Resumen

En un entorno industrial cada vez más complejo, donde la incertidumbre afecta desde la calidad de las materias primas hasta los tiempos de producción, la toma de decisiones eficientes se ha convertido en un desafío estratégico. Esta conferencia explorará cómo las técnicas modernas de optimización permiten enfrentar estos retos mediante modelos matemáticos capaces de integrar múltiples decisiones operativas y anticipar escenarios inciertos.

A partir de dos casos de estudio reales, se mostrarán herramientas avanzadas para mejorar el desempeño de sistemas productivos. El primero aborda la gestión integrada de compras, inventarios y procesos de corte en la industria del mueble, considerando materias primas imperfectas y perecederas. Mediante programación dinámica y modelos de corte y empacamiento, se analizarán como factores, cómo la calidad del material, la variabilidad de la demanda y las políticas de inventario impactan directamente en los costos y la eficiencia operativa. El segundo caso examina la programación de máquinas que procesan trabajos en lotes, un problema clave en entornos donde los cuellos de botella determinan el desempeño global de la planta. Frente a la incertidumbre en los tiempos de procesamiento, se presentarán modelos de optimización y algoritmos especializados para generar programas de producción más robustos y confiables.

Más allá de los resultados específicos, la conferencia ofrecerá una visión de cómo la modelación de la incertidumbre puede transformarse en una ventaja competitiva, permitiendo diseñar operaciones más eficientes, reducir costos, mejorar el cumplimiento de plazos y aumentar la resiliencia de los sistemas productivos.