Modelos Avanzados de Optimización para la Gestión Eficiente de Procesos de Producción

En la actualidad, la industria se desenvuelve en mercados globales con una creciente competitividad, donde, independientemente de su tamaño y del sector de actividad involucrada, debe conciliar la satisfacción de sus clientes con la alta exposición a presiones, exigencias de calidad, márgenes de rentabilidad cada vez más estrechos y una elevada eficiencia económica. Estas tendencias han determinado que la gestión de soporte de las actividades de manufactura y distribución de bienes industriales se transforme en un área clave dentro de las organizaciones. Las compañías necesitan utilizar los recursos disponibles de una manera eficiente y mejorar continuamente sus procesos para tener una respuesta más rápida y efectiva ante las posibles variaciones del mercado. Las empresas no sólo deben administrar sus procesos internos, sino que también deben disponer de mejores soluciones logísticas para lograr importantes ventajas competitivas a través de (i) una reducción de los costos, (ii) una mayor capacidad de reacción ante los cambios permanentes de la demanda, (iii) una mejor utilización de los recursos, (iv) un incremento de la productividad, (v) un mayor grado de satisfacción del cliente y, no menos importante, (vi) una reducción en el impacto ambiental.En particular, en el contexto industrial moderno, las decisiones que hacen a la gestión y operación de una empresa deben ir acompañas de herramientas computacionales cada vez más eficientes, de manera de auxiliar a los procesos de toma de decisiones. Por esta razón, en las últimas décadas, los esfuerzos por perfeccionar las técnicas de modelado de procesos industriales se han focalizado en el desarrollo de metodologías eficientes para dar solución a los problemas de programación de operaciones (?scheduling?) de mediano y corto plazo. A lo largo de los capítulos de la tesis se propone el análisis y desarrollo de herramientas computacionales, basadas en técnicas de optimización de tipo riguroso y heurístico, para dar soporte al problema de programación de operaciones en diferentes tipos de procesos productivos, los cuáles se caracterizan por ser complejos y de gran escala. En la primera parte de la tesis, se presentan y analizan diferentes enfoques alternativos de optimización exacta para encontrar el mejor programa de producción para una industria que se dedica a la construcción de grandes barcos. Dicho proceso productivo agrega una complejidad adicional al considerar operaciones de ensamblado. Las metodologías propuestas están basadas en modelos de Programación Matemática Lineal Mixta-Entera ("Mixed-Integer Linear Programming", MILP) con dominio de tiempo continuo. El principal objetivo de la compañía es minimizar el tiempo total requerido para producir y ensamblar todas las partes que integran cada barco.A continuación, los modelos matemáticos utilizados para la resolución del problema de programación de operaciones en la industria naval, son tomados como base para el desarrollo de un algoritmo de descomposición que tiene como principal objetivo proporcionar soluciones ?rápidas? y de buena calidad a problemas complejos de programación de operaciones de escala industrial en sistemas de manufacturas de tipo flow shop flexibles. Se lleva a cabo un análisis comparativo entre ambos tipos de metodologías de solución propuestas: (i) basadas en métodos rigurosos de optimización, y (ii) basadas en técnicas de descomposición. Posteriormente, se integran las decisiones de programación de las operaciones de piso de planta de entornos industriales de tipo job shop flexibles, con decisiones de rediseño, a través de una estrategia de solución basada en formulaciones matemáticas MILP. De este modo, no sólo se determina el mejor programa de operaciones, sino que se evalúan reconfiguraciones factibles que permiten aumentar la eficiencia del uso de los recursos de sistemas de manufactura flexible.La potencialidad de las metodologías presentadas se evalúa a través de la resolución de diferentes instancias de casos de estudio reales de gran escala vinculados a la industria naval, que sirven de base, tanto para evaluar la eficiencia computacional de las formulaciones propuestas y la calidad de las soluciones halladas, como también para realizar un análisis comparativo de las contribuciones de este trabajo de tesis. Por último, se presenta una formulación matemática MILP basada en una representación discreta del tiempo, para modelar y optimizar las decisiones operativas en procesos que presentan un consumo intensivo de energía eléctrica y que operan en mercados diarios de precios de energía sensibles a los períodos de tiempo, es decir, que varían hora a hora. El modelo matemático propuesto tiene como principal objetivo determinar el programa de operaciones (?schedule?) óptimo de manera predictiva, para un horizonte de planificación determinado, estableciendo los modos de operación y los niveles de producción de plantas dedicadas a la separación de aire, de manera de satisfacer la demanda y al mismo tiempo, minimizar el costo energético total. Es importante mencionar que, el enfoque de optimización presentado está basado en una novedosa representación del proceso de transición de estados de operación, involucrados en este tipo de plantas, lo que permite obtener una herramienta capaz de considerar eficientemente las fluctuaciones de los precios del mercado y al mismo tiempo, optimizar las decisiones operativas correspondientes a los procesos de consumo intensivo de energía, requiriendo un mínimo esfuerzo computacional. Este modelo es aplicado a un caso de estudio real de escala industrial con el fin de mostrar su alta eficiencia y robustez. Asimismo, cabe destacar que, diversos modelos de simulación y metodologías híbridas, se han desarrollado como trabajo de investigación, en el marco de esta tesis doctoral, para hacer frente al problema de ?scheduling? de casos de estudios reales. En particular, se han propuesto diferentes enfoques de simulación de eventos discretos como herramientas para la toma de decisiones de procesos industriales, las cuales permiten determinar ?schedules? eficientes y evaluar posibles inversiones, nuevas políticas de operación, diferentes estrategias de reingeniería de procesos, entre otros. Sin embargo, por razones de espacio y organización, no se presentan en detalle en esta tesis. Dichas contribuciones se pueden encontrar en diferentes reportes científicos que se detallan más adelante.Las nuevas herramientas desarrolladas, junto con los resultados obtenidos, a lo largo de este trabajo de investigación, han sido presentadas en diversos congresos internacionales referentes en el área de ingeniería de procesos y sistemas, y divulgados a través de publicaciones en revistas científicas nacionales e internacionales de alto impacto y en capítulos de libros.Fil: Basán, Natalia Paola. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentin