Browsing by Author "Vera Andreo, Jorge"

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Intertemporal stochastic sawmill planning : modeling and managerial insights
    (2015) Lobos Ruiz, Alfonso Andrés; Vera Andreo, Jorge; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Los modelos de optimización y simulación han sido usados por más de cincuenta años en la industria forestal. En esta área, al igual que en otras, estos modelos han apoyado la toma de decisiones en problemas de planificación de distinta índole y que involucran distintos períodos de tiempo. Una complejidad inherente a tomar decisiones que involucran períodos distintos de tiempo es el cómo garantizar la consistencia de las decisiones, es decir, que cuando sean llevadas a la práctica no impliquen grandes costos extras a la empresa y que está pueda garantizar un nivel de servicio adecuado. En este trabajo se estudiará un problema de aserradero donde se deben encargar troncos para ser usados en los próximos cuatro meses de producción, los que luego serán cortados para cumplir con las demandas semanales por tablas que tenga agendadas la empresa. El problema de consistencia está en que los troncos encargados diferirán de los que serán recibidos, y sin importar este hecho la empresa deberá satisfacer las demandas incurridas, ya sea pidiendo insumos extras, externalizando trabajo o negociando un atraso en la entrega de parte de las demandas.Este trabajo presenta distintos modelos de optimización estocástica de dos etapas que resuelven el problema de aserradero y que se diferencian en cómo modelan la interacción de inventarios, y en los diversos patrones de cortes que pueden usar en un tronco para producir distintas tablas. Para comparar como las diferencias entre los modelos afectarían en una operación real se utilizó un modelo de horizonte rodante con el que se pudo simular años de operación y para el cuál fue necesario crear escenarios de demandas de tablas y de incertidumbre en el suministro de troncos. Los resultados muestran como disminuye el costo de la operación al estar disponibles más patrones de corte para cada tronco y las diferencias en el comportamiento de compra de los troncos al usarse distintas formas de modelar la interacción de inventarios.
  • Thumbnail Image
    Item
    Production planning in complex agricultural environments : the wine case
    (2023) Monardes Concha, Carlos; Vera Andreo, Jorge; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    La planificación de la producción es un proceso crítico en la gestión y la toma de decisiones de las industrias. La toma de decisiones se lleva a cabo en diferentes niveles de decisión (estratégico, táctico y operativo) y con incertidumbre, lo que genera variabilidad en la productividad y, por tanto, dificultades en el proceso de planificación. La agroindustria, en particular, presenta importantes desafíos para la planificación de la producción, debido a diversos factores que generan variabilidad. Sin embargo, el desarrollo de técnicas de optimización para la planificación de la producción en esta industria se encuentra en etapas incipientes y, de hecho, existen atractivas oportunidades para su aplicación. En Chile, la agroindustria representa el 10% de sus exportaciones, siendo la industria vitivinícola uno de sus principales sectores. De hecho, Chile mantiene un reconocimiento mundial en el sector vinícola; su producción ha estado entre las diez más importantes en los últimos nueve años. El proceso de elaboración del vino incluye la vendimia, la molienda, la maceración y la fermentación. Estas etapas son fundamentales en la producción de vino y están sujetas a variabilidad. Además, la limitada capacidad de recursos en el proceso de producción de vino crea un escenario atractivo para aplicar modelos de investigación operativa. Este proyecto de tesis propone desarrollar una metodología de modelización y resolución para planificar la producción en agricultura, especialmente en el sector vitivinícola. Como caso de aplicación, se propone modelar y resolver dos problemas tácticos/operativos: (i) planificar el transporte de uva y mosto entre plantas de producción, y (ii) asignar lotes de uva cosechada a las cubas de fermentación, considerando la incertidumbre presente sobre la pluviometría, y las fechas de vendimia. La metodología propuesta implica la aplicación de técnicas de optimización como la Programación Entera y la Programación Estocástica, el desarrollo de modelos y un Sistema de Apoyo a la Toma de Decisiones. Las fuentes de incertidumbre y los diferentes escenarios que pueden presentarse en el sistema vitivinícola requerirán diferentes estrategias para tratar la variabilidad en la toma de decisiones. Los resultados demuestran que la Investigación Operativa puede apoyar la toma de decisiones en la industria vitivinícola, mejorando la gestión de las operaciones con decisiones informadas.