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 través de un modelo para la planeación agregada de la producción, cuando la demanda es un parámetro con incertidumbre ajustado a u...
- Autores:
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Mendoza Ortega, Gean Pablo
Vergara Rodríguez, Cesar José
Domínguez Arrieta, Oscar Eduardo
Domínguez Canchila, Luz Mary
- Tipo de recurso:
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- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Corporación Universitaria del Caribe - CECAR
- Repositorio:
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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. |
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Mendoza Ortega, Gean PabloVergara Rodríguez, Cesar JoséDomínguez Arrieta, Oscar EduardoDomínguez Canchila, Luz MaryCorporación universitaria del Caribe - CECARSimulación de Tecnologías para Procesos Industriales2024-04-23T13:42:42Z2024-04-23T13:42:42Z2021IEEE0122-6517https://repositorio.cecar.edu.co/handle/cecar/1016410.17981/ingecuc.17.2.2021.19En 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.Ciencia y desarrollo tecnológicoGestión de la tecnología y la innovaciónIngeniería de SoftwareLogística y Gestión de procesosTecnología y calidad en la industria de alimento13 paginasapplication/pdfspaUniversidad de la Costa CUCColombiahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/221-233/3871Modelo 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/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Colombia23322117E. 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.2018.05.001T. 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-XN. 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.2014.04.026H.-M. Cho & I.-J. 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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.2010.06.004S. 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.4.2.133.281L. Jia & Y. Sheng, “ Stability in distribution for uncertain delay differential equation,” Appl Math Com-put, vol. 343, pp. 49–56, 2019. https://doi.org/10.1016/j.amc.2018.09.037J. 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 deci-siones en la red de suministro de biodiesel en Colombia,” Cuad Adm, vol. 24, no. 43, pp. 59–87, . Dispo-nible en https://revistas.javeriana.edu.co/index.php/cuadernos_admon/article/view/2601F. S. J. de Carvalho, “Programación estocástica. Aplicación a la gestión de activos y pasivos,” Tesis doc-toral, UCM, MAD, ES, 2018. Disponible en https://eprints.ucm.es/id/eprint/46219/1/T39542.pdfJ. 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/1439F. C. Lario, A. Rodríguez, J. P. García & L. F. Escudero, “Análisis y definición de Escenarios en progra-mación estocástica para la Gestión de la Cadena de Suministros, en el sector del automóvil.,” presentado alIV CIO, SE V, E S, ETSI, 2001. Recuperado de http://hdl.handle.net/11441/46654P. 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.2008.11.040T. 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.2004.01.046H. 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.2010.11.042J. 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.2008.06.007M. d . Arango, C. Vergara & H. Gaviria, “Modelización difusa para la planificación agregada de la pro-ducción en ambientes de incertidumbre,” DY NA, 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.planeaciónmodelaciónincertidumbreescenariosplanificaciónteoría de probabilidadesescenariosPublicationORIGINALaromero,+19-226-2833-17-2.pdfaromero,+19-226-2833-17-2.pdfArticulo de investigaciónapplication/pdf606130http://10.10.12.190/bitstreams/36e40e83-0c11-4f6c-8e0d-67d9a10fd661/download945e233a0529baea4dd659ccbf00744cMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814828http://10.10.12.190/bitstreams/5858584f-4786-41bd-a403-808d005be9da/download2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7aMD52TEXTaromero,+19-226-2833-17-2.pdf.txtaromero,+19-226-2833-17-2.pdf.txtExtracted texttext/plain40074http://10.10.12.190/bitstreams/43b6593e-5197-4bc8-82b8-21d78a8c0767/download47909fe74a1f2fbdeb3fcc4cd65074a4MD53THUMBNAILaromero,+19-226-2833-17-2.pdf.jpgaromero,+19-226-2833-17-2.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg12425http://10.10.12.190/bitstreams/949d7934-12ae-4717-97d8-8fec9197cbc4/download7df51d5a33fda0233d88097d4ab222d8MD54cecar/10164oai:10.10.12.190:cecar/101642024-05-15 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