Modelos matemáticos para optimizar redes de transporte
Por Felipe Sánchez Banda
Saltillo, Coahuila. 9 de diciembre de 2016 (Agencia Informativa Conacyt).- Investigadores del Instituto Tecnológico de Saltillo (ITS) —que forma parte del Tecnológico Nacional de México (Tecnm)— utilizan modelos matemáticos para analizar y optimizar flujos en redes complejas de transporte del sector industrial en Coahuila.
El proyecto se centra en el análisis del flujo en redes complejas de transporte, como herramienta para hacer más eficiente la toma de decisiones en los sistemas logísticos, en el marco de la cadena de suministro aplicado a casos reales de un clúster automotriz.
“El proyecto nace como una necesidad del sector automotriz de resolver problemas relacionados con la logística, particularmente las redes de transporte. Son varios factores los que involucra en la cadena de suministros, pero el proyecto enfatiza en problemas como minimizar costos y mejorar rutas de transporte”, detalló la maestra en ciencias Georgina Solís Rodríguez, profesora investigadora del área de Posgrado en Ingeniería Industrial del ITS.
M.C. Georgina Solis Rodríguez.Los investigadores del ITS desarrollan este trabajo en conjunto con la Corporación Mexicana de Investigación en Materiales (Comimsa) y con una empresa automotriz de la región.
“Actualmente, lo que estamos buscando es un modelo de reacción, un modelo de prevención logística. Se pretende crear un sistema de reacción, un sistema de emergencia a través de la modelación matemática, la programación y el uso de metaheurísticas”, explicó la maestra en ciencias Solís Rodríguez.
La especialista añadió que, debido a que los modelos matemáticos en algunos casos no se pueden resolver del todo por diversos factores que se involucran y a las restricciones del problema, se utilizan otro tipo de soluciones a los problemas, en particular se emplean metaheurísticas en sus diferentes versiones.
Las principales metaheurísticas que se utilizan como técnicas de solución de este tipo de problemas son harmony search (búsqueda armónica), annealing approach (recocido simulado), ant colony optimization (optimización por colonia de hormigas), artificial bee colony algorithm (algoritmo artificial de colonia de abejas), algoritmos de sistemas inmunes y algoritmos meméticos, entre otros.
De acuerdo con Solís Rodríguez, este tipo de sistemas es empleado para atender desastres naturales como terremotos e inundaciones, a través de modelos matemáticos para que lleguen a tiempo los suministros de emergencia que envían diversas instituciones a los damnificados. Sin embargo, cuentan con potencial de aplicación en cualquier tipo de industria.
“Lo puede utilizar cualquier tipo de empresa, pero estos modelos no se han llevado a las diferentes áreas de la industria. De alguna manera, hay posibilidad de proponer este tipo de técnicas que requieren las empresas, porque cuando hay emergencias en los sistemas de producción son muy lamentables y causan pérdidas de todo tipo: económicas, sociales, entre otras”.
Para finalizar, la investigadora comentó que el proyecto continuará mejorándose, generará recursos humanos altamente especializados a través de la formación de estudiantes de maestría, buscarán publicar sus resultados en revistas con alto factor de impacto y aportar sus propuestas al sector industrial.
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