Visión general
De qué trata este proyecto.
Recibirás 30 días de trabajos históricos (rutas, tiempos por máquina, fechas de entrega) y la regla heurística actual. Implementa Tabu Search con vecindario por inserción y por swap, lista tabú dinámica y aspiration criterion (criterio de aspiración). Mide makespan, retraso medio, número de tardanzas y tiempo de cómputo (objetivo ≤5 minutos por turno). Compara contra la heurística actual y, opcionalmente, contra una formulación MILP resuelta con tiempo limitado. Entrega el solver, un benchmark y un plan de integración MES.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Diseña un solver Tabu Search para job-shop scheduling que mejore el makespan y los retrasos frente a la heurística actual dentro del presupuesto de tiempo del turno.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Implementar Tabu Search con lista tabú dinámica y criterio de aspiración
- Modelar job-shop scheduling con múltiples máquinas y rutas
- Acotar el tiempo de cómputo a una ventana operacional real
- Diseñar la interfaz con un sistema MES existente
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosInvestigador en Aprendizaje Automático
Metaheurísticas aplicadas a scheduling industrial es trabajo recurrente para perfiles de investigación aplicada en automoción y operaciones.
Este proyecto afina
- tabu-search
- metaheuristics
- scheduling
Científico de Datos
Modelar JSSP con datos históricos reales prepara para el día a día del Data Scientist en manufactura.
Este proyecto afina
- scheduling
- operations-research
- metaheuristics
Arquitecto de Soluciones IA
El plan de integración MES con fallback es exactamente el tipo de pieza que diseña un AI Solutions Architect en planta.
Este proyecto afina
- mes-integration
- scheduling
- python