Modelo de costos óptimo para el diseño de interiores comerciales ambientalmente sostenibles

Es un hecho: crear interiores comerciales ambientalmente sostenibles genera ventajas que favorecen la salud humana y el medio ambiente. Así mismo permiten reducir costos de servicios y de mantenimiento en las instalaciones. La construcción es uno de los sectores que más contribuye al crecimiento económico del país, pero que a su vez genera efectos ambientales negativos que inciden altamente en el aspecto financiero debido a sus elevados costos de sostenibilidad. El modelo de optimización que se presenta en este proyecto busca reducir esos impactos negativos. Se ha diseñado inicialmente como un modelo piloto para la empresa Proyectar GDC, dedicada a la gerencia, diseño y construcción urbanística, con miras a ser utilizado en proyectos posteriores. Es aquí donde surge el interés de investigar cómo lograr interiores comerciales ambientalmente sostenibles evaluando el costo óptimo para alcanzarlo.Ingeniero (a) IndustrialPregrad

Organización : Administración de operaciones por medio de sus caracteristicas de planeación, programas y asigación de personal

El presente trabajo de seminario de graduación para optar al título en licenciado en administración de empresa, en donde se presenta el tema organización y su subtema administración de operaciones, por medio de sus características de planeación, programas y asignación de personal. Este trabajo tiene como objetivo general explicar la administración de operaciones, por medio de sus características de la planeación, programas y asignación de personal; como objetivo específico se definen las características de la planeación agregada, examinar los programas maestros de producción, comprender la programación de producción y asignación de personal. La base teórica que sustenta la administración de operaciones es una herramienta que permite valorar el desempeño de la producción tales como la importancia planeación, el proceso de planeación, el plan maestro de producción programación de la producción que ayudaran a las empresas En la metodología empleada, se manejaron procedimientos lógicos y de investigación tales como sitios web que nos ayudaron a conocer los procesos de programación maestra; los componentes de ejecución la planeación de operaciones es una herramienta con la cual una empresa busca un equilibrio entre productos y la capacidad entre los distintos niveles. Las técnicas e instrumentos de recolección de datos utilizados que se presentan es a través de la recepción conceptual en documentos las cuales son analizadas de manera que pueda ser útil para las organizaciones Estos aspectos de la administración de operaciones han sido abordados desde una perspectiva general que ayude a las organizaciones a mejorar su plan estratégico de operaciones

Planificación de actividades silvícolas en plantaciones forestales usando programación lineal entera mixta

En la presente investigación se plantea un problema de planeación operativa desde la organización de cuadrillas de trabajo hasta la toma de decisiones en un horizonte operativo en cuanto a qué actividades realizar, dónde y cuándo realizarlas. Para esta investigación, se utilizará la metodología de secuenciación o Job Scheduling que permite la asignación de recursos para realizar un conjunto de tareas en un horizonte de tiempo determinado y así optimizar el recurso. Las actividades forestales en Colombia, especialmente en silvicultura, no tienen un manejo desde la Investigación de Operaciones IO. Generalmente son actividades planeadas desde la experiencia y conocimiento de Supervisores, Técnicos e Ingenieros. Es por ello por lo que en este trabajo se plantea un modelo de Programación Lineal Entera que permita planear las actividades silvícolas y tomar las mejores decisiones. Esta planeación permitirá maximizar la eficiencia de las operaciones y minimizar los costos en el corto plazo. Para el desarrollo de la investigación, se planteó como objetivo la implementación de un modelo que permita secuenciar las operaciones silvícolas, optimizando los tiempos de las cuadrillas de trabajo. Seguido de 4 objetivos específicos que se pensaron para el enfoque de la investigación. En este sentido se estructuró un modelo conceptual con dos componentes, el primero es un modelo de datos implementado en una base de datos relacional, el cual proporciona toda la información que requiere el segundo componente, el modelo de secuenciación de las operaciones silvícolas. En el segundo componente se evaluaron dos modelos de secuenciación, el primero con programación entera mixta o PEM y el segundo el algoritmo de ramificación y acotamiento más conocido por sus siglas en inglés Branch and Bound, ambos métodos de solución cumplieron los objetivos planteados en la investigación.In the following research we outline a problem in the operative planning system from the organization of work crews to the decision making in an operational horizon as to what activities to perform, when to perform them and at what time to perform them. For this research, the sequencing or Job Scheduling methodology will be used, which allows the allocation of resources to perform a set of tasks in each period and thus optimize the resource. Forestry activities in Colombia, especially in Silviculture, are not managed from Operations Research OR. Generally, these activities are planned from the experience and knowledge of Supervisors, Technicians and Engineers. That is why this work proposes an Integer Linear Programming model that allows planning forestry activities and making the best decisions. This planning will maximize the efficiency of operations and minimize costs in the short term. For the development of the research, the objective was the implementation of a model that allows sequencing the silvicultural operations, optimizing the time of the work crews. Followed by 4 specific objectives that were designed for the research approach. In this sense, a conceptual model was structured with two components, the first is a data model implemented in a relational database, which provides all the information required by the second component, the sequencing model of silvicultural operations. In the second component, two sequencing methods were evaluated, the first one with mixed integer programming with a solver or PEM and the second one with the Branch and Bound heuristic, both methods met the objectives of the investigation.MaestríaMagíster en Investigación Operativa y EstadísticaTabla de Contenido Capítulo 1 ..............................................................................................................................1 1. Introducción a la Investigación....................................................................................1 1.1 Justificación............................................................................................................3 1.2 Objetivos.................................................................................................................5 1.3 Objetivo General....................................................................................................5 1.4 Objetivos Específicos.............................................................................................5 1.5 Metodología ............................................................................................................6 Capítulo 2 ..............................................................................................................................9 2. Estado del Arte. .............................................................................................................9 2.1 Antecedentes...........................................................................................................9 2.2 Aspectos de la Planificación y el Manejo Forestal. ...........................................10 2.3 La investigación de operaciones en el Manejo Forestal (problemas relacionados)....................................................................................................................12 2.4 Estado del Arte de los modelos de optimización y secuenciación en Forestal 14 2.4.1 Modelos de optimización en Forestal.............................................................14 2.4.2 El Algoritmo de Secuenciación. .....................................................................17 2.4.3 Análisis de los documentos ............................................................................19 Capítulo 3. ...........................................................................................................................23 3. Modelo de secuenciación de operaciones de silvicultura .........................................23 3.1 Planteamiento del problema. ..............................................................................23 3.1.1 Descripción de la operación ...........................................................................23 3.1.2 Periodos de inicio y de finalización de las operaciones. ................................24 3.1.3 Datos de entrada .............................................................................................25 3.1.4 Variable de decisión .......................................................................................25 3.1.5 Objetivo de la modelación..............................................................................25 3.1.6 Rendimientos y costos por operación-categoría.............................................26 3.1.7 Cálculo de Tro y Cro tiempo y costos de la operación......................................26 3.2 Componentes del Modelo. ...................................................................................28 3.3 Modelo de datos de operaciones de silvicultura................................................28 3.4 Modelo matemático de secuenciación de tareas................................................29 3.4.1 Ejemplo de secuenciación con PEM ..............................................................29 3.4.2 Variables de decisión......................................................................................32 3.4.3 Función objetivo.............................................................................................32 3.4.4 Restricción de inicio .......................................................................................33 3.4.5 Restricción de entrega a tiempo......................................................................33 3.4.6 Restricciones del orden de las tareas o restricciones disyuntivas...................33 3.4.7 Tipos de las variables .....................................................................................33 3.4.8 Dimensión del problema PEM. ......................................................................33 3.5 Método alternativo de secuenciación con Branch and Bound..........................34 3.5.1 Variables del método B&B.............................................................................35 3.5.2 Descripción del algoritmo ..............................................................................35 3.5.3 Cálculo de los períodos de inicio y finalización.............................................36 3.5.4 Representación del algoritmo .........................................................................37 3.5.5 Ejemplo de secuenciación con B&B ..............................................................40 Capítulo 4. ...........................................................................................................................42 4. Método de solución......................................................................................................42 4.1 Flujo de Trabajo ..................................................................................................42 4.1.1 Actualización de tablas patrimoniales y de Contratación...............................42 4.1.2 Configuración del Proyecto............................................................................43 4.1.3 Definición de lotes y operaciones...................................................................43 4.1.4 Generación de informes y archivos................................................................44 4.1.5 Actualización de lotes y operaciones .............................................................44 4.1.6 Configuración del Solver................................................................................44 4.1.7 Ejecución de la Secuencias con PEM y B&B ................................................45 4.2 Modelo de Datos...................................................................................................47 4.2.1 Información de la base de datos patrimonial..................................................47 4.2.2 Información de la Operación Forestal ............................................................47 4.2.3 Categorías y rendimientos..............................................................................47 4.3 Modelo de optimización matemática PEM de secuenciación de operaciones de silvicultura .......................................................................................................................49 4.3.1 Datos de entrada. ............................................................................................52 4.3.2 Parámetros del Modelo...................................................................................52 4.3.3 Determinación del M o valor de expansión....................................................53 4.4 Heurística Branch and Bound, Ramificación y Acotamiento..........................55 Capítulo 5. ...........................................................................................................................59 5. Implementación y Análisis de Resultados.................................................................59 5.1 Implementación del Modelo de Datos................................................................59 5.1.1 Patrimoniales y filtros para un Proyecto.........................................................59 5.1.2 Tablas de código.............................................................................................60 5.1.3 Tabla de Usuario.............................................................................................61 5.1.4 Tablas generadas con SQL (Structured Query Language).............................62 5.1.5 Vistas generadas con SQL..............................................................................63 5.2 Consolidados del Modelo de Datos para Sevilla ...............................................64 5.2.1 Jornales totales................................................................................................64 5.2.2 Tiempo en días ...............................................................................................65 5.2.3 Precios Totales de la Operación .....................................................................65 5.2.4 Cumplimiento de especificaciones de la operación........................................66 5.3 Consideraciones en la implementación de la solución con PEM.....................66 5.3.1 Periodos de modelado.....................................................................................66 5.3.2 Análisis de resultados de la Vista Secuencia..................................................67 5.3.3 Selección del n, número de “lotes – operaciones” a secuenciar.....................69 5.3.4 Configuración parámetros del Solver.............................................................70 5.3.5 Secuenciación de las operaciones por cuadrilla .............................................71 5.3.6 Empalme entre ejecuciones para diferentes períodos de tiempo....................72 5.4 Resultados de las simulaciones del prototipo Sevilla........................................74 5.4.1 Comparación con programación tradicional...................................................74 5.4.2 Información y ventajas que proporciona el modelo .......................................76 5.5 Implementación de la heurística B&B. ..............................................................79 5.5.1 Comparación de PEM con CBC y B&B ........................................................79 5.5.2 Comparación de los tiempos de proceso ........................................................83 Capítulo 6. ...........................................................................................................................85 6. Conclusiones ................................................................................................................85 6.1 Conclusiones generales........................................................................................85 6.2 Aportes de la investigación..................................................................................86 6.3 Trabajos futuros, sugerencias.............................................................................87 7. Referencias...................................................................................................................8

Análisis socioeconómico de la efectividad del plan anual de nutrición en los niños y niñas de la comuna Río Otún de la ciudad de Pereira 2008 - 2011 mediante un modelo de optimización

Se realizó un modelo de programación lineal entera para optimizar los costos asociados al plan de nutrición anual de la comuna del río Otún en la ciudad de Pereira sometida a restricciones de disponibilidad de recursos y limitantes de la contratación del Plan. Este modelo se subdividió en dos subploblemas: el primero busca la disminución de los costos de alimentación de acuerdo al tipo de necesidad nutricional y el segundo busca realizar la mejor asignación de horarios de elaboración de dichas raciones. Al resolver este modelo utilizando el software GAMS se obtuvo una disminución en el costo total del programa del 13%

Un modelo de segmentación de Financiadores de la Salud en Argentina: Propuesta de descuentos diferenciales para maximizar el acceso a los medicamentos de alto precio

El mercado de medicamentos de alto precio está integrado por laboratorios a nivel mundial que llevan a cabo la investigación y desarrollo de tratamientos encaminados a mejorar la salud de los pacientes y ampliar la cobertura por parte de sus clientes, los financiadores. Su objetivo se da en un contexto de constante transformación y con competencia cada vez más intensa. En Argentina, además, hay gran fragmentación en la cobertura de la salud, con más de 441 organismos públicos y privados que se ocupan de financiar la salud de la población con beneficiarios de características demográficas y epidemiológicas muy dispares entre sí. En este trabajo se busca reflejar una posible transformación en la toma de decisiones sobre el precio de comercialización de los mencionados productos farmacéuticos a los distintos financiadores de salud en Argentina, a partir de una propuesta de segmentación. Esta propuesta culmina en un modelo de diferenciación de precios, un mecanismo que busca resolver la presencia de inequidad en el acceso a los tratamientos innovadores. Para trabajar en el problema de negocio, se utiliza la metodología CRISP DM3. En ese marco, se describe en profundidad el negocio, las herramientas y datos disponibles para encarar el análisis, las distintas metodologías y métricas de performance. Por último, se propone un posible plan de implementación. El trabajo indaga en las variables que hoy definen la cobertura o rechazo de los productos por los financiadores y el criterio en los descuentos para cada financiador. Luego, organiza a los distintos financiadores en clústeres, utilizando métodos de machine learning. La mejor performance es de 0.40. en promedio, en anchura de silueta, y se obtiene al seleccionar una estrategia mixta de segmentación para dos subtipos de patologías: K-means clustering para el portfolio de enfermedades de baja incidencia y Agglomerative Hierarchical Clustering para patologías oncológicas. Con esos segmentos, luego se presenta una propuesta de implementación de precios diferenciales, a través de un ejercicio de optimización lineal entera. Si bien la estrategia sugerida por este proyecto no provee un modelo diferencial, basado en valor, para la determinación de los precios de los medicamentos para cada paciente, se pretende plantear un primer paso en el camino hacia esa situación. La generación de un mecanismo innovador, basado en datos e información del mundo real para definir la asignación de descuentos, podría implicar un acceso más temprano y universal a los productos innovadores y, a la vez, garantizar un nivel sustentable de retornos para las compañías farmacéuticas

Aplicaciones de la Programación Lineal: El Problema de Transporte

En este trabajo se analiza una herramienta muy útil para la toma de decisiones en cualquier organización: la programación lineal. Comprende la planificación de actividades, realizando una asignación eficiente de los recursos escasos entre fines alternativos. Es por ello que se utiliza en múltiples áreas: producción, asignación de tareas, logística, marketing, mezclas, gestión de carteras,... Dentro la gestión y organización de una empresa, se puede aplicar, entre otros fines, para que las empresas aumenten sus beneficios, que disminuyan sus gastos o incluso para conseguir la asignación más eficiente de horarios. Se considera en este proyecto el problema de transporte, que tiene en cuenta los costes de transporte, parte importante de los gastos de algunas empresas, y, en concreto, se estudia el caso de una empresa del sector agrícola.Universidad de Sevilla. Grado en Finanzas y Contabilida

Apoyo Cuantitativo a las Decisiones

Las condiciones de competitividad en que las empresas actualmente desarrollan sus actividades, así como los mayores niveles de complejidad, fruto de la realidad económica del mundo en general, dieron lugar a que el proceso de toma de decisiones ya no pueda desarrollarse aisladamente y con base intuitiva solamente. Los Métodos Cuantitativos en este sentido, resultan una poderosa herramienta para ayudar al decisor racional en la difícil tarea de tomar decisiones. El propósito de este libro es facilitar el aprendizaje de los Métodos Cuantitativos, Investigación de Operaciones o Ciencia de la Administración, a los alumnos de carreras universitarias de grado relacionadas con las ciencias económicas e ingenierías. Su contenido responde ampliamente a los programas vigentes en esas carreras.Fil: Carignano, Claudia E. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Alberto, Catalina Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina

Aplicación de programación lineal para la asignación de horarios en el Instituto Eugenio Paccely

Presenta un modelo matemático de asignación de horarios aplicando programación lineal, una herramienta de Investigación Operativa en el Instituto de Educación Superior Eugenio Paccely. El presente estudio permite maximizar el número de bloques para cada uno de los cursos. En consecuencia, da la asignación de dos horas seguidas de una misma materia con el fin de favorecer el proceso de aprendizaje de los estudiantes. Al mismo tiempo, beneficia los horarios de los docentes al reducir el tiempo libre entre clases, así como ajustar sus horarios. Este proceso trae como resultado un gran paso de optimización a uno de los problemas más comunes en la institución educativa, ya que la asignación se realiza cada vez que se inicie un nuevo ciclo académico. De manera que, este sea dos veces al año ya que cada ciclo es semestral, lo que genera dificultades que trae problemas a los estudiantes, a todos los profesores y al instituto

Programación lineal entera en el homogenizado de harina de pescado para optimizar utilidad, empresa La Chimbotana S.A.C. Chimbote – 2019

La presente tesis se realizó con el fin de encontrar una función objetivo que nos permita homogenizar las cantidades necesarias tanto de harina de pescado entero como harina residual respectivamente cumpliendo con los parámetros y requisitos de la harina SUPER PRIME, que nos brinda PRODUCE para así poder exportar sin tener ninguna complicación, teniendo en cuenta la información brindada por PRODUCE se diseñaron modelos matemáticos basados en la programación lineal entera usando el software WinQSB a fin de conseguir las cantidades optimas a mezclar en cuanto a las harinas de pescado entero y residual, ya que en un principio la empresa homogenizaba 0.95 toneladas de harina de pescado entero y 0.05 toneladas de harina de pescado residual. Durante el desarrollo en la presente tesis se identificó que el precio de venta de la harina SUPER PRIME es de $2050 dólares, también se identificó que el costo de producción por tonelada depende de cada tipo de harina de pescado y la utilidad por tonelada; en cuanto a la harina de pescado entero su costo por tonelada es de$ 1300 dólares y la harina de pescado residual su costo es de $800 dólares, obteniendo una utilidad en la homogenización de las harinas mencionadas anteriormente de$ 770 dólares por tonelada. Finalmente plasmando la información obtenida por el software WinQSB, se determina que las cantidades a homogenizar son de 0.9217 toneladas de harina de pescado entero y 0.0783 toneladas de harina de pescado residual obteniendo así una utilidad de $789.1304 dólares por tonelada, mediante la programación lineal entera se optimizo la utilidad en$ 19.1304 dólares por tonelada, por ende la propuesta resulta ser aceptable y rentable para la empresa La Chimbotana S.A.C

Theory of constraints and optimization as management tools for production scheduling. An application in furniture industry

URL del artículo en la web de la Revista: https://www.upo.es/revistas/index.php/RevMetCuant/article/view/2964La teoría de restricciones (TOC) es una filosofía de mejoramiento continuo, que se enfoca en el eslabón más débil de la cadena, para mejorar el desempeño del sistema productivo. El propósito de la investigación fue determinar la cantidades a fabricar de cada producto y su secuencia de producción en una industria mediana de muebles para cocinas y baños, a partir de los enfoques de la contabilidad del throughput de la TOC, y alternativamente la optimización, como la programación lineal. Se identificó como restricción (cuello de botella) del proceso productivo la etapa de mecanizado con una utilización del 193.71%, la cual se prevé mejore con la aplicación de la metodología de la TOC, incrementando las utilidades un 87.62 %. La contabilidad del throughput es una heurística apropiada, fácil de entender por parte de los gestores de la producción, y útil para soportar la toma de decisiones, aunque no siempre garantiza una solución óptima al problema de mezcla de producción. El procedimiento de mejora continua desarrollado en esta investigación se puede replicar en otras fábricas de muebles con las mismas características de operación de la empresa en estudio.The theory of restrictions (TOC) is a philosophy of continuous improvement, which focuses on the weakest link in the chain, to improve the performance of the production system. The purpose of the research was to determine the quantities to be made of each product and its production sequence in a medium furniture industry for kitchens and bathrooms, based on the accounting approaches of the TOC throughput, and alternatively optimization, such as linear programming. The machining stage was identified as a restriction (bottleneck) of the production process with a utilization of 193.71%, which is expected to improve with the application of the TOC methodology, increasing profits by 87.62%. Throughput accounting is a suitable heuristic, easy to understand by production managers, and useful to support decision making, although it does not always guarantee an optimal solution to production mix problem. The continuous improvement procedure developed in this research can be replicated in other furniture factories with the same operating features of the company under study.Universidad Pablo de Olavid