DSpace Collection: Tesis de Magíster en Gestión de Operaciones

Modelos para optimizar adquisición y almacenamiento de materias primas agroindustriales

Wed, 10 Oct 2012 20:31:21 GMT

Title: Modelos para optimizar adquisición y almacenamiento de materias primas agroindustriales

Authors: Marcos Antonio, Oliva Fernández; González Araya, Marcela (Prof. Guía)

Abstract: En este trabajo se presenta dos modelos de optimización para apoyar decisiones de planificación para la adquisición y almacenaje de materia prima de plantas de proceso agroindustriales, una parte de la cadena de suministro agroindustrial. Los modelos propuestos corresponden a un problema de Programación Lineal Entera Mixta que busca minimizar los costos de adquisición, transporte desde los huertos a la planta y seleccionar la mejor relación de calidad de la materia prima, esto para el modelo de retiro, y costos de almacenamiento, transporte desde la planta a los centros de almacenamiento y el almacenaje diferenciado de las materias primas para el modelo de almacenamiento, sujeto a restricciones de demanda de las plantas agroindustriales, oferta de los productores, variedades de materia prima existentes en los productores y calidades de las materias primas para el modelo de retiro, y restricciones de capacidad de los centros de almacenaje y variedad de materia prima única de almacenamiento por centro para el modelo de almacenamiento. El modelo de retiro entrega la selección de productores a los cuales se deben adquirir las variedades de materias prima para cumplir el plan anual de abastecimiento y el modelo de almacenamiento entrega los centros de almacenamientos necesarios para colocar las materias primas antes de ser enviadas a los procesos productivos. Los modelos fueron aplicados a tres temporadas de proceso de una planta agroindustrial de la Región del Maule (temporadas 2008, 2009 y 2010). Los resultados obtenidos por el modelo de retiro en forma global se tiene una disminución de costos totales de 4%, 9% y 9%, respectivamente, representados en ahorros monetarios de MM$ 102, MM$ 77 y MM$ 98, respectivamente. Los resultados obtenidos por el modelo de almacenamiento en forma global se tiene una disminución de costos totales de 20%, 15% y 22%, respectivamente, representados en ahorros monetarios de MM$ 28, MM$ 14 y MM$ 33, respectivamente. Palabras Claves: Planificación de retiro, Planificación de almacenamiento, Cadena de suministro:ABSTRACT: This paper presents two optimization models to support planning decisions for the acquisition and storage of raw material for agro-processing plants, part of the agribusiness supply chain. The proposed model to a problem of Mixed Integer Linear Programming that seeks to minimize acquisition costs, transportation from the orchards to the plant and select the best quality raw material, this model for the removal and storage costs, transport from the plant to storage facilities and storage differentiated raw materials for the storage model, subject to demand constraints of the agro-industrial plants, supply of providers, a variety of existing raw material suppliers and qualities raw materials for the model of retirement, and capacity constraints of storage centers and unique variety of raw materials storage center for the storage model. The retirement model delivers the selection of suppliers to which they must purchase raw materials varieties to meet the annual supply and delivery storage model storage facilities required to get the raw materials before being sent to the processes productive. The models were applied to three-year process of agro-industrial plant in the Region of Maule (seasons 2008, 2009 and 2010). The results obtained by the model of retirement as they have reduced overall total cost of 4%, 9% and 9%, respectively, represented in monetary savings of MM$ 102, MM$ 77 and MM$ 98 respectively. The results of the storage model has a lower overall total cost of 20%, 15% and 22%, respectively, represented in monetary savings of MM$ 28, MM$ 14 and MM$ 33 respectively. Keywords: Retirement planning, storage planning, supply chain

Description: 177 p.

Metodología basada en modelos Dea Semiparamétricos para el análisis del funcionamiento de parques eólicos

Fri, 21 Sep 2012 19:13:30 GMT

Title: Metodología basada en modelos Dea Semiparamétricos para el análisis del funcionamiento de parques eólicos

Authors: Castro O’Kuinghttons, Pía Carolina A.; González Araya, Marcela (Prof. Guía)

Abstract: En este trabajo se realiza una propuesta metodológica que consta de cuatro pasos y está enfocada en el análisis de parques eólicos en funcionamiento, con el fin de conocer los componentes que afectan su desempeño. En esta metodología se modifica el modelo DEA/BCC con orientación a las salidas, en la que se utiliza una entrada y una salida, siendo éstas la velocidad del viento [m/s] y la potencia generada [kW], respectivamente. En este modelo se introduce la curva de producción propuesta por los fabricantes de turbinas eólicas. De esta forma, el modelo DEA/BCC con orientación a las salidas tradicional es transformado en un modelo semiparamétrico, porque se introduce el parámetro asociado a la salida utilizada. Al hacer esto, se logra que las puntuaciones de eficiencia se realicen respecto a la generación de potencia esperada y no respecto a las mejores prácticas presentes en la muestra. En el primer paso de la metodología se segrega la curva de producción de turbinas eólicas en tres divisiones, según su velocidad de arranque, velocidad nominal y velocidad de parada. Esto se hace para estimar la curva de potencia esperada y para semiparametrizar el modelo DEA/BCC con orientación a las salidas. En el segundo paso se comprueba que los datos sean los adecuados para la aplicación de la metodología, por lo que es necesario extraer los datos atípicos causados por el efecto estela y la inercia de las turbinas al girar. Además, mediante un análisis de clustering se aumenta la homogeneidad de la muestra analizada. Posterior al tratamiento de los datos, éstos se aplican al modelo DEA/BCC semiparamétrico obtenido en el paso uno, en el paso tres. Finalmente, en el último paso de la metodología, se utilizan las puntuaciones de eficiencia obtenidas como variable dependiente del análisis de regresión truncada con respecto a variables medioambientales. Esto se realiza con el fin de analizar el impacto de las variables medioambientales en el desempeño de parques eólicos. Estas variables exógenas corresponden a la dirección del viento que incide en el parque eólico, medida en grados, la temperatura (°C) y la presión atmosférica (Pa). Se obtienen conclusiones que podrían ser aplicadas en la etapa de planificación de parques eólicos. La dirección del viento influye de distinta forma en los dos parques eólicos analizados, lo que podría atribuirse a la distribución de las turbinas eólicas. Se sugiere que los sitios donde se instalen parques eólicos tengan bajas temperaturas, y altas presiones atmosféricas, para favorecer el desempeño de los parques, debido a que esto provoca un aumento en la potencia incidente en las turbinas. Palabras Claves: Parques Eólicos, DEA, Análisis de Eficiencia, Clustering, Inferencia Estadística./ABSTRACT: In this thesis is developed a methodology that consists of four steps and is focused on the analysis of wind farms in operation, in order to know the components that affect their performance. This methodology modifies the DEA/BCC model outputs orientation, in which is used one input and one output. These variables are the wind speed [m/s] and the generated power [kW], respectively. In the modified model is introduced the production curve given by the manufacturers of wind turbines. Thus, the traditional DEA/BCC model outputs orientation is transformed into a semiparametric model, because the parameter associated with the output is introduced in the model. With this transformation, it is possible to estimate the efficiency scores regarding the expected power generation and do not regard to the best practices in the sample. In the first step of the methodology is secreted the production curve of wind turbines in three divisions, depending on the start up speed, the rated speed and the stall speed. This segregation is made to estimate the expected power curve in order to make the semiparametric DEA/BCC model. In the second step is tested that the data are adequate for the application of the methodology, this requires removing outliers caused by the wake effect and the moment of inertia of the turbine rotation. Additionally, a clustering analysis is applied in order to increase the homogeneity of the sample. After treatment of the data, in the third step of the methodology the data are applied to the DEA/BCC semiparametric model obtained in step one. Finally, in the last step of the methodology, the efficiency scores are used as the dependent variable of a truncated normal regression with respect to environmental variables. This is done in order to analyze the impact of environmental variables on the wind farms performance. These variables correspond to the wind direction cut into the wind farms, measured in degrees, the temperature (°C) and atmospheric pressure (Pa). Conclusions are focused on the planning stage of wind farms. Wind direction influences differently in the two wind farms analyzed, which could be attributed to the distribution of wind turbines. It is suggested that the sites where wind farms are installed with low temperatures and high atmospheric pressure to favor the performance of the farms, because it causes an increase in the incident power in the turbines. Keywords: Wind Farms, DEA, Efficiency Analysis, Clustering, Statistical Inference.

Description: 147 p.

Metodología dinámica de análisis de supervivencia aplicada a credit scoring

Wed, 12 Sep 2012 19:20:10 GMT

Title: Metodología dinámica de análisis de supervivencia aplicada a credit scoring

Authors: Márquez Ramírez, Claudio Rafael; Reyes Suárez, José Antonio (Prof. Guía); Bravo Román, Cristián Danilo (Prof. Informante)

Abstract: Esta investigación busca confeccionar una metodología que permita detectar y modelar cambios sufridos a lo largo del tiempo en los patrones que definen una clasificación en modelos de Análisis de Supervivencia. La Metodología Dinámica de Análisis de Supervivencia (MDAS) propuesta utiliza tres diferentes algoritmos de detección de cambios en los datos, con los cuales se entrenan modelos de Riesgos Proporcionales de Cox de manera independiente para luego seleccionar como modelo final aquel que minimice el error sobre un conjunto de prueba. La MDAS fue aplicada a un caso real de Credit Scoring con tres instancias de tiempo, y los resultados obtenidos fueron contrastados con los alcanzados por la metodología estática correspondiente con el fin de ilustrar la verdadera utilidad del método desarrollado. La metodología propuesta alcanzó una efectividad en promedio superior al modelo estático, lo cual fue estadísticamente comprobado. Por lo tanto, se logró desarrollar una metodología capaz de utilizar los datos más relevantes para el modelamiento del concepto objetivo de estudio. Adicionalmente, el Modelo de Riesgos Proporcionales de Cox ofrece una favorable interpretación de resultados que permitió analizar variables y aspectos relevantes en el riesgo de no pago. Palabras claves: Análisis de Supervivencia, Modelo de Riesgos Proporcionales de Cox, Metodología Dinámica, Credit Scoring. Abstract This research aims to make a methodology able to detect and model changes occurred along the time to the patterns which define a classification in Survival Analysis models. The called Dynamic Survival Analysis Methodology (MDAS) uses three different data change detection algorithms, which train Cox’s proportional hazards models independently and then selects as final model that one minimizes the global risk on a test set. The MDAS was applied over a real data of Credit Scoring with three time instances, and the outcomes achieved were contrasted versus the static methodology one, in order to show the real usefulness of the developed method. The proposed methodology achieved a higher average effectiveness than the static model, which was statistically proven. Therefore, it was possible to develop a methodology able to use the most relevant data to model the target. Moreover, the Cox’s proportional hazards model gives a useful interpretation of outcomes what allowed analyze characteristic variables and relevant issues in the default risk. Key words: Survival Analysis, Cox’s proportional hazards model, Dynamic Methodology, Credit Scoring.

Description: 136 p.