Modelación para la planeación táctica de la operación de una Estación de Transferencia de residuos sólidos en la ciudad de Medellín
RESUMEN: El crecimiento acelerado de la población y el consumo de bienes produce un aumento sostenido de la generación de residuos sólidos. En este trabajo se presenta el caso de una empresa colombiana dedicada a la recolección, transporte y disposición final de residuos sólidos. El problema asociad...
- Autores:
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Vargas Restrepo, Angie Paola
- Tipo de recurso:
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- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
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- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/18465
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10495/18465
- Palabra clave:
- Modelo matemático
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Toma de decisiones
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Desechos sólidos
Solid wastes
Manejo de desechos
Waste management
Estaciones de transferencia
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RESUMEN: El crecimiento acelerado de la población y el consumo de bienes produce un aumento sostenido de la generación de residuos sólidos. En este trabajo se presenta el caso de una empresa colombiana dedicada a la recolección, transporte y disposición final de residuos sólidos. El problema asociado consiste en la optimización de la flota y la secuencia en la llegada de los vehículos compactadores al destino de descarga de residuos de manera que se reduzca la posible congestión en el sistema y se evite el colapso dentro de la instalación de descarga. La metodología utilizada se divide en cuatro etapas. La primera etapa consiste en el diagnóstico del proceso actual de recolección de residuos sólidos. En la segunda etapa se desarrolla un modelo matemático mediante el cual se determina el tamaño óptimo de flota. Posteriormente, en la tercera etapa, se emplea un algoritmo heurístico para secuenciar las microrrutas a realizar por cada vehículo durante la semana. Finalmente, en la cuarta etapa se realiza un análisis de sensibilidad con el objetivo de determinar la cantidad de recursos requeridos en la Estación de Transferencia para atender la demanda de residuos sólidos recolectados. Los resultados obtenidos revelan una reducción entre el 10% y 30% de la flota actual y una secuenciación que permite aumentar la cantidad de viajes diarios realizados por cada vehículo. |
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Villegas Ramírez, Juan GuillermoJaramillo González, SantiagoVargas Restrepo, Angie Paola2021-02-17T01:47:12Z2021-02-17T01:47:12Z2021http://hdl.handle.net/10495/18465RESUMEN: El crecimiento acelerado de la población y el consumo de bienes produce un aumento sostenido de la generación de residuos sólidos. En este trabajo se presenta el caso de una empresa colombiana dedicada a la recolección, transporte y disposición final de residuos sólidos. El problema asociado consiste en la optimización de la flota y la secuencia en la llegada de los vehículos compactadores al destino de descarga de residuos de manera que se reduzca la posible congestión en el sistema y se evite el colapso dentro de la instalación de descarga. La metodología utilizada se divide en cuatro etapas. La primera etapa consiste en el diagnóstico del proceso actual de recolección de residuos sólidos. En la segunda etapa se desarrolla un modelo matemático mediante el cual se determina el tamaño óptimo de flota. Posteriormente, en la tercera etapa, se emplea un algoritmo heurístico para secuenciar las microrrutas a realizar por cada vehículo durante la semana. Finalmente, en la cuarta etapa se realiza un análisis de sensibilidad con el objetivo de determinar la cantidad de recursos requeridos en la Estación de Transferencia para atender la demanda de residuos sólidos recolectados. Los resultados obtenidos revelan una reducción entre el 10% y 30% de la flota actual y una secuenciación que permite aumentar la cantidad de viajes diarios realizados por cada vehículo.ABSTRACT : The accelerated growth of the population and the consumption of goods produce a sustained increase in the generation of solid waste. This work presents a case study of a Colombian company dedicated to collection, transportation, and final disposal of solid waste. The associated problem consists of optimizing the fleet and the arrival times of the vehicles at the waste unloading destination to reduce possible congestion in the system and avoid collapse inside the discharge facility. The methodology used comprises four stages. The first one consists in the diagnosis of the current solid waste collection process. In the second stage, a mathematical programming model is developed by which the optimal fleet size is found. In the third stage, a heuristic algorithm is used to sequence the collection micro routes to be carried out by each vehicle during the week. Finally, in the fourth stage, a sensitivity analysis is carried out to determine the number of resources required at Waste Transfer Station to meet the demand for solid waste collected. The result obtained reveal a reduction between 10% and 30% of current fleet and sequencing that allows increasing the number of daily trips made by each vehicle.30application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/draftinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttps://purl.org/redcol/resource_type/TPTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombiainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Modelación para la planeación táctica de la operación de una Estación de Transferencia de residuos sólidos en la ciudad de MedellínMedellín, ColombiaModelo matemáticoMathematical modelsToma de decisionesDecision makingDesechos sólidosSolid wastesManejo de desechosWaste managementEstaciones de transferenciaInvestigación de operacionesPlan de Gestión Integral de Residuos Sólidos (PGIRS)http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_7228http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_34763http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept13861http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept7323Ingeniero IndustrialPregradoFacultad de Ingeniería. 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