Modelo Basado en Escenarios para la Planificación Agregada de Producción. Caso de Estudio en una Empresa de Productos Químicos
En esta investigación tiene como objetivo el diseño de una herramienta de apoyo  a  los  procesos  de  toma  de  decisión  en  la planificación de la producción a mediano plazo a trav...
- Autores:
-
Mendoza, Gean Pablo
Vergara Rodríguez, Cesar Jose
Domínguez-Arrieta, Oscar Eduardo
Domínguez Canchila, Luz Mary
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/12271
- Palabra clave:
- modelling
uncertainty
scenarios
planning
planeación
modelación
incertidumbre
escenarios
- Rights
- openAccess
- License
- INGE CUC - 2021
| id |
RCUC2_314938ff977573b02625e13cecda4819 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/12271 |
| network_acronym_str |
RCUC2 |
| network_name_str |
REDICUC - Repositorio CUC |
| repository_id_str |
|
| dc.title.spa.fl_str_mv |
Modelo Basado en Escenarios para la Planificación Agregada de Producción. Caso de Estudio en una Empresa de Productos Químicos |
| dc.title.translated.eng.fl_str_mv |
Scenario-Based Model for Aggregate Production Planning. Case Study in a Chemical Company |
| title |
Modelo Basado en Escenarios para la Planificación Agregada de Producción. Caso de Estudio en una Empresa de Productos Químicos |
| spellingShingle |
Modelo Basado en Escenarios para la Planificación Agregada de Producción. Caso de Estudio en una Empresa de Productos Químicos modelling uncertainty scenarios planning planeación modelación incertidumbre escenarios |
| title_short |
Modelo Basado en Escenarios para la Planificación Agregada de Producción. Caso de Estudio en una Empresa de Productos Químicos |
| title_full |
Modelo Basado en Escenarios para la Planificación Agregada de Producción. Caso de Estudio en una Empresa de Productos Químicos |
| title_fullStr |
Modelo Basado en Escenarios para la Planificación Agregada de Producción. Caso de Estudio en una Empresa de Productos Químicos |
| title_full_unstemmed |
Modelo Basado en Escenarios para la Planificación Agregada de Producción. Caso de Estudio en una Empresa de Productos Químicos |
| title_sort |
Modelo Basado en Escenarios para la Planificación Agregada de Producción. Caso de Estudio en una Empresa de Productos Químicos |
| dc.creator.fl_str_mv |
Mendoza, Gean Pablo Vergara Rodríguez, Cesar Jose Domínguez-Arrieta, Oscar Eduardo Domínguez Canchila, Luz Mary |
| dc.contributor.author.spa.fl_str_mv |
Mendoza, Gean Pablo Vergara Rodríguez, Cesar Jose Domínguez-Arrieta, Oscar Eduardo Domínguez Canchila, Luz Mary |
| dc.subject.eng.fl_str_mv |
modelling uncertainty scenarios planning |
| topic |
modelling uncertainty scenarios planning planeación modelación incertidumbre escenarios |
| dc.subject.spa.fl_str_mv |
planeación modelación incertidumbre escenarios |
| description |
En esta investigación tiene como objetivo el diseño de una herramienta de apoyo  a  los  procesos  de  toma  de  decisión  en  la planificación de la producción a mediano plazo a través  de un modelo para la planeación agregada de la producción, cuando la demanda  es un parámetro con incertidumbre ajustado a una empresa productora y distribuidora de productos químicos para el aseo, ubicada en el municipio de Morroa – Sucre. El desarrollo de un plan de producción lleva consigo la determinación de parámetros que muchas veces poseen cierto grado de vaguedad, esto conlleva a que el personal a cargo de tomar dediciones asuma el manejo de esta incertidumbre. Esta técnica de planificación suele implicar una familia de productos similares, es decir, productos con similitudes en el proceso de producción, las habilidades requeridas, los materiales necesarios. En este estudio el modelo propuesto fue codificado en el software General Algebraic Modeling System (GAMS), obteniendo una solución en tiempos computacionales aceptables. La solución obtenida representa unos costos totales de producción $ 365’495,633 en el horizonte de planeación generando herramienta de planificación para la empresa en estudio con tiempos computacionales favorables. |
| publishDate |
2021 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2021-03-18 00:00:00 2024-04-09T20:17:50Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2021-03-18 00:00:00 2024-04-09T20:17:50Z |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2021-03-18 |
| dc.type.spa.fl_str_mv |
Artículo de revista |
| dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 |
| dc.type.content.spa.fl_str_mv |
Text |
| dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
| dc.type.local.eng.fl_str_mv |
Journal article |
| dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/ART |
| dc.type.version.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| dc.type.coarversion.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.issn.none.fl_str_mv |
0122-6517 |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/11323/12271 |
| dc.identifier.url.none.fl_str_mv |
https://doi.org/10.17981/ingecuc.17.2.2021.19 |
| dc.identifier.doi.none.fl_str_mv |
10.17981/ingecuc.17.2.2021.19 |
| dc.identifier.eissn.none.fl_str_mv |
2382-4700 |
| identifier_str_mv |
0122-6517 10.17981/ingecuc.17.2.2021.19 2382-4700 |
| url |
https://hdl.handle.net/11323/12271 https://doi.org/10.17981/ingecuc.17.2.2021.19 |
| dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.ispartofjournal.spa.fl_str_mv |
Inge Cuc |
| dc.relation.references.spa.fl_str_mv |
E. Demirel, E. C. Özelkan & C. Lim, “Aggregate planning with Flexibility Requirements Profile,” Int J Prod Econ, vol. 202, pp. 45–58, 2018. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.05.001 T. De Kok & K. Inderfurth, “Nervousness in inventory management: comparison of basic control rules,” Eur J Oper Res, vol. 103, no. 1, pp. 55–82, 1997. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(96)00255-X N. Tuomikangas & R. Kaipia, “A coordination framework for sales and operations planning (S&OP): Synthesis from the literature,” Int J Prod Econ, vol. 154, pp. 243–262, 2014. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2014.04.026 H.-M. Cho & I.-J. Jeong, “A two-level method of production planning and scheduling for bi-objective reentrant hybrid flow shops,” Comput Ind Eng, vol. 106, pp. 174–181, 2017. https://doi.org/10.1016/j.cie.2017.02.010 C.-C. Fang, M.-H. Lai & Y.-S. Huang, “Production planning of new and remanufacturing products in hybrid production systems,” Comput Ind Eng, vol. 108, pp. 88–99, 2017. https://doi.org/10.1016/j.cie.2017.04.015 S. A. Abass, M. A. Gomaa, G. A. Elsharawy & M. S. Elsaid, “Generalized production planning problem under interval uncertainty,” Egypt Informatics J, vol. 11, no. 1, pp. 27–31, 2010. https://doi.org/10.1016/j.eij.2010.06.004 A. Jamalnia, J.-B. Yang, D.-L. Xu, A. Feili & G. Jamali, “Evaluating the performance of aggregate production planning strategies under uncertainty in soft drink industry,” J Manuf Syst, vol. 50, pp. 146–162, 2019. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2018.12.009 S. A. Abass, M. A. Gomaa, G. A. Elsharawy & M. S. Elsaid, “Generalized production planning problem under interval uncertainty,” Egypt Informatics J, vol. 11, no. 1, pp. 27–31, 2010. https://doi.org/10.1016/j.eij.2010.06.004 S. P. Sethi, H. Yan, H. Zhang & Q. Zhang, “Optimal and hierarchical controls in dynamic stochastic manufacturing systems: A survey,” Manuf Serv Oper Manag, vol. 4, no. 2, pp. 133–170, 2002. https://doi.org/10.1287/msom.4.2.133.281 L. Jia & Y. Sheng, “Stability in distribution for uncertain delay differential equation,” Appl Math Comput, vol. 343, pp. 49–56, 2019. https://doi.org/10.1016/j.amc.2018.09.037 J. R. Galbraith. Designing organizations: An executive briefing on strategy, structure, and process. SF, CA, USA: Jossey-Bass, 1995. É. Gutiérrez, Á. I. Cadena, J. Montoya & F. Palacios, “Metodología de optimización para la toma de decisiones en la red de suministro de biodiesel en Colombia,” Cuad Adm, vol. 24, no. 43, pp. 59–87, . Disponible en https://revistas.javeriana.edu.co/index.php/cuadernos_admon/article/view/2601 F. S. J. De Carvalho, “Programación estocástica. Aplicación a la gestión de activos y pasivos,” Tesis doctoral, UCM, MAD, ES, 2018. Disponible en https://eprints.ucm.es/id/eprint/46219/1/T39542.pdf J. W. Escobar, “Rediseño de una red de distribución con variabilidad de demanda usando la metodología de escenarios,” Rev Fac Ing, vol. 21, no. 32, pp. 9–19, 2013. Disponible en https://revistas.uptc.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/1439 F. C. Lario, A. Rodríguez, J. P. García & L. F. Escudero, “Análisis y definición de Escenarios en programación estocástica para la Gestión de la Cadena de Suministros, en el sector del automóvil.,” presentado alIV CIO, SEV, ES, ETSI, 2001. Recuperado de http://hdl.handle.net/11441/46654 P. Schütz, A. Tomasgard & S. Ahmed, “Supply chain design under uncertainty using sample average approximation and dual decomposition,” Eur J Oper Res, vol. 199, no. 2, pp. 409–419, 2009. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2008.11.040 T. Santoso, S. Ahmed, M. Goetschalckx & A. Shapiro, “A stochastic programming approach for supply chain network design under uncertainty,” Eur J Oper Res, vol. 167, no. 1, pp. 96–115, 2005. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2004.01.046 H. M. Bidhandi & R. M. Yusuff, “Integrated supply chain planning under uncertainty using an improved stochastic approach,” Appl Math Model, vol. 35, no. 6, pp. 2618–2630, 2011. https://doi.org/10.1016/j.apm.2010.11.042 J. Kim, Y. Lee & I. Moon, “Optimization of a hydrogen supply chain under demand uncertainty,” Int J Hydrogen Energy, vol. 33, no. 18, pp. 4715–4729, 2008. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2008.06.007 M. D. Arango, C. Vergara & H. Gaviria, “Modelización difusa para la planificación agregada de la producción en ambientes de incertidumbre,” DYNA, vol. 77, no. 162, pp. 397–409, 2010. Disponible en https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/15910 A. Ramos, A. Alonso-Ayuso & G. Pérez. Optimización bajo incertidumbre. MAD, ES: UPCO, 2011. |
| dc.relation.citationissue.spa.fl_str_mv |
2 |
| dc.relation.citationvolume.spa.fl_str_mv |
17 |
| dc.relation.bitstream.none.fl_str_mv |
https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/download/221-233/3871 https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/download/221-233/4680 |
| dc.relation.citationedition.spa.fl_str_mv |
Núm. 2 , Año 2021 : (Julio-Diciembre) |
| dc.rights.spa.fl_str_mv |
INGE CUC - 2021 |
| dc.rights.uri.spa.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |
| dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| rights_invalid_str_mv |
INGE CUC - 2021 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf text/html |
| dc.publisher.spa.fl_str_mv |
Universidad de la Costa |
| dc.source.spa.fl_str_mv |
https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/221-233 |
| institution |
Corporación Universidad de la Costa |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/8afd8234-d947-44b5-b58b-76ebfd217ee1/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
08f40b2a6c130e2b6c70714a59359850 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio de la Universidad de la Costa CUC |
| repository.mail.fl_str_mv |
repdigital@cuc.edu.co |
| _version_ |
1828166843269906432 |
| spelling |
Mendoza, Gean PabloVergara Rodríguez, Cesar JoseDomínguez-Arrieta, Oscar EduardoDomínguez Canchila, Luz Mary2021-03-18 00:00:002024-04-09T20:17:50Z2021-03-18 00:00:002024-04-09T20:17:50Z2021-03-180122-6517https://hdl.handle.net/11323/12271https://doi.org/10.17981/ingecuc.17.2.2021.1910.17981/ingecuc.17.2.2021.192382-4700En esta investigación tiene como objetivo el diseño de una herramienta de apoyo  a  los  procesos  de  toma  de  decisión  en  la planificación de la producción a mediano plazo a través  de un modelo para la planeación agregada de la producción, cuando la demanda  es un parámetro con incertidumbre ajustado a una empresa productora y distribuidora de productos químicos para el aseo, ubicada en el municipio de Morroa – Sucre. El desarrollo de un plan de producción lleva consigo la determinación de parámetros que muchas veces poseen cierto grado de vaguedad, esto conlleva a que el personal a cargo de tomar dediciones asuma el manejo de esta incertidumbre. Esta técnica de planificación suele implicar una familia de productos similares, es decir, productos con similitudes en el proceso de producción, las habilidades requeridas, los materiales necesarios. En este estudio el modelo propuesto fue codificado en el software General Algebraic Modeling System (GAMS), obteniendo una solución en tiempos computacionales aceptables. La solución obtenida representa unos costos totales de producción $ 365’495,633 en el horizonte de planeación generando herramienta de planificación para la empresa en estudio con tiempos computacionales favorables.The objective of this research is to design a tool to support decision-making processes in medium-term production planning through a model for aggregate production planning, when demand is a parameter with uncertainty adjusted to a company that produces and distributes chemical products for cleaning, located in the municipality of Morroa - Sucre. The development of a production plan involves the determination of parameters that often have a certain degree of vagueness, this leads the personnel in charge of making decisions to assume the management of this uncertainty. This planning technique usually involves a family of similar products, i.e., products with similarities in the production process, the skills required, the materials needed. In this study the proposed model was coded in the General Algebraic Modeling System (GAMS) software, obtaining a solution in acceptable computational times. The solution obtained represents total production costs of $ 365'495,633 in the planning horizon, generating a planning tool for the company under study with favorable computational times.application/pdftext/htmlspaUniversidad de la CostaINGE CUC - 2021http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/221-233modellinguncertaintyscenariosplanningplaneaciónmodelaciónincertidumbreescenariosModelo Basado en Escenarios para la Planificación Agregada de Producción. Caso de Estudio en una Empresa de Productos QuímicosScenario-Based Model for Aggregate Production Planning. Case Study in a Chemical CompanyArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Inge Cuc E. Demirel, E. C. Özelkan & C. Lim, “Aggregate planning with Flexibility Requirements Profile,” Int J Prod Econ, vol. 202, pp. 45–58, 2018. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.05.001 T. De Kok & K. Inderfurth, “Nervousness in inventory management: comparison of basic control rules,” Eur J Oper Res, vol. 103, no. 1, pp. 55–82, 1997. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(96)00255-X N. Tuomikangas & R. Kaipia, “A coordination framework for sales and operations planning (S&OP): Synthesis from the literature,” Int J Prod Econ, vol. 154, pp. 243–262, 2014. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2014.04.026 H.-M. Cho & I.-J. Jeong, “A two-level method of production planning and scheduling for bi-objective reentrant hybrid flow shops,” Comput Ind Eng, vol. 106, pp. 174–181, 2017. https://doi.org/10.1016/j.cie.2017.02.010 C.-C. Fang, M.-H. Lai & Y.-S. Huang, “Production planning of new and remanufacturing products in hybrid production systems,” Comput Ind Eng, vol. 108, pp. 88–99, 2017. https://doi.org/10.1016/j.cie.2017.04.015 S. A. Abass, M. A. Gomaa, G. A. Elsharawy & M. S. Elsaid, “Generalized production planning problem under interval uncertainty,” Egypt Informatics J, vol. 11, no. 1, pp. 27–31, 2010. https://doi.org/10.1016/j.eij.2010.06.004 A. Jamalnia, J.-B. Yang, D.-L. Xu, A. Feili & G. Jamali, “Evaluating the performance of aggregate production planning strategies under uncertainty in soft drink industry,” J Manuf Syst, vol. 50, pp. 146–162, 2019. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2018.12.009 S. A. Abass, M. A. Gomaa, G. A. Elsharawy & M. S. Elsaid, “Generalized production planning problem under interval uncertainty,” Egypt Informatics J, vol. 11, no. 1, pp. 27–31, 2010. https://doi.org/10.1016/j.eij.2010.06.004 S. P. Sethi, H. Yan, H. Zhang & Q. Zhang, “Optimal and hierarchical controls in dynamic stochastic manufacturing systems: A survey,” Manuf Serv Oper Manag, vol. 4, no. 2, pp. 133–170, 2002. https://doi.org/10.1287/msom.4.2.133.281 L. Jia & Y. Sheng, “Stability in distribution for uncertain delay differential equation,” Appl Math Comput, vol. 343, pp. 49–56, 2019. https://doi.org/10.1016/j.amc.2018.09.037 J. R. Galbraith. Designing organizations: An executive briefing on strategy, structure, and process. SF, CA, USA: Jossey-Bass, 1995. É. Gutiérrez, Á. I. Cadena, J. Montoya & F. Palacios, “Metodología de optimización para la toma de decisiones en la red de suministro de biodiesel en Colombia,” Cuad Adm, vol. 24, no. 43, pp. 59–87, . Disponible en https://revistas.javeriana.edu.co/index.php/cuadernos_admon/article/view/2601 F. S. J. De Carvalho, “Programación estocástica. Aplicación a la gestión de activos y pasivos,” Tesis doctoral, UCM, MAD, ES, 2018. Disponible en https://eprints.ucm.es/id/eprint/46219/1/T39542.pdf J. W. Escobar, “Rediseño de una red de distribución con variabilidad de demanda usando la metodología de escenarios,” Rev Fac Ing, vol. 21, no. 32, pp. 9–19, 2013. Disponible en https://revistas.uptc.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/1439 F. C. Lario, A. Rodríguez, J. P. García & L. F. Escudero, “Análisis y definición de Escenarios en programación estocástica para la Gestión de la Cadena de Suministros, en el sector del automóvil.,” presentado alIV CIO, SEV, ES, ETSI, 2001. Recuperado de http://hdl.handle.net/11441/46654 P. Schütz, A. Tomasgard & S. Ahmed, “Supply chain design under uncertainty using sample average approximation and dual decomposition,” Eur J Oper Res, vol. 199, no. 2, pp. 409–419, 2009. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2008.11.040 T. Santoso, S. Ahmed, M. Goetschalckx & A. Shapiro, “A stochastic programming approach for supply chain network design under uncertainty,” Eur J Oper Res, vol. 167, no. 1, pp. 96–115, 2005. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2004.01.046 H. M. Bidhandi & R. M. Yusuff, “Integrated supply chain planning under uncertainty using an improved stochastic approach,” Appl Math Model, vol. 35, no. 6, pp. 2618–2630, 2011. https://doi.org/10.1016/j.apm.2010.11.042 J. Kim, Y. Lee & I. Moon, “Optimization of a hydrogen supply chain under demand uncertainty,” Int J Hydrogen Energy, vol. 33, no. 18, pp. 4715–4729, 2008. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2008.06.007 M. D. Arango, C. Vergara & H. Gaviria, “Modelización difusa para la planificación agregada de la producción en ambientes de incertidumbre,” DYNA, vol. 77, no. 162, pp. 397–409, 2010. Disponible en https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/15910A. Ramos, A. Alonso-Ayuso & G. Pérez. Optimización bajo incertidumbre. MAD, ES: UPCO, 2011.217https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/download/221-233/3871https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/download/221-233/4680Núm. 2 , Año 2021 : (Julio-Diciembre)PublicationOREORE.xmltext/xml2810https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/8afd8234-d947-44b5-b58b-76ebfd217ee1/download08f40b2a6c130e2b6c70714a59359850MD5111323/12271oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/122712024-09-17 14:17:02.054http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0INGE CUC - 2021metadata.onlyhttps://repositorio.cuc.edu.coRepositorio de la Universidad de la Costa CUCrepdigital@cuc.edu.co |