Análisis, desarrollo de modelos y evaluación de la logística inversa como herramienta para diferenciarse competitiva y estratégicamente

ROSSIT, DIEGO GABRIEL; TOHMÉ, FERNANDO ABEL; FRUTOS, MARIANO

Bahía Blanca

Jornada; I Jornada de Doctorandos del Departamento de Ingeniería; 2016

Departamento de Ingeniería, Universidad Nacional del Sur

Los mecanismos y formas de producción que surgieron para dar respuesta al aumento vertiginoso del consumo en la modernidad han ocasionado una explotación intensiva y sistemática de los recursos naturales que no siempre ha tenido en cuenta su impacto en el medio ambiente. Recientemente, la sociedad ha comenzado a exigir la modificación de procesos y normas que le permitan reducir los pasivos ambientales, sociales y económicos que genera la actividad humana. En este sentido, un sistema de gestión de residuos eficiente es el eslabón inicial de cualquier política ambientalmente sustentable que se desee llevar a cabo, ya que permite la derivación de los recursos utilizados hacia centros de tratamiento o disposición adecuados. Este sistema debe no sólo garantizar la correcta llegada de los desechos a los puntos de interés, sino también debe apuntar hacia una minimización de los costos directos e indirectos del sistema (como la dificultad en su implementación práctica y utilización por parte los usuarios) y del impacto ambiental que produce. Por estas causas, es amplia la contribución que pueden realizar las herramientas logísticas eficientes y sustentables en la gestión de Residuos Sólidos Urbanos (RSU).En el marco de esta tesis se ha trabajado en dos modelos logísticos principales orientados a la gestión de RSU. El primero es un modelo multi-objetivo de naturaleza mixto-entera con el objeto de obtener localizaciones óptimas para la instalación de contenedores de basura en el marco de una recolección urbana diferenciada. Este modelo se basa en encontrar la curva de Pareto del problema de localización de contenedores basado en dos objetivos: la minimización de los costos de instalación y adquisición de compartimientos y la minimización de la dificultad de utilización, estimada como la cercanía de los contenedores a la mayor cantidad de usuarios posibles. Se resolvió mediante un método de las ɛ-restricciones aumentado, el cual posee un mejor desempeño en tiempos de cómputo y de calidad de soluciones que otros métodos multi-objetivo tradicionales, como la programación por compromiso o ɛ-restricciones estándar.El segundo modelo desarrollado optimiza el diseño de las rutas recolección de residuos. Se ha resuelto mediante algoritmos exactos para instancias pequeñas. Para instancias de mayores dimensiones, dada la complejidad computacional de los problemas de enrutamiento de vehículos (VRP, Vehicle Routing Problem), los cuales son de naturaleza NP-hard, se requieren algoritmos heurísticos. Con este fin, se desarrolló un algoritmo heurístico para establecer las rutas de recolección de residuos. Este algoritmo no considera solamente el tradicional objetivo de minimizar la distancia recorrida por parte de los vehículos, sino también tiene en cuenta requisitos que se relacionan con la implementación práctica, como la compacidad y el aislamiento de las rutas (conocido en la bibliografía como atracción visual). Los resultados preliminares son alentadores en la medida que se obtuvieron soluciones que se encuentran en valores cercanos en términos de distancias pero sustancialmente mejores en términos de compacidad y aislamiento de rutas que los resultados obtenidos con algoritmos que constituyen el estado del arte para instancias seleccionadas.A futuro se piensa continuar complejizando el modelo VRP con la incorporación de características inherentes a los sistemas reales, por ejemplo ventanas temporales de los clientes y capacidades de vehículos diferenciadas, y continuar ajustando los métodos de resolución heurísticos. Por otro lado, se considera evaluar la posibilidad de integrar aspectos aleatorios generando un modelo estocástico que permita captar la aleatoriedad de la demanda que existe en la generación de residuos. Otra línea de investigación a futuro es la incorporación de tecnologías de información geográficas para la visualización de las soluciones obtenidas.