Diseño de Flota de Buques para una Empresa Productora de Alimento para Salmones
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Durán Maggiolo, Guillermo
es_CL
Author
dc.contributor.author
Carja Poggini, Thiare
es_CL
Staff editor
dc.contributor.editor
Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
es_CL
Staff editor
dc.contributor.editor
Departamento de Ingeniería Industrial
es_CL
Associate professor
dc.contributor.other
Weintraub Pohorille, Andrés
Associate professor
dc.contributor.other
Cortés Carrillo, Cristián
Associate professor
dc.contributor.other
Andrés Rey, Pablo
Admission date
dc.date.accessioned
2012-09-12T18:11:55Z
Available date
dc.date.available
2012-09-12T18:11:55Z
Publication date
dc.date.issued
2011
es_CL
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/102518
Abstract
dc.description.abstract
Este trabajo de título tiene como objetivo la construcción de una herramienta que permita a una empresa productora de alimento para salmones definir la flota óptima de buques a utilizar para realizar la entrega de pedidos a los centros de cultivo ubicados en el mar.
La herramienta desarrollada consiste en la simulación de las operaciones diarias de entrega de pedidos con un conjunto de flotas candidatas a óptimo, utilizando una herramienta de ruteo diseñada anteriormente para la empresa por el estudiante Gonzalo Romero. Para realizar la simulación se establecieron las condiciones de transición entre días sucesivos de ruteo y se hizo un estudio de los datos de demanda que permitiera elaborar un programa para generar semanas de demanda representativas del periodo en estudio (compuesto por 17 semanas de demanda real), las cuales son la entrada de la simulación.
Al realizar los primeros experimentos de simulación se observó que el tiempo de resolución era demasiado grande, por esto, y considerando que el diseño de flota es una decisión estratégica que no necesita un alto nivel de detalle, se decidió crear un modelo que realizara una agregación de los centros en clústeres para ser tratados como centros ubicados en un punto medio de los integrantes del clúster. La agregación de centros permitió disminuir el tiempo de resolución en alrededor de un 80%, con una disminución de sólo un 30% en la cantidad de centros con demanda para entregar, y con resultados muy similares al ruteo desagregado.
A través de la simulación se encontró el conjunto de flotas con mejor desempeño en los indicadores estudiados, costo (hasta un 15% menor a la flota actual) y nivel de servicio (hasta un 8% mayor), las cuales permitieron obtener la curva de eficiencia (costo versus servicio) donde el tomador de decisiones puede elegir la flota que mejor se desempeñe para el peso que él le dé a cada uno de los indicadores analizados.
Finalmente se realizó una validación de los resultados obtenidos, simulando la entrega de las 17 semanas de demanda real con las flotas pertenecientes a la curva de eficiencia, obteniéndose resultados satisfactorios en la mayoría de los aspectos analizados.