• Persoal do Centro de Investigación en Tecnoloxías Navais e Industriais (CITENI) do Campus Industrial de Ferrol e do Centro de Investigación en Tecnoloxías da Información e as Comunicacións (CITIC) da Universidade da Coruña (UDC) desenvolve un novo modelo de optimización para a planificación en estaleiros que inclúe, por primeira vez, a estratexia real de construción en bancada. 

• A investigación, publicada na prestixiosa revista International Journal of Production Research, presenta unha metodoloxía que permite un uso moito máis eficiente dos recursos dun estaleiro, á vez que reduce os tempos de montaxe dos buques.

Ferrol, 5 de agosto de 2025.- A fabricación de buques é un proceso complexo que require coordinar múltiples tarefas e recursos: desde a produción de pezas e a ensamblaxe e o equipamento de grandes bloques ata a montaxe final en bancada. Tradicionalmente, a planificación da produción realízase de forma manual e apóiase na experiencia do persoal técnico. Aínda que efectiva, esta metodoloxía impide avaliar con precisión a eficiencia das secuencias, prever colos de botella e adaptarse axilmente aos imprevistos do taller.

Limitacións reais como a dispoñibilidade de guindastres, o espazo para almacenar bloques intermedios ou a asignación de persoal especializado condicionan cada fase do proceso. Se non se xestionan ben, estas restricións poden xerar ineficiencias e alongar o proceso de fabricación do buque, o que eleva os custos do proxecto. Por iso, contar con ferramentas que optimicen esta planificación é chave para mellorar o uso dos recursos e reducir os prazos nos estaleiros modernos.

O reto de planificar un xigante

Darlle solución a este tipo de problemas, habituais na construción naval, é o obxectivo do modelo computacional desenvolvido por investigadores do Grupo Integrado de Enxeñaría (GII) da Universidade da Coruña (UDC), desde o Centro de Investigación en Tecnoloxías Navais e Industriais (CITENI) do Campus Industrial de Ferrol. A investigación foi publicada na revista científica International Journal of Production Research, editada por Taylor & Francis e clasificada no primeiro cuartil (Q1) da área de Enxeñaría Industrial.

Baixo o título “A constraint programming-based decomposition strategy for the block assembly scheduling problem in shipbuilding”, o artigo presenta unha estratexia de descomposición que optimiza tanto o plan de ensamblaxe dos bloques como o uso dos recursos no estaleiro. O modelo ten en conta restricións reais como a dispoñibilidade de medios técnicos e humanos, os prazos de entrega e a capacidade de almacenamento intermedio —coñecida como buffer—, e incorpora por primeira vez a secuencia real de montaxe en bancada, é dicir, como se organizará a ensamblaxe final do casco sobre a plataforma do estaleiro. Isto permite axustar a planificación á estratexia construtiva —xa sexa en fila, columna ou pirámide—, avaliar cal é a máis adecuada e adaptar o sistema de produción de acordo cos recursos dispoñibles e os obxectivos marcados.

O traballo forma parte da tese de doutoramento de Javier Pernas, quen asina a publicación xunto ao investigador Diego Crespo. Ambos desenvolven o seu labor no CITENI, ademais de participar nas liñas do Centro Mixto de Investigación UDC-Navantia (CEMI), orientadas ao desenvolvemento de solucións para mellorar a eficiencia na industria naval. Completa a autoría José A. Becerra, do Centro de Investigación en Tecnoloxías da Información e as Comunicacións (CITIC).

Planificar con lóxica... e con lóxica computacional

O modelo baséase nunha técnica coñecida como programación por restricións (Constraint Programming), que permite xerar automaticamente plans de traballo axustados a múltiples condicións reais: recursos compartidos, prazos de entrega, dispoñibilidade de persoal cualificado e —como novidade destacada— a capacidade limitada para almacenar bloques antes da súa ensamblaxe e da ensamblaxe do casco.

“O modelo non establece unha estratexia fixa de ensamblaxe: adáptase á que o estaleiro decida —xa sexa en fila, columna ou pirámide— e optimiza os recursos en cada caso”, explica Javier Pernas-Álvarez. “Ten en conta variables como o uso de guindastres, o espazo dispoñible para almacenar bloques ou os prazos de entrega, e ofrece a quen planifica datos obxectivos para decidir que priorizar: tempos, recursos ou ambos. Non decide por ninguén, pero achega criterios sólidos que axudan a tomar mellores decisións.”

Un dobre obxectivo

O modelo desenvolvido persegue un dobre obxectivo: reducir o tempo total de construción (makespan) e optimizar o uso dos recursos técnicos e humanos do estaleiro. Para logralo, incorpora un factor chave que outros modelos non consideraban: a capacidade real de almacenamento intermedio (buffer), é dicir, o espazo físico dispoñible para depositar os bloques antes da súa montaxe final na bancada.

“Unha das principais dificultades nos estaleiros é xestionar ese espazo de almacenamento. Se non se controla, fórmanse colos de botella que retardan o proceso”, explica Javier Pernas-Álvarez. “O noso modelo considera esta limitación para evitar acumulacións excesivas e garantir un fluxo de traballo equilibrado e continuo.”

Os experimentos realizados mostran que, sen unha xestión axeitada, poden chegar a acumularse ata nove bloques nun mesmo punto, o que xera conxestións e pode atrasar a produción. Con todo, ao integrar a capacidade real de almacenamento no modelo, lógrase reducir o uso do buffer ata nun 50 %, sen aumentar o tempo total de construción. Deste xeito, o sistema optimiza a planificación e mantén a eficiencia sen saturar os espazos dispoñibles.

Da teoría ao estaleiro

Como seguinte paso, o equipo traballa en integrar esta ferramenta con sistemas de simulación en tempo real, que permitan adaptar a planificación sobre a marcha ante interrupcións imprevistas, atrasos ou cambios de última hora na cadea de montaxe.

“Queremos combinar simulación e optimización para lograr unha planificación dinámica, que se axuste en tempo real aos posibles contratempos que xurdan durante o proceso de ensamblaxe, pasando de ter unha ferramenta táctica a unha operativa no día a día”, destaca o investigador.

Con esta evolución cara a unha planificación máis dinámica e adaptativa, o equipo do GII, desde o CITENI, dá un paso adiante na transferencia de coñecemento á contorna real do estaleiro. A ferramenta perfílase como un apoio estratéxico para a toma de decisións en produción, con potencial para mellorar a eficiencia operativa e reforzar a resiliencia ante imprevistos. Un avance que consolida a aposta por unha organización máis intelixente e áxil dos procesos industriais.

Javier Pernas Álvarez

Javier Pernas Álvarez é doutor en Enxeñaría Naval e Industrial e profesor axudante doutor na Universidade da Coruña (UDC). Forma parte do Grupo Integrado de Investigación en Enxeñaría (GII) e coordina a participación da UDC na liña de Xemelgo dixital de planta e proceso dentro da colaboración CEMI 22-25 Navantia-UDC, enfocada na integración de tecnoloxías dixitais para optimizar a fabricación e a construción naval.

Previamente traballou na Università degli Studi dei Genova, onde participou en proxectos de simulación aplicados á industria e a defensa. As súas principais áreas de investigación inclúen a modelaxe e a simulación, a simulación de eventos discretos, os xogos serios, a optimización de procesos industriais, os sistemas loxísticos e de fabricación, os xemelgos dixitais e as aplicacións en enerxía eólica mariña.

Colaborou con entidades como Navantia e a OTAN, aplicando técnicas de investigación de operacións, automatización e tecnoloxías dixitais emerxentes para mellorar sistemas industriais complexos.

Foto: Javier Pernas, autor principal do estudo, diante dunha figura do artigo onde se ilustran as estratexias de montaxe de bloques consideradas: en fila, en columna e en forma de pirámide.

Referencia: Pernas-Álvarez, J., Becerra, J. A., & Crespo-Pereira, D. (2025).

A constraint programming-based decomposition strategy for the block assembly scheduling problem in shipbuilding. International Journal of Production Research, 1–20. https://doi.org/10.1080/00207543.2025.2503465