investigación de operaciones - función lineal caso real en colombia

1. PROGRAMACION LINEAL

2. COQUECOL
 COQUECOL lleva más de un cuarto de siglo operando en
Colombia, si se suman los años de trabajo de la propia
COQUECOL con los años de COLCARBÓN fundada en 1991. No
obstante, COQUECOL, como la conocemos hoy día, nació en 2008
con la llegada del grupo Gerdau a Colombia.
 COQUECOL hacía así parte de un programa de expansión del
gigante brasileño en el mundo. Tras la compra de DIACO, principal
productor de acero de Colombia, COQUECOL se convirtió en
generador de materias primas para el grupo Gerdau.
 De 2008 a 2011, la compañía comenzó a migrar el negocio hacia la
exportación de carbón crudo. Entre 2012 y 2016, la compañía
experimentó un aumento relevante de sus exportaciones, llevando
año a año a Brasil en promedio 700.000 toneladas de carbón.
 COQUECOL es un gran valor para Colombia, ahora más que nunca
al ser participado por un grupo de inversión colombiano.
COQUECOL forma parte de un sector que aporta al país, a través
de la exportación de 5 millones de toneladas de carbón
metalúrgico, más de 1.000 millones de dólares al año, una cifra
muy relevante para Colombia.

3. INTRODUCCIÓN
 se refiere al tema de optimización del proceso
de diseño de mezclas de carbón
metalúrgico en la unidad de combustibles
sólidos de Gerdau en Colombia COQUECOL
SA CI, utilizando programación lineal y
validando sus resultados por medio de la
dinámica de sistemas.
 Gerdau es una multinacional brasileña dedica
a la producción y comercialización de acero,
utiliza el carbón metalúrgico en los procesos
de producción de coque, el cual es un insumo
para la transformación del hierro en acero.

4. El diseño de mezclas de carbón consiste en determinar la
participación de cada tipo de carbón dentro de un grupo
de carbones que tienen distintas características en su
composición, como son; % de cenizas, % de materia
volátil, % Azufre, entre otros, este proceso determina el
aporte de cada material unitario para la conformación de
una mezcla de carbones, que atienden las
especificaciones del producto a comercializar.
En la compañía, se ha presentado históricamente, una
alta variabilidad de los componentes del carbón, originado
por el tipo de minería realizada en Colombia,

5. PROBLEMÁTICA
 El proceso de diseño de mezcla es realizado por
ingenieros, que definen la mezcla con base en su
conocimiento técnico, esta actividad no cuenta con
herramientas que permita garantizar que las proporciones
de carbón utilizadas sea el resultado óptimo para lograr el
menor costo posible cumplimiento con las
especificaciones técnicas de la mezcla.
 Hasta mediados del año 2014 los ingenieros de mezclas
se habían concentrado en el cumplimiento de las
especificaciones técnicas de calidad del producto,
debido a la necesidad de posicionar el carbón colombiano
en las siderúrgicas de Brasil, logrando alcanzar el 32% de
participación en las mezclas de carbón; sin embargo, el
precio del carbón metalúrgico ha presentado una
tendencia descendente en los últimos 3 años, de un precio
máximo de US$215,9 USD/Ton en Julio de 2.011
(UPME, 2013) a US$45 USD/Ton (Peña, 2015) . Lo
cual ocasionó que no se cumplieran las expectativas
financieras de la Compañía.

6. OBJETIVO
 El objetivo de desarrollar un modelo
para diseño y optimización de mezclas
de carbón, es minimizar el costo de la
mezcla de carbón metalúrgico, de forma
en que se atiendan las necesidades y
restricciones que debe cumplir el
producto en cuanto a cumplimiento de
especificaciones técnicas de calidad.

7. VARIABLES
 Partiendo de esta caracterización se
identifica 3 variables dependientes:
 Calidad de la mezcla de carbón.
 Costo de mezcla de carbón.
 Administración del inventario.
Se define como X1 el aporte de
participación de un tipo de material
dentro de la mezcla, en toneladas.

8. Mezcla: Representa las toneladas de mezcla de
carbón metalúrgico a conformar para un carga de
exportación.
 Ci - Costo del material
 Czi - Cenizas del material tipo i;
 Mvi - Material volátil del material tipo i;
 Hi - Humedad del material tipo i;
 Si - Azufre del material tipo i;
 Roi - Reflectancia Media de la Vitrinita;
 Fi - Fluidez, medido bajo Log DDPM,
 Ton de Material i;
 Uso Min i:
 Uso Máximo i:

9. PROGRAMACIÓN LINEAL

15. SIMULACIÓN DE
DESPACHOS

16. CONFORMACIÓN MEZCLAS

21. ANÁLISIS
Análisis de Prueba del Modelo
Con los resultados obtenidos, se observa que se incluye
14 tipos de carbón, donde se obtiene un valor de
44,96
USD$/Tonelada de mezcla de carbón, atendiendo un
total de mezcla correspondiente a 70.000 toneladas
programadas.
Se observa que el modelo genera cumplimiento de todas las
restricciones de parámetros de calidad y administración
de inventarios contempladas en su diseño.
El modelo cumple con las herramientas de restricciones de
usos máximo y uso mínimo para administración de
inventarios.
Se propone la implementación de los siguientes indicadores
de control del proceso en la conformación de la mezcla,
con el fin de monitorear una implementación real del
modelo.

22. INDICADORES

23. CONCLUSIÓ
N El diagnóstico del proceso permite identificar las variables y
caracterizar el funcionamiento de las operaciones del proceso
de mezclas de carbón, que sirve de base para generar el
modelo de optimización para el diseño de mezclas de carbón.
 Por medio de la aplicación de la programación lineal
determinística bajo el diseño de modelo de mezclas de
materiales, se logra optimizar el desarrollo del ejercicio dentro
de una función objetivo de costos que atienda el
cumplimiento de las especificaciones de calidad del producto,
como restricciones del propio modelo, donde la confiabilidad
de los resultados depende de la caracterización de los
materiales y el estado de las especificaciones de calidad con
base en los métodos de muestreo del proceso.
 el modelo de programación lineal, permite visualizar en la
práctica la conformación real de una mezcla de carbón,
donde se representa el método de conformación de los
parámetros de calidad de la mezcla a través de la dinámica
de sistemas, esta herramienta no cumple una función de
identificación de problemas y posibles soluciones, sino una
validación de la implementación de los resultados del modelo