Linear programming-based optimization of semiconductor production lines: an advanced electronics manufacturing case study
DOI:
https://doi.org/10.47633/wfbtsz93Keywords:
Bottlenecks, operations research, process improvement, production gains, resource allocationAbstract
This theoretical-applied article aims to illustrate how operations research, through linear programming models, can improve production planning in a plant affected by bottlenecks in several of its lines. The analyzed company shows inefficient utilization of its critical resources, which generates delays, overload at certain workstations, and a reduction in its ability to respond to demand variability. In response to this situation, a linear programming model for aggregate production planning is developed, considering machine capacities, labor availability, processing times, and demand constraints by product family. The model is formulated in standard notation and solved using the linear programming modules of RStudio, to compare ease of modeling and quality of the generated reports. The results of the model show an increase in the utilization of critical resources and a reduction of bottlenecks in the main production lines by redistributing workloads across machines and periods.
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References
Aguirre Pozo, C. G. (2017). Análisis situacional de control de la eficiencia operativa de una empresa. RECIMUNDO: Revista Científica de la Investigación y el Conocimiento, 1(4), 266–279.
Arce-Villalobos, K., Arias-Castro, A., González-Jiménez, Y., Hernández-Ugalde, K., & Mora-Barrantes, J. C. (2021). Evaluación del impacto ambiental de una planta de lácteos en Costa Rica. Revista Tecnología en Marcha, 34(3), 83–95. https://doi.org/10.18845/tm.v34i3.4919
Ballesteros Riveros, D. P., & Ballesteros Silva, P. P. (2004). La Logística Competitiva y la administración de la cadena de suministros. Scientia et Technica, 1(24), 201–206.
Berrones-Sanz, L. D., González-Peña, E. C., Lámbarry Vilchis, F., & Rocha Lona, L. (2020). Estudio de los efectos de las condiciones laborales de los conductores de autotransporte en la cadena de suministro en México. Dirección y Organización, 87–98. https://doi.org/10.37610/dyo.v0i71.580
Blanco Obando, E. (2019). Reconversión productiva y condiciones de vida de la población rural en Costa Rica, 1990-2018. Revista de ciencias sociales, 165, 15–27.
Campos Quispe, L. F. (2020). Diseño e implementación de una interface usuario-máquina basada en visión computacional para automatizar la selección de frutos cítricos según la forma, tamaño, color y defectos externos [Tesis de magíster, Pontificia Universidad Católica del Perú]. https://tesis.pucp.edu.pe/server/api/core/bitstreams/aef12673-59de-4058-9b8a-89a1b09b50db/content
Cardoso Espinosa, É. O. (2023). Student assessment of their mathematical education in a postgraduate course in administration. Apertura, 15(2), 36–53. https://doi.org/10.32870/Ap.v15n2.2413
Castellón Zelaya, L. A. (2018). Análisis del proceso de medición de cargas de trabajo en el Instituto Nacional de aprendizaje –INA- Costa Rica. InterSedes, 18(38). https://doi.org/10.15517/isucr.v18i38.32671
Espinoza Ramirez, J. L. (2019). Análisis, diagnóstico y propuesta de mejora en la línea de ensamble del proceso de producción de grupos electrógenos utilizando las herramientas de la metodología TLS (Teoría de las restricciones “TOC” – Lean Manufacturing – Six Sigma). http://hdl.handle.net/20.500.12404/13290
Medina Chacón, E., & Illada García, R. (2015). Heurística para el balance de líneas de ensamble con consideraciones ergonómicas. Ingenieria Industrial, 14(1), 23–35.
Mendoza, M. (1994). Técnicas de observación directa para estudiar interacciones sociales infantiles entre los Toba. Runa: archivo para las ciencias del hombre, 21(1), 241–262.
Oldenburg Basgal, D. M. (2008). Gerencia de proyectos. Visión de futuro, 10(2), 175–191.
Orozco-Crespo, E., Sablón-Cossío, N., Rodríguez-Sánchez, Y., González-Garzón, J. C., & Sánchez-Galván, F. (2021). Secuenciación de operaciones por simulación en la empresa Puntadas, S.G. Revista Tecnología en Marcha. https://doi.org/10.18845/tm.v34i1.4823
Ortiz Porras, J. E. (2022). Modelo de gestión para la aplicación de herramientas Lean Manufacturing para la mejora de la productividad en una empresa de confección de ropa antiflama de Lima – Perú [Universidad Nacional Mayor de San Marcos]. hhttps://hdl.handle.net/20.500.12672/17736
Ramírez Peña, M. (2021). Análisis de la sostenibilidad de la cadena de suministro de la construcción naval en su adaptación a la industria 4.0 (p. 1) [Http://purl.org/dc/dcmitype/Text, Universidad de Cádiz]. https://dialnet.unirioja.es/servlet/tesis?codigo=303285
Robles, E. A. (2021). Crecimiento de la productividad total de los factores en Costa Rica e inestabilidad macroeconómica. Revista de Ciencias Económicas, 39(1), 1–24. https://doi.org/10.15517/rce.v39i1.47622
Salas, S. D., Mena, D. R., & Domínguez, C. R. (2023). Guía para la elaboración de trabajos fin de grado y trabajos fin de máster en psicología y ciencias afines. Volumen 2. Dykinson. https://dialnet.unirioja.es/servlet/libro?codigo=940998
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