Ingeniero Civil Matemático / El Problema de la Secretaria (SP) (por Secretary Problem), un problema con mucho interés desde los años 50, se trata de encontrar una manera de procesar las entrevistas de N candidatos a un puesto de secretaria para maximizar la probabilidad de contratar al mejor de ellos, bajo el supuesto que las entrevistas se realizan en orden aleatorio y que las decisiones tomadas: rechazar o aceptar, son irrevocables. Esto permite modelar directamente la versión discreta del problema. También se puede considerar una versión contínua con una infinidad de candidatos, suponiendo que los instantes de entrevista son tiempos aleatorios uniformes sobre el intervalo [0,1]. Este problema y sus variantes tienen muchas aplicaciones. Esta memoria se enfoca en el estudio de la variante llamada Problema de la Secretaria con Restricciones de Tiempo (TCSP). En la formulación discreta del (TCSP) se rechazan k candidatos y luego se quiere contratar al mejor de los N−k que quedan, mientras que en su formulación contínua se rechazan todos los candidatos entrevistados antes de un tiempo T y luego se quiere contratar al mejor de los candidatos entrevistados después del tiempo T. En ambos casos los candidatos rechazados al principio forman un sampleo, y se puede utilizar la información acumulada en este sampleo inicial para mejorar la toma de decisión durante la fase de aceptación que sigue. Después de familiarizarse con esta variante, se demuestran propiedades que cumple la regla óptima que resuelve el (TCSP) discreto. Basándose en esto, se estudia la siguiente estrategia para el caso contínuo. Se selecciona una sucesión creciente de constantes absolutas {T_i} en [0,1] o tiempos barreras, independientes del tiempo T del sampleo. El proceso de selección se realiza del siguiente modo: sólo se acepta un candidato entrevistado entre los tiempos T_i y T_{i+1} si es mejor que todos los ya entrevistado después del tiempo T y mejor que el i-ésimo mejor del sampleo inicial. Se encuentran fórmulas explícitas para calcular dichas barreras. La regla óptima para resolver el (TCSP) discreto tiene una forma similar, donde en vez de tiempos barreras, se usan candidatos barreras. Se comprueba que a medida que N tiende a infinito, las razones entre la posición del candidato barrera i-ésimo y el número de candidatos tienden al valor encontrado para los tiempos barreras en el caso contínuo. Finalmente, se estudia una variante del (TCSP) en la cual el empleador sólo puede recordar un candidato del periodo del sampleo (no necesariamente el mejor) y al mejor candidato entrevistado luego del sampleo. Se deduce en el caso discreto la forma de la regla óptima en la situación donde el algoritmo guarda el i-ésimo mejor candidato de la zona sampleada. Esta regla interpretada en el caso contínuo consiste en: rechazar a todos los candidatos hasta un tiempo T_1 > T, luego aceptar un candidato entrevistado entre los tiempos T_1 y T_0 > T_1 si es mejor que ambos miembros en memoria, y luego si no se aceptó a nadie, aceptar a un candidato entrevistado después del tiempo T_0 solamente si es mejor que el mejor entrevistado después del tiempo T. Se encuentran fórmulas explícitas para las barreras T_1 y T_0 como función de T y del rango i del candidato del sampleo guardado en memoria.

Un algoritmo basado en región de confianza es considerado para el problema de optimización multiobjetivo no convexo sin restricciones. Éste es una generalización del algoritmo propuesto por Fliege, Graña Drummond y Svaiter en 2009 para problemas convexos. En forma similar al caso escalar en cada iteración se resuelve un subproblema y se evalua el paso. Las nociones de condiciones de decrecimiento predicho es adaptada al caso vectorial. Se introduce una regla para adaptar el radio de la regi´on de confianza. Bajo hipótesis de diferenciabilidad, el algoritmo converge a puntos que satisfacen una condición necesaria para ser Pareto y en el caso convexo a puntos Pareto optimales. En el caso convexo la sucesión generada por el algoritmo converge a un punto Pareto que satisface, como el algoritmo de Fliege y sus colaboradores, condiciones necesarias y suficientes. Bajo hipótesis locales estándares el algoritmo converge con velocidad q-cuadrática. / A trust-region-based algorithm for the non convex unconstrained multiobjective optimization problem is considered. It is a generalization of the algorithms proposed by Fliege, Gra˜na Drummond and Svaiter, 2009 for the convex problem. Similarly to the scalar case, at each iteration a subproblem is solved and the step needs to be evaluated. The notions of decrease condition and of predicted reduction are adapted to the vector case. A rule to update the trust region radius is introduced. Under differentiability assumptions, the algorithm converges to points satisfying a necessary condition for Pareto optimal and in the convex case to a Pareto solution, satisfying necessary and sufficient conditions, like in the procedure proposed by the cited authors. Under standard local assumptions the convergence results to be q-quadratic.

La idea central de esta tesis consiste en aprovechar las técnicas metaheurísticas para resolver problemas reales asociados al transporte. Por ende, en esta investigación hemos incluido el desarrollo de algoritmos metaheurísticos, su diseño, aplicación y testeo del software. Los problemas de transporte se caracterizan por su difícil tratamiento, con respecto a su modelado. En particular, en Argentina, la calidad del servicio de transporte público ha sido considerada históricamente como inadecuada, encontrándose típicamente asociada a un reclamo continuo por parte de la sociedad. Por lo tanto, la principal línea de investigación aquí tratada se relaciona con el transporte público de pasajeros, particularmente concentrándose en las localizaciones de las paradas de colectivos y en el establecimiento de las rutas que servirán para prestar un mejor servicio, minimizando los costos globales. Como última parte de nuestras investigaciones, creamos una hiperheurística eficiente basada en el análisis de desempeño de distintas metaheurísticas, cuyos algoritmos individuales desarrollamos y testeamos en primera instancia. Se consideraron las siguientes metaheurísticas: Algoritmos Genéticos, Recocido Simulado y Optimización por Colonia de Hormigas. Como resultado hemos obtenido una técnica hiperheurística que resuelve exitosamente el problema de localización y ruteo para el transporte público. El algoritmo propuesto selecciona y aplica la metaheurística apropiada para cada momento, a fin de obtener un proceso de búsqueda exitoso. Comparaciones con procedimientos bien establecidos reflejan el impacto de un procedimiento hiperheurístico sobre la optimización completa. Las principales contribuciones de esta tesis se pueden resumir como sigue: * Nuevas propuestas para el tratamiento de un problema que aqueja a gran parte de la población mundial como lo es el transporte público. * Aplicación exitosa del enfoque en problemas de transporte no relacionado a las personas, tal como la localización de cañerías. * Técnicas que reducen el número de evaluaciones improductivas mediante la implementación de una memoria interna. * Novedosa selección de vecinos que acelera el proceso de búsqueda. * La capacidad de enlazar nuestra propuesta con software externo. * Estrategia paralela que ofrece notables mejoras en cuanto al tiempo de cómputo a la vez que optimiza los recursos disponibles / The thesis statement concerns taking advantage of metaheuristic techniques as a means to solve realistic problems associated to transport. Then, in this research we have included the development of metaheuristic algorithms, their design, application and software testing. Transport problems are characterized by their difficult treatment, as regards their modeling. In particular, in Argentina, the quality of public transport service has historically been deemed inadequate, being typically marked by continual social demands. Therefore, the main points that this research covered is related to public transport of passengers, particularly concentrating on bus-stop locations and bus-route design so as to offer a better service while minimizing global costs. As the last part of our research work, an efficient hyper-heuristics was created on the basis of the performance analysis of various meta-heuristics, whose individual algorithms were firstly developed and tested. The following meta-heuristics were considered: Genetic Algorithms, Simulated Annealing and Ant Colony Optimization. As a result, we have obtained a hyperheuristic technique that succeeds in solving the location and routing problem for the public transport. The proposed algorithm chooses and applies the most adequate metaheuristic at any time instance, in order to obtain a successful search process. The comparisons with the well-established procedures reflect the impact of a hyperheuristic procedure on the optimization as a whole. The main contributions of this thesis can be summarized as follows: * New proposals for the treatment of a problem that concerns a wide amount of the world population, like the public transport. * Successful application of this approach to transport problems unrelated to persons, like pipeline routing. * Techniques that reduce the number of unproductive evaluations by means of an internal memory implementation. * Novel neighbour choice that speeds up the search process. * The capacity to link our proposal with external software. * Parallel strategy that offers noteworthy improvements as regards computing times, while optimizing the available resources

[EN] Hollow core slab is a prestressed precast concrete structural element very commonly used in the industrial construction context. It is manufactured in highly industrialized precast factories where its design parameters are under control. Hollow core slab optimization takes particular advantage of this aspect. Moreover, up to now there are no other works related to this topic where clear conclusions about optimal hollow core slab design had been obtained. Therefore, the main aim of this research work is to obtain significant conclusions related to the optimal design of hollow core slab series through a multi-objective approach. Hollow core slab series are formed by several elements which share the same concrete geometry and have different reinforcement. The optimization carried out is constrained, due to the fact that several geometrical and mechanical constrains have been identified. Heuristic algorithms have been used in order to solve this optimization problem. Specifically the Simulated Annealing algorithm has been used to solve the mono-objective and multi-objective optimization problem. Besides, geometrical and mechanical models to reproduce hollow core behaviour have been performed by the author to use heuristic algorithms and obtain optimal solutions along its life cycle. From the optimization results new hollow core optimal designs have found out, obtaining important economical savings (15-17% lower than current commercial design). Finally, a new hollow design based on three different parts has been performed to be used in practice. Several useful design rules for the hollow core slab manufacture from an optimal approach have been provided. / [ES] La placa alveolar pretensada es un elemento estructural prefabricado de hormigón pretensado empleado muy profusamente en el ámbito de la construcción industrial. Su producción está altamente industrializada en plantas de producción específica, con un elevado grado de control sobre sus variables de diseño. Este último aspecto la hace especialmente interesante en el campo de la optimización estructural. Además debe sumarse a este hecho el que no se hayan desarrollado hasta la fecha otros trabajos de investigación significativos que deduzcan conclusiones claras sobre el diseño óptimo de la placa alveolar. Por tanto, el presente trabajo tiene como objetivo fundamental aplicar criterios de optimización multiobjetivo al diseño de series completas de placa alveolar, entendiendo éstas como un conjunto de placas alveolares que comparten un diseño de molde de hormigón y se diferencian en el diseño de las armaduras interpuestas. La optimización desarrollada es de tipo condicionada, ya que se establecen múltiples restricciones de tipo geométrico y mecánico. Para la resolución del problema se han implementado técnicas heurísticas, muy desarrolladas en el ámbito de la investigación operativa, empleadas para la resolución de problemas de optimización combinatoria. Concretamente se han adaptado en este problema diversos algoritmos del tipo Simulated Annealing tanto monoobjetivo como multiobjetivo. Para la resolución del problema, además de la construcción de las diversas heurísticas necesarias como herramienta de optimización, se han diseñado los modelos matemáticos tanto geométricos como mecánicos a efecto de evaluar la idoneidad de las soluciones alcanzadas a lo largo de todo su ciclo de vida. De los resultados obtenidos se han podido deducir interesantes conclusiones en relación con el diseño óptimo de series de placa alveolar, alcanzando unos ahorros en términos económicos del entorno del 15-17 % con respecto a los diseños comerciales actuales. Por último, dándole un importante carácter aplicado al presente estudio, se ha propuesto un novedoso diseño de alveolo triple óptimo para la fabricación de las series de placa alveolar pretensada así como diversas recomendaciones útiles de diseño. / [CA] Les plaques alveolars pretesades son un element estructural prefabricat de formigó pretesat utilitzat de manera profusa a l'àmbit de la construcció industrial. La seua producció està altament industrialitzada en plantes de producció específica. Amb elevat grau de control sobre les seues variables de disseny. Aquest últim aspecte la fa especialment interessant al camp de l'optimització estructural. A més a més ha d'afegir-se a aquest fet el que no s'hagen desenvolupat fins ara altres treballs d'investigació significatius que dedueixen conclusions clares sobre el disseny òptim de la placa alveolar. Per tant, aquest treball té com objectiu fonamental aplicar criteris d'optimització multi objectiu al disseny de sèries completes de placa alveolar, entenent estes com un conjunt de plaques alveolars que comparteixen el disseny del mole es diferencien en el disseny de les armadures. L'optimització desenvolupada es de tipus condicionat, ja que s'estableixen múltiples restriccions de tipus geomètric i mecànic. Per a la resolució del problema s'han implementat tècniques heurístiques, molt desenvolupades en l'àmbit de la investigació operativa, empleades per a la resolució de problemes d'optimització combinatòria. Concretament s'han adaptat en aquest problema diversos algoritmes del tipus Simmulated Annealing, tant monobjectius como multi objectius. Per a la resolució del problema, a més a més de la construcció de les diverses heurístiques necessàries como a ferramenta d'optimització, s'han dissenyat els models matemàtics tant geomètric como mecànics per a avaluar la idoneïtat de les solucions obtingudes al llar del seu cicle de vida útil. Des resultat obtinguts es poden deduir interesants resultats en relació amb el disseny òptim de sèries de placa alveolar, arribant fins a uns estalvis econòmics del 15-17 % en comparació amb els dissenys comercials actuals. Per últim, donant-li una important vessant aplicada al present estudi, un nou disseny d'alveol triple òptim ha sigut proposat per a la fabricació de sèries de placa alveolar pretesades així como diverses recomanacions útils de disseny. / Albero Gabarda, V. (2016). OPTIMIZACIÓN MULTIOBJETIVO DE LA PLACA ALVEOLAR PRETENSADA [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/73145 / TESIS

Los problemas de optimización no lineal que poseen una gran cantidad de variables, ecuaciones y no linealidades, suelen presentar un considerable desafío matemático. Si bien existen numerosas plataformas de software para su formulación y resolución, muchas poseen costosas licencias propietarias. Además, aun contando con las herramientas más sofisticadas suele necesitarse un considerable esfuerzo de programación (reformulaciones, descomposiciones, etc.) para implementar y resolver este tipo de modelos. En esta tesis se propone confeccionar una herramienta propia de optimización no lineal basada en metaheurísticas, empleando recursos de software libre, que permitan al grupo realizar proyectos de investigación y transferencia sin depender de los costos asociados a las licencias de las herramientas comerciales. En los últimos años, las metaheurísticas basadas en poblaciones han tomado gran relevancia debido a su eficiencia, facilidad de programación, habilidad para resolver una amplia variedad de problemas y posibilidad de combinarse con otros algoritmos para mejorar sus prestaciones. En este trabajo, se implementó una de estas técnicas, la optimización por enjambre de partículas (PSO), para programar y resolver problemas de optimización no lineal. Dado que la optimización con PSO suele resultar computacionalmente costosa, se paralelizó el algoritmo sobre placas gráficas (GPU) de manera de explotar el paralelismo implícito de la técnica y aprovechar el amplio acceso a estos dispositivos de bajo costo disponibles en las computadoras de escritorio modernas. El PSO implementado, en sus versiones serie y paralelo, se testeó con funciones benchmark de diferente dificultad, con y sin restricciones, ampliamente utilizadas en la literatura. También, se lo aplicó a modelos más complejos y de mayor escala del área de la ingeniería química. En todos los casos se observaron desempeños aceptables, tanto respecto de la calidad de las soluciones halladas como de las aceleraciones obtenidas. / Nonlinear optimization problems, with medium/large number of variables, equations and nonlinearities, usually present a significant mathematical challenge. Despite there are many technologies for their formulation and resolution, the most competitive ones, have expensive proprietary licenses. Moreover, even counting with these commercial tools, usually a considerable additional programming effort is required (reformulations, decompositions, etc.) to implement and solve this type of models. This thesis proposes the development of a non-linear optimization tool based on metaheuristics using free software resources, to allow our group making research and transference projects without depending on the costs associated with commercial licenses. In recent years, population based metaheuristics acquired relevance because of their efficiency, ease of programming, ability to solve a wide range of problems and possibility to combine with others algorithms to improve performance. In this work, one of these techniques, the particle swarm optimization algorithm (PSO) is implemented to program and solve non-linear optimization problems. Since optimization with PSO is often computationally expensive, the algorithm was parallelized on Graphic Processing Units (GPU) in order to exploit the implicit parallelism of this technique and take advantage of the wide access to these low-cost devices available in modern desktop computers. The implemented PSO, in its serial and parallel versions, was tested with benchmark functions of different difficulty, with and without constraints, widely used in the optimization literature. It was also applied to more complex and larger-scale models of the chemical engineering discipline. In all cases, the optimizer provided acceptable performance regarding solution quality and speedups.

Magíster en Minería / Ingeniero Civil de Minas / El presente trabajo corresponde al desarrollo de una herramienta que permite simular valores de una variable regionalizada considerando que tales valores tienen una variación sistemática en el espacio. En este contexto, se desarrolla una nueva herramienta de simulación consistente en un algoritmo de simulación Gaussiana secuencial con rechazo considerando una deriva de referencia como input, bajo la hipótesis que esta herramienta permite respetar tal deriva, obteniendo resultados representativos de la base de datos en cuanto a sus estadísticos de orden 1 (histograma) y orden 2 (variograma). La metodología del algoritmo comienza definiendo la secuencia de visitas de nodos a simular de manera aleatoria. Se acepta o rechaza el nodo simulado en base a la deriva de referencia considerando un rechazo determinístico o probabilístico y una tolerancia dinámica. Para cada nodo se considera una vecindad de búsqueda de datos condicionantes para la simulación y una vecindad de búsqueda de datos para el cálculo de una media local simulada. El algoritmo permite ajustar el número aceptable de rechazos, el tamaño de la vecindad de búsqueda de la media local, la tolerancia y el tipo de rechazo. Se presentan dos casos de estudio. El primero consiste en un ejemplo sintético de una coordenada con deriva lineal. En este primer caso se tiene que, a mayor tolerancia o mayor vecindad de búsqueda de la media local, los valores simulados se distribuyen con mayor dispersión en torno a la deriva de referencia. El segundo estudio de caso consiste en una zona de interés del yacimiento Compañía Minera Cerro Colorado donde se realiza el proceso de simulación en seis unidades de estimación considerando diecisiete sensibilizaciones de los parámetros del algoritmo más una simulación basada en Kriging Simple (SK) y otra basada en Kriging de residuos (BT). En el caso de presencia de deriva se obtiene en general mejores resultados con el algoritmo propuesto que con el SK o BT cuando la deriva se ve reflejada de manera clara en el variograma como en la unidad de estimación cuatro. Las estadísticas de validación en términos de desempeño de las simulaciones como estimación (coeficiente de determinación R2, pendiente de la regresión de datos reales versus simulados y error medio) y en términos de cuantificación de la incertidumbre de los datos originales (accuracy plot) mejoran en relación al SK y BT. De esta manera, la herramienta desarrollada ofrece una alternativa flexible que mejora los estadísticos de validación en comparación al enfoque tradicional frente a un escenario de simulación con presencia de deriva clara en el variograma.

El tema principal de esta memoria es el estudio del problema de planificación minera, junto con el análisis detallado de un nuevo algoritmo propuesto en la literatura para resolverlo. El problema de planificación minera consiste en determinar la secuencia de extracción de una mina a tajo abierto. Para esto, típicamente se modela la mina como un conjunto de bloques y se diseña un calendario tentativo de su extracción. En la industria minera se resuelve este problema siguiendo una serie de pasos consecutivos que terminan por entregar una planificación. Por otro lado, existen distintos modelos de optimización que han sido propuestos para resolver este problema, pero debido a que las instancias son de gran tamaño, obtener soluciones requiere de técnicas y algoritmos más elaborados. Una instancia típica posee millones de variables y millones de restricciones. Por estas razones resulta ser un problema desafiante y con una aplicación muy importante, para el cual distintos tipos de descomposiciones han sido propuestas para resolverlo, junto con pre-procesos, heurísticas o versiones simplificadas de manera de hacer el problema más manejable. Todas estas técnicas pueden resolver problemas del orden de 200.000 bloques, lo cual es bueno, pero está lejos de poder resolver problemas reales. Recientemente, Chicoisne et. al. (Operations Research, 2012) desarrollaron un algoritmo eficiente capaz de resolver instancias con millones de bloques, pero en una versión simplificada del problema. Y por otro lado, Bienstock y Zuckerberg (Optimization Online, 2009) propusieron otro algoritmo, el cual es capaz de resolver eficientemente instancias de millones de bloques y bajo ningún supuesto importante. Este último resulta ser un algoritmo muy ingenioso y será el foco principal de este trabajo estudiarlo. En el desarrollo de este trabajo se estudió principalmente el problema de planificación minera, junto con la implementación del algoritmo de Bienstock y Zuckerberg. Además, usando algunas técnicas originales y otras técnicas clásicas, se diseñaron una serie de mejoras al algoritmo que lo hacen más eficiente, aprovechando la estructura del problema de planificación minera. Se verá que estas modificaciones producen mejoras significativas en el tiempo necesario para resolver las instancias disponibles. Y por último, y como un inicio para trabajo futuro, se propone una generalización del algoritmo a un contexto más amplio. Esta generalización se implementó para un nuevo modelo de Optimización Robusta propuesto en este trabajo para el mismo problema de minería, de esta forma dando un primer paso a una nueva manera de considerar incertidumbre en este problema.

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El presente trabajo tuvo como objetivo evaluar el impacto del uso de tecnología automatizada sobre la productividad y mejora del proceso de manufactura, en operaciones unitarias de fabricación de Paracetamol 500 mg + Diclofenaco sódico 50 mg tabletas recubiertas, mediante la transferencia tecnológica en las etapas de granulación, compresión y recubierta de las tabletas. La metodología consistió en desarrollar las etapas del proceso para la obtención de tabletas recubiertas, se utilizó el granulador de lecho fluido, amasador de alta velocidad, tableteadora rotativa y recubridora de bombo cerrado, en reemplazo de equipos de tecnología convencional. En el diseño del proceso para el cambio a esta nueva tecnología se tomó en cuenta las características de los productos, tamaño de diseño, características de los equipos y los controles a realizar durante el proceso. Los resultados físicos, fisicoquímicos y microbiológicos obtenidos del producto bajo el nuevo diseño de proceso en los nuevos equipos, fueron conformes a las especificaciones de calidad establecidas para las tabletas recubiertas de Paracetamol 500mg + Diclofenaco sódico 50 mg. La investigación se realizó en dos lotes industriales, un lote ingresó a estudio de estabilidad mostrando resultados conformes. Del trabajo se concluye que el empleo de tecnología automatizada y el incremento de tamaño de lote, bajo el diseño propuesto, fue satisfactorio, asimismo se identificaron los parámetros críticos de proceso en estas etapas y los atributos de calidad de estos productos fueron conformes, se reporta un ahorro significativo de 40% por lote y un ahorro anual de 400% aproximadamente (Horas-Hombre y Horas-Maquina) en tiempos, lo que permite incrementar la operatividad para la planta farmacéutica.

Magíster en Ingeniería de Negocios con Tecnología de Información / La selección de nuevos negocios en UNIRED, es una de las actividades claves al momento de elegir proyectos de negocios que como premisa buscan la rentabilidad de la inversión realizada. De manera que mediante la ejecución de estos proyectos se cumplan con los objetivos de crecimiento de transacciones y posicionamiento de la marca. En la actualidad este proceso si bien existe informalmente, ya que es difícil determinar su estructura, mediante el rediseño del proceso de generación y selección de nuevos negocios, se pretende estructurar y agregar valor mediante la generación de ideas de negocios basadas en la innovación y su selección basada en métodos de selección de multicriterios y maximizando el retorno de la inversión con la restricción de un presupuesto finito disponible para la ejecución de toda la cartera de proyectos seleccionados. Para lograr lo descrito en el párrafo anterior, se formalizan los procesos de generación y selección de nuevos negocios, donde en la selección se aplican en forma secuencial la elección de ideas de negocios sometidas a la metodología de selección multicriterios AHP (Analytic Hierarchy Process), de la cual se obtienen las calificaciones para cada nuevo negocio evaluado por un comité integrados por distintas personas de UNIRED y luego se utiliza el problema de optimización de Knapsack, pero aplicado a la selección final de los nuevos negocios que deben ser ejecutados. De esta forma se obtienen los mejores proyectos para ser ejecutados sujeto a la restricción de presupuesto de inversión y maximizando las calificaciones entregadas por el comité. Se realizó una prueba de concepto sobre la selección de nuevos negocios, donde se calificaron seis proyectos reales, bajo la metodología planteada en el trabajo de tesis. Se logra mostrar que con la aplicación de este trabajo, UNIRED quedaría con la nueva capacidad de seleccionar de mejor manera su cartera de proyectos de nuevos negocios y que aporta beneficios concretos (en la prueba conceptual, el aporte fue de un 2%, del total del presupuesto de inversión para el año 2013). Adicionalmente se identifican potencialidades asociadas al rediseño de procesos en lo que respecta a diseño, construcción y puesta en producción de proyectos y mejoras en el control de los nuevos negocios a implementar y la asignación de recursos sensibles. Si bien la solución no fue implementada, se realizó su evaluación técnica económica que considera la construcción de la solución tecnológica. Los datos de la evaluación utilizados son a un horizonte de cinco años, con una tasa de descuento de 10%, la cual entrega un VPN de $ 42.6 millones.