Robust optimization in production planning problem

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2016
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Abstract
La Optimización Robusta (RO, por sus siglas en inglés) es una metodología para incluir la incertidumbre en modelos de optimización. La incorporación de la incertidumbre en los modelos de toma de decisiones es de interés. Esto se debe a que asumir datos conocidos puede llevar a decisiones incorrectas, que se traducen en altos costos, importantes pérdidas e incluso infactibilidades para aplicar las acciones a seguir. En esta tesis, se exploró la hipótesis de que la RO es una herramienta eficiente para la planificación bajo incertidumbre. Específicamente, se estudió el uso de esta metodología en la industria forestal. El objetivo de la investigación fue analizar la aplicabilidad de la RO en la Gestión de la Cadena de Abastecimiento. Para alcanzar el objetivo y validar la hipótesis, se abordaron dos problemas típicos de la industria: la planificación de la producción de aserraderos y de bosques. Ambos problemas se abordaron a nivel táctico y la incertidumbre considerada afecta los rendimientos y disponibilidad de bosques respectivamente. Para evaluar la metodología, los problemas se formularon, resolvieron y compararon en sus versiones deterministas y robustas en términos de optimalidad, factibilidad y estabilidad (estructura) de la solución.Adicionalmente, ya que la planificación de la producción incluye decisiones en distintos niveles jerárquicos, que interactúan entre sí; se resolvió un caso específico para dos niveles de planificación (táctico y operativo). Esto con el objetivo de analizar la RO como herramienta para mejorar la coordinación y coherencia entre distintos niveles jerárquicos de planificación. En este sentido, se comparó el desempeño de modelos deterministas en ambos niveles, con una combinación de un modelo robusto a nivel táctico y uno determinista a nivel operativo. Los resultados obtenidos indican que se validó la hipótesis y se cumplió el objetivo de la tesis. Por lo tanto, se concluyó que la RO: i) es una herramienta eficiente para el manejo de la incertidumbre, ii) es de simple aplicación, iii) no aumenta la dificultad de resolución de los modelos respecto al problema determinista ya que conserva la estructura del problema original, iv) facilita la interacción entre distintos niveles de planificación, v) a nivel de optimalidad no genera importantes pérdidas, vi) a nivel de factibilidad, mejora este indicador y vii) a nivel de estabilidad, genera soluciones en cierta medida constantes que facilitan la operación.
Description
Tesis (Doctor in Engineering Sciences)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2016
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