planificaciÓn del almacenamiento de los productos de … · 6.5 construcción del modelo de...

PLANIFICACIÓN DEL ALMACENAMIENTO DE LOS PRODUCTOS DE LA EMPRESA SQM EN EL PUERTO

DE TOCOPILLA, CON EL FIN DE MINIMIZAR LOS COSTOS

MEMORIA PARA OPTAR AL TÍTULO DE INGENIERO CIVIL IND USTRIAL

FELIPE URETA MESSINA

PROFESOR GUÍA: RICARDO SAN MARTIN ZURITA

MIEMBROS DE LA COMISIÓN:

PATRICIO CONCA KELH FRANCISCO TUBINO CORTÉS

SANTIAGO DE CHILE ENERO DEL 2010

UNIVERSIDAD DE CHILE FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS DEPARTAMENTO DE INGENIERIA INDUSTRIAL

2

PLANIFICACION DEL ALMACENAMIENTO DE LOS PRODUCTOS D E LA EMPRESA SQM EN EL PUERTO DE TOCOPILLA, CON EL FIN D E MINIMIZAR

LOS COSTOS

SQM es líder mundial en sus tres principales líneas de negocio: Nutrición vegetal de especialidad, Yodo y Litio, superando los 1,800 millones de dólares en ventas y contando con oficinas comerciales en más de 20 países, lo que permite que sus fórmulas de negocio lleguen a clientes en 110 países de Europa, América, Asia, África y Oceanía. El almacenamiento de los productos en el puerto de Tocopilla, es uno de los procesos más relevante para la empresa. Diariamente llegan aproximadamente 4.000 toneladas de productos a dicho puerto, por lo que los costos de almacenamientos es un tema a considerar. Existen 14 canchas y 6 silos que tienen distintos costos, donde se acumulan los productos, por lo que una buena decisión de donde dejar cada producto puede producir ahorros considerables.

Este trabajo se centra en planificar el almacenamiento de los productos mediante un modelo de programación lineal, resuelta con el solver CPLEX, que permita optimizar los costos asociados al proceso y poder darle una visión a largo plazo, con la cual no se cuenta hoy en día. Se logró hacer una interfaz amigable y fácil de usar, la que se programó en Visual Basic, del programa Excel. La herramienta logró quitarle el paradigma de que los productos son para una cancha determinada y permitirle al modelo decidir donde almacenar cada producto. Se tuvo problemas de capacidad máxima de memoria en la herramienta, por lo que solo se pudo dar una visión a 3 meses, lo que supera el tiempo promedio de permanencia de los productos en el puerto. No se pudo modelar una restricción, que corresponda al espacio perdido por agregar más de un producto a una misma cancha. Finalmente se pudo analizar de que el puerto sí tiene la capacidad para un aumento de producción por parte de las minas, ya que si se tiene un buen ordenamiento de lo productos, es posible poder producir y vender mayores cantidades. Se estimó que pueden haber ahorros de un 3.1% en los costos anuales de almacenamiento y embarque de los productos de la empresa.

RESUMEN DE LA MEMORIA PARA OPTAR AL TITULO DE INGENIERO CIVIL INDUSTRIAL POR : FELIPE URETA MESSINA FECHA : 09/12/09 PROF. GUIA: SR. RICARDO SAN MARTIN

3

Agradecimientos

En primer lugar a mis padres que me dieron el apoyo y las facilidades con la mejor voluntad para poder hacer posible mis estudios.

A mis abuelos que me han brindado ayuda durante toda mi vida.

A mi hermano el que ha sido un pilar fundamental en todos estos años.

A Magdalena que fue un apoyo fundamental, sobretodo en el último año universitario, que tuvo mucha paciencia y mucha ayuda en todo este

proceso.

Finalmente a todos lo que hicieron posible este trabajo.

4

ÍNDICE GENERAL

1. INTRODUCCIÓN…………………………………………………………… 7

2. ANTECEDENTES DE LA EMPRESA…………………………………… . 9 2.1 Ubicación y Recursos Naturales.……………………………………… 9

2.1.1 Caliche…………………………………………………………… 11

2.1.2 Salmueras………………………………………………………...11

2.1.3 Las Reservas……………………………………………………. 12

3. PLANTEAMIENTO Y JUSTIFICACIÓN DEL PROBLEMA….……… .. 13

4. DESCRIPCIÓN DE OBJETIVOS…………………………………………. 16

4.1 Objetivo General……………………………………………………...… 16

4.2 Objetivos Específicos……………………………………………………16

5. PRINCIPALES PRODUCTOS Y SUS ÁREAS DE APLICACIÓN… .… 17

6. METODOLOGÍA DEL ESTUDIO……………………………………… …. 19

6.1 Definición del Sistema…………………….……………………………. 21

6.2 Descripción del proceso actual de almacenamiento y embarque… 23

6.3 Descripción de los centros de acopio en el puerto de Tocopilla..… 25

6.4 Flujo y costos de los productos al interior del puerto…………….… 30

6.5 Construcción del modelo de planificación…………………………… 31

6.5.1 Descripción y Enfoque........................................................... 31

6.5.2 Enfoque de Resolución……………………………………….. 32

6.5.3 Interfaz y opciones del programa……………………………... 34

6.5.4 Formulación del modelo como flujo de redes multi-productos……………………………………………………..… 39

6.5.4.1 Data……………………………………………………… 39

5

6.5.4.2 Modelo…………………………………………………... 40

6.6 Rediseño de proceso de planificación………………………………. 44

7. RESULTADOS Y ANÁLISIS DEL IMPACTO DEL TRABAJO DESARROLLADO……… ……………………………………………….... 46

7.1 Ejecución del modelo Análisis de Sensibilidad……………………. 46

7.2 Validación del modelo………………………… ……………………… 48

8. CONLCUSIONES Y PASOS A SEGUIR………………………………... 53

9. BIBLIOGRAFÍA…………………………………………………………….. 57

10. ANEXOS…………………………………………………………………….. 58

ANEXO 1: Procesos de producción de SQM…..……………………….. 58 ANEXO 2: DATA……………………………………………………………. 62 ANEXO 3: Modelo………………………………………………………….. 64 ANEXO 4: Resultados Estudio 1…………………………………………. 65

ANEXO 5: Fotografías puerto de Tocopilla………………………………. 69 ANEXO 6: Fotografía Aérea…….…………………………………………. 72

6

ÍNDICE DE FÍGURAS

Figura 1: Instalaciones productivas SQM………………………………… 11

Figura 2: Evaluación para la justificación………………………………… 15

Figura 3: Productos SQM………………………………………………...… 18

Figura 4: Esquema de la metodología para la construcción del modelo.19

Figura 5: Mapa del sistema...………………………………………………. 23

Figura 6: Esquema de red de distribución de productos………………... 24

Figura 7: Esquema de red de distribución internacional………………... 25

Figura 8: Instalaciones en el puerto de Tocopilla………………………… 29

Figura 9: Flujo de productos al interior del puerto………………………... 30

Figura 10: Detalle canchas………………………………………………..… 31

Figura 11: Flujo de productos…………………………………………….… 32

Figura 12: Descripción general del programa…………………………..… 33

Figura 13: Ejemplo de resultados………………………………………..… 35

Figura 14: Matriz de productos…………………………………………...… 36

Figura 15: Matriz de canchas……………………………………………..… 37

Figura 16: Matriz de transporte entre canchas…………………………… 37

Figura 17: Matriz de inventario…………………………………………...… 38

Figura 18: Matriz de programa embarque y despacho………………...… 38

Figura 19: Relación aumento producción y costos……………………….. 52

Figura 20: Esquema de procesos de nitratos……………………………… 59

Figura 21: Esquema de proceso Salar de Atacama………………………. 60

Figura 22: Esquema de proceso de Litio…………………………………… 61

Figura 23: Esquema de proceso del Yodo y sus derivados…………….... 61

7

1 INTRODUCCIÓN

SQM es uno de los actores más importantes dentro del mercado de los agroinsumos. SQM es líder mundial en sus tres principales líneas de negocio: Nutrición vegetal de especialidad, Yodo y Litio, superando los 1,800 millones de dólares en ventas y contando con oficinas comerciales en más de 20 países, lo que permite que sus fórmulas de negocio lleguen a clientes en 110 países de Europa, América, Asia, África y Oceanía. El almacenamiento de los productos en el puerto de Tocopilla, que se ubica en la segunda región a 200 kilómetros al norte de Antofagasta, es uno de los procesos más relevante para la empresa, debido a que éste es el centro de acopio de todos los productos de las distintas minas del norte de Chile, las que funcionan las 24 horas de los 365 días del año. Es importante este proceso ya que para la empresa es fundamental poder satisfacer a todos los clientes en el momento preciso. Diariamente llegan aproximadamente 4.000 toneladas de productos al puerto de Tocopilla. Los costos de almacenamientos es un tema a muy importante a tener en cuenta. Existen 14 canchas y 6 silos donde se acumulan los productos, estos tienen distintos costos, por lo que una buena decisión de donde dejar cada producto puede generar considerables ahorros. Este trabajo de título aborda la problemática del almacenamiento de los diversos productos que SQM lleva al puerto de Tocopilla, para ser almacenados y luego embarcados. Considerando las capacidades que se tiene en las instalaciones, se incorporarán todas las restricciones que se encontraron a lo largo del estudio. Para la solución se considerará un modelo que corresponde a un enfoque de programación matemática a través de la metodología de redes de flujo de multi-producto, lo que permite determinar, gracias a la utilización de arcos de transición entre un día y otro, los parámetros y restricciones. Se considerará una interfaz amigable y fácil de usar, con el fin de que no se complique el proceso de almacenamiento. Se hará un completo estudio de cómo se toman actualmente las decisiones, con el fin de poder establecer un rediseño adecuado, que haga que las operaciones se simplifiquen y se puedan ahorrar costos. Se determinarán los puntos críticos que se tengan en los procesos, con el fin de poder enfrentarlos de una mejor manera. Se analizará el posible comportamiento del puerto en el futuro, haciendo pruebas y simulaciones de crecimiento de la producción. La herramienta también podrá realizar estudios económicos de posibles mejoras al interior del puerto. La herramienta tienen la ventaja que los parámetros se pueden ir cambiando día a día con el fin de poder establecerle mejoras al modelo, las que se irán viendo en el transcurso de sus operaciones.

8

Finalmente, una vez establecido el modelo final, se verá la factibilidad económica de los resultados y su ahorro en costos para la empresa. El modelo permitirá hacer simulaciones de posibles cambios como, por ejemplo, saber qué pasa si un barco se atrasa o se adelanta.

9

2 ANTECEDENTES DE LA EMPRESA

SQM fue creada en 1968, con el objetivo de reorganizar la industria chilena del salitre. En un principio, su propiedad era compartida entre el Estado de Chile y la Compañía Salitrera Anglo Lautaro S.A. Posteriormente, la empresa fue nacionalizada, quedando completamente en manos del Estado Chileno. Luego, en el año 1983 comenzó su proceso de privatización, que se completó exitosamente en 1988. En el año 2009, SQM es líder mundial en sus tres principales líneas de negocio: Nutrición Vegetal de Especialidad (fertilizantes), Yodo y Litio. Supera los 1.800 millones de dólares americanos en ventas y cuenta con oficinas comerciales en más de 20 países, lo que permite que sus fórmulas de negocio lleguen a clientes en 110 países de Europa, América, Asia y Oceanía. La visión que tiene la empresa para el año 2010, prevé que habrá consolidado aún más su posición de líder indiscutible como productora confiable y generadora de servicios en sus tres negocios principales, convirtiéndose así en una fuente creadora de valor para sus clientes. Todo esto gracias a su inigualable acceso a recursos naturales de alta calidad, capacidad instalada y gran rapidez y flexibilidad para reaccionar ante cambios repentinos en las condiciones del mercado. Al mismo tiempo, la administración de SQM seguirá siendo dirigida por una serie de principios bien definidos, que reflejan la cultura corporativa de la Compañía, incluyendo un gran respeto por la ética, un alto sentido de la responsabilidad para con la comunidad y el medio ambiente, así como un trato justo a todos sus accionistas, empleados y clientes . 2.1 Ubicación y Recursos Naturales Para SQM, sus recursos naturales son fundamentales para poder ofrecer los mejores productos y servicios a sus clientes. Por eso, se encuentra en una búsqueda constante de los mejores procesos, las tecnologías más avanzadas y las soluciones más innovadoras para aprovechar al máximo los recursos disponibles, realizando una explotación sustentable y eficiente a la vez. El Desierto de Atacama, ubicado entre la Primera y Segunda Región de Chile es el inmenso escenario donde se encuentran sus nueve plantas productivas (Figura 1). Ahí SQM cuenta con acceso exclusivo a reservas naturales de incomparable magnitud y calidad, las reservas de yodo y nitrato más extensas que se conocen en el mundo y las más altas concentraciones de litio y potasio de las que se tenga registro en la actualidad. Los depósitos de SQM no tienen paralelo en el mundo. Y ahí, desde sus reservas de caliche y salmueras, la compañía obtiene los productos en los que se basan sus fórmulas de negocio, uno de los valores que sustentan su liderazgo en sus tres principales líneas de negocio: nutrición vegetal de especialidad, yodo y litio. La Segunda Región es actualmente la principal productora de nitratos partiendo de los yacimientos de nitratos naturales existentes en la Depresión Central, abarcando prácticamente toda la longitud regional. Los yacimientos

10

estratiformes de nitratos, cuyo origen depende de los factores litológicos, morfológicos, estructurales y climáticos, particulares de este sector del país, son la fuente de diferentes compuestos industriales, químicos y agrícolas. Ello debido a complejos procesos de tratamiento y elaboración llevados a cabo por las empresas del rubro en la región, pero que, esencialmente, se basan en la posibilidad de obtener una alta recuperación de sales vía procesos de evaporación. De esa forma SQM actualmente produce nitratos y yodo en la región, extrae y procesa el caliche para la producción de nitrato de sodio, nitrato de potasio, salitre potásico, sulfato de sodio y yodo. La producción de yodo requiere además de procesos de lixiviación en pilas para liberar el yodo desde la mina. El Salar de Atacama, es una cuenca salina situada entre dos importantes bloques estructurales: las Cordilleras de Domeyko y de Los Andes. Esta cuenca constituye un importante recurso desde el que se extrae sales mediante bombeo de salmueras sub superficiales. Las salmueras presentes en el Salar se caracterizan por ser una de las principales fuentes comercialmente explotables en el mundo de estos minerales. Por otra parte el Salar de Atacama presenta salmueras con las más altas concentraciones de litio del mundo, dichas salmueras son el punto de partida para la producción de carbonato de litio, cloruro de potasio, sulfato de potasio, ácido bórico y cloruro de magnesio. El yacimiento de nitrato de María Elena, se sitúa entre el flanco oriental de la Cordillera de la Costa y la parte occidental de la Depresión Central del Desierto de Atacama, con una altitud media de 1.470 metros. Los minerales presentes en los yacimientos de nitratos de María Elena, consisten esencialmente en nitrato y cloruro de sodio. El depósito de Pedro de Valdivia, se extiende por un área de unos 15 kilómetros de ancho y 40 de largo, teniendo continuidad hacia el norte con los depósitos de Maria Elena. La altitud media de la zona es de 1.500 metros. Los minerales más importantes son cloruro de sodio, nitratos y sulfatos. Si se considera un perfil vertical de los yacimientos sedimentarios, los minerales se distribuyen de modo que en la superficie dominan los sulfatos, mientras que en la profundidad lo hacen los cloruros y los nitratos. Los recursos naturales con los que cuenta SQM se pueden diferenciar según sus tres principales líneas de negocio: nutrición vegetal de especialidad (fertilizantes), yodo y litio. Para el caso de los fertilizantes que representan el objetivo de los proyectos de la Empresa, existen distintos tipos, dependiendo de su composición química y de si son extraídos ya sea de las minas o del salar.

11

Figura 1: Instalaciones productivas SQM

2.1.1 Caliche

Caliche significa sal en lenguaje quechua. Es un mineral que contiene altas concentraciones de nitrato y yodo (6-9% y 300-600 partes por millón, respectivamente) que se encuentran en capas de dos a tres metros de espesor y dos metros bajo la superficie del desierto. Debido a su poca profundidad, la extracción del mineral resulta relativamente fácil y eficiente, en función de sus costos. El caliche, que comenzó a explotarse industrialmente en el siglo XIX para la obtención del salitre, es abundante en el norte de Chile. Tan abundante, que se trata del mayor depósito natural de yodo y nitrato del mundo. Además, es la única fuente comercialmente explotable de nitratos a nivel mundial. SQM posee los derechos de minería y exploración de más de 2,5 millones de hectáreas de estos depósitos. Es decir, alrededor de un 75% de los actuales depósitos económicamente explotables del mineral en Chile. 2.1.2 Salmueras

En el núcleo del Salar de Atacama se encuentran las salmueras que contienen las más altas concentraciones de litio y potasio que se conocen, además de considerables concentraciones de sulfato y boro. A partir de este recurso natural, se produce carbonato de litio, cloruro potásico, sulfato de potasio, ácido bórico y cloruro magnésico. El Salar de Atacama es fuente de salmueras subterráneas, formadas por lixiviación natural desde la cordillera de Los Andes a través del tiempo. Los diversos minerales encontrados bajo la corteza de superficie salada han

12

descendido desde las montañas y se han acumulado en concentraciones crecientes. Además de las altas concentraciones de sus salmueras, el Salar de Atacama tiene otra serie de ventajas: permite bajos costos de procesamiento debido a su reducido contenido de magnesio; tiene mayores índices de evaporación que otras planicies de sal del mundo y da la posibilidad de operar todo el año, gracias a las privilegiadas condiciones climáticas que lo favorecen. 2.1.3 Las Reservas La Empresa tiene derechos de exploración y de explotación de reservas minerales por más de 2.145.000 hectáreas. Cuenta con seis minas, que abarcan una superficie de 384.000 hectáreas. De estas seis minas, actualmente cuatro están siendo explotadas y dos se encuentran sin operaciones. A la vez, se han formulado solicitudes para contar con los derechos de exploración y explotación por más de 444.000 hectáreas adicionales. SQM posee derechos para explotar los recursos minerales de un área que cubre aproximadamente 196.000 hectáreas de terreno del Salar de Atacama y ha solicitado derechos adicionales para explotar y explorar aproximadamente 26.000 hectáreas y 145.000 hectáreas, respectivamente . La edad promedio ponderada de las instalaciones mineras en el Salar de Atacama es de aproximadamente 6,8 años. La principal fuente de poder usada para operar es la electricidad.

13

3 PLANTEAMIENTO Y JUSTIFICACIÓN El puerto de Tocopilla pertenece a la empresa SQM, donde posee 14 canchas y 6 silos en los cuales almacena sus productos para ser embarcado al resto del mundo. Almacenar estos productos tienen diversos costos, dependiendo de en qué cancha o silo se almacenen. Existen restricciones tales como la que en los silos solamente pueden ir productos prilados. Existen otros productos que únicamente pueden ser almacenados en canchas de cemento. Los productos llegan 75% vía tren y 25% vía camión. Diariamente llegan aproximadamente 4.000 toneladas de productos. Una vez que los productos llegan al puerto se originan distintos costos variables dependiendo de la automatización que exista en los procesos:

a) Primero está el costo de almacenaje, que consiste en trasladar el producto desde dentro del puerto al respectivo lugar de acopio, para luego ser apilado en un lugar determinado con el fin de aprovechar bien los espacios. Los costos fluctúan entre US$ 0,06 y 1,33 por tonelada. Dependiendo de la automatización que posea el lugar de almacenamiento. Teniendo como promedio US$ 0,4 dólares para los productos a granel.

b) El embarque es un proceso menos complejo, debido a que no hay que

apilar el producto. Los costos van desde 0,16 hasta 4,43 US$/TON. Los costos más bajos son principalmente en los silos ya que existen correas transportadoras y en ellos no hay necesidad de ir apilando los productos. El costo más alto de embarque, es de los productos envasados, debido a que estos tienen que ser embarcado en un lanchón para luego ser depositado en el barco. No como el caso de los prilados en donde existe una correa que lo deja inmediatamente dentro del barco sin tener la necesidad de hacer traspasos de productos. Los casos mencionados no son los que más se utilizan, por lo que se puede decir que actualmente existe un promedio de 1 dólar americano por tonelada para el caso del embarque a granel.

c) Por otro lado hay costos por las mermas derivadas del transporte, las

que se originan a medida que el camión se desplaza a un lugar de acopio.

d) También existe el costo de mermas en función del tipo de suelo de la

cancha, ya que el producto se va mezclando con la tierra. Existen diversos tipos de suelos, los de tierra que tiene mayor merma, los de cemento que no tienen costos de mermas y unos intermedios que suelen ser de una especie de sal.

e) En casos que los productos tengan que ser trasladados dentro del

puerto, se generan costos adicionales. Esto suele ocurrir cuando hay poco producto en una cancha de mucha capacidad y se espera la

14

llegada de otro producto en mayor volumen y no tiene donde ser almacenado.

La problemática a la que se ve enfrentada la empresa, es que la distribución de los productos al interior del puerto para su almacenamiento y posterior embarque, no se realiza de la forma más eficiente deseable, debido a que no se posee una visión a largo plazo, con el fin de optimizar los costos de almacenamiento. Es lógico pensar que los productos de mayor rotación se almacenarán en las canchas con menores costos, que los productos más costosos seria racional situarlos en las canchas que tengan mejor tipo de suelo y que no se tengan que hacer viajes largos, evitando las mermas y costos asociadas. Las decisiones son lógicas, pero el problema es que éstas no pueden estar basadas en intuición, debido a que es muy difícil tomar las medidas correctas para un horizonte a largo de tiempo. No es posible hacer decisiones tales como el caso de dejar una cancha que tiene bajos costos vacía por una semana, ya que en dos semanas más van a llegar productos con mayor rotación. Como se posee el programa de embarque y de producción del año, es importante construir una herramienta que permita darle una visión de largo plazo para la toma de decisiones. Por lo tanto, se quiere hacer un programa computacional al cual se le ingrese el inventario actual, los programas de producción y de embarque, los costos para que la herramienta que tome la decisión optima para el almacenaje de los productos disminuya los costos asociados. Vale decir, se quiere hacer una herramienta que, como objetivo principal, ayude a la planificación de almacenamiento diario de los más de 60 productos que llegan al puerto, dándole esa visión deseada, evitando malas decisiones por la visión miope que se tiene actualmente. Este programa permitirá hacer simulaciones y por ende se sabrá que pasará en un par de meses o años más, ya que existen proyecciones de venta y producción de 5 años. Por lo tanto se podrá saber si hay productos que no cumplirán la demanda. También existirá la posibilidad de hacer simulaciones para una eventual mejora del puerto como, por ejemplo, estudiar opciones para construir una correa en una cancha determinada, si se recuperaría la inversión ahorrando en los costos de almacenamiento. Los productos llegan a granel (80%) o envasados (20%). También existe el proceso de envasado dentro del puerto que corresponde el 10% del total. En cuanto a los productos envasados no es mucho lo que se puede decidir, ya que estos, sí o sí, tienen que quedar cerca del puerto, porque su embarque es mucho más lento y costoso que los productos a granel. Por lo tanto, el programa de planificación está orientado principalmente a los productos a granel que corresponden a un mayor porcentaje de volumen y donde es más compleja la toma de decisiones. Diariamente se observa que el porcentaje de los productos a granel va creciendo. Por otro lado se quiere aumentar la producción, lo que actualmente no es posible debido a que no existen los recursos para almacenar mayores cantidades de productos, por lo que esta herramienta servirá para ir haciendo los respectivos estudios de cómo se comportaría el puerto en casos de aumento de producción.

15

A continuación, se realizará una pequeña evaluación económica del modelo de planificación. Para esto se considerarán los productos a granel que donde se puede generar un mayor ahorro. Datos:

Almacenamieto Embarque

0,4 1,0

Costos US$/TON

Tonelas

Anualmente llegan 1.300.000

granel (70%) 910.000

Figura 2: Evaluación para justificación.

Se buscó ser lo más conservador en los pronósticos, por lo que se estimó un crecimiento de producción 5%, lo cual es muy cauteloso respecto a lo que se espera para los próximos años. Solo este año (2009), con la crisis mundial, ha existido un crecimiento menor al 10%, al que venía creciendo los últimos años. Se consideró un ahorro del 3%, ya que en los libros se dice que los ahorros de los optimizadores computacionales van entre el 2% y el 7%, por lo tanto se puso un valor bastante mesurado. A muy grandes rasgos es posible calcular que en 5 años se puede ahorrar 207 mil dólares, siendo muy conservador en el análisis. Además, este programa de planificación permitirá hacer los distintos estudios que serán explicados con mayor detalle a lo largo del trabajo, los cuales no tienen ahorros monetarios, pero va a ser fundamental en la toma de decisiones de mejoras en el puerto. También las simulaciones serán importantes para diagnosticar eventuales problemas en los próximos meses, anticipándose a éstos evitando costos. El área en la que se inserta el problema es la de Vicepresidencia de Suplpy Chain. Esta área está presente en Santiago y desde aquí se maneja el funcionamiento del puerto de Tocopilla mediante comunicación telefónica u otros medios, además de realizar continuamente visitas a terreno para estar más en contacto con las faenas productivas y sus derivados. La toma de decisiones del almacenamiento se toma en el mismo puerto, por lo tanto también se requerirá usar el modelo para ver cómo debiera ser la planificación del almacenamiento de los productos.

16

4 DESCRIPCIÓN DEL PROYECTO Y OBJETIVOS El puerto de Tocopilla cuenta con 14 canchas y 6 silos en donde se almacenan los productos de la empresa SQM, estos llegan diariamente al puerto para ser embarcados y despachados a los diferentes países. Cada cancha está separada por sectores y existen más de 60 productos diferentes. Los productos son elaborados con un sistema Pull. Por lo tanto se producen en función de la demanda. Son llevadas al puerto con una anticipación deseadas de dos meses, con el fin de no tener problemas con los plazos, esto no siempre se cumple produciendo problemas día a día, que tienen que ser solucionados en ese preciso momento de la mejor manera posible. Se cuenta con la programación de producción y de la demanda anual. Por esta razón se ideará un programa, lo más amigable posible, con el fin de ingresar los datos que se poseen (Inventarios, Programa de producción y despacho. Costos y capacidades de las canchas) de una manera simple y evitando errores. Este programa será utilizado principalmente por dos usuarios: el encargado de la toma de decisiones del almacenamiento de los productos y la persona que deba hacer los estudios del puerto, que utilizará el programa para hacer simulaciones a fin de verificar si las demandas podrán cumplirse y poder hacer los distintos estudios de mejoras. Por ende, se tiene que idear una herramienta amigable, que a la vez pueda cumplir con los fines deseados. Se quiere hacer una planilla Excel que esté integrada con el solver CPLEX ideal para solucionar problemas de flujos multi-productos. 4.1 Objetivo General

Planificar el almacenamiento de los productos de la empresa SQM en el puerto de Tocopilla, con el fin de disminuir sus costos asociados a través de una herramienta matemática de optimización.

4.2 Objetivos Específicos

A continuación se detallan los objetivos específicos del presente trabajo.

1. Rediseñar el proceso de planificación del almacenamiento de los productos a fin de poder darle una visión a largo plazo.

2. Diseño de un modelo o metodología para manejar dicha información de manera amigable, de manejo rápido y vistoso para la empresa.

3. Permitir hacer simulaciones para eventuales cambios en la planificación de transporte hacia al puerto.

4. Lograr encontrar factores críticos que lleven a mayores costos en el proceso de almacenamiento y embarque de los productos en el puerto.

5. Establecer un estudio de mejoramientos en el puerto en función con las proyecciones de producción.

17

5 PRINCIPALES PRODUCTOS Y SUS ÁREAS DE APLICACIÓN En las minas María Elena y Pedro de Valdivia se puede encontrar una amplia variedad de nitratos. Además existen plantas de prilado para producir productos prilados terminados (granulados esféricos), entre los cuales se pueden distinguir: el nitrato de potasio prilado NPP, el nitrato de sodio agrícola SSA, nitrato de sodio industrial SSI y el salitre de potasio SPO, que es una mezcla de nitrato de sodio con nitrato de potasio. Nitrato de Potasio (NP): El nitrato de potasio es producido mediante la reacción entre nitrato de sodio y cloruro de potasio. Ambas materias primas son extraídas por SQM desde sus propias reservas naturales. En 1993 SQM comenzó la producción de nitrato de potasio de grado técnico, lo que le permitió a la compañía penetrar nuevos segmentos de mercado. Este producto está disponible en tres clases diferentes: industrial, técnico y refinado. Entre sus principales usos están: TV y pantallas de computadoras, fluidos de perforación, vidrios resistentes al fuego, etc. Nitrato de Sodio (SS): SQM es el mayor productor mundial de nitrato de sodio y ha estado presente en este mercado por muchos años, convirtiéndose en un proveedor confiable y estable. SQM mantiene inventarios en diversos lugares en el mundo, garantizando un despacho rápido y eficiente. Este producto está disponible en cuatro grados: estándar, industrial, técnico y refinado. Entre sus principales usos están: explosivos, vidrio, tratamiento de metales, briquetas de carbón, tratamiento de agua. Sulfato de Sodio (SSO): En el proceso Kraft de manufactura de la celulosa, el sulfato de sodio es usado para hacer subir niveles de sodio y de azufre. SQM es el principal productor en Sudamérica de este producto, que es obtenido como un subproducto del nitrato de sodio. La capacidad productiva de SQM es de 75.000 toneladas métricas al año. Entre sus principales usos están: detergentes, pulpa, papel, vidrio y textiles. En la planta Coya Sur se realiza el secado de algunos productos provenientes del salar o de las minas, tales como cristalizados, entre los cuales se pueden distinguir el nitrato de potasio cristalizado NPC, nitrato de potasio cristalizado grado técnico NPC-T, nitrato de potasio cristalizado grado refinado NPC-R, una mezcla de nitrato de potasio con sulfato de potasio NKS y el cloruro de potasio estándar MOP-S. En el Salar de Atacama se producen distintos tipos de salmueras, las cuales después de distintos procesos van a ser el punto de partida para la producción de carbonato de litio CRY, cloruro de potasio granulado MOP-G, sulfato de potasio granulado SOP-G, sulfato de potasio estándar SOP-S, sulfato de potasio estándar soluble SOP-WS ácido bórico ABO y cloruro de magnesio MgCl2. Cloruro de Magnesio (MgCl 2): SQM obtiene cloruro de magnesio desde las salmueras del Salar de Atacama. La capacidad de producción es de 450.000 toneladas métricas al año, Entre sus principales usos están el control

18

de polvo, estabilizante para caminos y descongelante. En caminos no pavimentados el cloruro de magnesio es usado como estabilizador y como supresor de polvo, debido a su capacidad de atraer el agua y aglomerar pequeñas partículas de tierra. Ácido Bórico (ABO): Es obtenido de las salmueras del Salar de Atacama como un subproducto del sulfato de potasio. La capacidad de producción es de 16.000 toneladas métricas al año. Entre sus principales usos están la fibra de vidrio, vidrio borosilicato, fritas, detergentes y retardante de llama en aislación de celulosa. Actualmente existe una gran variedad de más de 60 productos que SQM elabora para que sean distribuidos hacia los diferentes mercados en Chile y el Mundo, partiendo desde las materias primas hasta llegar a los productos finales.

Figura 3: Productos SQM

19

6 METODOLOGÍA Se creará un modelo de optimización, con el fin de almacenar los productos de la empresa SQM en el puerto de Tocopilla, minimizando los costos. La metodología busca entregar un marco teórico para la generación de la herramienta de toma de decisiones del almacenamiento. Para la generación e implementación de este modelo, la investigación de operaciones posee un marco metodológico bien definido y tiene la suficiente generalidad como para ser aplicado en problemas similares. La metodología se compone de cinco etapas principales las cuáles se muestran en la siguiente figura.

Figura 4: Esquema de la metodología para la construcción del modelo.

Las etapas de funcionamiento del sistema son:

- Definición del Sistema La primera etapa identifica el ámbito del sistema en estudio, en este caso, el funcionamiento en el puerto de Tocopilla, donde se establecerá el objetivo del modelo, estableciendo las posibles decisiones y determinado el horizonte de tiempo. Hay que considerar cómo enfrentar los posibles inconvenientes, como el caso de una demanda que no se pueda cumplir. Esto tiene mucha importancia ya que si esto sucede, es conveniente llenar el barco con otro producto. Otro punto a considerar es el grado de precisión numérica y el tiempo requerido para la solución del problema. Finalmente hay que estudiar

20

la tecnología existente, con el fin de poder elegir la que mejor se adecúe al problema. Es necesario definir qué procesos van a ser considerados dentro del estudio, nombrar y explicar las etapas de los procesos que serán incluidos y nombrar las que no van a influir en la toma de decisiones.

- Rediseño de Planificación

Se detallará la situación actual del proceso que se está llevando a cabo para la toma de decisiones del almacenamiento de los productos al interior del puerto. Luego se hará un rediseño de este proceso, donde se detallará qué hay que agregar, mejorar o modificar, con el fin de que la herramienta se pueda utilizar de la mejor manera posible, siendo un aporte al proceso de planificación.

- Construcción del Modelo Se puede definir un modelo como una representación idealizada de una situación real. Los elementos característicos de un modelo matemático son: las variables de decisión, las restricciones del sistema y las medidas de efectividad. La forma en que estos elementos son diseñados depende de la aleatoriedad e incertidumbre de los datos, al igual que de las características de las soluciones requeridas tanto como de las herramientas de resolución disponibles.

- Solución del Modelo Esta etapa trata en determinar los valores de las variables de decisión cumpliendo con las restricciones establecidas, y optimizando la medida de efectividad establecida. Es importante tener claro que hay situaciones de alta complejidad del problema, en donde hay que hacer aproximaciones a la realidad, las que tienen que entregar buenas soluciones en tiempos razonables.

- Validación del Modelo Esta última etapa consiste de analizar la capacidad del modelo para generar soluciones que se adecuen a la realidad del problema. En caso que al analizar la solución se detectaran resultados no satisfactorios, será necesario volver a la etapa de la construcción del modelo y efectuar las correcciones respectivas. El enfoque tradicionalmente utilizado para validar un modelo consiste en una prueba retrospectivas, vale decir, comparar la capacidad del modelo para generar soluciones con la solución obtenida por las metodologías tradicionales, y comparar ambos resultados tanto en términos de las restricciones del problema como de las medidas de eficiencia establecidas. Las actividades a realizar para la validación del modelo son:

21

a) Levantamiento de información del problema: Esta etapa consiste en la recopilación de toda la información necesaria sobre el proceso de almacenamiento de los productos en las distintas fuentes de acopio.

b) Definición del Problema: Una vez recopilada la información, será necesario identificar las variables, parámetros y todas las restricciones a considerar en el modelo.

c) Construcción del Modelo de datos: Se llevará a cabo la construcción del modelo de datos con los dos puntos anteriores listos.

d) Construcción del Modelo matemático: Etapa en el cual se

confeccionará y programará el modelo matemático, incluyendo las restricciones necesarias.

e) Integración del Modelo: Se buscará hacer un programa que sea

simple el ingreso de los datos y ser capaz de analizar los resultados de manera simple.

f) Validación del Modelo: Con datos reales del almacenamiento, se

comparará con lo que se obtuvo con el modelo y ver su real aporte.

g) Implementación del Modelo matemático: Finalmente se dejará

implementado el programa en la empresa SQM, para que sea utilizado.

6.1 Definición del sistema El sistema completo de la elaboración y distribución de los productos de SQM requiere varias etapas. Se nombrarán los distintos procesos a los que son sometidos los productos desde su extracción hasta llegar al ser utilizados. Se definirá las etapas a considera y la que no serán consideradas dentro del sistema de estudio. Se comienza con la extracción de los minerales en las diversas plantas productivas, ubicadas en el Desierto de Atacama, entre la Primera y Segunda Región de Chile. Los procesos de extracción de los minerales y la elaboración de los productos serán explicados en el Anexo Nº1 debido a que no se considerarán dentro del sistema en estudio. Esto se debe a que el proceso de planificación no interfiere en la forma de extraer o elaborar un producto. Aunque, si bien es cierto, con el programa se identificará los no cumplimientos de la demanda y se podrá hacer diversos estudios, las decisiones sobre los resultados quedan fuera del alcance de esta herramienta.

22

Los productos una vez extraídos y procesados, algunos envasados, otros a granel, son llevados al puerto de Tocopilla. Por lo tanto, desde ahí en adelante se considerará en las decisiones del modelo. Esto se debe a que los productos llegan por dos vías, tren o camión, por ende, es relevante considerar la forma de llegada de los productos debido a que los costos son distintos. Es importante recalcar que la decisión de en qué forma mandar cada producto, no se considera en el estudio. El sistema comienza desde que los productos están cargados en su respectivo medio de transporte. Llegando al puerto los productos tienen que ser almacenados en las distintas canchas. Este punto es el de mayor importancia en el estudio, ya que el modelo decidirá donde almacenar cada producto, con el fin de minimizar los costos asociados a este proceso. Esto será explicado con mayor detalle en el siguiente punto, por la relevancia que tienen en el estudio, explicando con detalle de cómo se creará el reporte de planificación del almacenamiento. El siguiente paso es el embarque o el despacho vía camión dentro del país, o en los países vecinos. Esta parte es considerada dentro del modelo ya que los costos de embarque o carguío son relevantes en la toma de decisiones. Lo que no se decidirá, es cómo se mandará cada producto a su destino. Por lo que la decisión de cómo despachar cada producto depende del usuario. El sistema queda definido hasta que el producto queda cargado en su medio de transporte. Una vez cargados los productos, son derivados a las filiales de SQM a lo largo del mundo. Finalmente son derivados a los clientes finales, los que utilizan los productos de formas industriales o agrícolas. Estas dos últimas etapas no son consideradas dentro del sistema, ya que son procesos más bien comerciales, que no interfiere en las decisiones de almacenaje. En la figura 5 se puede apreciar el sistema completo dentro del Chile. El Salar y María Elena son las principales plantas productivas. En verde se puede ver el recorrido que hacen los camiones desde las minas hasta el puerto y en azul se traza la línea del tren. Por lo tanto el sistema queda definido desde comienzo de las líneas verde y azul hasta el círculo rojo del puerto de Tocopilla.

23

Figura 5: Mapa del sistema.

6.2 Descripción del proceso actual de almacenamient o y embarque Para que los clientes finales de SQM reciban eficientemente los productos de alta calidad, la Compañía ha debido desarrollar la más completa y eficiente red logística partiendo en sus plantas desde el Desierto de Atacama y llegando a miles de clientes en todo el mundo. Una de las etapas más importantes en el complejo proceso al que son sometidos los productos de SQM, consiste en el transporte y la distribución de los productos, enfrentando muchos costos asociados e inconvenientes que pueden ocurrir debido a capacidades y tiempo. Sólo en el ámbito productivo, el área geográfica que debe cubrir SQM plantea un gran desafío logístico. Al puerto de Tocopilla llegan 4.000 toneladas diarias aproximadamente, enfrentando muchos costos asociados e inconvenientes con los que hay que lidiar, por lo que día a día se debe tomar decisiones minimizando los costos. Para enfrentar esta tarea, SQM ha desarrollado una extensa red ferroviaria, la que complementada con los servicios de transporte por camión, le permite cumplir eficientemente con todos sus requerimientos productivos.

24

Figura 6: Esquema de red de distribución de productos

Todos los productos son transportados para ser almacenados en el puerto y luego embarcados. El transporte se realiza preferentemente en tren. Los productos llegan a un sector común que es una caja de volteo, para luego para ser distribuidos a los lugares de almacenamiento. Existen algunos casos donde el transporte se realiza en camión desde las minas y llegan directamente a los lugares de acopio. En el área del puerto de Tocopilla SQM posee distintas estructuras, donde almacena los fertilizantes para su posterior embarque, se pueden distinguir entre las más importantes los Silos y las Canchas de acopio. Los silos son utilizados para el almacenamiento de productos prilados (productos granulares), ya que si fuesen productos cristalizados se producirían aglomeraciones por distintas causas, por el contrario, las canchas pueden ser utilizadas para almacenar todo tipo de productos provenientes del salar y de las plantas (prilados y cristalizados). Dentro de las instalaciones del puerto, se puede encontrar correas transportadoras, cargadores frontales y camiones, todas estas presentan un costo asociado (lo que se desea minimizar siendo uno de los objetivos del proyecto). En el ámbito comercial, una pieza clave en todo el esfuerzo logístico y de distribución que SQM ha llevado a cabo, lo constituyen las instalaciones que la empresa posee en el Puerto de Tocopilla, ubicado a 200 km. al norte de Antofagasta y unido con las plantas productivas por la red ferroviaria de SQM, es en este puerto donde se centraliza casi la totalidad de los embarques marítimos que salen de Chile. Las instalaciones incluyen maquinarias de alta tecnología como un brazo mecanizado, una caja de volteo móvil, correas transportadoras, silos y canchas de almacenamiento, instalaciones para ensacar nitratos y muelles de carga, todo lo cual hace el proceso de distribución más eficiente.

25

Aproximadamente el 90% de la producción de la empresa se vende en los mercados internacionales, lo que ha sido un desafío importante para SQM en el ámbito comercial. Para resolver lo anterior, SQM ha desarrollado una red de distribución con oficinas comerciales y de representación en 20 países del mundo. Además la Compañía mantiene bodegas y plantas de mezcla ubicadas estratégicamente en los cinco continentes, lo que ha permitido a la empresa llevar sus productos con eficiencia y calidad a más de 100 países.

Figura 7: Esquema de red de distribución internacional

En línea con su estrategia de desarrollo, SQM ha buscado alternativas para fortalecer aún más su cadena de distribución, formando alianzas estratégicas con importantes empresas internacionales lo que permite a la Compañía aprovechar sinergias en las áreas de distribución mejorando así su alcance a nivel mundial. 6.3 Descripción de los centros de acopia en el puer to de Tocopilla. A continuación se describirá cada estructura de almacenamiento del puerto hoy en día en cuanto a su capacidad y a los productos principales que se almacenan en cada una de ellas. Luego del estudio a realizar, podrían variar algunos de estos factores según el resultado de las evaluaciones posteriores.

• Silo 1 : Su capacidad es de 9.000 toneladas de producto, equivalente a 9.000 m3 aproximadamente. Principalmente se almacena salitre de potasio SPO (una mezcla de nitrato de sodio con nitrato de potasio), siendo este un producto prilado de cierto color rojizo.

• Silo 2 : Su capacidad es de 9.000 toneladas de producto, equivalente a

9.000 m3 aproximadamente. Principalmente se almacena salitre de potasio SPO.

26


9.000 m3 aproximadamente. Principalmente se almacenan nitrato de potasio prilado NPP o nitrato de sodio agrícola SSA, siendo estos productos prilados.


9.000 m3 aproximadamente. Principalmente se almacenan nitrato de potasio prilado NPP o nitrato de sodio agrícola SSA.

• Silo 5 : Su capacidad es de 9.000 toneladas de producto, equivalente a 9.000 m3 aproximadamente. Principalmente se almacenan nitrato de potasio prilado NPP o nitrato de sodio agrícola SSA.


9.000 m3 aproximadamente. Principalmente se almacenan nitrato de potasio prilado NPP o nitrato de sodio industrial SSI, siendo estos productos prilados. Los silos son los centros de acopio con mayor automatización. Poseen correas para el almacenamiento y para el embarque, sus costos son bajos. Debido a su estructura permite solo productos prilados, que no se ven afectado por la humedad que los endureciera, quedando atrapados, como en el caso de los productos granulados.

• Cancha 1 : Su superficie es de 4.665,92 m2. Principalmente se

almacenan nitrato de potasio cristalizado NPC y una mezcla de nitrato de potasio con sulfato de potasio NKS, siendo estos productos cristalizados. Esta cancha es una de las mejores ya que el tipo de suelo que posee (pavimentada) permite baja polución de los productos. Además posee una correa transportadora, lo que permite tener bajos costos de transporte.


almacenan productos envasados de algunos nitratos, que son productos prilados. Esto se debe a la cercanía que tiene esta cancha con los barcos y a que posee una ensacadora, que es utilizada para los casos en que los productos que no fueron envasados en las plantas productoras. Esta cancha tiene suelo de cemento.

• Cancha copec : Es un sector correspondiente a la cancha 2, el que está sumamente contaminada por la generadora eléctrica que tiene a su costado; por lo tanto, actualmente tiene un costo muy alto por la contaminación, lo que no sucede con el resto de la cancha 2. Otro motivo por la que se decidió separar este sector es que tiene cargadores de concreto, que permiten fácilmente la carga de productos, principalmente envasados, en camiones. Cabe mencionar que Cancha 2 y la Cancha copec se utilizan especialmente para productos envasados, por tener la ensacadora en

27

ese lugar y por su cercanía al muelle por donde se cargan los productos envasados.

• Cancha 3 : Su superficie es de 12.636,53 m2. Principalmente se almacena cloruro de potasio granulado MOP-G, proveniente del salar. Usualmente se almacenan algunos productos prilados y otros de mala calidad. El suelo de esta cancha es de una “sal dura”, que cumple la función de aislarla de la tierra. Este tipo de suelo es de calidad intermedia, ya que no es tan bueno como el de pavimento, teniendo la ventaja que es mucho más económico.


almacena cloruro de potasio granulado MOP-G. Generalmente se acopian algunos productos prilados y otros de mala calidad. Al igual que la cancha 3, el suelo es de sal ya que su extensión es mayores.

• Cancha 5 : Su superficie es de 11.937 m2. Principalmente se almacena

sulfato de potasio granulado SOP-G y sulfato de potasio estándar SOP-S, provenientes del salar. Normalmente se almacenan algunos productos cristalizados. Esta cancha se divide en dos, puesto que su mitad norte no está pavimentada, por lo que hay que considerarlo en las restricciones y tiene costos de mermas distintos. Es por esta razón que se separa en Cancha 5 y Cancha 5 norte. Estas dos canchas corresponden a 3 boxes cada una y poseen una superficie igual a 5.969 m2 cada una.

• Cancha 6 : Su superficie es de 8.625 m2. Principalmente se almacenan

nitrato de potasio prilado NPP y nitrato de potasio cristalizado NPC. Esta cancha se dividió en dos, ya que posee una correa transportadora que llega hasta la mitad de su superficie, por lo tanto, se dividió en la cancha que posee correa y en la cancha 6B que tiene que ser ayudada por un camión. Posee la particularidad de que es en gran parte techada evitando contaminación; además esta cancha es pavimentada, lo que la hace ser una más completas. Existen 6 boxes techados, de los cuales 3 corresponden a la cancha 6B y 3 boxes a la cancha 6 a la cual se agrega el área que no está techada.

• Cancha 7 : Su superficie es de 1.523 m2. Principalmente se almacena en

esta cancha sulfato de potasio granulado SOP-G en mal estado, proveniente del salar y algunos restos de otros productos. Está cancha no está pavimentada y tiene poca capacidad, por lo que es de la más malas. Se ha pensando cambiarla por una estación de servicio interno.

• Cancha 8 : Su superficie es de 9.203,54 m2. Principalmente se almacena

salitre de potasio SPO (una mezcla de nitrato de sodio con nitrato de potasio), siendo este un producto prilado de cierto color rojizo. Esta

28

cancha es una de las mejores, ya que posee correa y su suelo es pavimentado.

• Cancha 9 : Su superficie es de 900 m2. Por su mala ubicación, debido a

la lejanía con el puerto, su mal suelo y pequeño tamaño, actualmente ésta se utiliza como bodega de desechos que era necesaria.

• Cancha 10 : Su superficie es de 1.975 m2. Principalmente se almacenan productos con problemas de calidad. Ésta posee suelo de tipo sal por lo que no es una cancha de suma relevancia. Generalmente por su cercanía a la cancha CADE se utiliza para ayudar a ésta.

• Cancha 11 : Su superficie es de 1.280 m2. Principalmente se almacenan

productos con problemas de capacidad y productos que están fuera de especificación. Por su lejanía con el puerto, mal suelo y poca capacidad, esta cancha pasa a ser la más mala.

• Cancha 12 : Su superficie es de 1.450 m2. Principalmente se almacena nitrato de potasio prilado NPP en mal estado. Este es un producto cristalizado. También se almacenan algunos restos de otros productos. Su suelo es de sal.

• Cancha 13 : Su superficie es de 1.120 m2. Principalmente se almacena

nitrato de sodio industrial SSI, que es un producto cristalizado, además se almacenan algunos restos de otros productos. Su suelo es de sal

• Cancha CADE : Su superficie es de 3.350 m2. Principalmente se

almacenan productos envasados de todo tipo. El tren pasa por un costado de ésta, por lo que la descarga de productos envasados se hace muy fácil y menos costosa, ya que los pallets son descargados sin necesidad de ser trasladados por un camión.

29

Figura 8: Instalaciones puerto de Tocopilla

: Silo 1 : Silo 2 : Silo 3 : Silo 4 : Silo 5 : : Silo 6

C1: Cancha 1, C2: Cancha 2, C3: Cancha 3, C4: Cancha 4, C5: Cancha 5, C6: Cancha 6

C7: Cancha 7, C8: Cancha 8, C10: Cancha 10, C11: Cancha 11, C12: Cancha 12

C13: Cancha 13, CADE: Cancha CADE

30

6.4 Flujo de productos y costos al interior del pue rto. A continuación se muestra el flujo de los productos al interior del puerto:

Figura 9: Flujo de productos al interior del puerto

Los productos que llegan por tren son descargados en la correa 1, donde sale INICIO en la figura 9, donde los productos a granel son volteados, pudiendo tomar dos opciones: tomar la correa 2 para depositar en los silos o en las cancha 1, 6 y 8 (correspondiente a la línea verde). La otra opción es que la correa 1 llene camiones para acercar los productos a las restantes canchas (correspondiente a la línea roja). Las canchas 2, Copec y CADE están de otro color ya que estas son centros de acopios principalmente para productos envasados. En el caso de que los productos lleguen en camión, se depositan en la misma cancha, por lo que el sistema considera solo el apilamiento del producto. Para el embarque se tiene que tomar la ruta inversa de la línea roja, luego pasar de la correa 1 a la 7, que conectan con la 8, 9 y 10, para, finalmente ser depositados en barco. En el caso de la Cancha 1, 6 y 8, el proceso es el mismo, debido a que las correas no son reversibles. En consecuencia no se cuenta con una automatización del embarque. Para los silos si existen correas, por lo que los productos son depositados en la Correa 5 para luego ser subidos por la 7, tomando la 8, 9 y 10 y ser embarcados.

31

El proceso en que se tenga que cambiar un producto de una cancha a otra, queda graficado con la linea verde punteada. Este proceso es reversible, y se realiza con camiones. Este proceso no es recomendable ya que es costoso para la empresa. Existe un proceso interno en el puerto que corresponde al ensacado. hay dos ensacadoras ubicadas en la Cancha 2. El proceso de ensacado es similar al del embarque, solo que de la correa 7 pasa a la correa 3 o 4 dependiendo al ensacadora. En la siguiente tabla se puede ver los costos asociados a los flujos y las capacidades de las canchas, incorporando el costo de las mermas, que está directamente relacionado con la distancia de la cancha y al tipo de suelo.

Figura 10: Detalle Canchas

6.5 Construcción del modelo de planificación de alm acenamiento de los

productos. 6.5.1 Descripción El problema enfrentado en el puerto de Tocopilla es del estilo de redes de flujos multi-productos, debido a que se tiene una gran dicersidad de productos por lo que es fundamental mantener su identidad en el transcurso del periodo. Por otro lado, por los flujos (el transporte interno en el puerto), puede ser acarreado cualquier tipo de producto. A continuación podemos ver un esquema.

32

Figura 11: Flujo de productos

El presente modelo considera las llegadas de productos al puerto, que pueden ser por tren o por camión y las salidas que son por barcos o camión. Se tienen los costos de transporte y almacenamiento y capacidades de las canchas. Se buscará minimizar los costos de transporte interno en el puerto y crear una planificación de almacenamiento de los productos de los próximos 7 días. Para darle la visión a largo plazo que se busca, se ingresarán los datos de llegadas y salida de los productos con un periodo de 3 meses. La razón por la que se escogieron los tres meses, se debe a dos razones. Primero, el tiempo promedio de permanencia de un producto en el puerto que es de 2 meses, por consiguiente, lo que pase en tiempos mayores no afecta en las decisiones de la primera semana. Se agregó el tercer mes para darle una holgura a los productos que permanecen más de dos meses. La segunda razón por la que se escogió tres meses y no más tiempo, permitiéndole dar una visión a largo plazo mayor, se debe a que son muchos datos y restricciones que no permiten que algún programa sea capaz dar solución, ya que hoy en día los programas tiene capacidad máxima de 3 gigas como memoria máxima a utilizar. Como se busca la solución más real, no es recomendable hacer simplificación al modelo para permitirle mayor cantidad de días. Por lo tanto, se decidió que lo que más se asemeja a la realidad, es dejando un periodo de tiempo de 90 días. 6.5.2 Enfoque de resolución Para su realización, se creó una interfaz en Excel, debido que es el programa más común en el mercado, con una gran facilidad de uso. Ésta genera tanto la estructura de datos necesarios para obtener la planificación, como el vínculo con CPLEX, el cual es el solver especialista en obtener las optimizaciones de flujos muli-productos, para volver a entregar los resultados de fácil estudio, en el archivo Excel.

33

El enfoque de resolución para este problema consta de 5 etapas, en las cuales interactúa un usuario con el programa Excel. En éste se encuentra todo el programa de planificación integrado, con el fin de que sea amigable y de fácil utilización. Primero el usuario ingresa los datos del problema (Inventario actual, programa de llegadas y programa de despachos). A la vez se pueden cambiar los costos, los productos y las capacidades de las canchas. Una vez ingresados los datos, el programa los une, creando los parámetros del problema. Para la tercera etapa se plantea el problema en lenguaje AMPL, para esto se crea un archivo .dat, el cual está escrito en lenguaje AMPL, para que finalmente pueda ser resuelto mediante el solver CPLEX. Una vez resuelta la optimización se entregan los resultados en la hoja del Excel llamada “Resultados”. Que sean fáciles de leer y utilizar. En la figura 12 se muestra un esquema del funcionamiento del sistema. Todo el sistema se programó en 2 lenguajes que interactúan entre sí, estos son:

• Visual Basic • AMPL (solver CPLEX)

Figura 12: Descripción general del programa.

El programa para la planificación del almacenamiento de los productos, se confeccionará en el programa computacional Excel, un programa amigable y

34

fácil de usar para el común de las personas. El usuario puede hacer varias aplicaciones en las distintas hojas que serán explicadas a continuación. Se utilizó el solver CPLEX, externalizando esta herramienta, debido a que el solver del programa Excel no es capaz de obtener una buena solución con muchos datos e imposible de solucionar lo que se pretende. 6.5.3 Interfaz y opciones del programa de planifica ción El programa de planificación cuenta con una interfaz en el programa computacional Excel, el cual cuenta con 11 hojas, las que serán explicadas a continuación:

Correr el Programa Esta hoja tiene la finalidad de crear la planificación semanal del almacenamiento de los productos, en donde existe el botón principal. Una vez ingresado todos los datos por el usuario y los cambios que requiera hacer, aprieta el botón “Crear Planificación”. Éste corre lo explicado anteriormente, entregándole los resultados al usuario en la hoja correspondiente. Primero al usuario se le pregunta si está seguro que ingresó todos los datos, confirmando que no se correrán datos antiguos o que no sean los correctos. Si el usuario oprime “No” el programa no corre. En caso que se selección “Sí”, este correrá la optimización deseada. Luego se comprobará que las demandas puedan cumplirse. En la realidad existen casos en que se espera la llegada de un barco y no se cuenta con toda la cantidad de productos que se esperaba embarcar. En esos casos es mejor completar la carga del barco con más de otro producto que esté en el barco a fin de aprovechar todo el espacio arrendado a la naviera, lo que tiene costos muy altos. Por lo tanto, es mejor mandar productos de sobra a las filiales a perder el espacio adquirido. Se irá revisando todas las demandas con el fin de que se cumplan, en caso contrario, el programa irá preguntando al usuario por cual producto que este en el programa de embarque lo quiera cambiar. Los cambios se irán informando en la hoja de “Resultados”. Esto tendrá la finalidad de saber cuáles despachos no se podrán cumplir, para tener precaución y tratar de adelantar ese producto y cumplir con los requerimientos estipulados. Resultados En esta página se expresan los resultados de planificación para los próximos 7 días; Esto corresponde al flujo de productos que existen en los 7 primeros días de planificación al interior del puerto. No tiene sentido entregar los resultados para todos los días, ya que el programa correrá semanalmente. Otra razón por la cual no se muestran más resultados, es que de una semana a otra los datos pueden cambiar, por lo que es mejor tener los datos en los plazos más corto posibles. También se informarán los cambios de parámetros como, por ejemplo, un aumento en la capacidad de la cancha. Esto puede suceder cuando en el inventario existe mayor tonelaje del que se puede tener en un lugar de acopio. Esto sucede porque en realidad no se sabe la capacidad máxima con exactitud, sino que se tiene los datos históricos. Aunque es poco probable que ocurra, el programa tiene que estar preparado para cuando esto

35

suceda. También se podrá cambiar el programa de embarque como fue explicado anteriormente, los cuales son informados. Finalmente se podrá apreciar el costo total de los 3 meses que se tiene en la operación del almacenamiento y embarque. La página tiene que entregar los resultados de forma ordenada y simple para que se puedan analizar con mucha simplicidad, para hacer un reporte de cómo debiese ser la planificación en los próximos días y ver los cambios que pueden ocurrir en todo el periodo para preparase para los próximos meses.

Costo Total 183250.43

la Cancha 4 se aumentó su capacidad a 65321

Se cambio 120 Ton de SPO por MOP-S en el Barco 4

Tren1 C1-001 MOP-G 408.66

Tren1 C6-001 NPC 34,078

Tren1 C6-001 SSA 908,775

Tren2 C1-002 NPC-TA 19,552

Tren2 C6-002 MOP-G 408.67

Tren2 C6-002 NPC 155,828

Tren2 C6-002 NPC-M 35,332

Tren2 C6-002 NPP-MJ 608,586

Tren2 C6-002 SSA 530,553

Tren2 C6-002 USSP52 4.55

Tren2 C8-002 NPP-MJ 781,262

Figura 13: Ejemplo Resultados. Productos.

El usuario tiene una página especial para los productos. En ésta es posible ir agregando fertilizantes nuevos o quitando los que ya no son utilizados, esto es, por la razón de que a través del tiempo se van creando nuevos producto, a medida de que el consumidor los vaya requiriendo. La principal causa de la aparición de nuevos fertilizantes, es por su pureza, en donde cada vez los mercados son más exigentes. Por la misma razón es que hay productos que van quedando obsoletos y no son vueltos a producir. Además a estos le tiene que indicar si son prilados o no, porque los productos no prilados no pueden ir a los silos. Otra opción que tiene que decidir es que si el productos solo puede ir a cancha de cemento. Esto se debe a que existen productos que tienen un muy alto costo y son de mucha pureza, por lo que no pueden ir a canchas de mala calidad y correr el riesgo de ser contaminados. Actualmente existen, aproximadamente, 60 productos y se dejo la posibilidad de agregar hasta 100 productos. A continuación se muestran los

36

nombre de los productos que son comercializados actualmente, verificando los que son prilados y los que tienen la restricción que solo pueden ir a canchas de cemento.

Figura 14: Matriz de productos.

Datos Canchas En esta hoja están todas las canchas definidas, donde se deben agregar las capacidades y los costos, de almacenaje, de embarque y de mermas.

• Costo de almacenaje vía tren: corresponde al costo desde que el producto es vaciado del tren, pasando por las correas transportadoras y en algunos casos, camiones de acercamiento, más el costo de apilamiento de los fertilizantes.

• Costo de almacenaje vía camión: se considera sólo el costo de apilar el producto en su lugar interno de la cancha, ya que el costo del transporte desde la mina hacia el puerto es un costo hundido, sólo se puede decidir en qué sector apilarla.

• Costo embarque: se considera el costo de cargar los productos a

la correa o a los camiones acercadores de productos, para ser depositados en la correa que llega al barco.

• Costo de despacho vía camión: solo se considera el costo de cargar el camión.

• Mermas: las mermas se dejarán estandarizadas para todos los productos, por lo que se va a considerar un precio fijo dependiendo de la distancia de la cancha y del tipo de suelo que ésta tenga.

Además, en esta sección se podrá verificara qué canchas están pavimentadas.

37

Figura 15: Matriz de canchas.

Costos transporte entre canchas Existen ocasiones en que los productos tienen que ser cambiados de canchas. Es aquí donde se agregan los costos de transporte interno y las mermas asociadas entre las distintas canchas. Existen dos matrices de canchas x canchas, en las que sólo se ingresan los costos en la matriz superior. Un cuadro corresponde al costo de transporte y la otra matriz es el costo por mermas en el transporte entre canchas.

Figura 16: Matriz de transporte entre canchas.

Inventario día 0 Se quiere saber con qué productos se cuenta en el momento de realizar la optimización en cada cancha, con el fin de tener la foto exacta de cómo se encuentra el puerto en ese momento. Este dato se puede saber fácilmente, ya que se posee un archivo con el dato exacto en cualquier minuto. En esta página existe una matriz que en la primera columna están los nombres de los productos, los cuales son los mismos fertilizantes que fueron escritos en la página de Productos. En la primera fila están todas las canchas. En el interior de la matriz se le agrega la cantidad de toneladas que existe actualmente de cada producto en cada cancha.

38

Figura 17: Matriz de inventario

Producción y despachos En esta sección se agrega todo lo que va a ingresar y salir del puerto en el horizonte de tiempo en que se quiera realizar el estudio. De la base de datos se extraen los programas necesarios. Este proceso es manual, por lo que es fundamental tener mucho cuidado con la introducción de los datos, lo que no debiese ser muy complejo debido a que consiste en un “copy paste” de la información. Son 4 hojas distintas, “Producción vía camión”, “Producción vía Tren”, “Embarques” y “Despacho vía Camión”. Consiste en una matriz donde en la primera columna están todos los productos, y en la primera fila aparecen los 365 días próximos, no obstante que el programa solo leerá los datos definidos anteriormente.

Figura 18: Matriz de programa de producción y despacho

Data Esta página no puede ser intervenida por el usuario y sirve para conectar todos los datos y parámetros ingresados por el usuario, para ser escrita en el lenguaje AMPL y luego ser corrida por este programa.

39

6.5.4 Formulación del modelo como flujo de redes mu lti-producto El problema planteado fue abordado como un problema de diseño y flujo multi-producto en redes capacitadas. Esto se debe a que tanto la parte estática como la dinámica de las distintas variables de decisión interaccionan permitiendo modelar el problema de esta forma. Un problema de flujo de redes queda definido por una red de nodos y arcos que se conectan, más un conjunto de costos asociados al transporte de una tonelada de producto entre cada arco. No existen capacidades para el transporte, debido a que los tiempos calzan con la capacidad diaria transportada. Lo que existen son capacidades es en el almacenamiento, ya que en una cancha (nodo) no se puede almacenar infinita capacidad de tonelaje, debido a esto se habla de un problema capacitado. Como por la red puede transportarse más de un tipo de producto, se habla entonces de problema de multi-producto. Este problema también tiene una parte de diseño ya que se puede decidir que algunos productos no puedan ir a ciertos lugares de acopio. Se creó un algoritmo en lenguaje AMPL que mediante el solver CPLEX, optimiza el almacenamiento de los productos en el puerto. Se realizó una programación en tres archivos distintos para que sean corridos por el solver CPLEX. Dos de los archivos son para crear la data, siendo “archivos .dat” y otro que es el modelo que contiene las restricciones, el que es un “archivo .mod”. 6.5.4.1 Data La data del modelo se creó en dos archivos separados debido a que en uno se agregó toda la información que queda fija, donde se definen los nodos y los arcos del modelo. La segunda data es la que se crea con la información agregada por un usuario, la cual va cambiando cada vez que se quiera correr el programa. Este archivo tiene la información de si los productos son prilados o no, si son de canchas de cemento o no, las demandas, las ofertas, el inventario en el día 0, los costos, las capacidades de las canchas y cuáles son de cemento. La red de flujo cuenta con nodos y arcos que permiten que los productos se vayan transportando a lo largo del periodo. Los Nodos que se tienen en el modelo, son las canchas y silos en los diferentes días, por ejemplo, se puede ver el nodo C1-003 que representa la cancha 1 en el día 3. Es por esto que para cada cancha se tienen 90 nodos lo que se detallan en el Anexo 2. Los arcos corresponden al paso de un producto de un nodo a otro. Por lo tanto, se definen los arcos posibles en el modelo. Así, los arcos posibles en este modelo son que desde cada cancha sólo pueden pasar a otro nodo al día siguiente, con el fin de no saltarse ningún día de la representación. Un ejemplo de arco seria (C1-003, C5-004), lo que significa que sí puede haber flujo desde la cancha 1 el día 3 a la cancha 5 el día 4. Los arcos están en el Anexo 2. Todos estos nodos y arcos están asociados a un sólo “archivo .dat” en lenguaje

40

AMPL. Estos datos son fijos y no se modifican, por lo que se dejan separados de la data que sí va cambiando. La finalidad de esto es hacer más rápida la solución ya que crear el “archivo .dat” demora tiempo. El otro “archivo .dat” contiene los datos que tienen que ir cambiando cada vez que se corra el modelo. Cada arco tiene asociado dos parámetros: los costos y las capacidades. Por un arco no puede pasar mayor tonelaje que el permitido a un costo asociado, independiente del producto que sea. Para que los productos que no son prilados no puedan ir a los silos, esto se hace mediante una restricción ya que un modelo multi-producto sí lo permite. En este archivo también se definen los productos, los cuales pueden ser cambiados cuando el usuario lo requiera, por lo tanto se definen los productos que son prilados o no y los que sólo pueden ir a cancha de cemento. Los otros parámetros que se encuentran son las demandas y las ofertas, lo que son los valores en tonelada de cada producto en los distintos días. También se define el inventario inicial, el cual dice la situación actual del puerto en el día 0. Finalmente se describe cuales canchas son de cemento o no. La ventaja de este archivo es que va cambiando cada vez que se quiera correr el modelo para obtener los resultados, con los valores actuales y necesarios para llegar al resultado óptimo. Los datos necesarios, ingresados por el usuario, son agregados a la interfaz de Excel en las distintas paginas explicadas anteriormente, las cuales se juntan automáticamente en la pagina “Data”, para luego ser traspasado a un “archivo .dat” en lenguaje AMPL. En el Anexo 2 se detalla un ejemplo. 6.5.4.2 Modelo En este archivo se definen los datos explicados anteriormente, como las variables, restricciones y la función objetivo. Los archivos tienen que estar bien conectados para que exista una congruencia de lo que se quiera obtener. Definición de datos Este archivo es un “archivo .mod” en lenguaje AMPL en donde se parte definiendo los grupos de nodos, que son las canchas en sus respectivos días, los productos, los arcos que son los cruces posibles de los nodos y los parámetros asociados al modelo, donde se encuentran las demandas, las llegadas de productos al puerto, el inventario inicial con que se cuenta, los costos y capacidades de las canchas. Variables de decisión Luego se crearon dos variables de decisiones, que decidirán qué es lo óptimo a realizarse con el costo mínimo, cumpliendo las respectivas restricciones, para darle realidad al modelo. Una de las restricciones corresponde a la del flujo, donde dice que cantidad del un producto, pasa por un arco. Esto corresponde a la cantidad de tonelaje que es transportada del Tren a la cancha 2, por ejemplo. Para poder representar el tiempo existe un flujo de la cancha 3 el día 2 que va a la cancha 3 el día 3, lo que quiere decir que ese día no se cambió ese producto de cancha. Este flujo tiene asociado

41

costo 0, ya que representa que el producto se quedó en el mismo lugar. Este flujo tiene que existir ya que ningún producto se puede quedar estático en algún nodo. Los productos tienen que ingresar al modelo en los nodos iniciales y terminar en los nodos finales. Si no sucede esto se inventaran o se perderán productos, con el fin de disminuir los costos quitándole la realidad al modelo. Flujopij = Cantidad transportada del producto p por arco (i , j). La otra variables es binaria, la que es 1 si el producto pasa por el arco y 0 si no. Esta variable tiene dos finalidades. Primero es útil para los silos, ya que por estos no pueden pasar dos productos distintos, por lo tanto, esta variable permite saber cuántos productos van a cada cancha. La otra función que cumple esta restricción, es que si hay más de un producto en alguna cancha, existe un espacio perdido, por la simple razón de que productos distintos no se pueden mezclar y tiene que existir un lugar para que los cargadores se puedan mover al interior de cada cancha. Por ende con esta variable se sabrá cuántos productos existen en un instante en una cancha y puede determinarse el espacio perdido en ésta. Xpij = 1 si se transporta producto p por el arco (i,j) Restricciones Se cuenta con una serie de restricciones las que permiten darle la realidad del puerto a un modelo de redes de flujo multi-producto, haciendo que se cumpla lo que pasa día a día en el puerto. A continuación se detallan las restricciones asociadas al modelo.

• Cumplir con las llegadas de productos vía tren y vía camión: Estas dos restricciones corresponde a que todo lo que llega al interior del puerto tiene que ir destinado a alguna de las canchas o silos, con el fin de que no se pierda producto para tener menos costos.

Por lo tanto podemos ver que lo que se definió como llegada de cada producto en un día especifico, tiene que ser igual a la suma de flujos en los 23 lugares de acopio desde el tren. Lo mismo sucede con las llegadas de los camiones. Estas son restricciones de ingreso de productos al sistema que son los únicos casos donde se crean productos. Puede suceder que la capacidad de las canchas no permita el ingreso de más productos, por lo que se creó una cancha ajena con costos altos, con el fin de que el modelo no se caiga debido a estas restricciones. Pero esta llamada “cancha falsa” tiene la finalidad de ver si en el futuro si el puerto va a colapsar. También tiene el objetivo de agregar un costo extra en caso que el puerto se llene y se tenga que buscar soluciones alternativas, tales como arrendar algún lugar cercano.

42

Con esta cancha se sabrá si en unos meses o años más el puerto podría tener problemas y así anticiparse a tales inconvenientes.

• Cumplir con los despachos de productos vía barco y vía camión: También son dos restricciones en donde se dice que se tiene que cumplir con las demandas asociadas al día correspondiente. Esos productos salen del sistema.

Se puede apreciar la demanda de un producto en un día específico, la que tiene que ser igual a la suma de flujo de los 23 lujares de acopio al barco o camión de despacho. Estas dos restricciones es la única manera de sacar productos del sistema.

• Cumplir con el inventario inicial: en esta parte se define el inventario con que se cuenta en el puerto en el momento de correr la planificación.

Lo que dice esta restricción es que el producto que actualmente se encuentra en un lugar de acopio tiene que ser igual a la suma de ese producto en los 23 lugares a siguiente día.

• Conservación de flujo en los nodos: Esta restricción es fundamental, ya que es la que permite que no se pierda producto en algún punto del sistema. Otro beneficio que tiene esta restricción es que no se pueden crear más productos de los que se definen en el comienzo.

Lo que se quiere decir es que todo lo que llega a un nodo tiene que salir al día siguiente. Recordemos que salir significa también que se queda en la misma cancha pero que solo pasa al día siguiente, con el fin de determinar la temporalidad del modelo.

• Restricción de los silos: los silos tienen dos restricciones fundamentales. Una es que los productos que no son prilados (pn), no pueden ir a los silos (s), ya que como estos son cerrados, los productos granulados con la humedad se pegan y no se pueden sacar. Por lo tanto es fundamental que productos no prilados no vayan a los silos.

43

Lo que se hace es forzar a que el flujo que va hacia los silos, que puede ser mediante el tren, camión o desde alguna cancha de los productos no prilados, tenga que ser 0. La otra restricción que tienen los silos, es que solamente un producto puede estar en cada silo. No existe la opción de agregar más de un producto, ya que se mezclarían provocando la perdida de ellos.

Aquí es donde se utiliza la variable binaria, con el fin de que no llegue a un silo más de un producto prilado (pp). Este incluye su misma cancha en el periodo anterior.

• Canchas no de cemento no reciben productos que sólo pueden ir a canchas de cementos: Hay productos que son de un alto nivel de pureza, estos solo pueden ir a canchas que sean de cemento, con el fin de no perderla. Lo que hace esta restricción es forzar a que estos productos (pc) no vayan a canchas que no son de cemento (cnc).

• Cumplir con las capacidades: como se mencionó anteriormente, las capacidades disminuyen a medida que se ingresa más de un producto, por lo tanto, se agrega la restricción de disminuir las capacidades a medida que aumente la cantidad de productos.

Podemos ver que la capacidad va disminuyendo un Y% a medida que se agrega un producto. Esta es la única restricción que no representa la realidad, siendo un de las debilidades del modelo. Esto se debe a que solo se puede hacer una representación de forma lineal, por lo que se estimó que ésta es la mejor representación de la realidad expresada linealmente. Se realizará un análisis de sensibilidad para ver el impacto de esta restricción y poder encontrar el valor que más se adecúe.

44

Función Objetivo Finalmente se busca hacer una minimización de los costos asociados a los flujos de los productos a lo largo del sistema.

En conclusión, la suma de todos los flujos que corresponden a la suma de todos los arcos posibles y de todos los productos existentes, multiplicado por los costos que se tiene por cada tonelaje correspondiente al arco asociado para todo los días del periodo. El modelo se detalla en el Anexo 3. 6.6 Rediseño de planificación

En esta sección se recomienda de cómo debiera ser la planificación del almacenamiento de los productos, con la nueva herramienta disponible. Se estudió que lo mejor es hacer planificaciones semanales. Diarias no tiene sentido ya que los datos no nuevos no son suficiente para cambiar las decisiones. Hay que recordar que se dejó un horizonte de tres meses, con el fin de darle un mes de holgura a los 2 meses promedio en que pasa un producto dentro del puerto, lo que implica que agregarle un día más de visión no debiese cambiar las decisiones. Más de una semana no es recomendable por varias razones: pueden existir cambios en el programa de embarque o de producción de los próximos meses. Puede que un producto no se pueda seguir con lo estipulado por la herramienta, o debido a que llegó un producto por equivocación que no se esperaba. Se tiene que escoger un día de la semana que no interfiera con otras actividades. Como el encargado del puerto tiene una jornada de 7x7, en donde se turnan una semana cada uno, debido a que el puerto no para los 365 días del año. Como los cambios de jornada son los días miércoles, se recomienda hacer correr el programa el día jueves, donde el encargado de turno ya pudo analizar todo lo ocurrido la semana en que él no estuvo. Entonces, fijando el día se recomienda usar la herramienta de planificación a primera hora el día jueves, donde deben ingresarse los datos, a que el jefe de turno tiene libre acceso. Debe que ser muy cauteloso en poner los datos que correspondan, lo que no debiese ser muy difícil ya que la operación consiste en copiar y pegar de una planilla Excel a otra. La solución debiese demorar alrededor de 1 hora. Se recomienda no usar el computador mientras el optimizador está funcionando. Una vez con los resultados en mano, el operador tiene que hacer análisis de ellos. Primero verá el resultado de los costos, tendrá que compararlos con los anteriores y ver cómo se comporta con la historia. Si existen cambios significativos, ver en el transcurso de la semana a que se deben. Segundo, aparecerá si existen cambios en las capacidades de las

45

canchas. Si es así, ver a qué se debió que por primera vez que se llena tanto la cancha, o por qué se tuvo que forzar a sobre llenarla. Con su criterio y experiencia tiene que decidir qué capacidad es la que finalmente dejará. Luego se puede apreciar los futuros incumplimientos con las demandas. Si llegasen a ocurrir tiene que informar inmediatamente a los encargados de programar la producción y despacho de productos al puerto. Finalmente verá dónde tiene que almacenar cada producto en el interior del puerto. Como la herramienta no debiese ser exacta, en el transcurso de la semana se va a ver enfrentado a distintos problemas. Estos tienen que ser ingresados en una hoja para luego ver si pueden hacerse mejoras al modelo. Un problema que puede suceder es que llegue un producto que no se esperaba. En ese caso, con su experticia, tiene que ver donde conviene almacenarlo. No se recomienda hacer correr de nuevo el programa ya que los cambios no debiesen ser significativos. En caso que el jefe de puerto estime que es mucho el cambio, puede hacer funcionar el modelo con los nuevos datos. Otro inconveniente que puede suceder es que no se pueda meterse un producto por falta de capacidad de la cancha. Hay que recordar que este parámetro no pudo ser calculado de forma óptima por problemas de linealidad. Cuando sucedan estos casos el encargado tienen que almacenar el producto en una cancha cercana, tendrá que dejar por escrito cuantos productos había y qué tonelaje tenía cada uno, con el fin de hacer un análisis para una mejor estimación. Solo se recomienda hacer correr el modelo cuando los cambios hayan sido lo suficientemente grandes, que puedan alterar las otras planificaciones. Cualquier otro inconveniente que le suceda tiene que ser informarlo por escrito, con el fin de ver por qué puede haber sucedido y qué solución es la recomendable.

46

7 RESULTADOS Y ANÁLISIS DEL IMPACTO DEL TRABAJO

DESARROLLADO 7.1 Ejecución del modelo Análisis de Sensibilidad. Existen dos variables críticas del modelo: la restricción de la pérdida de espacio por tener más de un producto en una misma cancha y las mermas asociadas al transporte de los productos. Primero se quiso analizar cómo se comportaría el modelo con la cantidad de datos que se esperaba correr, sobre todo con la inclusión de la segunda variable binaria, la que hace que la cantidad de variables sea exponencialmente mayor. Esto se debe a que los problemas enteros son más complejos de resolver. El programa tiene que ir verificando todas las posibles combinaciones de flujo para cada variable binaria. Por lo que se analizó el “trade off” entre el largo del período a considerar y la realidad deseada del modelo. Claramente hacerlo para 365 días (que fue lo esperado en un principio), es imposible de modelarlo independiente de la tecnología o programa utilizado. Debido a que la combinación de dos variables, siendo una entera, hace que la resolución sea de muchas posibilidades. Por lo que se cortó el tiempo de planificación a tres meses, con el que se podía considerar un tiempo mayor al promedio de permanecías de un productos en el puerto. Una vez tomada la decisión de dejar el modelo a tres meses, se empezó a estudiar su comportamiento con datos inventados, con el fin de que fuera tomando decisiones correctas, es decir, sólo mandar un producto prilado por silo; que los productos con mayor rotación fueran a las canchas con menores costos y así sucesivamente, poniendo ejemplos para que los resultados debiesen ser indiscutibles. El modelo se comportó de muy buena manera, ya que no se observaron incongruencia en los resultados. Luego se empezó a hacer un análisis de sensibilidad para la restricción de la pérdida de capacidad por tener más de un producto en el mismo lugar de acopio. Agregándole muchos datos al modelo, más de los que comúnmente se introducen, con el fin de probar el modelo en su máxima capacidad, se comprobó que éste no tenía la capacidad suficiente de realizar la optimización. Esto se debe a que la tecnología permite un máximo de 3 gigas de memoria, independiente del computador que se utilice. Se decidió no seguir acortando el periodo de tiempo, ya que se le quita la visión a largo plazo que se pretende dar. Por esta razón se dejó la restricción escondida (sin funcionamiento), para permitir que el programa nunca tenga inconvenientes de capacidad de memoria y mantener la robustez deseada. Si algún día se decide incorporar la restricción esta ya va a estar predefinida. Las razones por las que se decidió sacar esta restricción y no otras son:

- La variable binaria ahora sólo está asociada a los silos y no en todo el problema. Por lo que se que quitan muchas combinaciones, dándole la memoria suficiente al Solver, evitando que el modelo en algún caso no

47

funcione de la manera correcta. Es importante que el modelo sea confiable y entregue resultados correctos.

- La representación lineal de esta restricción era muy mala, ya que existen muchas posibilidades de tener dos productos o más en una cancha. Se tiene que hacer una función entre la cantidad de productos y sus tonelajes (Y(cantidad de producto, tonelaje del producto)), lo que linealmente es imposible de representar y el modelo dejaría de ser lineal.

- Es mejor tener una sobre capacidad que una subestimación de la capacidad de la canchas. Esto se debe a que el programa es una ayuda a la toma de decisiones de almacenamiento de los productos. El programa propone algo y luego el encargado del puerto comprueba si es posible hacer lo sugerido. Por lo tanto, es mejor que falte capacidad y el producto sobrante sea destinado a otras canchas, ya que sin el modelo lo mismo se hubiese tenido que hacer y no tener el caso de estar perdiendo espacio valioso sin utilizar. Igual se está optimizando ya que el modelo dice que lo ideal es que esos productos estén destinados a canchas de menores costos.

- La capacidad máxima estimada de las canchas son con 2 y 3 productos y no un solo. Con la data histórica que se posee y al ser 60 los productos es muy difícil que una cancha tenga 1 solo. Sólo existe un caso, el de la cancha 3 que tiene su máximo con un solo producto; esto sucedió debido a que con la crisis del año 2009 se dejó de comprar MOP-S, producto que se esperaba vender en grandes cantidades y la producción no se podía detener debiendo ser destinado al puerto sobrecargando su capacidad. Como la cancha 3 tiene las mismas medidas de la cancha 4, se dejó su misma capacidad, ya que esta cancha no tuvo ese problema aludido.

Por todas estas razones se decidió dejar no considerar esta restricción, evitando problemas de capacidad de memoria del programa y no quitándole información valiosa al modelo. La otra variable crítica del modelo es el costo de las mermas, lo que va en función del recorrido de la distancia de transporte, el costo del producto y el clima del día (viento y humedad) (Y($,distancia, Clima)). Esta variable es muy difícil de representar ya que ni siquiera se conoce en la realidad, ni se ha podido calcular su valor exacto. Se hicieron las mejores estimaciones posibles dejando un valor genérico para todos los productos, evitando restricciones no lineales. Se obtuvo ayuda de personal de la empresa, los que tienen que lidiar día a día con este tema, ya que los productos se pierden y no coinciden con el sistema de inventario, trayendo muchos problemas de falta de producto. La ventaja de este parámetro es que se puede cambiar en cualquier momento, cuando se estime conveniente y así ir mejorando los resultados del modelo.

48

7.2 Validación del modelo

Para la validación del modelo lo primero que se realizó, fue tomar el historial del inventario. Se escogieron 3 fechas para hacer simulaciones: dos en el año 2008 y una en el 2009, con el fin de poder comparar el comportamiento arrojado por el modelo y lo que sucedió en la realidad. Se escogió uno solo dato del año 2009 con el fin de ver si existían algunos inconvenientes por el problema de la crisis económica ya mencionada. Supuestos:

- Como las mayores decisiones se pueden tomar con los productos a granel, se tomaron los datos reales de estos, no considerando los envasados. Esto se debe a que, en la realidad, los productos envasados se dejan principalmente en la cancha CADE y en la cancha 2. Si se coparan esas dos canchas, se utiliza la cancha 10, la que es cercana a la cancha CADE. Por este motivo, la capacidad de la cancha CADE se dejó en 0 y de la cancha 2 se bajo a 1/3, ya que en la realidad, ésta si tiene un porcentaje de productos a granel.

- Se tomó el inventario del día antes del periodo de estudio, el cual es un dato exacto, para ver las llegadas y salidas del puerto se restaron los inventarios de cada producto de un día con otro. Cuando este número es positivo se dejó como llegada al puerto. Cuando este resultado fue negativo, se dejó como despacho. Para diferenciar mediante qué medio llegaban los productos, se tomó el criterio de que los productos del salar, llegan en camión y los productos de María Elena llegan vía tren, lo que es lo que ocurre en la realidad. Para los despachos en que la suma de productos superaba las 3.000 toneladas, se consideró que éstos fueron embarcados. El resto se dejo como despacho vía camión.

- No se puede distinguir cuándo un producto tuvo movimiento interno. En cuanto a costos y operaciones no existe mucho problema ya que la suma de despachar e ingresar nuevamente el producto, es muy similar al costo y operación del transporte entre canchas. La desventaja de esto es que no se podrá analizar si se pueden evitar los movimientos entre canchas.

Primer Estudio: Una vez con los programas de producción y de embarque estimados, se ingresaron a la interfaz con las capacidades establecidas en los supuestos. Las fechas que se escogieron para los análisis fueron las primeras semanas de marzo 2008, abril 2008 y marzo 2009. Los resultados obtenidos en los tres ejemplos fueron similares, por lo que se describirán con mayor detalles los resultados de marzo del 2008. Se escogió éste mes ya que se puede comparar con el mes de marzo del 2009 (año con crisis económica) y abril 2008 mes posterior (en Anexo 4 se dejan el detalle de los resultados arrojados por el programa de planificación y los datos

49

reales de inventario), para todos los estudios siguientes se analizaran las mismas fechas. El primer resultado que se puede ver es que los silos no cambian de producto, lo mismo que ocurre en la realidad. Es raro que los silos cambien de productos, pero ahora con el modelo se podrán anticipar y predecir estos cambios de manera óptima. Los productos que van a los silos efectivamente son de mucha rotación y obviamente prilados. Se puede pensar que la decisión intuitivamente de asignar los silos no es muy difícil. Por otro lado, en la realidad se observa que en los silos no es común cambiar de productos. Como era de esperar, no se programó ningún cambio de cancha de algún producto ya que resultado era lógico por la forma en que se estimaron los programas de embarque y de llegadas. Pero es posible que cómo estos casos son sumamente caros, se puedan evitar con la nueva forma de organizar los productos Las canchas que primero se empiezan a llenar son las 1, la 6 y la 8. Esto era de esperarse, ya que son las que tienen menores costos. Una vez llenadas estas canchas, comienzan a dejar producto en la Cancha 2. Como ésta no es prioridad de almacenamiento, se recomienda ponerle un costo más alto que sus pares y que a la vez no interfiera con los resultados (por ejemplo 0,0001 dólar más por tonelada), eso es lo que se recomienda, pero la decisión la tiene que tomar la persona encargada de los estudios. Se describirá lo sucedido para esas canchas en los 7 primeros días, luego se analizará y finalmente se hablará de lo pronosticado para los días siguientes.

- Cancha 1: cuenta inicialmente con un 65% de ocupación con tres

productos. Habría que hacer un análisis de la cantidad de toneladas de cada uno, con el fin de compararlo con la decisión de la capacidad máxima que se pueda apreciar realmente, para saber si efectivamente era ese el porcentaje de utilización. Es aquí donde entra el papel fundamental del encargado del puerto para ir mejorando las capacidades máximas del puerto. Si la cancha 1 hubiese estado llena, el usuario puede modificar su capacidad máxima, con el fin de que la optimización no le entregue más productos a esa cancha. Supondremos que esa es su capacidad de uso real. Durante los 7 días de planificación llegaron 5 productos nuevos llenando la cancha a un 70%. Esto se debe a que los ingresos de productos fueron pequeñas cantidades. Lo más probable es que 8 productos quepan en el 70% del puerto, debido a que son muy bajos tonelajes por productos (desde 19 a 30 toneladas los productos nuevos), a pesar de que lo más probable es que esta se llenó. Es aquí donde se puede afirmar que la decisión de darle más de una semana de planificación es incorrecta y que hay que estudiar si es recomendable hacerlo 2 veces por semana o no.

- Cancha 6: se cuenta con 7 productos utilizando el 57% de la cancha y aquí es de esperar que la cancha este casi llena. Por lo tanto, esta cancha se comportó de mala manera que le ingresaron 5 productos nuevos llenándola a un 95%. Aquí se reafirma que será fundamental que

50

cada vez que se haga correr el modelo, el encargado del puerto pueda hacer buenas estimaciones de cuánta es la capacidad que queda. Lo rescatable de los resultados de esta cancha es que la mayoría de los tonelajes que llegaron, fueron de productos que habían de inventario.

- Cancha 8: con dos productos y un 46% de capacidad utilizada. A esta cancha le llegaron dos productos nuevos, quedando con una capacidad utilizada de un 59%. Por lo que es posible comprobar que esta cancha se comportó de buena manera.

El resto del los trenes sigue llegando a estas canchas de menor costo de almacenamiento con el fin de completarlas. En cambio, las llegadas en camión se van al resto de las canchas, ya que todas tienen un costo igual y como este producto no se irá dentro de los primeros dos meses, debido a que hay tonelaje de ellos que ya fueron destinados a las canchas más económicas. Por lo que siempre se priorizará la llegada en tren de los productos a las canchas 1, 6 y 8 que poseen correas transportadoras, lo que hace una gran diferencias en los costos. Un punto importante a analizar es lo fundamental que son las estimaciones del encargado del puerto y usuario del programa en las capacidades restantes de las canchas. Esto no debiera ser difícil, ya que antes del programa él también tenía que hacer día a día esas estimaciones para analizar si podía seguir ingresando productos al puerto. Como punto importante de la primera prueba de resultado es que el modelo elimina el paradigma que se tiene en el puerto, de que los productos tienen canchas designadas y no se prioriza por los costos, aunque parezca absurdo, pero así es en la realidad y es lo que se busca evitar. No sería correcto hacer una estimación de los ahorros de los costos ya que los datos son muy inciertos, pero cabe destacar que ya con el hecho de sacar el paradigma de los productos a sus respectivas canchas y aprovechar las que tienen correas, constituye un gran ahorro. Como último punto el programa necesita un par de meses en reorganizar la distribución de los productos en el puerto, debido a que como existe inventario de todos los productos, el programa solo decide donde almacenar, ya que no le influyen los despachos por que los productos ya están designados en alguna cancha. Por esta razón, el programa destinó todos los productos a las canchas más baratas. Es importante hacer una reevaluación del programa después de un par de meses, con el fin de poder analizar cuando los productos que estaban antes de empezar a correr el modelo sean despachados y que los productos más viejos hayan sido asignados por el modelo y no con la antigua intuición.

51

Segundo estudio: Para este estudio lo que se quiso ver es como se reorganizarían los productos que actualmente están en inventario, poder compararlos, analizar el comportamiento de los de menor rotación con los de mayor. Este estudio dio los resultados esperado y se llenaron primero las canchas más baratas y luego las más caras, esto se debe a que los productos que llegan más tarde, no serán embarcados o despachados, disminuyendo sus costos totales. Los productos del inventario inicial que no iban a ser despachados dentro del periodo, se dejaron en las canchas más caras, estos productos fueron dos. Los productos de mayor rotación se colocaron en canchas más baratas y los con menos rotación en canchas más caras. Los centros de acopio con mayor precio no fueron utilizados. Este estudió no aporta mucho a futuras decisiones en el puerto, pero sirve para comprobar que el modelo se comporta de buena manera, dando resultados lógicos. Tercer estudio: En este estudio lo que se pretende es analizar el comportamiento del puerto con crecimientos de las demandas. Se verán dos cosas principalmente. Primero se hizo crecer los programas de producción y los de demanda ende 5% en 5%. Para ver si en algún momento el puerto colapsa y tiene que usar la “cancha falsa”. Segundo, se aumentaron los programas de producción, manteniendo fijo el de embarque y analizando en qué momento se llena el puerto. En el caso de ir aumentando la producción y el embarque, no existieron grandes problemas de que el puerto colapsara. Lo anterior se debe principalmente a que como el modelo solo ve lo que pasa en tres meses, no es periodo suficiente para llenar el puerto. Para un aumento de un 80% no se tenían problemas, de ahí en adelante se observan casos chicos en donde hubo que recurrir a la “cancha falsa”. Este ejemplo no es tan bueno ya que es fundamental tener con mayor precisión las capacidades máximas de las canchas, por lo que este estudio es conveniente hacerlo en un futuro. En el caso de ir aumento solo la producción se vio resultados más interesantes. Hasta un aumento del 45% no se encontraron problemas de capacidad, por la razón de que el puerto esta en un 60% de capacidad utilizada. De ahí en adelante se encontraron problemas. A medida que se aumentaba el porcentaje se iba acortando el periodo de colapso del puerto, por lo que con un aumento del 70% ya existían problemas dentro del primer mes. Es bueno obtener estos indicadores ya que existieron problemas en el año 2009 con la crisis económica, donde se dejo de comprar un producto teniendo que hacer maravillas para almacenar los demás, principalmente el MOP-S del que se proyectaron grandes ventas, las que en la realidad no ocurrió. Por lo tanto, se debe estar preparado para una futura crisis. Cabe destacar que estos

52

problemas pueden aumentar cuando se tengan mejores estimaciones de las capacidades de las canchas. El aumento de los costos al irse incrementando la producción es casi lineal. Se quería establecer cómo se afectarían los costos al tener que ocupar canchas más caras. Pero las diferencias de los costos no son muchas y con buenas decisiones los costos totales no se disparan. (El costos de la cancha falsa se dejó con un precio un poco mayor que el más caro, con el fin de que no afectara en los análisis). Cabe hacer presente que los costos van a variar cuando se tengan que utilizar la cancha falsa, lo que significa problemas por capacidad en el puerto.

Figura 19: Relación aumento producción con costos.

53

8 CONLCUSIONES Y PASOS A SEGUIR La planificación de almacenamiento de los productos es un proceso de gran complejidad para esta empresa, ya que tiene que tomar muchas decisiones día a día entrelazadas, incurriendo en costos que son de real relevancia para la empresa. Esta planificación es la encargada de guardar los productos en el puerto, lugar cercano para una rápida embarcación. Uno de los desafíos actuales de la gerencia de supply chain, es tener una herramienta que ayude a las decisiones de dónde almacenar cada producto, con el fin de darle una visión de largo plazo, ahorrando costos en las decisiones tomadas, optimizando los recursos de almacenamiento. Cada cancha tiene un costo asociado, dependiendo de la distancia que se tenga que transportar. Para poder enfrentar esta problemática, se creó un programa computacional que mediante un modelo de red de flujos multi-productos se puede dar la visión a largo plazo, ahorrando costos de operaciones. Esto se creó con la interconexión de dos herramientas que interactúan entre sí, la conocida herramienta Excel y el solver CPLEX, especialista en este tipo de redes. La finalidad del Excel fue tener una interfaz amigable y fácil de usar, con el fin de sea cómoda de emplear para el usuario (el encargado de almacenarlos productos en el puerto). Este programa cumplió bien con su objetivo, ya que quedo muy claro donde ingresar cada dato. En cuanto al solver CPLEX, no pudo cumplir con lo deseado, ya que se requeriría mucha capacidad de memoria, pero se pudo encontrar una solución que ayuda en gran medida a la toma de decisiones en el puerto. De igual manera cabe mencionar que ninguna herramienta optimizadora tiene mayor capacidad. El objetivo general de esta memoria era poder planificar el almacenamiento de los productos en el puerto de Tocopilla, lo que se obtuvo con gran éxito, ya que ahora se quitó el paradigma de que cada cancha es para cierto producto, se le dio la visión a largo plazo que se esperaba y ahora las decisiones no van exclusivamente del encargado del puerto. Fue muy difícil cuantificar el ahorro que genera esta herramienta ya que no se pudo probar con datos actuales, pero al ser una herramienta de bajo costo, se espera que vaya a ser de gran ayuda tanto en su objetivo principal como en los secundarios. El modelo tuvo principalmente 3 falencias que pueden ser mejoradas con el transcurso de su funcionamiento. Una se refiera a las capacidades de las canchas, lo que se tendrá que ir mejorando semana a semana con la experiencia del usuario, el que podrá ir estimando las capacidades máximas de las canchas, situación que hoy en día igualmente lo tiene que hacer. Esto se debe a que la restricción de pérdida de espacio por capacidad no se pudo modelar de una forma adecuada y representativa, por ende, el operador tendrá que estimar las capacidades máximas de las canchas en función de la cantidad de productos que contenga en ese momento. El tercer parámetro que no quedó como lo deseado, es el tema de las mermas, esto no se debe a tecnología, sino

54

a que es un parámetro que nunca se ha podido saber y que es muy difícil de calcular, debido a que se compone de varios factores. Este punto no es muy relevante ya que se puede ir cambiando y es un tema que será muy difícil calcular a la perfección. Por otro lado, éste tema no tiene relevancia en la toma de decisiones, debido a que si el costo estuviese mal estimado, estaría mal estimado para todos los productos en la misma proporción, no interfiriendo en la optimización. Se pudo hacer un buen rediseño en el proceso de planificación del almacenamiento de los productos, por lo que el programa no complica este proceso, sino lo hace más sencillo y con la ventaja de de agregarle la visión a largo plazo, pudiendo tomar mejores decisiones en el futuro. La interfaz es amigable y de fácil uso, por lo que la implementación y funcionamiento, no debiese aumentar el trabajo del jefe de puerto, sino que mas bien, le disminuirá el trabajo ya que obtendrá una pauta de en donde tendrá que almacenar cada producto. El tiempo de ejecución del modelo es relativamente rápido, alrededor de 1 hora, por lo que no perjudicará el uso de muchos recursos, tantos computacionales como humano. El modelo permite hacer de buena manera simulaciones de eventuales cambios en la planificación. No se pudo darle el tiempo deseado de un año, permitiendo una visión a largo plazo mayor, pero a tres meses se da una buena proyección de posibles inconvenientes en un futuro. Este punto se mejorará en una segunda etapa como se explicará más adelante. En conclusión, el modelo permite hacer simulaciones en los próximos 3 mese, para enfrentar de mejor manera los inconvenientes que antes no se podían prever anticipadamente. Estos problemas no eran menores. Antes existían situaciones de que un barco no se podía cargar con lo establecido, tendiendo que ingresar otro producto para no perder el espacio arrendado que tiene valor considerable. Con este programa se podrá anticipar esos errores y trata de solucionarlos con la mejor alternativa con varios días de anticipación, tratando de llegar a la mejor, que sería anticipar la llegada de ese producto al puerto. Factores críticos no se encontraron, ya que por el contrario se halló un factor favorable que permitirá hacer una segunda etapa de estudio. Éste se debe a que la asignación de los silos actualmente se está realizando de buena manera, por lo que es posible simplificar el modelo como se planteará más adelante. Otro factor importante que se encontró es que el puerto no se ve amenazado con su colapso, y si bien no se puede decir con exactitud la capacidad extra que permitiría, se puede afirmar que sí acepta más de lo proyectado. Establecer estudios de mejoramiento en el puerto, no se puede hacer de buena manera, ya que el programa no tiene una visión a un año de plazo y a medida que los resultados son de más cantidad de días, mayores son las imperfecciones, por la razón de que se dejó que los resultado fueran solo a 7 días ya que los del día octavo, no se comportan de una manera deseada. Principalmente esto se debe a la restricción de pérdida de capacidad por tener

55

más de un producto en una misma cancha. Este tema también será mejorado en la posterior herramienta que se explica a continuación. Como pasos a seguir, se construirá una herramienta nueva que tendrá que tener mayor interacción con el usuario. Esto implica que la herramienta no será tan simple de utilizar, pero tendrá la factibilidad de arrojar mejores resultados y poder hacer buenos estudios para proyección con mayores plazos. Como se detectó que los silos son asignados de buena manera y no cambian de producto con gran facilidad, se está creando una heurística con el fin de tener dos modelos y que el usuario tendrá que tener experticia en las operaciones del puerto para poder agregarle restricciones, las que se pueden ir cambiando cada vez que se quiera correr el modelo. Se creará un primer modelo que contenga las mismas restricciones pero solamente con los silos y otra cancha que representará al resto del puerto. Esto tiene el fin de poder agregarles más días al periodo de estudio. Esta herramienta tendrá la función de asignar un producto a los silos, el cual va a ser definido mediante el optimizador, teniendo en estos los mejores productos posibles; también la herramienta podrá decir si en el futuro va a ser necesario cambiar de producto y no tener que decidir a través de la intuición. Una vez asignados los silos, se tendrá una herramienta similar a la explicada durante este trabajo, a la que se le quitará la variable binaria, pudiendo aumentar el periodo a un año que se quería en un comienzo. A su vez, se le agregará una restricción por centro de acopio, que consiste en que se dará la opción de restringir los productos que puedan ir a cada una de estos. Esto tiene dos finalidades: Primero, como a los silos ya se le asignó un producto solo podrá ir este, evitando la restricción binaria y cumpliendo los requerimientos de la realidad. Segundo, al resto de las canchas también se le dejará la opción de poder restringir productos para su ingreso a ella. Por ende, en seguida se hará correr el modelo solo con la restricción de productos en los silos. Luego, viendo los resultados, el usuario podrá restringir el ingreso de ciertos productos a las canchas, con el fin de no permitir que puedan ir 60 productos a una misma cancha, cuando en la realidad eso no es posible. Comúnmente no se tienen más de 10 productos en una misma cancha. El usuario del modelo, tendrá que ver de acuerdo a lo arrojado en el programa, cuales productos son para que cancha, y así ir probando nuevas soluciones. Entonces, viendo el primer resultado, si a una cancha llegan 20 productos según lo arrojado por el modelo, para una nueva corrida se podrá restringir a solo que 10 de esos 20 productos puedan ir a tal cancha, o los que se estimen convenientes. Es por esto que se requiere que la persona que utiliza este modelo, sea alguien que tenga una alta experticia en el tema, a fin de no perder lo óptimo en la solución que se pretende. Este nuevo modelo tiene la ventaja de que se da la visión a largo plazo, permitiendo hacer los estudios de mejoramiento del puerto y los posibles escenarios del este, de mejor manera. Lo malo de este programa es que el usuario tiene que ser una persona bien capacitada, lo que requiere una inversión mayor que el otro modelo. En segundo lugar, hay que comparar este modelo con el otro y ver cual se comporta mejor, para evaluar si los costos

56

permiten la implementación de la segunda etapa. En caso de que los costos y la complejidad no lo permitan, este modelo servirá solo para hacer estudios y tener una orientación de un período de mayor plazo. Se estimaron costos de 1.274.000 dólares para este año, en cuanto a productos a granel. Con los mismos supuestos antes explicados, el modelo nos dio un resultado de 1.107.479,78 dólares como costo total en el almacenamiento y embarque de los productos a granel,. Esto nos da un ahorro del 13.1%. Se estiman que existe alrededor de un 10% de error en la optimización, debido a que existe una sobreutilización en las mejores canchas, haciendo que los costos sean menores que los reales. Por lo tanto, según el modelo y las estimaciones de error, se puede decir que esta herramienta arroja un 3.1% de ahorro anual. Este valor es muy similar al establecido en la justificación del problema. Hay que dejar en claro que estas estimaciones no son muy de fiar, ya que existen muchos supuestos los que no reflejan confiablemente la realidad, pero se puede decir que el modelo si debiera, por lo menos, tener un 3% de ahorro anual, lo que es muy relevante para la Empresa.

57

9 BIBLIOGRAFÍA

- www.sqm.cl

Caro, Rodrigo (2006). Oprimización de la planificación integrada Minero-Metalúrgica de largo plazo. Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Industrial e Ingeniero Civil Químico, Universidad de Chile. Bazaraa, M. Jarvis, J. & Sherali, H. (1999).Programación lineal y flujo en redes . (2ª ed). Liimusa & Noriega, John Wiley & Sons. Olivares, César E.(2004). Modelo de Optimización robusta aplicada a la planificación de la producción para una empresa papelera. Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Industrial , Universidad de Chile. Luque.G, Antonio (1981). Transformación de Modelos Lineales a Modelos de Redes. Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Industrial, Universidad de Chile. Barahona, Francisco (1975). Desarrollo e implementación de un algoritmo para determinar flujo de costo mínimo en una red de costos lineales. Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Matemático , Universidad de Chile.

58

10 ANEXOS

ANEXO 1: PROCESO DE PRODUCCIÓN DE SQM Caliche

El caliche se arranca, mediante explosivos, desde las capas superficiales donde se encuentra. Una vez minado, SQM procesa el mineral: los procesos de chancado y lixiviación son el punto de partida para la recuperación de las sales contenidas en él, es decir, el yodo y el nitrato de sodio. En base a ellos, SQM genera en una amplia gama de productos finales, que van desde su forma más básica hasta complejos derivados aguas abajo, con una vasta variedad de aplicaciones comerciales. La Nutrición Vegetal de Especialidad de SQM, representada por las marcas Ultrasol™ y Qrop™, está basada mayoritariamente en la extracción natural de caliche. Los depósitos minerales de caliche, ubicados en el norte de Chile, son los mayores que se han descubierto y la única fuente de nitratos naturales comercialmente explotada en el mundo. Su origen geológico no es claro. Se piensa que la formación del caliche es el resultado de depósitos de sedimentos de un antiguo mar interior o la acumulación de minerales como resultado de la erosión de la cara occidental de Los Andes. El caliche se encuentra bajo una capa de material de sobrecarga de un espesor de entre 0.5 y 2.5 metros, en estratos de mineral que pueden tener desde 0.2 hasta 5 metros de potencia. Las concentraciones de mineral en el caliche varían entre una mina y otra. En total SQM explota anualmente 30 millones de toneladas de caliche.

Proceso Nitratos

La sobrecarga del caliche es removida con bulldozers. Posteriormente, con cargas explosivas, se quiebra el mineral que es instalado sobre camiones por cargadores frontales. En el caso de Pedro de Valdivia, los camiones acarrean y acumulan el mineral sobre pilas o stock cercanos a estaciones ferroviarias temporales, donde se carga sobre carros para ser llevado a la planta. En el caso de María Elena, los camiones descargan el mineral sobre un chancador primario móvil ubicado en el área de mina, que luego es llevado mediante correa transportadora hasta la planta. En ambas plantas el caliche se muele mecánicamente hasta alcanzar un tamaño de aproximadamente media pulgada. Entonces, se transfiere a una planta de lixiviación en bateas donde se extraen sus contenidos de nitrato, yodo y sulfato.

59

En la mina Pampa Blanca, ubicada en Sierra Gorda, el mineral se lixivia en pilas, obteniendo soluciones destinadas a la producción de yodo. Posteriormente, se transportan a pozas de evaporación solar donde se cristalizan sales con alta concentración de nitrato, que son transportadas por camión a las plantas de Coya Sur, donde se utilizan como insumo en la producción de nitrato de potasio.

Figura 20: Esquema de Proceso de Nitratos.

Salmuera

Las salmueras son bombeadas desde abajo de la corteza salina, en dos áreas diferentes del salar. En una de ellas, las salmueras extraídas contienen niveles de concentración de potasio y litio sin precedentes. En la otra, las salmueras obtenidas contienen altas concentraciones de sulfato y boro. Luego de su extracción, las salmueras son ubicadas en las lagunas de evaporación solar de SQM, que cubren 1.700 hectáreas aproximadamente. El Desierto de Atacama es el lugar más seco de la tierra, con un índice de evaporación solar de 3.200 milímetros y precipitaciones promedio de sólo 15 milímetros al año. Esto se traduce en un proceso previo de concentración de energía solar extremadamente eficiente. De las soluciones resultantes y tras una serie de procesos, SQM produce cloruro de potasio, carbonato de litio, sulfato potásico, ácido bórico y cloruro magnésico. Las salmueras, presentes en bolsones de liquido bajo la superficie del salar, son extraídas con pozos de bombeo situados estratégicamente. Luego de ser extraídas, son bombeadas a pozas de evaporación, a través de las cuales se obtienen las salmueras concentradas y las sales. Luego de una serie de evaporaciones, parte de la salmuera bombeada se recupera en forma de solución concentrada, subproducto del cloruro de potasio. Es transportada y procesada para la obtención de carbonato de litio y ácido bórico en una planta ubicada en el Salar del Carmen, cerca de Antofagasta. Otra parte de las salmueras ya concentradas, es reinyectada a los depósitos subterráneos del salar.

60

Las sales depositadas en las pozas de evaporación son debidamente cosechadas y transportadas. Luego, mediante procesos de molienda, flotación, secado y compactado se obtiene cloruro y sulfato de potasio. Además, SQM aprovecha las sinergias: así, produce nitrato potásico mezclando el cloruro potásico obtenido desde las salmueras y el nitrato de sodio contenido en el caliche.

Figura 21: Esquema de Proceso Salar de Atacama

Proceso Litio La producción de carbonato de litio se origina a partir de soluciones de cloruro de litio obtenidas en el Salar de Atacama como sub-producto de la producción de cloruro de potasio. Dichas soluciones son posteriormente procesadas para producir carbonato de litio en una planta ubicada en el Salar del Carmen, en las cercanías de Antofagasta. Las salmueras no utilizadas son reinyectadas al salar. En el Salar de Atacama se encuentran las mayores y mejores reservas mundiales de litio a partir de salmueras. Estas se encuentran en el núcleo del Salar de Atacama, un cuerpo salino en el cual existen depósitos de salmueras generados por filtraciones de agua que provienen del subsuelo de la Cordillera de los Andes. Las salmueras del Salar de Atacama poseen ventajas competitivas sustentables importantes a escala mundial, al presentar las más altas concentraciones de potasio, litio y boro, respecto a otros depósitos de salmueras naturales.

61

Figura 21: Esquema de Proceso de Litio

Yodo y derivados del Yodo Las soluciones resultantes del proceso de lixiviación del mineral de caliche en las plantas de Pedro de Valdivia, María Elena, Nueva Victoria, Pampa Blanca son usadas para producir yodo. Al igual que en el caso del nitrato y sulfato, el proceso - llevado a cabo las instalaciones de Pedro de Valdivia y Nueva Victoria - está bien establecido. Sin embargo, las variaciones en los contenidos de yodo y otros productos químicos del mineral tratado, además de otros parámetros operacionales, requieren un alto nivel de conocimientos específicos para manejar el proceso en forma eficiente. Las soluciones del lixiviado del caliche llevarán el yodo a la forma de yodato. Parte del yodato en la solución se reduce a yoduro usando dióxido de azufre, lo cual se produce al quemar el azufre. El yoduro resultante es combinado con el resto de la solución de yodato sin tratar para liberar el yodo elemental. Luego, el yodo sólido es refinado a través de un proceso de fundición y escamado o comprimido. SQM ha obtenido patentes en Chile y en los Estados Unidos por su proceso de compresión de yodo.

Figura 22: Esquema de Proceso del Yodo y sus derivados.

62

ANEXO 2: DATA 1

Se mostrará un resumen de la data debido a que es muy extenso. Solo se definirán los nodos y los arcos, faltan los sub-nodos que son utilizados para otras restricciones. data; set NODOS := Tren1 Barco1 ProdCam1 DesCam1 C1-000 C2-000 Ccop-000 … S6-000 Tren2 Barco2 ProdCam2 DesCam2 C1-001 C2-001 Ccop-001 … S6-001 Tren3 Barco3 ProdCam3 DesCam3 C1-002 C2-002 Ccop-002 … S6-002 Tren4 Barco4 ProdCam4 DesCam4 C1-003 C2-003 Ccop-003 … S6-003 Tren5 Barco5 ProdCam5 DesCam5 C1-004 C2-004 Ccop-004 … S6-004 Tren6 Barco6 ProdCam6 DesCam6 C1-005 C2-005 Ccop-005 … S6-005 Tren7 Barco7 ProdCam7 DesCam7 C1-006 C2-006 Ccop-006 … S6-006 Tren8 Barco8 ProdCam8 DesCam8 C1-007 C2-007 Ccop-007 … S6-007 Tren9 Barco9 ProdCam9 DesCam9 C1-008 C2-008 Ccop-008 … S6-008 Tren10 Barco10 ProdCam10 DesCam10 C1-009 C2-009 Ccop-009 … S6-009 Tren11 Barco11 ProdCam11 DesCam11 C1-010 C2-010 Ccop-010 … S6-010 ... Tren90 Barco90 ProdCam90 DesCam90 C1-090 C2-090 Ccop-090 C3-090 ; set ARCOS:= ("Tren1","C1-001") ("Tren1","C2-001") ("Tren1","Ccop-001") … ("Tren1","S6-001") ("Tren2","C1-002") ("Tren2","C2-002") ("Tren2","Ccop-002") … ("Tren2","S6-002") ("Tren3","C1-003") ("Tren3","C2-003") ("Tren3","Ccop-003") … ("Tren3","S6-003") ("Tren4","C1-004") ("Tren4","C2-004") ("Tren4","Ccop-004") … ("Tren4","S6-004") ("Tren5","C1-005") ("Tren5","C2-005") ("Tren5","Ccop-005") … ("Tren5","S6-005") ("Tren6","C1-006") ("Tren6","C2-006") ("Tren6","Ccop-006") … ("Tren6","S6-006") ("Tren7","C1-007") ("Tren7","C2-007") ("Tren7","Ccop-007") … ("Tren7","S6-007") ("Tren8","C1-008") ("Tren8","C2-008") ("Tren8","Ccop-008") … ("Tren8","S6-008") ("Tren9","C1-009") ("Tren9","C2-009") ("Tren9","Ccop-009") … ("Tren9","S6-009") ("Tren10","C1-010") ("Tren10","C2-010") ("Tren10","Ccop-010") … ("Tren10","S6-010") … ("Tren90","C1-090") ("Tren90","C2-090") ("Tren90","Ccop-090") … ("Tren90","S6-090") … ("C6-000","C1-001") ("C6-000","C2-001") ("C6-000","Ccop-001") … ("C6-000","S6-001") ("C6-001","C1-002") ("C6-001","C2-002") ("C6-001","Ccop-002") … ("C6-001","S6-002") ("C6-002","C1-003") ("C6-002","C2-003") ("C6-002","Ccop-003")… ("C6-002","S6-003") ("C6-003","C1-004") ("C6-003","C2-004") ("C6-003","Ccop-004")… ("C6-003","S6-004") ("C6-004","C1-005") ("C6-004","C2-005") ("C6-004","Ccop-005")… ("C6-004","S6-005") ("C6-005","C1-006") ("C6-005","C2-006") ("C6-005","Ccop-006")… ("C6-005","S6-006") ("C6-006","C1-007") ("C6-006","C2-007") ("C6-006","Ccop-007")… ("C6-006","S6-007") ("C6-007","C1-008") ("C6-007","C2-008") ("C6-007","Ccop-008")… ("C6-007","S6-008") ("C6-008","C1-009") ("C6-008","C2-009") ("C6-008","Ccop-009")… ("C6-008","S6-009") ("C6-009","C1-010") ("C6-009","C2-010") ("C6-009","Ccop-010")… ("C6-009","S6-010") … ("C6-090","C1-090") ("C6-090","C2-090") ("C6-090","Ccop-090") … ("C6-090","S6-090") … ("S6-000","C1-001") ("S6-000","C2-001") ("S6-000","Ccop-001")… ("S6-000","S6-001") ("S6-001","C1-002") ("S6-001","C2-002") ("S6-001","Ccop-002")… ("S6-001","S6-002") ("S6-002","C1-003") ("S6-002","C2-003") ("S6-002","Ccop-003")… ("S6-002","S6-003") ("S6-003","C1-004") ("S6-003","C2-004") ("S6-003","Ccop-004")… ("S6-003","S6-004") ("S6-004","C1-005") ("S6-004","C2-005") ("S6-004","Ccop-005")… ("S6-004","S6-005")

63

("S6-005","C1-006") ("S6-005","C2-006") ("S6-005","Ccop-006")… ("S6-005","S6-006") ("S6-006","C1-007") ("S6-006","C2-007") ("S6-006","Ccop-007")… ("S6-006","S6-007") ("S6-007","C1-008") ("S6-007","C2-008") ("S6-007","Ccop-008")… ("S6-007","S6-008") ("S6-008","C1-009") ("S6-008","C2-009") ("S6-008","Ccop-009")… ("S6-008","S6-009") ("S6-009","C1-010") ("S6-009","C2-010") ("S6-009","Ccop-010")… ("S6-009","S6-010") … ("S6-090","S1-090") ("S6-090","C2-090") ("S6-090","Ccop-090") … ("S6-090","S6-090") ; DATA 2 data; set PROD := "AQUASOL" "BORO-30AG" "BORO-32AG" "CARNALITA SECA" "GRANZA" ... set PRODNP := "AQUASOL" "BORO-30AG" "BORO-32AG" "CARNALITA SECA" ... set PRODP := "NPC" "NPC-M" "NPC-M-12-0-40" "NPC-T" "NPC-T+MAP" "NPC-TA" ... set PRODC:= ; set PRODNC:= "AQUASOL" "BORO-30AG" "BORO-32AG" "CARNALITA SECA" ... param supplycam (tr): "ProdCam1" "ProdCam2" "ProdCam3" ... "AQUASOL" 0 0 0 "BORO-30AG" 20 0 0 "BORO-32AG" 0 0 0 "CARNALITA SECA" 0 40 0 ... param supply (tr): "Tren1" "Tren2" "Tren3" ... "AQUASOL" 87 32 34 "BORO-30AG" 520 132.5 0 "BORO-32AG" 135 320 489 "CARNALITA SECA" 0 458.3 378 ... param demandcam (tr): "DesCam1" "DesCam2" "DesCam3" ... "AQUASOL" 0 0 0 "BORO-30AG" 0 20 60 "BORO-32AG" 0 0 0 "CARNALITA SECA" 0 20 0 ... param demand (tr): "Barco1" "Barco2" "Barco3" ... "AQUASOL" 0 183.4 124 "BORO-30AG" 0 0 0 "BORO-32AG" 0 209 693.4 "CARNALITA SECA" 0 0 0 ... param inven (tr): "C1-000" "C2-000" "Ccop-000" "AQUASOL" 0 0 0 "BORO-30AG" 0 175.006 0 "BORO-32AG" 0 0 0 "CARNALITA SECA" 0 0 0 ... param: cost capacity := "Tren1" "C1-001" 0.4 25000 "Tren1" "C2-001" 1.23 2000 "Tren1" "Ccop-001" 1.23 0 "Tren1" "C3-001" 1.23 63000 "Tren1" "C4-001" 1.23 63000 ….

64

ANEXO 3: Modelo set NODOS; set PROD; set TRE; set CA; set CCAP; set SA; set BAR; set SIL; set PRODNP; set PRODP; set PRODNC; set PRODC; set TRESIL; set INV; set PRODCAM; set DESCAM; set CANF; set ARCOS within (NODOS cross NODOS) ; set ARCOSS within (NODOS cross SIL) ; set ARCOSCAP within (NODOS cross NODOS) ; set ARCOSCCEM within (NODOS cross NODOS) ; set ARCOSSIL within (NODOS cross NODOS) ; param supply {NODOS,PROD} >= 0; param demand {NODOS,PROD} >= 0; param supplycam {NODOS,PROD} >= 0; param demandcam {NODOS,PROD} >= 0; param cost {ARCOS} >= 0; param capacity {ARCOS} >= 0; param inven {INV,PROD} >= 0; var FLUJO {(i,j) in ARCOS , PROD} >= 0, <= capacity[i,j] ; var X {(i,j) in ARCOSSIL , PROD} binary; subject to r2 {i in TRE, p in PROD }: sum {(i, j) in ARCOS } FLUJO [i,j,p] = supply [i,p]; subject to r22 {i in PRODCAM, p in PROD }: sum {(i, j) in ARCOS } FLUJO [i,j,p] = supplycam [i,p]; subject to r3 {j in BAR, p in PROD }: sum {(i, j) in ARCOS} FLUJO [i,j,p] = demand [j,p]; subject to r33 {j in DESCAM, p in PROD }: sum {(i, j) in ARCOS} FLUJO [i,j,p] = demandcam [j,p]; subject to r11 {j in CA, p in PROD}: sum {(i, j) in ARCOS } FLUJO [i,j,p] = sum {(j, i) in ARCOS } FLUJO [j,i,p] ; subject to rs2 {j in SIL, p in PROD }: sum {(i, j) in ARCOS } FLUJO [i,j,p] = sum {(j, i) in ARCOS } FLUJO [j,i,p]; subject to r4 {j in SIL}: sum {(i, j) in ARCOS, p in PRODNP }FLUJO [i,j,p] = 0 ; subject to r41 {(i, j) in ARCOSCCEM}: sum {p in PRODC }FLUJO [i,j,p] = 0 ; subject to r5 { i in INV, p in PROD } : sum {(i, j) in ARCOS } FLUJO [i,j,p] = inven [i,p] ; subject to r61 {j in CCAP, (j, m) in ARCOSCAP }: sum {(i, j) in ARCOS, p in PROD } FLUJO [i,j,p] <= capacity[j,m] ;

65

subject to rvarx {(i, j) in ARCOSSIL , p in PROD }: X [i,j,p] * 1000 >= FLUJO [i,j,p] ; subject to rvarx2 {(i, j) in ARCOSSIL, p in PROD }: X [i,j,p] <= FLUJO [i,j,p]; subject to rsunico2 {j in SA}: sum {(i, j) in ARCOS, p in PROD } X [i,j,p] <= 1; minimize Total_Cost: sum {(i,j) in ARCOS, p in PROD} cost[i,j] * FLUJO[i,j,p];

66

ANEXO 4: Resultados Estudio 1

Resultados 7 Primeros días Marzo 2008, arrojado por el programa de planificación. Tren1 C1-001 MOP-G 408.66

Tren1 C6-001 NPC 34,078

Tren1 C6-001 SSA 908,775

Tren2 C1-002 NPC-TA 19,552

Tren2 C6-002 MOP-G 408.67

Tren2 C6-002 NPC 155,828

Tren2 C6-002 NPC-M 35,332

Tren2 C6-002 NPP-MJ 608,586

Tren2 C6-002 SSA 530,553

Tren2 C6-002 USSP52 4.55

Tren2 C8-002 NPP-MJ 781,262

Tren3 C6-003 MOP-G 245,681

Tren3 C6-003 NPC-M 20

Tren3 C6-003 NPC-T 12,075

Tren3 C6-003 NPP-MJ 1045.43

Tren3 C6-003 SOP-S 202,115

Tren3 C6-003 SSA 52.87

Tren3 C6-003 SST 4

Tren3 C6-003 USSP52 12.35

Tren3 C8-003 NPC 290,083

Tren3 C8-003 NPP-LJ 15.65

Tren4 C1-004 NPK-GFE 33.2

Tren4 C6-004 NPC-M 4.6

Tren4 C6-004 NPC-T 1.6

Tren4 C6-004 SOP-S 2.5

Tren4 C6-004 SSI 742,383

Tren4 C6-004 SST 2.4

Tren5 C1-005 NPP-MJ 380,326

Tren5 C6-005 NPC-M 9

Tren5 C8-005 NPK-GFE 17.77

Tren5 C8-005 SSI 723,682

Tren6 C1-006 NPC-T+MAP 0.3

Tren6 C6-006 NPC 36.2

Tren6 C6-006 NPP-MJ 1200

Tren6 C6-006 SSI 446,805

Tren6 C8-006 SOP-S 353,563

Tren6 C8-006 SSI 424,329

Tren7 C1-007 SOP-S 28,556

Tren7 C2-007 MOP-S 0.88

Tren7 C8-007 SSI 193,298

C3-001 Barco1 SPO 1191

C4-001 Barco1 NPP-M 479,374

67

C4-001 Barco1 SPO 2521.31

C4-001 Barco1 SSI 34.94

C6-001 Barco1 SSI 33.51

S2-001 Barco1 NPP-LJ 957.88

C1-006 Barco6 MOP-G 408.66

C3-006 Barco6 NPC-M 131,068

C4-006 Barco6 MOP-G 4208.65

C5-006 Barco6 USSP52 160,671

C6-006 Barco6 USSP52 16.9

C6-006 Barco6 NPC-M 68,932

C12-007 Barco7 NPP-T 6.91

C1-007 Barco7 NPC 866,641

C4-007 Barco7 MOP-G 12142.1

C6-007 Barco7 NPC 131,076

C8-007 Barco7 NPC 2,283

S3-007 Barco7 NPP-M 29.95

S6-007 Barco7 SSA 111,332

C12-001 DesCam1 NPP-MJ 3.7

C10-001 DesCam1 NPP-MJ 0.75

C8-002 DesCam2 NPP-M 156.5

C11-003 DesCam3 SSI 85,649

C13-003 DesCam3 SSI 135,427

C1-004 DesCam4 NLK 52

C1-005 DesCam5 NLK 73.77

C1-007 DesCam7 NPC-TA 19,552

C6-004 DesCam4 NPC 95.03

C4-005 DesCam5 SOP-G 130.4

C4-005 DesCam5 SOP-G 130.4

C6-006 DesCam6 NPC-T 86

C6-007 DesCam7 NPC-T 169,067

C6-007 DesCam7 NPC-TA 0.031

ProdCam3 C8-003 SOP-G 11.4

ProdCam4 C2-004 SSA 16.55


ProdCam6 C5-006 SPO 1

ProdCam6 C7-006 SSA 20,171

ProdCam5 C10-005 USSP52 12,221


ProdCam5 C4-005 SSI+SSO 1

68

Resultado reales de planificación:

69

ANEXO 5: Fotos del Puerto de Tocopilla

- Volteadora de los carros del Tren:

- Silos:

- Correa hacia la cancha 1:

-

70

- Llenado de camiones desde el tren:

- Cancha 6B y 6 con el apilador de productos:

- Embarque productos a granel:

71

- Cancha 3:

- Mermas:

72

ANEXO 6: Fotografía Aérea

planificaciÓn del almacenamiento de los productos de … · 6.5 construcción del modelo de...

Documents