombia. Candidato a Especialista, en Ingenier&iacute;a de Operaciones en Manufactura y Servicios, Pontificia Universidad Javeriana, Colombia. Analista de Revenue Management, Avianca, Colombia. <a href="mailto">david.lara@javeriana.edu.co</a></p>     <p><sup>3</sup> Ingeniero de Producci&oacute;n. M.Sc., en Manufactura Universidad de la Amistas, Mosc&uacute;, Rusia. Profesor Titular, Departamento Ingenier&iacute;a Mec&aacute;nica y Mecatr&oacute;nica, Universidad Nacional de Colombia. Director, Grupo de Investigaci&oacute;n DIMA-UN, Colombia. <a href="mailto">ecordoban@unal.edu.co</a></p> <hr size = "1">     <p><b>RESUMEN</b></p>     <p>Este documento describe una metodolog&iacute;a gr&aacute;fica basada en tecnolog&iacute;a de grupos con el fin de definir un nuevo layout para una planta industrial de producci&oacute;n. La metodolog&iacute;a &quot;c&iacute;rculos tecnol&oacute;gicos de parentesco&quot; fue parte de un sistema de mejoramiento y estandarizaci&oacute;n de procesos (Lara, 2007) que buscaba optimizar los recursos f&iacute;sicos y minimizar el lead time de los procesos productivos de una planta industrial a trav&eacute;s de un nuevo layout. Dicha metodolog&iacute;a surge dada la necesidad de integrar el proceso de formaci&oacute;n de las celdas de manufactura con la definici&oacute;n del layout de &eacute;stas, lo cual se logr&oacute; mediante la implementaci&oacute;n del m&eacute;todo ROC (<i>Rank order clustering</i>) (Singh,1996) para la formaci&oacute;n de las celdas y el m&eacute;todo SLCA (<i>Single-linkage cluster analysis</i>) (Singh,1996), utilizando el rec&iacute;proco de los coeficientes de similitud que &eacute;ste arroja en la construcci&oacute;n de los c&iacute;rculos de parentesco que definen la posici&oacute;n relativa de las m&aacute;quinas dentro de las celdas. La implementaci&oacute;n de esa metodolog&iacute;a y el despliegue de tecnolog&iacute;a de grupos permiti&oacute; obtener un layout que represent&oacute; reducciones del orden del 51% en las distancias promedio recorridas por las piezas durante su procesamiento y un recorte del 67% en promedio de los tiempos de fabricaci&oacute;n &mdash;lead times&mdash; de los diversos procesos.</p>     <p><b>Palabras clave</b>: rutas de fabricaci&oacute;n, formaci&oacute;n de layout, tecnolog&iacute;a de grupos, celdas de manufactura, c&iacute;rculos de parentesco.</p> <hr size = "1">     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>ABSTRACT</b></p>     <p>This document describes a graphic group technology-based methodology for defining a new layout for an industrial production plant. This methodology (technological kinship circles) sought to optimise an industrial plants physical resources and minimise its production lead time through a new layout (i.e. an improvement and standardisation system) (Lara, 2007). The technological kinship circles methodology arose from the need for integrating manufacturing cells with defining their layout; this was achieved by implementing the rank order clustering (ROC) method (Singh,1996) for forming such cells and the single-linkage cluster analysis (SLCA) method (Singh,1996) using the reciprocal of the coefficient of similarity for constructing the kinship circles defining the relative position of machines within the cells. Implementing this methodology and using group technology led to obtaining a new layout representing a 51% reduction in the average distances travelled by pieces during their processing and a 67% reduction in average lead times for the production plants processes.</p>     <p><b>Keywords</b>: production routes, layout formation, group technology, manufacturing cells, kinship circles.</p> <hr size = "1">     <p>Recibido: abril 29 de 2009</p>     <p>Aceptado: abril 5 de 2010</p>     <p><b>Introducci&oacute;n</b></p>     <p>Los <i>layout</i> o distribuciones de planta, en t&eacute;rminos generales, pueden tener una vida &uacute;til no mayor a 5 a&ntilde;os (Shahrukh, 1999), esto es debido al aumento o disminuci&oacute;n en la demanda de ciertos productos, los cambios en los dise&ntilde;os, la tecnolog&iacute;a, los est&aacute;ndares, los procesos y dem&aacute;s variables asociadas a una organizaci&oacute;n (Shahrukh, 1999). Este escenario obliga a dise&ntilde;ar un nuevo layout que integre de forma sistem&aacute;tica, las caracter&iacute;sticas de los productos, los vol&uacute;menes de producci&oacute;n y los procesos productivos necesarios (Cordoba, 2007). En este contexto se gener&oacute; un nuevo layout para una planta industrial de producci&oacute;n (Lara, 2007) y en este documento se expone la metodolog&iacute;a empleada en ese proceso.</p>     <p>Existen cuatro tipos generales de layout para un planta industrial; por producto (flow shop), Por proceso (jop shop), fijo, o con celdas de manufactura (Singh,1996; Companys, 1998). Las distribuciones de planta por proceso (jop shop) se distinguen por agrupar las actividades y m&aacute;quinas similares de acuerdo al proceso funcional tecnol&oacute;gico que realizan. Las distribuciones de planta por producto (flow shop) disponen los equipos o procesos de forma lineal, organizandolos para la elaboraci&oacute;n de un producto o una l&iacute;nea de productos de forma continua. Las distribuciones de planta fijas se emplean en la fabricaci&oacute;n de productos que por su tama&ntilde;o no es posible movilizarlos f&aacute;cilmente, como los barcos y aviones. Por &uacute;ltimo, tenemos las celdas de manufactura (tipo empleado en este caso) un concepto que se fundamenta en la filosof&iacute;a de tecnolog&iacute;a de grupos (Singh,1996) que es una expresi&oacute;n tecnol&oacute;gica de la manufactura esbelta, la cual agrupa las partes en familias y las m&aacute;quinas en celdas a partir de las similitudes tecnol&oacute;gicas de manufactura entre &eacute;stas, generando al interior de la planta peque&ntilde;as minif&aacute;bricas o celdas de manufactura donde se producen las piezas.</p>     <p>Este tipo de configuraci&oacute;n es el apropiado para sistemas de manufactura con diversidad de productos y vol&uacute;menes de producci&oacute;n variables. En t&eacute;rminos generales la implementaci&oacute;n de ellas genera ventajas (Lara, 2007; Muther, 2002; Nyman, 1992) importantes como reducciones de tiempos de proceso (<i>lead time</i>) (20-88%), tiempos de alistamiento (2-95%), inventarios en proceso (8-80%), manipulaci&oacute;n de materiales (10-83%), mobiliario (10-85%), espacio requerido (1-85%) y adicionalmente incrementan la satisfacci&oacute;n en el trabajo (15-50%) y la calidad (5-90%).</p>     <p>La definici&oacute;n de un layout es un problema de asignaci&oacute;n de posiciones dentro de un espacio determinado, buscando aquella que sea la m&aacute;s &oacute;ptima posible. Para lograrlo existen diversas t&eacute;cnicas o metodolog&iacute;as; entre la primeras se encuentran la desarrollada por Richard Muther en 1961, SLP (<i>Systematic layout planning</i>) (Tompkins, 2006), el CRAFT (Computer rotativa allocation of facilities techniques) (Companys, 1998), creada por Buffa en 1963, Corelap (<i>Computerized Relation Layout Planning</i>) (Companys, 1998) y Aldep (Automated Layout Design Program) (Companys, 1998), implementada en 1967 por Seehof y Evans. En una seg&uacute;nda etapa encontramos la propuesta de Kusiak &amp; Heragu (Kusiak, 1990), donde este problema es modelado como de asignaci&oacute;n cuadr&aacute;tica QAP; posteriormente, Kusiak (Kusiak, 1990) plante&oacute; una soluci&oacute;n empleando un algoritmo de funci&oacute;n de penalidad (<i>The penalty function algorithm</i>). Las propuestas m&aacute;s recientes utilizan t&eacute;cnicas de b&uacute;squeda y optimizaci&oacute;n como la de Lou Y. Liang (Lou Y, 2008), basada en la t&eacute;cnica TS (<i>Tabu search</i>) para la determinaci&oacute;n &oacute;ptima del <i>layout</i> de un hospital. Adicionalmente al problema general de asignaci&oacute;n del layout en este caso era necesario formar las celdas de manufactura, para lo cual existe una gran variedad de metodolog&iacute;as y algoritmos, como lo describe Hassam (Hassam, 1998); entre &eacute;stos, los que emplean coeficientes de similitud como los expuestos y clasificados por Yong Yin (Yong Yin, 2006). Los trabajos m&aacute;s recientes para solucionar el problema de formaci&oacute;n de las celdas est&aacute;n basados en inteligencia artificial, algoritmos gen&eacute;ticos y otras t&eacute;cnicas de optimizaci&oacute;n como las planteada por Sudhakara Pandian (Sudhakara <i>et al</i>, 2008)&mdash;quien emplea redes neuronales a-plicando ART 1 (<i>Adaptive resonance theory</i>)&mdash; y Arshia Ah&iacute; (Arshia, 2008) (con la aplicaci&oacute;n de los m&eacute;todos SAW (<i>Simple additive weithting</i>) y Topsis (<i>Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solu-tion</i>). Y en el propuesto por Adnan Tariq (Adnan, 2009) su algoritmo h&iacute;brido &uacute;tiliza LSH (Local search heuristic) y GA (<i>Genetic Algorithm</i>) para la formaci&oacute;n de celdas de manufactura.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>La metodolog&iacute;a planteada en este documento integra la formaci&oacute;n de las celdas de manufactura y la definici&oacute;n del <i>layout</i> de &eacute;stas exponiendo paso a paso el trabajo realizado y los conceptos asociados a cada etapa en la construcci&oacute;n de las celdas de manufactura, haciendo &eacute;nfasis en el m&eacute;todo gr&aacute;fico desarrollado con el fin de determinar la posici&oacute;n relativa de las m&aacute;quinas dentro de las celdas; nombrada <i>c&iacute;rculos tecnol&oacute;gicos de parentesco</i> por el dominio geom&eacute;trico, y la cual construida a partir de los coeficientes de similitud entre m&aacute;quinas producto del parentesco entre ellas. Por &uacute;ltimo, se exponen las conclusiones y recomendaciones a las cuales se lleg&oacute; luego de la implementaci&oacute;n en planta industrial.</p>     <p><b>Metodolog&iacute;a empleada</b></p>     <p>El procedimiento general empleado (<a href="#a28e1">Figura 1</a>) contempla el an&aacute;lisis de las condiciones iniciales del sistema, la formaci&oacute;n de las celdas de manufactura, la implementaci&oacute;n de los c&iacute;rculos tecnol&oacute;gicos de parentesco y la determinaci&oacute;n del <i>layout</i> definitivo. Cada una de las etapas se expone a continuaci&oacute;n.</p>     <p><a name="a28e1"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/iei/v30n1/v30n1a28e1.jpg"></p>     <p><b>An&aacute;lisis de las condiciones iniciales del sistema</b></p>     <p>Esta etapa contempla la generaci&oacute;n de las rutas de proceso y el an&aacute;lisis del flujo de materiales en planta, los vol&uacute;menes de producci&oacute;n y las caracter&iacute;sticas de las m&aacute;quinas o equipos necesarios para la fabricaci&oacute;n de los productos m&aacute;s representativos, con el objetivo de determinar las condiciones iniciales del sistema y definir el tipo de <i>layout</i> que se emplear&iacute;a.</p>     <p>La informaci&oacute;n recolectada demostr&oacute; la obsolescencia del <i>layout</i>. La ubicaci&oacute;n de las m&aacute;quinas generan transporte, almacenamiento y manipulaci&oacute;n excesiva de los productos en proceso, como tambi&eacute;n contraflujos; esto se ve reflejado en los 227 metros de distancia promedio que recorr&iacute;a una pieza durante su producci&oacute;n; considerando que el espacio disponible es de 60 x 40 metros, cada pieza recorr&iacute;a al menos dos veces la planta; adicionalmente, el tiempo promedio para completar una orden de producci&oacute;n era de 15 d&iacute;as calendario, per&iacute;odo que en su composici&oacute;n estaba relacionado principalmente a esperas y transportes entre los 55 equipos necesarios para los diversos procesos. Otro rasgo importante est&aacute; asociado a las diferentes geometr&iacute;as de las piezas procesadas, las cuales se producen por lotes en cantidades variables, de acuerdo a la demanda del mercado. Estas condiciones corresponden a un escenario adecuado para el uso de tecnolog&iacute;a de grupos en el dise&ntilde;o del nuevo <i>layout</i>, raz&oacute;n por la cual se implementar&aacute;n estos conceptos aprovechando sus ventajas con el fin de solucionar los anteriores problemas y brindar mayor flexibilidad al sistema productivo.</p>     <p><b>Formaci&oacute;n de las celdas de manufactura</b></p>     <p>La formaci&oacute;n de celdas de manufactura tiene tres etapas principales (Hassam, 1998); 1) identificaci&oacute;n de las familias de partes, 2) identificaci&oacute;n de las celdas de manufactura, 3) asignaci&oacute;n de las familias a las celdas, o viceversa. Estas etapas se cumplen independientemente del m&eacute;todo elegido; en este trabajo se aplic&oacute; el m&eacute;todo ROC (Singh,1996) (<i>Rank order clustering</i>, desarrollado por King en 1980) porque permite de forma simult&aacute;nea (Hassam, 1998) obtener las celdas y las familias de partes. La formaci&oacute;n de las celdas de manufactura surge de la construcci&oacute;n de la matriz de incidencia m&aacute;quinas-partes (<a href="#a28e2">Tabla 1</a>) a partir de las rutas de proceso; a esta matriz se aplica de forma sistem&aacute;tica el procedimiento que se describe a continuaci&oacute;n:</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><a name="a28e2"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/iei/v30n1/v30n1a28e2.jpg"></p>     <p><i><b>M&eacute;todo ROC &#91;0&#93;</b></i></p>     <p><b>Paso 1</b>: Asignar el peso binario y calcular un peso decimal para cada fila y columna usando las siguientes f&oacute;rmulas:</p>     <p>Peso decimal para la <i>fila</i></p>     <p><a name="a28e3"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/iei/v30n1/v30n1a28e3.jpg"></p>     <p>Peso decimal para la <i>columna</i></p>     <p><a name="a28e4"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/iei/v30n1/v30n1a28e4.jpg"></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Donde:</p>     <p>b = valor binario en la matriz &quot;m&aacute;quina-componente&quot;</p>     <p>p = factor creciente desde 1 hasta (<i>m</i> o <i>n</i>)</p>     <p>m = Valor n-&eacute;simo de la fila</p>      <p>n = Valor n-&eacute;simo de la columna</p>     <p>i = N&uacute;mero de fila</p>     <p>j = N&uacute;mero de columna</p>     <p><i><b>Paso 2</b></i>. Ordenar las filas en orden decreciente de acuerdo a los valores de peso decimales.</p>     <p><b><i>Paso 3</i></b>. Ordenar las columnas en orden decreciente de acuerdo a los valores de peso decimales.</p>     <p><b><i>Paso 4</i></b>. Continuar los pasos precedentes hasta que ya no se presente ning&uacute;n cambio en la posici&oacute;n de cada elemento en cada fila y columna.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Finalizado el anterior procedimiento, y evaluadas las posibles configuraciones, se definieron las celdas de manufactura y la familias de partes que se pueden extraer de la matriz ordenada de la <a href="#a28e2">tabla 1</a>.</p>     <p><b>C&iacute;rculos tecnol&oacute;gicos de parentesco</b></p>     <p>Luego de establecidas las familias de partes y las celdas de manufactura se genera la necesidad de ubicar en cada celda las m&aacute;quinas para que los procesos ah&iacute; realizados se desarrollen de forma fluida, optimizando los recursos y aprovechando al m&aacute;ximo el espacio disponible. En este punto, y considerando las relaciones existentes entre las m&aacute;quinas, con el uso de los coeficientes de similitud CS se emplea el m&eacute;todo SLCA (Singh,1996) (<i>Single-linkage cluster analysis</i>, desarrollado por McAuley en 1982). Se aplica esta forma gr&aacute;fica debido al grado de parentesco entre m&aacute;quinas manifestado en la relaci&oacute;n inversa entre los coeficientes y las posibles distancias tecnol&oacute;gicas que existan en la realidad entre ellas. De forma general, si el coeficiente de similitud entre dos m&aacute;quinas es alto implica que espacialmente la distancia entre &eacute;stas debe ser peque&ntilde;a, por tal raz&oacute;n trabajamos con los rec&iacute;procos de los coeficientes de similitud que act&uacute;an como radios de los c&iacute;rculos tecnol&oacute;gicos. El procedimiento empleado se describe a continuaci&oacute;n (los datos e im&aacute;genes corresponden a solo una de las celdas trabajadas, ver <a href="#a28e5">Tabla 2</a> y <a href="#a28e6">Gr&aacute;fico 1</a>).</p>     <p><a name="a28e5"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/iei/v30n1/v30n1a28e5.jpg"></p>     <p><a name="a28e6"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/iei/v30n1/v30n1a28e6.jpg"></p>     <p>De esta manera se obtiene un esquema claro donde visualizar la ubicaci&oacute;n relativa de las m&aacute;quinas dentro de la celda.</p>     <p><b>Determinaci&oacute;n del arreglo o <i>layout</i> definitivo</b></p>     <p>El esquema anterior se complement&oacute; con los requerimientos de cada puesto de trabajo en cuanto a m&aacute;quinas, herramientas, dispositivos, materiales, usuarios y normas de seguridad industrial. Adicionalmente, sobre este arreglo se simularon las rutas de fabricaci&oacute;n, revisando las secuencias de operaciones, minimizando los transportes de materia prima y optimizando el uso del espacio. Por &uacute;ltimo, se cruzo esta informaci&oacute;n con las necesidades de la organizaci&oacute;n hasta obtener una alternativa viable, la cual fue implementada.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Resultados de la implementaci&oacute;n industrial del nuevo <i>layout</i></b></p>     <p>Los resultados generales logrados con el nuevo layout se exponen en la <a href="#a28e8">tabla 4</a>, donde se aprecia un 51% de disminuci&oacute;n en los recorridos. La reducci&oacute;n del tiempo promedio para completar una orden de producci&oacute;n est&aacute; asociada a la eliminaci&oacute;n de las esperas entre procesos consecutivos, logrando que &eacute;stos se realicen de forma secuencial, disminuyendo los transportes y almacenamientos de materiales; por &uacute;ltimo, se optimiz&oacute; el uso de las m&aacute;quinas al redefinir los procesos saturando m&aacute;s estos equipos.</p>     <p><a name="a28e7"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/iei/v30n1/v30n1a28e7.jpg"></p>     <p><a name="a28e8"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/iei/v30n1/v30n1a28e8.jpg"></p>     <p><b>Conclusiones</b></p>     <p>Este documento expuso una experiencia pr&aacute;ctica en el dise&ntilde;o de un nuevo <i>layout</i> cuando existe un n&uacute;mero significativo de m&aacute;quinas por ubicar, logrando mejoras en los problemas manifestados en la etapa de an&aacute;lisis y estableciendo un procedimiento que de forma did&aacute;ctica gu&iacute;a el posicionamiento de las m&aacute;quinas o equipos dentro de la celda de manufactura, disminuyendo el esfuerzo de an&aacute;lisis asociado con esta tarea.</p>     <p>La ubicaci&oacute;n de m&aacute;quinas o equipos en un <i>layout</i> puede requerir un trabajo considerable por la cantidad de informaci&oacute;n que es necesario recolectar y procesar, lo cual hace indispensable obtener esquemas l&oacute;gicos que puedan ser evaluados contemplando las diversas variables involucradas para lograr soluciones viables, esa es la principal ventaja que trae este procedimiento. Adem&aacute;s, el empleo de una metodolog&iacute;a gr&aacute;fica facilita la comprensi&oacute;n espacial de las relaciones tecnol&oacute;gicas entre las m&aacute;quinas, siendo importante anotar que se evalu&oacute; el concepto de &quot;esferas tecnol&oacute;gicas&quot;, lo cual implica una ubicaci&oacute;n tridimensional de cada m&aacute;quina a trav&eacute;s de la soluci&oacute;n de los sistemas de ecuaciones correspondientes a las esferas asociadas a cada una, con lo que se obtendr&iacute;a la coordenada requerida; dado que cada m&aacute;quina posee una cantidad de relaciones mayor a tres y que &eacute;stas en muchos casos son mutuamente excluyentes no es posible satisfacerlas a todas, no siendo viable encontrar soluciones &uacute;nicas sin el empleo de un modelo de optimizaci&oacute;n, el cual es el posible escenario para futuras investigaciones sobre este tema.</p>     <p>La formaci&oacute;n de la celdas de manufactura puede realizarse con el uso de diversas t&eacute;cnicas, en este caso se us&oacute; el m&eacute;todo ROC por permitir de forma simult&aacute;nea la formaci&oacute;n de las familias de partes y las celdas de manufactura; sin embargo, queda al criterio del lector el uso de otro m&eacute;todo que desarrolle esta tarea. Sin embargo, independientemente del procedimiento empleado, &eacute;ste debe con tar con la evaluaci&oacute;n de eficiencia de las posibles configuraciones de las celdas para lograr un resultado &oacute;ptimo.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>De igual forma, es posible emplear otros coeficientes de similitud que pueden involucrar los vol&uacute;menes de producci&oacute;n, la secuencia de operaciones y otras variables que modificar&iacute;an los resultados de  los esquemas obtenidos, logrando que &eacute;stos contemplen primordialmente un aspecto determinado que depender&iacute;a de los objetivos buscados.</p>     <p>Los resultados demostraron c&oacute;mo un layout inadecuado genera considerables p&eacute;rdidas al sistema de manufactura manifestadas en transportes, esperas y almacenamientos innecesarios que incrementan el lead time de los procesos</p>     <p><a name="a28e9"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/iei/v30n1/v30n1a28e9.jpg"></p>     <p><a name="a28e10"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/iei/v30n1/v30n1a28e10.jpg"></p>     <p><b>Bibliograf&iacute;a</b></p>     <!-- ref --><p>Adnan, T., A hybrid genetic algorithm for machine-part grouping., Computers &amp; Engineering 56, 2009, pp. 347-356.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000080&pid=S0120-5609201000010002800001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Arshia, A., A novel approach to determine cell formation, intracellular machine layout and cell layout in the CMS problem based on TOPSIS method., Computers &amp; Operations Research., 2008.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000081&pid=S0120-5609201000010002800002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Companys, R., Corominas, A., Organizaci&oacute;n de la producci&oacute;n l., Ediciones UPC, 1998.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000082&pid=S0120-5609201000010002800003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Cordoba, E., La flexibilidad de la manufactura., 2da Revista de investigaci&oacute;n Interdisciplinaria DIMA-UN., 2007, pp. 91-104.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000083&pid=S0120-5609201000010002800004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Hassam, M. S., Cell formation in group technology: review, evaluation and directions for future research., Computer ind. Engng., Vol. 34, No. 1, 1998, pp 3-20.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000084&pid=S0120-5609201000010002800005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Kusiak, A., Intelligent manufacturing systems., Prentice-Hall International., Inc. 1990.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000085&pid=S0120-5609201000010002800006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Lara., D. F., Dise&ntilde;o e implementaci&oacute;n de un sistema de mejoramiento y estandarizaci&oacute;n de procesos en Tecnialambre S.A., Tesis presentada en la Universidad Tecnol&oacute;gica y Pedag&oacute;gica de Colombia., Sogamoso., Para optar al titulo de ingeniero industrial, 2007.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000086&pid=S0120-5609201000010002800007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Lou, Y. L., The strategies of tabu search technique for facility layout optimization., Automation in Construction 17, 2008, pp. 657-669.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000087&pid=S0120-5609201000010002800008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Muther, R., Planning manufacturing cells., Publicado por SME, 2002.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000088&pid=S0120-5609201000010002800009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Nyman, L. R., Making manufacturing cells work., Publicado por SME., 1992.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000089&pid=S0120-5609201000010002800010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Productivity Development Team., Cellular manufacturing, Onepiece flow for workteams., CRC Press, 1999.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000090&pid=S0120-5609201000010002800011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Shahrukh, A. 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S., Manufacturing cell formation with production data using neural networks., Computers &amp; Industrial Engineering, 2008.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000093&pid=S0120-5609201000010002800014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Tompkins J., Planeaci&oacute;n de instalaciones, 3ra Edici&oacute;n., Editorial Thomson., 2006.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000094&pid=S0120-5609201000010002800015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Yong, Y., Similarity coefficient methods applied to cell formation problem: a taxonomy and review., International Journal of Production Economics 101, 2006, pp 329-352.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000095&pid=S0120-5609201000010002800016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></body></html>      ]]></body><back>
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