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Modelo de programación lineal entera mixta y heurística para la programación a corto plazo del proceso de prensado en la fabricación de placas de circuito impreso de múltiples capas

Autores: Laisupannawong, Teeradech; Intiyot, Boonyarit; Jeenanunta, Chawalit

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Modelo de programación lineal entera mixta y heurística para la programación a corto plazo del proceso de prensado en la fabricación de placas de circuito impreso de múltiples capas


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Placa de circuito impreso
Fabricación
Elaboración
Ensamblaje
Pruebas
Programación

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 23

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Las principales etapas de fabricación de placas de circuito impreso (PCB) son el diseño, la fabricación, el ensamblaje y la prueba. Este documento se centra en la programación del proceso de prensado, que es una parte del proceso de fabricación de una PCB de múltiples capas y es una nueva aplicación ya que nunca ha sido investigada en la literatura. Se presenta una nueva formulación de programación lineal mixta entera (MILP) para la programación a corto plazo del proceso de prensado. La función objetivo es minimizar el tiempo de ejecución de todo el proceso. Además, también se presenta una heurística de prensado de PCB de tres fases (3P-PCB-PH) para la programación a corto plazo del proceso de prensado. Para ilustrar el modelo MILP propuesto y 3P-PCB-PH, se resuelven los problemas de prueba generados a partir de los datos reales adquiridos de una empresa de PCB. Los resultados muestran que el modelo MILP propuesto puede encontrar un horario óptimo para todos los problemas de tamaño pequeño y mediano, pero solo puede hacerlo para algunos problemas de gran tamaño utilizando el solucionador CPLEX dentro de un límite de tiempo de 2 horas. Sin embargo, la 3P-PCB-PH propuesta podría encontrar un horario óptimo para todos los problemas que el MILP podría encontrar usando mucho menos tiempo computacional. Además, también puede encontrar rápidamente un horario casi óptimo para otros problemas de gran tamaño que el MILP no pudo resolver de manera óptima.

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