Ejemplos de casos prácticos aplicación

Dado que los campos de aplicación de nuestros productos y servicios son muy numerosos y diversos, presentamos dos ejemplos prácticos en los que ESCISSION puede ofrecer una solución optimizada a cada problema expuesto

CASO PRÁCTICO 1

Cómo se desarrollará la pandemia del Covid-19​

Estas técnicas de prognosis también se pueden utilizar para estudiar cómo se desarrollará una pandemia como el Covid-19 y, de esta manera, tener la posibilidad de adelantarnos a los acontecimientos. Conseguimos actuar para reducir el número de contagios e intentar que el número de fallecidos sea el menor.

Los gestores tienen que decir cómo actuar ante una pandemia y una de nuestras mayores preocupaciones es como se analizan los datos mostrando el número de fallecidos totales y los contagiados confirmados, calculando con esos dos valores las tasas de fallecimiento.

Este cálculo da lugar a tasas mucho más elevadas de las reales y generan mayor alarma social. Los datos más fiables a los que se tienen acceso son los contagiados y el número de fallecimientos cedidos por los diferentes gobiernos. Y, en el caso de EEUU y España, de pacientes hospitalizados y en cuidados intensivos. Con esos datos podríamos ayudar a responder preguntas del tipo: ¿Cómo se está expandiendo el virus por el mundo? ¿Cómo lo está haciendo por España y sus Comunidades Autónomas? ¿Se podrían coordinar los servicios de salud para intentar reducir el número de fallecimientos aprovechando los recursos?

Para reducir la incertidumbre hacer este análisis se barajaron diferentes modelos y llegamos a la conclusión de que la expansión del Covid-19 se rige por la ecuación de Verhulst (función logística) desarrollada en 1838. Este modelo nos permitiría anticiparnos y actuar de manera conjunta haciendo uso de los recursos disponibles en las diferentes comunidades autónomas.

CASO PRÁCTICO 2

Gestión óptima de un sistema de embalses para producción de energía hidroeléctrica

Casos prácticos - Gestión óptima de un sistema de embalses para producción hidroeléctrica

Un ejemplo de aplicación de estas técnicas es la gestión óptima de un conjunto de embalses en serie y/o en paralelo para maximizar el valor de la energía hidroeléctrica producida, considerando ciertas restricciones de operación.

Los gestores no conocen con precisión las aportaciones de los ríos que desaguan en los embalses, las demandas consuntivas exactas que habrá que satisfacer o el precio de venta de la energía, que varía constantemente. En este contexto de incertidumbre, se trata de dar respuesta a la siguiente pregunta: ¿cuándo deben funcionar las turbinas para maximizar el beneficio esperado y que además se cumplan las restricciones de uso, con un riesgo de incumplimiento dado?

La incertidumbre de los parámetros que afectan al problema (el clima, los procesos hidrológicos, los consumos asociados a otros agentes, el precio del kWh, etc.) transforman lo que sería un problema de programación matemática relativamente simple en un problema de optimización estocástica, que requiere unas técnicas de resolución mucho más complejas.

CASO PRÁCTICO 3

Planificación de almacenes logísticos y gestión óptima del transporte de mercancías

Otro ejemplo práctico es la planificación de construcción de almacenes logísticos y la gestión óptima del transporte de mercancías. Una empresa logística se plantea la construcción de cierto número de centros de almacenamiento y distribución de productos en una serie de ubicaciones posibles, con el fin de satisfacer las demandas de sus clientes de la forma más económica posible.

Los gestores tienen que decidir la opción más ventajosa sin conocer las demandas actuales y mucho menos futuras de sus clientes, y tienen que tomar una solución de compromiso que minimice los costes de inversión y transporte cumpliendo con unos criterios de garantía de suministro, definiendo no sólo la ubicación de los posibles almacenes sino también su capacidad y las rutas más eficientes de distribución de productos. En este contexto de incertidumbre, se trata de dar respuesta a la siguiente pregunta: ¿en qué ubicaciones y con qué capacidad deben diseñarse los nuevos centros logísticos, y qué rutas deben seguir las mercancías a los clientes, para satisfacer las demandas al menor precio y con unos niveles de servicios mínimos?

Una vez más, la incertidumbre de las demandas afecta significativamente a la solución del problema, que pasa de ser una aplicación de programación matemática relativamente simple a un caso de optimización estocástica, que requiere técnicas de resolución específicas.

Casos prácticos - Planificación de almacenes logísticos y gestión óptima del transporte de mercancías

Contacte con nosotros