Programación de órdenes de producción en empresas del sector floricultor : caso red de empresas productoras de crisantemos de Gestiones y Representaciones Chía S.A.S.
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Español
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Resumen
La presente tesis tiene como objetivo diseñar un modelo de programación de producción que mejore el cumplimiento de las órdenes y el aprovechamiento de materia prima en poscosechas del sector floricultor. Se realizó un estudio cualitativo en tres fincas ubicadas en Chía (Cundinamarca) y Rionegro (Antioquia), mediante entrevistas a tomadores de decisiones para identificar los factores actualmente considerados en la programación. A partir de esta información, se desarrolló un modelo integrado de simulación y optimización multiobjetivo de enteros mixtos, resuelto mediante el método de restricción épsilon. La simulación permitió generar escenarios de incertidumbre sobre la disponibilidad de flor, y el modelo de mínimo arrepentimiento ayudó a seleccionar la programación con menor impacto en caso de incumplimiento del escenario óptimo. Para la secuenciación se propuso una variación de la regla de prioridad de Tiempo de Procesamiento más Corto, que incorpora jerarquías en los tipos de orden. La validación se llevó a cabo con datos reales de una finca especializada en crisantemos, evaluando indicadores como órdenes cumplidas, tallos aprovechados y tardanza penalizada. Los resultados muestran mejoras significativas respecto a los datos de la finca, con un incremento del 61% en la reducción de la tardanza penalizada y mayor eficiencia en el uso de materia prima. La propuesta demuestra ser una herramienta robusta para contextos con alta variabilidad en insumos perecederos (Texto tomado de la fuente).
Abstract
This thesis aims to design a production scheduling model to improve order fulfillment and raw material utilization in post-harvest operations within the floriculture sector. A qualitative study was conducted in three farms located in Chía (Cundinamarca) and Rionegro (Antioquia), using interviews with decision-makers to identify the factors currently considered in scheduling and sequencing. Based on this information, an integrated simulation and mixed-integer multi-objective optimization model was developed, solved using the epsilon constraint method. Simulation was used to generate uncertainty scenarios regarding flower availability, and the minimax regret model was implemented to select the schedule with the least negative impact in the event the optimal scenario does not occur. For sequencing, a variation of the Shortest Processing Time (SPT) priority rule was proposed, incorporating hierarchy levels based on order type. The model was validated using real-world data from a farm specialized in chrysanthemums, evaluating indicators such as fulfilled orders, stems utilized, and penalized tardiness. Results show significant improvements compared to the farm’s historical performance, including a 61% reduction in penalized tardiness and increased efficiency in raw material usage. The proposed approach proves to be a robust decision-support tool for contexts with high variability in perishable inputs.
Descripción
graficas, tablas