Utilización de métodos cuantitativos para el análisis de problemas de localización en logística inversa

La Logistica Inversa es uno de los aspectos de la logistica que mas interes esta provocando en los profesionales e investigadores en las ultimas decadas. Desde hace mas de treinta anos, las cadenas logisticas vienen siendo ajustadas diligentemente desde la materia prima hasta los clientes finales. Bajo diferentes enfoques, los gestores de las cadenas logisticas han venido pensando tipicamente “hacia adelante” centrandose en el movimiento de productos aguas abajo. Actualmente se acepta que la logistica inversa es una competencia clave en las cadenas logisticas modernas y, como tal, debe de ser gestionada de forma adecuada. La logistica inversa hace referencia a todos los flujos de materiales en sentido inverso en la cadena logistica. De todos estos flujos, esta tesis se centra en la recuperacion de productos al final de su vida util. En este sentido en los ultimos anos han aparecido en Espana (y en el resto de paises) numerosos sistemas integrados de gestion (S.I.G.) que se ocupan de gestionar dicha recuperacion. Aunque ha surgido este tipo de sistemas de logistica inversa para numerosos sectores o productos, hay que senalar que existen casos en los que la red inversa no esta gestionada por un S.I. G. , como por ejemplo ocurre con los cartuchos de tinta o toner de las impresoras y con la ropa usada. Uno de los problemas de diseno que aparecen en la gestion de las cadenas de suministro es la localizacion de las instalaciones clave de dicha cadena (plantas de produccion, almacenes, etc.) En el area de la logistica inversa este problema de diseno (muy comun en las redes de recuperacion de residuos gestionadas por un S.I.G.) se traduce en las decisiones acerca de la localizacion de los diferentes centros de recogida, centros de transferencia y plantas de tratamiento. Como en otros ambitos de la ingenieria de organizacion existen modelos matematicos que intentan facilitar la toma de decisiones a ese respecto, siendo en general modelos estaticos y deterministas. Es habitual que la cantidad de residuos generados y recuperados en distintos sectores vaya variando a lo largo del tiempo, como ha ocurrido y esta ocurriendo en estos anos. Este hecho se debe, entre otros factores, a que la concienciacion de los habitantes o la habilidad para recuperar esta aumentando. Si a esta circunstancia se anaden fenomenos migratorios o campanas de informacion promovidas por las administraciones, el caracter dinamico de estos tipos de problemas dificulta su enfoque cuantitativo. En este entorno es muy dificil estimar con precision la evolucion de los valores de todos los datos y parametros de los modelos correspondientes. Este es el caso por ejemplo de la evolucion de los costes de los combustibles o de la cantidad de residuo generado y recuperado a lo largo de los anos. Esta tesis trata sobre la utilizacion de metodos cuantitativos, en concreto tecnicas metaheuristicas, para analizar los problemas de localizacion en logistica inversa en general y en particular, dos problemas propuestos por el autor. Se propone una metodologia basada en la utilizacion de tecnicas metaheuristicas, en la estructura de la solucion del metaheuristico (compuesta por una matriz) y en una herramienta de resolucion compuesta por un metaheuristico, un modelador y un solver que resuelva de forma rapida modelos lineales continuos. De las tecnicas metaheuristicas existentes en la literatura se han seleccionado dos para probar la validez del enfoque propuesto: algoritmos geneticos y busqueda dispersa. Como casos de aplicacion, se han identificado dos problemas de localizaci on especialmente interesantes: el problema de localizacion de instalaciones de recuperacion del residuo ligero de fragmentacion de los vehiculos fuera de uso (con caracter dinamico) y el problema de localizacion de la planta de tratamiento y centros de transferencia en una region determinada (con caracter dinamico y estocastico). Ambos problemas son presentados junto a los modelos correspondientes: MPMCFLP (Multiple Period Multiple Capacitated Facility Location Problem) y STPNTCLP (Single Treatment Plant and Necessary Transfer Centers Location Problem). La metodologia y las adaptaciones de las tecnicas metaheuristicas propuestas se plasman en el desarrollo de una herramienta informatica. Esta herramienta ha sido desarrollada mediante tres capas independientes: una aplicacion desarrollada en Visual Basic 6.0 donde se configura y se ejecuta la tecnica metaheuristica, AIMMS 3.7 como modelador y el solver CPLEX. Los resultados obtenidos para distintas instancias del problema SPNTCLP sugieren la validez de este enfoque, sobre todo si la tecnica metaheuristica utilizada es la busqueda dispersa. Abstract Reverse Logistics is a field within Logistics that has drawn ever more attention both from practitioners and from researchers over the last decades. For more than thirty years, logistics chains have been properly tuned regarding everything from the raw materials to the end users. With different approaches, logistic chain managers have typically been concerned with ‘forwardness’, focusing on the product downstream flow. Currently, Reverse Logistics is regarded as a key competency for modern logistic chains and, consequently, should be properly managed. Reverse Logistics refers to every backward flow of materials within the logistic chain. Among all these flows, this dissertation focuses in the recovery of products at the end of life. Over the last years, there many Integrated Management Systems (IMS) have been created, which control those recovery processes. Although a great number of reverse logistic system have arisen for some industries and products, it is noteworthy the fact that there still exist situations where the reverse logistic network is not managed by means of a IMS, as is the case for ink or toner printer cartridges or used clothes. One of the problems involved in managing supply chains is locating key facilities for that chain (production plants, warehouses, etc.)Within the area of reverse logistics, this design problem (very common for recovery networks managed with a IMS) entails deciding where locate the necessary recovery, transference centers and the treatment plants. As in other Industrial Engineering fields, there exist mathematical models whose aimm is to facilitate these decision making processes, being for the most part static and deterministic models. Generated and recovered waste quantities frequently vary over time, as has been the case over the last years. This is due, among other factors, to the evergrowing awareness of inhabitants and the ever more vast knowledge for recovering waste. Adding to those facts migratory movements or information campaings promoted by public institutions, the dynamic nature of this problems hinders its quantitative approach. Within this environment it is very difficult to accuralety forecast the values for every data and parameters for the corresponding models. This is the case, for example, of the evolution of fuel costs or the quantity of generated and recovered waste over the years. This dissertation deals with the use of quantitative methods (more specifically, metaheuristic techniques) for analysing locating problems in reverse logistics, in general, and two problems proposed by the author, in particular. A methodology is proposed, being based on the utilisation of metaheuristic techniques, the solutions structure for the metaheuristc (composed of arrays) and a solving tool which comprises a metaheuristic, a modeller and a solver to quickly solve continuous linnear models. Among the metaheuristic techniques that can be found in the literature, two of them have been chosen to test the validity of the proposed approach: the genetic algorithms and the scatter search. As a case study, two especially interesting problems have been identified. First, the problem consisting in locating plants for recoverying light fragmented waste from end of life vehicles (dynamic nature); and, second, the problem consisting in locating a single treatment plant and the necessary transfer centers for recoverying the waste from a particular region (dynamic and stochastic nature). Both problems are estated altoghether with their corresponding models:MPMCFLP (Multiple Period Multiple Capacitated Facility Location Problem) and SPNTCLP (Single Treatment Plant and Necessary Transfer Centers Location Problem). The metodology and the proposed metaheuristic techniques with their particular adaptations have been implemented in a software tool. This tool has been developed in three independent layers: a Visual Basic application to configure and run the metaheuristic technique, AIMMS as a modeler and the CPLEX solver. The results for different instances of the SPNTCLP problem suggest the validity of this approach, mainly for the case of the scatter search.