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Modelo de programación lineal multiobjetivo para la logística interna enfocado a la optimización de la producción y maximización de las ganancias de las MIPYMES textiles en el cantón Cuenca.

Abstract:

En los últimos años se han publicado estudios dedicados a la creación de modelos de optimización, muchos de los cuales se han aplicado en el sector textil. Según INEC (Instituto Nacional de Estadística y Censos) este sector es parte de las áreas de desarrollo económico de un país, siendo una de las principales fuentes generadoras de empleo. Por lo tanto, surge la necesidad de revisar el estado del arte que se ha publicado sobre modelos de optimización, iniciando con la selección de preguntas de investigación, bases de datos digitales y términos de búsqueda para posteriormente aplicar filtros prácticos y metodológicos, que nos permiten hacer una revisión y sintetizar los resultados obtenidos sobre los modelos de optimización. De esta manera se llega a comprender sobre las áreas que se están optimizado y los métodos utilizados para resolver los problemas que surgieron en el sector textil. Todo ello debido a que las empresas textiles buscan aumentar los niveles de producción maximizando los recursos disponibles; y mejorar sus proyecciones de ganancias a lo largo del tiempo. Para ello, es fundamental gestionar los productos a fabricar en función de sus recursos de materias primas y disponibilidad de tiempo. Este trabajo propone mejorar la toma de decisiones en la planificación de la producción textil mediante la aplicación de un modelo de optimización lineal multiobjetivo a la logística interna dentro de las micro, pequeñas y medianas empresas (MIPYMES) del sector textil ecuatoriano. La aplicación de este modelo de optimización da como resultado un plan de producción equilibrado entre los objetivos relacionados con la maximización de beneficios y el uso del tiempo disponible para la producción. Como producto de este proyecto de titulación, se ha creado un modelo de optimización en base a un caso de estudio que se ejecuta mediante el software Gurobi. Se presentan además, los resultados del mencionado modelo con los datos proporcionados por el caso de estudio y la discusión de los resultados a través de un análisis de sensibilidad.