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MODELO OPERACIONAL
TRANSPORTADORA DE GAS INTERNACIONAL TGI S.A ESP
MODULO DE INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES
PRIMERA ENTREGA
RED NACIONAL DE TRANSPORTE DE GAS NATURAL
EMPRESA
“NATIONAL GAS TRANSPORT”
TUTOR
Johann Quevedo Sanchez INTEGRANTES Jessica Maria Salazar Sanchez – Código 100064926 Diego Fernando Mayorga Arias - Código 100248037 Luís Alejandro Serrano Cely - Código 100254428 Maria Jimena Romero Rojas - Código 284738 Edisson Fernando Carranza - 100248543 INSTITUCIÓN UNIVERSITARIA POLITECNICO GRANCOLOMBIANO FACULTAD DE INGENIERIA Y CIENCIAS BÁSICOS SEPTIEMBRE DEL 2021
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Tabla de contenido
- contexto de la situación ----------------------------------------------------------------------- 3
- representación del modelo red propuesto…………………………………………… 3
- análisis estadístico y graficas de la demanda-producción-------------------------------- 5
- formulación matemática del modelo propuesto en el artículo……………………… 3
- modelo y metodología propuesta…………………………………………………… 4
- análisis proposiciones 2.1, 2.2, y 2,3 del artículo…………………………………… 7. bibliografía…………………………………………………………………………..
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PRODUCCION ANUAL MEDIA DE LA PRODUCCION POR AÑOS 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 4 0 8, 6 7 4 2 5, 2 5 4 4 5 4 6 1, 9 2 4 8 3, 0 8 4 9 9 5 1 8, 6 7 5 3 7, 3 3 5 5 7, 1 7 5 7 0, 3 3 5 9 2 6 0 8, 3 3 6 2 8, 4 2 6 4 5, 6 7 6 6 4, 8 3 Podemos evidenciar para el periodo comprendido entre el año 2001 y el año 2015 (15 años), una producción total de 8045,67 Giga BTU con una media total de 536,38 Giga BTU. RELACION DEMANDA – PRODUCCION Giga BTU Demanda total 7164, Producción total 8045, DEMANDA MENSUAL MEDIA DE LA DEMANDA POR MESES (periodo entre 2001 y 2015) Enero 268, Febrero 269, Marzo 419, Abril 269, Mayo 160, Junio 280, Julio 357, Agosto 402, Septiembre 640, Octubre 790, Noviembre 840, Diciembre 1040, Evidenciamos que, para el periodo de estudio, el mes con menor demanda fue en Mayo con 160,60 Giga BTU; por otro lado, el mes con mayor demanda fue Diciembre con 1040,93 Giga BTU. PRODUCCION MENSUAL MEDIA DE LA PRODUCCION POR MESES (periodo entre 2001 y 2015) Enero 539, Febrero 541, Marzo 540,
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Abril 540, Mayo 437, Junio 218, Julio 540, Agosto 540, Septiembre 321, Octubre 738, Noviembre 738, Diciembre 740, Evidenciamos que, para el periodo de estudio, el mes con menor producción fue en Mayo con 437,27 Giga BTU; por otro lado, el mes con mayor producción fue Diciembre con 740,27 Giga BTU. RELACION DEMANDA – PRODUCCION MENSUAL Meses Demanda Producción Enero 268,53 539, Febrero 269,93 541, Marzo 419,93 540, Abril 269,00 540, Mayo 160,60 437, Junio 280,20 218, Julio 357,73 540, Agosto 402,47 540, Septiembre 640,93 321, Octubre 790,87 738, Noviembre 840,67 738, Diciembre 1040,93 740, TOTALES 5731,80 6436, La dependencia de producción y demanda tanto menor como mayor es directamente proporcional. Podemos evidenciar que, durante los meses de junio, septiembre, octubre, noviembre y diciembre, la media de producción fue inferior a la media de la demanda, no obstante, en términos generales la producción total mensual fue mayor. Siendo consistentes con la relación demanda – producción para el periodo de estudio comprendido entre los años 2001 y 2015. Posteriormente determinaremos la desviación estándar como medida de dispersión común, indicándonos
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ENERO FEBRERO^ MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO SEPTIEMBRE OCTUBRE NOVIEMBRE^ DICIEMBRE
DEMANDA-PRODUCCION MENSUAL
DEMANDA MENSUAL PRODUCCION MENSUAL ANALISIS DE LA DEMANDA-PRODUCCION MENSUAL DEMANDA: Establecemos para la demanda en Giga BTU mensual (de enero a diciembre – 12 meses) del periodo comprendido entre el año 2001 y el año 2015 (15 años), un promedio de 7164,75 Giga BTU; con una desviación estándar de 4221,83 Giga BTU, determinando un límite máximo de 11386,58 Giga BTU y un límite mínimo de 2942,92 Giga BTU. La grafica nos evidencia que los meses de mayo, octubre, noviembre y diciembre se encontraron fuera del promedio. PRODUCCION: Establecemos para la producción en Giga BTU mensual (de enero a diciembre – 12 meses) del periodo comprendido entre el año 2001 y el año 2015 (15 años), un promedio de 8045,67 Giga BTU; con una desviación estándar de 2395,98 Giga BTU, determinando un límite máximo de 10441, Giga BTU y un límite mínimo de 5649,69 Giga BTU. La grafica nos evidencia que los meses de junio, septiembre, octubre, noviembre y diciembre se encontraron fuera del promedio. Conclusión: De acuerdo con la gráfica y los valores podemos concluir que la dependencia de producción y demanda en la desviación estándar no es directamente proporcional. Tendencia: Tenemos una tendencia irregular ya que asciende, desciende mientras pasa cada mes, no hay una tendencia constante de que vaya en una sola dirección (ascender o descender). Estacionalidad: La grafica nos evidencia que los meses de abril, mayo y junio presentan picos bajos, noviembre y diciembre se encuentran con los picos más altos. Ciclicidad: Existe una ciclicidad compuesta por 15 periodos de los cuales su repetición se da entre los meses de abril, agosto, octubre y noviembre. CONCLUSION GENERAL DE LA DEMANDA-PRODUCCION
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Podemos concluir que en las gráficas la estacionalidad y la tendencia siempre van a estar presente ya que hay variaciones en las líneas unas asciendes otras descienden, como también hay una tendencia que asciende constantemente. Ambas graficas muestran picos altos y bajos los cuales se pueden observar fácilmente. ¿Porque escogimos el método de pronostico? Elegimos este método ya que los pronósticos emplean el proceso de establecer los objetivos tanto de largo como de corto plazo, constituyéndose así en bases para el desarrollo de planes, a nivel general o grupal y en las distintas áreas o unidades. Los planes basados en dichos pronósticos, no sólo atenderán a ellos, sino que establecerán estrategias y acciones que los puedan contrarrestar, corregir o impulsar. FORMULACIÓN MATEMÁTICA DEL MODELO PROPUESTO EN EL ARTICULO Donde: 𝒀𝒕 representa la cantidad producida en el periodo t 𝑿𝑡 es la cantidad enviada de nivel L a nivel L +1 en periodo t. Restricciones: (4). Corresponde la cantidad de producción de cada periodo. (5). Nivel de inventario inicial son igual a cero. Función Objetivo: Optimización Maximizar la producción del producto y al mismo tiempo minimizar los costos de esta y el transporte. MODELO Y METODOLOGÍA PROPUESTA Para esta red se utiliza la metodología conocida como “algoritmo de optimización de redes” el cual se denomina como L=4, T=10, distribuidos de la siguiente manera: Modelan el equilibrio entre la entrada, el almacenamiento y la salida en los niveles de fabricante, almacén y minorista en cada etapa de periodo. Aquí tendríamos los 10 periodos de demanda En el cual los movimientos verticales de (arriba abajo) simbolizan la cantidad a transportar entre niveles y los
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ANALISIS PROPOSICIONES 2.1, 2.2, Y 2,3 DEL ARTICULO
PROPOSICION 2.1: cualquier solución factible de punto extremo puede descomponerse en una secuencia de sub planos consecutivos, desde nuestro punto de vista nos parece muy interesante este algoritmo ya que suple las necesidades de producción en tiempos establecidos puntuales, se debe suplir a tiempo y se eliminan los altos costos de mantener inventarios o la mano de obra que estos necesitan, pero por otro lado un punto negativo podría ser el tiempo limitado para los alistamientos de la producción inherentes a: alistamientos de maquinaria equipo y materiales ya que un error en la fabricación podría parar toda la cadena de aprovisionamiento generando una perdida alta por paradas y verse en riesgo las entregas a tiempo; consideramos que limita demasiado a las áreas de producción ya que el error debe ser mínimo lo que genera una alta planeación en la misma para que sea en un alto porcentaje exacta, el punto principal para hacer una cadena de este tipo es tener una planificación, y control exhaustivo en el MRP para blindar errores en la fabricación por su tiempo limitado para abastecer los nodos, y no descuidar el sub plan que quede con una demanda por debajo de lo establecido así el flujo en los nodos no se verá afectado. Las soluciones factibles para el problema planteado se pueden solucionar en los sub planos que sean necesarios solo que cumpla con la restricción de que estos sean consecutivos, donde para la construcción de cada sub plano no se hará un inventario inicial ya que se le asigna una cantidad de producción ya fijada que nace desde los campos de producción cusiana, sin embargo se puede presentar que como las demandas de los extremos o inicios de la operación en general no son constantes puede haber un arco donde sus sub planos tengan la capacidad por debajo de la fijada Flujo de salida: la cantidad demandada en el periodo t más el inventario del nivel 4 en el periodo t debe ser igual a la cantidad transportada del nivel 3 al nivel 4 en el periodo t más el inventario del periodo t-1 en el nivel 4 Restricción de la capacidad de producción. La cantidad a producir en el periodo t no podrá ser mayor a la capacidad de producción del periodo t Inventario inicial para el periodo 0 en cada nivel I debe ser 0 Restricción de no negatividad ∀ I =1,2,3, ∀ t =1,2,3,4,5,6,7,8,9,
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inicialmente lo que hace que el proceso en general se convierta en un problema del tipo CLSP TAMAÑO CAPACITADO DE LOTE donde Florian y Klein (1971) crean un algoritmo de programación de tiempo para casos con costos cóncavos es decir con tendencia a crecer y que su capacidad es estacionaria es decir variante con el tiempo o de acuerdo a las características de cada nodo, este algoritmo lo que hace es que suma secuencias a los sub planos con periodos de producción positiva pero menor que la capacidad real del mismo con el fin de que algún sub plan no se quede desabastecido y pueda cumplir con la demanda requerida, ya que desde los campos de producción cusiana ingresa las cantidades necesarias para suplir y en el caso que un sub plan tenga más cantidad de lo necesario esta cantidad pasa a otro sub plan sin que sobrepase la cantidad inicial y así sea acíclico en algunos sub planes no se verá afectado el abastecimiento necesario. PROPOSICIÓN 2.2: Un sub plano puede contener como máximo un arco de producción libre. Esta proposición quiere decir que solo un arco de producción lleva flujos de entrada a cada subplano existente, lo que a su vez significa que los flujos extremos son arborescentes y todos dependen de solo un arco de producción. Esta teoría se basa en el algoritmo de programación dinámica propuesto para este problema por Zangwill (1969). PROPOSICIÓN 2.3: Con respecto a la cantidad transportada entre niveles en un sub plano, son iguales las cantidades transportadas acumulativas y las cantidades de producción acumuladas de una secuencia inicial de periodos de producción consecutivos en el subplano, así como la demanda acumulativa de una secuencia inicial de los periodos de demanda en el subplano. Bibliografias, https://www.tgi.com.co
