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Modelizado para la planeación de la producción y la logística directa e inversa de una cadena de suministro cuyo abastecimiento depende parcialmente de los materiales de retorno

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Modelizado para la planeación de la producción y la logística directa e inversa de una cadena de suministro cuyo abastecimiento depende parcialmente de los materiales de retorno

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dc.contributor.advisor Ortiz Bas, Ángel es_ES
dc.contributor.advisor Vicens Salort, Eduardo es_ES
dc.contributor.author Parra Peña, Javier es_ES
dc.date.accessioned 2016-11-10T06:52:44Z
dc.date.available 2016-11-10T06:52:44Z
dc.date.created 2016-10-06 es_ES
dc.date.issued 2016-11-10 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/73726
dc.description.abstract [EN] In this Thesis, we analyze an industry type that has two basic features: Its products are distributed in a geographic level and it reuses material after that is consumed to made new products. Because of these features, it represents a logistics challenge. This kind of supply chains is characterized also by having various stages that permit to carry the products from facility plants to the final customer. First, it is analyzed the supply chain structure, from production, in facility plants to the final customer by retailers, downstream; and from the customer, when returnable materials are liberated, classification and transport upstream to facility plants , where are prepared and used many times, until the end of their usable life. The attention focus is the integration of two fundamental functions of the supply chain management, in this case, production planning and distribution planning including the collection of reusable materials. It is precise to plan the production to satisfy retailers demand and to the procurement of returnable materials which after being consumed return to the process. It is made a bibliographical review about production planning, reverse logistics and vehicle routing and, it is built mathematical programming models to make decisions in production planning (in facility plants), inventories planning (in all the supply chain), and the deliveries that should be done in both senses in their respective routes. As a result of this research, there are three models of Mixed Integer Linear Programming: -Production planning model: Mathematical model which represents all the facilities in each one of the levels of the supply chain and their geographical localization. It lets to determine production and stock levels and delivery quantities in order to satisfy the demands in a planning horizon of several periods. This model has capacity constraints for both production and storage, constraints of demand, compatibility between products and facilities because not all the products can be in all facilities, and constraints of direct deliveries among determinate nodes in the supply chain (particularly between plants and retailers), especially. -Vehicle routing model: mathematical model that represents products distribution from different source nodes to destine nodes, it use a heterogeneous fleet, in a time period. One of the model assumptions is that a node acts as product emitting or recipient (facility plants or retailers). However, an intermediate node can take one of these roles depending if is the origin or destine of goods. This model has fleet use constraints, volume, and mass capacity vehicle constraints, fluxes in the supply chain. A vehicle can visit several destine nodes after leave from a source node, and a node can be visited by one or more vehicles (because of compatibility conditions between products and nodes or by economical aspects) and there are soft and strong time windows. -Integrated logistics and production management model: It is a model that join the two previous models, because of it, it is possible to plan production, inventories, and vehicle routing for a horizon time of several periods. Three proposed models have the objective of minimizing the total cost and are evaluated with testing instances. The Models were built using Gurobi 6.5.1 optimization model and Python2.7 pro- gramming language. Moreover, it was built a constructive heuristics and a genetic algorithm using Python programming language and Pyevolve software, as an alternative to solving routing vehicles, to reduce execution time. en_EN
dc.description.abstract [ES] En esta tesis se analiza un tipo de industria en el que: sus productos son distribuidos ampliamente a nivel geográfico y emplean elementos que una vez usados regresan al proceso de fabricación para hacer parte de nuevos productos. Este tipo de cadena se caracteriza por la presencia de varios eslabones que permiten acercar el producto al consumidor final. Se hace un análisis de la estructura de la cadena de suministros, desde la producción, en las plantas hasta su llegada al cliente final por intermedio de los detallistas, en el sentido "aguas abajo", y desde el consumo del producto y la consecuente liberación de los materiales reutilizables que deben conducirse "aguas arriba" hasta las plantas de producción, donde son preparados y utilizados una y otra vez hasta el final de su vida útil. El foco de atención consiste en la integración de dos funciones fundamentales de la cadena de suministros: la planeación de la producción y la distribución del producto con la consecuente recolección de los materiales de retorno. Se precisa realizar la planeación de la producción de manera que dé satisfacción a la demanda que tiene lugar en los detallistas, y que se abastezca de los materiales de retorno que una vez consumido el producto se reincorporan al proceso. Se hace una revisión bibliográfica sobre planeación de la producción, logística inversa y ruteo de vehículos y; se construyen modelos de programación matemática que soportan la toma de decisiones en la planeación de la producción, de los inventarios (en toda la cadena de suministros), y de los envíos que deben realizarse en uno y otro sentido en las correspondientes rutas. Como resultado de la investigación se presentan tres modelos de programación lineal entera mixta (MILP), así: -Modelo de planeación de la producción: representa la cadena de suministros a partir de las instalaciones de cada uno de los niveles y su ubicación geográfica, y determina los volúmenes a producir, a almacenar y las cantidades que se deben enviar desde cada nodo de la cadena de suministros a los demás, de modo que se satisfaga la demanda en un horizonte de planeación compuesto por varios periodos. Este modelo presenta restricciones de capacidad tanto de producción como de almacenamiento, de demanda, de compatibilidad de productos con las instalaciones, y de envíos directos entre determinados nodos de la cadena de suministros. -Modelo de ruteo de vehículos: representa la forma en que se deben distribuir los productos desde los diferentes nodos fuente a los diferentes nodos destino, haciendo uso de una flota heterogénea de vehículos, en un periodo de tiempo. El modelo se hace bajo el supuesto de que los nodos son o emisores o receptores del producto, un nodo intermedio asume uno de estos roles según si es origen o destino de las mercancías. Presenta restricciones asociadas al uso de la flota, a su capacidad tanto en masa como en volumen, los flujos a lo largo de la cadena bajo la premisa de que un vehículo parte de un nodo fuente y puede visitar varios nodos destino antes de regresar, y de que un nodo puede ser visitado por varios vehículos (por condiciones de compatibilidad entre nodos y productos o porque resulta más económico), ante la presencia de ventanas de tiempo tanto rígidas como suaves. -Modelo integrado de gestión de producción y logística: reúne los dos modelos anteriores, es decir, permite la planeación de la producción, la gestión de los inventarios y el ruteo de vehículos para un horizonte de planeación determinado. Los tres modelos se proponen con el objetivo de minimizar los costes totales y son evaluados con instancias de prueba. Los modelos fueron implementados haciendo uso del software de optimización Gurobi y del lenguaje de programación Python. Además, se implementó una heurística constructiva y un algortimo genético utilizando Python y el software Pyevolve, como alternativa a la solución del VRP, para reducir el tiem es_ES
dc.description.abstract [CA] Aquesta tesi s'analitza un tipus d'indústria que: els seus productes són distribuïts àmpliament a nivell geogràfic i fan ús d'elements que una vegada usats tornen al procés de fabricació per a fer part dels nous productes. Aquest tipus de cadenes es caracteritza per la presència de diversos eslavons que permeten acostar el producte des de les plantes de producció fins a arribar al consumidor final. Es fa una anàlisi de l'estructura de la cadena de subministraments, des de la producció, en les plantes fins a la seua arribada al client final per mitjà dels detallistes, en el sentit "aigües a baix", i des del consum del producte i el conseqüent alliberament dels materials reutilitzables que han de conduir-se "aigües a dalt" fins a les plantes de producció, on són preparats i utilitzats una vegada i una altra, fins al final de la seua vida útil. El focus d'atenció consisteix en la integració de dues funcions fonamentals de la cadena de subministraments: la planificació de la producció i la distribució del producte amb la conseqüent recol·lecció dels materials de tornada. Sobre aquest tema, es precisa realitzar la planificació de la producció de manera que done satisfacció a la demanda que té lloc en els detallistes, i que es proveïsca dels materials de tornada que, una vegada consumit el producte, es reincorporen al procés. Es fa una revisió bibliogràfica del relacionat amb planificació de la producció, logística inversa i enrutament de vehicles i es construeixen models de programació matemàtica que suporten la presa de decisions en la planificació de la producció, dels inventaris (tota la cadena de subministraments), i dels enviaments que han de realitzar-se en un i un altre sentit en les corresponents rutes. Com a resultat de la recerca es presenten tres models de Programació Lineal Sencera Mixta (MILP), així: -Model de planificació de la producció: representa la cadena de subministraments a partir de les instal·lacions de cadascun dels nivells i la seua ubicació geogràfica, i es determinen els volums a produir, a emmagatzemar i les quantitats que s'han d'enviar des de cada node de la cadena de subministraments als altres, de manera que se satisfaça la demanda en un horitzó de planificació compost per diversos períodes. Aquest model presenta restriccions de capacitat tant de producció com d'emmagatzematge, de demanda, de compatibilitat de productes amb les instal·lacions, i d'enviaments directes entre determinats nodes de la cadena de subministraments, entre altres aspectes. -Model de enrutament de vehicles: representa la forma en què s'han de distribuir els productes des dels diferents nodes font als diferents nodes destine, fent ús d'una flota heterogènia de vehicles, en un període de temps. Els nodes són o emissors o receptors del producte, encara que en la seua utilització un node intermedi pot assumir un d'aquests rols segons si és origen o destinació de les mercaderies. Per a aquest model es tenen en compte les restriccions associades a l'ús de la flota, a la seua capacitat tant en massa com en volum, els fluxos al llarg de la cadena sota la premissa que un vehicle parteix d'un node font i pot visitar diversos nodes destine abans de tornar, i que un node pot ser visitat per diversos vehicles, davant la presència de finestres de temps tant rígides com suaus. -Model integrat de gestió de producció i logística: reuneix els dos models anteriors, és a dir, permet la planificació de la producció, la gestió dels inventaris i el enrutament de vehicles per a un horitzó de planificació determinat. Els tres models es proposen amb l'objectiu de minimitzar els costos totals i són avaluats amb instàncies de prova, apropiades. Els models van ser implementats fent ús del programari d'optimització Gurobi i del llenguatge de programació Python. A més, es va implementar una heurística constructiva i un algortime genètic utilitzant Python i el programari Pye ca_ES
dc.language Español
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Programación lineal entera mixta (MILP) es_ES
dc.subject Planeación de la producción es_ES
dc.subject Gestión de la cadena de suministros es_ES
dc.subject Logística integrada es_ES
dc.subject Logística inversa es_ES
dc.subject Ruteo de Vehículos es_ES
dc.subject Metaheurísticas: Algortimos genéticos es_ES
dc.subject Mixed Integer Linear programming es_ES
dc.subject Production planning and control es_ES
dc.subject Supply chain management es_ES
dc.subject Integrated logistics es_ES
dc.subject Reverse Logistics es_ES
dc.subject Vehicle routing problem es_ES
dc.subject Metaheuristics es_ES
dc.subject Genetic algorithms es_ES
dc.subject.classification ORGANIZACION DE EMPRESAS es_ES
dc.title Modelizado para la planeación de la producción y la logística directa e inversa de una cadena de suministro cuyo abastecimiento depende parcialmente de los materiales de retorno es_ES
dc.type Tesis doctoral es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/Thesis/10251/73726 es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Mecánica y de Materiales - Departament d'Enginyeria Mecànica i de Materials es_ES
dc.description.bibliographicCitation Parra Peña, J. (2016). Modelizado para la planeación de la producción y la logística directa e inversa de una cadena de suministro cuyo abastecimiento depende parcialmente de los materiales de retorno [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/73726 es_ES
dc.description.accrualMethod TESIS es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/acceptedVersion es_ES
dc.relation.pasarela TESIS\8599 es_ES


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