Magíster en Ingeniería Industrial

El objetivo de este trabajo es desarrollar un algoritmo de búsqueda tabú para dar solución al problema de asignación de horarios de trabajo de tal forma de poder cubrir los turnos y las necesidades en el mes del personal que se desempeña en el cargo de Mucama en una empresa del rubro entretención, hotelería y turismo. Para ello, el trabajo se iniciará con la recopilación de información para el estudio, que incluye datos particulares del cargo Mucamas en la unidad: dotación según tipo de contrato, turnos a cubrir según horarios de demanda, cantidad de citaciones diarias de colaboradores por turno (definido como necesidad operativa), las restricciones operativas, legales y organizacionales de la compañía en el proceso de programación de turnos, entre otros aspectos relevantes. Dicha información será facilitada por el área de Planificación de Turnos de la compañía. Luego, se realizará un estado del arte respecto al problema en cuestión y sus métodos de solución disponibles en la bibliografía existente. Seguidamente, se elaborará el marco teórico del estudio donde se explique en detalle cómo opera el algoritmo de búsqueda tabú. Posteriormente, se modelará el problema descrito preliminarmente, identificando la situación problema relativa al cargo Mucama y todas las restricciones asociadas; esto permitirá desarrollar el algoritmo a utilizar, detallando sus características y operatividad, el cual se programará en un ambiente computacional en lenguaje C#. Finalmente, se analizarán los resultados obtenidos de estudios experimentales y se comparará con el actual método de la empresa para obtener las conclusiones y recomendaciones relevantes del estudio.

Actualmente para la valoración de proyectos de inversión se utiliza normalmente la metodología del Flujo de Caja Descontado. Esta metodología no cuantifica la incertidumbre del proyecto, por lo que las estimaciones realizadas podrían no reflejar correctamente las eventualidades en el transcurso de la ejecución del proyecto. En este trabajo se aplica la metodología de Opciones Reales, capaz de cuantificar la incertidumbre a través de la volatilidad de los Flujos de Caja. Esta metodología se aplicará a un proyecto de inversión referido a una Planta de Purificación de Biogás para uso Vehicular. Para ello se considera una ejecución en 10 años sujeta a los cambios en precios de Gas Natural Licuado y de Energía Eléctrica. Se pretende comparar el método de análisis de Redes Binomiales con los métodos de Forma Cerrada, como lo es el Black & Scholes. Además se evaluarán con Redes Binomiales las opciones de ejecutar, expandir, abandonar, contraer, y para finalizar una opción compuesta del proyecto de inversión,ésta última considera todas las anteriores Al evaluar el proyecto con la metodología tradicional, el Valor Actual Neto Tradicional resulta ser cercano a US$1,3MM. Para la opción de ejecutar el proyecto, el valor que más se asemeja al valor calcula con la metodología de Black & Scholes es el valor obtenido con la red binomial de 1000 pasos. Sin embargo, para el análisis de las opciones de expandir, abandonar, contraer y la opción compuesta, la red binomial de 20 pasos resulta ser una buen aproximación con respecto al valor con más pasos, 200 de ellos. Por otro lado, la opción que agregó menos valor al proyecto fue la opción de ejecutar el mismo, con un valor de US$1,3MM. La opción que entrega mayor valor es la opción de elegir, valorada en US$4,0MM. Se espera que con este estudio ayude a que la metodología de Opciones Reales se masifique y se identifique como una metodología válida para la evaluación de proyectos de inversión al considerar su incertidumbre.

En esta tesis se resuelve el Problema de la Localización de Contenedores y Ruteo de Vehículos (PLCRV) para la Recolección de Residuos Domiciliarios. Se considera la siguiente modalidad para la recolección de la basura: cada usuario debe dirigirse a su contenedor asignado y depositar su basura en él. Luego, camiones especializados recorren y recogen la basura de cada uno de estos contenedores para así transportarla al sitio de disposición final. Se considera que los contenedores y los camiones recolectores tienen una capacidad predeterminada de basura que pueden almacenar y transportar, respectivamente. El PLCRV consiste en determinar la localización de los contenedores, la asignación de los usuarios a los contenedores y la ruta que los vehículos deben seguir para recoger la basura de cada uno de estos contenedores. Minimizando tanto el costo total de transporte, como la distancia total recorrida por los usuarios a sus contenedores asignados. Para resolver el PLCRV, con dos objetivos contrapuestos, se propone un modelo de programación lineal entera para determinar soluciones no inferiores en forma óptima que describen la frontera eficiente. Se consideran restricciones de capacidad tanto para los contenedores, como para los camiones. Para su resolución, se utiliza un procedimiento basado en planos cortantes para obtener una buena cota inferior y luego se aplica el algoritmo Branch and Bound para obtener la solución óptima.

En Chile, la industria forestal es completamente privada, con una alta concentración en dos grandes firmas; Arauco y Mininco, las que poseen aproximadamente la mitad de las plantaciones del país y que verticalmente integran plantas de celulosa, aserraderos y papeleras. Diariamente en las faenas forestales se deben transportar diferentes productos desde los distintos orígenes en los predios hasta diferentes destinos determinados. Las empresas forestales subcontratan el servicio de transporte a diferentes empresas de servicios llamadas EMSEFOR. Las EMSEFOR perciben sus ingresos por cada kilómetro recorrido con carga desde un origen determinado a un destino cualquiera. El costo del recorrido siguiente a realizar, es decir el retorno por una nueva carga ya sea al mismo origen u otro es asumido íntegramente por la empresa que presta el servicio. A nivel país, las empresas mandantes utilizan un Sistema de Asignación de Camiones (Asicam) para la programación del transporté forestal. Esta programación tiene diferentes problemas asociados tales como: sobre carga de algunos camiones, jornada extensas de trabajo y tramos largo de recorrido sin carga. Asicam define una ventana de tiempo a todos sus despachos (Viajes). La idea en este estudio, es reasignar los viajes a los distintos camiones con el objetivo de minimizar los kilómetros recorridos sin carga. El problema a resolver (NP-hard) se puede interpretar como un problema de programación de la producción de “n” trabajos sobre “m” máquinas paralelas idénticas con tiempos de preparación o setup dependientes. Se proponen dos metaheurísticas basadas en algoritmos genéticos para optimizar la programación de camiones para el transporte forestal. El primer algoritmo genético (GA) utiliza los principios de la evolución genética, mientras el segundo algoritmo (GALS) combina la evolución genética con búsqueda local. Los algoritmos reducen los kilómetros recorridos sin carga en un 31 por ciento y aumentando la productividad por camión en un 25 por ciento.