Robust optimization model for laser-beam machining equipment investment under demand uncertainty.
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Date
2019
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Abstract
Las industrias productivas tales como la manufacturera, se ven enfrentadas constantemente a situaciones dinámicas, cambiantes e impredecibles. La generación de planes de inversión y producción robustos pueden proteger a las empresas de los efectos variables e inciertos de los procesos. Se puede generar coberturas a través de la optimización robusta, la cual permite considerar incertidumbre en la determinación de una solución óptima. La tecnología de corte por láser es un proceso de fabricación desarrollada durante la década de 1970, la cual permite procesar diversos tipos de materiales, con diferentes espesores, alta precisión (0,02 mm) y velocidad. Con esta tecnología las empresas pueden fabricar prototipos rápidamente y producir en masa. En esta tesis, desarrollaremos un modelo de optimización robusto para la inversión y producción basado en la maquinaria disponible. Este modelo asume que la demanda está sujeta a incertidumbre. Las preguntas de investigación se centran en: ¿Es posible integrar modelos lineales de corte láser para determinar un plan de inversión y producción óptimo? ¿Una reformulación robusta del problema proporcionará una solución que cubra la capacidad frente a la demanda variable? ¿Existe un plan robusto óptimo que aumente las ganancias y la eficiencia operativa con cobertura productiva?El modelo se utiliza para determinar el plan de inversión y de producción para una empresa que ofrece servicios de mecanizado por rayo láser (LBM). El caso de estudio valida la efectividad del modelo propuesto y demuestra la solidez de la solución. Los resultados muestran que, a diferencia del plan lineal óptimo, el plan robusto óptimo considera la inversión en más maquinaria, lo que aumenta su capacidad productiva. Los resultados muestran que la solución óptima robusta óptima puede aumentar las ganancias en 6.39 %.
Description
Tesis (Master in Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2019