Parte importante de la información que reciben las personas vienen de los noticiarios. Estos los ayudan a tomar posición frente a los temas relevantes para la sociedad, informándolos, entreteniéndolos y educándolos. Así, día a día las personas constituyen la audiencia de los noticiarios de manera sistemática, eligiendo a su favorito y sintonizándolo en su horario habitual. En general los distintos canales de TV emitían su noticiario central a las 21 horas y finalizaban a las 22 horas, diariamente. Esto cambió cuando Canal 13 modificó el horario de su noticiario central Teletrece en 13 minutos, comenzando a las 21:13 horas y finalizando a las 22:13 horas. Este pequeño cambio de un participante relevante de la industria modificó la forma de competir en la industria, trayendo consigo un movimiento de la franja. De forma seguida, Canal 13 realizó un cambio en el diseño del noticiario, lo que también generó una serie de modificaciones a nivel de audiencia, para finalmente, volver al horario original pero manteniendo el cambio de diseño. El estudio examinó que efectos sobre la audiencia produjeron estas estrategias, tanto en cantidad de audiencia, como en su perfil y fidelidad, encontrando interesante evidencia al respecto. En este estudio se hallaron importantes efectos sobre el rating producidos por la utilización de un mix parcial de estrategias de counter-programming, leading-in y bridging por parte de Canal 13, aumentando el rating en el corto plazo al implementarlas. A su vez, las variaciones del diseño del noticiario, provocaron una caída en el nivel de audiencia del noticiario. Finalmente, al volver a la antigua estrategia de stripping el rating del vuelve a su normal histórico. Se verifica entonces que en ausencia de horarios flexibles de programación, los niveles de rating decrecen, acercándose a los niveles originales. En adición, en presencia de un nuevo diseño del programa, existe una caída de rating asociado al cambio. Estas estrategias también tuvieron un impacto dentro del perfil de la audiencia, modificándolo en ciertos segmentos. En lo que respecta a la fidelidad, se puede mencionar que existe una caída importante cuando el Diseño del programa es Nuevo. El horario tiene efectos significativos en segmentos particulares, no apreciándose de forma relevante que afecte la fidelidad. Finalmente, es importante mencionar la importancia de las estrategias competitivas, donde, en este caso, por el solo hecho de introducir una nueva estrategia programática que sale de lo tradicional se lograron substanciales cambios en el rating, factor clave en el éxito de un programa de televisión como lo es un noticiario.

El presente trabajo de título tuvo como objetivo el diseño, desarrollo y evaluación de una herramienta que permitiera apoyar la toma de decisiones respecto de la programación de operaciones en cada una de las dos plantas con que actualmente cuenta una compañía siderúrgica. Se buscó de esta forma encontrar la secuencia en que debieran ejecutarse los distintos trabajos mensuales, minimizando los tiempos de producción así como los tiempos de retrasos en las fechas de entrega. La investigación se centró, por razones de tiempo, únicamente en el proceso de laminación de la compañía, que es aquel en donde se le da la forma final a los productos siderúrgicos mediante deformación termomecánica. Esta elección no fue al azar y se tomó considerando el hecho de que dicho proceso es hasta el día de hoy el principal “cuello de botella” y por lo tanto representaba las mayores oportunidades de ganancia. Ahora bien, fue posible demostrar que el problema pertenece a la clase NP-Hard por lo que no se conocen algoritmos capaces de resolverlo en un tiempo polinomial. Como consecuencia, y dado que el tamaño de la instancia es relativamente grande, se hizo necesario incorporar enfoques heurísticos que permitieran obtener resultados suficientemente buenos en un tiempo de computación razonable. Es así como se optó por un algortimo de Búsqueda Tabú. La elección se basó principalmente en los buenos resultados reportados en la literatura para otros problemas de programación de operaciones (Lin y Ying, 2006; Gupta y Smith, 2007 y Valente y Alves, 2008). Gran parte del desempeño de este tipo de heurística depende de dos elementos: la solución inicial y la metodología de generación de vecindades. Es por ello que la estrategia seguida consistió en evaluar un amplio espectro de las técnicas más utilizadas para tales fines, escogiendo finalmente aquella combinación que presentó un mejor desempeño. Los resultados obtenidos muestran que la aplicación de la heurística propuesta a instancias reales permite obtener reducciones importantes en comparación a la situación actual: un 7% promedio en los tiempos de producción y disminuciones promedio del 35% en lo que se refiere a los tiempos de retraso. Por otra parte, se observa una dramática caída del 82% promedio en lo que al tiempo necesario para determinar la programación respecta. Finalmente, cabe destacar que la investigación realizada sugiere también que aún hay espacio para futuras mejoras, por lo que se recomienda dar continuidad al estudio y en lo posible ampliarlo a otros procesos de la cadena productiva.

No autorizado por el autor para ser publicada a texto completo / El presente trabajo de título tiene como objetivo generar un método que permita optimizar la asignación de la dotación en un retailer especialista. Éste a pesar de contar con más de 40 tiendas, un contingente promedio de 1.500 trabajadores y alrededor de 200 turnos factibles, no posee un procedimiento que considere explícitamente la demanda y que permita automatizar el proceso. La ausencia de esta sistematización, se traduce en inconstancias en el nivel de servicio y en una pérdida de tiempo para los encargados de esta tarea. Como solución se planteó un modelo de optimización que minimiza las carencias de personal al menor costo posible, mediante la generación de mallas de turno que satisfacen las restricciones tanto de la demanda, como legales y contractuales. Junto con lo anterior, se propusieron dos variaciones que buscan entregar un enfoque alternativo al de costos. Mientras la primera incluye a la experiencia de los trabajadores y procura que la gente con menor antigüedad esté acompañada del personal senior, la segunda pretende respetar los gustos de los trabajadores por determinados turnos. Los resultados obtenidos en cuestión de minutos o un par de horas, dependiendo de la instancia, muestran cómo el modelo de optimización permite reducir las carencias de personal producidas por el sistema manual utilizado hoy en día. En particular para las 2 tiendas estudiadas, se estima que esta baja en las carencias posibilitaría aumentar las ventas en una cifra cercana al 2,5%. Por su parte, los dos modelos que contienen variables cualitativas de RR.HH, produjeron asignaciones que minimizan las carencias en igual magnitud que el enfoque de costos, logrando a su vez que los criterios de distribución planteados fueran cumplidos. Para los ejemplos mostrados en el modelo de experiencia, la brecha entre dotación senior y novata no supera las 2 personas, y en el de preferencias la desviación promedio con respecto al inicio ideal escogido por cada trabajador, es de 2 horas. Se espera que de ser implementado el sistema se obtendrían dos beneficios principales: la liberación de las 2 horas promedio que invierten los encargados del actual sistema manual, y la opción de entregar un mejor nivel de servicio dada la minimización de las carencias de personal. Además, el hecho de haber obtenido resultados similares en cuanto a reducción de carencias, independiente del modelo utilizado, muestra la importancia del enfoque que tenga el administrador a cargo de los trabajadores, considerando que puede ser capaz de ofrecer un mismo nivel de servicio de cara al cliente, pero con criterios que agrupan a la dotación de maneras distintas. En esta misma línea y a modo de investigación futura, sería interesante estudiar en qué momentos del día conviene tener presentes a los mejores vendedores, pudiendo generar así una organización de la dotación que permita maximizar los ingresos de las tiendas.

La normativa contenida en el Decreto 291/2008 impone nuevas condiciones en la representación del sistema para los procesos de Planificación de la Operación del CDEC-SIC. Estas nuevas condiciones en la representación incrementarán el esfuerzo computacional asociado al algoritmo de Programación Dinámica Dual Estocástica que soluciona el problema de coordinación hidrotérmica, con el consecuente aumento en los tiempos de ejecución del software asociado, lo que puede comprometer el cumplimiento de los plazos con los que cuenta el Departamento de Planificación de la Operación del CDEC-SIC. Motivado por lo anterior se propone como objetivo de este trabajo de título, la evaluación de nuevas alternativas en el tratamiento de las series hidrológicas que alimentan el modelo de Programación de Largo Plazo (PLP) para obtener mejoras en la precisión de la solución y los tiempos de ejecución. Lo que se busca es reducir el número de hidrologías muestreadas durante la fase de optimización del modelo (aperturas). Para esto, en una primera instancia, se consideran: el Análisis de Componentes Principales, la aplicación de Modelos Temporales para la obtención de Series Sintéticas y el Agrupamiento de Hidrologías en Clusters; eligiendo esta última opción. Se propone la selección de k aperturas a partir de la estadística actual de 48 años hidrológicos, utilizando como referencia los centroides resultantes de la agrupación de esta estadística en k grupos o clusters. Con esto se espera incluir en las k aperturas escogidas, condiciones hidrológicas diferentes entre sí, a fin de mantener la variabilidad de la muestra original. El trabajo comienza con una etapa exploratoria donde se evalúa la reducción desde 48 a 24, 12, 6 y 3 aperturas. Se constata un descenso del tiempo de ejecución al disminuir el número de aperturas y se obtienen resultados acordes con los correspondientes a la metodología actual, analizándose para estos efectos, las series de: costos marginales en la barra Quillota 220 kV, costos térmicos por etapa y valor del agua en los embalses del SIC. A partir de los buenos resultados de la primera etapa, se analizan opciones intermedias entre 6 y 12 aperturas, las que resultan satisfactorias en tiempos de ejecución y precisión de la solución. Finalmente, se establecen criterios de selección del número de clusters a utilizar y, por ende, del número de aperturas; éstos son: el tiempo de ejecución del programa y el índice de validación de clusters “silhouette”. Del primero y, a fin de garantizar que la muestra sea insesgada, se obtiene que la replicación de aperturas no incrementa el tiempo de ejecución con respecto al caso que no las replica. El segundo criterio permite distinguir qué particiones realizadas no corresponden a una estructura natural de grupos de la muestra original, a partir del análisis del valor de “silhouette” promedio y de sus gráficas asociadas. El trabajo desarrollado determina la selección de un menor número de aperturas, manteniendo la precisión de los resultados y disminuyendo los tiempos de ejecución. Esta memoria selecciona las aperturas a partir de la energía afluente global del sistema, por lo que queda abierta la posibilidad de definir aperturas para cada cuenca o embalse separadamente, lo cual requeriría la intervención del código del Modelo PLP. En un sentido más amplio, poder modificar la programación del Modelo PLP permitiría evaluar, no sólo las aperturas de la fase de optimización, sino otros aspectos de la modelación del problema con miras a la reducción de los tiempos de ejecución.

El presente trabajo de título tiene como objetivo diseñar una metodología que permita obtener una asignación de turnos óptima para los cajeros de una empresa contratista de personal, determinando la dotación de individuos para cada uno de los contratos preestablecidos. Actualmente este proceso se realiza de forma manual, lo que se traduce en pérdidas de tiempo para los encargados y pérdidas de recursos para la organización. Además, debido a que existen más de 27.000 posibles combinaciones de turnos, las soluciones encontradas no logran satisfacer los requerimientos de personal exigidos. La metodología utilizada para resolver el problema, considera el desarrollo de un modelo de programación lineal entera, que busca minimizar los costos de remuneraciones maximizando el nivel de servicio entregado. Este último se calcula como la cantidad de horas requeridas de trabajo que no fueron satisfechas durante el mes. También se diseña un modelo que permite estimar las ausencias inesperadas al trabajo, basado en información histórica de la empresa y asumiendo que estas siguen una distribución Weibull. Por último, se plantean modificaciones al modelo inicial propuesto permitiendo que los trabajadores se cambien de estación durante el día, lo que busca encontrar sinergias en la utilización de recursos humanos. Para obtener soluciones factibles, se incorporan las restricciones laborales establecidas por el Código del Trabajo, las restricciones contractuales y el cumplimiento mínimo del requerimiento de personal exigido para cada estación. En el análisis se abordó el caso de dos estaciones, Pajaritos Oriente y San Pablo. Luego de aplicar el modelo, para la primera se obtuvo una reducción del 8,4% de los costos actuales, considerando un aumento de 97,6% a un 99,8%en el nivel de servicio y por ende una asignación que se ajusta de mejor forma a la demanda. Para la estación San Pablo se consiguió disminuir los costos totales en un 7,4% manteniendo el mismo nivel de cumplimiento de demanda que se tiene actualmente. En ambos casos la disminución de costos se debe a un cambio en la proporción de trabajadores Full-Time y Part-Time, lo que resulta en beneficios anuales de MM$ 2,88 para la estación Pajaritos Oriente y de MM$ 4,56 para la estación San Pablo. Considerando que la empresa contratista opera treinta y cuatro estaciones, se realiza una estimación del ahorro total anual esperado, cuyo monto asciende a $ 76 millones. Como trabajos futuros se propone desarrollar un modelo que permita cambios de cajeros entre todas las estaciones operadas por la empresa, considerando la compatibilidad de estas en términos de requerimiento de personal y los costos asociados a tiempos de viaje. Dada la magnitud de variables de este problema, sería necesario implementar métodos heurísticos que permitan obtener soluciones factibles en tiempos razonables.

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Ingeniero Civil Industrial / El presente trabajo de título tiene como objetivo reducir el tiempo de las reuniones que tienen como fin, preparar la planilla de asignaciones de los consultores a los diferentes proyectos. Actualmente este proceso se lleva a cabo tras 2 días de reuniones, por parte del CEO, del gerente de consultoría y del gerente de cuentas corporativas, donde se solicitan consultores que trabajen en proyectos determinados y posteriormente se construye la planilla. Esto genera costos de horas/hombre que ascienden a los $600.000 mensuales, afecta directamente a la captación de nuevos clientes y proyectos potenciales por parte de los gerentes y produce retrasos en la ejecución de algunos proyectos. La metodología que se utilizó para resolver el problema, considera 2 distintos modelos de programación lineal entera, el primero minimiza los costos de asignación, mientras que el segundo minimiza una calificación de desempeño del consultor en cierto tipo de proyecto, donde a menor calificación, mejor el desempeño. Para la construcción del modelo, se trato de representar la realidad de la empresa, usando las restricciones correspondientes y 3 bases de datos distintas, la primera tiene la función de saber cómo el modelo realiza las asignaciones, la segunda representa una situación real de la empresa que enfrenta la demanda de 15 proyectos, y la tercera representa una situación de alta demanda con 20 proyectos. Con tal de obtener soluciones factibles, se incorporó a un consultor multifacético, que tiene como características la de ser muy costos, posee una evaluación mediocre en la calificación de desempeño y posee gran cantidad de oferta laboral, esto para que el modelo lo asigne, siempre y cuando no exista otra opción. Los resultados obtenidos muestran que, para la situación de 15 proyectos, el costo de horas ociosas del modelo 1 es $412.500 mensual más caro al del modelo 2, y para la situación de 20 proyectos, la diferencia desciende a $125.625. Sin embargo, el primer modelo tiene la ventaja de que al dejar consultores más capacitados con horas ociosas, es posible que al existir la nueva incorporación de un proyecto potencial, éstos se desempeñen de mejor manera y satisfagan las necesidades del cliente. Se concluye que ambos modelos entregaron soluciones factibles para la asignación de consultores. El modelo 1 es de fácil implementación, debido a los parámetros que posee, en cambio el modelo 2, es levemente más complicado conseguir los valores de clasificación de desempeño. Se recomienda usar el modelo al momento de enfrentar un nuevo proyecto, con el fin de saber qué y cuanta oferta laboral hace falta para satisfacer la demanda completamente.

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Magíster en Gestión de Operaciones / Ingeniero Civil Matemático / En general, un problema de decisión min f(x) s.a. x en F0 está sometido a una gran cantidad de factores que pueden provocar incertidumbre respecto a la delidad de los valores de los datos que de finen F0, causando que la respuesta de este no sea del todo con fiable. Existen diversos métodos para hacerse cargo de la incerteza en los datos, como el Análisis de Escenarios, la Optimización Estocástica y la Simulación, entre otras. Si el decidor es adverso al riesgo, por ejemplo en situaciones donde las decisiones son poco frecuentes o bien las consecuencias de una mala decisión ponen en riesgo la vida de personas, la Optimización Robusta, es la estrategia que le permite ser en extremo conservador, buscando soluciones óptimas que sean factibles bajo cualquier escenario posible de datos. Lamentablemente un algoritmo robusto puede consumir vastos recursos computacionales. Resulta interesante ser capaz de predecir cuánto se arriesga (en términos de la función objetivo), al utilizar una solución económica que ignora la incertidumbre en vez de una costosa solución robusta, o dicho de otra forma, cuánto cuesta una solución conservadora en relación al problema con datos estimados (fácil de resolver). Es posible acotar este valor , en términos de la sensibilidad estructural del problema, una característica intrínseca de la modelación, y el nivel de incertiza que al que estan sometidos los datos, de la siguiente forma: D <= (2/k+1) (max f(x) - min f(x)) Donde k es una medida llamada Margen de Factibilidad propuesta por Ben-Tal y Nemirovski, en situaciones donde la variabilidad de los datos puede ser modelada a través de un conjunto de incerteza U poliedral. Ellos presentan una cota superior para D y en este trabajo se construye un modelo linearizado para computar una estimación simpli cada de esta cota para problemas lineales con incertidumbre en la matriz de restricciones de desigualdad, descrita a través de un conjunto poliedral. Se aplicó este modelo a 16 problemas de la librería NETLib, asumiendo perturbaciones independientes de los parámetros considerados como inciertos. La estimación implementada consiguió buenas cotas ajustadas: Para un nivel de incerteza del 1% las cotas fueron, salvo por dos ocasiones, a lo más 6 veces el valor a estimar y en general el error de la estimación no supero el 8% del valor óptimo nominal. En estos problemas se pudo observar que el error en la cota estimada es proporcional al nivel de incerteza, de comprobarse esta idea, se presentaría una ventaja signi cativa al momento de estudiar el impacto sobre problemas con nivel de incerteza desconocido.

Magíster en Gestión de Operaciones / Ingeniero Civil Industrial / Los problemas de ruteo de vehículos, tienen la particularidad de ser simples de expresar, pero complejos de resolver; lo anterior es por las restricciones de integralidad y el crecimiento exponencial de sus posibilidades, a medida que el tamaño del problema aumenta. Es por esto, que es necesario utilizar técnicas de optimización para enfrentar este tipo de problemas, al no poder resolverlo de una manera simple. En este estudio, se resuelve un problema de asignación de cartera de vendedores y ruteo de vehículos periódico, presentado por la empresa ECOLAB S.A. El modelo planteado, incorpora el concepto de equidad en la construcción de las rutas y las carteras, buscando equiparar los tiempos de recorrido, los tiempos ociosos y los beneficios percibidos por cada cartera. La metodología de solución es heurística, la que se compone de una etapa de asignación con conceptos de equidad, la construcción de las rutas y el mejoramiento de estas. El modelo obtenido es testeado frente a instancias generadas aleatoriamente. Además, se resuelve el problema de la empresa, contrastando los datos reales con los de la solución heurística. Se evidencia que, al hacer pequeñas mejoras en cuanto a la asignación de recorridos a los vendedores, es posible disminuir el tiempo de recorrido y el tiempo ocioso. También, disminuyen las desviaciones en los beneficios percibidos por las carteras de clientes. Se obtiene un incremento en el tiempo ocioso (holgura), el cual se produce por una optimización de la planificación de visitas. Todos estos resultados se obtienen en tiempos pequeños, pues la ejecución del programa es rápida. Se obtienen beneficios económicos y cuantificables, a la hora de aplicar lo desarrollado en esta tesis. Se resuelve el problema exacto para instancias menores, mostrando lo costoso en tiempo y recursos que es resolver el problema de esta manera, para aplicaciones que necesitan de numerosas ejecuciones y análisis de sensibilidad. Para las instancias analizadas, los tiempos de resolución van entre los 12 y los 35,000 segundos. Al resolver estas instancias con la heurística propuesta, los gap obtenidos van desde el 0.8 al 7.41 por ciento, con respecto a la solución exacta. Se realiza un caso de estudio con datos de la empresa. La aplicación de la heurística aumenta un 8% el potencial de ventas y un 4% la rentabilidad por día trabajado neto. La contribución de este estudio, es mostrar un enfoque de equidad en la asignación de clientes y construcción de rutas para un área comercial, con el fin de obtener carteras de clientes balanceadas en dinero y tiempos. También contribuye a la empresa a generar soluciones del tipo matemáticas, con el objetivo de prestar un soporte distinto al que se viene utilizando.