MODELO DE OPTIMIZACIÓN MULTI-PERÍODO DE LA CADENA DE SUMINISTRO DE PAPEL

PITASHNY, S.; RODRIGUEZ, MARIA ELVIRA; MUÑOZ, M.A.; RODRIGUEZ, MARIA ANALIA

Congreso; X Congreso Argentino de Ingenieria Industrial; 2017

En la actualidad la cadena de suministro de papel (CSP) no se encuentra desarrollada integralmente en Argentina, cuenta con instalaciones obsoletas y una capacidad de producción que imposibilitan cubrir la demanda interna, representando un sector deficitario. Son necesarias inversiones para aumentar la capacidad instalada y mejorar la infraestructura, logrando la integración de sus eslabones. Dada la complejidad de la CSP, lograr que la misma opere de un modo integral eficientemente requiere desarrollar una herramienta específica que facilite la toma de decisiones en este sentido. Por tal motivo en el presente trabajo se propone el desarrollo de un modelo de programación matemática que brinde el diseño óptimo de la CSP. Dicha cadena se compone de numerosos nodos: plantaciones de distintas especies, fábricas elaboradoras de pulpas y papel, que pueden instalarse en diversas localizaciones, y plantas integradas que producen ambos productos en un sitio. Se pueden utilizar diversas materias primas y distintos procesos para producir diferentes tipos de pulpas y papeles, y pueden usarse mezclas de pulpas vírgenes con pulpas de papel reciclado, lo cual implica considerar nodos de recolección, clasificación y flujos inversos dentro de la cadena. Se consideran cuatro familias de productos: el papel tissue, de embalaje, prensa y de impresión, comercializados mayormente en Argentina.Se propone un enfoque multi-período que permite desagregar las decisiones relativas a montos de inversión para la instalación de las diversas plantas y tipos de procesos. El modelo considera que las decisiones tomadas en un período determinado influyen en aquellas tomadas durante períodos futuros y se formula como un programa matemático mixto entero lineal. Busca alcanzar el diseño óptimo de la CSP determinando los flujos de materias primas, la localización de nodos, su tamaño y los procesos ejecutados en un horizonte de 5 años. El objetivo es minimizar los costos totales (operativos, fijos, de inversión y transporte). Se implementa un caso de estudio en el sistema GAMS a fin de validarlo.