Organización Industrial y Gestión de Empresas II

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Análisis, modelado y mejora del sistema productivo de torres eólicas
(2024-09-05) Muñoz Díaz, María Luisa; Escudero Santana, Alejandro; Universidad de Sevilla. Departamento de Organización Industrial y Gestión de Empresas II
Esta tesis aborda un problema de planificación de la producción para una única estación en el contexto de la fabricación de torres eólicas. Para ello, en primer lugar, se introduce el cambio climático y el papel crucial que representan las energías renovables en su mitigación. Entre estas energías, se destaca la energía eólica y la importancia de las estructuras tubulares que sostienen y dan altura al rotor y las palas en cada una de ellas. Estas estructuras son las conocidas como torres eólicas, cuyo proceso productivo, que ha inspirado esta tesis, también es descrito. Después de esto, se introduce el concepto de smart factories. En este contexto, se presentan las tecnologías clave de la Industria 4.0 y se expone la metodología utilizada para diseñar un marco conceptual que oriente la transición hacia la smart factory. Esta metodología se detalla mientras se presenta simultáneamente el marco conceptual propuesto para una fábrica de torres eólicas. A continuación, se expone el estado del arte principal del trabajo. En él se aborda la planificación de la producción y se destaca la relevancia de los avances en esta área para una única estación. Se ofrecen los entornos más ampliamente modelados y se realiza una exhaustiva revisión de la literatura, abarcando veintinueve artículos que presentan treinta modelos matemáticos MILP (Programación Lineal Entera Mixta) para problemas de planificación de la producción de una única estación. Además, en este estado del arte se presentan las metodologías más utilizadas para la resolución de este tipo de problemas, que incluyen enfoques exactos, heurísticos y metaheurísticos. Posteriormente, se presenta el primer problema abordado en esta tesis. En este se proponen dos modelos matemáticos MILP para resolver exactamente el mismo problema, uno de ellos enfocado en el tiempo de manera continua y el otro utilizando un enfoque discreto. Esta elección metodológica surge de la ausencia, en los veintinueve artículos previamente revisados, de una comparación entre el rendimiento de ambas opciones para este tipo de entornos. Estos modelos son sometidos a experimentación utilizando una base de datos que incluye tres configuraciones distintas de máquinas y cuatro tamaños de problema. A continuación, se aborda el segundo problema en esta tesis, que surge del análisis del sistema real de la fábrica de torres eólicas. Este estudio condujo a la identificación de una característica que hasta el momento no había sido examinada en la literatura, la existencia de máquinas de apoyo junto con las máquinas principales. Estas máquinas de apoyo tienen la capacidad de llevar a cabo las mismas actividades productivas que las máquinas principales, pero no pueden completar esas tareas al 100%, por lo que se pueden utilizar para comenzar tareas y, una vez se alcance el límite de su capacidad, enviarlas semiacabadas a una de las máquinas principales. Este problema es identificado y situado en el contexto de la literatura, definiéndose como R-PSM|prec,S_(i,j) |C_max. Además, se presenta su modelo MILP para su completa caracterización. Una vez definido, se presentan tres metodologías de resolución. En primer lugar, se incluyen dos metaheurísticas ampliamente utilizadas en este contexto: la búsqueda tabú y el recocido simulado. La tercera metodología es una heurística constructiva desarrollada específicamente para el problema particular de esta fábrica. Esta heurística se basa en gran medida en la metodología actualmente empleada en la fábrica para la planificación de la producción, con el objetivo de mejorar esta técnica y compararla con otras metodologías disponibles. Estas tres metodologías son sometidas a una experimentación rigurosa que abarca cuatro tamaños diferentes de problemas, ocho combinaciones de máquinas para cada tamaño y cinco instancias para cada combinación. Además, en el caso de las metodologías con componentes aleatorios, se ejecutó cada una de esas instancias diez veces.
Optimización de procesos logísticos: planificación de recursos materiales y humanos en una terminal portuaria
(2023-05-05) Lorenzo Espejo, Antonio; Muñuzuri, Jesús; Universidad de Sevilla. Departamento de Organización Industrial y Gestión de Empresas II
Los puertos son actores fundamentales en las cadenas de suministro de multitud de productos en todo el mundo. A través de las terminales intermodales de contenedores transita un elevado porcentaje de los bienes de consumo y de producción transportados globalmente, por lo que su eficiencia logística debe ser una prioridad dentro de la gestión de la cadena de suministro. Sin embargo, las terminales portuarias son sistemas extremadamente complejos, en los que intervienen multitud de recursos materiales y humanos, de cuya planificación depende el rendimiento de las operaciones de transporte y manejo de la mercancía y, consecuentemente, el nivel de servicio ofrecido a los clientes del puerto. En última instancia, un servicio ineficiente puede llegar a impactar a los consumidores, tanto en términos económicos como de nivel de servicio, afectado por los potenciales retrasos en los plazos de entrega. En esta tesis doctoral se presentan dos acercamientos a la gestión de terminales portuarias, encuadrados en el caso de estudio del Puerto de Sevilla. En concreto, se presenta primero el problema de la planificación de las operaciones logísticas en una terminal intermodal de contenedores. Para abordar este problema, se describe un acercamiento de optimización exacta a la planificación integrada de las operaciones de descarga y carga en los distintos modos de transporte (buques, trenes y camiones) basado en un modelo de programación lineal entero mixto. Este enfoque se considera una propuesta integrada, ya que engloba los problemas de determinación de los tiempos de llegada y salida de las unidades de transporte a la terminal; asignación de muelles de atraque a los buques; secuenciación de la descarga y la carga en los trenes; y asignación y programación de las operaciones de descarga y carga en cada grúa. Este mismo problema se ha resuelto posteriormente empleando un procedimiento heurístico, basado en la combinación de una rutina heurística de construcción de soluciones con tres metaheurísticas de uso común, el algoritmo genético, el algoritmo de recocido simulado y el algoritmo de búsqueda tabú. Los resultados de experimentación demuestran la necesidad de implementar estas metaheurísticas, ante la elevada complejidad y los largos tiempos de ejecución del enfoque de optimización exacto. Por otra parte, se presenta un segundo acercamiento a la gestión de terminales portuarias: la planificación de sus recursos humanos. Concretamente, se afronta el problema de la generación de calendarios de trabajo para la plantilla de prácticos del Puerto de Sevilla. Tradicionalmente, una de las lagunas más importantes de la literatura académica de planificación de personal es la ausencia de propuestas orientadas a la optimización de las preferencias de los trabajadores. Los acercamientos propuestos, ambos a través de modelos matemáticos de programación lineal entera mixta, pretenden contribuir a dicha parte de la literatura ofreciendo dos alternativas para la creación de calendarios de trabajo: asignar múltiples descansos de una duración mínima determinada, o bien, tratar de configurar un único descanso de la máxima duración posible. Ambas estrategias se han modelado y posteriormente resuelto mediante un software comercial de resolución, generando cuadrantes de trabajo factibles para el caso de estudio considerado, que presenta una serie de características determinadas debido a las particularidades del oficio del practicaje. Además, la robustez de los enfoques propuestos se pone a prueba mediante la experimentación con instancias alternativas del problema para un número de empleados muy superior al presente en el caso de estudio. Las técnicas propuestas en esta tesis doctoral contribuyen a la escasa literatura académica acerca de la gestión integrada y la planificación de recursos humanos de terminales portuarias y, en general, sobre la Investigación Operativa aplicada al transporte marítimo. La formulación y explicación de todos los métodos presentados se ha realizado de forma general, para aumentar su aplicabilidad de cara a otros problemas en los cuales puedan ser de uso.
Desarrollo y aplicación de una metodología GPI. Caso de estudio en una empresa de aguas
(2023-02-13) Ramos Salgado, Cristóbal; Onieva, Luis; Muñuzuri, Jesús; Universidad de Sevilla. Departamento de Organización Industrial y Gestión de Empresas II
Las redes de abastecimiento de agua y saneamiento son infraestructuras críticas que prestan un servicio básico a la sociedad. Estos sistemas, que por tanto deben funcionar correctamente durante su vida útil, muestran un inevitable envejecimiento y degradación, lo que conduce a ineficiencias e impactos en el servicio. Así, una adecuada estrategia de mantenimiento y renovación que garantice la futura sostenibilidad técnica, social, económica y ambiental de estos sistemas se presenta como el reto que las empresas de agua y los municipios deben afrontar en el siglo XXI. Aquí entra en juego la gestión patrimonial de infraestructuras (GPI), que aborda la correcta estimación y planificación de las inversiones necesarias para garantizar su sostenibilidad económica, técnica, social y medioambiental para las futuras generaciones. En particular, esta tesis tiene como objetivo el desarrollo de una metodología GPI eficaz en redes de abastecimiento y saneamiento de aguas, mediante una estimación adecuada del estado general de la red, la programación eficiente de las actividades de renovación y la planificación justificada de las necesidades de inversión que garanticen su sostenibilidad a largo plazo. Las principales propuestas de esta metodología pasan por el desarrollo de un novedoso índice de riesgo para establecer una prioridad de intervención en cada elemento de la red. Para ello se ha empleado un modelo de sumas ponderadas y tenido en cuenta cinco factores asociados al estado de la tubería y a las consecuencias de un posible fallo. También se ha propuesto la utilización de elementos urbanos frente a los hidráulicos como unidades operacionales de intervención, lo que aporta un enfoque más práctico y la posibilidad de cohesionarse mejor con otros posibles proyectos urbanos de mantenimiento (gas, luz o pavimento). Por otro lado, resulta esencial alinear los planes de acción de renovación de la red con las estrategias reales de sustitución de las empresas de agua. En este sentido, se han integrado criterios operativos de adyacencia y conveniencia de la reposición simultánea, no abordados hasta ahora, junto con otros de distribución presupuestaria entre tipo de red y poblaciones, dotando a la metodología de un enfoque realista e innovador Finalmente, el estado de la red y el efecto de los planes de renovación se miden y controlan mediante cuatro indicadores eficaces e inequívocos que ofrecen información completa y diversa sobre el rendimiento de la red.
A machine learning approach to predict pipe failures in water distribution networks
(2022-02-18) Robles-Velasco, Alicia; Cortés, Pablo; Muñuzuri, Jesús; Universidad de Sevilla. Departamento de Organización Industrial y Gestión de Empresas II
This PhD thesis addresses the problem of the appearance of unexpected pipe failures in water distribution networks. Specifically, it seeks to predict such failures using machine learning based techniques. An in depth literature review on the subject informs that although there are studies that have tested certain machine learning techniques for the aforementioned purpose, this is a novel issue that has not been fully explored yet. Consequently, this work proposes several machine learning models, some of which have not been applied to this problem before and analyses the most significant aspects of data processing and evaluation of the results. The nature and characteristics of the data are key points on the design of a machine learning system. For the development of this thesis, the company that manages the water distribution network of Seville (Spain) called EMASESA has provided an extensive database. Concretely, the database consists of a seven year pipe failure history, from 2012 to 2018, and includes various factors related to each of the pipes that compose the more than 3800 kilometres network. The first strategy has been to forecast pipe failures one year in advance, since companies generally decide their maintenance and replacement plans annually. Therefore, and according to the characteristics of the problem and the available data, the following machine learning techniques are proposed: discriminant analysis, logistic regression, support vector machines, random forests, artificial neural networks and evolutionary fuzzy logic. All these models can work as classifiers, being the main part of a supervised classification machine learning system. In this case, the output of the system is defined as a binary variable that takes the value 1 when a pipe fails in the period of study, and 0 otherwise. Secondly, the initial focus of this thesis was extended to multi label classification, which allows predicting more than one output variable at the same time. The aim of this new approach was to predict pipe failures over longer time periods based on currently available data, specifically, over several consecutive years. This long term information is really valuable for companies to improve their strategic decisions. The study of the different data processing strategies has been one of the challenges of this work as it is an essential phase for the correct development of a machine learning system. For this purpose, a descriptive analysis of the database has been performed to discover possible anomalies such as missing values, outliers, etc., as well as other processing needs. Moreover, the relationships between different factors (pipe material, diameter, length of the section, age, previous failures, etc.) have been analysed through the correlation matrix, scatter plots and histograms. In addition, potential connections between the factors and the breakage are examined. It should be noted that on many occasions descriptive analysis in big data applications helps to find hidden patterns that are imperceptible to humans. Therefore, it is a valuable source of information without the need to generate predictions, being an almost mandatory step before designing a predictive system. As previously mentioned, the predictions’ accuracy depends to a great extent on the data processing. Each data requires a different treatment according to its nature, for instance, if it is a continuous or integer number, a category or even an audio visual content. A relevant aspect of this work has been the study of sampling strategies since the database is totally unbalanced. This is a common characteristic of classification problems where one class has a much higher presence than the others. The imbalance problem can cause machine learning models to prioritize the forecast of the majority class (the non failures), disregarding the correct prediction of the minority class (the pipe failures). Specifically, the use of under and over sampling techniques is evaluated and the adaptation of these strategies to the case of multi label classification. Python is the programming language used to read and process the data, as well as to implement the models and analyse the results. This programming language offers multiple open source libraries that are really useful to develop machine learning systems. First, the models are calibrated in order to enhance their performance and to adjust their hyperparameters to the study problem. The results are then evaluated using specific quality metrics such as the confusion matrix or the receiver operating characteristic (ROC) curve. The analysis of the results proves that 34.5% of the annual pipe failures could be avoided by replacing only 5% of the water distribution network pipes. Furthermore, this value is a lower threshold that increases when the time period to predict for grows by using the multi label classification approach. This study highlights the importance of having robust and reliable databases. Among all the factors used in the study, the pipe material, the section length and the frequency of failures have demonstrated to be the most influential variables in the occurrence of new failures. Although the currently available data allow obtaining high quality predictions, adding new factors such as those related to weather conditions, could be a substantial improvement. For this reason, water network management companies are encouraged to periodically review and take care of their data storage and management policy. The proposed methodology has a direct application in the industry as the models provide scores associated with each pipe section that can be understood as failure probabilities. Consequently, a future line of research should be the integration of the proposed approach with the geographic information systems (GIS) in order to develop an infrastructure asset management tool able to generate efficient maintenance and replacement plans of pipes considering economic and social limitations. For this purpose, it would be necessary to include additional factors related to the consequences of pipe failures such as the number of people affected, whether or not the pipe supplies water to sensitive clients like hospitals, schools, etc., as well as the possible environmental damage.
Factores de éxito de los Spin-Offs de empresas
(2002-01-17) Tübke, Alexander; Álvarez de Toledo, Pablo; Universidad de Sevilla. Departamento de Organización Industrial y Gestión de Empresas
Programación y control de la producción en procesos semicontinuos: Métodos y algoritmos de resolución
(1996-07-17) Eguía Salinas, Ignacio; Onieva, Luis; Universidad de Sevilla. Departamento de Organización Industrial y Gestión de Empresas II
En esta Tesis se estudia un sistema de programación y control en un proceso de fabricación de aceros con restricciones de continuidad. El programa diario de producción con mínimo tiempo de finalización se determina mediante la resolución de modelos de programación entera. Sin embargo, los elevados tiempos de computación para alcanzar la solución óptima sugieren el uso de métodos heurísticos. Los algoritmos metaheurísticos más conocidos para la resolución de problemas de optimización combinatoria son los algoritmos genéticos, la búsqueda tabú y el recocido simulado. Se han adaptado dichas heurísticas al proceso de la acería para obtener buenos planes diarios de producción en tiempos de computación bajos, usando como espacio de soluciones la ordenación de ciertas secuencias básicas. Igualmente, se ha desarrollado un método de exploración dirigida que obtiene soluciones exactas sobre el espacio de soluciones anterior, validando las soluciones heurísticas. Por otro lado, como los cambios que ocurren en el proceso productivo respecto al plan original implican la toma de decisiones en tiempos de ejecución sobre el programa en curso, en esta Tesis se desarrolla un sistema experto que consiste en un módulo de propagación de perturbaciones y otro de ejecución de los algoritmos heurísticos desarrollados anteriormente.
Desarrollo de modelos adaptativos de confort térmico con aplicación en edificios no residenciales.
(2018-01-19) Barbadilla Martín, Elena; Guadix Martín, José; Salmerón Lissén, José Manuel; Universidad de Sevilla. Departamento de Organización Industrial y Gestión de Empresas II
La preocupación colectiva por el calentamiento global está cambiando la forma en que nos comportamos y actuamos en nuestra vida diaria con el fin de reducir nuestra huella de CO2. Aunque según la climatología hay regiones donde debido a las altas temperaturas alcanzadas un sistema de acondicionamiento de respaldo es una necesidad para los usuarios, los edificios sostenibles intentan utilizar los recursos energéticos de la manera más eficiente posible. Sin embargo, dado que se necesitan cada vez entornos más saludables y confortables en los edificios de carácter no residencial, el diseño del modo de operación de los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC) de los edificios de oficina ha adquirido una importancia creciente en los últimos años. Este hecho se debe principalmente a su relación, tanto con el confort de sus ocupantes como con la eficiencia energética. El concepto de confort ha sufrido una importante transformación en los últimos años. La teoría adaptativa del confort afronta esta realidad vinculando la temperatura de confort interior con la temperatura exterior. Dicha visión supone una relajación frente a estrictas temperaturas de consigna y redunda en una mayor tolerancia del ambiente interior y en un rango de aceptabilidad más extenso por parte de los ocupantes de los edificios. Se prevé por tanto que la aplicación de una temperatura de confort adaptativa reduzca potencialmente el uso del sistema HVAC. En los últimos años, el número de estudios sobre el confort térmico y la interacción de los ocupantes de los edificios con los sistemas de control de los edificios ha aumentado, pero teniendo en cuenta las particularidades geográficas y culturales, la dependencia del tamaño, del tipo y del uso de los edificios, se puede concluir que es aconsejable ahondar en este campo con objeto de llegar a modelos más realistas y completos. Asimismo, y aunque se han llevado a cabo estudios previos en edificios ventilados naturalmente, no existen estándares ni guías de aplicación para edificios híbridos. A pesar de que el confort de los usuarios debe ser un factor a tener en cuenta, no puede ser el único. La realidad existente contextualiza y justifica que se investiguen métodos que maximicen la eficiencia energética en el diseño de los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado considerándose a la vez el confort de los usuarios y obteniendo una relación equilibrada entre ambas variables. En el presente trabajo se expone una metodología multiobjetivo para edificios terciarios de oficinas basada en la teoría del confort adaptativo que contemple el consumo y la eficiencia energética a la vez que el confort de los usuarios. El resultado será siempre más preciso y dará una mejor predicción de la temperatura de confort que los algoritmos generalistas. Por tanto se han diseñado y desarrollado estrategias de control inteligentes para maximizar la eficiencia energética en edificios existentes. Todo ello basado en la investigación de algoritmos adaptativos de confort térmico y en las variaciones de la temperatura de consigna adaptadas a las preferencias de los ocupantes. Asimismo, se han analizado posibles estrategias de control basadas en Inteligencia Artificial que complementaran y mejoraran los desarrollos anteriores. Los resultados obtenidos ponen de manifiesto la aplicabilidad del modelo adaptativo a edificios híbridos y el potencial ahorro energético en los mismos sin perjuicio del confort de sus ocupantes y que sería posible definir una estrategia que optimizara la operación de los sistemas HVAC y que conllevaría una mayor eficiencia energética en los edificios sin que esto redundara negativamente en el confort de los usuarios.
Análisis de las aplicaciones de las tecnologías de la información a la logística y criterios de decisión en las inversiones.
(2017-12-18) Rodríguez Palero, María; Muñuzuri, Jesús; Universidad de Sevilla. Departamento de Organización Industrial y Gestión de Empresas II
En la sociedad actual, la información y la comunicación son un factor determinante en la obtención de ventajas competitivas por parte de las empresas. Las nuevas tecnologías y la conexión de los objetos físicos a la red han transformado el mundo en general. Los sistemas de información que hacen posible la identificación de los objetos de forma automática y la obtención de una enorme cantidad de datos en tiempo real prometen transformar los paradigmas empresariales, en todos los ámbitos y consecuentemente del campo de la logística. En esta tesis se abordan las tecnologías de la información y comunicación que son de aplicación al ámbito de la logística, en particular se analizan cuáles son las de mayor importancia dentro de los procesos logísticos en la gestión de almacenes. Se presta especial atención al sistema de identificación automática mediante radiofrecuencia. Esta tecnología, de gran interés en la comunidad científica y en la empresarial, no ha alcanzado las cuotas de implantación esperadas. Para este trabajo se ha analizado en primer lugar la bibliografía científica en el campo de las tecnologías de la información y comunicación en la logística. Se ha estudiado la bibliografía respecto a la adopción de las innovaciones en el campo de la tecnología de la información, particularizando en los factores que determinan la adopción de los sistemas de identificación automática por parte de las empresas. Como contribución, esta tesis presenta un estudio realizado sobre un grupo de expertos para determinar qué tecnologías son las de mayor importancia en la gestión logística y qué importancia tiene la aplicación de los sistemas de identificación por radiofrecuencia en los procesos de gestión de almacenes. El estudio se ha abordado desde tres metodologías diferentes, sirviendo este trabajo para realizar una comparación entre los resultados obtenidos y entre las tres metodologías aplicadas.
Optimización sostenible y gestión eficiente de flotas urbanas
(2017-04-20) Grosso-de la Vega, Rafael; Muñuzuri, Jesús; Universidad de Sevilla. Departamento de Organización Industrial y Gestión de Empresas II
En esta tesis, dentro del marco de la logística urbana y la sostenibilidad, se presentan y se resuelven dos nuevas variantes de la familia de los Vehicle Routing Problem (VRP) además de una novedosa política de recogida de residuos sólidos basados en información en tiempo real del nivel de llenado de los contenedores. Los nuevos VRP, de los que se incluyen sus respectivos modelos matemáticos, son el Vehicle Routing Problem with Access Time Window (VRPATW) y el Rich Vehicle Routing Problem with zone-dependent transportation cost (RVRPZD). Además de estos VRP inéditos se presenta también una variante de VRP para resolver el problema de recogida de residuos sólidos urbanos. Para solucionar estos problemas, todos ellos ubicados en la ciudad de Sevilla, se diseñan, implementan y calibran diferentes heurísticas y metaheurísticas tales como Algoritmos genéticos, búsquedas Tabú y algoritmos greedy. Estas herramientas de resolución se usan para resolver cientos de experimentos diseñados sobre un modelo de más de 1200 nodos de la ciudad de estudio. Y con los resultados obtenidos se sacan conclusiones relevantes sobre la mejora de la sostenibilidad de la logística urbana, el ahorro y la optimización de las flotas urbanas y la inclusión del concepto de sostenibilidad en la empresa privada, entre otras cosas.
Desarrollo de modelos de eficiencia energética en el sector de la construcción
(2014-02-14) Aparicio Ruiz, Pablo; Guadix Martín, José; Universidad de Sevilla. Departamento de Organización Industrial y Gestión de Empresas II; Universidad de Sevilla. TEP127: Ingenieria de Organizacion
La sostenibilidad ambiental es uno de los objetivos fundamentales en los actuales retos de nuestro desarrollo tecnológico. Nuestra sociedad está orientada en la búsqueda de nuevas tecnologías encaminadas al ahorro de energía. Existe una necesidad de dominar todo el conocimiento existente y la experiencia necesaria para realizar mejoras en la eficiencia energética de los edificios. La finalidad de esta tesis es la elaboración de algoritmos personalizados para mejorar la eficiencia energética tanto de edificios nuevos como existentes. Este documento se vertebra en dos campos en los cuales se han desarrollado y analizado las técnicas, las herramientas de interés y los algoritmos o heurísticas existentes que permiten agilizar el tiempo de resolución de los problemas. El primer campo, hace referencia a la edificación sostenible, que asegura la calidad ambiental y la eficiencia energética de un edificio durante todo su ciclo de vida. En este área se establece una metodología de optimización de la envolvente o epidermis de un edificio y de los elementos activos que la conforman, para estudiar el consumo energético y el ahorro correspondiente, considerando el impacto medioambiental y el coste de este. El segundo campo, hace referencia a la adaptación de la tecnología a una nueva generación de sistemas de climatización basados en el confort adaptativo. En este área se establece una metodología de optimización y control de la información y las condiciones de operación del sistema, para permitir el mayor grado de satisfacción de los usuarios de un edificio respecto de las condiciones de confort térmico y la máxima calidad del aire interior con el mínimo consumo energético. Además, se estudia y diseña un sistema de sensores de hardware libre. En ambos bloques, no importa lo experto que sea un profesional o un usuario de una herramienta tecnológica, es casi imposible que sin las herramientas y procedimientos adecuados, estos puedan tomar decisiones optimas con rapidez y eficacia. Este documento presenta y desarrolla estrategias innovadoras de control que pueden adaptarse a cualquier edificio existente, y que permiten una mejora significativa en la eficiencia energética de los mismos, la conceptualización de todas estas metodologías bajo modelos que permiten integrar diversos entornos y adaptarse a cualquier edificio confiere a los proyectos desarrollados en estas áreas un notable valor añadido.
Mejoras en el transporte intermodal: optimización en tiempo real del acarreo terrestre.
(2013-02-13) Escudero Santana, Alejandro; Muñuzuri, Jesús; Universidad de Sevilla. Departamento de Organización Industrial y Gestión de Empresas II; Universidad de Sevilla. TEP127: Ingenieria de Organizacion
El transporte por carretera ha sido líder en el movimiento de mercancías. Sin embargo, el incremento de la congestión y la necesidad de buscar modos más sostenibles ha animado a las diferentes instituciones a promover la intermodalidad como alternativa; que combina la eficiencia del transporte ferroviario o marítimo con la flexibilidad del transporte por carretera. Sin embargo, el transporte intermodal presenta varias dificultades para llegar a ser viable. Uno de ellos es un alto coste fijo, que hace a la intermodalidad ineficiente en trayectos cortos, por debajo de una distancia umbral. En la cadena intermodal, los trayectos iniciales y finales realizados por carretera son llamados acarreo terrestre, y representan el 40 % de los costes totales. La adecuada planificación del acarreo presenta un gran potencial para reducir los costes intermodales y reducir la distancia a partir de la cual la intermodalidad es rentable; el principal objetivo es la asignación de tareas de transporte a vehículos, a veces en presencia de restricciones temporales. Esta asignación ha sido tradicionalmente realizada una vez al comienzo del día, de modo que ante cualquier suceso inesperado podrían producirse retrasos. Esta tesis propone el uso de información en tiempo real relativa a la posición de los vehículos para una solución dinámica del problema, donde el planificador está siempre habilitado a rehacer la programación en el caso de que las condiciones cambien. Este conocimiento de la posición de los vehículos es posible gracias al uso de sistemas de posicionamiento por satélite. Los resultados demuestran que esta información permite mejorar la solución dinámicamente.
Determinación del lote en artículos sujetos a órdenes conjuntas y otros tipos de ligaduras: métodos de solución y algoritmos
(1985-12-01) Onieva, Luis; Larrañeta Astola, Juan Carlos; Universidad de Sevilla. Departamento de Organización Industrial y Gestión de Empresas II; Universidad de Sevilla. TEP127: Ingenieria de Organizacion
En la tesis se estudia la determinación del tamaño del lote en los problemas de artículos sujetos a órdenes conjuntas, inventarios de distribución a dos niveles y fabricación de varios artículos en una sola instalación. Se obtienen algoritmos iterativos que obtienen soluciones localmente óptimas y se proponen reglas heurísticas de un solo paso para la obtención de soluciones aproximadas. Para estas últimas se realiza el análisis en la situación más desfavorable.
Parques tecnológicos como motores de innovación modelo de análisis de viabilidad al Sistema de Innovación Agroindustrial en Andalucía
(2006) Jiménez Luque, Gerardo; Teba Fernández, José; Universidad de Sevilla. Departamento de Organización Industrial y Gestión de Empresas II
Diseñar un modelo o herramienta tal que a partir de unos inputs determinados permita evaluar la viabilidad de una propuesta de Parque Científico-Tecnológico, y la adecuación del modelo propuesto a las características de la zona geográfica donde se ubica, condiciones socioeconómicas, en definitiva, que a partir de unos indicadores (variables macroe conómicas, tecnológicas, nos permita obtener una salida de PROBABILIDADES DE ÉXITO, tanto cuantitativa como cualitativa y que nos permita comparar distintas alternativas o propuestas de parques y zonas geográficas. Con ello se pretende en este trabajo aportar, desde un punto de vista científico, nuevos elementos para fomentar la I+D+I, mediante el establecimiento de modelos de interfaz basados en la convivencia dentro de Parques Científico-Tecnológicos entre la Investigación desarrollada en el ámbito de Universidad y los Organismos Públicos de Investigación (OPI`s) y la Innovación aplicada en las empresas. Los modelos e indicadores propuestos serán desarrollados a modo de casos prácticos dentro del sistema Ciencia-Tecnología-Empresa aplicados al Sistema Andaluz de Innovación Agroindustrial. Es muy importante destacar que el ámbito del trabajo está, durante los últimos años, sometido a continuos cambios en las políticas europeas, nacionales y regionales, siendo hoy uno de los temas de debate más importantes y prácticamente cada día aparecen nuevas leyes, estrategias, presupuestos de aplicación, etc., en este sentido. Esta situación ha supuesto la necesidad dentro de este trabajo de un análisis prácticamente en tiempo real de las políticas en materia de I+D+I, ya que han sido sometidas a profundos cambios a lo largo de los tres últimos años que ha durado este trabajo.|
Diseño y planificación de redes de telecomunicación por cable
(2000) Cortés, Pablo; Larrañeta Astola, Juan Carlos; Onieva, Luis; Universidad de Sevilla. Departamento de Organización Industrial y Gestión de Empresas I; Universidad de Sevilla. Departamento de Organización Industrial y Gestión de Empresas II
Caracterización de la accidentalidad laboral en el sector industrial andaluz en el período 2003-2008. Aplicaciones en el diseño y evaluación de programas de intervención
(2014) Carrillo-Castrillo, Jesús Antonio; Onieva, Luis; Guadix Martín, José; Universidad de Sevilla. Departamento de Organización Industrial y Gestión de Empresas II
La logística urbana de mercancías : soluciones, modelado y evaluación
(2003) Muñuzuri, Jesús; Larrañeta Astola, Juan Carlos; Universidad de Sevilla. Departamento de Organización Industrial y Gestión de Empresas I; Universidad de Sevilla. Departamento de Organización Industrial y Gestión de Empresas II

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