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    Optimización de Procesos en Centro de Distribución

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    Tesis (Ingeniero Industrial)RESUMEN: El presente trabajo, se desarrolla en un Centro de Distribución de materiales, ubicada en la comuna de Quilicura, región metropolitana; consiste en realizar una mejora en los procedimientos realizados en los procesos de recepción y despacho, utilizando un proceso de mejora continua. Con este enfoque se desea entregar, a la administración de la empresa, una poderosa herramienta que permita la visualización y el análisis de los procesos existentes en la planta y cómo se ven afectados por los cambios propuestos. En primer lugar se describe, el proceso de mejora continuo, indicando los puntos y objetivos más importantes a alcanzar. Segundo se muestra la metodología a seguir para poder lograr la implementación de la mejora. Posteriormente se identifican las distintas restricciones que impiden que los procesos se ejecuten de manera eficiente, y se orientan las soluciones basado en el proceso de mejora continuo para poder realizar su implementación.ABSTRACT: The present work, is developed in a Center of Distribution of materials, located in the commune of Quilicura, metropolitan region; the consists on carrying out an improvement in the procedures carried out in the reception processes and office, using a process of continuous improvement. With this focus it is wanted to surrender, to the administration of the company, a powerful , tool that allows the visualization and the analysis of the existent processes in the plant and how they are affected by the proposed changes. In the first place it is described, the continuous process of improvement, indicating the points and more important objectives to reach. Second the methodology is shown to continue to be able to achieve the implementation of the improvement. Later on the different restrictions are identified that they prevent that the processes are executed in an efficient way, and the solutions are guided based on the continuous process of improvement to be able to carry out their implementation

    Los usos de la optimización en una situación de selección

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    En el discurso Matemático Escolar la optimización es un proceso desprovisto de significaciones, procedimientos y argumentaciones, ya que existe una mayor centración en los objetos matemáticos utilizados en la aplicación de métodos de optimización que en sus usos. En este artículo se justifica la formulación de un Marco de Referencia de los usos de la optimización para valorar la justificación funcional que demandan otros dominios de conocimiento. De esta manera, se busca estrechar la distancia existente entre la matemática escolar y el cotidiano, con el fin de resignificar los usos de la optimización en el discurso Matemático Escolar

    Optimización dinámica y teoría económica

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    Presenta las técnicas matemáticas de optimización aplicadas al análisis económico y cubre los tópicos de programación matemática, optimización dinámica y teoría de juegos

    Car Sequencing Problem con flotas de vehículos especiales. Presentación

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    Car Sequencing Problem con demanda parcial incierta. Robustez en una multi-secuencia de vehículos mixtos.Partiendo del Car Sequencing Problem (CSP), introducimos el concepto demanda parcial incierta a través de la incorporación de Flotas de vehículos especiales en un plan de demanda. Tras resaltar las peculiaridades de una Flota y establecer las hipótesis de trabajo, proponemos un modelo de programación lineal entera mixta orientado a satisfacer el máximo número de restricciones CSP. Posteriormente, introducimos el concepto multi-secuencia de producción y proponemos funciones para medir su robustez. La versión robusta del CSP considera un conjunto de escenarios de la demanda para las Flotas y presenta funciones que miden el exceso sobre el requerimiento estándar de las opciones del CSP en planes de demanda, opciones concretas y ciclos de fabricación. Dichas funciones pueden emplearse como función objetivo en problemas de optimización y como métricas ante una muli-secuencia de producción concreta.Preprin

    Optimización matemática

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    En este artículo se presenta una síntesis de un curso breve ofrecido en la RELME 15, que a su vez fue un compendio de diversas experiencias del autor en la enseñanza de temas de optimización matemática, no sólo como parte de los cursos de planes de estudios universitarios, sino también como parte de un conjunto de temas especialmente seleccionados para capacitar a profesores de matemáticas o para trabajar extracurricularmente con jóvenes motivados por las matemáticas. En todos los casos, se logró el objetivo principal de estimular una perspectiva intuitiva para resolver problemas, que es fundamental en el quehacer matemático pero que muchas veces no se desarrolla adecuadamente por presentar prematuramente formalizaciones y métodos específicos. Se presentan problemas con diversos enfoques para su solución, se construyen significados con base en formalismos, se hacen contextualizaciones y generalizaciones y se da una idea del cálculo de variaciones y de la teoría de control

    Problem Understanding through Landscape Theory

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    In order to understand the structure of a problem we need to measure some features of the problem. Some examples of measures suggested in the past are autocorrelation and fitness-distance correlation. Landscape theory, developed in the last years in the field of combinatorial optimization, provides mathematical expressions to efficiently compute statistics on optimization problems. In this paper we discuss how can we use optimización combinatoria in the context of problem understanding and present two software tools that can be used to efficiently compute the mentioned measures.Ministerio de Economía y Competitividad (TIN2011-28194

    Identificación de los parámetros de un modelo dinámico de horno de arco eléctrico basándose en la naturaleza estocástica del mismo

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    En este documento se presenta un modelo de horno de arco eléctrico basado en su naturaleza no lineal y variante con el tiempo. Estas variaciones presentan un comportamiento estocástico en la longitud del arco eléctrico. A partir de dicho modelo de horno de arco eléctrico se plantea un método de optimización en dos pasos para estimar sus parámetros, tanto determinísticos como estocásticos. La optimización se desarrolla aplicando un algoritmo genético que usa como parámetro de ajuste el error medio cuadrático entre el voltaje obtenido del modelo y unos voltajes de referencia. En el primer paso de la optimización se estiman los parámetros deterministas, los cuales son fijados en el modelo del horno de arco eléctrico para desarrollar el segundo paso de optimización, que tiene como finalidad la estimación de la variable estocástica

    Reconfiguración óptima de redes de distribución empleando un Algoritmo Metaheurístico Híbrido: una Combinación entre los algoritmos genéticos y las hormigas león

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    En este documento se presenta una metodología para la reconfiguración de sistemas de distribución de energía eléctrica, donde se plantea un modelo matemático de optimización mono-objetivo que se resuelve mediante un algoritmo de optimización metaheurística en combinación con la solución de las ecuaciones de flujo de carga resultantes. La función objetivo corresponde a la minimización de las pérdidas de potencia activa en los conductores de la red, y considerando las características operativas clásicas de sistemas de distribución y que corresponden al balance de potencia en cada nodo y una configuración operativa radial. Como técnica de optimización metaheurística, se emplea una combinación entre la técnica mataheurística de optimización hormigas león y los algoritmos genéticos, ya que han mostrado gran eficiencia en problemas similares como el caso de la localización y dimensionamiento óptimo de generación distribuida y programación de mantenimientos en centrales de generación de energía, entre otros. Con la implementación de este algoritmo híbrido de optimización, se espera alcanzar los resultados reportados en la literatura especializada para el problema de reconfiguración óptima de alimentadores primarios de distribución energía. Para esto se emplean tres sistemas de prueba de 16, 69 y 70 nodos, respectivamente
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