Un modelo de optimización para planificar la producción de una compañía siderúrgica

En este trabajo se resuelve un problema de planificación agregada de la producción de Compañía Siderúrgica Huachipato S.A., a través de un modelo de programación lineal. La planificación agregada de la producción es a mediano plazo, en donde se considera la agregación de los productos en familias que comparten características en común, entre otros factores. Huachipato posee una herramienta basada en Microsoft Excel que efectúa este tipo de planificación, pero no considera factores importantes en la modelación, como múltiples períodos, inventarios y costos de conversión. Por otra parte, la actual crisis financiera mundial ha traído consecuencias negativas a la industria siderúrgica, como grandes bajas en la demanda y los precios y gran incertidumbre. Por estas razones fue necesario desarrollar un modelo que considere los factores importantes en la modelación y realizar análisis de los posibles escenarios comerciales futuros para la industria siderúrgica. Los resultados revelan que es conveniente utilizar la capacidad mínima de producción en cualquier escenario y que los productos de mayor ganancia son los de tipo palanquilla. Se revela información acerca de la utilización de los centros de trabajo. Dos análisis de sensibilidad muestran qué cambios en los costos de algunos productos tipo planchón y cambios en la demanda de ciertos productos tipo palanquilla tienen un gran efecto en la función objetivo. In this work an aggregate production planning problem of the steel company Compañía Siderúrgica Huachipato S.A. is ecuaciónted and resolved through a linear programming problem. Aggregate production planning is for middle term, where a product aggregation in families which share common characteristics is considered. Compañía Siderúrgica Huachipato has an Microsoft Excel based implementation that solves aggregate production planning, but doesn’t considers important model components, like multiple periods of time, inventories and conversion costs. On the other hand, the current global financial crisis has brought negative consequences to the steel industry, like demand and steel price decreases and big uncertainty. Because of these reasons, the development of a model which considers the missing model components above and be able to analyze future commercial scenarios for the steel industry. The results reveal that it’s convenient to use the minimum production capacity in any scenario and the higher profit products are the billet steel type. Information about work station’s utilization is revealed. Two sensibility analysis show that cost changes in certain slab steel products and demand changes in some billet steel products have a great impact in the objective function