Ponencias - Grupo Centro de Investigación y Desarrollo Empresarial - CINDE AMERICA
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.11839/390
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Item Lateral Thinking for Lean Thinking Successful Case in Colombia(2014-06-01) Guarín Salinas, Andrés Giovanni; Suarez Sanabria, José LuísLa ponencia, muestra los resultados de investigación al aplicar los principios de la teoría de Pensamiento Lateral de Edward de Bono, al proceso de producción de la empresa Baldosines Torino, miembro del grupo Alfagres S.A., como refuerzo a la estrategia de implementación de Lean Manufacturing, dentro de la política de mejora de la productividad, logrando con éxito el desarrollo de la herramienta de ingeniería SMED. Igualmente la ponencia fue validada por la PhD. María del Carmen Temblador, del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey en el I Congreso Internacional de Lean Manufacturing y Six Sigma, llevado a cabo en la Universidad Santo Tomas de Bucaramanga, Colombia en 2013.Item Modelo de Solución Óptima al Problema de Transporte de Múltiples Productos a través de una Red de Distribución, mediante una Optimización de Programación Lineal con Excel Solver : Caso de Prueba Piloto para Empresas del Sector Industrial de Plásticos en Bogotá [Submission 9](2015-07-15) Guarín Salinas, Andrés Giovanni; Sánchez Acevedo, Luis CarlosUn modelo de transporte convencional bajo programación lineal, es un algoritmo reconocido en los procesos logísticos de distribución de productos en casi todas las organizaciones empresariales. Sin embargo, las formas de solución están condicionadas bajo la restricción, que son aplicadas para determinar la distribución óptima de un solo tipo de producto. La ponencia sugiere la formulación general de un modelo de transporte por programación lineal, donde se integra la solución óptima para varios tipos de productos, mediante una ilustración numérica de orden dinámico, bajo el paquete informático de modelamiento matemático Solver de Excel. El modelo de transporte planteado, determina las cantidades optimas de enviar un producto de unos Centros de Distribución a unos Clientes, registrando los parámetros de cantidades de envío por centro 𝑂𝑖, las cantidades de demanda por cliente 𝐷𝑗 y los costos de envió por unidad de cada centro a cada cliente 𝐶𝑖𝑗. Igualmente, el modelo incorpora el cálculo de un número índice A_∅^t de productividad, el cual recoge los cambios estructurales ocurridos en un periodo de tiempo a partir de datos sobre cantidades de productos junto con sus correspondientes costos.