Modelo matemático para la planeación productiva en una empresa de pulpa de frutas en Bogotá
DOI:
https://doi.org/10.18041/1794-4953/avances.2.13664Palabras clave:
Optimización, programación entera mixta, planificación productiva, pulpa de frutasResumen
Se presenta un modelo de optimización basado en programación entera mixta para mejorar la planificación productiva en una empresa de pulpa de frutas en Bogotá. La problemática aborda la asignación ineficiente de recursos debido a restricciones de capacidad, mercado y almacenamiento, lo que genera una pérdida del 21 % de la capacidad productiva. El modelo desarrollado maneja condiciones operacionales del sistema como la capacidad de producción, el área de almacenamiento, los requerimientos de mercado, el uso de horas extra y el alquiler de maquinaria. Se evaluaron cinco escenarios que incluyen incrementos en la capacidad productiva y ajustes en los recursos disponibles, con el objetivo de reducir la brecha entre la capacidad actual y la demanda potencial del mercado. Los resultados se obtuvieron con las herramientas GAMS y solver Cplex, y muestran que la implementación de jornadas laborales extendidas y el alquiler de recursos adicionales pueden incrementar significativamente la eficiencia operativa, maximizando las ganancias y mejorando la satisfacción de los clientes. Este trabajo ofrece recomendaciones prácticas para optimizar la planificación productiva, destacando el impacto de la programación matemática entera mixta como herramienta clave para la toma de decisiones estratégicas en la industria alimentaria.
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Referencias
[1] G. Meneces, «Metodos cuantitativos en manufactura y servicios para mejorar la productividad organizacional,» 2023.
[2]H. A. Taha, Investigación de operaciones, Naucalpan de Juárez, Estado de México: Pearson Education, 2012.
[3] N. D. S. V. W. Vita Sarasi, «Optimization of Production Planning for Food and Beverage MSMEs:,» Operations Excellence: Journal of Applied Industrial Engineering, Bekasi, 2023.
[4] Méndez, «Investigacion de operaciones, técnicas cuantitativas para la toma de decisiones con recursos limitados,» 2020.
[5] W. Winston, «Investigación de operaciones: aplicaciones y algoritmos,» 2005.
[6] Ortega, «Técnicas de investigación de operaciones para resolver problemas de gestión empresarial e ingeniería,» 2008.
[7] Pastor, «Procesos productivos y la transformación de materiales en productos vendibles,» 2013.
[8] C. D. S. jhainer Soñett De La Hoz, «Sistema productivo industrial utilizando modelos de manufactura esbelta,» Revista venezolana de gerencia, pp. 718-730, 2023.
[9] Jaramillo, «Definición de productividad empresarial y su relación con factores de producción,» 2022.
[10] E. M. A. Landírez, «Estudio del proceso de producción de pulpas de frutas combinadas pasteurizadas y congeladas a mediana escala,» Escuela Superior Politécnico del Litoral, pp. 40-50, 2011.
[11] D. R. C. HIinojosa, Optimización de procesos productivos en planta, Quito, 2022.
[12] T.-D. N. T. N.-Q. U. V. C. Diallo, «Mathematical Programming Models for Fresh Fruit Supply Chain Optimization: A Review of the Literature and Emerging Trends,» AgriEngineering, pp. 519-514, 2021.
[13] P. Amorim, H. Meyr, C. Almeder y B. Almada-Lobo, Managing perishability in production-distribution planning: a discussion and review, Portugal: Springer Science+Business Media. LLC, 2011.
14] S. N. J. Paredes, Análisis de la productividad del proceso de producción de pulpas de fruta, Ecuador, 2022.
[15] A. M. Reyna, Modelamiento y simulación del proceso de elaboración de conserva de frutas usando el lenguaje Simio, Callao, 2020.
[16] L. P. J. Johnny, Diseño e implementación de un modelo de optimización matemática para la planificación de producción en una planta de alimentos, Guayaquil, 2021.
[17] E. Guzmán, R. Poler y B. Andrés, «Un análisis de revisiones de modelos y algoritmos para la optimización de planes de aprovisionamiento, producción y distribución de la cadena de suministro,» Dirección y Organización, vol. 70, nº 1, pp. 28-52, 2020.
[18] L. D. C. Toapanta, Producción y operaciones industriales, Ecuador: Universidad Politécnica Salesiana, 2023.
[19] E. J. Trevino, Modelo de optimización para la planificación de la producción de productos perecederos considerando un sistema de desensamble, México, 2016.
[20] G. R. L. M. A. D. C. Óscar Daniel Quiroga, Modelos de simulación para el estudio de empresas productivas, Argentina: I.J.I.E, 2009.
[21] S. M. Herrera, Propuesta de un modelo para planificar la producción en una empresa de giro alimenticio, Hidalgo, 2023.
[22] R. S. G. C. Angie del Rocío Sánchez Marquina, «Modelos de optimización en la planeación de la producción: Tendencias de aplicaciones en el sector agroindustrial,» Lima, SIIIO, Simposio Argentino de Investigación Operativa e Informática Industrial, 2023, pp. 109-122.
[23] R. Hernández Sampieri, C. Fernández Collado y M. d. P. Baptista Lucio, Metodología de la investigación, México: McGrawHill, 2014.
[24] P. R. A. B. Guzmán E, Un análisis de revisiones de modelos y algoritmos para la optimización de planes de aprovisionamiento, producción y distribución de la cadena de suministro, España: Escuela Politécnica Superior de Alcoy, 2020.
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