Universidad Nacional presentó modelo empresarial para selección de productos

Con una proyección al año 2040 la universidad realizó el Plan de Desarrollo e Infraestructura Vial para Manizales, que responde tanto a estándares legales como a aspectos de transporte limpio y accesibilidad.

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El modelo, que permitiría hallar la “mezcla óptima” para hacerlo con mayor rentabilidad, funciona bajo dos tipos de procedimiento: uno que aplica matemática convencional, relacionado con maximizar la utilidad, y otro que se efectúa mediante la teoría de restricciones.

El segundo procedimiento busca la misma maximización pero, en este caso, tiene en cuenta limitaciones de tres tipos. La primera de estas aborda las limitaciones de capacidad que pueden incluir mano de obra o herramientas, entre muchas otras variables.

Por otra parte, está la restricción de la proveeduría de insumos, referida a la materia prima, y en tercer término, las restricciones de mercado, ya que ningún producto es infinito y existe un número determinado de unidades de cada uno, que el comercio puede absorber.

Con base en estas tres restricciones (las cuales pueden desplegar múltiples variables) y la función objetivo, que generalmente es maximizar la utilidad, se aplica un procedimiento matemático que arroja la solución sobre qué cantidad de cada producto debe ser la venta de la empresa para optimizar sus ganancias.

De ahí que la “mezcla óptima” responda a la necesidad de una empresa de priorizar en qué productos, servicios o áreas de negocio se va a enfocar de manera que produzca la mayor rentabilidad, especialmente cuando la organización tiene mucha demanda y no posee la capacidad suficiente para atenderla.

“Los resultados han sido excelentes, actualmente el modelo se está implementado en una empresa industrial y en una de servicios, y ha servido para orientar su toma de decisiones con respecto al incremento de su capacidad, a los productos que van a ofrecer en el mercado, sobre realizar o no negocios con algunos clientes, o para saber si deberían tener o no acciones en el mercado, entre otras decisiones que implican un mejor posicionamiento y aprovechan al máximo la capacidad instalada”, afirmó el investigador Jaime Antero Arango Marín, del Departamento de Ingeniería Industrial, quien realizó el sistema.

Al adaptar el modelo a las condiciones propias de cada industria e incluirle todas las variables que estas puedan abarcar, su aplicación real llega a extenderse a dimensiones tan grandes, como ocurrió en uno de los casos trabajados, en el cual se consideraron hasta 25 mil variables, lo que implicó millones de operaciones efectuadas por el modelo.

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