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RESUMEN: En el diseño de las cadenas de suministro es necesario tener en cuenta factores económicos y no económicos. En esta investigación se analizan los costos de transporte, los costos fijos de abrir un centro de consolidación y la fiabilidad de la cadena de suministro, con el fin de determinar la ubicación óptima de las instalaciones que minimizan tanto la probabilidad de fracaso como los costos totales de la cadena. El objetivo es diseñar cadenas de suministro robustas que serán capaces de absorber los impactos negativos causados por eventos disruptivos, como huracanes, tornados, terremotos, las protestas laborales, accidentes, entre otros. Para lograr este objetivo, se diseñó un modelo de programación entera no lineal que determina la ubicación óptima de los medios bajo los criterios de coste y fiabilidad. El modelo propuesto fue validado con datos obtenidos de la agroindustria del departamento del Atlántico, Colombia. Los resultados muestran una mejora del 9,5% en la Habilidad con un aumento del 9,8% del coste total del transporte de la cadena de suministro; sin embargo, en el modelo propuesto las empresas no tendrían que incurrir en gastos de adecuación de los centros de consolidación, teniendo en cuenta que las instalaciones actuales tienen la capacidad para convertirse en centro de consolidación sin incurrir en costos significativos. ABSTRACT: In this paper, we study facility location problem under many optimization criteria, as minimize the probability of failure and the supply chain total cost. We incorporate account transportation costs, consolidation center cost and reliability of the supply chain. The approach is to design robust supply chains that will be able to absorb negative impacts caused by disruptive events, such as hurricanes, twisters, earthquakes, strikes, accidents, among others. We provide a nonlinear integer-programming model that determines the optimal location of facilities under the criteria of cost and reliability. The proposed model was validated with data obtained from a supply chain of agribusiness sector of Atlantic department in Colombia. The numerical results show an improve of 9.5% in the reliability with an increase of 9.8% on transportation total cost of the supply chain. However, in the proposed model, the companies would not have to incur adequacy costs of consolidation centers, given that current facilities have the capacity to become consolidation center without incurring on significant costs

Public transit systems are designed to reduce traffic and time on the way people travel. In many stations it is probably to find high agglomeration of passengers, specially awaiting main routes. It is necessary to find the optimal slack in the buses schedule that minimize passengers expected waiting time or number of waiting passengers. This paper shows the analysis in a bus rapid transit station in Barranquilla-Colombia where different scenarios were analyzed, evaluated which would be the best configuration for inter-arrival times of buses and find the optimal slack in non-rush hour in the main station. Los sistemas de transporte público están diseñados para reducir el tráfico y el tiempo en la forma en que las personas viajan. En muchas estaciones es probable encontrar una alta aglomeración de pasajeros, especialmente en espera de las rutas principales. Es necesario encontrar la holgura óptima en el horario de los autobuses que minimice el tiempo de espera esperado de los pasajeros o la cantidad de pasajeros que esperan. Este documento muestra el análisis en una estación de tránsito rápido de autobuses en Barranquilla, Colombia, donde se analizaron diferentes escenarios, se evaluó cuál sería la mejor configuración para los tiempos de llegada entre autobuses y se encuentra la holgura óptima en horas no pico en la estación principal.

This paper studies a short-term production scheduling problem inspired from real-life manufacturing systems consisting on the scheduling a set of jobs (production orders) on both a single machine and identical parallel machines with the objective of minimizing the makespan or maximum completion time of all jobs. Jobs are subject to release dates and there are sequence-dependent machine setup times. Since this problem is known to be strongly NP-hard even for the single machine case, this paper proposes a heuristic algorithm to solve it. The algorithm uses a strategy of random generation of various execution sequences, and then selects the best of such schedules. Experiments are performed using random-generated data and show that the heuristic performs very well compared against the optimal solution and lower bounds, and requiring short computational time. Este artículo estudia un problema de programación de la producción en el corto plazo inspirado de sistemas de fabricación reales en los cuales se tiene un conjunto de tareas (órdenes de producción) tanto en una configuración de una máquina como en máquinas paralelas idénticas con el objetivo de minimizar el lapso de fabricación o tiempo máximo de terminación de todos los trabajos. Las tareas están sujetas a fechas de disponibilidad diferentes y existen tiempos de preparación de las máquinas dependientes de la secuencia de procesamiento. Puesto que este problema es conocido como fuertemente NP-completo, incluso para el caso de una máquina simple, este artículo propone un algoritmo heurístico para resolverlo. El algoritmo emplea una estrategia de generación aleatoria de varias secuencias de procesamiento de los trabajos y luego selecciona el mejor de estos programas. Se desarrollaron experimentos computacionales empleando datos generados aleatoriamente. Los resultados muestran que el procedimiento propuesto se desempeña muy bien comparado con la solución óptima o con cotas inferiores, requiriendo un menor tiempo de cálculo.

10 páginas Este artículo estudia un problema de programación de la producción en el corto plazo inspirado de sistemas de fabricación reales en los cuales se tiene un conjunto de tareas (órdenes de producción) tanto en una configuración de una máquina como en máquinas paralelas idénticas con el objetivo de minimizar el lapso de fabricación o tiempo máximo de terminación de todos los trabajos. Las tareas están sujetas a fechas de disponibilidad diferentes y existen tiempos de preparación de las máquinas dependientes de la secuencia de procesamiento. Puesto que este problema es conocido como fuertemente NP-completo, incluso para el caso de una máquina simple, este artículo propone un algoritmo heurístico para resolverlo. El algoritmo emplea una estrategia de generación aleatoria de varias secuencias de procesamiento de los trabajos y luego selecciona el mejor de estos programas. Se desarrollaron experimentos computacionales empleando datos generados aleatoriamente. Los resultados muestran que el procedimiento propuesto se desempeña muy bien comparado con la solución óptima o con cotas inferiores, requiriendo un menor tiempo de cálculo. This paper studies a short-term production scheduling problem inspired from real-life manufacturing systems consisting on the scheduling a set of jobs (production orders) on both a single machine and identical parallel machines with the objective of minimizing the makespan or maximum completion time of all jobs. Jobs are subject to release dates and there are sequence-dependent machine setup times. Since this problem is known to be strongly NP-hard even for the single machine case, this paper proposes a heuristic algorithm to solve it. The algorithm uses a strategy of random generation of various execution sequences, and then selects the best of such schedules. Experiments are performed using random-generated data and show that the heuristic performs very well compared against the optimal solution and lower bounds, and requiring short computational time.