Segunda Entrega Investigacion DE Operaciones 21 PDF

Preview

Summary

POLITECNICO GRAN COLOMBIANO INSTITUCIÓN UNIVERSITARIAINGENIERÍA INDUSTRIALINFORME TÉCNICORED NACIONAL DE TRANSPORTE DE GAS NATURALINTEGRANTESAngie Hasbleidy García Sánchez Cód. Estud: 100210594Claudia Fernanda Hernández Goyeneche Cód. Estud: 100236484Gustavo Alberto González Camelo Cód. Estud: 10012...

Description

POLITECNICO GRAN COLOMBIANO INSTITUCIÓN UNIVERSITARIA INGENIERÍA INDUSTRIAL

INFORME TÉCNICO RED NACIONAL DE TRANSPORTE DE GAS NATURAL

INTEGRANTES Angie Hasbleidy García Sánchez Cód. Estud: 100210594 Claudia Fernanda Hernández Goyeneche Cód. Estud: 100236484 Gustavo Alberto González Camelo Cód. Estud: 100124365 Jaime Hernán Ortega Pineda Cód. Estud:100253686

TUTOR AGUILAR TRIANA FRANKLIN

INVESTIGACION DE OPERACIONES

2021

INTRODUCCIÓN ........................................................................................................................................... 3 ANÁLISIS ESTADÍSTICO GAS NATURAL. ........................................................................................................ 4 MODELO DE RED .......................................................................................................................................... 6 ANÁLISIS DEL ARTICULO............................................................................................................................... 7 ANÁLISIS ARTICULO 2.1 MODELO ................................................................................................................ 8 ANÁLISIS ARTICULO 2.2 ............................................................................................................................. 10 GLOSARIO: ................................................................................................................................................. 11 WEBGRAFIAS: ............................................................................................................................................ 11

Introducción

El contenido de este documento está dirigido al cómo a partir de la interpretación del artículo integrated Lot Sizing in Serial Supply Chains with Production Capacities, podemos fortalecer nuestros conocimientos y habilidades analíticas, para contribuir al crecimiento de una compañía, teniendo en cuenta las diferentes áreas que intervienen. En una cadena de suministro básica se considera insuficiente, que las decisiones de producción, inventario y transporte se analicen con una única o dos variables de forma aislada de las otros, pues se ha demostrado, con pruebas sustanciales que la integración de estas puede conducir a considerables aumentos en la eficiencia y la eficacia. Para explicar ello, en este documento se aplicará el modelo del problema de tamaño de lote multinivel con capacidades de producción (MLSP-PC) a la empresa Transportadora de Gas Internacional TGI S.A ESP como una solución al problema de abastecimiento de Gas Natural Vehicular, en adelante GNV, en la ciudad de Bogotá. Presentaremos los antecedentes de la empresa y los datos utilizados para la aplicación del modelo. En segundo lugar, se detallará la propuesta de modelo logístico y el paso a paso de este, donde se expone la representación de la red de MLSP-PC de abastecimiento para la aplicación del modelo. Por último, se analiza el modelo, los resultados obtenidos y las conclusiones del mismo. .

Análisis estadístico gas natural.

Con la información suministrada, podemos generar una gráfica con la cual podemos interpretar que la demanda a lo largo del tiempo ha tenido un crecimiento notorio, esto quiere decir que para el año 2016 continuará aumentando. Ahora vamos a analizar mes a mes para que de esta manera podamos tener una información más clara del pronóstico para el año siguiente en cada uno de los meses, este mismo análisis lo realizaremos con el área de producción. Con la información brindada, logramos establecer el modelo de suavización exponencial simple, con el cual conseguimos la siguiente información.

Después de observar los gráficos generados por los pronósticos podemos interpretar que, a comparación de los años anteriores se evidencia un aumento, tanto en el área de demanda como de producción y podemos recalcar que, en los últimos tres meses del año 2016, tanto en demanda como producción hay un incremento considerable a diferencia de los meses anteriores. Teniendo en cuenta lo anterior los parámetros son los siguientes: ➢ costo de iniciar la orden de producción en un periodo de tiempo determinado($us) ➢ costo del transporte en cada nivel correspondiente a un periodo determinado (us$/giga BTU) ➢ periodos del horizonte de planeación. (meses). Variables de decisión. ➢ Cantidad de GVN a producir en los campos de producción (Giga BTU/mes) ∗ Yt

➢ Cantidad de GVN transportada del nivel lal nivel l + 1 ∗ Xlt ➢ Cantidad de GVN en inventario en el nivel l al terminar un periodo determinado Ilt Modelo de red Variables: • • • • • •

𝑃𝑖 : Costo de producción 𝐼𝑖𝑙 : Costo de inventario 𝐶𝑖 : Costos de transporte desde Cusiana 𝐴𝑖 : Costos de transporte Cusiana -Apaiy 𝑌𝑖 : Costos de transporte Apaiy 𝑑𝑖 : Demanda de periodo

Al manejar este modelo de red podemos realizar diferentes análisis y cálculos en aspectos como, la planeación, ejecución y control de las actividades, en este caso contribuye al control en el inventario y procesos de distribución. Cabe mencionar que en el modelo de red cada una de las flechas representa las variables de decisión, mientras los círculos representan los estados del modelo, la información que tenemos en cuenta para la implementación del modelo, son campos de producción, gaseoducto cusina Apiay, gaseoducto Apaiy- Bogotá y la distribución en Bogotá.

Análisis del articulo En análisis al artículo, se puede determinar un problema de dimensionamiento, al querer incurrir en el modelo de cadena de suministro en serie. Este modelo se define como el modelo estándar para analizar, evaluar y optimizar los procesos que se desarrollan a lo largo de la cadena de valor. Una cadena de suministro requiere mantener una visión general, adaptarse y realizar constantes mejoras para facilitar el flujo de mercancías del fabricante al cliente y optimizar las estructuras. La cadena de suministro se divide en procesos empresariales y categorías de procesos que definen las mejores prácticas. Esta estructura estandarizada permite analizar todos los flujos de información, financieros y de mercancías de la cadena de valor desde una perspectiva interempresarial. Basándose en el análisis de los datos, las empresas pueden planificar a corto, medio y largo plazo, aumentar la eficacia de la gestión de la cadena de suministros y coordinar y comparar los procesos entre proveedores, fabricantes y clientes. Al tener presente la información brindada, podemos analizar según el artículo, en cuanto al problema de dimensionamiento llevado al campo de transporte y distribución, implica distintos tipos de variables que van desde la producción, el almacenamiento en el punto de fabricación y el transporte hacia los diferentes niveles o centros de distribución. Se deben tener presente los costos y la capacidad de abastecimiento de la cadena. Para este modelo propuesto abordaremos la programación lineal a partir de las distintas variables con el fin de encontrar una solución la cual minimice los costos que se generan para la compañía. Variables: X1 : Cantidad producida X2 : Cantidad transportada -

Restricciones de flujo de entrada: X11 + I11 = Y1 + I00

-

Restricciones de balance de inventario: X13 + I13 = X21 + I00

-

Flujo de Salida: D1 + I41 = X31 + I00

-

Capacidad máxima de producción: Y1 ≤ B1

-

Restricción de no negatividad: Yt ≥ 0; X tt ≥ 0; Itt ≥ 0

Análisis articulo 2.1 Modelo Una de las ideas centrales del artículo 2.1 es el transporte o el traslado del producto en los diferentes niveles, principalmente puede ser almacenado en el nivel del fabricante luego puede transportarse a cualquier almacén de los diferentes niveles, pero hay que tener en cuenta que cuando llega el almacén final los productos se transportan al minorista. También podemos mencionar que en cada periodo t el minorista se enfrenta a una demanda no negativa, la cual podemos representar de la siguiente manera, dt > 0, también podemos identificar la capacidad de producción del fabricante en el periodo t como bt. Contamos con un total de niveles, los cuales se identifican con la letra L, en dichos niveles se encuentran incluidos, el fabricante, el minorista y almacenes intermedios ( L-2). Hay que tener en cuenta la siguiente información relacionada a las funcione: •

• •

Para cada periodo t= 1t……..T Coste de producción dada por la función: pt ℝ+ → ℝ+ Los costos de transporte de nivel l a nivel l+1 están dados por la función: 𝑐𝑡𝑙: ℝ+ → ℝ+ (l=1…. L) Los costos de inventario están dados por la función: 𝑙 + + ℎ𝑡 : ℝ → ℝ (𝑙 = 1 … 𝐿)

El MLSP-PC se representa con la siguiente forma, en ella podemos identificar, función objetivo, variables y restricciones 𝐥 𝐥 𝐥 𝐥 𝐥 Min: ∑𝐓t=1 (𝐏𝐭(𝐘𝐭) + ∑𝐥−𝟏 𝐥=𝟏 𝐂𝐭(𝐗 𝐭 ) + ∑ 𝐥=𝟏 𝐡𝐭 (𝐈𝐭))

Sujeto a:

• • • • • • • •

l , t=1,….,T, Xtl + It−1

l , t = 1, … . , T; l = 2, … , L − 1 Xtl + Itl = Xtl−1 + It−1 L dt + ItL = XtL−1 + It−1 , t=1,….., T,

YT ≤ bt , t = 1, … … , T, I0l = 0, l = 1, … … , L,

(1) (2) (3) (4) (5)

Yt ≥ 0, t = 1, … . . T

Xtl ≥ 0, t = 1, … … , T; l = 1, … . . , L − 1

Itl ≥ 0, t = 1, … … , T; l = 1, … , L,

Donde 𝒀𝒕 representa la cantidad producida en el periodo t 𝑿𝑡 es la cantidad enviada de nivel L a nivel L+1 en periodo t.

Restricciones: (1-3). Modelan el equilibrio entre la entrada, el almacenamiento y la salida en los niveles de fabricante, almacen y minorista endada periodo

(4). Corresponde la cantidad de produccion de cada periodo (5). Nivel de inventario inicial son igual a cero. Los algoritmos desarrollados se pueden implementar o aplicar en un esquema de horizonte rodante1, en el cual se resuelven nuevas instancias de lotes y se implementa parcialmente sus soluciones optimas. Ahora definimos 𝑑𝑡𝑠 demanda acumulada de periodos 𝒅𝒕𝒔 {

∑ 𝒔𝑻=𝒕 𝒅𝒕 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝒕 = 𝟏, … . 𝒔; 𝒔 = 𝟏, … . 𝑻 𝟎

Para garantizar la varialidad de P asumiremos que la demanda acumulada en los primeros periodos t no puede excer la capacidad de produccion total. 𝑡

𝑑1𝑡 ≤ ∑ 𝑏𝑡 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑐𝑎𝑑𝑎 𝑡 = 1, … . . 𝑇 𝑇=1

Tambien podemos modelar el MLSP-PC como un problema de flujo de red de costo minimo. Podemos definir una red con una sola fuente 0, nodos de transbordo T (1t) nodos de envio en el nivel de produccion (nivel 1, t=1…T) nodos de transbordo (1t) en cada uno de los niveles de almacen (t=1,….T; l =2 …l-1) y T demanda nodos (l,t) con demanda 𝑑𝑡 al nivel minorista (nivel L, t=1….T) finalmente la viabilidad de nodo 0 tiene un suministro de unidades 𝑑1𝑡 , en la figura ilustrada para el nivel L=3, red de MLSP-PC. L3 y T=4 (nivel3, periodo 4). Con esta representacion facilitara el analisis de la estructura de los puntos extremos de la region factible de (p)

Análisis articulo 2.2 Podemos decir que el problema de ELSP es solucionable en tiempo de polinomio3 (tiempo de cálculo) en la longitud del horizonte temporal2 Cuando las cantidades de producción están presentes obtenemos el llamado problema de tamaño de lote4 capacitado (CLSP), a diferencia del ELSP no capacitado, se sabe que este problema es difícil en muchos casos especiales. Podemos decir que un caso que permite un algoritmo de tiempo polinomio, se da cuando las capacidades de producción son estacionarias, esto quiere decir que suceden en ciertos tiempos. Podemos tomar de referencia a Zangwill, quien estudio la versión no capacitada del MLSP-PC, y desarrollo un algoritmo de programación dinámica que un polinomio, tanto en el horizonte de planificación5 como en el número de niveles. Posteriormente proponemos un modelo de 3 niveles en el que el primer y tercer nivel son etapas de producción y el segundo nivel es una etapa de transporte. Hay que tener en cuenta los costos lineales de la retención de inventario que aumenta con el nivel de la cadena de suministro y los costos de producción lineales en ambos niveles 1 y 3. Los costos de transporte en el segundo nivel son de carga fija o de forma cóncava general y se supone que satisfacen una condición de motivos no específicos, pero si se elimina las decisiones de producción del tercer nivel se reduce el problema a un modelo de 2 niveles pero se mantiene la estructura de función del coste del modelo de 3 niveles. Para los costes de transporte de carga fija proponen un algoritmo O(T4 ) para resolver el modelo y para los costes cóncavos proponen un algoritmo O(T8) para resolver dicho modelo.

Glosario: 1. Horizonte rodante: consiste en definir un periodo base y planificar regularmente el inicio de cada periodo 2. Horizonte temporal: el plazo de tiempo total que comprende nuestro análisis para un numero de periodos definido 3. Polinomio: es una expresión algebraica donde intervienen varios números y letras relacionadas mediante sumas, multiplicaciones y/o potencias. 4. Problema de tamaño de lote: es aquel en el que el tamaño de la orden de producción y su programación se determina de tal forma que la demanda sea satisfecha a tiempo minimizando costos. 5. Horizonte de planeación: Es el plazo de tiempo que se requiere para concebir, desarrollar y completar, en Ing. Es a veces llamado planeación estratégica

Webgrafias: https://www.ionos.es/digitalguide/online-marketing/vender-en-internet/modelo-scor/ https://www.academia.edu/28381675/TRABAJO_FINAL_INVESTIGACI%C3%93N _DE_OPERACIONES_I_TODAS_LAS_UNIDADES_ https://www.redalyc.org/jatsRepo/852/85244549004/html/index.html#:~:text=Un%2 0problema%20b%C3%A1sico%20de%20tama%C3%B1o,mantenimiento%20de% 20inventarios%20%5B3%5D. https://www.revistalogistec.com/index.php/scm/administracion-deinventarios/item/599-planificacion-deproduccion#:~:text=Por%20esta%20raz%C3%B3n%2C%20se%20recomienda,(ej emplo%2C%2016%20semanas)....