Reseñas PISIS 2020

Posgrado en Ingeniería de Sistemas

Semblanza

Dra. Nelly Hernández

Universidad de las Américas Puebla

La Doctora Nelly Hernández estudió la carrera de Ingeniería Industrial para la Dirección en la Universidad Anáhuac en el 2009. En el 2012 concluyó la maestría en Ciencias en Ingeniería de Sistemas en la Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica de la Universidad Autónoma de Nuevo León. Posteriormente, en el 2017 obtuvo el grado de Doctorado en Ingeniería de Sistemas por la misma universidad, obteniendo la mención de Cum Laude. Sus intereses en investigación se centran en optimización matemática aplicada a sistemas productivos, en áreas como control estadístico de calidad, control de inventario, gestión de proyectos, logística y producción

Introducción

En esta charla la Dra. Nelly Hernández nos expone un problema de localización e inventarios en una Cadena de Suministro (CS) considerando incertidumbre en la demanda de los clientes.

Resumen

La CS la constituyen aquellas actividades, instalaciones y medios de distribución necesarios para que una mercancía logre llegar al cliente final en óptimas condiciones. Para el problema en cuestión se considera una CS de dos niveles. Estos hacen referencia a un conjunto de plantas y centros de distribución (CEDIs) que surtirán a un conjunto de clientes. Se tiene como objetivo encontrar una configuración en la red (localización de CEDIs, asignación de CEDIs a clientes, nivel de inventario en CEDIs y costos de transporte) de tal manera que se minimicen los costos logísticos para lo cual se ha propuesto una función objetivo no lineal derivada de la incorporación del modelo económico de lote (EOQ), utilizado para modelar inventario en el modelo matemático.

Se hace énfasis en que no se puede considerar de manera separada el nivel de inventario y la ubicación de los almacenes; se debe encontrar un punto óptimo que equilibre los costos de transporte con los de almacenamiento. Para la resolución del problema se llevaron a cabo distintas estrategias como la relajación lagrangiana y la linearización del mismo, pero en ambos casos la solución implicaba altos tiempos de cómputo; también se intentó con la paralelización del algoritmo. Finalmente se optó por una aproximación lineal por partes de la función objetivo y de las restricciones; la cantidad de variables y restricciones aumentó respecto al problema original, pero disminuyó considerablemente el tiempo de cómputo e incluso se alcanzó la optimalidad; para validar la solución obtenida, se utilizaron simulaciones de la CS modelada variando la demanda con las configuraciones obtenidas. Las soluciones proporcionadas por la modelación demostraron ser bastante robustas.

Conclusiones

En el problema estudiado intervienen procesos de toma de decisiones tanto estratégicas (localización) como operativas (asignación, inventario), las cuales tienen un gran impacto en el costo logístico. Se determinan los CEDIs que intervienen en la cadena, la política de inventarios a utilizar, así como puntos de demanda y abastecimiento. Para validar el modelo, se utilizaron demandas inciertas para verificar los niveles de inventario, para evitar escasez de producto o exceso del mismo en almacén, el cual puede afectar la operación por daños al producto. Como trabajo futuro se explica que se desea integrar incertidumbre en los tiempos de entrega e incrementar el número de niveles en la CS, e incluso varias las fuentes de abastecimiento, es decir, que un cliente pueda ser atendido directamente por la planta o por un CEDIs.