Se propone un modelo y una metodología de resolución para abordar un problema de planificación minera de largo plazo considerando la estocasticidad del precio del mineral. La mina es modelada como un conjunto de bloques, cada uno caracterizado por su ley promedio, tonelaje y ubicación relativa. El precio del mineral es modelado según un proceso estocástico a tiempo continuo de uso frecuente en la literatura. El planificador decide el instante en que se debe comenzar la extracción de cada bloque, considerando la aleatoriedad del precio y las relaciones de vecindad entre ellos.

La gestión en deportes es una creciente y muy fértil área para aplicaciones de Gestión de Operaciones. Dentro de una liga deportiva existen múltiples factores económicos y logísticos que la transforman en un interesante elemento de estudio. Hasta la fecha, los investigadores de esta disciplina, conocida mundialmente como Sports Scheduling, se han centrado principalmente en resolver el problema de la programación de partidos o fixtures considerando diversas condiciones, que lo suelen convertir en un problema combinatorial de difícil solución. Estas condiciones se refieren a conseguir mayores beneficios económicos tanto para los equipos participantes como para las entidades organizadoras, mayor equidad deportiva, espectáculos más seguros y torneos más atractivos para el público, entre otros objetivos. Entre las últimas y nuevas aplicaciones del Sports Scheduling se encuentra el problema conocido como TUP (Tournament Umpire Problem) o RAP (Referee Assignment Problem) que consiste en encontrar la mejor programación de los árbitros para un fixture ya definido, considerando diversos factores. El problema se ha estudiado y/o aplicado en Brasil, Inglaterra y EE.UU. a deportes en particular. A pesar que en el torneo de fútbol profesional de Chile existen las condiciones favorables para implementar un sistema automático de asignación de árbitros, este proceso se realiza semanalmente de forma manual, lo que lo transforma en una de las situaciones que mayor desconfianza y problemas trae a lo largo del campeonato. En Chile, desde el año 2005 a la fecha, el Centro de Gestión de Operaciones (CGO) del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile elabora el fixture del campeonato de fútbol, tarea encargada por la Asociación Nacional de Fútbol Profesional (ANFP), con excelentes resultados. Se espera que a partir de un futuro cercano, el CGO también elabore la asignación de los árbitros al campeonato de fútbol nacional. Este trabajo presenta un estudio del problema de asignación de árbitros a partidos de un campeonato de fútbol. El modelamiento matemático utilizado incorpora metas de partidos por dirigir y distancias por recorrer, además de novedosas restricciones que buscan hacer la asignación lo más justa y equitativa posible para todos los actores involucrados. El caso de estudio es el campeonato de fútbol chileno de primera división (Primera A). Se obtiene una solución óptima para el modelamiento en tiempos bastante razonables y que satisface todos los requerimientos impuestos. Comparada con la asignación manual realizada para el campeonato del año 2007, las pruebas realizadas presentan una mejora en los indicadores de equidad en la asignación de árbitros y de distancias por recorrer de hasta un 99%. Para su implementación, se diseña una herramienta computacional que permite asistir el proceso de asignación. Además, se propone un modelamiento alternativo y discuten futuras extensiones.

Doctor en Ciencias, Mención Computación / Los cambios continuos en el código fuente de un programa pueden inadvertidamente introducir una regresión de rendimiento en tiempo de ejecución. Dichas regresiones se refieren a situaciones donde el rendimiento de un programa se degrada en comparación de versiones anteriores del mismo, aunque la nueva versión funcione correctamente. Ejecutar puntos de referencia en cada versión de un programa es una técnica tradicional utilizada para identificar regresiones en etapas tempranas. A pesar de ser efectiva, esta técnica exhaustiva es difícil de llevar a cabo en la práctica, principalmente por la alta sobrecarga que esta actividad demanda. En esta tesis, realizamos un estudio empírico sobre una variedad de programas, con el fin de evaluar cómo el rendimiento de un programa evoluciona en el tiempo, a medida que es modificado. Guiados por este estudio, proponemos Horizontal Profiling, una técnica de muestreo para inferir si una nueva versión de un programa introduce una variación de rendimiento, usando información de la ejecución de versiones anteriores. El objetivo de Horizontal Profiling es reducir la sobrecarga que requiere monitorear el rendimiento de cada versión, ejecutando los puntos de referencia solo en las versiones que contengan cambios costosos de código fuente. Presentamos una evaluación en la cual aplicamos Horizontal Profiling para identificar regresiones de rendimiento en un número de programas escritos en en el lenguaje de programación Pharo. En base a las aplicaciones que analizamos, encontramos que Horizontal Profiling es capaz de detectar más del 80% de las regresiones de rendimiento, ejecutando los puntos de referencia en menos del 20% de las versiones. Adicionalmente, describimos los patrones identificados durante nuestro estudio empírico, y detallamos cómo abordamos los numerosos desafíos que enfrentamos para completar nuestros experimentos. / Este trabajo ha sido parcialmente financiado por CONICYT a través de la beca CONICYT-PCHA/Doctorado Nacional para extranjeros/2013-63130199, OBJECT PROFILE y LAM RESEARCH

El presente trabajo de tesis propone una metodología para la construcción de un modelo predictivo de fugas voluntarias, el cual tiene como objetivo la identificación temprana de los clientes que presentan mayores tendencias a la fuga.

Ingeniero Civil Eléctrico / El presente trabajo de memoria se centra en los beneficios económicos asociado al control topológico de la red de transmisión nacional. Para esto se propone un modelo de programación matemática que co-optimiza el despacho de generación con la topología del sistema (conocido en inglés como el problema de Transmission Switching) mediante una representación lineal entera mixto (MILP por su nombre en ingles de Mixed Integer Lineal Program). Además, se propone un algoritmo de solución mediante una técnica de descomposición que separa el sistema en una cantidad determinada de zonas, que se optimizan por separado y de forma iterativa. La metodología propuesta se aplica en el sistema eléctrico chileno proyectado para el año 2025. El objetivo es analizar las mejoras producidas por los cambios topológicos en la operación del sistema, en especial en términos de costos, vertimiento de generación renovable (solar y eólico) y emisión de CO2. Para esto se comparan soluciones de dos corridas: con y sin control topológico (donde el resto de los parámetros y restricciones se mantienen sin alterar). Los resultados de este trabajo demuestran que el control topológico presenta grandes ahorros en términos de costos (hasta un 7%) y en términos de vertimiento (hasta casi un 100%) para los ejemplos estudiados. Una conclusión de particular interés para operadores y reguladores es que varios tramos de transmisión local/subtransmisión (especialmente en la zona de la Región Metropolitana) podrían operar abiertos para algunas condiciones de operación con el fin de: (i) aumentar la transferencia de energía por el sistema nacional/troncal y (ii) permitir un despacho más económico de la generación hidráulica dentro de la Región Metropolitana.

En Chile, el 37,6% de establecimientos educacionales pertenecen al ámbito de la ruralidad; no obstante sólo el 9,32% de los alumnos viven en zonas rurales. Muchas de las escuelas rurales son pequeñas, con un solo profesor responsable de la instrucción de todos los estudiantes locales (escuelas multigrado). La distribución geográfica de las escuelas rurales no ha sido coordinada y el resultado ha sido la utilización desigual de las escuelas existentes y algunas distancias de viaje excesivas para los alumnos. Por este motivo se busca optimizar la distribución de escuelas rurales a lo largo del país, determinando cuáles deben modificarse, cerrarse y si es necesario dónde abrir nuevas escuelas. Se desarrolló un modelo de programación lineal mixta, donde el objetivo era disminuir los costos incurridos por todos los participantes (MINEDUC, alumnos y sostenedores). Las variables de decisión corresponden a construir escuelas, dónde enviar los alumnos y cuántos cursos deben agregarse (o quitarse) de una escuela existente. Debido al tamaño del problema, en número de variables, se hizo necesario resolver cada región en forma independiente y usa un modelo complementario para elegir lugares candidatos para construir nuevas escuelas. Se incluyen resultados computacionales para todo el país, incluida la sensibilidad de parámetros clave, tales como: la capacidad de las salas de estudiantes por grado y escuela, el manejo de cursos multigrado, y el costo de transporte (gastos y tiempo de viaje). Los posibles ahorros monetarios a alcanzar utilizando las configuraciones de escuelas sugeridas, rondan un 13% de los costos totales actuales. Asimismo, los alumnos en promedio viajarían un 37% menos con respecto a lo que viajan en la actualidad.

Ingeniero Civil / La empresa Colbún S.A. está estudiando el proyecto Guaiquivilo-Melado, consistente en la instalación de siete centrales hidroeléctricas emplazadas en los ríos Guaiquivilo y Melado, pertenecientes a la Provincia de Linares, Región del Maule. La obra principal del proyecto corresponde a la construcción del Embalse Guaiquivilo, el cual actúa como embalse de cabecera regulando los caudales de cinco de las siete centrales proyectadas. El objetivo principal del presente trabajo es disponer de una herramienta de modelación que permita el análisis de las variables de diseño del proyecto desde el punto de vista de los ingresos por generación energética. Además, se desea extraer una regla de operación para el embalse a nivel mensual. Para esto se ha desarrollado un modelo de programación dinámica del sistema. La elaboración del modelo planteado se realizó mediante una simulación del sistema Guaiquivilo-Melado, en el cual se incluyeron diversas restricciones. La totalidad de los parámetros y variables se consideraron a escala mensual. La programación dinámica obtiene la operación óptima del embalse para ciertos parámetros de diseño de las obras, y una determinada serie de caudales de entrada. Su función objetivo es maximizar los ingresos por concepto de energía generada, sin considerar costos. Con el fin de tratar el problema de la incertidumbre hidrológica en el sistema, se generaron 100 series de caudales alternativas a la histórica. La serie de caudales registrados está basada en datos de tres estaciones fluviométricas, por lo que la generación sintética realizó con un modelo multivariado VARMA, basado en la formulación de Box-Jenkins. De esta forma, el resultado del modelo de programación dinámica corresponde al promedio de los resultados obtenidos con cada una de las series de caudales. Para obtener la regla de operación del embalse Guaiquivilo, se promediaron las entregas de caudales determinadas por la programación dinámica, considerando tres factores: mes del año, nivel de almacenamiento y rango de caudal medio afluente al embalse. Así se ajustaron diversas regresiones obteniéndose curvas mensuales de operación. El análisis de las variables de diseño del proyecto se realizó mediante la comparación de las respuestas del modelo ante cambios en sus parámetros de diseño, partiendo desde una condición base. De acuerdo a los resultados, los mayores ingresos que otorga la regulación del embalse indican que es conveniente construir la presa del mayor tamaño posible, restringida a las limitaciones físicas propias del sitio donde se emplazaría. Para las centrales que poseen regulación de caudales desde el embalse Guaiquivilo, se determinaron rangos de caudales de diseño en los que podrían encontrarse los óptimos. Mediante la determinación de curvas de costos se podría obtener fácilmente valores óptimos de diseño de las obras.

Presentamos aqv.í el método homogéneo y auto-dual para el problema dinámico de programación lineal de distribución/inventario, formulado como un problema de flujo lineal en red. Este método es combinado con una estrategia de Mehrotra de predictor-corrector, con la misma matriz de coeficientes en cada iteración. El sistema lineal resultante, pero con diferentes lados derechos, es resuelto mediante el método de Cholesky de descomposición de la matriz asociada al sistema lineal. El referido método homogéneo y auto-dual es aplicado a este modelo de distribución dinámica en diferentes dimensiones, y la experiencia computacional muestra que este método es eficiente para la solución de este tipo especial de problema lineal.

Gerdau AZA es la mayor empresa productora de acero a partir de chatarra en el mercado nacional. Su producción se centra principalmente en barras de refuerzo para hormigón armado y perfiles de acero, atendiendo los sectores de la industria de la construcción civil, metalmecánica, minería y la agroindustria. El objetivo de esta memoria es mejorar la planificación y programación de la producción minimizando los quiebres de stock y los costos involucrados. Esto se justifica por las toneladas contabilizadas como quiebre, que en el año 2009, representaron en promedio un 17% de la venta. La problemática es de alto impacto económico, ya que no satisfacer el 1% de la demanda mensual (quiebre de stock) equivale en promedio a más de 11,5 millones de pesos en costo de oportunidad cada mes. La metodología utilizada se resume en tres grandes etapas. La primera consistió en la medición del problema y el modelamiento de la demanda, proponiendo un pronóstico agregado y una segmentación de los productos, según su rol en el negocio, con objeto de mejorar el input en la toma de decisiones. La segunda etapa, consistió en el desarrollo de un modelo de programación lineal mixta que determina las cantidades a producir semanalmente de cada uno de los 125 productos considerados (incluidos los de exportación), minimizando el costo de quiebre y el de tiempo de setup para un periodo de tres meses. Como última etapa, se validó el modelo, realizando un análisis de sensibilidad de los parámetros más críticos y evaluando su impacto económico. En cuanto a los resultados, el pronóstico de demanda elaborado en la primera etapa, que siguió la estructura de las series de tiempo ARIMA, obtuvo un error promedio de un 10% v/s el 14% incurrido por la empresa en el período julio a octubre 2009. Por otro lado, el modelo de programación matemática contribuyó a una reducción de un 36% y 22% de los quiebres de stock de septiembre y octubre respectivamente, utilizando el pronóstico que se tenía en septiembre.Similarmente, con el pronóstico que se realizó en octubre la reducción en las toneladas de quiebres fue de un 43% para ese mes. La evaluación económica, al considerar como mínimo que un 20% de los quiebres es realmente venta perdida, indica un ahorro de hasta 17 millones de pesos mensuales para la empresa, o equivalente una reducción de un 18% en el total de costos de setup y quiebres. Análogamente, considerando que todos los quiebres son ventas perdidas, el modelo estaría reduciendo en promedio $86.000.000 en costos de setup y quiebres. Finalmente, es conveniente proyectar adecuadamente las horas disponibles de producción, ya que ese comprobó su relevancia. Además, se demostraron los efectos de importar producto y aumentar la productividad de laminación de la planta (sobre un 30% como recomendación) para disminuir los costos involucrados.

El presente trabajo se realizó en una planta dedicada a la fabricación de calefones que atiende principalmente el mercado nacional pero que a su vez exporta a países tales como; México, Colombia, Portugal, entre otros. Los principales problemas que presentaba la planta era una baja productividad de su mano de obra en torno al 50%, un mal diseño de layout que generaba trasporte innecesarios de productos de un lado hacia otro, una alta variabilidad de calefones que eran encausadas a través de cinco plataformas y rechazos por parte de control de calidad, donde más del 80% tenía directa relación con la planta. Frente a todo lo anterior, el estudio estuvo orientado a encontrar una asignación de recursos técnicos y humanos de forma tal de incrementar la capacidad de la planta y la productividad de la mano de obra, además de disminuir los costos de ésta última. Para ello, se decidió solucionar a través de un problema de programación lineal (PPL), donde se podría determinar el plan de producción y saber si la planta con su actual dotación estaba capacitada para dicha producción. Por lo tanto, lo primero que se hace es una estimación de la demanda a partir de los registros de las ventas mensuales anteriores y luego se hace una modelación de red, planteándose el PPL respectivo. Los resultados obtenidos, arrojan que el principal problema que existe es la mala asignación de la mano de obra al interior de la planta, debido a que con la misma dotación, se puede incrementar en 10.000 unidades la producción, llevar la productividad a un 67% y disminuir los costos de mano de obra en 2.25 USD/unidad, todo lo anterior satisfaciendo la demanda respectiva. Cabe destacar, que para dar más holgura se propone contratar 3 operarios, de forma tal que el porcentaje de utilización de la mano de obra no exceda el 96%. Por otro lado, para incrementar la capacidad de la planta, la empresa debe hacer una inversión por 113.000 USD que está dirigido a comprar 4 nuevas prensas o dispositivos, los cual se recuperaría en dos meses ya que la propuesta genera un ahorro mensual de 85.419 USD. Finalmente, se propone un sistema de bonos de producción que van en la línea de nivelar el volumen y la calidad, es decir, que no se fabrique ni más ni menos de lo planificado y que éstos aprueben las pruebas de Control de Calidad. Todo lo anterior generará un gasto de $ 6.000.000 mensuales.