INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITECNICO

SANTIAGO MARIÑOEXTENSION CABIMAS.

REALIZADO POR

FRED OCHOA

OPTIMIZACIÓN

De acuerdo a Alarcón (2011), optimizar,

es la acción de buscar la mejor forma de

hacer algo, esto quiere decir que es buscar

mejores resultados, mayor eficiencia o mejor

eficacia en el desempeño de algún trabajo u

objetivo a lograr, en este caso del recurso de

una empresa, llamándose optimización de

recursos.

Para Gutiérrez (2008),

consiste del tratamiento de las

variaciones de un concepto inicial

y usar la información obtenida

para mejorar la idea.

La optimización de acuerdo a los autores,

es mejorar el proceso para lograr eficiencia en

hacer algo, buscando excelentes resultados,

eficiencia y eficacia cuando se desempeña un

trabajo o utiliza el recurso de la empresa.

VENTAJA DE LA APLICACIÓN DE

OPTIMIZACIÓN

Ventajas

Mejorar funcionamiento

Maximiza beneficios

Minimizar tiempo

Rediseñar procesos

de negocios

Utilizar pocos

recursos

EJEMPLOS DONDE SE HAYA APLICADO

OPTIMIZACIÓN

Este es un ejemplo sencillo con el que se pretende demostrar la aplicación de

método de optimización de dimensiones a través de la herramienta Ansys, mediante la

optimización de una viga simple biapoyada, de sección rectangular. Se consideró una

carga aplicada puntual, ubicada como se muestra en la Fig. 2. El análisis estructural se

efectuó en tensión plana, aplicando el método de los elementos finitos. La malla se

obtuvo de manera automática utilizando elementos beam 3. La función objetivo se definió

como el peso de la viga, el cual se quiere minimizar, se impusieron restricciones en los

extremos de la viga. Finalmente, se obtuvo la solución del problema encontrando las

dimensiones óptimas de la sección transversal de la viga (ancho y alto), sin exceder el

esfuerzo permisible. Las especificaciones y parámetros del ejemplo se presentan en la

tabla 1.

Fig. 2. Primer problema a optimizar. Dominio de diseño

y condiciones de contorno

TABLA 1. PARÁMETROS EMPLEADOS

EN LA SOLUCIÓN DEL PROBLEMA

La figura 3 muestra la evolución del proceso de optimización a través de los

diferentes valores de la sección transversal de la viga, obtenidos a través de las 10

iteraciones que se realizaron.

Fig. 3. Evolución de los valores de W y H en el proceso

de optimización

Para el segundo ejemplo, se parte de dos diseños iniciales de una viga (fig. 5 y fig. 7)

en el primer diseño, se imponen restricciones únicamente en los extremos y en el

segundo las restricciones se aplican también en el centro de la viga. El problema busca,

mostrar como una ligera variación (en este caso en las restricciones) puede generar

diseños finales bastante distintos. El problema básico se presenta en la fig. 4. Se

resuelve con el método de optimización topológica de Ansys.

Fig. 4. Problema a optimizar No. 2.

Dominio de diseño y condiciones de

contorno

Fig. 5. Enmallado del ejemplo 2.

Restricciones impuestas en los extremos

(primer caso)

Fig. 6. Respuesta a la optimización del ejemplo 2.

Restricciones impuestas en los extremos (primer caso)

Fig. 7. Enmallado del ejemplo 2. Restricciones

impuestas en los extremos y en el centro

(segundo caso)

Fig. 8. Respuesta a la optimización del

ejemplo 2. Restricciones impuestas en los extremos y en el centro (segundo caso)

Ejemplo 3.- Consideremos que se tienen un conjunto de plantas y de clientes

dispersos dentro de una región geográfica. Cada cliente requiere de diferentes productos

que son manufacturados en cada una de las plantas. Un conjunto de almacenes debe ser

localizado dentro de la red de distribución. • El costo de localizar un almacén incluye el

costo de transporte por unidad del almacén al cliente pero también el costo de transporte

de las fábricas a los centros de distribución. Además, se incurre en un costo fijo por operar

o abrir el almacén

RED DE SUMINISTRO

El objetivo del proyecto consiste en encontrar la mejor configuración de red de

distribución para una empresa que se dedica a la transportación de madera y placas de

aglomerados considerando la mejor elección de modos de transporte y localización de

puntos de entrada y centros de distribución. Dicha configuración se hace a través de un

modelo de programación entera mixta.

Los puertos de entrada • Mazatlán • Manzanillo • Lázaro Cárdenas • Tampico • Altamira •

Veracruz

Centros de distribución • Altamira • Tampico • Veracruz • Manzanillo • Lázaro Cárdenas •

Mazatlán • Durango • México DF • Monterrey • Guadalajara • Mérida • Cancún • Puebla •

Toluca • León • Laredo

Puertos de entrada y centros de distribución

El modelo de optimización se resolvió con LINGO y se hizo uso de una interfaz con

Microsoft Excel para mostrar el modelo de manera más sencilla y amigable. En general

el modelo es como sigue

El modelo de optimización

Distribución de la demanda

Ejecución de la optimización escenarios

Escenario 1. Libre consolidado • Apertura y cierre de centros de distribución sin restricciones en los

contratos con 3PL (logística de terceros). • Flujos y modos de transportes definidos por el modelo de

optimización • Restricciones de conservación de flujo en los nodos. • Restricciones de satisfacción

de la demanda. • La demanda se supone constante de acuerdo a los datos colectados en el año

2007

Escenario 2. No cerrar Tampico ‡No debe cerrarse Tampico por los contratos que ya se tienen con

3PL (logística tercerizada) ‡Restricción de al menos 77% en la entrada de transporte a granel en los

puertos. ‡Restricción de máximo el 23% de entrada para carga contenerizada en puertos. ‡Flujos y

modos de tierra definidos por el modelo. ‡Restricciones de satisfacción de demanda. ‡Consolidación

de carga por transporte a granel en el centro de distribución localizado en el puerto (no hay entregas

directas del puerto a los clientes)

Solución óptima para madera y MDF

Simulación con demanda aleatoria

Los resultados obtenidos con simulación de

demanda aleatoria y costos fijos de almacenamiento

cambiantes son: el 74% de las ocasiones,

Guadalajara resultó ser la mejor opción como

esquema logístico. Mientras que el 26% de las

ocasiones, Toluca fue la mejor opción. Por lo tanto,

existe un riesgo potencial del 26% de que si abrimos

el CEDI en Guadalajara, no obtengamos resultados

óptimos. Sin embargo de acuerdo a la logística de la

empresa esta opción no estaba contemplada.