• Author / Uploaded
• Mauricio Trejos González

Citation preview

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

PROYECTO GRUPAL

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

SOLUCIONES TECNICAS E INGENIERIA

GRUPO N 25 CARLOS MAURICIO TREJOS GONZALEZ JOHN JAIRO ANGARITA ALQUICHIRE

INSTITUCION UNIVERSITARIA POLITECNICO GRANCOLOMBIANO INGENIERIA INDUSTRIAL INVESTIGACION DE OPERACIONES BOGOTA D.C 2020

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

PROYECTO GRUPAL

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

TABLA DE CONTENIDO 1. ANALISIS DE LA COMPAÑIA..................................................................................3 2. ANALISIS DEL MODELO.........................................................................................4 3. RESULTADOS DEL MODELO .......……………………………………………………6 4. CONCLUSIONES ……………………………………………………………………..10 5. RECOMENDACIONES ………………………………………………………………11

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

PROYECTO GRUPAL

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

1. ANALISIS DE LA COMPAÑIA Analizando los datos proporcionados por la Transportadora de Gas Internacional TGI S.A ESP, podemos identificar que el modelo utilizado para el transporte de GNV es de tipo multinivel y que entre los meses de enero a agosto de los últimos 15 años el nivel de producción supero el de la demanda, por el contrario, en los meses siguientes entre septiembre a diciembre la demanda supero notablemente la producción a causa de los diferentes costos de producción y de mantener el inventario que asumen los diferentes tramos de la red de transporte de gas natural entre Cusian – Apiay - Bogota, como individuo y como conjunto representados tramo a tramo. Lo que se propone es aprovechar los altos niveles de producción y los bajos costos de mantener el inventario y los costos de transporte, entre enero y agostos planificando medidas suplir la demanda de gas natural en los meses siguientes. El proyecto y/o metodología aplica para los 4 niveles de producción: Los Campos de Producción Cusiana. El Gasoducto Cusiana - Apiay. El Gasoducto Apiay - Bogotá. El gas natural se destaca por ser uno de los hidrocarburos con mayor tasa de crecimiento a escala nacional durante las últimas décadas y ha generado progresivamente participación en el mercado. A pesar de que se está catalogando en un rol creciente a escala colombiana se ha detectado que el mayor problema está en la distribución del producto. Teniendo en cuenta que el gas natural está jugando un papel cada vez más importante en la atención de la demanda debido a su menor costo en relación con otros y que conlleva a un impacto ambiental menor que fortalece en la económica y socialmente en los clientes que lo consumen; determinaremos y analizaremos los diferentes escenarios de proyección de la oferta y demanda de gas natural, nos destinaremos a comparar los distintos escenarios con el fin de dar solución a la situación que se está presentando con el abastecimiento de gas natural en la ruta Cusiana - Apiay - Bogota buscando una capacidad infinita de transporte. Con referencia al estudio del dimensionamiento de lotes multinivel podemos observar que toda compañía maneja un orden en cuanto al almacenamiento y disposición de sus productos por tanto este se divide en diferentes niveles, los cuales lo podemos ubicar de la siguiente manera. Fabricante: Es el que se encuentra ubicado en el primer nivel de la cadena.

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

PROYECTO GRUPAL

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

Almacenes: Que serían el nivel intermedio Transporte: El medio que se tiene para la movilización de producto Minoristas: Que son la base de la cadena y de la demanda.

2. ANALISIS DEL MODELO Estudiaremos un problema de tamaño de lote multinivel con una estructura serie. En cada período, la producción puede tener lugar en el fabricante. Los artículos que se producen pueden almacenarse en el nivel del fabricante o transportado al primer almacén Nivel. En cada uno de los niveles de almacén, los productos se almacenan de nuevo o se transportan al almacén en el siguiente nivel. Desde el almacén final de productos son entonces (posiblemente después de haber sido almacenados para algún período) transportado al minorista. Se consideró un modelo para una cadena de suministro en serie en la que las decisiones de producción, inventario y transporte se integran en presencia de capacidades de producción y funciones de costos cóncavos. El modelo que trata el artículo, generaliza el modelo económico de Nivel de Lotes multi-nivel de un solo artículo sin capacidad, añadiendo capacidades de producción estacionarias a nivel de fabricante. El mismo es desarrollado mediante algoritmos con un tiempo de ejecución que es polinomio en el horizonte de planificación cuando todas las funciones de coste son cóncavas. De igual manera, contempla diferentes estructuras de costos de transporte e inventario que producen tiempos de funcionamiento mejorados; funciones de costos de mantenimiento de inventario que son lineales y de costo de transporte que son lineales o cóncavas con una estructura de carga fija. De igual manera, integra las decisiones de producción, inventario y transporte en una cadena de suministro básica que muestra que la integración de estas decisiones puede conducir a aumentos sustanciales en Eficiencia y Efectividad. La integración de diferentes decisiones en la cadena de suministro es particularmente importante cuando los recursos son limitados y cuando los costos no son lineales y estudia un problema de nivel de varios niveles con estructura de accesorios, cuyo objetivo principal será minimizar el costo del sistema y satisfacer toda la demanda. Dicho modelo, considera un horizonte de planificación de períodos (Tiempo). En cada período, el minorista enfrenta una demanda no negativa dada por dt, mientras que la capacidad de producción del fabricante en el período t es igual a bt. Se consideró un total de L niveles que incluyen el fabricante, el minorista y L-2 almacenes intermedios. Se dice que el fabricante está en el primer nivel de la cadena, y el minorista está en el nivel L. Cada uno de los niveles intermedios corresponde a un almacén. Sea R+ el conjunto de números reales no negativos. De acuerdo a lo anterior es correcto en afirmar, que hay un número L de niveles, y que cada periodo de producción T genera un costo. Así mismo, nos indica que para

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

PROYECTO GRUPAL

empezar la producción, todos los niveles deben estar en ceros, es decir, que exista una demanda, de manera que no se generen pérdidas al momento de transportar los productos ni tampoco existan perdidas por vencimiento. Igualmente, podemos aplicar un algoritmo para tener un horizonte rodante el cual nos permita resolver o proponer soluciones factibles en cuanto al dimensionamiento de lotes. Nuestro algoritmo MLSP-PC tiene como base la siguiente función objetivo: T

(

L−1 l=1

l t

L

minimizar ∑ pt ( y t ) + ∑ c ( x ) + ∑ hlt ( I lt ) t =1

l t

l=1

)

La cual, como se había mencionado anteriormente, tiene como objetivo generar un beneficio en reducción de costos, optimizando el manejo de los almacenes disponibles, los volúmenes de producción/transporte y la demanda del cliente. Se consideró un horizonte planificado de T periodos. En cada periodo t, el comerciante o expendedor tiene una demanda no negativa, representada por d t , mientras la capacidad de producción del fabricante durante el periodo t es igual a b t. Consideraremos un total de L niveles, que incluyen al comerciante, el fabricante y L−2 almacenes intermedios. En este modelo, el fabricante se encuentra en el primer nivel de la cadena y el comerciante, en el Lth nivel (Al final de la cadena), cada uno de los niveles intermedios corresponde a un almacén. Las restricciones del modelo son las siguientes: x 1t + I 1t = y t + I 1t −1 , t=1 , … ,T ,(1) x lt + I lt=x l−1 + I lt−1 ,t =1 , … , T ; l=2 , … , L−1(2) t d t + I tL=x tL−1 + I Lt−1 ,t=1 , … , T ,(3) y t ≤ bt , t=1 , … ,T ,(4 ) I l0=0 , l=1 , … , L ,(5) y t ≥ 0 , t=1, … , T , ( 6 ) x lt ≥ 0 ,t=1 , … , T ; l=1 , … , L−1(7) I lt ≥0 t=1 , … , T ; l=1 , … , L , ( 8 )

Las restricciones 1, 2 y 3, establecen el balance entre la entrada, almacenamiento y salida en el productor, los almacenes y el cliente o comerciante respectivamente. La restricción 4, nos da la pauta de restricción de producción, ya que nos dice que la producción no puede superar a la demanda. La restricción 5, no da la indicación de

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

PROYECTO GRUPAL

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

que el inventario inicial en cada nivel, siempre va a ser 0. Finalmente, las restricciones 6, 7 y 8, simplemente son indicadoras de no negatividad para los valores de x, y e I. Para entender un poco el modelo y su relación, podríamos graficarlo como ejemplo de la siguiente forma, tomando unos valores de referencia de L=3 y T=10:

Como hemos visto, nuestro modelo se basa en un esquema multinivel por periodos, el cual fue basado en otros modelos propuestos en diferentes obras literarias sobre el tema, en las cuales encontraremos algunos que usan modelos de un solo nivel.

3. RESULTADOS DEL MODELO

Una vez ejecutado el modelo en GAMS, teniendo como foco la disminución de los costos globales en todos los niveles, obtuvimos la siguiente data:



Cantidad de unidades producidas en cada nivel (VAR A): Mes

GBTU producidas

Enero

349,260

Febrero

419,880

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

PROYECTO GRUPAL



Marzo

661,100

Abril

662,500

Mayo

562,770

Junio

0

Julio

662,530

Agosto

656,960

Septiembre

386,270

Octubre

859,300

Noviembre

859,230

Diciembre

870,250

Cantidad de unidades enviadas entre el nivel 1 y el nivel 1+ (VAR X):

Mes

Giga BTU enviados de los campos de producción a Cusiana

Giga BTU enviado de Cusiana a Apiay

Giga BTU enviado de Apiay a Bogotá

Enero

349,260

349,260

349,260

Febrero

349,260

349,260

349,260

Marzo

500,090

500,090

500,090

Abril

322,280

322,280

322,280

Mayo

1134,670

1134,670

192,420

Junio

0

0

378,220

Julio

662,530

662,530

458,140

Agosto

656,960

656,960

513,080

Septiembre

386,270

386,270

788,780

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

PROYECTO GRUPAL





Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

Octubre

859,300

859,300

938,620

Noviembre

859,230

859,230

982,580

Diciembre

870,250

870,250

1177,370

Cantidad de inventario a mantener en cada mes por nivel (VAR Y):

Mes

Giga BTU enviados de los campos de producción a Cusiana

Giga BTU enviado de Cusiana a Apiay

Giga BTU enviado de Apiay a Bogotá

Enero

0

0

0

Febrero

70,620

0

0

Marzo

231,630

0

0

Abril

571,900

0

0

Mayo

0

0

942,250

Junio

0

0

564,030

Julio

0

0

768,420

Agosto

0

0

912,300

Septiembre

0

0

509,790

Octubre

0

0

430,470

Noviembre

0

0

307,120

Diciembre

0

0

0

Si se produce o no en el mes (VAR Z): Mes

Si (1)/ No (0)

Enero

1

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

PROYECTO GRUPAL



Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

Febrero

1

Marzo

1

Abril

1

Mayo

1

Junio

0

Julio

1

Agosto

1

Septiembre

1

Octubre

1

Noviembre

1

Diciembre

1

Costos totales en los que se incurre (VAR B):

El valor total de costos en los que se incurre con el modelo de minimización es de $US 57614,090.

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

PROYECTO GRUPAL

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

4. CONCLUSIONES

-

Ya que tenemos grandes herramientas que facilitan nuestro trabajo como Ingenieros Industriales debemos aprovecharlas al máximo tal como lo hicimos con el software GAMS el cual Una de las grandes ventajas de este es la capacidad de resolver diferentes versiones de un mismo modelo, tanto como problema no lineal, lineal y entero.

-

Las características generales que debe tener un modelo de programación lineal, determinan las condiciones aptas para formular situaciones donde se necesite saber costos, los medios y el mecanismo de algún tipo de almacenamiento, siendo concreto en el análisis informático obtenido de las herramientas en uso, en este caso Excel y GAMS, rectificando su función objetivo y sus correspondientes restricciones.

-

Cuando se tiene un conocimiento vasto de la optimización lineal se puede trabajar muy bien, el problema o el impedimento es las erróneas decisiones de la solución ya que en algunos casos se interpreta de la forma errónea; lo ventajoso es que nos apoya desde la plantación del modelo, su resolución, hasta su interpretación todo esto con el objetivo de obtener la mejor alternativa para el problema propuesto en la materia.

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

PROYECTO GRUPAL

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

5. RECOMENDACIONES

Como equipo de trabajo y futuros Ingenieros Industriales recomendamos construir una bodega de almacenamiento para gas en Apiay que tenga el doble de capacidad de almacenamiento para así poder buen stock cuando el cliente final que está en Bogotá lo requiera, y al estar más cerca por obvias razones va a poder suministrar más rápida y eficazmente el producto. De igual forma también recomendamos tener personal bien capacitado para controlar los inventarios y así no generar pérdidas del stock para la empresa.