Dynamic Programming Optimization of a Production System: The Aluminum Case
DOI:
https://doi.org/10.61799/2216-0388.1552Keywords:
Dynamic Programming, Production System, Aluminum, Process OptimizationAbstract
Some typical industrial production processes handle well-defined stages, whose result in time and resources depends on the decisions made between one stage and another. In the current environment where it is imperative to deliver the final product in a pre-established time, it becomes necessary to optimize the production time by determining the best possible decisions between one stage and another in terms of parameters and production criteria; thus, obtaining the optimal decisions at each stage to achieve the best overall result. The mathematical concepts provided by Bellman in his dynamic programming is the initial input to solve problems of this nature, enriched by other techniques such as Markov chains, stochastic and deterministic simulation, as well as computational algorithms. The application of these optimization techniques was carried out with data from an aluminum sheet manufacturing process, where the manufacturing stages are well defined, as well as inputs and intermediate products to be obtained. Through simulation and the application of dynamic programming, it was possible to demonstrate that a shorter sheet manufacturing time can be obtained by knowing the plant configuration and the operating parameters at each stage of the process. As a potential benefit of this work, it is established that better decisions can be made regarding production planning, or its automation by applying dynamic programming.
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