Optimización del plan de producción en plantas de madera en CMPC maderas spa.
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Date
2024
Authors
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Publisher
Universidad de Concepción
Abstract
La presente memoria de título tiene como objetivo abordar un problema de planificación de producción en las plantas de aserradero de CMPC Maderas. El problema actual de CMPC Maderas es la ineficiencia y limitaciones del proceso manual de planificación de producción en la industria maderera, que depende en gran medida de la experiencia de los planificadores y datos históricos, resultando en una distribución subóptima y tiempos prolongados de planificación. Para superar este problema, este trabajo propone un modelo que asigna la cantidad de pedidos a cumplir por cada planta de aserradero, determina los períodos en que se deben realizar los procesos necesarios para satisfacer el pedido y determina en qué máquinas se debe realizar cada uno de los procesos, garantizando el cumplimiento de la demanda y optimizando el uso de los recursos disponibles. Mientras, las restricciones asociadas al problema tienen relación con la capacidad de producción, límites de tiempo, uso de la materia prima, entre otros. El modelo propuesto está basado en programación lineal y se resuelve mediante el solucionador OR-tools de Google. El modelo computacional muestra un aumento promedio del 7% en el cumplimiento de la demanda y una reducción significativa en el tiempo de planificación, logrando asignar los pedidos de manera más precisa y eficiente. Además, los resultados evidencian una mejora en la utilización de recursos y la capacidad de anticipar y optimizar el uso de stock en cada periodo. Por lo tanto, el modelo propuesto optimiza la planificación de producción, superando las limitaciones del enfoque manual y mejorando significativamente la eficiencia operativa en la industria maderera.
This thesis aims to address a production planning problem in the sawmill plants of CMPC Maderas. The current problem of CMPC Maderas is the inefficiency and limitations of the manual production planning process in the timber industry, which relies heavily on the experience of planners and historical data, resulting in suboptimal distribution and extended planning times. To overcome this problem, this work propose a model that assigns the number of orders to be fulfilled by each sawmill plant, determines the periods in which the necessary processes must be carried out to meet the order, and specifies which machines should perform each process, ensuring demand fulfillment and optimizing the use of available resources. Meanwhile, the constraints associated with the problem are related to production capacity, time limits, raw material usage, among others. The proposed model is based on linear programming and solved using Google's OR-tools solver. The computational model showed an average increase of 7% in demand fulfillment and a significant reduction in planning time, achieving more precise and efficient order assignment. Additionally, the results shows an improvement in resource utilization and the ability to anticipate and optimize stock usage in each period. Therefore, the proposed model optimizes production planning, overcoming the limitations of the manual approach and significantly enhancing operational efficiency in the timber industry.
This thesis aims to address a production planning problem in the sawmill plants of CMPC Maderas. The current problem of CMPC Maderas is the inefficiency and limitations of the manual production planning process in the timber industry, which relies heavily on the experience of planners and historical data, resulting in suboptimal distribution and extended planning times. To overcome this problem, this work propose a model that assigns the number of orders to be fulfilled by each sawmill plant, determines the periods in which the necessary processes must be carried out to meet the order, and specifies which machines should perform each process, ensuring demand fulfillment and optimizing the use of available resources. Meanwhile, the constraints associated with the problem are related to production capacity, time limits, raw material usage, among others. The proposed model is based on linear programming and solved using Google's OR-tools solver. The computational model showed an average increase of 7% in demand fulfillment and a significant reduction in planning time, achieving more precise and efficient order assignment. Additionally, the results shows an improvement in resource utilization and the ability to anticipate and optimize stock usage in each period. Therefore, the proposed model optimizes production planning, overcoming the limitations of the manual approach and significantly enhancing operational efficiency in the timber industry.
Description
Tesis presentada para optar al título profesional de Ingeniera Civil Industrial
Keywords
Industria de productos forestales, Procesos de manufactura, Planificación de la producción