MODELOS DE OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICO MULTI-ESTADO APLICADOS A LA PLANEACIÓN DE LA PRODUCCIÓN DE UNA EMPRESA MUEBLERA

Ponente: José Emmanuel Gómez Rocha
Coautor(es): Eva Selene Hérnandez Gress Héctor Rivera Gómez
En el presente trabajo se realizan diversos modelos de programación lineal entero mixto estocástico multi-estado donde las variables aleatorias se modelan utilizando una distribución continua del tipo normal y posteriormente una distribución discreta con 3 posibles valores y sus respectivas probabilidades. Los modelos desarrollados se aplican a un plan agregado de producción para una empresa fabricante de muebles localizada en el estado de Hidalgo, México; que cuenta con clientes importantes con presencia en todo el país. Se desarrollaron cinco modelos. Un primer modelo determinista del plan agregado de producción. Después se realizan dos modelos considerando la capacidad de producción como variable aleatoria, uno donde se modela con una distribución continúa aplicando el solucionador estocástico integrado en Lingo que emplea además técnicas de hiper-cubos-latinos a fin de minimizar la varianza entre las muestras y tener un resultado más cercano al óptimo. Posteriormente, un modelo propuesto discretizando la distribución de probabilidad y aplicando un árbol de escenarios que implica resolver un problema grande de optimización. Los últimos dos modelos consideran la capacidad de producción y la demanda como variables aleatorias empleando para su solución los métodos mencionados anteriormente. Para la solución del modelo se utilizó el software Lingo 17.0, utilizando como solucionador el algoritmo Branch and Bound (B-and-B) para los deterministas equivalentes y el solucionador estocástico del mismo Software y se comparó los modelos desarrollados. El estudio se complementa con un análisis de sensibilidad a los modelos estocásticos donde se comparan diversos indicadores de interés de los modelos desarrollados. Además, se analiza el impacto de la restricción del nivel de servicio en las variables de decisión.