Construcción de una metodología macro para la determinación y clasificación de los criterios cualitativos en la cadena de abastecimiento

Ingeniero (a) IndustrialPregrad

Diseño de una metaheurística GRASP para el problema de la programación de la producción en una empresa del sector cerámico bajo un entorno Distributed Permutation Flow Shop with Flowline Elegibility, que minimice la tardanza total teniendo en cuenta la importancia del producto y del cliente

Este proyecto de investigación tiene como objetivo resolver el problema de programación de la producción en una industria del sector cerámico cuyo objetivo es la minimización de la tardanza total. Este problema tiene lugar en una empresa líder en revestimientos de pisos y paredes, donde la tardanza total hace referencia al tiempo de retraso total de un trabajo entregado después de las fechas negociadas con los clientes. En la actualidad, la compañía presenta altos niveles de incumplimiento con respecto a la fecha de entrega de los pedidos de fabricación, lo que se refleja en 935 días de retraso total durante el primer trimestre del año. Este retraso se puede mejorar a través de diferentes técnicas de ingeniería para la programación de la producción, creando así una mejor solución como se evidencia en estudios científicos anteriores. El sistema estudiado es un Distributed Permutation Flow Shop with Flowline Elegibility (DPFSFE) que considera la importancia de los productos y los clientes. Para resolver el problema, se propone un modelo de programación lineal entera mixta en una primera etapa. Posteriormente, debido a que se considera un problema NP-Hard, se diseñó e implementó una metaheurística GRASP hibridizada con las metodologías PAES y AHP. Para evaluar el impacto de la técnica propuesta, los resultados se compararon con los obtenidos con la implementación de la regla de despacho Apparent Tardiness Cost with Setups (ATCS). La metaheurística propuesta mejora la programación real de la compañía en un 67% y es un 76% mejor en comparación con la regla ATCS, en términos de tardanza total.This research project aims to solve the scheduling problem in an industry of the ceramic sector which objective is the minimization of total tardiness. This problem takes place in a leading floor and wall covering company, where the total tardiness refers to the total delay time of a job delivered after the dates negotiated with customers. At present, the company presents high non-compliance levels with respect to the date of delivery of manufacturing orders , reflected in 935 days of total tardiness during the first quarter of the year. This delay can be improved through different engineering techniques for production scheduling, thus creating a better solution as evidenced in previous scientific studies.The system studied is a Distributed Permutation Flow Shop with Flowline Elegibility (DPFSFE) that considers products and customers importance. To solve the problem a mixed integer linear programming model is proposed in a first stage. Later, due to the NP- hardness of the problem, with a GRASP metaheuristic hybridized with PAES and AHP methodologies was designed and implemented. In order to evaluate the impact of the proposed technique, the results were compared with those obtained with the implementation of the dispatching rule Apparent Tardiness Cost with Setups (ATCS). The proposed metaheuristic improves the actual scheduling of the company in a 67% and is a 76% better in comparison with ATCS rule, in terms of total tardiness.Ingeniero (a) IndustrialPregrad

Une méthode de tri multicritère multi-périodes pour la sélection de projet en contexte d'incertitude

RÉSUMÉ: Dans les dernières années, le gouvernement du Québec a souligné l'importance de la prise de décision dans un contexte de développement durable et de lutte contre les changements climatiques. L'évaluation des projets dans ce contexte devrait prendre en considération l'équilibre entre les critères économiques, sociaux et environnementaux à court, moyen et long terme. De plus, ces évaluations peuvent être imprécises et tâchées d'incertitude. Les problèmes de décision dans ce contexte sont complexes et caractérisés par les trois aspects suivants, à savoir l'aspect multicritère, l'aspect temporel et l'incertitude. Or, la plupart des méthodes multicritères sont statiques et seules quelques rares méthodes traitent l'aspect temporel des évaluations. En effet, des recherches récentes ont développé des méthodes multicritères multi-périodes de rangement mais au meilleur de notre connaissance, aucune méthode de tri multicritère multi-périodes ne fut développée à date. L'objectif de ce mémoire est de proposer une méthode de tri multicritère multi-périodes dans un contexte d'incertitude pour l'évaluation de la durabilité des projets. La méthode proposée est constituée de deux phases d'agrégation multicritère et d'agrégation multi-périodes. La première phase consiste à conduire les simulations Monte Carlo et à appliquer la méthode SMAA-Tri pour affecter à chaque période le projet à une des catégories prédéfinies. Ensuite, la phase d'agrégation multi-périodes propose d'agréger les résultats obtenus dans chaque période pour arriver à une affectation à la fois multicritère et multi-périodes. La méthode proposée a été appliquée dans le contexte d'aménagement forestier durable. Un projet d'aménagement spécifique qui consiste à implanter un plan de protection spécifique pour l'habitat du caribou a été trié selon un ensemble de critères évalués sur l'horizon de régénération de la forêt de 150 ans. L'incertitude a été simulée par 10000 simulations Monte Carlo à chacune des 30 périodes. Les résultats de cette application démontrent que la méthode proposée permet de généraliser la méthode SMAA Tri au contexte multi-périodes et aboutit à des résultats intéressants. -- Mot(s) clé(s) en français : Sélection de projet, Méthodes de tri multicritère, évaluations multi-périodes, Monte Carlo, incertitude, développement durable. -- ABSTRACT: In the last years, the government of Quebec emphasized sustainable and robust decision making in the context of climate change. Projects evaluation in this context must take into consideration the balance between economic, social and environmental criteria, over the short, medium and long term. Furthermore, decision criteria may be imprecise or uncertain. Decision-making problems in this context are complex and characterized by multi-criteria, temporal and uncertainty aspects. Yet, the majority of the multi-criteria methods are static and only few methods deal with temporal evaluations. In fact, recent studies proposed multi-criteria multi-period ranking methods but to the best of our knowledge, there is no multi-criteria multi-period sorting method proposed yet. The general objective of this research is to propose a multi-criteria multi-period sorting method in the context of uncertainty to be used for sustainability evaluations of projects. The proposed method is composed of two phases, the multi-criteria aggregation phase, and the multi-period aggregation phase. The aggregation phase consists of conducting the Monte-Carlo Simulations and applying the SMAA-TRI method at each period in order to sort the project in one of the predefined categories. Then, the multi-period aggregation proposes to aggregate the results obtained at each period in order to get a global sorting result. The proposed method is applied in the context of sustainable forest management. A particular project of forest management, that aims to implement a specific protection plan for the caribou habitat, is sorted according to a set of criteria evaluated over the regeneration forest horizon of 150 years. Uncertainty has been simulated with 10 000 Monte-Carlo simulations over 30 periods. The results of this application show that the proposed method generalizes the SMAA-TRI method to the multi-period context and provides interesting results. -- Mot(s) clé(s) en anglais : Project selection, multi-criteria sorting methods, multi-period evaluations, Monte Carlo, uncertainty, sustainable development

Análisis de los aspectos cualitativos que afectan la cadena de abastecimiento agroindustrial de la palma de aceite

Ingeniero (a) IndustrialPregrad

Adquisición de capital intelectual mediante sistemas de información geográfica y geomarketing: aplicaciones en la localización de instalaciones

El objetivo general de la tesis doctoral es analizar y proponer el uso de Sistemas de Información Geográfica y Técnicas de Geomarketing para mejorar los niveles de capital (incrementando su Capital Intelectual) de las organizaciones, en especial de pequeñas y medianas empresas (PYMES), a través de una mejora en los procesos de toma de decisiones relacionada con la elección de la ubicación física de sus instalaciones. En primer lugar y partiendo de que la Gestión del Conocimiento (Knowledge Management) y el Capital Intelectual constituye un pilar básico para muchas organizaciones, esta Tesis Doctoral analiza documentación especializada en este campo de investigación, incluyendo, por una parte, el estado del arte relacionado con la gestión del conocimiento y el capital intelectual, y por otra, como el uso de los Sistemas de información adecuados para cada organización permiten el desarrollo de ello, particularizando en los modelos teóricos de localización de instalaciones, que es una de las decisiones estratégicas más importantes que debe tomar una empresas, centrándose la tesis en PYMES y Microempresas. Se plantea y analiza estado actual de los sistemas de información en las organizaciones, con especial atención al uso de los Sistemas de Información Geográfica (SIG), y su integración con técnicas básicas de Geomarketing que mejoren los procesos de toma de decisiones, y con ello su capital intelectual. Por tanto, con este objetivo se presentan dos modelos para optimizar la localización de instalaciones en empresas. En ambos modelos se ha dado un enfoque basado en los problemas de cobertura, de forma que se trata, en todo momento, de maximizar el número de potenciales clientes que estuvieran dentro del área de influencia de las instalaciones propias. Los modelos presentados han sido validados haciendo uso de Sistema de Información Geográfico ArcGIS, y tomando datos reales de una extensa área urbana de la ciudad de Murcia de una extensión aproximada de 1,5 Km. El primer modelo presentado trata de seleccionar la localización de una nueva instalación en una organización. Para ello, se analiza la localización actual del resto de instalaciones (propias y de otras organizaciones del sector), así como de las alternativas de localización existentes, de forma que mediante un proceso iterativo de evaluación de alternativas, se llega a la mejor solución posible en términos de optimización. El segundo modelo presentado trata de seleccionar aquella instalación, dentro de un conjunto de instalaciones existentes, que deba ser eliminada (al objeto de reducir costes y/u optimizar recursos) de forma que el impacto negativo derivado de dicha eliminación sea mínimo en términos de cobertura del resto de instalaciones de la propia empresa. Los resultados obtenidos en los casos reales analizados, cuya información se presenta de forma detallada en términos numéricos y gráficos, muestran claramente cómo es posible que cualquier emprendedor que inicie una actividad económica (microempresa o PYME), así como aquellas que estén ya en funcionamiento, pueden controlar el tamaño de la organización desde el punto de vista del número de establecimientos, en base a estos procedimientos.Ingeniería, Industria y ConstrucciónAdministración y Dirección de EmpresasTurism

Integral analysis method - IAM

This paper presents the theoretical foundations of the new integral analysis method (IAM), and its application to a facility location problem. This methodology integrates the cardinal and ordinal criteria of combinatorial stochastic optimization problems in four stages: definition of the problem, cardinal analysis, ordinal analysis and integration analysis. The method uses the concepts of stochastic multicriteria acceptability analysis (SMAA), Monte Carlo simulation, optimization techniques and elements of probability. The proposed method (IAM) was used to determine optimal locations for the retail stores of a Colombian coffee marketing company.Multiple criteria analysis Multiple objective programming Combinatorial optimization Simulation Integral analysis method

An approach to the integral optimization of investment portfolios

A comprehensive approach to the optimization of financial portfolios is provided by the Integral Analysis Method (IAM), which comprises four steps: The description of the problem is followed by three mathematical steps, namely, cardinal analysis, ordinal analysis and integration analysis, which allow simultaneously involving ordinal and cardinal variables in an optimization problem. The cardinal analysis uses the L_1 risk model, which is enriched by the inclusion of a stochastic constraint on the successful performance forecast attributed to each of the shares that make up the investment portfolio. This bound, however, does not alter the linear nature of the model. The Ordinal analysis includes expert opinions on the reputation of each company as a qualitative criterion. This completes two of the most relevant aspects of the investment portfolio optimization problem: success probability (assessed through the cardinal analysis) and business reputation (assessed through the ordinal analysis). By resorting to Stochastic Multicriteria Acceptability Analysis, the integration analysis allows obtaining indicators that jointly evaluate the variables resulting from the two previous analyses. As a validation process, IAM was applied to simulated data