Resumen

En este artículo se analizan aspectos relacionados con la toma de decisiones dentro de un proceso jerárquico de planificación de la producción. En este contexto, se desarrolla un modelo agregado para un problema de planificación estocástica con restricciones de azar sobre las variables de decisión, que sirve como objetivo de producción a alcanzar en los niveles inferiores de la jerarquía. La solución óptima global para este tipo de problema secuencial es muy difícil, salvo en casos de dimensiones pequeñas mediante un algoritmo de programación dinámica estocástica. Así pues, como alternativa, investigamos el uso de una heurística subóptima denominada controlador de realimentación en bucle abierto (OLFC), que es muy sencilla de implementar computacionalmente. Como ejemplo de aplicación, se formuló un problema de planificación de la producción agregada de un solo producto y se comparó la política OLFC subóptima con la solución óptima mediante el algoritmo de programación dinámica estocástica. Además de los aspectos numéricos, se analizan algunas propiedades, como la cuasi-adaptabilidad del procedimiento OLFC.

1. INTRODDUCCIÓN

Muchas de las decisiones que se toman en un proceso de planificación sirven para corregir o ajustar los recursos industriales de una organización con respecto a los objetivos preestablecidos por la alta dirección, es decir, los llamados planes agregados de producción, marketing, ventas, finanzas, etc. En particular, el plan agregado de producción asume un papel clave en la construcción de los objetivos estratégicos a seguir durante la realización de las actividades de planificación a medio y corto plazo. De hecho, este plan se presenta como una especie de "paraguas" que cubre, en su conjunto, los diferentes niveles jerárquicos que componen el proceso de planificación de la producción de una organización (HAX; CANDEA, 1984).

La planificación se realiza, por regla general, sobre un horizonte de planificación de 1 a 2 años con discretización mensual. Debido a las incertidumbres relacionadas con las fluctuaciones de la demanda y las limitaciones físicas del proceso de producción, el plan debe revisarse periódicamente para ajustarse a los cambios del entorno de producción. De esta forma, el plan se convierte en un objetivo realista a perseguir en las acciones de planificación desarrolladas por los niveles inferiores del proceso jerárquico de toma de decisiones (SILVA FILHO, 1999).

Para ilustrar lo anterior, la figura 1 muestra las principales interacciones entre los niveles estratégico, táctico y operativo del esquema jerárquico clásico de toma de decisiones propuesto por Antony (1965).

• Materias:Optimización de procesos Costos de producción Control de inventarios Pronóstico probabilístico
• Subjects:Process optimization Costs industrial Inventory control Probabilistic forecasting
• Palabras claves:Control subóptimo; Modelos probabilísticos; Programación dinámica; Costos de producción; Control de inventario
• Keywords:Suboptimal control; Probabilistic models; Dynamic programming; Production costs; Inventory control