Ingeniera Civil Industrial / La competencia entre las empresas pertenecientes al retail ha ido aumentando con los años, exigiendo entregar mejores servicios y productos a sus clientes. Un factor clave para lograr rentabilidad dentro de esta industria es el buen manejo de la fuerza de venta, ya que permite distribuir eficientemente los recursos monetarios de la empresa y además lograr una buena atención a los consumidores, más aún cuando la estrategia consiste en entregar una atención personalizada a cada uno de sus clientes, acompañándolos durante todo su proceso de compra, como ocurre con la empresa en estudio. El mal manejo de los recursos humanos puede desencadenar un desajuste en la atención de la demanda lo que se traduce en gastos por horas ociosas y pérdida de ganancias por demanda insatisfecha. El objetivo principal de la memoria es desarrollar una metodología de apoyo para la asignación y calendarización de la fuerza de venta de un retailer especialista, para lo anterior se contrastan las metodologías de predicción de demanda, regresión lineal, ARMA y ARMAX, y se calcula la carga de trabajo necesaria por hora en cada local. Lo anterior se utiliza como un input para el modelo de programación lineal entera que finalmente arroja los resultados de la asignación y procura minimizar los costos de contratación, despidos, salarios y horas ociosas. Adicionalmente se incorpora una nueva consideración en la programación de empleos (Scheduling employee), las preferencias de las vendedoras part time en relación al lugar de trabajo para cada día. En la estimación de demanda se logran obtener errores MAPE menores al 6,9% para 11 de las 12 tiendas en estudio utilizando como método econométrico la regresión lineal. Por su parte la programación al ser comparada con la operación efectuada por la empresa para los meses de febrero a abril, se obtienen ahorros en costos totales de un 16%, 51% y 61% en los locales Oeste, Matte y Moneda respectivamente. Se realizan estudios de sensibilidad que permiten llegar a importantes conclusiones, proteger el pronóstico de demanda con un aumento de un 10% en los valores obtenidos permite resguardar a la empresa de tener un mayor nivel de demanda insatisfecha. Por otra parte, para la programación resulta óptimo utilizar un horizonte de resolución mayor a 4 meses, con lo que se logran mejores resultados que con el modelo mensual, esto se explica en que este último no logra despedir personal por el costo que involucra y acumula una mayor cantidad de horas ociosas. Existen prácticas que logran mejorar la eficiencia del funcionamiento de una empresa, además de la inclusión de nuevos contratos y de la preferencia de los vendedores se puede trabajar con prácticas como la rotación de empleados frente a labores monótonas, lo que se presenta en el capítulo trabajos futuros.

Ingeniero Civil en Computación / Este trabajo consiste en el desarrollo de una aplicacion para tablets complementaria a la labor educativa en la enseñanza de la lectura. Este informe presenta el diseño, desarrollo y resultados de validación del proyecto. La lectura es algo fundamental en la sociedad, leer otorga a una comunidad más cultura para sus participantes. La enseñanza de este proceso ocurre, generalmente, en edades tempranas, donde los niños deben buscar una motivación que puede ser esquiva o no inducida. La tecnología llama la atención en lo más pequeños, por lo que puede ser usado como método para llegar a ellos de manera lúdica, pero con contenido pedagógico. Se plantea, como hipótesis, que la tecnología sirve de apoyo para la enseñanza de la lectura, facilitando su aprendizaje como incentivo a la motivación. Para esto se desarrolló una aplicación en tablets con sistema operativo Android que permite al usuario interactuar, de distintas formas, con las letras. Cada actividad planteada utiliza los gestos provistos por los dispositivos con pantalla táctil, de manera de diversificar las opciones de juegos. El estudio realizado en niños de entre 4 a 5 años concluyó que la aplicación desarrollada es simple y del gusto de los usuarios, permite aprender y ejercitar las letras del abcedario de manera efectiva, pero el tiempo dedicado a las pruebas de usuarios no es concluyente en la comprobación de un aprendizaje completo, debido al tiempo que demora el proceso de aprender a leer. La aplicación puede ser utilizada como una herramienta de apoyo sin ningún problema.

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El objetivo del presente Trabajo de Memoria de Título fue investigar los procesos en las Divisiones: Refinería, Etileno y Coker de la Refinería Bio Bio de ENAP; para determinar las variables críticas de operación por unidad productiva y asignar límites de control a las variables críticas de operación determinadas, de modo de generar una herramienta computacional, mediante Microsoft Excel, que entregue en línea la información relevante determinada. La problemática surge de la gran cantidad de unidades productivas con que cuenta la Refinería para llevar a cabo sus objetivos de operación; así la cantidad de equipos y variables operativas implicadas en los procesos es extremadamente alta. Se puede acceder a esta información mediante el uso de herramientas actualmente disponibles, como el Sistema de Datos PI.2 y el Programa LIMS, lo cual puede resultar muy engorroso debido a la gran cantidad de información que generan, dificultando una ágil y eficiente toma de decisiones. Se realizó una minuciosa investigación de cada unidad, mediante el uso del Sistema de Datos PI.2 y del Programa LIMS, consulta con Manuales de Operación de Plantas y entrevistas con Supervisores de Operaciones, a partir de lo cual se determinó los factores críticos del procesamiento del crudo. Se consideró como variable crítica a cualquier variable implicada en el proceso, que encontrándose en condiciones anormales por tiempo prolongado puede causar un descontrol en el proceso completo de una planta, influyendo directamente en la producción y calidad de los productos obtenidos. En base al tipo de influencia que ejercen las variables determinadas en el proceso, se identificó como variable crítica a temperaturas, presiones y flujos que participan dentro de la operación de las plantas; y como propiedad crítica, a ensayos que indican la calidad de cargas y productos de unidades. Para la Unidad de Topping 1 se determinó como equipos críticos al Desalador F-1, al Horno B-1, y a la Columna de Topping E-1. En el caso del Desalador, las variables críticas con sus intervalos de control determinados fueron: temperatura, 120 a 145 ºC, presión, 13 a 20 kg/cm2 y flujo de agua, 6 a 10% de la carga. En el caso del Horno: temperatura de entrada, 250 a 270 ºC, presión de los coils, Máximo 14 kg/cm2, temperatura de metales, Máximo 560 ºC, temperatura de humos, Máximo 870 ºC y temperatura de salida 350 a 370 ºC. En el caso de la Columna de destilación: temperatura de tope, 110 a 115 ºC, temperatura de plato de nafta, 135 a 145 ºC, temperatura de plato de kerosene, 170 a 190 ºC, temperatura de plato de diesel, 240 a 260 ºC, diferencia de temperatura de zona flash, 4 a 6 ºC, temperatura de zona flash, 350 a 370 ºC y presión, 1,4 a 2 kg/cm2. Finalmente, a partir de la información determinada como relevante se generó dos herramientas de ayuda, “Variables Críticas” que consta de una hoja por cada unidad productiva; donde se detalla valores de carga y producción de la unidad, valores de variables críticas por equipo seleccionado como relevante, y valores de propiedades críticas por corriente seleccionada como relevante y “Propiedades Críticas” que consta de una hoja por cada producto identificado como crítico: gasolina, kerosene, diesel y gas oil, donde se detalla valores de flujos y propiedades por corriente seleccionada como relevante. Cabe destacar que las herramientas se implementaron exitosamente para la División Programación de la Producción; y están a disposición del resto del Departamento de Producción si así lo requieren. Las herramientas de ayuda generadas permiten actualmente tener una visión global del funcionamiento de la Refinería, de modo de mantener bajo control los procesos y lograr los niveles de calidad y producción deseados.

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Ingeniero Civil Eléctrico / Los bancos de baterías de ion-litio son los más utilizados en aplicaciones de alta potencia como respaldos de sistemas eléctricos de potencia y vehículos eléctricos. Uno de los problemas de estos bancos es que pueden sufrir de envejecimiento prematuro por múltiples causas entre las que se destacan las altas temperaturas alcanzadas por las celdas en su operación. Una forma de minimizar el problema es utilizando algoritmos genéticos de optimización para optimizar el diseño de estos bancos. Estos algoritmos requieren evaluar muchas configuraciones, las que se pueden obtener construyéndolas o simulándolas, siendo estas últimas las más utilizadas debido a restricciones de tiempo. Dichas simulaciones se realizan generalmente en softwares denominados Computational Fluid Dynamics (CFD), estos requieren tiempos del orden de minutos o decenas de minutos por simulación. El tiempo requerido para completar una optimización suele ser prohibitivamente grande. Una forma de disminuir estos tiempos es utilizar modelos sustitutos. Con el fin de complementar el software CFD ANSYS, se creó un modelo sustituto basado en ecuaciones fenomenológicas sin embargo, éste difiere en algunos resultados obtenidos por el CFD por lo que es necesario ajustarlo. El objetivo general del presente trabajo de título es ajustar un modelo fenomenológico de modo que éste entregue valores más cercanos a los del software CFD, esto permitiría emplear dicho modelo como un sustituto del software en un algoritmo de optimización. Para lograr el objetivo anterior se hicieron modificaciones al modelo. Se escogieron los rangos de las variables de diseño para el modelo basados en el modelo fenomenológico original. Se seleccionaron tres expresiones del modelo a modificar: el factor de fricción, el coeficiente de arrastre y el número de Nusselt, en el modelo original estas se basadas en datos experimentales por lo que pueden tener un margen de error que mejorar. Se hicieron 1500 simulaciones en el software CFD los que separan en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. Con estos datos se ajustaron las tres expresiones del modelo antes indicadas. Para esto se usó como herramienta un algoritmo evolutivo llamado programación genética que permite generar expresiones matemáticas en forma de árbol. Como resultado final se obtuvo un conjunto de expresiones que representan los coeficientes a ajustar. Los resultados se construyeron de tal manera de mantener las propiedades físicas del problema. Estos hacen que el modelo fenomenológico tenga errores promedio de presión, velocidad y temperatura de 1[Pa], 1[m/s] y 1[°C] respectivamente. Se concluye que el modelo evolucionado se ajusta mejor a ANSYS, con expresiones que respetan las normas físicas del problema. Por lo tanto, la herramienta programación genética demostró ser útil en este tipo de problemas. Se recomienda finalmente corregir el modelo fenomenológico con las expresiones encontradas.

Propone una solución óptima al problema de programar (Scheduling) el procesamiento de un conjunto de Jobs (Tareas) en un conjunto de máquinas de una manufactura tipo Flexible Job Shop (FJS-Taller Flexible). La solución minimiza tres criterios: El Maximum Workload (WM), el Total Workload (WT) y el Makespan (CM), es decir, el problema es de Optimización Multiobjetivo. El problema FJS es actualmente estudiado por muchos investigadores porque corresponde a uno de optimización combinatoria muy difícil de resolver (NP-Hard) y porque una solución óptima redunda en una producción eficiente de la manufactura. El problema también es conocido en la literatura como Flexible Job Shop Scheduling (FJSS) o Flexible Job Shop Scheduling Problem (FJSSP), cualquiera de estos términos son utilizados indistintamente en el presente trabajo. Se ha solucionado el FJSSP desde un enfoque jerárquico que divide el problema en dos de menor complejidad: el subproblema de enrutamiento y el subproblema de secuenciación, utilizando en ambos subproblemas algoritmos genéticos. El desempeño de los algoritmos ha sido demostrado solucionando los casos de FJSS planteados por Kacem, utilizados también por otros investigadores, por lo que es posible comparar los resultados. Adicionalmente, las soluciones son presentadas, para una validación objetiva, en diagramas de Gantt y datos numéricos. El programa ha sido totalmente codificado en Lenguaje M (Matlab). / Tesis

Aplica el método de la regresión cuantílica como un método alternativo de estimación de los parámetros en los modelos de regresión lineal para analizar la distribución del ingreso total mensual de la población ocupada de Lima Metropolitana. Estima los parámetros de un modelo de regresión clásica mediante el método de Mínimo Cuadrados Ordinarios (MCO), sin embargo este provee poca información acerca del comportamiento de los extremos (colas) de la distribución del ingreso total mensual. En este caso, no es adecuado utilizar el modelo de regresión lineal estimado por mínimos cuadrados ordinarios, ya que proporciona estimaciones sesgadas. Concluye que existe una influencia positiva del nivel educativo y el sexo masculino en el ingreso total mensual de la población ocupada de Lima Metropolitana. / Trabajo de suficiencia profesional