Desarrollo de dos modelos matematicos : con recurso simple y con recurso completo : para la planeacion de la produccion de sistemas discretos de manufactura utilizando programacion estocastica mixta entera

Abstract

En este trabajo se desarrollan dos modelos matemáticos de Programación Estocástica para planear la producción de un sistema productivo, intentando minimizar los costos de producción. Estos modelos no serán implementados en alguna empresa en particular, son modelos teóricos que lo pueden ser con una investigación posterior. De esta forma, se intento crearlos para que puedan ser fácilmente integrados con sistemas de planeación ampliamente reconocidos y aceptados como el MRP, MRP II y el ERP. Los modelos desarrollados cuentan con un elemento probabilístico que es la demanda, la cual, se modeló por medio de árboles de escenarios. Se crearon seis ejemplos numéricos con parámetros aleatorios, los cuales se codificaron y se resolvieron en el software Xpress-MP de Dash Optimization. Seguidamente, se ampliaron estos códigos a dos ejemplos numéricos no aleatorios que igualmente se resolvieron por medio del software anteriormente nombrado. Estos dos últimos ejemplos fueron igualmente desarrollados, codificados y resueltos por medio de Programación Lineal. Los resultados de ambas técnicas se compararon utilizando horizontes de tiempo y observando el comportamiento de los costos al aplicar los planes obtenidos. La Programación Estocástica mostró ser superior al ser comparada con la Programación Lineal en cuanto a costos. En cada uno de los dos ejemplos se obtuvieron un ahorro del 1% y del 3% en los costos de producción. Se recomienda ampliar el estudio transformando otros modelos de planeación de la producción que utilizan Programación Lineal a modelos que utilicen Programación Estocástica y de esta forma llevar a cabo una comparación mas completa.