En un momento en que la industria y la tecnología se encuentran en un constante cambio, también lo están nuestras ideas. Durante años de experiencia, éstas han ido evolucionando hasta crear nuevos conceptos y metodologías que se han puesto en práctica en una gran variedad de soluciones.
Estas soluciones tienen que resolver las necesidades más importantes de la industria, las cuales son complejas y tienen numerosas variables que influyen en su eficiencia. Entre estas variables se encuentran los recursos utilizados, la distribución de espacios, los tiempos de proceso, la demanda de pedidos, los costes o las prioridades de las tareas.
Entender las interacciones entre todas estas variables puede ser complicado, especialmente cuando no siguen relaciones lineales y desconocemos cómo un cambio puede influir en los procesos futuros.
Desde hace años, en la industria tenemos la capacidad de utilizar la Simulación para crear manualmente diferentes combinaciones de estas variables, evaluar los resultados y detectar patrones de comportamiento. Pero ¿qué pasaría si delegáramos esta tarea a una herramienta capaz de buscar de manera inteligente las combinaciones de variables que arrojen los mejores resultados?
Aquí es donde los algoritmos genéticos adquieren relevancia.
¿Qué son?
Se definen como un tipo de algoritmo de optimización heurística inspirado en el proceso de la selección natural, concebido por John Holland en la década de 1960. Estos algoritmos tienen la capacidad de probar diferentes escenarios y combinar aquellos que se acercan más a un objetivo predefinido, como minimizar costes o maximizar rendimientos. A lo largo de este proceso, van generando una “descendencia” de soluciones que cada vez se aproximan más a la solución óptima.
Su uso es interesante, ya que es un proceso automático que puede manejar gran cantidad de variables de entrada de manera sencilla, hace una búsqueda de soluciones de forma inteligente y explora escenarios que de entrada parecerían contraintuitivos.
Los enfoques híbridos que combinan estos algoritmos con tecnologías punteras como los Gemelos Digitales, permiten dar respuesta a grandes necesidades comunes en la industria.
El valor que aportan a la industria
Los algoritmos genéticos sirven especialmente para resolver necesidades de optimización compleja, encontrando la mejor solución dentro de un conjunto de posibilidades.
Por ejemplo, en la secuenciación o asignación de tareas, ¿en qué orden deberíamos preparar los pedidos para reducir los costes? Imaginemos que tenemos 20 pedidos para preparar. Podemos utilizar un algoritmo genético que pruebe diferentes secuencias de preparación y se aproxime rápidamente a la solución óptima. Si intentáramos realizar esta tarea manualmente, la cantidad de combinaciones posibles sería equivalente a 20 factorial, por lo que necesitaríamos supercomputadoras para poder probar todas las opciones.
Otro ejemplo podría ser determinar la cantidad de recursos necesarios, ¿cuántos vehículos deberíamos utilizar en una flota de distribución de mensajería para maximizar las entregas por hora y minimizar los costes y tiempos de entrega? En este caso, los algoritmos genéticos también podrían ayudarnos en la asignación de tareas para cada vehículo, generando automáticamente un plan de trabajo eficiente.
Además, también podríamos emplear algoritmos genéticos para determinar la distribución óptima de espacios, ¿cuál sería la disposición de los espacios en un hospital que minimice la distancia recorrida por los pacientes? O, ¿dónde deberíamos colocar las máquinas en una planta industrial para reducir los tiempos de espera?
Entre todas sus ventajas, destaca su versatilidad para ser aplicados a diversos tipos de necesidades, desde los más simples hasta los más complejos, así como la capacidad de descubrir las mejores soluciones en entornos cambiantes o con información incompleta, o la eficiencia identificando soluciones óptimas en un tiempo razonable. Sin embargo, todas estas funcionalidades presentan desafíos; por ejemplo, la complejidad de su implementación, que requiere de conocimientos específicos, o la elección de los parámetros adecuados, que influyen en el rendimiento del propio algoritmo. En resumen, los algoritmos genéticos son una forma rápida y eficaz de optimizar recursos, tiempo e inversión en cualquier entorno complejo, y una herramienta imprescindible en la digitalización de la industria.
