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Magíster en Gestión de Operaciones / Ingeniera Civil Industrial / Este trabajo fue desarrollado para mejorar el servicio de soporte en terreno de una de las empresas líderes de Chile en soluciones informáticas. El servicio consiste en atender, en oficinas de clientes, las fallas de los equipos bajo contrato. Cuando un cliente tiene un problema llama a una mesa de ayuda, cuyo operador intenta resolver la falla en línea; cuando no la resuelve, genera una orden de trabajo para que un técnico de la empresa visite al usuario y resuelva la falla. La empresa tiene doscientos contratos con más de 85.000 equipos en todo Chile; el ingreso por estos contratos representa un tercio de la facturación de servicios de la empresa. Este servicio está sujeto a algunas condiciones. En la mayoría de los casos no pueden transcurrir más de cuatro horas hasta que el cliente tenga operativo su sistema. Por otro lado, existen variables que influyen en el desempeño del proceso; por ejemplo, el nivel de inventario de repuestos y respaldos, la disponibilidad de los medios de transporte, los tiempos de viaje, los tiempos de diagnóstico y solución de la falla y la cantidad de técnicos disponibles. En la actualidad la empresa no dispone de indicadores de gestión que le permitan tomar decisiones, lo cual les impide dirigir los esfuerzos en proyectos que aseguren una mejora de la rentabilidad. Para abordar la problemática de la empresa se decidió plantear los siguientes objetivos; (1) determinar si la unidad de soporte en terreno funciona de manera eficiente, (2) determinar si el servicio de soporte en terreno muestra ahorros crecientes según la escala. Y (3) establecer cuáles son las variables endógenas del sistema que al ser mejoradas generan mayor impacto en los resultados o medidas de calidad. Se eligió la metodología de simulación como herramienta para el cumplimiento de los objetivos principalmente por la complejidad del sistema y la necesidad de “revisar” la operación mientras ocurre. El modelo de simulación desarrollado logró un 98% de confianza en las mediciones generadas de las medidas de calidad en el escenario real. Con respecto a los objetivos del trabajo se pudo concluir que el servicio no es eficiente, demostrando la existencia de tiempos muertos durante la entrega del servicio que condicionan la operación a los indicadores actuales, sin dar espacio a la mejora. Por otro lado las economías de escala no se explotan en este servicio, y ante aumentos de demanda, la cantidad de técnicos necesarios para cumplir en un 95% el nivel de servicio es lineal y su pendiente es menor a uno. Con respecto a las variables de mayor impacto, se demostró que reduciendo la variabilidad de los tiempos muertos es posible revertir la situación de ineficiencia del proceso, mejorando el nivel de servicio en dos y medio puntos porcentuales. En términos generales la simulación nos permitió resolver el problema de la empresa y dar una visión fundamentada de dónde se deben invertir los esfuerzos para mejorar la rentabilidad del negocio. Desde la perspectiva de la empresa el valor fundamental de este trabajo se centró en la identificación de ineficiencias estructurales de la unidad de soporte que condicionan la rentabilidad del servicio y en las recomendaciones desarrolladas para eliminar estas ineficiencias.

Magíster en Gestión de Operaciones / Ingeniero Civil Industrial / Se trabajó con una mina de cielo abierto, modelada como un conjunto de bloques, cada uno caracterizado por su tonelaje, ley y localización. Las plantas de procesamiento del mineral se modelan coma una red dirigida con transformaciones y capacidades. El modelo de planificación busca la secuencia de extracción del yacimiento, los requerimientos de maquinaria y la carga sobre la red de procesamiento que maximiza el valor presente del negocio. El precio futuro del cobre, se modela como un movimiento browniano con reversión a la media, y se implementa un método para generar un árbol de escenarios con probabilidades. Combinando el modelo de planificación minera con el árbol de escenarios se plantea un modelo de programación estocástica multiperíodo. Este modelo permite optimizar las decisiones de planificación considerando flexibilidad en las decisiones según como se comporte el precio futuro del cobre. Por el tamaño y complejidad del problema, el modelo planteado resulta computacionalmente intratable. El método propuesto para resolver es Progressive Hedging (PH), creado por Roger J-B Wets y R.T. Rockafellar. PH se basa en descomponer el modelo minero por escenarios, relajando la condición de no-anticipatividad: Para cada par de escenarios, si son idénticos desde el período 1 hasta el período t, entonces las soluciones deben ser idénticas desde el período 1 hasta el período t, para todo período t. Se comienza resolviendo el modelo determinístico para cada escenario de manera independiente. Con las soluciones obtenidas, se introduce un sistema de penalización en la función objetivo del modelo, para forzar a que se cumpla el principio de no-anticipatividad. Se vuelve a resolver cada escenario, y se obtienen nuevas soluciones. Con las nuevas soluciones se actualizan las penalizaciones, y se vuelve a resolver el modelo para cada escenario. Se itera hasta encontrar el conjunto de penalizaciones que permite cumplir con el principio de no-anticipatividad. Se utilizó PH como una heurística de pre-proceso para fijar variables de decisión. Cada vez que se completa una iteración, se fijan las variables que han logrado cumplir con el principio de no-anticipatividad. Cuando se han fijado suficientes variables, se resuelve el modelo estocástico compacto. El principal resultado obtenido es que PH permitió resolver instancias que a través de métodos convencionales no fue posible. Se propone extender esta metodología para evaluar inversiones de largo plazo en minería de cobre, donde la volatilidad del precio futuro juega un rol importante.

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Magíster en Gestión de Operaciones / Ingeniero Civil Matemático / En la actualidad, el flete marítimo es una actividad fuertemente ligada al desarrollo comercial entre distintos agentes alrededor del mundo. Permite, entre otras cosas, la expansión hacia nichos y mercados que de otra forma serían imposibles de alcanzar y con costos menores en relación a otros medios de transporte. El uso de contenedores, y por ende la logística de ellos, es clave en este aspecto, pues son el elemento básico de esta industria. Consideramos el caso de Compañía Sudamericana de Vapores (CSAV), empresa de transporte marítimo que posee puntos de operación en diversas zonas geográficas del planeta. En cada uno de éstos, la compañía mantiene un stock de contenedores vacíos de distinto tipo con la finalidad de suplir la demanda por ellos. Cuando un cliente solicita un contenedor, este es llenado con la carga y transportado en una nave hacia otra localidad, donde se desembarca y es devuelto vacío a la compañía. Si bien casi siempre los contenedores son retornados a manos de la empresa, esto no siempre ocurre en el lugar o momento indicado, creando situaciones de exceso de ellos en algunas zonas y falta en otras, efecto denominado desbalance comercial. Por esto, la compañía realiza movimientos de reposición de manera de distribuir eficientemente los contenedores entre sus puntos de operación. Dado que la demanda tiene un elemento de incertidumbre importante, es necesario el desarrollo de una planificación de inventario y resposicionamiento que considere este factor. En este trabajo extendemos algunos aspectos del sistema de apoyo a las decisiones que CSAV ha implementado recientemente. Como primer paso, proponemos una formulación alternativa para el problema básico de movimiento de contenedores, el cual reduce en forma sustancial los tiempos de ejecución en relación a la formulación usual. Luego derivamos modelos robustos ante demanda, retorno y tiempos de viaje inciertos. Finalmente proponemos un modelo robusto ajustable para la relajación lineal del problema con demanda y retorno inciertos. Los experimentos numéricos indican que esta última metodología disminuye el costo nominal de las soluciones robustas, lo que es apoyado mediante simulaciones en distintas instancias.

Actualmente, el fraude por correo electrónico se ha transformado en un problema que afecta la seguridad y la economía global, cuya detección mediante el uso de filtros para correos tradicionales ha sido reconocida como poco efectiva. Si bien se han desarrollado filtros específicos para este tipo de correo, no se han presentado estudios que consideren explícitamente el comportamiento adversarial de quienes cometen fraude por correo electrónico. Por lo general, en sistemas adversariales la calidad de un clasificador disminuye a medida que un adversario aprende cómo derrotarlo. Para esto, la minería de datos adversarial ha sido recientemente propuesta como una solución preliminar, donde la interacción entre un adversario y el clasificador se define a través de un juego entre dos agentes, pero que no logra capturar elementos asociados al dinamismo de esta interacción. Esta tesis comprende el diseño y desarrollo de una metodología para clasificar mensajes de fraude por correo electrónico considerando su comportamiento adversarial. La interacción entre el perpetrador de fraude y el clasificador fue desarrollada utilizando juegos dinámicos con información incompleta y minería de datos adversarial. De acuerdo a la metodología propuesta, es necesario considerar componentes que describen la interacción entre agentes, como sus estrategias, tipos y funciones de utilidad. Para determinar lo anterior, es necesario definir propiedades, establecer supuestos y analizar los datos asociados a la aplicación de interés. Para esto, se pueden utilizar distintas técnicas, tanto cualitativas como cuantitativas, para definir los perfiles de estrategias, los tipos a considerar y las funciones de utilidad. Sin embargo, estos elementos son de exclusiva responsabilidad del modelador, y pueden variar significativamente dependiendo de la aplicación. En este trabajo se presenta una primera experiencia que puede ser utilizada de guía para el desarrollo de futuras aplicaciones en un contexto adversarial. La metodología presentada en este trabajo fue aplicada en una base de datos de correo electrónico con mensajes fraudulentos y regulares, utilizada frecuentemente por investigadores de este tipo de fraude. En términos de la caracterización de los correos de fraude, fueron utilizadas técnicas de análisis semántico latente y minería de datos de texto para potenciar la identificación de elementos cercanos a la ingeniería social, ampliamente presente en este tipo de fraude. Con respecto a los resultados experimentales, el método de caracterización propuesto presentó un rendimiento de clasificación competitivo con respecto a las últimas técnicas de caracterización presentes en la literatura (Bergholz et al., 2010). En esta tesis se presentan cuatro nuevos algoritmos de clasificación determinados mediante una aproximación del equilibrio secuencial para juegos con información incompleta. Cada uno de ellos actualiza incrementalmente sus parámetros con el objetivo de mejorar su capacidad de predicción en un ambiente de aprendizaje en línea. En términos de los resultados experimentales para los algoritmos de clasificación propuestos, se concluye que la interacción adversarial entre los agentes es capturada satisfactoriamente mejorando resultados obtenidos anteriormente para la predicción en línea (Sculley y Watchman, 2007). Finalmente, los resultados obtenidos en el análisis de sensibilidad de los algoritmos propuestos justifican la robustez de los resultados anteriores. Este trabajo abre la puerta a futuros desafíos relacionados principalmente con extensiones teóricas del marco de trabajo propuesto y aplicaciones de la metodología desarrollada en otros ámbitos. Además, esta tesis define un marco de trabajo que se puede adecuar al estudio de otras interacciones complejas entre agentes adversariales.