Modelo basado en escenarios para la planificación agregada de producción. Caso de estudio en una empresa de productos químicos
En esta investigación tiene como objetivo el diseño de una herramienta de apoyo a los procesos de toma de decisión en la planificación de la producción a mediano plazo a través de un modelo para la planeación agregada de la producción, cuando la demanda es un parámetro con incertidumbre ajus-tado a...
- Autores:
-
Mendoza Ortega, Gean Pablo
Vergara Rodríguez, Cesar Jose
Domínguez Arrieta, Oscar Eduardo
Domínguez Canchila, Luz Mary
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Corporación Universitaria del Caribe - CECAR
- Repositorio:
- Repositorio Digital CECAR
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En esta investigación tiene como objetivo el diseño de una herramienta de apoyo a los procesos de toma de decisión en la planificación de la producción a mediano plazo a través de un modelo para la planeación agregada de la producción, cuando la demanda es un parámetro con incertidumbre ajus-tado a una empresa productora y distribuidora de pro-ductos químicos para el aseo, ubicada en el municipio de Morroa – Sucre. El desarrollo de un plan de pro-ducción lleva consigo la determinación de parámetros que muchas veces poseen cierto grado de vaguedad, esto conlleva a que el personal a cargo de tomar dedi-ciones asuma el manejo de esta incertidumbre. Esta técnica de planificación suele implicar una familia de productos similares, es decir, productos con similitu-des en el proceso de producción, las habilidades reque-ridas, los materiales necesarios. En este estudio el modelo propuesto fue codificado en el software Gene-ral Algebraic Modeling System (GAMS), obteniendo una solución en tiempos computacionales aceptables. La solución obtenida representa unos costos totales de producción $ 365’495,633 en el horizonte de pla-neación generando herramienta de planificación para la empresa en estudio con tiempos computacionales favorables |
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E. Demirel, E. C. Özelkan & C. Lim, “Aggregate planning with Flexibility Requirements Profile,” Int J Prod Econ, vol. 202, pp. 45–58, 2018. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.05.001 T. De Kok & K. Inderfurth, “ Nervousness in inventory management: comparison of basic control rules,” Eur J Oper Res, vol. 103, no. 1, pp. 55–82, 1997. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(96)00255-X N. Tuomikangas & R. Kaipia, “A coordination framework for sales and operations planning (S&oP): Synthesis from the literature,” Int J Prod Econ, vol. 154, pp. 243–262, 2014. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2014.04.026 H.-M. Cho & I.-J. Jeong, “A two-level method of production planning and scheduling for bi-objective reentrant hybrid flow shops,” Comput Ind Eng, vol. 106, pp. 174–181, 2 017. https://doi.org/10.1016/j.cie.2017.02.010 C.-C. Fang, M.-H. Lai & Y.-S. Huang, “Production planning of new and remanufacturing products in hybrid production systems,” Comput Ind Eng, vol. 108, pp. 88–99, 2 017. https://doi.org/10.1016/j.cie.2017.04.015 S. A. Abass, M. A. Gomaa, G. A. Elsharawy & M. S. Elsaid, “Generalized production planning problem under interval uncertainty,” Egypt Informatics J, vol. 11, no. 1, pp. 27–31, 2010. https://doi.org/10.1016/j.eij.2010.06.004 A. Jamalnia, J.-b. Yang, d.-L. Xu, A. Feili & G. Jamali, “Evaluating the performance of aggregate production planning strategies under uncertainty in soft drink industry,” J Manuf Syst, vol. 50, pp. 146–162, 2019. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2018.12.009 S. A. Abass, M. A. Gomaa, G. A. Elsharawy & M. S. Elsaid, “Generalized production planning problem under interval uncertainty,” Egypt Informatics J, vol. 11, no. 1, pp. 27–31, 2010. https://doi.org/10.1016/j.eij.2010.06.004S. A. Jamalnia, J.-B. Yang, D.-L. Xu, A. Feili & G. Jamali, “Evaluating the performance of aggregate production planning strategies under uncertainty in soft drink industry,” J Manuf Syst, vol. 50, pp. 146–162, 2019. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2018.12.009 S. A. Abass, M. A. Gomaa, G. A. Elsharawy & M. S. Elsaid, “Generalized production planning problem under interval uncertainty,” Egypt Informatics J, vol. 11, no. 1, pp. 27–31, 2010. https://doi.org/10.1016/j. eij.2010.06.004 S. P. Sethi, H. Yan, H. Zhang & Q. Zhang, “Optimal and hierarchical controls in dynamic stochastic manufacturing systems: A survey,” Manuf Serv Oper Manag, vol. 4, no. 2, pp. 133–170, 2002. https://doi. org/10.1287/msom.4.2.133.281 L. Jia & Y. Sheng, “Stability in distribution for uncertain delay differential equation,” Appl Math Comput, vol. 343, pp. 49–56, 2019. https://doi.org/10.1016/j.amc.2018.09.037 J. R. Galbraith. Designing organizations: An executive briefing on strategy, structure, and process. SF, CA, USA: Jossey-Bass, 1995. É. Gutiérrez, Á. I. 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Mendoza Ortega, Gean PabloVergara Rodríguez, Cesar JoseDomínguez Arrieta, Oscar EduardoDomínguez Canchila, Luz MaryGestión de la innovación empresarial y social2025-08-28T16:45:07Z2021Mendoza, G. P., Vergara Rodríguez, C. J., Domínguez-Arrieta, O. E., & Domínguez Canchila, L. M. (2021). Modelo Basado en Escenarios para la Planificación Agregada de Producción. Caso de Estudio en una Empresa de Productos Químicos. Inge CuC, 17(2). https://doi.org/10.17981/ingecuc.17.2.2021.19https://repositorio.cecar.edu.co/handle/cecar/107922382-4700En esta investigación tiene como objetivo el diseño de una herramienta de apoyo a los procesos de toma de decisión en la planificación de la producción a mediano plazo a través de un modelo para la planeación agregada de la producción, cuando la demanda es un parámetro con incertidumbre ajus-tado a una empresa productora y distribuidora de pro-ductos químicos para el aseo, ubicada en el municipio de Morroa – Sucre. El desarrollo de un plan de pro-ducción lleva consigo la determinación de parámetros que muchas veces poseen cierto grado de vaguedad, esto conlleva a que el personal a cargo de tomar dedi-ciones asuma el manejo de esta incertidumbre. Esta técnica de planificación suele implicar una familia de productos similares, es decir, productos con similitu-des en el proceso de producción, las habilidades reque-ridas, los materiales necesarios. En este estudio el modelo propuesto fue codificado en el software Gene-ral Algebraic Modeling System (GAMS), obteniendo una solución en tiempos computacionales aceptables. La solución obtenida representa unos costos totales de producción $ 365’495,633 en el horizonte de pla-neación generando herramienta de planificación para la empresa en estudio con tiempos computacionales favorablesThe objective of this research is to design a tool to support decision-making processes in medium-term production planning through a model for aggregate production planning, when demand is a parameter with uncertainty adjusted to a company that produces and distributes chemical products for cleaning, located in the municipality of Morroa - Sucre. The development of a production plan involves the determination of parameters that often have a certain degree of vagueness, this leads the personnel in charge of making decisions to assume the manage-ment of this uncertainty. This planning technique usually involves a family of similar products, i.e., products with similarities in the production process, the skills required, the materials needed. In this study the proposed model was coded in the General Algebraic Modeling System (GAMS) software, obtain-ing a solution in acceptable computational times. The solution obtained represents total production costs of $ 365’495,633 in the planning horizon, generating a planning tool for the company under study with favor-able computational timesInnovación en TICInnovación SocialInnovación tecnológica para el desarrollo de productos con insumos de la región13 páginasapplication/pdfspaDerechos reservados. Corporación universitaria del caribe-cecarhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://doi.org/10.17981/ingecuc.17.2.2021.19Modelo basado en escenarios para la planificación agregada de producción. Caso de estudio en una empresa de productos químicosArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Colombia233221Volumen 17E. Demirel, E. C. Özelkan & C. Lim, “Aggregate planning with Flexibility Requirements Profile,” Int J Prod Econ, vol. 202, pp. 45–58, 2018. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.05.001T. De Kok & K. Inderfurth, “ Nervousness in inventory management: comparison of basic control rules,” Eur J Oper Res, vol. 103, no. 1, pp. 55–82, 1997. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(96)00255-XN. Tuomikangas & R. Kaipia, “A coordination framework for sales and operations planning (S&oP): Synthesis from the literature,” Int J Prod Econ, vol. 154, pp. 243–262, 2014. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2014.04.026H.-M. Cho & I.-J. Jeong, “A two-level method of production planning and scheduling for bi-objective reentrant hybrid flow shops,” Comput Ind Eng, vol. 106, pp. 174–181, 2 017. https://doi.org/10.1016/j.cie.2017.02.010C.-C. Fang, M.-H. Lai & Y.-S. Huang, “Production planning of new and remanufacturing products in hybrid production systems,” Comput Ind Eng, vol. 108, pp. 88–99, 2 017. https://doi.org/10.1016/j.cie.2017.04.015S. A. Abass, M. A. Gomaa, G. A. Elsharawy & M. S. Elsaid, “Generalized production planning problem under interval uncertainty,” Egypt Informatics J, vol. 11, no. 1, pp. 27–31, 2010. https://doi.org/10.1016/j.eij.2010.06.004A. Jamalnia, J.-b. Yang, d.-L. Xu, A. Feili & G. Jamali, “Evaluating the performance of aggregate production planning strategies under uncertainty in soft drink industry,” J Manuf Syst, vol. 50, pp. 146–162, 2019. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2018.12.009S. A. Abass, M. A. Gomaa, G. A. Elsharawy & M. S. 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