Ingeniero Civil de Minas / El presente trabajo tiene por objeto desarrollar una metodología para definir las fases de un rajo abierto en base a un secuenciamiento de bloques que comprende restricciones de capacidad y de mezcla. Se estudia el impacto de este método en el proceso de planificación de largo plazo, comparando sus resultados con la metodología tradicional de definición de fases (es decir, de acuerdo a la tendencia de crecimiento de un conjunto de pit anidados) y se implementan dos casos de estudio. Usando parámetros reales en cada caso (tanto económicos como de procesos) se genera, por un lado, un set de pits anidados de Lerchs y Grossman (en Whittle®), y por otro, se origina el secuenciamiento de bloques a través de la resolución del problema de optimización denominado Precedence Constrained Production Scheduling Problem (PCPSP). A partir de estos resultados se construyen las fases en el software Vulcan® de acuerdo a las secuencias de extracción sugeridas por los pits anidados y por el agendamiento de los bloques. Luego se calculan los planes de producción respectivos de forma manual utilizando Virtual Mining Machine, VMM. Los resultados indican que la diferencia en el valor final entre los planes estimados manualmente es mínima para los dos modelos estudiados, a pesar de que la secuencia sugerida por los pits anidados y por el agendamiento de bloques es distinta, y por lo mismo, la secuencia de construcción de fases. En efecto, para el primer caso de estudio, la diferencia es de sólo un 3% entre un VAN y otro (1,507 [MUSD] y 1,558 [MUSD] para el plan calculado con las fases diseñadas según los pits y agendamiento, respectivamente). Para el segundo caso de estudio, la diferencia es aún menor, llegando sólo a un 1% (3,644 [MUSD] en el plan según la metodología tradicional y 3,665 [MUSD] en el plan calculado según la metodología propuesta). Además, resultados como el mineral enviado a proceso, la producción de finos y el valor en las restricciones de mezcla son semejantes. Si se realiza la comparación con los planes generados mediante la herramienta VMM, tampoco existen diferencias importantes entre los planes, especialmente en el segundo caso de estudio. Se concluye que la implementación de la metodología propuesta no produce mayores diferencias respecto a la metodología tradicional de definición de fases, tanto en valor como en la factibilidad de generar planes que alimenten al(los) proceso(s) correspondiente(s). Así entonces, no hay motivo que avale el uso de este método debido a la incerteza sobre la utilidad de su implementación. Sin embargo, analizar la promesa de cumplimiento en el corto plazo es una arista no abordada y es un aspecto interesante de análisis futuro. Esto permitiría complementar el trabajo realizado (debido a la holgura que posee el largo plazo en el cálculo de un plan) y así concluir con mayor base sobre la utilidad de la metodología propuesta.

Ingeniero Civil Industrial / El presente trabajo está enmarcado en el ámbito de la optimización del nivel de flota y mejora en el nivel de servicio de cara al despacho oportuno de productos al cliente. El tema de memoria se desarrolla en Compañía farmacéutica Farmacias Ahumada, específicamente en su Centro de Distribución, el cual debe velar por una correcta logística, almacenamiento y despacho de mercaderías a todos los locales FASA a nivel nacional. La motivación del presente trabajo de memoria radica en los crecientes costos que implica el transporte de mercaderías para las empresas a nivel nacional. Como ejemplo, se tiene que la compañía posee costos del orden de $69 MM mensuales por concepto de despacho de mercaderías a locales de Región Metropolitana y a nivel nacional los costos de transporte representan el 1% de las ventas. A su vez, a nivel de RM el porcentaje de utilización de la flota es de un 64%, existiendo traslape geográfico de rutas (cruce de camiones). El objetivo general del proyecto consiste en el desarrollo de una política de envío de mercaderías desde el Centro de Distribución a locales de RM, la cual considera aspectos como días de abastecimiento, tiempo de traslado entre locales, tiempos de auditoría de pedidos y restricciones de ventanas de tiempo de recepción por local. En la metodología de trabajo se contempló levantamiento de información, luego construcción de una heurística y modelo matemático con el objetivo de hacer un rediseño en las rutas actuales en pos de disminuir el nivel de flota. Los métodos de resolución utilizados fueron modelo lineal entero mixto (MIP), el cual fue aplicado a una división de RM en 4 zonas debido a la imposibilidad de realizarlo para el total de locales de la región (sobre 200 locales) dada la dimensión del problema, y también heurística de ahorros propuesta por Clarke and Wright. Luego de haber implementado ambas metodologías, se obtuvieron reducciones de costo variable de transporte con respecto al costo total RM del orden de 11,8% para la heurística de ahorros propuesta y 4% para el modelo matemático exacto. Finalmente, como ejercicio se resolvió una instancia de despacho para el mes de abril 2014, la cual corresponde a 204 locales, 6 días de la semana con demanda variable, flota inicial de 25 camiones y volumen promedio despachado de 320 m3/día. Se concluyó que el nivel óptimo de flota que debe considerar la Compañía es de 23 camiones para dicha instancia.

Ingeniero Civil de Minas / En el último tiempo, el precio del cobre se ha estado transando con una tendencia sostenida a la baja, lo que ha conllevado implementar un conjunto de medidas a nivel nacional e internacional, para lograr una reducción de costos e incrementos en la productividad de los procesos. Actualmente, los sistemas de asignación dinámica como Jigsaw o Modular no se encargan del reabastecimiento de combustible, el cual es llevado a cabo de manera manual, y este es realizado cuando el equipo notifica que está cercano a la reserva. Por otra parte, estos softwares una vez asignado a descarga el material, no analiza las características de la carga que se transporta en cada camión, por lo que este proceso consiste en que el primero en llegar es el que realiza la actividad. Este trabajo se centró en recuperar tiempos perdidos de los camiones de extracción en las operaciones a cielo abierto de la gran minería, para mejorar el proceso productivo. Esto se logra mediante la implementación de modelos de redes neuronales, usados para la predicción de información, y modelos de optimización, los cuales usarán lo predicho para mejorar el transporte, en los procesos de chancado y abastecimiento de combustible. Para el caso de estudio se tomó una base de datos de 6 meses, contados a partir de febrero del 2015, de una faena donde el movimiento de material es de aproximadamente 450 KTPD y cuenta con una flota efectiva de 54 CAEX. En cuanto al proceso de optimización de chancado, se logró que mediante una red neuronal se predijera el tiempo de proceso de cada carga y luego, se reorganizara el sistema de descarga teniendo en consideración este nuevo parámetro. Considerando un circuito de 5 km de distancia y con una flota 11 CAEX, se consiguió incrementar la utilización de los equipos de transporte en un 1,9% y el tonelaje procesado en un 2,4% en promedio, con una desviación estándar de 0,4% y 0,6% respectivamente, para 10.000 simulaciones, esto implica un ingreso adicional de 16,8 MUS$/año por cada chancador en faena de características similares. En el caso de que se aumentará el largo del circuito, se deberá incrementar el número de camiones, para conseguir los mismos resultados. Para el proceso de abastecimiento de combustible, la red neuronal predice el consumo del equipo, para posteriormente con un modelo de asignación dinámica, crear un proceso autónomo de envió a las diferentes estaciones. En un escenario de 60 CAEX en circulación y con dos petroleras, se generó una reducción de un 65% aproximadamente en la espera de cada camión para reabastecer. Adicionalmente, disminuye el número de recargas necesarias en periodos mayores a una semana, gracias a rellenar más litros por visita. Lo anterior, significó un incremento de un 3,2% en la utilización de los camiones de extracción. Para asegurar la fidelidad de los resultados presentados anteriormente, se realizó un test de confianza al 95%, para descartar que los beneficios fueron aleatorios. De este se concluyó que los valores señalados son estadísticamente significativos. Por último, con estos desarrollos una faena puede recuperar de manera rápida, gracias a algoritmos de predicción y optimización, y a un bajo costo de implementación y operación, tiempos perdidos en sus activos, con lo que se generará mayores ingresos para el negocio. / The copper mining industry is currently experiencing a low-price crisis, which has led to a series of measures at national and international level, to reduce costs and improve productivity in operational processes. Currently, dynamic allocation systems as Jigsaw or Modular is not responsible for the refueling, which is carried out manually and is performed when the operator notifies that his equipment is close to the reserve. Moreover, this software once assigned the discharge point, does not analyze the type of material carried in each haul truck, so this process is the first to arrive is the one who performs the activity. This work focused on recovering some of the wasted time of haul trucks in large open pit operation to improve the production process. This is achieved by implementing neural network models used for forecasting information, and optimization models, which will use this predicted data to improve transport in the processes of crushing and refueling. For the case study it was used a database of 6 months, from February 2015. The mine company has a production of approximately 450 KTPD material and an effective fleet of 54 CAEX. As for the crushing optimization process, this was succeeded using a neural network that predicted the processing time of each charge. Then, with this information the discharge order was reorganized in crushing in view of this new parameter. Now, considering a 5 km circuit and a fleet of 11 trucks, there was an increase of the utilization of the equipment’s on that circuit by 1.9% and 2.4% of extra throughput tonnage, with a standard deviation of 0.4% and 0.6%. This implies an additional income of 16.8 MUS $ / year for each crusher in the mine. In the case the circuit length increase, the same needs to happen with the truck fleet to achieve the same results. For the refueling process, the neural network predicts the fuel consumption of the equipment. Later a dynamic allocation model, create an autonomous sending process to different fuel stations. If it is consider a case with 60 haul trucks in circulation and two available stations. This results in a reduction of approximately 65% of the waiting of each truck to restock. Further on, it was also decreases the number of loads, thanks to fill more liters per visit. Finally, this means an increase of 3.2% in the utilization of haulage equipment. To ensure that the results presented above, has a 95% of confidence, it was performed a test to determinate that the benefits were not randomized. This test concluded that the indicated values are statistically significant. With these improvements, a mine company can recover quickly, thanks to predictive and optimization algorithm, and for a low cost strategy, wasted time in their assets and improve revenues for the business.

Magíster en Gestión de Operaciones / Ingeniero Civil Industrial / Skretting es una empresa dedicada a la producción de alimentos para peces y camarones. Una de sus principales fi liales se encuentra en Chile, con una fuerte producción de alimentos para Salmonideos. La empresa se encarga de la producción y distribución del alimento a muchas de las salmoneras del sur de Chile. El problema al cual se enfrenta la empresa es como distribuir el alimento entre sus clientes de manera e ciente. Tales planifi caciones son realizadas manualmente por el encargado de la empresa y luego distribuidas por la empresa TransMarko, la cual cobra por tonelada a distribuir. El objetivo de esta tesis es diseñar y desarrollar un prototipo que le permita a la empresa generar plani ficaciones e cientes. Para generar rutas y asignaciones de demandas efi cientemente, se modeló el problema como un problema de ruteo de vehículos heterogéneos con ventanas de tiempo. La formulación resulto difícil, por lo cual se optó por el desarrollo de heurísticas de tipo metaheurística GRASP. Como Skretting no paga los costos operacionales de los barcos, se generaron dos heurísticas, donde una de ellas optimiza con respecto a los costos de contrato que tiene Skretting con TransMarko y la otra plani ca optimizando los costos operacionales de los barcos (i.e. costos directos en los que incurre la empresa TransMarko). El prototipo fue desarrollado en Java y fue diseñado para una fácil comprensión y evaluaci ón de las soluciones. Además se trabajó en la construcción de los datos necesarios para poder ejecutar las heurísticas, obtener resultados y comparar las soluciones. Entre estos datos destacan las coordenadas, áreas y clientes de cada uno de los más de 100 centros de cultivo que demandan a Skretting y la generación de una matriz con las distancias (alrededor de 5000) entre cada uno de esos centros de cultivo. Se utilizó el prototipo para ejecutar 5 días de planifi cación. Los resultados que arrojó la heurística que optimizaba en torno los costos reales muestran una reducción de un 20% de las millas navegadas y un 21% menos de días-barco utilizados comparados a la planifi cación manual. Por otro lado, la heurística de costos de contrato no arrojó una reducción de las millas y días-barco tan relevantes, pero si mostró una gran mejora en el aprovechamiento de los barcos acorde a los costos de contrato.

El objetivo general de la investigación es la determinación de la contribución total máxima mediante la asignación óptima de máquinas a órdenes de producción, para lo cual se hace uso de un modelo de Programación Lineal Entera. Se ha probado la hipótesis que si se determina la asignación óptima de máquinas a órdenes de producción con el modelo de Programación Lineal Entera, entonces, el margen de contribución total mensual que perciba la empresa será el máximo. La metodología empleada fue no experimental, transeccional y descriptiva. Se usó una muestra no probabilística de tres máquinas de diferente tipo. Las principales conclusiones a que se arribaron es que para la realización de un estudio de este tipo no se necesita grandes inversiones económicas ni tecnológicas, pues contando con recursos limitados se ha logrado desarrollar el presente estudio, que es el de brindar una herramienta útil y necesaria para que las organizaciones puedan optimizar la utilización de sus recursos y maximizar sus contribuciones y de esta manera cumplir con sus obligaciones como tal. / --- The overall objective of the research is to determine the maximum total contribution through the optimum allocation of machines to production orders, which uses an Integer linear programming model. It has tested the hypothesis that if it determines the optimal allocation of machines to production orders with the Integer linear programming model, then the total monthly contribution margin earned the company will be the maximum. The methodology used was non-experimental and descriptive transectional. We used a sample of three different types of machines. The main conclusions reached is that a study of this type do not require large financial investments or technology, because with limited resources has been developed for this study, which is to provide a useful and necessary so that organizations can optimize the use of its resources and maximize their contributions and thus fulfilling its obligations as such.

Desarrolla un sistema de información que permita solucionar el problema de la elaboración de la carga académica y la generación de horarios por semestre. Utiliza herramientas web y el algoritmo de búsqueda Tabú que permitan a cada docente acceder desde cualquier punto al sistema para registrar la carga académica. De esta forma se generan los horarios automáticamente una vez llenados los formularios por los docentes.

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Presenta un método para construir una solución que optimice el recorrido de rutas del servicio de visitas turísticas en Lima Metropolitana y alrededores, mediante un modelo de programación lineal implementado en el software LINGO. El modelo debe calcular la planificación de rutas de vehículos dentro de las limitaciones del problema y minimizar el costo de la planificación. Asimismo, se expone algunas técnicas para casos de mayor complejidad, heurísticas y metaheurísticas. / Trabajo de suficiencia profesional

Propone resolver problemas de optimización en altas dimensiones que surgen en la gestión de la producción de energía eléctrica debido a la aleatoriedad de los da- tos. Más específicamente, consideramos el problema de la planificación a mediano plazo (MTPP, por sus siglas en ingles) de la producción de energía eléctrica bajo incertidumbre que apunta a la gestión de diversas plantas de producción durante un perıodo de varios meses (incluso años). En general, estos sistemas deben satisfacer una gran variedad de estrictas restricciones operativas en un entorno de toma de decisiones altamente incierto. En este contexto, establecemos los tres acoplamientos naturales de tiempo-espacio-aleatoriedad relacionados con esta aplicación, en donde la aleatoriedad de los datos es modelada por una filtración de un proceso estocástico. Los métodos que recogemos para la discretizacion del proceso estocástico, es aquel desarrollado en [Lenoir, 2008], los cuales se basan en una estimación no paramétrica sobre las esperanzas condicionales propuestas en [Nadaraya, 1964; Watson, 1964]. El enfoque que usamos posteriormente para resolver el problema discretizado, consiste en la optimización no diferenciable de la suma de dos funciones convexas, los cuales son abordados mediante la teoría de los operadores monótonos. Este planteamiento, nos permite estudiar las propiedades de convergencia de diferentes algoritmos clásicos y modernos en un modo unificado como algoritmos de punto fijo. Además, examinamos algunas familias de algoritmos de descomposicion-coordinacion resultantes de los “operator splitting methods”, a saber, los métodos Forward-Backward, Douglas-Rachford y Peaceman-Rachford, los cuales permiten la implementación de algoritmos proximales paralelos y distribuidos para resolver problemas de optimización convexa. En particular, un algoritmo sobre el cual estamos fuertemente interesados, es el “Alternating Direction Method of Multipliers”(ADMM) que comparte lazos con, por un lado, los métodos Lagrangianos aumentados y, por otro, con la teoría de los operadores splitting visto como un caso especial del algoritmo de Douglas-Rachford. Finalmente, implementamos dos modelos matemáticos sencillos (con sus respectivas soluciones numéricas) para la gestión de la producción de energía eléctrica; el primero de naturaleza estocástico y el segundo de naturaleza determinístico. / Tesis

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Explica los problemas de balance en línea de producción en una fábrica de calzado. Se aplica la metaheurística búsqueda tabú, encontrados un modelo de distribución de trabajadores a las actividades de producción que logro mejorar la eficiencia en un 75%. Asimismo los reprocesos por fallas tuvieron una reducción del 8.21% obteniéndose con ello un ahorro para la empresa en estudio. Para la implementación de la búsqueda tabú se realizó un programa computacional en visual c++ 2008. / Tesis

Magíster en Minería. Ingeniero Civil de Minas / En general, la planificación minera se lleva a cabo para el desarrollo de planes de producción utilizando parámetros fijos, que ofrecen poca flexibilidad para cambiar estos planes en caso de eventos no planificados. Por ejemplo, el layout de la mina crece, pero es muy común que la productividad del equipo se calcule con parámetros fijos que no consideran el avance de los nuevos desarrollos y no utilizan el cambio de rendimiento de los equipos. Por lo tanto, es importante introducir variables durante el proceso de planificación, que permiten una mejor alineación con las condiciones reales de minería y permitiría disminuir la incertidumbre operativa hacia el desarrollo de un plan de producción más ágil. La metodología propuesta plantea la retroalimentación entre un modelo matemático o de optimización y un modelo de simulación, con los cuales se desea construir un plan minero operativo, el que cuenta con actividades de preparación y explotación, simultáneamente, y que considere ciertos parámetros geomecánicos que afecten los rendimientos de los equipos. Los resultados muestran que la metodología propuesta genera un cambio de agendamiento y secuenciamiento en las actividades resultantes de un plan de producción inicial, y que el proceso iterativo tiende a estabilizar la variación obtenida mientras se realizan nuevas iteraciones. Además se logra insertar parámetros geomecánicos como la dilución y la calidad de roca, con lo cual las tareas toman cantidades de tiempo distintas para ser finalizadas, afectando el plan de producción. La presente metodología permite un aumento de la adherencia al plan de producción, considerando así la variabilidad operacional referida a las actividades unitarias, por lo que se logra caracterizar la incertidumbre operacional existente. Finalmente, permite elaborar planes de producción que mezclan un modelo de optimización matemático y un modelo de simulación operativo, permitiendo generar un plan productivo de mayor información. / Este trabajo ha sido parcialmente financiado por AMTC / 26/05/2020