Optimización de Costos de Producción con el Uso Programación Lineal Entera en la Planeación de la Producción para el Control de Inventario de Materias Primas
Optimization of Production Costs Using Integer Linear Programming in Production Planning for Raw Material Inventory Control
Cómo citar
Descargar cita
Mostrar biografía de los autores
Artículos similares
- José Suntaxi, Yasmín Salazar, Rosanna Loor, Pronóstico de la demanda en energía y potencia del Sistema Eléctrico Quito , Revista Técnica "energía": Vol. 15 Núm. 2 (2019): Revista Técnica "energía", Edición No. 15
- Santiago Vargas, Wilson Pavón, Óptimo dimensionamiento y ubicación de generación fotovoltaica en una microred georeferenciada utilizando generación de columnas , Revista Técnica "energía": Vol. 17 Núm. 1 (2020): Revista Técnica "energía", Edición No. 17, ISSUE I
- Carlos Maigua, William Quitiaquez, Isaac Simbaña, Patricio Quitiaquez, Fernando Toapanta, César Isaza, Diseño de un Sistema de Monitoreo de Vibraciones Mecánicas en Generadores Hidroeléctricos de Media Potencia , Revista Técnica "energía": Vol. 17 Núm. 1 (2020): Revista Técnica "energía", Edición No. 17, ISSUE I
- Jonnathan Morales, William Quitiaquez, Isaac Simbaña, Modelos de optimización matemática aplicables al sector downstream y midstream del petróleo. Revisión de la literatura y dirección de investigaciones futuras , Revista Técnica "energía": Vol. 17 Núm. 1 (2020): Revista Técnica "energía", Edición No. 17, ISSUE I
- Daniel Vallejo , Ricardo Dávila, Rafael Soria, Freddy Ordóñez, Evaluación del potencial técnico y económico de la tecnología solar fotovoltaica para la microgeneración eléctrica en el sector residencial del Distrito Metropolitano de Quito , Revista Técnica "energía": Vol. 17 Núm. 1 (2020): Revista Técnica "energía", Edición No. 17, ISSUE I
- Luis Paredes, Benjamín Serrano, Marcelo Molina, Modeling of DSTATCOM Devices to Improve Dynamic Voltage Stability in a Microgrid with High Penetration of Motor Loads , Revista Técnica "energía": Vol. 17 Núm. 1 (2020): Revista Técnica "energía", Edición No. 17, ISSUE I
- Patricia Otero, Robinson Ayala, Víctor Calle, Metodología de cálculo de pérdidas de potencia y energía en el sistema de alumbrado público del Ecuador , Revista Técnica "energía": Vol. 17 Núm. 1 (2020): Revista Técnica "energía", Edición No. 17, ISSUE I
- Roberto Rodríguez, Danilo Avilés, Diseño para la Conversión a un Sistema Subterráneo de la Red de Distribución de Energía Eléctrica en el Sector del Campus Centenario de la Universidad Politécnica Salesiana , Revista Técnica "energía": Vol. 17 Núm. 1 (2020): Revista Técnica "energía", Edición No. 17, ISSUE I
- Luis Lechón , Mauricio Samper, Gustavo Barón, Aplicación para la evaluación técnica de la “capacidad de inserción de generación distribuida” en redes eléctricas de distribución , Revista Técnica "energía": Vol. 17 Núm. 2 (2021): Revista Técnica "energía", Edición No. 17, ISSUE II
- Vladimir Burbano , Ricardo Narváez, Evaluación de la pre factibilidad para la generación de energía eléctrica mediante la sinergia entre las energías eólica y almacenamiento por bombeo de agua en la isla San Cristóbal - Galápagos , Revista Técnica "energía": Vol. 17 Núm. 2 (2021): Revista Técnica "energía", Edición No. 17, ISSUE II
También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.
Artículos más leídos del mismo autor/a
- Kleber Zhañay, Cristian Leiva, Erika Pilataxi, William Quitiaquez, Modelo de Correlación Desgaste - Cantidad de Sedimentos para la Programación de Mantenimiento Preventivo de una central Hidroeléctrica , Revista Técnica "energía": Vol. 21 Núm. 2 (2025): Revista Técnica "energía", Edición No. 21, ISSUE II
El presente estudio propone una metodología de reducción de costos en los procesos de fabricación de cuerpos de grifería sanitaria, basada en un modelo de programación lineal entera (PLE) que optimiza la planeación de la producción manteniendo el control de inventarios dentro de límites establecidos. El modelo integra restricciones económicas, logísticas y ambientales, como cupos de importación, capacidad de producción y reutilización de chatarra de latón generada en operaciones de mecanizado. Mediante la implementación del modelo en el lenguaje R y el paquete lpSolve, se determinó la combinación óptima de materias primas —lingotes vírgenes, varilla y material reciclado— para cada lote de producto, minimizando los costos de producción bajo condiciones de disponibilidad de material y almacenamiento. Los resultados evidenciaron un ahorro acumulado de 73 341 USD durante seis meses consecutivos y la reducción del inventario promedio de material para fundir de 116 t a 62 t, demostrando la efectividad del modelo para una producción sostenible. La metodología propuesta es escalable a otros contextos manufactureros con múltiples rutas o restricciones de suministro
Visitas del artículo 12 | Visitas PDF 7
Descargas
- [1] S. S. Chauhan and P. Kotecha, “An efficient multi-unit production planning strategy based on continuous variables,” Applied Soft Computing Journal, vol. 68, pp. 458–477, 2018, doi: 10.1016/j.asoc.2018.03.012.
- [2] G. Bayá, P. Sartor, F. Robledo, E. Canale, and S. Nesmachnow, A Case Study of Smart Industry in Uruguay: Grain Production Facility Optimization, vol. 1555 CCIS. 2022. doi: 10.1007/978-3-030-96753-6_8.
- [3] J. I. P. Rave and G. P. J. Álvarez, “Application of mixed-integer linear programming in a car seat assembling process,” Pesquisa Operacional, vol. 31, no. 3, pp. 593–610, 2011, doi: 10.1590/S0101-74382011000300011.
- [4] F. Dianawati and H. Fatoni, “Determining the optimal inventory holding time using mixed integer linear programming (MILP) in a forwarder company,” in AIP Conference Proceedings, 2024. doi: 10.1063/5.0242084.
- [5] J. M. Izar Landeta, C. B. Ynzunza Cortés, and O. Guarneros García, “Variabilidad de la demanda del tiempo de entrega, existencias de seguridad y costo del inventario,” Contaduria y Administracion, vol. 61, no. 3, pp. 499–513, Jul. 2016, doi: 10.1016/j.cya.2015.11.008.
- [6] A. Gholipoor, M. M. Paydar, and A. S. Safaei, “A faucet closed-loop sup-ply chain network design considering used faucet exchange plan,” J Clean Prod, vol. 235, pp. 503–518, Oct. 2019, doi: 10.1016/j.jclepro.2019.06.346.
- [7] J. Johansson, L. Ivarsson, J. E. Ståhl, V. Bushlya, and F. Schultheiss, “Hot Forging Operations of Brass Chips for Material Reclamation after Ma-chining Operations,” in Procedia Manufacturing, Elsevier B.V., 2017, pp. 584–592. doi: 10.1016/j.promfg.2017.07.152.
- [8] V. Agrawal, R. P. Mohanty, S. Agarwal, J. K. Dixit, and A. M. Agrawal, “Analyzing critical success factors for sustainable green supply chain management,” Environ Dev Sustain, vol. 25, no. 8, pp. 8233–8258, 2023, doi: 10.1007/s10668-022-02396-2.
- [9] A. Loibl and L. A. Tercero Espinoza, “Current challenges in copper recycling: aligning insights from material flow analysis with technological re-search developments and industry issues in Europe and North America,” Resour Conserv Recycl, vol. 169, Jun. 2021, doi: 10.1016/j.resconrec.2021.105462.
- [10] P. Asadi, M. Akbari, A. Armani, M. R. M. Aliha, M. Peyghami, and T. Sadowski, “Recycling of brass chips by sustainable friction stir extrusion,” J Clean Prod, vol. 418, no. June, p. 138132, 2023, doi: 10.1016/j.jclepro.2023.138132.
- [11] A. I. Kibzun and V. A. Rasskazova, “Linear Integer Programming Model as Mathematical Ware for an Optimal Flow Production Planning System at Operational Scheduling Stage,” Automation and Remote Control, vol. 84, no. 5, pp. 529–542, 2023, doi: 10.1134/S0005117923050065.
- [12] H. Su, N. Zhou, Q. Wu, Z. Bi, and Y. Wang, “Investigating price fluctuations in copper futures: Based on EEMD and Markov-switching VAR model,” Resources Policy, vol. 82, May 2023, doi: 10.1016/j.resourpol.2023.103518.
- [13] J. M. Izar Landeta, C. B. Ynzunza Cortés, and E. Zermeño Pérez, “Calculation of reorder point when lead time and demand are correlated,” Contaduria y Administracion, vol. 60, no. 4, pp. 864–873, Oct. 2015, doi: 10.1016/j.cya.2015.07.003.
- [14] Patrão, R. L., & Napoleone, A. (2024). Decision Making under Uncertainty for Reconfigurable Manufacturing Systems: A framework for uncertainty representation. IFAC-PapersOnLine, 58(19), 103–108. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2024.09.102
- [15] Napoleone, A., Andersen, A.-L., Brunoe, T. D., & Nielsen, K. (2023). Towards human-centric reconfigurable manufacturing systems: Literature review of reconfigurability enablers for reduced reconfiguration effort and classification frameworks. Journal of Manufacturing Systems, 67, 23–34. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2022.12.014
- [16] Barrera-Diaz, C. A., Nourmohammadi, A., Smedberg, H., Aslam, T., & Ng, A. H. C. (2023). An Enhanced Simulation-Based Multi-Objective Optimization Approach with Knowledge Discovery for Reconfigurable Manufacturing Systems. Mathematics, 11(6). https://doi.org/10.3390/math11061527
- [17] Ang, C. W., Yahaya, S. H., Salleh, M. S., & Cahyadi, N. (2025). A Comprehensive Review of Different Approaches used by Manufacturing Industries in Handling Capacity Planning under Demand Uncertainties. Journal of Advanced Research in Applied Sciences and Engineering Technology, 50(1), 88–106. https://doi.org/10.37934/araset.50.1.88106
- [18] Moghaddam, S. K., Houshmand, M., Saitou, K., & Fatahi Valilai, O. (2020). Configuration design of scalable reconfigurable manufacturing systems for part family. International Journal of Production Research, 58(10), 2974–2996. https://doi.org/10.1080/00207543.2019.1620365
- [19] Imseitif, J., & Nezamoddini, N. (2020). Macro and micro-production planning for reconfigurable manufacturing systems. Proceedings of the 2020 IISE Annual Conference, 784–789.
- [20] Gainanov, D. N., Berenov, D. A., Nikolaev, E. A., & Rasskazova, V. A. (2022). Integer Linear Programming in Solving an Optimization Problem at the Mixing Department of the Metallurgical Production. In Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics): Vol. 13621 LNCS. https://doi.org/10.1007/978-3-031-24866-5_12
- [21] Rasskazova, V. A. (2024). LIP Model in Solving RCPSP at the Flow Type Production. In Communications in Computer and Information Science: Vol. 1913 CCIS. https://doi.org/10.1007/978-3-031-48751-4_6
- [22] Angizeh, F., Montero, H., Vedpathak, A., & Parvania, M. (2020). Optimal production scheduling for smart manufacturers with application to food production planning. Computers and Electrical Engineering, 84. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2020.106609
- [23] Coronado-Hernandez, J. R., de la Hoz, L., Leyva, J., Ramos, M., & Zapatero, O. (2020). Linear programming model to minimize the production costs of an adhesive tape company | Modelo programación lineal para minimizar los costos de producción de una empresa de cintas adhesivas. Proceedings of the LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education and Technology. https://doi.org/10.18687/LACCEI2020.1.1.369
- [24] Vanli, A. S., & Karas, M. H. (2025). Material and Process Modification to Improve Manufacturability of Low-Lead Copper Alloys by Low-Pressure Die Casting Method. Metals, 15(2). https://doi.org/10.3390/met15020205
- [25] Ying, K.-C., Lin, S.-W., Pourhejazy, P., & Lee, F.-H. (2025). Production scheduling of additively manufactured metal parts. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 57, 100–115. https://doi.org/10.1016/j.cirpj.2025.01.005
- [26] Yang, Z., & Liu, S. (2025). Fairness-oriented multi-objective optimization of supply chain planning under uncertainties. Socio-Economic Planning Sciences, 99. https://doi.org/10.1016/j.seps.2025.102198








