Entrega Final Investigacion y Operaciones

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

PROYECTO GRUPAL

Resumen de parámetros a emplear en el Modelo en GAMS Proyección de Demanda para el mes t () Corresponde Corresponde a las l as proyecciones que debían realizarse en la segunda entrega del proyecto. Los valores con los que se va a construir el modelo en GAMS son: Enero 349

Febrero 347

Marzo 505

Abril 339

Mayo Junio Julio Agosto Septiembre 198 402 476 521 799 Tabla 1. Proyección de Demanda para el año 2017

Octubre 953

Noviembre 1000

Diciembre 1200

Proyección de Producción para el mes t () Corresponde Corresponde a las l as proyecciones que debían realizarse en la segunda entrega del proyecto. Los valores con los que se va a construir el modelo en GAMS son: Enero

Febrero

Marzo

Abril

699

700

700

701

Mayo

Junio

Julio

Agosto

Septiembre

596 299 700 696 404 Tabla 2. Proyección de Producción para el año 2017

Octubre

Noviembre

Diciembre

899

899

901

Costo de iniciar una orden de producción en el mes t () De acuerdo al archivo de datos suministrados, suministrados, se cuenta con los siguientes costos de producción asociados a cada mes: Enero

Febrero

1000

1000

Marzo Marzo

Abril

Mayo

Junio

Julio

Agosto

Septiembre

Octubre

1000 1300 1300 1700 1200 1200 1400 1000 Tabla 3. Costo de iniciar una orden de producción en el mes t. Costo en dólares (US$)

Noviembre

Diciembre

900

900

Costo de transporte entre el nivel l y el nivel l+1 en el mes t () De acuerdo al archivo de datos suministrados, suministrados, se cuenta con los siguientes costos de transportar del nivel l al nivel l+1 Mes

Campos de Producción (Cusiana)

Gaseoducto CusianaApiay

Gaseoducto ApiayBogotá

Enero

1

1,5

3

Página1



PROYECTO GRUPAL

Febrero

1

1,5

3

Marzo

1

1,5

3

Abril

1

1,5

3

Mayo

1

1,5

3

Junio

1

1,5

3

Julio

1

1,5

3

Agosto

1

1,5

3

Septiembre

1

1,5

3

Octubre

1,2

1,8

3

Noviembre

1,2

1,8

3

1,2 1,8 3 Diciembre Tabla 4. Costo de transporte en cada nivel. Costo en dólares por unidad transportada (US$/Giga BTU)

Costo de almacenar inventario en el nivel l en el mes t ( ) De acuerdo al archivo de datos suministrados, se cuenta con los siguientes costos de mantener inventario por un periodo t, en cada nivel l Mes

Campos de Producción (Cusiana)

Gaseoducto CusianaApiay

Gaseoducto ApiayBogotá

Sistema de Distribución Bogotá

Enero

1

1,5

1

2

Febrero

1

1,5

1

2

Marzo

1

1,5

1

2

Abril

1

1,5

1

2

Mayo

1,3

1,5

1

2

Junio

1,3

1,5

1

2

Julio

1,3

1,5

1,2

2

Agosto

1,3

1,5

1,2

2

Septiembre

1,3

1,5

1,2

2

Octubre

2

1,5

1,2

2

Noviembre

2

1,5

1,2

2

Diciembre 2 1,5 1,2 2 Tabla 5. Costo de mantener el inventario por un periodo en cada nivel. Costo en dólares por unidad almacenada (US$/Giga BTU)

Solución del Modelo en GAMS



PROYECTO GRUPAL

Cantidad de unidades producidas en cada mes t () Después de resolver el modelo en GAMS los resultados obtenidos de Giga BTU producidas en cada mes es: Mes

Giga BTU Producidas

Enero

349 347 505 701 596 299 493 696 404 899 899 901

Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre

Tabla 6. Giga BTU producidas en cada mes

Cantidad de unidades enviadas entre el nivel l y el nivel l+1 en cada mes t ( ) Después de resolver el modelo en GAMS los resultados obtenidos de Giga BTU tra nsportados entre el nivel l y el nivel l + 1 en cada mes es: Mes

Giga BTU enviado de los Campos de Producción a Cusiana

Giga BTU enviado de Cusiana a Apiay

Giga BTU enviado de Apiay-Bogotá

Enero

349

349

349


PROYECTO GRUPAL


Mes




Febrero

347

347

347

Marzo

505

505

505

Abril

701

701

339

Mayo

596

596

198

Junio

299

299

402

Julio

493

493

476

Agosto

696

696

521

Septiembre

404

404

799

Octubre

899

899

953

Noviembre

899

899

1000

Diciembre

901 901 Tabla 7. Giga BTU enviadas entre el nivel l y el nivel l+1 en cada mes

1200

Cantidad de unidades almacenadas en el nivel l en el mes t (  ) Después de resolver el modelo en GAMS los resultados obtenidos de Giga BTU almacenados en cada nivel l en cada mes es: Mes




Enero

0

Febrero

0

Marzo

0

Abril

362

Mayo

760

Junio

657

Julio

674

Agosto

849

Septiembre

454

Octubre

400

Noviembre

299

Diciembre

0 Tabla 8. Giga BTU almacenados al final del periodo l en cada mes

Costo total en el que se incurre () El costo total en el que se incurre es: $US 59.229,2


PROYECTO GRUPAL


MCDPAM es un método selectivo capaz de distinguir las celdas más favorables que ofrecen la mayor reducción posible del costo de la distribución total (C'ij-= 0) en lugar de analizar todas las celdas vacías como sugieren otras heurísticas existentes.

En este trabajo se plantearon dos nuevos modelos para el problema de producción-transporte que se puede describir convenientemente. Cada planteamiento puede operar de varios modos, caracterizados por diferentes cantidades y costos variables de producción.

Los modelos de transporte es una clase especial de problema de programación lineal. Trata con una situación en la cual una materia prima (commodity) se envía desde las fuentes hacia sus destinos. El objetivo es determinar las cantidades remitidas desde cada fuente hasta su destino correspondiente que minimicen el costo total de envío, satisfaciendo al mismo tiempo el límite de suministro y las exigencias de demanda. El modelo asume que el costo de envío de una ruta dada es directamente proporcional al número de unidades remitidas por tal ruta. En términos generales, el modelo de transporte puede extenderse a otras áreas distintas al acarreo directo de un bien, tales como control de inventarios, programación laboral y asignación de personal. En este trabajo se pretende argumentar que métodos directos del problema del transporte no ofrecen soluciones óptimas en todos los casos. Introducir las presiones en el modelo de transporte para los gasoductos y las estaciones de compresión, de manera que el usuario pueda escoger aquellos elementos cuyo comportamiento físico quiera que intervengan en la optimización. - Implementar un modelo complementario capaz de interpretar las causas de las posibles falencias del sistema frente a unos datos determinados. Este tema se podría abordar calculando los conjuntos mínimos de restricciones que se han de eliminar para que el problema sea satisfacible, así como introduciendo de manera selectiva variables slack auxiliares y minimizando el modelo respecto a dichas variables. - Diseñar un sistema para realizar análisis empírico de sensibilidad usando técnicas de barrido para los parámetros de interés.


PROYECTO GRUPAL


Conclusiones y Recomendaciones

Conclusiones: 



Podemos concluir que la cantidad de unidades que debe distribuir cada origen y la demanda de unidades debe tener en cuenta los modelos de transporte. Ya que esto va a satisfacer la demanda y minimizara costos. En resumen, a lo largo de la actividad, se observó que según las gráficas hubo un aumento año por año en la demanda el cual genero un aumento en la producción. Las herramientas nos permiten la posibilidad de realizar proyecciones más reales.

Recomendaciones:









Se debe tener en cuenta como objetivo el implementar un modelo matemático, la empresa Colombiana de Petróleos puede controlar su red de trasporte para la distribución de Gas Natural. Concluimos que tener modelos, soluciona óptimamente la distribución. Implementar y ejecutar herramientas tecnológicas a lo largo de la red de distribución brinda múltiples soluciones, las cuales pueden ser eficientes a problemas de transbordo. Dichas técnicas de programación lineal simplificaran modelos de trasporte. El implementar modelos de trasporte, logra satisfacer las demandas ya que el objetivo principal es minimizar costos dentro de la distribución. El uso correcto de las herramientas propuestas, ayudan a tener proyecciones más reales.


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Referencias Hoesel, S. v., Romeijn, H. E., Morales, D. R., & Wagelmans, A. P. (2005). Integrated Lot Sizing in Serial Supply Chains with.MANAGEMENT SCIENCE. Roa, J. C., & Ardila, G. S. (2010). LECTURA 1 SEMANA 5, GAMS Aplicado a las Ciencias económicas. Bogota. SOFTWARE shop - Cuantitativo. (10 de 2014). Youtube, GAMS para la optimización de logística dirigida a producción y distribución . Obtenido de Youtube, GAMS para la optimización de logística dirigida a producción y distribución: https://www.youtube.com/watch?v=yHyQgNcQG94 Vamegas, J. C. (2017). CARTILLA 1 PROGRAMACIÓN LINEAL INVESTIGACION DE OPERACIONES. Bogota. Obtenido de Investigacion de Operaciones Politecnico Grancolombiano. Vanegas, J. C. (2017). CARTILLA 5 PROGRAMAS LINEALES INVESTIGACION DE OPERACIONES. Bogota.

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