Sobre nosotros

OptiProDinámica es una empresa sobresaliente en el ámbito de la Investigación de Operaciones, donde destaca por su competencia en el empleo de modelos de dimensionalidad. Estos modelos son esenciales para optimizar procesos de manufactura y operaciones en diversas industrias. Su enfoque primordial en la eficiencia y la búsqueda constante de mejoras ha resultado en la creación de un sistema de producción dinámico basado en el enfoque de dimensionalidad dentro de las investigaciones de operaciones.

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Historia

Somos una empresa de Ingenieros con visión y presencia regional, conformada por profesionales altamente calificados, con calidad humana y valores éticos , cada uno con alto sentido de servicio al cliente y enfocados a obtener grandes resultados a través de la buena administración de los recursos, con estándares de calidad que garantizan la satisfacción de los clientes.

​En la industria hemos desarrollado una amplia variedad de proyectos, nuestros servicios de PROGRAMACIÓN DINÁMICA Y SUPERVISIÓN están orientados a generar valor, nuestros clientes son empresas de gran prestigio, instituciones de gobierno, industriales, cadenas de restaurantes, ingenios y diversos clientes con diferentes necesidades con los que generamos una estrecha relación a largo plazo.

Misión

Como estudiantes de ingeniería industrial, orientamos nuestra empresa hacia la ejecución eficiente de proyectos, adhiriéndonos rigurosamente a los estándares de calidad. Nos distinguimos por la utilización de tecnología de vanguardia en equipos y herramientas, una logística óptima y un equipo de personal altamente capacitado. Nuestra misión consiste en proporcionar servicios de calidad superior y mejorar continuamente para alcanzar la plena satisfacción de nuestros clientes y colaboradores en el ámbito industrial

Visión

Para el año 2025, nuestra aspiración en OptiProDinámica es destacarnos como una empresa líder en el sector industrial colombiano. Nos visualizamos como pioneros en innovación, ofreciendo soluciones y servicios que se fundamentan en la mejora constante de los procesos tanto industriales como organizacionales. Con el compromiso de cumplir eficientemente con nuestros objetivos y metas, buscamos proporcionar un servicio integral y de alta calidad que contribuya al avance del sector industrial en Colombia. Como estudiantes de ingeniería industrial, nos proponemos ser agentes de cambio, aplicando conocimientos y enfoques vanguardistas para garantizar un impacto positivo y duradero en la industria nacional.

INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES - APLICACIÓN DEL MODELO DE DIMENSIONALIDAD HAS - 200

OptiProDinamic, una empresa especializada en soluciones ingenieriles mediante modelos de programación dinámica ha recibido una solicitud de un ingeniero que busca orientación para la configuración de una celda de manufactura dedicada a la producción de M&M. El enfoque de la dirección de OptiProDinamic se centra en maximizar la utilidad y reducir los costos de producción en la celda. Para abordar este desafío, la empresa ha optado por aplicar el modelo de dimensionalidad.

Mars Incorporated tiene como objetivo la producción de dos productos distintos: M&M rojos de 15 gramos y M&M amarillos de 30 gramos. El producto rojo requiere 2.29 minutos para su producción, mientras que el amarillo requiere 2.09 minutos, y la capacidad laboral diaria no debe exceder los 840 minutos. No hay límite establecido para la producción de ninguno de los dos productos. Además, la empresa ha establecido una política que garantiza un mínimo del 1% de productos no conformes durante cada semana, lo que equivale a 90 productos de M&M amarillos. Se establece un requisito mínimo de producción diaria de 1008 minutos para ambos productos, y se espera que la demanda no sea inferior a 640 unidades de M&M rojos y amarillos durante cada hora de producción. La utilidad unitaria para los productos es de 1359 y 2599, respectivamente.

Como parte de la planificación, se ha establecido un cronograma de pedidos proyectado a 8 semanas, aproximadamente 46 días en total. El proyecto incluye un buffer de tiempo para abordar imprevistos durante la producción. Se ha implementado una metodología de lote por lote, con una planificación de órdenes liberadas con una semana de antelación al lanzamiento del pedido. Esto implica que para la semana 7, el pedido final ya está preparado para su entrega en la semana 8.

Determinación de las Variables

En el modelo presentado, las variables de decisión son las cantidades que deben determinarse para maximizar la función objetivo. En este caso, las variables de decisión son las siguientes:

1. X1​: Cantidad de unidades del producto M&M rojo de 15 gramos a producir.
2. X2​: Cantidad de unidades del producto M&M amarillo de 30 gramos a producir.

Estas variables representan la cantidad de cada tipo de producto que la empresa debe producir para maximizar la utilidad total, sujeto a las restricciones establecidas en el problema y que se muestra la solución a continuación. 

DESAROLLO DEL MODELO DE DIMENSIONALIDAD

Función Objetivo:

La función objetivo de este modelo busca maximizar la utilidad total, considerando las utilidades unitarias de 1359 para M&M rojos y 2599 para M&M amarillos.

Análisis de restricciones:

1. La primera restricción asegura que la producción total de M&M rojos y amarillos no exceda los 1008 minutos diarios disponibles.
2. La segunda restricción garantiza que el tiempo de producción requerido para ambos productos no supere los 840 minutos laborales diarios.
3. La tercera restricción limita la producción de ambos productos a un máximo de 640 unidades por hora.
4. La cuarta restricción impone un límite de 90 unidades para la producción de M&M amarillos.

Interpretación de la solución óptima:

La solución óptima final muestra que para maximizar la utilidad total, se deben producir 1008 unidades de M&M rojos y -703 unidades de M&M amarillos. El valor óptimo de Z es 1.369.872. 

Conclusiones

1. Durante el desarrollo del proceso se estableció metodologías de captación de datos importantes para el planteamiento del modelo.  
2. Uno de los principales inconvenientes presentados fue las fallas durante las dos pruebas de los 40 minutos en el que pode determinar que dentro del análisis del planteamiento del modelo se presenta que el producto amarillo da una perdida en la producción y se ve reflejado debido a la simulación real y que si fuese en condiciones reales no es recomendable lanzar producción en esta maquina ya que generara perdidas totales. 
3. Se ha implementado la metodología de lote por lote y la planificación de órdenes liberadas con una semana de antelación al lanzamiento del pedido. Esto contribuye a un flujo de producción eficiente y a una preparación adecuada para la entrega de los pedidos. 
   
4. Se identificaron áreas de mejora en el proceso de producción, especialmente en la prevención de errores que afectaron la cantidad de unidades del producto amarillo. 
   
5. Para futuras implementaciones, se sugiere una revisión y mejora de los procesos para evitar errores que puedan afectar la producción y la utilidad total.
6. Se ha incorporado un buffer de tiempo en el proyecto para abordar posibles imprevistos durante la producción.
7. La aplicación de la dimensionalidad en el modelo refleja la toma de decisiones a lo largo de múltiples etapas, considerando las condiciones cambiantes y las restricciones específicas de cada fase del proyecto.  
   

En resumen, el modelo de programación dinámica basado en la metodología de dimensionalidad ha proporcionado una solución eficiente y adaptable a las condiciones y restricciones establecidas. La estrategia aplicada no solo maximiza la utilidad total, sino que también ofrece una base sólida para el control y la mejora continua de la producción de los productos M&M rojos y amarillos. 

Recomendaciones

1. Realizar una validación exhaustiva de los datos de entrada para asegurar la precisión y consistencia, minimizando posibles errores que puedan afectar el resultado del modelo.
2. Identificar y optimizar los procesos de producción para reducir al mínimo la probabilidad de errores y fallos en la maquinaria, mejorando así la calidad y eficiencia del proceso. 
   
3. Realizar revisiones periódicas de las estrategias implementadas, ajustándolas según sea necesario para adaptarse a cambios en la demanda, condiciones del mercado y posibles mejoras en los procesos. 
   
4. Desarrollar planes de contingencia detallados para abordar situaciones imprevistas, como fallos en la maquinaria, para minimizar el impacto en la producción y la entrega de pedidos. 
   
5. Mejorar los procesos de recopilación de datos para garantizar que se capturen todos los aspectos relevantes del proceso de producción y permitir una modelización más precisa. 
   
6. Mantener una comunicación transparente con los clientes en caso de retrasos o cambios en la entrega, proporcionando información clara sobre las acciones tomadas para mitigar impactos negativos.