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Tesis:

Utilización de métodos cuantitativos para el análisis de problemas de localización en logística inversa

  • Autor: ORTEGA MIER, Miguel Ángel

  • Título: Utilización de métodos cuantitativos para el análisis de problemas de localización en logística inversa

  • Fecha: 2008

  • Materia: Ingeniería Industrial

  • Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS INDUSTRIALES

  • Departamentos: INGENIERIA DE ORGANIZACION, ADMINISTRACION DE EMPRESAS Y ESTADISTICA

  • Acceso electrónico: http://oa.upm.es/1738

  • Director/a 1º: DELGADO HIPOLITO, Joaquín

  • Resumen: La Logística Inversa es uno de los aspectos de la logística que más interés está provocando en los profesionales e investigadores en las últimas décadas. Desde hace más de treinta años, las cadenas logísticas vienen siendo ajustadas diligentemente desde la materia prima hasta los clientes finales. Bajo diferentes enfoques, los gestores de las cadenas logísticas han venido pensando típicamente “hacia adelante” centrándose en el movimiento de productos aguas abajo. Actualmente se acepta que la logística inversa es una competencia clave en las cadenas logísticas modernas y, como tal, debe de ser gestionada de forma adecuada. La logística inversa hace referencia a todos los flujos de materiales en sentido inverso en la cadena logística. De todos estos flujos, esta tesis se centra en la recuperación de productos al final de su vida útil. En este sentido en los últimos años han aparecido en España (y en el resto de países) numerosos sistemas integrados de gestión (S.I.G.) que se ocupan de gestionar dicha recuperación. Aunque ha surgido este tipo de sistemas de logística inversa para numerosos sectores o productos, hay que señalar que existen casos en los que la red inversa no está gestionada por un S.I.G., como por ejemplo ocurre con los cartuchos de tinta o tóner de las impresoras y con la ropa usada. Uno de los problemas de diseño que aparecen en la gestión de las cadenas de suministro es la localización de las instalaciones clave de dicha cadena (plantas de producción, almacenes, etc.) En el área de la logística inversa este problema de diseño (muy común en las redes de recuperación de residuos gestionadas por un S.I.G.) se traduce en las decisiones acerca de la localización de los diferentes centros de recogida, centros de transferencia y plantas de tratamiento. Como en otros ámbitos de la ingeniería de organización existen modelos matemáticos que intentan facilitar la toma de decisiones a ese respecto, siendo en general modelos estáticos y deterministas. Es habitual que la cantidad de residuos generados y recuperados en distintos sectores vaya variando a lo largo del tiempo, como ha ocurrido y está ocurriendo en estos años. Este hecho se debe, entre otros factores, a que la concienciación de los habitantes o la habilidad para recuperar está aumentando. Si a esta circunstancia se añaden fenómenos migratorios o campañas de información promovidas por las administraciones, el carácter dinámico de estos tipos de problemas dificulta su enfoque cuantitativo. En este entorno es muy difícil estimar con precisión la evolución de los valores de todos los datos y parámetros de los modelos correspondientes. Este es el caso por ejemplo de la evolución de los costes de los combustibles o de la cantidad de residuo generado y recuperado a lo largo de los años. Esta tesis trata sobre la utilización de métodos cuantitativos, en concreto técnicas metaheurísticas, para analizar los problemas de localización en logística inversa en general y en particular, dos problemas propuestos por el autor. Se propone una metodología basada en la utilización de técnicas metaheurísticas, en la estructura de la solución del metaheurístico (compuesta por una matriz) y en una herramienta de resolución compuesta por un metaheurístico, un modelador y un solver que resuelva de forma rápida modelos lineales continuos. De las técnicas metaheurísticas existentes en la literatura se han seleccionado dos para probar la validez del enfoque propuesto: algoritmos genéticos y búsqueda dispersa. Como casos de aplicación, se han identificado dos problemas de localizaci ón especialmente interesantes: el problema de localización de instalaciones de recuperación del residuo ligero de fragmentación de los vehículos fuera de uso (con carácter dinámico) y el problema de localización de la planta de tratamiento y centros de transferencia en una región determinada (con carácter dinámico y estocástico). Ambos problemas son presentados junto a los modelos correspondientes: MPMCFLP (Multiple Period Multiple Capacitated Facility Location Problem) y STPNTCLP (Single Treatment Plant and Necessary Transfer Centers Location Problem). La metodología y las adaptaciones de las técnicas metaheurísticas propuestas se plasman en el desarrollo de una herramienta informática. Esta herramienta ha sido desarrollada mediante tres capas independientes: una aplicación desarrollada en Visual Basic 6.0 donde se configura y se ejecuta la técnica metaheurística, AIMMS 3.7 como modelador y el solver CPLEX. Los resultados obtenidos para distintas instancias del problema SPNTCLP sugieren la validez de este enfoque, sobre todo si la técnica metaheurística utilizada es la búsqueda dispersa. Abstract Reverse Logistics is a field within Logistics that has drawn ever more attention both from practitioners and from researchers over the last decades. For more than thirty years, logistics chains have been properly tuned regarding everything from the raw materials to the end users. With different approaches, logistic chain managers have typically been concerned with ‘forwardness’, focusing on the product downstream flow. Currently, Reverse Logistics is regarded as a key competency for modern logistic chains and, consequently, should be properly managed. Reverse Logistics refers to every backward flow of materials within the logistic chain. Among all these flows, this dissertation focuses in the recovery of products at the end of life. Over the last years, there many Integrated Management Systems (IMS) have been created, which control those recovery processes. Although a great number of reverse logistic system have arisen for some industries and products, it is noteworthy the fact that there still exist situations where the reverse logistic network is not managed by means of a IMS, as is the case for ink or toner printer cartridges or used clothes. One of the problems involved in managing supply chains is locating key facilities for that chain (production plants, warehouses, etc.)Within the area of reverse logistics, this design problem (very common for recovery networks managed with a IMS) entails deciding where locate the necessary recovery, transference centers and the treatment plants. As in other Industrial Engineering fields, there exist mathematical models whose aimm is to facilitate these decision making processes, being for the most part static and deterministic models. Generated and recovered waste quantities frequently vary over time, as has been the case over the last years. This is due, among other factors, to the evergrowing awareness of inhabitants and the ever more vast knowledge for recovering waste. Adding to those facts migratory movements or information campaings promoted by public institutions, the dynamic nature of this problems hinders its quantitative approach. Within this environment it is very difficult to accuralety forecast the values for every data and parameters for the corresponding models. This is the case, for example, of the evolution of fuel costs or the quantity of generated and recovered waste over the years. This dissertation deals with the use of quantitative methods (more specifically, metaheuristic techniques) for analysing locating problems in reverse logistics, in general, and two problems proposed by the author, in particular. A methodology is proposed, being based on the utilisation of metaheuristic techniques, the solutions structure for the metaheuristc (composed of arrays) and a solving tool which comprises a metaheuristic, a modeller and a solver to quickly solve continuous linnear models. Among the metaheuristic techniques that can be found in the literature, two of them have been chosen to test the validity of the proposed approach: the genetic algorithms and the scatter search. As a case study, two especially interesting problems have been identified. First, the problem consisting in locating plants for recoverying light fragmented waste from end of life vehicles (dynamic nature); and, second, the problem consisting in locating a single treatment plant and the necessary transfer centers for recoverying the waste from a particular region (dynamic and stochastic nature). Both problems are estated altoghether with their corresponding models:MPMCFLP (Multiple Period Multiple Capacitated Facility Location Problem) and SPNTCLP (Single Treatment Plant and Necessary Transfer Centers Location Problem). The metodology and the proposed metaheuristic techniques with their particular adaptations have been implemented in a software tool. This tool has been developed in three independent layers: a Visual Basic application to configure and run the metaheuristic technique, AIMMS as a modeler and the CPLEX solver. The results for different instances of the SPNTCLP problem suggest the validity of this approach, mainly for the case of the scatter search.