COLDSTART: ASIGNACIÓN DE FLOTAS DE LA AEROLINEA DELTA

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "COLDSTART: ASIGNACIÓN DE FLOTAS DE LA AEROLINEA DELTA"

Transcripción

1 AUTORES: Radhika Subramanian COLDSTART: ASIGNACIÓN DE FLOTAS DE LA AEROLINEA DELTA Delta Air Lines, Inc Delta Boulevard Richard P. Scheff, Jr. Delta Air Lines, Inc. John D. Quillinan Delta Air Lines, Inc. D. Steve Wiper Delta Air Lines, Inc. Roy E. Marsten Georgia Institute of Technology Atlanta, Georgia TRADUCCIÓN LIBRE: Lourdes Ximena Arcila Moncaleano Claudia Constanza Suárez Diana Marcela Maje Meneses La aerolínea Delta realiza alrededor de 2500 vuelos internos cada día, usando cerca de 450 aeronaves de 10 flotas diferentes. El problema de asignación de flotas es hacer pares con la tripulación de vuelo para que los asientos se llenen con pasajeros que pagan. Recientes avances en programación de algoritmos matemáticos y hardware de computadores hacen posible solucionar y optimizar los problemas de este ámbito por primera vez. Delta es la primera aerolínea que ha solucionado uno de las mas grandes y difíciles problemas en esta industria. Con el uso del modelo Coldstart, la aerolínea Delta espera con este ahorrar mas de $300 millones en los próximos tres años. La aerolínea Delta realiza 2500 salidas de vuelos internos cada día, esto incluye vuelos a Canadá y México pero excluye otras rutas internacionales. Delta posee cerca de 450 aeronaves para realizar estos vuelos. Las aeronaves son divididas por tipos de aeronaves en flotas o grupos, de los cuales Delta tiene 10. El complejo modelo que las aeronaves utilizan a lo largo del sistema de rutas de vuelos es llamado el horario. El horario es clave para una aerolínea. Se dice que un asiento en una aerolínea es comodidad perecedera En el mundo. Cada ves que una aerolínea queda con un asiento vacío, la oportunidad de ingresos se pierde por siempre. Por esto el Horario debe ser diseñado para capturar tantos asientos como sea posible, maximizando los ingresos con los menores costos directos operacionales posibles. Una aerolínea combina lo peor de ambos mundos. El capital de calidad intensivo de un medio manufacturero es combinado con el medio de bajas utilidades de las ventas al detal. Aerolíneas son capital, combustible y trabajo intensivo. La supervivencia y el éxito dependen de la habilidad de la operación de vuelos a lo largo del horario tan eficientemente como sea posible. la curva de ganancias y perdidas en los negocios de aerolíneas han sido históricamente se han ubicado en la cima y en lo mas bajo de la economía general. En este medio dinámico, donde las utilidades han sido históricamente bajas y los costos históricamente altos, como bien una aerolínea planea e implementa este horario puede determinar un muy buen futuro. Un pequeño ajuste en el horario puede significar millones de dólares en perdidas. En horarios planeados, los mejoramientos continuos no son un lujo, estos son requerimientos. Tanto el tamaño de las flotas como el numero de aeronaves de diferentes tipos tienen un impacto exponencial en los horarios programados. flotas de diferentes tipos de aeronaves preparan la flota Delta total. Nosotros usamos la frase floteando el horario para expresar la asignación a un particular de una flota a una nave y a un mercado en particular. El proyecto Coldstart direccionó el problema del floteando el horario. El trueque básico es que si una aerolínea usa aviones muy pequeños, estos dejaran pasajeros potenciales atrás, mientras que si estos usan aviones grandes, estos sufrirán grandes gastos del avión grande por transportar asientos vacíos. El objetivo es tener el avión indicado en el lugar indicado y en el momento indicado, pero la cantidad de limitaciones sobre la manera en que los aviones puedan en realidad hace esto difícil de lograr. El modelo de Coldstart es un programa lineal es un entero mezclado a gran escala que asigna tipos de flotas de segmentos de vuelos minimizando la combinación de operación y pasajeros derramar costos, sujetos a la variedad de limitaciones operacionales, el mas importante de estos es el numero de aeronaves disponibles en cada flota. El modelo se reparte en un solo día, el cual forma parte del ciclo repetitivo del horario. En practica estas son excepciones en el horario diario, particularmente en los fines de semana. En el presente, quienes hacen los horarios manejan estas excepciones manualmente. Nosotros estamos actualmente construyendo una extensión del modelo Coldstart para manejar las excepciones. Nuestro modelo asignado al tipo de flotas, no al números individuales de aeronaves en espera, para los segmentos de vuelos. Aeronaves reales están en ruta, después de que el modelo fue solucionado para asegurar que la solución es operacional. porque de la naturaleza del núcleo operación y gran tamaño de flotas, esto siempre es posible para obtener una rotación factible desde el asignamiento recomendado por el modelo. El nombre Coldstart fue inspirado por la primera herramienta de planeación de horarios, conocida informalmente como Warmstart, que fue usada por la aerolínea Delta. Warmstart tomo un horario de flota que había sido producida por el planeador y trato de incrementar el uso local de canjes heurísticas. Sin embargo este no podría moverse a demasiado lejos a gran velocidad desde el punto de partida, y de esto salió los horarios con mayor cargo aumentando con una buena

2 asignación manual. La desventaja mas seria del sistema de warmstart fue que estos mejoramientos fueron locales con un horario de poco ingreso podría resultar en un pobre egreso. Coldstart, empezó un modelo de optimización, este no requiere un flotamiento inicial. Hasta hace poco, la asignación de flotas optimizadas para una aerolínea tan grande como delta no habría sido posible. Hoy, sin embargo el mejoramiento en programación de algoritmos matemáticos y hardware de computadores hace posible el resolver los problemas de optimización de este ámbito por primera vez. Delta es la primera aerolínea en tomar ventaja de esta oportunidad. Modelando la asignación de flotas La estructura matemática fundamental sobre el cual el modelo de asignación de las flotas es construido en la red de espacio-tiempo. Esta red tiene una línea de tiempo para cada flota de aeronaves en cada ciudad. Esta línea de tiempo es circular y representa un periodo de repetición de 24 horas. A lo largo de la línea de tiempo, por ejemplo, la una para el 757 en Boston, un nudo representa cada punto en tiempo sin que el menor evento ocurra. Un evento es la llegada o salida de un vuelo. Segmentos de la línea de tiempo que conectan esos nodos son referidos como arcos de tierra. Un segmento de vuelos es un simple salto, es un despegue y un aterrizaje. Un segmento de vuelo es representado en la red por una parte de arcos en el cielo, una por cada flota que podría ser asignada por el segmento del vuelo. Por ejemplo, asignando al 757 en el segmento del vuelo que sale a Atlanta a las 6:21 AM y llega a Boston a las 8:45 AM es representado por un arco en el cielo empezando el nodo sobre la línea de tiempo a las 6:21 AM (757, ATL)y finalizando el nodo a las 8.45 AM sobre la línea de tiempo de (757 BOS). figura 1: la red de línea de tiempo para una aerolínea simple con solo una flota (767) que sirve solo a dos ciudades, Atlanta (ATL) y San Juan (SJU). Cada llegada y salida es registrada con un tiempo (24 horas). Por lo tanto la línea de tiempo que dan a una flota en diferentes ciudades son conectadas por arcos en el cielo; sin embargo, la línea de tiempo para las diferentes flotas no son conectadas. La figura 1 muestra una ilustración simple de cómo la línea de tiempo para la flota hacia Atlanta (767,ATL) y San Juan (767, SJU) son conectadas. Estas líneas de tiempo (flotas, ciudad) nos permiten expresar conservación de correr las ecuaciones para las aeronaves. Para cada arco en el cielo nosotros designamos una variable binaria que toma el valor de uno si esta flota es asignada y de lo contrario cero para los segmento no asignados. Para cada arco en la tierra, nosotros definimos una variable de enteros que cuenta el numero de aviones de cada tipo sobre la tierra o la ciudad durante ciertos intervalos de tiempo. En cada nodo, esta es una ecuación de conservación. Por ejemplo, para el nodo de la línea de tiempo de las 6:21(757 ATL)la ecuación dice: (el numero de 757 sobre el terreno de ATL justo antes de las 6:21 AM ) (el numero de 757 que llegan a ATL a las 6:21 AM) = (el numero de 757 sobre el terreno de ATL justo después de las 6:21 AM). La ecuación es presentada en detalle en la apéndice. Para el desarrollo de un modelo similar, ver Berge y Hopperstad (1993) y Hane et al.(1993). Las ecuaciones de conservación fabrican el tamaño limitado del modelo. Esta es una limitación para cada flota en cada nodo, donde cada vuelo resulta en dos nodos. Hence, si estos son 10 flotas y 2500 vuelos por día, y si cada flota puede volar cada segmento (el cual si no es verdadero debido a las limitaciones operacionales), y si todos los tiempos de salida y de llegada asignados a las flotas y a las ciudades son únicas ( tampoco es verdadero), entonces nosotros podríamos tener 2500 * 2 * 10 = ecuaciones de conservación. El numero actual de modelos que diariamente maneja Delta es cercano a en el modelo Coldstart, nota cuando un avión va llegando a la ciudad puede tener una salida tarde. Esta formulación es muy poderosa y realista que la del modelo de asignación de flotas de Abara, cada vuelta factible y cada combinación de aeronaves representa una decisión variable. Limitar el tamaño de su modelo, cada llegada podría ser al mismo tiempo con mas de las próximas cinco salidas. La formulación de Abara es el limite mas lejano y este no permite el uso de del modelo para ser extendida otra aplicación de programación relacionada como plantación de flotas y desarrollo de rutas. Esta habilidad de igualar la llegada con ninguna salida tarde es muy importante en los núcleos, donde estos pueden ser tantos y complejas como 65 llegada y 65 salidas. ( un complejo es un conjunto de llegadas y salidas que conectan a cada otro, es una factibilidad típica del núcleo de operación).

3 Para cada segmento de vuelos es representada por mas de 10 variables binarias designadas a cada segmento de 10 diferentes flotas. Estas asignaciones son mutuamente exclusivas, entonces esta es una elección múltiple de asignaciones que dice que la suma de las variables cero / uno deben ser exactamente una. Este es un tipo de limitaciones para cada uno de los 2500 segmentos de vuelo. Estas limitaciones son expresadas como ordenes especiales, tipo 3. (Druckerman, Silverman y Viaropulos 1991) los cuales redujeron considerablemente el tiempo para la solución del programa mezcla integral. Ciertos pares de segmentos de vuelos debe ser asignados a la misma flota que provee una parada a través del servicio. Por ejemplo, el avión que vuela a la 1:41 PM, vuela desde Atlanta hasta Boston, llegando alas 4:10 PM, debe también volar a las 5:25 PM desde Boston hasta Montreal. Así mismo estos dos segmentos deben ser asignados a la misma flota. Esto es fácilmente de modelar por una ecuación de la forma X1 X2 = 0 para cada flota. Este típico modelo envuelve diariamente cerca de 250 conexiones requeridas, incrementando cerca de 1500 limitaciones. El numero de aviones en cada flota, el cual es un recurso escaso en los problemas de limitaciones, es obviamente limitado. Los asientos en una aerolínea es la comodidad mas perecedera en el mundo. Capturar esto en un modelo, puede construir un tope para cada flota. El tope para los 757 incluye cada 757 que esta en el aire a media noche hora de Atlanta y también cuenta el 757 en tierra a media noche hora de Atlanta. Para prevenir la obtención de la solución no factible, nosotros seguimos el modelo de uso de aviones extras, pero esto significa un mayor costo. Para esto es preferible obtener una infactibilidad que puede ser duro de diagnosticar. Las aeronaves necesitan mantenimiento en intervalos de periodos. Cortos mantenimientos pueden ser hechos mientras los aviones están en tierra durante el día, un mantenimiento mas largo puede ser ejecutado durante la noche. En parte, la implementación del modelo Coldtart es una lista de mantenimientos requeridos en la noche. Por ejemplo, un 757 debe tener un mantenimiento de 12 horas cada noche. Para cada requerimiento hay una lista de bases de mantenimiento donde el chequeo puede ser hecho. El modelo debe entonces asegurar que un 757 con esas bases de mantenimiento esta disponible por 12 horas. Para este modelo, nosotros introducimos una nueva parte de arcos de mantenimiento. Un arco de mantenimiento representa una oportunidad de mantenimiento. Este empieza en el nodo de llegada en la noche en la ciudad de mantenimiento y termina en el nodo de salida de la mañana 12 horas después (para un chequeo de 12 horas). Estas son muchas oportunidades para cada requerimiento, quizás en muchas ciudades alternativas. Esto es entonces una limitación de múltiple elección sobre las oportunidades que corresponden a cada requerimiento. un modelo típico tiene cerca de 30 requerimientos de mantenimiento. Un modelo de extensión importante para un mayor requerimiento de mantenimiento es que el modelo puede seleccionar la mejor ciudad en la cual se ejecute este tipo de mantenimiento. Esta característica es muy útil en el análisis de la programación y en el modo de planeación. Las flotas individuales son agrupadas dentro de pilotos agregados que pueden ser volados por el mismo piloto, por ejemplo, las flotas de Boeing 757, y pueden todas ser voladas por el mismo piloto. Para cada piloto agregado existe un limite en el numero de horas de vuelo por día que pueden ser asignados para cada grupo de pilotos. Cada asignación variable debe aparecer en las horas de vuelo limitadas para cada piloto agregado al que este corresponde, con un coeficiente igual al numero de horas de cada segmento. Estas limitaciones, tienen el efecto del acoplamiento de la flotas juntas. Estas son otras consideraciones de la tripulación relacionada que debe ser construida dentro del modelo. Así como los aviones necesitan mantenimiento, los pilotos necesitan descanso. Una asignación de flotas es bueno desde el punto de vista de la programación de las aeronaves, pero es muy mala desde el punto de vista de la programación de la tripulación. Por ejemplo, se supone que solo hay un vuelo 757 fuera de un Bois cada día y no hay vuelos por medio de otra flota con el mismo piloto agregado. Si este vuelo llega a las 11:00 PM y sale a las 7:00 AM y si llegando la tripulación debe descansar por lo menos 10 horas y media, esta tripulación tendrá que permanecer en Boise hasta las 7:00 AM del siguiente día después de 32 horas de su llegada, esto es muy costoso con respecto a al costo de tripulación. Lo que esto significa para la asignación de flotas es que no es bueno tener pocos vuelos por un piloto agregado dentro de cada ciudad, o equivalentemente tener demasiados pilotos agregados diferentes sirviendo en una ciudad. En particular, las llegadas tardes deben coincidir con las salidas a medio día para que la tripulación pueda salir de la ciudad pronto después de su descanso. Para este modelo, nosotros adicionamos limitaciones que resulta en una multa de función objetiva si el numero de salidas a medio día por un piloto agregado es menor que el numero de llegadas en la noche por el mismo piloto agregado. Nosotros también tratamos de encontrar las oportunidades de las 10:30 (10 horas y media que son los requerimientos legales de descanso de la tripulación), una oportunidad de 10:30 es juntando la llegada tarde en la noche de algún piloto agregado y una salida por el mismo piloto al menos 10 horas y 30 mas tarde, de lo cual este seria un avión menos en tierra para la mayoría de los periodos de 10 horas y media. Nosotros encontramos esa oportunidad legal de descanso de la tripulación para construir líneas de tiempo de tripulación (Johnson 1992) para flotas agregadas a ciertas ciudades congestionadas. Una tripulación que va llegando a el aeropuerto puede salir desde un Coterminal después de una Infracción Legal. Por ejemplo, la guardia John F. Kennedy y aeropuertos Newark forman el área Coterminal de Nueva York Las limitaciones de la tripulación negocian con el Coterminal de una serie de ciudades. Las restricciones operacionales están codificadas en el ingreso de datos por Coldstart. Algunos tipos de naves aéreas son limitadas operacionalmente de servicio específico en segmentos o etapas de vuelos en el horario delta. Estas restricciones son debido a limitaciones de funcionamiento de las naves aéreas tanto para despegues como aterrizajes, el peso limita en aeropuertos específicos o en la capacidad de alcance de la nave. La capacidad de alcance de la nave está determinado por

4 su capacidad de combustible, las altitudes de los aeropuertos son útiles junto con la distancia entre 2 aeropuertos. No todas las naves están equipadas con equipo de navegación sobre el agua, balsas salvavidas y cosas así. El requerimiento de los segmentos como equipo debe ser cubierto por un tipo de flota específico con este equipo. Otras restricciones codificarán en las bases de datos incluyendo restricciones del aeropuerto como etapa 3 restricciones de ruido y en general llegadas y salidas. Las naves son certificadas por encontrarse con varios estándares de ruido como en la etapa 2 o 3 en concordancia con las reglas de aviación federal y estándares de la organización de aviación civil interna. Los certificados de los estándares de ruido son complejos, estos incluyen un esquema de evaluación de 3 puntos (incluye niveles de ruido medidos en el despegue, vuelo y aproximación) computación de un efectivo nivel de ruido percibido y los límites de ruido basados en el peso máximo del despegue. Una nave certificada en etapa 3 es generalmente más tranquila que una nave aérea certificada en etapa 2 del mismo peso. Los aeropuertos como Seattle Washington y San Francisco restringen salidas y llegadas entre 11:00 de la noche y las 6:00 de la mañana para naves aéreas que se encuentran en los requerimientos de etapa 3 de ruido. El Condado Orange, California y Washington DCs aeropuerto Nal, son aeropuertos que permiten solo ciertos tipos de naves aéreas. El Condado Orange, California permite solo ciertos tipos de naves entre los cuales se incluyen y 557 para llegar o partir durante las operaciones del aeropuerto Nacional Washington DC s permite solo 75% salidas y MD88 llegadas entre 10:00 de la noche y 6:49 en la mañana. Mientras algunas restricciones de ruido son tenidas en cuenta por la base de datos y las restricciones de ruido que son impuestas como un porcentaje de aterrizajes y despegues que pueden estar en la etapa 2 las naves son modeladas por unas limitaciones entremezcladas. En San Diego, California por ejemplo casi el 25% de las salidas o despegues puede estar en las naves de etapa o nivel 2. Una dificultad muy seria de modelo que nosotros encontramos debe ser con el tiempo de llegada de cada vuelo usando el tiempo de la labor para balancear el flujo de la nave es descargue un avión que llegue a las 10:50 am, por ejemplo puede tener alguna salida más tarde. Esto implica que por el tiempo de llegada no podemos decir el tiempo cuando el avión aterrizó sobre la pista, o incluso el tiempo en que él se detiene en la puerta, lo que realmente queremos decir es el tiempo cuando está listo para salir otra vez. El espacio de tiempo de trabajo debe ser construido con tiempos reales más que con el horario de llegada. El tiempo que una nave toma para estar listo para el próximo despegue depende de sí este continúa con el mismo número de vuelo o si es cambiado. Para un vuelo continuo asumimos que la nave necesita menos tiempo para estar listo para el próximo vuelo. La diferencia en estos casos es solo cerca de 10 minutos, pero desde el horario es tan estrecha esta diferencia que tiene un gran impacto sobre el total del embarque. Los aviadores en su discreción algunas veces permitirán una nave, lista Salir por debajo de este tiempo si esto le representa una buena conexión de tiempo adicional en el horario permitirá conexiones por altas utilidades este es una característica muy importante del modelo nosotros hemos diseñado esto por adición de arcos de vuelo para conexiones faltantes con un costo proporcional al tiempo reducido del tiempo normal. Las variables correspondientes a estos arcos van en el límite cubierto por una etapa de vuelo. Otro problema relacionado que afecta el tiempo de llegada por unos pocos minutos es el hecho que flotas diferentes vuelen a diferentes velocidades. Nosotros hemos agrupado las flotas en clases de velocidades (diferente del agrupamiento de pilotos). El tiempo de vuelo es más complejo que solo la distancia dividida por la velocidad. Por ejemplo esto depende de la dirección, la estación y el tipo de flota. Otro factor que afecta el tiempo de la llegada es el tiempo del taxi, el cual varía por el tipo de flota y aeropuerto. Para estructurar estos efectos, construimos los arcos del cielo diferentes entre sí dependiendo de la velocidad nominal de la nave y haciendo pequeños ajustes al horario de llegada y partida para evitar infracción en llegadas y partidas de los bancos complejos en el centro de las ciudades. El modelo generador retoma los vuelos para evitar conexiones no factibles y hacer factibles correcciones basadas en varias velocidades de naves. Por lo tanto el resultado asignado es factible desde un punto de vista operacional. LA FUNCIÓN OBJETIVO F.O. Hemos usado 3 funciones objetivo en Coldstart así mismo otras. El objetivo primario ha sido minimización de costos. En el objetivo de minimización de costos; lo más importante es minimizar la suma del costo de operaciones, costo de sobrecupo y algunas multas aplicables. El costo de operación por flota es extraído de la cuenta del libro mayor por cada uno. El costo de

5 operación consiste en muchos componentes que pueden variar por tipo de flota e incluye costo de tripulación (piloto y asistente de vuelo y asistente de vuelo) costo de combustible, horarios de aterrizaje y mantenimiento de carga. Costo De sobrecupo es estimado y depende sobretodo de la demanda por una etapa, la capacidad de la nave aérea, tasa de recaptación y el ingreso de la pérdida de pasajeros. Porque problemas en el modelo no son fuertes y rápidos pero sí mas suaves, nosotros incorporamos una serie de bonos y multas en la función objetivo para ayudar a buscar soluciones operacionalmente factibles. Por ejemplo: existe una multa para vuelos con una flota ancha en una ciudad que no es servida actualmente por cuerpos abiertos y existen bonos para vuelos con flotas en una ciudad con una tripulación base para su piloto agregado. Sobrecupo es el número de pasajeros que no son llevados porque la capacidad de la nave es insuficiente, esto es una pérdida por la ilimitada demanda debido a la insuficiente capacidad de la nave en una etapa o tramo (Swam 1983, 1992 A 1922 B). Sobrecupo es causado por la truncación de la demanda más alta de la capacidad de la nave. La figura muestra una demanda de pasajeros distribuida normalmente esto quiere decir de 125 pasajeros y una desviación estándar de 45. El área bajo la curva de la demanda a la derecha de una línea vertical en la capacidad de una nave representa vuelos completos con demanda insatisfecha. Sobre cupo para un Boeing 727 con una capacidad de 148 y sobrecupo para un Boeing 727 con una capacidad de 182 están representados por las áreas a la derecha de las líneas verticales en 148 y 182 respectivamente. La variación en la demanda diaria de pasajeros puede ser atribuido a diferencias en la demanda de día de la semana, la estacionalidad en efectos cíclicos y variaciones al azar. La gran variabilidad puede resultar en gran sobrecupo de pasajeros. Luego de encontrar el significado del # ilimitado y la desviación estándar uno puede calcular el sobrecupo esperado por algún tamaño de plan. Los pasajeros de más son o retomados sobre vuelos delta o perdidos por competidores. Los pasajeros de aerolínea, cuando estos pasajeros son perdidos por causa de competidores u otros medios de transporte usando un modelo del mercado de acciones, estimamos el porcentaje de los pasajeros de más que son recapturados en vuelos delta sobre una etapa por etapa base. Este porcentaje de sobrecupo de pasajeros, es llamado tasa de recaptación, la tasa de pérdidas por sobrecupo es simplemente una menos la tasa de recaptación. El producto del sobrecupo esperado y la tasa de pérdidas de el número de pasajeros de más pérdidas. Convertimos esto en dólares multiplicándolo por un promedio de ingresos estimado por 1 pasajero de más en una etapa. El resultado de la pérdida de ingresos por sobrecupo es el costo de sobrecupo.

6 SUBRAMANIAN ET AL El costo del sobrecupo y alguna multa y bonos (los cuales son multas negativas) son agregadas a los costos de operación para estimar el costo local de operación de un tipo de flota particular en un a etapa. Además para aumentar costos tenemos la flexibilidad para pasar del modelo para otras funciones adjetivas, para minimizar el numero de aviones usados para volar según el horario introducimos una tercera función objetivo para propuestas de desarrollo de la ruta. Si nosotros cambiamos la función objetivo de minimización de costos para la maximización de ganancias, nosotros podremos modificar el límite cubierto para determinar cuando agregar nuevos servicios o bajar los vuelo existentes. SOLUCION TECNICA El tamaño típico del modelo diario de Coldstart es cerca de limitantes y variables, hay accidentalidad variables binarias (asignación de flotas para etapas y mantenimiento variables) y variables enteras generales. Por lo tanto nosotros tenemos un gran problema de programa de números mezclados por resolver. Nuestra solución estratégica esperamos usar la FO1 código punto interior Lusting and Masterd and Shanno para solucionar el problema con un 1992 para solucionar el problema con un programa lineal. Fijar alguno o todas las variables binarias que están en 1.0 en LP solución y usar estas variables fijas para reducir la talla del problema y resolver el problema más pequeño el resultado del número mezclado con el OSL código de programación de números mezclados. DRUCKERMAN, Silverman y variopulus 1991). Antes de tratar de resolver el programa lineal, FO1 usa técnicas generales de reducción algebráica para reducir talla o tamaño primero esto usa el Lonely Plus / lonely minus reducción (Lusting y mastern 1993). Lovely plus trabaja como seguidor. Se supone que nosotros tenemos una ecuación con solo un coeficiente positivo, algunos coeficientes negativos y no negativos en el lado correcto. Supuestamente más lejanos que todos los demás de las variables deben ser no negativas. Entonces la variable con Lonely plus nunca puede ser negativa y podemos usar esta ecuación para sustituirla fuera del modelo. Así mismo el modelo es reducido por una ecuación y una variable. Las reducciones obtenidas en esta forma incluyen algunos nudos o protuberancias agregados que pueden ser dados en la etapa matriz de generación. Supone que en una flota, ciudad) el tiempo en línea encontramos una secuencia de nudos que representan solo llegadas seguidas por una secuencia de protuberancia que representan solo partidas. Entonces alguna de estas llegadas puede conectar a alguna de estas partidas, y todos estos nudos pueden ser agregados en un solo nudo. La figura 3 ilustra el concepto de agregación de nudos Esto elimina muchos nudos y por lo tanto algunas ecuaciones de balance y algunas variables enteras para la intervención de arcos. Agregación de nudo en el tiempo de trabajo muestra un trabajo equivalente matemáticamente, un avión que llega a 0800 a 0815 puede ser cuando del 0846 partidas. La lonely plus / lonely minus reducción también encuentra y elimina los límites de enganche requeridos los cuales son de la forma X1 X2 = 0. Esto tiene un efecto de combinación de 2 variables separadas en una sola variable. Otras reducciones que son encontradas no tienen una interpretación simple en términos de labor. El segundo modelo de reducción usado por F01 es para eliminar líneas dependientes usando el método de punto interior. Nosotros no introducimos variables artificiales para problemas de igualdad.

7 Esto significa que puede haber líneas dependientes y de hecho hay un poco de tranquilidad entre la conservación de límite de flujos. Detectamos esto por la ejecución de una reducción gausiana en el coeficiente matriz. Finalmente FO1 usa una clase de estándar del modelo de reducción descrito por BreaRLEY, mitra y Williams 1975, para ser resuelto el modelo termina estando cerca de líneas y variables. (Por ejemplo el horario de Dic resultó en un modelo con líneas y variables y fue reducido a líneas y variables). Experimentos de cómputo descritos en Hane et al (1993) muestra convencidamente que el método de punto interior domina el método de punto interior domina el método simplex por esta clase de problemas. Por ejemplo FO1 usa el método interior de punto para solucionar el horario de 1992 en 45 interacciones tomando 43 minutos en un IBM RS 6000 (Modelo 530) estación de trabajo. El Código 0SL simples prima resuelve el mismo modelo en 356, 854 interacciones tomando 19 horas sobre la misma estación de trabajo. ED1 usa predictor corrector versión del método de punto interior primal dual (Lusting MARSTEN AND Shanno 1992). El predictor corrector OSL, primal dual código de barras (Druckerman, Silveman y Variopolos 1991) es muy similar a FO1 pero no ejecuta así las asignaciones de flota porque el procesador OSL no remueve líneas dependientes y no hace el Lonely Plus, Lonely minus Reducción si la variable está siendo sustituida y tiene mas de 1 coeficiente no cero. La solución LP del modelo típica / asigna diariamente una flota única para cerca del 80% de las etapas del vuelo o cerca de 2000 de las 2500 etapas. Esto cerca 500 etapas con 2 o más flotas asignadas en un fraccional. Si todas las variables binarias que están en una en la solución LP están fijadas, entonces el mismo tipo de reducciones de modelo algebraico discutido arriba reducirán el problema de abajo acerca de 4000 líneas y 6000 variables cerca de soluciones óptimas para modelos de esta talla pueden ser encontrados dentro de 1 hora o 2 de la división y el límite investigados por el código OSL MIP (Druckerman, Silverman y variapolus 1991) por cerca del optimo es decir dentro 0.1 por ciento del por supuesto, el problema reducido puede ser no factible porque de las variables fijas hemos desarrollado heurística para fijar algo pero no todo de la variable X que están en una solución LP tanto como para evitar no factibilidad. Afortunadamente no factibilidad es raramente un problema cuando están solucionando el gran modelo de flotas. Tan raro que nosotros no lo hemos encontrado. La no factibilidad ocurre más seguidamente cuando las variables son fijas para 2 o 3 modelos de flota y mayoría del problema de rayarse sin ayuda de F01. IMPACTO OPERACIONAL E IMPLEMENTACIÓN Desarrollamos Coldstart para aprovechar el análisis económico que había estado dado por un sistema temprano que hace pequeños cambios de flotas para mejorar beneficios. El sistema temprano Warmstart, fue esencialmente un canje local y podría buscar pistas o rutas intercambiables de 2 a 4 luces que podrían ser pérdidas para mejorar la utilidad o beneficio. El siguiente ejemplo ilustra el tipo de canje que el sistema produjo (todos los tiempos están en el tiempo Eastern Standard). Atlanta a Bermigham Birmingham Dallas / Ft Worth fleet 725 Atlanta Jackson Jackson Dallas / Ft Worth Fleet 757 Claramente estas dos pistas podrán ser intercambiadas si el resultado fuera deseable porque la situación anterior y después el canje es idéntico. El resto del horario puede ser ignorado tan lejos como este canje es implicado. Mientras la amplitud de los cambios que puede ser hecha con este procedimiento es mucho más pequeño y la aplicabilidad es limitada, el análisis económico es esencialmente el mismo. La cuestión del costo de un tipo particular de nave en un segmento particular debe ser identificado y usado para mejorar el horario. Delta uso el Warmstar sobre un año para decisiones de flota y así mismo las suposiciones económicas y pronósticos. Una vez se ha decidido usar este análisis para decisiones de embarque, para aceptar as recomendaciones de Coldstart fue la más pequeña.

8 Una vez Delta comenzó a usar el canje local su defecto llegó a ser aparente estas debilidades produjeron el esfuerzo para generar una más global y más elevado sistema de flota. Delta formó el equipo de investigación de operaciones inicialmente para trabajar en el modelo Coldstart. Una vez Coldstart fue operacional, la decisión para usarlo fue muy fácil. El horario de los pasajeros inventó la diferencia entre su horario inicial y las flotas recomendadas por Coldstart. Ellos sintieron que las soluciones producidas por Coldstart fueron superiores, los pasajeros ahora pueden determinar analíticamente que vuelo necesita para ascender en categoría cual para bajar de categoría será costoso y ellos avaluaran el horario una vez se ha hecho el vuelo. El principal problema para Coldstart fue hacer deseable vuelos operacionalmente factibles. El análisis económico necesario para pasar la optimización de la flota se hace estimando los beneficios Fairly simples el costo del vuelo está determinado por la suma de los costos del segmento para flotas asignadas. El costo entre medios pueden ser comparados en el resultado tiempo el departamento de operaciones provee sobre otros costos no modulados que pueden ser afectados por cambios incluyendo la tripulación, mantenimiento y costos de estación. Delta tiene 2 grupos de horario los cuales trabajan cada 6 a 8 período de horario en 1 año. Uno de los grupos, el grupo de planeación trabaja en un horario que tenía 8 a 9 meses antes de comenzar y provee intentos de horario para el departamento de operaciones de 7 meses en adelante de tiempo. Este horario es usado para una series de niveles de personal en las bases del punto y para proveer mejores soluciones de inicio para el equipo de horarios actualmente. El otro grupo de horario comienza a trabajar en la versión final del horario cerca de 4 meses usando la versión de vuelos del departamento de un punto de partida. Mientras el grupo pueda hacer cambios, ellos no pueden exceder los niveles del personal de piloto en ninguna de las bases de la tripulación que fueron establecidas como un resultado del planeamiento organizado. Desde que ellos trabajan varios meses mas cerca de el horario real. El grupo actual puede aprovechar los cambios competitivos, creciendo o declinando mercados, o otros cambios en los segmentos reales del horario entre el tiempo que el grupo de planeación distribuye un horario y lo que hace el grupo actual. La cuenta de la flota disponible puede también cambiar. Tanto el grupo de planeación, como el de organización actual usan el modelo Coldstar extensivamente, aunque generalmente el grupo de planeación tiene mas oportunidad de hacer grandes cambios. El grupo actual, adicionalmente mantiene dentro de las limitaciones de la tripulación base, este debe organizar toda las cancelaciones de fin de semana y otras excepciones al asumir el ciclo de repetición de 24 horas. Debido al reducido tiempo de producción, el grupo actual generalmente tendrá una mayor demanda de pronósticos exactos; esto requerirá algunas flotas del horario inicial del planeado. Ambos grupos tienden a usar el modelo Coldstar en una forma similar. Inicialmente ellos incluyen todas las flotas en un periodo para obtener una buena solución inicial. Invariablemente, hay asignaciones que son indeseadas por un número de razones que no pueden ser fácilmente capturadas en el modelo. Este primer periodo toma de 1 a 3 horas ya que incluye todas las 10 flotas y 2500 segmentos de vuelo. Desde esta solución, los organizadores pueden identificar los problemas y solucionarlos individualmente o en grupos. Ellos generalmente resuelven estos problemas rápidamente como sub problemas que involucran de 2 a 5 flotas, frecuentemente 5 minutos o menos. Esta ubicación de la solución inicia continuara generalmente hasta el limite del horario. Coldstart ha cambiado la tarea básica de un organizador de Delta. Mientras el modelo realiza todos los cambios de horario, y muy rápido, la tarea del organizador involucra el análisis de estos cambios. Los organizadores gastan mucho mas esfuerzo analizando los diferentes costos que son usados para implementar el modelo. Con esta herramienta, ellos pueden probar varios escenarios en una corta cantidad de tiempo y escoger el mejor. Como resultado, e horario de vuelo en Delta ha cambiado considerablemente desde que le modelo comenzó a efectuarse. Debido a que los viejos métodos ya no son utilizados, los parámetros ya no están disponibles. Mientras la pregunta cuan mejor es el modelo Coldstart que lo que habríamos logrado manualmente fue importante inicialmente; ahora una mejor pregunta es cuánto puede mejorar una solución de Coldstart siempre estaremos cambiando el modelo, y podemos usar un numero infinito de parámetros de ajustes; esta es la clave para un futuro mejoramiento. Coldstart permite al usuario producir 2 diferentes horarios usando diferentes limitaciones o parámetros y le permite contestar estos tipos de pregunta con el mismo procedimiento comparativo. Los organizadores pueden usar Coldstart en un numero de formas. Inicialmente ellos pueden usarlo para obtener una flota que esta cerca de la deseada.

9 Ellos llevan a cabo esto haciendo uno o mas pedidos usando todas la flotas. Una vez que se ha llevado a cabo, ellos trabajan en segmentos que necesitan ser flotas debido a los factores que no pueden ser modelados. Coldstart puede ser usado para resolver sus problemas más pequeños -usualmente la mejor y más rápida forma de direccionar problemas individuales. Por ejemplo: un organizador puede desear mejorar un vuelo desde Atlanta a Dallas/ Fort Worth desde un 76S con 254 asientos a un L10 con 203 asientos. El organizador puede sacar las flotas 76S y L10 como si fueran una aerolínea aparte, apuntar al mejoramiento deseado y ver que la flotas sean necesarias para llevar acabo el cambio. Esto puede ser hecho frecuentemente en solo 1 minuto, dependiendo del tamaño del subproblema. Una solución deseable para un vuelo dirigido puede ser aceptado y puesto en el horario base si es deseado. Debido a que el sistema es muy flexible puede ser usada para resolver pequeños y rápidos subproblemas y así llevar a cabo cualquier numero de metas deseadas. El departamento de horarios envía propuestas de horario a los departamentos de operación y luego obtiene respuestas especificando problemas y requiriendo cambios. Este toma respuestas y revisa el mejor horario para una mejor dirección del problema y de las necesidades de los departamentos de operación. El subproblema localizado se acerca con cambios mínimos y se soluciona en las últimas entapas del proceso de desarrollo del horario. Una vez el departamento de horarios ha expedido propuestas de horarios, este debe mantener un número de cambios antes de que el horario sea finalizado al mínimo. Este mantiene pequeño el número de flotas mientras se llevan a cabo los cambios necesarios. Extensiones El modelo Coldstart ha crecido en 3 diferentes direcciones mas aya de su propósito original. Estos son planeación de flota, desarrollo de rutas y planeación de transición. Era fácil implementar estas extensiones debido a la forma en que el modelo inicial fue construido. La planeación de flota es una extensión natural de la asignación de flota. En lugar de tratar los tamaños de la flota como fijos, es fácil modela las posibilidades de adquirir aeronaves adicionales o retirar las existentes. Adicionalmente al costo de operación, alguna medida del costo de propiedad debe ser incluida en el modelo. El éxito del modelo como herramienta de planeación de flota, depende principalmente del costo objetivo. En Delta hemos gastado una cantidad inmensa de esfuerzo para mejorar y aclarar la sincronización de datos para estos periodos. Si el objetivo del modelo es cambiado de la minimización de costos a la maximización de ganancias, entonces el optimizador puede escoger cual segmento volar, en vez de que se le pida volar todos los segmentos. Esto significa que el modelo puede ser utilizado para desarrollar rutas considerando a la adición de nuevos segmentos o la eliminación de segmentos existentes. Un problema de transición aumenta cuando un cambio de horario ocurre, mayor o menor. Por ejemplo: los horarios son cambiados el sábado 4 de abril de 1993, cuando comenzó el día. En la noche del 3 de abril, los aviones estaban todos en la posición correcta para continuar el horario de invierno. Pero estas no eran las posiciones correctas para comenzar el horario de primavera! Una solución podría ser transbordar los aviones, vacíos, al final de la noche, a sus posiciones correctas. En cambio, Delta altera la asignación de las flotas a segmentos durante el último día del antiguo horario y el primer día del nuevo, a veces teniendo que cancelar algunos vuelos. Este es un trabajo de planeación manual que consume mucho tiempo. Nosotros hemos desarrollado e implementado una versión separada del modelo Coldstart para resolver este problema. La función objetivo intenta minimizar el número de cambios requeridos de flota, con preferencias dadas a cambios que involucran el mismo piloto agregado a capacidad de asientos. El modelo ha sido construido para que el usuario pueda seleccionar cualquier grupo de limitaciones que son aplicables para su periodo. Nosotros nos hemos esforzado enormemente en para asegurar que para un periodo dado el modelo siempre sea viable. Esto incluye no viabilidad debido al tamaño de la flota, turnos, requisitos de mantenimiento, limitaciones de ruido y horas de bloqueo del piloto. Impacto Financiero Del Proyecto Coldstart Cuando comenzamos el proyecto Coldstart, en septiembre de 1991, no estábamos seguros de que podríamos modelar y resolver tal sistema tan largo y complicado. Los siguientes factores fuero esenciales para el éxito de este proyecto. Primero, teníamos alguien con experiencia en el departamento de organizaciones de flotas de Delta trabajando tiempo completo como parte del equipo de desarrollo. El estaba seguro, que el modelo produjo soluciones operacionalmente viables. Segundo fue el esfuerzo dedicado a modelar los detalles del sistema, incluyendo todas las complicaciones envolviendo casi conexiones perdidas y velocidad de aviones. Tercero fue el estado de algoritmo de art y software. OB1 y OSL ambos son códigos y OB1 fue ignorado por el desafío computarizado propuesto por estos modelos. Finalmente la disponibilidad de poderosas y económicas estaciones de trabajo equivalentes a 3 estructuras completamente dedicadas a nuestra disposición para prueba y desarrollo. Desde el horario del 11 de septiembre de 1992, el cual fue el primero que Coldstart utilizó extensivamente, el modelo ha sido utilizado para todos los horarios Delta. Las Refleetings del horario del 11 de septiembre ahorraron un estimado de $55000,

10 por día sobre el horario que había sido usado. El grupo de planeación primero usó Coldstart, para el horario de diciembre 15 de 1992, obtuvo unos ahorros estimados en de más de $ por día. todos los otros horarios han sido trabajados exclusivamente por Coldstart, el cual elimina la comparación de parámetros al horario como si hubiera sido desarrollado bajo la metodología previa. Sin embargo con experiencia y confianza adicional, Delta ha usado el modelo de manera mas fuerte en el desarrollo de horarios consecuentes. Lo ahorros entre el 1 de junio de 1993 y el 31 de agosto del mismo año han sido estimados en $ por día. Los ahorros del modelo han aumentado de horario en horario mientras que los organizadores ganan más confianza y aceptan más y más recomendaciones del modelo. El éxito de este proceso se ha debido principalmente a la disponibilidad en Delta de entender e implementar el modelo, incluso cambiando algunas veces la forma en que las operaciones se han hecho tradicionalmente en Delta. Un porcentaje sustancial del costo de ahorros resulta del costo de operaciones directa reducido. es un proceso sencillo para estimar el costo de operación de 2 flotas sobre el mismo grupo de segmento. Incluso aquí, hay algunos peligros. Por ejemplo, una flota que le permite ahorrar costos de piloto y reducir la cuenta del piloto principal por 100 realmente no ahorrará ese dinero en el corto plazo a menos que despidas a los pilotos, lo cual Delta no ha hecho. En el largo periodo, los ahorros se notaran al ocurrir reducción o mientras Delta sea capaz de aumentar su nivel de servicio sin añadir pilotos. Aún cuando un horario ha sido completado, es muy difícil estimar cuantos más o menos ingresos han sido generado con una flota diferente. No hay registro de rebasar o recapturar incluso después de que ha ocurrido. Estimar esta parte de la función objetivo de 4 a 8 meses es difícil. Adicionalmente a la estimación de la demanda ilimitada uno debe estimar la varianza ilimitada para cada vuelo. Desde que la mayoría de los vuelos han sido en los datos históricos, el análisis estadístico debe ser usado para estimar estos parámetros. Hemos usado las técnicas desarrolladas por Delta para estimar estos valores claves. A este punto, Delta ha estado complacida tanto con lo ahorros de costo como con la generación de ingresos del modelo. Coldstart es la primer a aplicación de investigación de operaciones de esta magnitud que ha sido desarrollada e implementada dentro de Delta Airlines. Su éxito asegura que Delta será un usuario ansioso de técnicas de investigación de operaciones en el futuro. APÉNDICE Presentamos aquí una formulación algebraica del modelo básico, el cual no incluye mantenimiento, entrenamiento del piloto, horas del piloto, recesos de la tripulación, descanso de 10:30 de la tripulación, limitaciones de ruido. El Modelo Básico de Asignación de la Flota Convenciones CIUDAD - un grupo de ciudades, indicadas por i FLOTA - un grupo de tipos de aviones, identificado con k SEGMENTO -un grupo de segmentos de vuelo, identificado con l y TIEMPO - un grupo de tiempos [ 0000, , 2359, identificado con t. Parámetros: Costos (k,l) = costo de si un avión ó flota k vuela un segmento l (œ si ela flota k no puede volar el segmento l) Turno (k,l) = turno para flota k en la ciudad l, el mínimo de tiempo requerido entre la llegada y la subsecuente partida de el mismo avión. Tamaño (k) = Número de aeronaves disponibles en flota K. Origen (l) = origen de la ciudad de segmento l, un elemento de ciudad. Destino (l) = ciudad destino de segmento l, un elemento de ciudad. Partida (l) = tiempo de partida de segmento l, un elemento de tiempo. Llegada (l) = tiempo de llegada de segmento l, un elemento de tiempo. Grupos Derivados: NUDOS (k, i) = {t Є Tiempo t = partida (l) para algún l Є segmento tal que origen (l) = i, o t = llegada (l) + el cambio (k, i) por algún l Є etapa de vuelo tal como destino(l) = i { NUDOS (k, i) es el grupo de tiempos cuando una llegada o partida de un avión puede pasar en la ciudad i. Por cualquier tiempo t Є. NUDOS (k, i) nosotros usamos t + para denotar el siguiente tiempo, y t - para denotar el tiempo previo, con el supuesto circular que = 0000 y = 2359.

11 EN (k, i, t ) = [ l Є etapa destino ( l ) = i, llegada ( l ) + cambio (k, i ) = [ ν k Є flota, i Є CIUDAD, y t Є NUDOS (k, i) FUERA DE (k, i, t ) = { l Є segmento І origen ( l ) = i, partida( l ) = t{, ν k Є flota, i Є ciudad, y t Є nudos (k, i ). Cuenta - aire ( k) = { (k, l ) / costo (k, l) < œ y llegada (l) + cambio (k, destino ( l)) < partida ( l ){ Cuenta - Tierra (k ) = { (k, i, t ) / t Є NUDOS (k, i ) y t + < t } Cuenta - aire (k ) captura el grupo de segmentos donde un avión de flota puede estar in el aire en media noche. Cuenta - Tierra ( k) captura el grupo de ciudades donde un avión de flota k puede estar situado en la tierra media noche. Gancho segmento *segmento Significa que destino(l ) = origen ( l ) y que la misma flota puede ser escogida por ambos L1 y L2 Variables X k,l = 1 si la flota k es asignada a la etapa l; = 0 ν k Єa la flota y l Є al etapa Y k,l = numero de aviones de flota k en la tierra de una ciudad i de tiempo t a tiempo t+ ν k Є flota, i Єciudad y t Є nudos (k, i) Zk = número de aviones de flota k que son usados. LIMITACIONES BALACE (k, i, t ) Σ X k,i - Σ X k,i Є dentro(k, i,t ) Є fuera de (k, i, t ) + Y k,i,t - Y/ k, i, t = 0 ν k Є flota, i Є ciudad y t Є nudos (k, i) cubrir ( l) Σ X k,i = 1, ν k Є etapa {(k, I) I costo (k, l)< α Tamaño(k ) Σ X k,i - Σ X k,i (k,l ) Є cuenta- aire( k ) (k,i, t ) Є cuenta tierra ( k ) ν k Є flota 0 Z k tamaño( k) Sistema de conexión (l1, l2, k) Σ X k,i - Σ X k,i = 0 ν k Є flota (l1, L2 ) Є sistema FUNCIÓN OBJETIVO Minimizar costos = Σ costos(k,l ) * X k,i K Є flota / Є etapa Limitaciones adicionales pueden ser añadidas por requerimientos de mantenimiento, consideraciones, de tripulación, horas de piloto, entrenamiento de piloto, restricciones de ruido y otras.

Análisis de los datos

Análisis de los datos Universidad Complutense de Madrid CURSOS DE FORMACIÓN EN INFORMÁTICA Análisis de los datos Hojas de cálculo Tema 6 Análisis de los datos Una de las capacidades más interesantes de Excel es la actualización

Más detalles

1.2 SISTEMAS DE PRODUCCIÓN

1.2 SISTEMAS DE PRODUCCIÓN 19 1.2 SISTEMAS DE PRODUCCIÓN Para operar en forma efectiva, una empresa manufacturera debe tener sistemas que le permitan lograr eficientemente el tipo de producción que realiza. Los sistemas de producción

Más detalles

Medias Móviles: Señales para invertir en la Bolsa

Medias Móviles: Señales para invertir en la Bolsa www.gacetafinanciera.com Medias Móviles: Señales para invertir en la Bolsa Juan P López..www.futuros.com Las medias móviles continúan siendo una herramienta básica en lo que se refiere a determinar tendencias

Más detalles

EJEMPLO DE REPORTE DE LIBERTAD FINANCIERA

EJEMPLO DE REPORTE DE LIBERTAD FINANCIERA EJEMPLO DE REPORTE DE LIBERTAD FINANCIERA 1. Introduccio n El propósito de este reporte es describir de manera detallada un diagnóstico de su habilidad para generar ingresos pasivos, es decir, ingresos

Más detalles

Introducción En los años 60 s y 70 s cuando se comenzaron a utilizar recursos de tecnología de información, no existía la computación personal, sino que en grandes centros de cómputo se realizaban todas

Más detalles

Unidad I. 1.1 Sistemas numéricos (Binario, Octal, Decimal, Hexadecimal)

Unidad I. 1.1 Sistemas numéricos (Binario, Octal, Decimal, Hexadecimal) Unidad I Sistemas numéricos 1.1 Sistemas numéricos (Binario, Octal, Decimal, Hexadecimal) Los computadores manipulan y almacenan los datos usando interruptores electrónicos que están ENCENDIDOS o APAGADOS.

Más detalles

Unidad 7 Aplicación de máximos y mínimos

Unidad 7 Aplicación de máximos y mínimos Unidad 7 Aplicación de máimos y mínimos Objetivos Al terminar la unidad, el alumno: Interpretará el concepto de ingreso y costos marginal. Aplicará la función de ingresos en problemas de maimización. Aplicará

Más detalles

UTILIDAD BRUTA, GASTOS Y UTILIDAD NETA MARGEN BRUTO

UTILIDAD BRUTA, GASTOS Y UTILIDAD NETA MARGEN BRUTO UTILIDAD BRUTA, GASTOS Y UTILIDAD NETA MARGEN BRUTO Margen y alza se aplican a lo que un operador de tienda produce en una sola venta de un solo artículo. Margen Bruto y Utilidad Bruta se refieren a lo

Más detalles

Cadena de Valor y Estrategias Genéricas 1. Prof. Marcelo Barrios

Cadena de Valor y Estrategias Genéricas 1. Prof. Marcelo Barrios Cadena de Valor y Estrategias Genéricas 1 1 Nota Técnica Preparada por el del Área de Política de Empresa de EDDE.. Primera versión: Noviembre 2001. Noviembre de 2003. 1 Cadena de Valor y Estrategias Genéricas

Más detalles

Fundamentos de Investigación de Operaciones Investigación de Operaciones 1

Fundamentos de Investigación de Operaciones Investigación de Operaciones 1 Fundamentos de Investigación de Operaciones Investigación de Operaciones 1 1 de agosto de 2003 1. Introducción Cualquier modelo de una situación es una simplificación de la situación real. Por lo tanto,

Más detalles

Movimiento a través de una. José San Martín

Movimiento a través de una. José San Martín Movimiento a través de una curva José San Martín 1. Introducción Una vez definida la curva sobre la cual queremos movernos, el siguiente paso es definir ese movimiento. Este movimiento se realiza mediante

Más detalles

Interoperabilidad de Fieldbus

Interoperabilidad de Fieldbus 2002 Emerson Process Management. Todos los derechos reservados. Vea este y otros cursos en línea en www.plantwebuniversity.com. Fieldbus 201 Interoperabilidad de Fieldbus Generalidades Qué es interoperabilidad?

Más detalles

PROGRAMACIÓN LINEAL. 8.1. Introducción. 8.2. Inecuaciones lineales con 2 variables

PROGRAMACIÓN LINEAL. 8.1. Introducción. 8.2. Inecuaciones lineales con 2 variables Capítulo 8 PROGRAMACIÓN LINEAL 8.1. Introducción La programación lineal es una técnica matemática relativamente reciente (siglo XX), que consiste en una serie de métodos y procedimientos que permiten resolver

Más detalles

Unidad VI: Supervisión y Revisión del proyecto

Unidad VI: Supervisión y Revisión del proyecto Unidad VI: Supervisión y Revisión del proyecto 61. Administración de recursos La administración de recursos es el intento por determinar cuánto, dinero, esfuerzo, recursos y tiempo que tomará construir

Más detalles

El modelo de ciclo de vida cascada, captura algunos principios básicos:

El modelo de ciclo de vida cascada, captura algunos principios básicos: Ciclo de Vida del Software Un modelo de ciclo de vida define el estado de las fases a través de las cuales se mueve un proyecto de desarrollo de software. El primer ciclo de vida del software, "Cascada",

Más detalles

Capítulo 3 Paquetes Auxiliares en la Administración de Redes

Capítulo 3 Paquetes Auxiliares en la Administración de Redes Capítulo 3 Paquetes Auxiliares en la Administración de Redes 3.1 Administración Preventiva de la Red La clave para realizar una administración preventiva es el monitoreo y análisis permanente de las condiciones

Más detalles

CAPITULO V. SIMULACION DEL SISTEMA 5.1 DISEÑO DEL MODELO

CAPITULO V. SIMULACION DEL SISTEMA 5.1 DISEÑO DEL MODELO CAPITULO V. SIMULACION DEL SISTEMA 5.1 DISEÑO DEL MODELO En base a las variables mencionadas anteriormente se describirán las relaciones que existen entre cada una de ellas, y como se afectan. Dichas variables

Más detalles

MEDICION DEL TRABAJO

MEDICION DEL TRABAJO MEDICION DEL TRABAJO Habíamos dicho al comenzar el curso que habían 4 técnicas que permiten realizar una medición del trabajo 1 Técnicas Directas: - Estudio de tiempos con cronómetro - Muestreo del trabajo

Más detalles

Manual para la utilización de PrestaShop

Manual para la utilización de PrestaShop Manual para la utilización de PrestaShop En este manual mostraremos de forma sencilla y práctica la utilización del Gestor de su Tienda Online mediante Prestashop 1.6, explicaremos todo lo necesario para

Más detalles

1 http://www.sencilloyrapido.com/

1 http://www.sencilloyrapido.com/ 1 Contenido Introducción 3 Que son las encuestas pagadas por internet?. 5 Como ganar dinero con las encuestas pagadas por internet. 7 Pueden las encuestas pagadas generarte un ingreso decente?.. 9 Conclusión.

Más detalles

QUÉ ES LA RENTABILIDAD Y CÓMO MEDIRLA. La rentabilidad mide la eficiencia con la cual una empresa utiliza sus recursos financieros.

QUÉ ES LA RENTABILIDAD Y CÓMO MEDIRLA. La rentabilidad mide la eficiencia con la cual una empresa utiliza sus recursos financieros. QUÉ ES LA RENTABILIDAD Y CÓMO MEDIRLA La rentabilidad mide la eficiencia con la cual una empresa utiliza sus recursos financieros. Qué significa esto? Decir que una empresa es eficiente es decir que no

Más detalles

UNIDAD 1. LOS NÚMEROS ENTEROS.

UNIDAD 1. LOS NÚMEROS ENTEROS. UNIDAD 1. LOS NÚMEROS ENTEROS. Al final deberás haber aprendido... Interpretar y expresar números enteros. Representar números enteros en la recta numérica. Comparar y ordenar números enteros. Realizar

Más detalles

REPORTE REGIONAL ARGENTINA Tendencias en Argentina Tercerización del Project Management Por: Ana María Rodríguez, Corresponsal Internacional PMWT

REPORTE REGIONAL ARGENTINA Tendencias en Argentina Tercerización del Project Management Por: Ana María Rodríguez, Corresponsal Internacional PMWT REPORTE REGIONAL ARGENTINA Tendencias en Argentina Tercerización del Project Management Por: Ana María Rodríguez, Corresponsal Internacional PMWT Siguiendo el crecimiento de la economía en Argentina, el

Más detalles

Control Estadístico del Proceso. Ing. Claudia Salguero Ing. Alvaro Díaz

Control Estadístico del Proceso. Ing. Claudia Salguero Ing. Alvaro Díaz Control Estadístico del Proceso Ing. Claudia Salguero Ing. Alvaro Díaz Control Estadístico del Proceso Es un conjunto de herramientas estadísticas que permiten recopilar, estudiar y analizar la información

Más detalles

CAPÍTULO II MARCO TEÓRICO ADMNISTRACIÓN DE PROYECTOS CON CPM

CAPÍTULO II MARCO TEÓRICO ADMNISTRACIÓN DE PROYECTOS CON CPM CAPÍTULO II MARCO TEÓRICO ADMNISTRACIÓN DE PROYECTOS CON CPM 10 2.1 Introducción La dirección de un proyecto de gran magnitud no es una tarea fácil. Para los administradores este es uno de los trabajos

Más detalles

Ejercicios de Teoría de Colas

Ejercicios de Teoría de Colas Ejercicios de Teoría de Colas Investigación Operativa Ingeniería Informática, UC3M Curso 08/09 1. Demuestra que en una cola M/M/1 se tiene: L = ρ Solución. L = = = = = ρ np n nρ n (1 ρ) nρ n n=1 ρ n ρ

Más detalles

SÍNTESIS Y PERSPECTIVAS

SÍNTESIS Y PERSPECTIVAS SÍNTESIS Y PERSPECTIVAS Los invitamos a observar, a identificar problemas, pero al mismo tiempo a buscar oportunidades de mejoras en sus empresas. REVISIÓN DE CONCEPTOS. Esta es la última clase del curso.

Más detalles

Observatorio Bancario

Observatorio Bancario México Observatorio Bancario 2 junio Fuentes de Financiamiento de las Empresas Encuesta Trimestral de Banco de México Fco. Javier Morales E. fj.morales@bbva.bancomer.com La Encuesta Trimestral de Fuentes

Más detalles

Covarianza y coeficiente de correlación

Covarianza y coeficiente de correlación Covarianza y coeficiente de correlación Cuando analizábamos las variables unidimensionales considerábamos, entre otras medidas importantes, la media y la varianza. Ahora hemos visto que estas medidas también

Más detalles

Análisis de medidas conjuntas (conjoint analysis)

Análisis de medidas conjuntas (conjoint analysis) Análisis de medidas conuntas (conoint analysis). Introducción Como ya hemos dicho anteriormente, esta técnica de análisis nos sirve para analizar la importancia que dan los consumidores a cada uno de los

Más detalles

Árboles AVL. Laboratorio de Programación II

Árboles AVL. Laboratorio de Programación II Árboles AVL Laboratorio de Programación II Definición Un árbol AVL es un árbol binario de búsqueda que cumple con la condición de que la diferencia entre las alturas de los subárboles de cada uno de sus

Más detalles

CAPÍTULO IV METODOLOGÍA PARA EL CONTROL DE INVENTARIOS. En este capítulo se presenta los pasos que se siguieron para la elaboración de un sistema de

CAPÍTULO IV METODOLOGÍA PARA EL CONTROL DE INVENTARIOS. En este capítulo se presenta los pasos que se siguieron para la elaboración de un sistema de CAPÍTULO IV METODOLOGÍA PARA EL CONTROL DE INVENTARIOS En este capítulo se presenta los pasos que se siguieron para la elaboración de un sistema de inventarios para lograr un control de los productos.

Más detalles

4.3 INTERPRETACIÓN ECONÓMICA DE LA DUALIDAD

4.3 INTERPRETACIÓN ECONÓMICA DE LA DUALIDAD 4.3 INTERPRETACIÓN ECONÓMICA DE LA DUALIDAD El problema de programación lineal se puede considerar como modelo de asignación de recursos, en el que el objetivo es maximizar los ingresos o las utilidades,

Más detalles

3. Métodos para la evaluación de proyectos

3. Métodos para la evaluación de proyectos Objetivo general de la asignatura: El alumno analizará las técnicas de evaluación de proyectos de inversión para la utilización óptima de los recursos financieros; así como aplicar las técnicas que le

Más detalles

Unidad 5 Utilización de Excel para la solución de problemas de programación lineal

Unidad 5 Utilización de Excel para la solución de problemas de programación lineal Unidad 5 Utilización de Excel para la solución de problemas de programación lineal La solución del modelo de programación lineal (pl) es una adaptación de los métodos matriciales ya que el modelo tiene

Más detalles

Decisión: Indican puntos en que se toman decisiones: sí o no, o se verifica una actividad del flujo grama.

Decisión: Indican puntos en que se toman decisiones: sí o no, o se verifica una actividad del flujo grama. Diagrama de Flujo La presentación gráfica de un sistema es una forma ampliamente utilizada como herramienta de análisis, ya que permite identificar aspectos relevantes de una manera rápida y simple. El

Más detalles

Mediante la aplicación de la metodología a los datos disponibles para este estudio, esta

Mediante la aplicación de la metodología a los datos disponibles para este estudio, esta 6 Conclusiones Mediante la aplicación de la metodología a los datos disponibles para este estudio, esta investigación aporta evidencia de la existencia de cambios en los determinantes del desempleo durante

Más detalles

Caso práctico 1: Determinación del coste de capital de REGRESENGER.

Caso práctico 1: Determinación del coste de capital de REGRESENGER. Caso práctico 1: Determinación del coste de capital de REGRESENGER. REGRESENGER, SA, tiene previsto realizar un proyecto, de entre dos posibles, ambos con unas necesidades financieras por importe de 1

Más detalles

Ecuaciones de primer grado con dos incógnitas

Ecuaciones de primer grado con dos incógnitas Ecuaciones de primer grado con dos incógnitas Si decimos: "las edades de mis padres suman 120 años", podemos expresar esta frase algebraicamente de la siguiente forma: Entonces, Denominamos x a la edad

Más detalles

Unidad II: Análisis de Redes

Unidad II: Análisis de Redes Unidad II: Análisis de Redes 2.1 Conceptos Básicos Un problema de redes es aquel que puede representarse por: LA IMPORTANCIA DE LOS MODELOS DE REDES: Muchos problemas comerciales pueden ser resueltos a

Más detalles

Modificación y parametrización del modulo de Solicitudes (Request) en el ERP/CRM Compiere.

Modificación y parametrización del modulo de Solicitudes (Request) en el ERP/CRM Compiere. UNIVERSIDAD DE CARABOBO FACULTAD DE CIENCIA Y TECNOLOGÍA DIRECCION DE EXTENSION COORDINACION DE PASANTIAS Modificación y parametrización del modulo de Solicitudes (Request) en el ERP/CRM Compiere. Pasante:

Más detalles

Eduardo Kido 26-Mayo-2004 ANÁLISIS DE DATOS

Eduardo Kido 26-Mayo-2004 ANÁLISIS DE DATOS ANÁLISIS DE DATOS Hoy día vamos a hablar de algunas medidas de resumen de datos: cómo resumir cuando tenemos una serie de datos numéricos, generalmente en variables intervalares. Cuando nosotros tenemos

Más detalles

Soluciones Informáticas para Teoría de Restricciones (TOC)

Soluciones Informáticas para Teoría de Restricciones (TOC) Soluciones Informáticas para Teoría de Restricciones (TOC) KADI SOFTWARE 2 KADI SOFTWARE Los módulos de KADI SOFTWARE, fueron diseñados para capturar y usar información critica para mejorar el desempeño

Más detalles

MODELOS DE INVENTARIO

MODELOS DE INVENTARIO MODELOS DE INVENTARIO Los modelos de inventarios son métodos que ayudan a reducir o minimizar los niveles de inventario requeridos en la producción. Existen varios métodos que nos ayudan a conseguir dicho

Más detalles

de la empresa Al finalizar la unidad, el alumno:

de la empresa Al finalizar la unidad, el alumno: de la empresa Al finalizar la unidad, el alumno: Identificará el concepto de rentabilidad. Identificará cómo afecta a una empresa la rentabilidad. Evaluará la rentabilidad de una empresa, mediante la aplicación

Más detalles

2) Se ha considerado únicamente la mano de obra, teniéndose en cuenta las horas utilizadas en cada actividad por unidad de página.

2) Se ha considerado únicamente la mano de obra, teniéndose en cuenta las horas utilizadas en cada actividad por unidad de página. APLICACIÓN AL PROCESO PRODUCTIVO DE LA EMPRESA "F. G. / DISEÑO GRÁFICO". AÑO 2004 Rescala, Carmen Según lo explicado en el Informe del presente trabajo, la variación en la producción de páginas web de

Más detalles

TEMA 2. FILOSOFÍA DE LOS GRÁFICOS DE CONTROL. Principios básicos de los gráficos de control. Análisis de patrones.

TEMA 2. FILOSOFÍA DE LOS GRÁFICOS DE CONTROL. Principios básicos de los gráficos de control. Análisis de patrones. TEMA 2. FILOSOFÍA DE LOS GRÁFICOS DE CONTROL. Principios básicos de los gráficos de control. Análisis de patrones. La herramienta que nos indica si el proceso está o no controlado o Estado de Control son

Más detalles

Diseño orientado al flujo de datos

Diseño orientado al flujo de datos Diseño orientado al flujo de datos Recordemos que el diseño es una actividad que consta de una serie de pasos, en los que partiendo de la especificación del sistema (de los propios requerimientos), obtenemos

Más detalles

Comente: Los bancos siempre deberían dar crédito a los proyectos rentables. Falso, hay que evaluar la capacidad de pago.

Comente: Los bancos siempre deberían dar crédito a los proyectos rentables. Falso, hay que evaluar la capacidad de pago. Explique Brevemente en que consiste el leasing y nombre los diferentes tipos existentes. Es un mecanismo de financiamiento de Activos el cual permite el uso del activo por un periodo determinado a cambio

Más detalles

GUIA APLICACIÓN DE SOLICITUDES POR INTERNET. Gestión de Cursos, Certificados de Aptitud Profesional y Tarjetas de Cualificación de Conductores ÍNDICE

GUIA APLICACIÓN DE SOLICITUDES POR INTERNET. Gestión de Cursos, Certificados de Aptitud Profesional y Tarjetas de Cualificación de Conductores ÍNDICE ÍNDICE ACCESO A LA APLICACIÓN... 2 1.- HOMOLOGACIÓN DE CURSOS... 4 1.1.- INICIAR EXPEDIENTE... 4 1.2.- CONSULTA DE EXPEDIENTES... 13 1.3.- RENUNCIA A LA HOMOLOGACIÓN... 16 2.- MECÁNICA DE CURSOS... 19

Más detalles

La explicación la haré con un ejemplo de cobro por $100.00 más el I.V.A. $16.00

La explicación la haré con un ejemplo de cobro por $100.00 más el I.V.A. $16.00 La mayor parte de las dependencias no habían manejado el IVA en los recibos oficiales, que era el documento de facturación de nuestra Universidad, actualmente ya es formalmente un CFD pero para el fin

Más detalles

Cifras significativas e incertidumbre en las mediciones

Cifras significativas e incertidumbre en las mediciones Unidades de medición Cifras significativas e incertidumbre en las mediciones Todas las mediciones constan de una unidad que nos indica lo que fue medido y un número que indica cuántas de esas unidades

Más detalles

TABLA DE DECISION. Consideremos la siguiente tabla, expresada en forma genérica, como ejemplo y establezcamos la manera en que debe leerse.

TABLA DE DECISION. Consideremos la siguiente tabla, expresada en forma genérica, como ejemplo y establezcamos la manera en que debe leerse. TABLA DE DECISION La tabla de decisión es una herramienta que sintetiza procesos en los cuales se dan un conjunto de condiciones y un conjunto de acciones a tomar según el valor que toman las condiciones.

Más detalles

NORMA INTERNACIONAL DE AUDITORÍA 520

NORMA INTERNACIONAL DE AUDITORÍA 520 NORMA INTERNACIONAL DE AUDITORÍA 520 PROCEDIMIENTOS ANALíTICOS (En vigor para auditorías de estados financieros por periodos que comiencen en, o después del, 15 de diciembre de 2004)* CONTENIDO Párrafo

Más detalles

Análisis de Resultados

Análisis de Resultados Análisis de Resultados Encuesta Web OnLine Buses: www.encuesta-webonlinebuses.tk Grupo10 1 Datos Generales Técnica: Encuesta Web Medio: Google Forms Unidad de muestreo: Usuarios y potenciales usuarios

Más detalles

Ejercicio de estadística para 3º de la ESO

Ejercicio de estadística para 3º de la ESO Ejercicio de estadística para 3º de la ESO Unibelia La estadística es una disciplina técnica que se apoya en las matemáticas y que tiene como objetivo la interpretación de la realidad de una población

Más detalles

Seis Sigma. Nueva filosofía Administrativa.

Seis Sigma. Nueva filosofía Administrativa. Seis Sigma. Nueva filosofía Administrativa. GIN. Filosofía de Calidad. El Seis Sigma es un parámetro cuya base principal es la desviación estándar y su enfoque es reducir la variación y/o defectos en lo

Más detalles

CAPÍTULO V. Conclusiones. En este último capítulo son presentadas las conclusiones obtenidas tras la investigación

CAPÍTULO V. Conclusiones. En este último capítulo son presentadas las conclusiones obtenidas tras la investigación 96 CAPÍTULO V En este último capítulo son presentadas las conclusiones obtenidas tras la investigación realizada en los tres aeropuertos más importantes del centro del país, así como terminar de analizar

Más detalles

1.1 EL ESTUDIO TÉCNICO

1.1 EL ESTUDIO TÉCNICO 1.1 EL ESTUDIO TÉCNICO 1.1.1 Definición Un estudio técnico permite proponer y analizar las diferentes opciones tecnológicas para producir los bienes o servicios que se requieren, lo que además admite verificar

Más detalles

Tratamiento del Riesgo

Tratamiento del Riesgo Tratamiento del Riesgo 1 En que consiste el tratamiento de los riesgos? 2. Cuando debemos enfrentarnos a los riesgos? 3. Estrategias de tratamiento de riesgos 4. Modelo de Análisis de Riesgos 5. Qué pasos

Más detalles

Datos del autor. Nombres y apellido: Germán Andrés Paz. Lugar de nacimiento: Rosario (Código Postal 2000), Santa Fe, Argentina

Datos del autor. Nombres y apellido: Germán Andrés Paz. Lugar de nacimiento: Rosario (Código Postal 2000), Santa Fe, Argentina Datos del autor Nombres y apellido: Germán Andrés Paz Lugar de nacimiento: Rosario (Código Postal 2000), Santa Fe, Argentina Correo electrónico: germanpaz_ar@hotmail.com =========0========= Introducción

Más detalles

Aproximación local. Plano tangente. Derivadas parciales.

Aproximación local. Plano tangente. Derivadas parciales. Univ. de Alcalá de Henares Ingeniería de Telecomunicación Cálculo. Segundo parcial. Curso 004-005 Aproximación local. Plano tangente. Derivadas parciales. 1. Plano tangente 1.1. El problema de la aproximación

Más detalles

Pronósticos. Pronósticos y gráficos Diapositiva 1

Pronósticos. Pronósticos y gráficos Diapositiva 1 Pronósticos Pronósticos Información de base Media móvil Pronóstico lineal - Tendencia Pronóstico no lineal - Crecimiento Suavización exponencial Regresiones mediante líneas de tendencia en gráficos Gráficos:

Más detalles

Procesos Críticos en el Desarrollo de Software

Procesos Críticos en el Desarrollo de Software Metodología Procesos Críticos en el Desarrollo de Software Pablo Straub AgileShift Imagine una organización de desarrollo de software que consistentemente cumple los compromisos con sus clientes. Imagine

Más detalles

PLAN DE GANANCIAS. Esta es la opción más rápida y poderosa para ganar dinero del plan de ganancias de Karatbars International.

PLAN DE GANANCIAS. Esta es la opción más rápida y poderosa para ganar dinero del plan de ganancias de Karatbars International. PLAN DE GANANCIAS S I S T E M A D U A L Esta es la opción más rápida y poderosa para ganar dinero del plan de ganancias de Karatbars International. El Sistema Dual de Karatbars es una opción muy poderosa

Más detalles

Más Clientes Más Rápido: Marketing Online bien enfocado

Más Clientes Más Rápido: Marketing Online bien enfocado Más Clientes Más Rápido: Marketing Online bien enfocado A continuación describo una propuesta comercial que estimo le interesará ya que tiene el potencial de incrementar su negocio en un período relativamente

Más detalles

LOGISTICA D E COMPRAS

LOGISTICA D E COMPRAS LOGISTICA D E COMPRAS 1. - Concepto de compras OBTENER EL (LOS) PRODUCTO(S) O SERVICIO(S) DE LA CALIDAD ADECUADA, CON EL PRECIO JUSTO, EN EL TIEMPO INDICADO Y EN EL LUGAR PRECISO. Muchas empresas manejan

Más detalles

Otras medidas descriptivas usuales

Otras medidas descriptivas usuales Tema 7 Otras medidas descriptivas usuales Contenido 7.1. Introducción............................. 1 7.2. Medidas robustas.......................... 2 7.2.1. Media recortada....................... 2 7.2.2.

Más detalles

Ciclo de vida y Metodologías para el desarrollo de SW Definición de la metodología

Ciclo de vida y Metodologías para el desarrollo de SW Definición de la metodología Ciclo de vida y Metodologías para el desarrollo de SW Definición de la metodología La metodología para el desarrollo de software es un modo sistemático de realizar, gestionar y administrar un proyecto

Más detalles

-OPS/CEPIS/01.61(AIRE) Original: español Página 11 5. Estructura del programa de evaluación con personal externo

-OPS/CEPIS/01.61(AIRE) Original: español Página 11 5. Estructura del programa de evaluación con personal externo Página 11 5. Estructura del programa de evaluación con personal externo 5.1 Introducción Esta sección presenta la estructura del programa de evaluación con personal externo. Describe las funciones y responsabilidades

Más detalles

Soporte Técnico de Software HP

Soporte Técnico de Software HP Soporte Técnico de Software HP Servicios Tecnológicos HP Servicios contractuales Datos técnicos El Soporte Técnico de Software HP ofrece servicios integrales de soporte remoto de para los productos de

Más detalles

Seguro de Desempleo Trabajo Temporal

Seguro de Desempleo Trabajo Temporal Seguro de Desempleo Trabajo Temporal SUS DERECHOS LEGALES Muchas personas que trabajan en empleos temporales cobran sus beneficios por desempleo en el período transcurrido entre un trabajo y el siguiente.

Más detalles

DEPARTAMENTO DE EDUCACIÓN FÍSICA CURSO 2011/2012

DEPARTAMENTO DE EDUCACIÓN FÍSICA CURSO 2011/2012 ORIENTACIÓN.1ºESO Carreras de Orientación Una Carrera de Orientación consiste en recorrer en el menor tiempo posible una ruta situada en un terreno desconocido pasando por unos puntos obligados en un orden

Más detalles

Capítulo 1 Documentos HTML5

Capítulo 1 Documentos HTML5 Capítulo 1 Documentos HTML5 1.1 Componentes básicos HTML5 provee básicamente tres características: estructura, estilo y funcionalidad. Nunca fue declarado oficialmente pero, incluso cuando algunas APIs

Más detalles

Benchmarking de Compensaciones DIRECTOR EJECUTIVO CONFIDENCIAL:

Benchmarking de Compensaciones DIRECTOR EJECUTIVO CONFIDENCIAL: Benchmarking de Compensaciones DIRECTOR EJECUTIVO CONFIDENCIAL: Este informe ha sido preparado como modelo, por lo que las cifras que contiene no se corresponden con casos reales, siendo por lo tanto no

Más detalles

ECUACION DE DEMANDA. El siguiente ejemplo ilustra como se puede estimar la ecuación de demanda cuando se supone que es lineal.

ECUACION DE DEMANDA. El siguiente ejemplo ilustra como se puede estimar la ecuación de demanda cuando se supone que es lineal. ECUACION DE DEMANDA La ecuación de demanda es una ecuación que expresa la relación que existe entre q y p, donde q es la cantidad de artículos que los consumidores están dispuestos a comprar a un precio

Más detalles

Capitulo V Administración de memoria

Capitulo V Administración de memoria Capitulo V Administración de memoria Introducción. Una de las tareas más importantes y complejas de un sistema operativo es la gestión de memoria. La gestión de memoria implica tratar la memoria principal

Más detalles

Ingeniería del Software I Clase de Testing Funcional 2do. Cuatrimestre de 2007

Ingeniería del Software I Clase de Testing Funcional 2do. Cuatrimestre de 2007 Enunciado Se desea efectuar el testing funcional de un programa que ejecuta transferencias entre cuentas bancarias. El programa recibe como parámetros la cuenta de origen, la de cuenta de destino y el

Más detalles

Técnicas de valor presente para calcular el valor en uso

Técnicas de valor presente para calcular el valor en uso Normas Internacionales de Información Financiera NIC - NIIF Guía NIC - NIIF NIC 36 Fundación NIC-NIIF Técnicas de valor presente para calcular el valor en uso Este documento proporciona una guía para utilizar

Más detalles

Modelando la cadena de suministro como un problema de programación multinivel y su solución a través de la programación multiparamétrica

Modelando la cadena de suministro como un problema de programación multinivel y su solución a través de la programación multiparamétrica Modelando la cadena de suministro como un problema de programación multinivel y su solución a través de la programación multiparamétrica Introducción La importancia de la cadena de suministro Lo siento,

Más detalles

Los Cuellos de Botella

Los Cuellos de Botella Teoría de las Restricciones o Los Cuellos de Botella Néstor Casas* Consultor Organizacinal Siempre se ha comparado el sistema productivo con una cadena, cuya resistencia a la ruptura se basa precisamente,

Más detalles

Elementos requeridos para crearlos (ejemplo: el compilador)

Elementos requeridos para crearlos (ejemplo: el compilador) Generalidades A lo largo del ciclo de vida del proceso de software, los productos de software evolucionan. Desde la concepción del producto y la captura de requisitos inicial hasta la puesta en producción

Más detalles

Sobre el Centro para préstamos responsables

Sobre el Centro para préstamos responsables Está buscando un banco nuevo o una cooperativa de crédito nueva? Claro que será importante que sepa las tarifas, las tasas de interés, la ubicación y los horarios de su nueva institución financiera, pero

Más detalles

ANÁLISIS DE DATOS NO NUMERICOS

ANÁLISIS DE DATOS NO NUMERICOS ANÁLISIS DE DATOS NO NUMERICOS ESCALAS DE MEDIDA CATEGORICAS Jorge Galbiati Riesco Los datos categóricos son datos que provienen de resultados de experimentos en que sus resultados se miden en escalas

Más detalles

La Mutualidad de la Abogacía ofrece un nuevo e innovador seguro de rentas vitalicias

La Mutualidad de la Abogacía ofrece un nuevo e innovador seguro de rentas vitalicias Nota Informativa Madrid, 16 de marzo de 2009 La Mutualidad de la Abogacía ofrece un nuevo e innovador seguro de rentas vitalicias El nuevo producto, denominado Renta Vitalicia Remunerada permitirá participar

Más detalles

Lección 1-Introducción a los Polinomios y Suma y Resta de Polinomios. Dra. Noemí L. Ruiz Limardo 2009

Lección 1-Introducción a los Polinomios y Suma y Resta de Polinomios. Dra. Noemí L. Ruiz Limardo 2009 Lección 1-Introducción a los Polinomios y Suma y Resta de Polinomios Dra. Noemí L. Ruiz Limardo 2009 Objetivos de la Lección Al finalizar esta lección los estudiantes: Identificarán, de una lista de expresiones

Más detalles

Capitulo 3. Primer Año de Operaciones

Capitulo 3. Primer Año de Operaciones Capitulo 3 Primer Año de Operaciones Área de producción La empresa, como se había mencionado anteriormente, contaba hasta antes de asumir la administración de ella con cinco períodos de operación. La información

Más detalles

Cap. 24 La Ley de Gauss

Cap. 24 La Ley de Gauss Cap. 24 La Ley de Gauss Una misma ley física enunciada desde diferentes puntos de vista Coulomb Gauss Son equivalentes Pero ambas tienen situaciones para las cuales son superiores que la otra Aquí hay

Más detalles

LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES

LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES Capítulo 9 LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES 9.. Introducción El concepto de ite en Matemáticas tiene el sentido de lugar hacia el que se dirige una función en un determinado punto o en el infinito. Veamos

Más detalles

Transformación de gráfica de funciones

Transformación de gráfica de funciones Transformación de gráfica de funciones La graficación de las funciones es como un retrato de la función. Nos auda a tener una idea de cómo transforma la función los valores que le vamos dando. A partir

Más detalles

H E R R A M I E N T A S D E A N Á L I S I S D E D A T O S HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS DE DATOS

H E R R A M I E N T A S D E A N Á L I S I S D E D A T O S HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS DE DATOS H E R R A M I E N T A S D E A N Á L I S I S D E D A T O S HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS DE DATOS Una situación que se nos plantea algunas veces es la de resolver un problema hacia atrás, esto es, encontrar

Más detalles

Análisis situacional en la gestión operativa de almacenes. Pág. 63

Análisis situacional en la gestión operativa de almacenes. Pág. 63 Análisis situacional en la gestión operativa de almacenes. Pág. 63 9.11 SISTEMAS OPERATIVOS EN PROCESO PICKING Los sistemas utilizados en la preparación de pedidos ya sea para la expedición o para servir

Más detalles

1.1. Introducción y conceptos básicos

1.1. Introducción y conceptos básicos Tema 1 Variables estadísticas Contenido 1.1. Introducción y conceptos básicos.................. 1 1.2. Tipos de variables estadísticas................... 2 1.3. Distribuciones de frecuencias....................

Más detalles

Media vs mediana vs moda Cual medida de tendencia central es mas adecuada? MEDIA conveniencias:

Media vs mediana vs moda Cual medida de tendencia central es mas adecuada? MEDIA conveniencias: Iniciar con las interpretaciones de las medidas MEDIA VS MEDIANA VS MODA CUAL ES LA MEDIDA ADECUADA TAREA MEDIA PONDERADA Actividad de Medidas de Localización Problema 1. El problema de las tasas de delito.

Más detalles

Plan de tarificación. Redes telefónicas. Requisitos a cumplir por el plan.

Plan de tarificación. Redes telefónicas. Requisitos a cumplir por el plan. Redes telefónicas Plan de tarificación Plan de tarificación Requisitos a cumplir por el plan Métodos de tarificación Llamadas locales Llamadas a larga distancia Métodos de registro de llamadas Tarifas

Más detalles

Inversiones y amortizaciones

Inversiones y amortizaciones Aprende a rentabilizar tu negocio Índice 1. Qué podemos entender por Inversión?... 3 2. Qué diferentes formas de inversión hay?... 3 3. Por qué hay que determinar y prever las necesidades de Inversión?...

Más detalles

DE VIDA PARA EL DESARROLLO DE SISTEMAS

DE VIDA PARA EL DESARROLLO DE SISTEMAS MÉTODO DEL CICLO DE VIDA PARA EL DESARROLLO DE SISTEMAS 1. METODO DEL CICLO DE VIDA PARA EL DESARROLLO DE SISTEMAS CICLO DE VIDA CLÁSICO DEL DESARROLLO DE SISTEMAS. El desarrollo de Sistemas, un proceso

Más detalles

PROYECTOS, FORMULACIÓN Y CRITERIOS DE EVALUACIÓN

PROYECTOS, FORMULACIÓN Y CRITERIOS DE EVALUACIÓN PROYECTOS, FORMULACIÓN Y CRITERIOS DE EVALUACIÓN GESTIÓN DE PROYECTOS CON PLANNER AVC APOYO VIRTUAL PARA EL CONOCIMIENTO GESTIÓN DE PROYECTOS CON PLANNER Planner es una poderosa herramienta de software

Más detalles

Capítulo 2 Tratamiento Contable de los Impuestos. 2.1 Normas Internacionales de Contabilidad

Capítulo 2 Tratamiento Contable de los Impuestos. 2.1 Normas Internacionales de Contabilidad Capítulo 2 Tratamiento Contable de los Impuestos 2.1 Normas Internacionales de Contabilidad Las Normas Internacionales de Contabilidad (NIC) o International Financial Reporting Standard (IFRS) son los

Más detalles