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    A method to determine container seaport hinterlands
    (2018) Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Vega, Javier N.; Florez Calderón, Luz Angela; Giesen Encina, Ricardo
    This paper proposes a model to delimit the hinterlands for South America's main ports, considering Euclidean distances and the actual routes existing in the region. The differences between these two methods were analyzed and the impact of the main costs variables was quantified on the port hinterland. This is a new approach to hinterland modelling, since it considers the actual routes used to transport goods in the region. We assume that port selection is mainly based on the objective of minimizing the total cost of intermodal freight transport. The proposed methodology can be used to determine the ports captive hinterlands and analyze which variables affect the size and the shape of these hinterlands. We apply the methodology to six ports in South America and four destinations. Results show that the differences between the hinterlands modelled by the two methods are considerable, reaching 280 billion dollars in GDP captured for some ports. © ILS 2018 - Information Systems, Logistics and Supply Chain, Proceedings.
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    A real options approach for joint overhaul and replacement strategies with mean reverting prices
    (2017) Cubillos Álvarez, Maximiliano Enrique; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Due to its significant impact on economic performance, an effective equipment overhaul and replacement strategy is a key aspect of physical asset management in capital intensive industries, such as the mining industry. Classical approaches suggest periodic interventions based on the physical condition of the equipment, considering factors such as availability and operational costs. These fixed models generally ignore two important aspects:first, the flexibility of the decision to overhaul or replace, which may be re-evaluated within a given period, and second, the uncertainty around economic factors that may affect future maintenance decisions, such as the product price. This work improves on classical models by considering the effect of integrated price uncertainty in the definition of joint overhaul and replacement strategy, using a real options approach and a mean reversion binomial model to represent the uncertainty in price. More specifically, we develop a real options model and use a backwards recursion algorithm to determine an optimal intervention policy that maximizes expected profits. We then present a numerical study of the mining industry to validate the effectiveness of the proposed methodology. Results show that the option-based decision model economically out performs the classical periodic strategy approach by 10.5%, offering evidence that a new approach to equipment overhaul and replacement strategy is needed.
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    An optimization based methodology for defining marketing campaign segments
    (2019) Salazar Santander, César Ignacio; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    El objetivo de esta investigación fue presentar y validar una metodología diseñada para apoyar la toma de decisiones en el contexto de definición de target de campaña. Busca ofrecer al tomador de decisiones un complemento que le permite ubicar, de forma óptima, a aquellos clientes que deberían presentar mejor afinidad frente a una acción comercial a ejercer. Para realizar esto, se procedió a definir un dominio de consumidores y a generar agrupaciones micro-segmentadas a través de la selección de variables descriptoras y una metodología de división homogénea de características. Posteriormente, se definió una métrica de efectividad y se construyó un modelo de programación mixta multi-objetivo híbrido entre clustering y modelo de propensisón. El foco de este se orientó en torno a la selección de consumidores que maximizan la efectividad de campaña y, en paralelo, minimizan la disimilitud entre personas a alcanzar. Luego, se diseñó una metodología de validación experimental pensada en generar comparaciones de efectividad entre: (i) criterios de asignación tradicionales y (ii) los resultados del modelo. Se realizaron experimentos contrastando metodología vs criterios de asignación tradicionales para una acción comercial. Para distintos n, el modelo supera a los criterios estándares. Por ejemplo, si n = 100, efectividades de 3.10% vs 2.26% respectivamente. Si n = 3500, 2.41% vs 2.32%. Al mismo tiempo, lo propuesto plantea targets de campaña más precisos, ya que, al observar los porcentajes de expansión de variables, se puede constatar que para distintos n, el modelo expande su rango de forma más controlada respecto a los criterios del retailer. Por último, se concluye que el modelo rescata de forma satisfactoria las relaciones multi-dimensionales entre las variables involucradas en la decisión.
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    Análisis de factores y beneficios de posponer el proceso de etiquetado en una línea de embotellado de una viña por medio de modelos de optimización estocástico y robusto utilizando un enfoque push
    (2018) Villavicencio Bolívar, Nicolás Javier; Maturana Valderrama, Sergio; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Este trabajo aborda el problema de la planificación de la producción para una viña chilena que trabaja con diferentes clientes, los que muchas veces requieren un mismo tipo de vino con una etiqueta propia para el mercado en el cual compiten. La producción es planificada bajo incertidumbre, y en ese escenario los productos son asignados en los diferentes canales de venta, razón por la cual existen excedentes para algunos vinos y déficits en otros. Esto ocurre porque un producto ya asignado a un canal de venta no puede reasignarse a otro aún si la demanda es para el mismo vino. Además, el contenido completo de la cuba debe pasar por la línea de embotellado cuando ésta es utilizada. Una vía para disminuir los excedentes y déficits es posponer la diferenciación del producto, retrasando el proceso de etiquetado, lo que incrementa los costos productivos. Por ende, analizamos la posibilidad de posponer el etiquetado por medio de un modelo de optimización lineal estocástico y un modelo de optimización lineal robusto, tomando en cuenta la variabilidad de la demanda al mismo tiempo que minimizamos los costos productivos. También estudiamos los factores que pueden exacerbar la decisión del modelo, utilizando datos basados en la operación de una viña chilena con foco en la exportación. Los resultados muestran que no posponer empeora la función de costos en casi un 4000% cuando se trabaja con holgura. De hecho, la posibilidad de posponer es siempre atractiva, sobre todo cuando la capacidad es limitada o se utilizan cubas gran tamaño, consecuencia del enfoque push, y cuando incrementa la variabilidad en el caso del modelo estocástico. Finalmente, los resultados del modelo estocástico superan a los del modelo robusto cuando se asume que las demandas tienen distribución normal.
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    Análisis de redes sociales, como método de diagnóstico organizacional : caso grupo de Empresas Sergio Ruiz Tagle H.
    (2020) Puentes Navia, Lorenzo; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Pontificia Universidad Católica de Chile. Facultad de Agronomía e Ingeniería Forestal
    Se puede definir al diagnóstico organizacional, como un proceso analítico que permite conocer la situación real de la organización en un momento dado, para descubrir problemas y áreas de oportunidad, con el fin de corregir los primeros y aprovechar las segundas. El presente escrito pretende explorar como las herramientas de Análisis de Redes Sociales nos pueden aportar en la generación de dicho diagnóstico. Para ello, y entendiendo a la organización como una red de conversaciones basada en compromisos, utilizamos la base de datos de los correos de la organización, para capturar dichas conversaciones, las que graficamos a través de Gephi, un software de uso público, que ayudó a modelar y calcular las métricas de la organización bajo la lógica del Análisis de Redes Sociales. Los resultados muestran una red centralizada básicamente en la estructura del Gerente General, con dificultades en el traspaso de información, pero operacionalmente cohesionada. Diagnóstico coincidente en muchos de sus puntos al obtenido a través de los métodos tradicionales. Esto sugiere que a través de las herramientas ARS si es posible capturar la estructura de una organización y efectivamente aportan al momento de hacer un diagnóstico organizacional, pero no en una forma sustitutiva sino más bien complementaria a los métodos tradicionales.
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    Analyzing the impact of errors in the beliefs in planning of wine grape harvesting operations using a multi-stage stochastic model approach
    (2022) Milani Barrientos, Alejandro; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Los pronósticos y las creencias futuras juegan un papel fundamental en la planificación de la contratación de mano de obra de cosecha, especialmente cuando la corrección de decisiones tomadas anteriormente implican incurrir en altos costos. En este artículo estudiamos el efecto que tiene un mal pronóstico en el proceso de planificación de la cosecha. Para lograr esto, inducimos errores en la predicción de las productividades y en la estimación de las probabilidades de transición entre los estados de productividad. Utilizando un modelo de optimización estocástico de múltiples etapas, analizamos el impacto que los errores en la precisión del pronóstico tienen sobre las ganancias y la eficiencia del proceso de recolección. También estudiamos cómo la flexibilidad, en forma de decisiones de segunda etapa, afecta la capacidad de fijar las decisiones de planificación y generar valor. En un primer paso, desarrollamos un modelo estocástico de múltiples etapas que considera la incertidumbre del crecimiento de la uva dada la creencia en eventos futuros. Las variables de decisión del modelo son: contratación, despido y mantenimiento de la mano de obra de cosecha a lo largo de los períodos, y también las cantidades cosechadas en cada período y bloque. Una vez que el modelo define el plan para la época venidera se revela el error en el pronostico y el tomador de decisiones puede ajustar sus decisiones y creencias futuras. Los resultados indican que el efecto de los errores en la determinación del rendimiento no es simétrico; las subestimaciones de los rendimientos tienen un efecto negativo más significativo en la función objetivo, mientras que la sobre-estimación no. La flexibilidad para ajustar las decisiones de contratación no supone una diferencia significativa si se sobrestiman los rendimientos. Un menor nivel de perdidas de las uvas de mejor calidad, al corresponder a una proporción significativa de los ingresos, explican la mayor parte de la perdida de ingresos. Y por último, las uvas que tienen una mejora temprana de su calidad le dan al tomador de decisiones un nivel adicional de flexibilidad para ajustar el plan de cosecha. Como este tipo de uva alcanza su calidad optima antes y permanece en esa condición por más períodos, el planificador puede comenzar su vendimia si es necesario.
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    Assessing the benefits of labelling postponement in an export-focused winery
    (2018) Varas, Mauricio; Maturana Valderrama, Sergio; Cholette, Susan; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Basso, Franco
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    Considering temperatures in wine shipping decisions : model, risks indices, and applications in emerging markets
    (2019) Garafulic, Max; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Actualmente, Chile el cuarto país exportador de vino del mundo. La mayor parte del vino se transporta en contenedores estándar, lo que lo expone a las condiciones de temperatura del ambiente durante su transporte marítimo, lo que puede afectar su calidad. Las decisiones de transporte se basan principalmente en los costos, y generalmente se prefiere la ruta más barata, sin considerar los riesgos potenciales de temperatura. En este estudio, desarrollamos un modelo de apoyo a las decisiones para el problema de selección de rutas de envío, teniendo en cuenta el riesgo de temperatura durante el transporte marítimo. Para lograrlo, construimos un modelo que considera la información de temperatura al interior de contenedores, obtenida de 167 dataloggers distribuidos en 74 envíos marítimos de vino, y determinamos la correlación de esta variable con la temperatura externa. Gracias a que la temperatura externa está disponible en la base de datos global NCEP-NCAR, podemos determinar la temperatura interna del contenedor de cualquier ruta de envío. También presentamos un conjunto de índices de riesgo de temperatura, que nos permite evaluar el riesgo para el vino si se envía por una ruta específica. Los resultados indican un buen rendimiento del pronóstico para nuestro modelo, con baja desviación media acumulada y bajos valores de error cuadrático medio. Validamos este modelo aplicándolo a un grupo de rutas y mostramos que la ruta de menor costo puede implicar un mayor riesgo para la calidad del vino. Por lo tanto, debe considerarse una ruta alternativa que puede ser más costosa, pero menos riesgosa.
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    Data envelopment analysis of operational efficiency in Chilean wine cellars
    (2023) Hirmas Valderrama, Isidora; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    El objetivo principal de esta investigación es determinar y medir el nivel de competitividad en las bodegas de viñedos en Chile, de manera de definir aquellas Viñas cuyas bodegas representan eficiencia productiva según el factor productivo a analizar, y a
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    Desarrollo de algoritmo para identificar la presencia de tareas de demanda exclusiva a través de encefalógrafo de bajo costo
    (2017) Lucas Lizárraga, Josefa; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Nuestras actividades diarias pueden organizarse bajo dos estructuras mentales asociadas con la carga de trabajo cognitiva: donde nuestra experiencia es lo que nos guía, y donde las acciones son reflexivas y completamente racionales. Una de las características principales que los distinguen es la posibilidad de hacer otra cosa en simultáneo.Este trabajo propone un algoritmo que analiza la actividad cerebral a través de un electroencefalógrafo de bajo costo para conocer en tiempo real, si la carga cognitiva de dicha tarea corresponde a una de Demanda Exclusiva (ej. multiplicación de números de dos dígitos), o de Demanda Colectiva (ej. reconocer el género de una persona). El modelo matemático establece un intervalo de confianza para determinar bajo que parámetros, utilizando una combinación de áreas y frecuencias cerebrales, la tarea es o no de Demanda Exclusiva. Además, se evalúa la mejora en el rendimiento al considerar información del comportamiento cerebral segundos previos.Los resultados del modelo muestran que los mejores diferenciadores se encuentran en la frecuencia comprendida entre 2 y 7 Hz (Theta y Delta) y para los sensores ubicados en el lóbulo pre-frontal y occipital, además de los parietal y temporal del hemisferio derecho. Por último, la incorporación de la información cerebral de cinco segundos previos aumenta el desempeño promedio del sistema de 82,3% a 87,3%, sin embargo, existe una pérdida en la inmediatez de la respuesta.
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    Efectos del postponement en la planificación de producción con tiempos de setup dependientes de la secuencia
    (2018) Bastidas Bravo, Benjamín Andrés; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    odo proceso productivo siempre estará en la búsqueda de cumplir con lo demandado de forma eficiente y eficaz. Existen en particular ciertas industrias en que lograr esto presenta un problema de alta complejidad. Eso puede producirse por diversos motivos tales como grandes cantidades de SKU en la producción, altos tiempos de setup y alta variabilidad en la demanda. Estas condiciones dificultan el desarrollo de un buen mecanismo o herramienta para realizar una buena planificación de la producción, que tiene como finalidad lograr los objetivos mencionados anteriormente y así lograr un proceso productivo con un mayor desempeño. En estos casos es donde el potencial beneficio que se puede obtener de una buena planificación suele ser mayor. La contribución de este trabajo consiste en evaluar el impacto de implementar modelos de planificación de la producción que integran la capacidad de postponement en condiciones de alta variabilidad y tiempos de setup y determinar en qué situaciones el postponement es una política óptima de producción. Para analizar el impacto y desempeño de esta política en distintos escenarios de producción, se desarrolló un modelo de programación matemática que se evaluó bajo distintas condiciones de producción para estudiar en qué situaciones y bajo qué parámetros las políticas estudiadas generan un mayor impacto. Los resultados fueron favorables en cuanto al desempeño percibido por las políticas estudiadas, mostrando un evidente beneficio enl a flexibilidad que aporta a la producción una política mixta de postponement, generando un impacto positivo en la respuesta de la producción a cambios en parámetros determinantes como son la capacidad efectiva del sistema, la variabilidad de la demanda y los tiempos de setup.
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    Effects of contingencies on healthcare 4.0 technologies adoption and barriers in emerging economies
    (2020) Tortorella, G. L.; Fogliatto, F. S.; Esposto, K. F.; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Vassolo, Roberto; Mendoza, D. T.; Narayanamurthy, G.
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    Effects of technology investment in performance based maintenance contracts
    (2016) Ulloa Correa, Rodrigo Sebastián; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    En industrias intensivas en capital, como la minería, la política de mantenimiento de los equipos es muy relevante. Una de las principales decisiones a tomar es si el mantenimiento del equipo será realizado de forma interna o externalizado a una empresa especialista. El proveedor del servicio de mantenimiento puede realizar una inversión inicial en tecnología para ofrecer un mejor nivel de servicio o reducir sus costos operacionales. Si el proveedor invierte en tecnología obtendrá mayores beneficios de los flujos futuros asociados al contrato. En este trabajo se analiza el caso en que la mantención de los equipos es externalizada a una compañía que tiene la opción de invertir en tecnología al comienzo del contrato. Para una longitud de contrato y cantidad de intervenciones, surgen varias preguntas:¿Cuánto se debe invertir en tecnología y cuánto se debe cobrar por cada intervención?¿Tienen el cliente y proveedor el mismo nivel de inversión óptimo? ¿Existe un mecanismo de coordinación óptimo para ambas partes? La contribución de este trabajo es un análisis del efecto de la inversión inicial en los términos del contrato. Se presenta un modelo que evalúa el Valor Presente Neto (VPN) del contrato para cada parte de la cadena. Con este modelo se pueden encontrar los términos óptimos del contrato para cada uno. Además, se presenta el contrato óptimo para la cadena considerando a ambas partes como una sola entidad. Los resultados muestran que los términos del contrato óptimos son diferentes si se consideran como una cadena o por separado. Además, existe una estructura de contrato (duración, número de MP, precio y nivel de inversión) que maximiza el beneficio obtenido por cada parte involucrada, y un mecanismo de coordinación que maximiza el VPN para la cadena completa.
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    Elaboración de un modelo de propensión al crédito de consumo capaz de discriminar a nivel de individuo utilizando solamente información financiera de carácter pública
    (2018) Gross Sánchez, Alan; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    El objetivo general del trabajo, fue desarrollar y validar un modelo conceptual capaz de detectar las necesidades crediticias futuras de las personas del sistema financiero y así cuantificar la propensión a créditos de consumo, utilizando únicamente información financiera de carácter pública. Para llevar a cabo el estudio, se procedió a generar la variable dependiente como una combinación de las ventas de créditos de consumo del banco con las ventas presuntas en otros bancos. Para esto fue necesario generar un modelo capaz de determinar cuándo una persona tomó un crédito de consumo en otra institución. Posteriormente, se ejecutó el proceso de feature generation y feature selection, los cuales consistieron en generar variables de todo tipo a partir de la información proveniente de la SBIF, para luego seleccionar sólo aquellas que fuesen relevantes para el modelo. Finalmente, sobre un set que se dividió en 70% training y 30% testing, se hizo competir los siguientes modelos de aprendizaje automático: regresión logística, SVM, bosques aleatorios, redes neuronales y modelos de boosting. Los mejores resultados se obtuvieron con XGBoost, obteniendo un LIFT de 19,3% para el primer decil, en 10 minutos y con un KS de 0,39 en el caso de NumJump = 1 y 21% en el primer decil de LIFT en 15 minutos con un KS de 0,25 para el caso de NumJump > 1. Al poner en producción el modelo, se obtuvo una efectividad del 2,86% en ventas sobre respuestas, una cifra más de cuatro veces mayor a lo acostumbrado por el banco en campañas sobre prospectos (0,69%).
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    Electric mobility toward sustainable cities and road-freight logistics: A systematic review and future research directions
    (2023) Alarcón Olalla, Frank Eduardo; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Sauma Santis, Enzo Enrique; Millennium Institute on Green Ammonia As Energy Vector (MIGA), Pontificia Universidad Católica de Chile
    The importance of electric vehicles (EVs) lies in the fact that they are seen as a key solution to the climate change problem. In the last decade, this topic has received significant interest from the scientific community, contributing to publications in different areas. However, the existing literature is fragmented, and efforts have not been made to categorize and analyze it from a freight logistics perspective. This work aims to fill this gap by presenting a systematic literature review (SLR) of the potential impacts of EVs on sustainable road-freight transport operations, including in urban areas. We reviewed 237 peer-reviewed articles for bibliometric and literature classification analysis, whereby 119 articles were subsequently studied for content analysis and research gaps related to sustainability approaches. The bibliometric analysis showed significant growth in the body of research in the past two years, reflected in the number of journal papers, authors, and references. In the literature and keywords analysis, we identified five main categories and research areas: economic and competitive aspects, city logistics, environmental sustainability, vehicle fleet operations, and infrastructure and technology. In addition, this paper revealed eight key research gaps for future research: multimodal integration, long-haul and heavy-duty truck approaches, emerging economies, business models, social factors, charging infrastructure inclusion, and fleet replacement policies. These findings can enlighten researchers and practitioners toward sustainable research and real-life applications of electromobility in freight logistics.
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    Entry-Timing Advantages in Renewable Natural Resources Industries
    (2019) Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Sevil, Ángel; Vassolo, Roberto; Sepúlveda Vargas, José Ignacio
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    Entry-timing advantages in renewable natural resources industries.
    (2017) Sepúlveda Vargas, José Ignacio; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Dentro de la literatura de estrategia, el estudio de ventajas competitivas de orden de entrada se ha vuelto muy popular. Con el artículo seminal de Lieberman y Montgomery (1988) los investigadores se han enfocado en cómo las firmas generan ventajas competitivas por entrar primero o después a una industria. La literatura ha explicado estas ventajas a través de mecanismos de aislamiento competitivo que funcionan como barreras de entrada para los nuevos competidores. Ha habido un fuerte estudio empírico, que ha hecho énfasis en las ventajas que obtienen los pioneros de la industria. Sin embargo, otros estudios han obtenido resultados contradictorios. En este contexto se incluye el concepto de contingencias, que se refiera a las condiciones que afectan la existencia o efectividad de la ventaja de orden de entrada, más allá del orden de entrada en sí mismo. En este trabajo nos enfocamos en una industria poco abordada en el área de estrategia: industrias de recursos naturales renovables, la cual es más similar a los commodities que a los productos diferenciados. Construimos un modelo de simulación para estudiar la existencia de ventajas competitivas de orden de entrada en esta industria. Consideramos dos mercados en que los competidores pueden actuar y cambiarse entre ellos después de pasar un período de cambio. Debido a la naturaleza “commodity” de la industria, no se habla de pioneros o entrantes tardíos sino de los competidores anticrowd (que son la minoría) y crowd. Estos agentes difieren en la heurística con la que toman sus decisiones de cambio entre mercados, éstas hacen que los anticrowd se comporten de manera anticíclica y los crowd cíclicamente en relación a los actuales precios de los productos. Se consideran diferentes escenarios de simulación: sin mecanismos de aislamiento competitivo, con curvas de aprendizaje, con innovaciones tecnológicos de proceso. Concluimos que pueden conseguirse ventajas competitivas de orden de entrada al seguir una estrategia anticíclica en el contexto de industrias de recursos naturales renovables. Sin embargo, la existencia está sujeta a ciertas condiciones: dinamismo del entorno, condiciones competitivas y restricciones de producción. Al incrementar el dinamismo del entorno y las condiciones competitivas, la ventaja competitiva para los anticíclicos aumenta. Mientras que al incrementar las restricciones de producción la ventaja para los anticíclicos disminuye. Por otro lado, al incluir mecanismos de aislamiento competitivo de productor como: curvas de aprendizaje e innovaciones tecnológicas de proceso, la ventaja de ser anticíclico disminuye pero sigue existiendo, en particular la curva de aprendizaje favorece más a los cíclicos y las innovaciones tecnológicas favorecen a ambos por igual. Este trabajo abre un amplio campo de investigación dentro de la estrategia: orden de entrada en industrias de recursos naturales.
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    Herramienta de simulación para el apoyo a la toma de decisiones en un servicio de urgencia médica
    (2023) Olguín Plaza, Iván Alexander; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Las largas estadías de los pacientes en la urgencia, los extensos tiempos de espera y la gran cantidad de pacientes que se retiran sin recibir atención (LWBS) han sido motivo de preocupación en los centros de urgencia del mundo. La manera de implementar una solución de corto plazo a estos problemas ha representado un gran reto para los equipos de salud debido a que la mayoría de los estudios e investigaciones disponibles actualmente realizan propuestas de mejora de largo plazo, que no responden al sentido de rapidez que necesitan estos centros de urgencia para resolver estos desafíos. Además, muchas veces estas propuestas consideran una inyección de recursos que no son posibles de implementar. En esta investigación, presentamos la elaboración, aplicación y validación de un modelo de simulación para predecir los tiempos de estancia de pacientes en la Urgencia UC, el cual también permite predecir la utilización de los recursos disponibles y la cantidad de pacientes que se retiran sin recibir atención. A lo largo de este trabajo, presentamos la información previa recopilada, el desarrollo del modelo y los resultados obtenidos. También, se muestran las 3 propuestas de mejora realizadas para disminuir los tiempos de estancia. La primera, enfocada en el corto plazo, consiste en cambiar la lógica de atención en el centro con lo que se logra reducir en un 10% los tiempos de estadía de los pacientes y mejorar la utilización de sillones, pasando de un 30% a un 73,6% de utilización, también se aumenta la proporción del tiempo que colaboradores atienden pacientes, representando un aumento de capacidad. Por otra parte, la segunda y tercera propuesta, enfocadas en el largo plazo, consideran una disminución de variabilidad y en específico, en la tercera, una adición de un turno de un radiólogo exclusivo de urgencia, con estas propuestas se logra reducir los tiempos de espera en un 8,87% y disminuir los pacientes que se retiran sin ser atendidos en un 30,1%. La contribución de este estudio radica en el desarrollo de una herramienta basada en simulación para predecir los tiempos de los pacientes en el corto plazo y utilizar esta información para la ayuda en la toma de decisiones operativas y estratégicas sobre la gestión de los recursos y los modelos de procesos del centro.
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    How does artificial intelligence impact employees' engagement in lean organisations?
    (Taylor & Francis Ltd., 2024) Tortorella, Guilherme Luz; Powell, Daryl; Hines, Peter; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Tlapa-Mendoza, Diego; Vassolo, Roberto
    Driven by the digital transformation currently pursued by organisations, artificial intelligence (AI) applications have become more frequent. Nevertheless, its impact on employees' behaviors and attitudes is still poorly known. As employees' engagement (EE) is a key element for a successful Lean Production (LP) implementation, there is the need to understand such AI's implications on EE in this scenario. This paper aims to investigate the impact of AI on EE in lean organisations. We performed a qualitative-empirical approach in which we first interviewed twelve academic experts to grasp the investigated problem. Then, we conducted a multi-case study in manufacturing organisations undergoing a LP implementation to refine such understanding based on the observation of real-world evidence. Identifying commonalities between these stages allowed the formulation of propositions for future theory testing and validation. Findings indicate that AI may positively impact EE dimensions (physical, cognitive, and emotional) in human-centred work environments, such as lean organisations, although not at the same extent. Results also suggest that employees' psychological conditions (safety, meaningfulness, and availability) are positively affected by the relationship between AI and EE. The demystification of AI's effect on EE helps practitioners anticipate potential issues that can impair the LP implementation in the Fourth Industrial Revolution era.
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    Identificación de flujos circulares de capital en la economía chilena mediante un modelo de flujo máximo
    (2020) Acuña Hernández, René Tomás; Angulo, Gustavo; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    El objetivo principal del presente trabajo es determinar el máximo flujo circulante de la economía mediante la identificación de los ciclos que lo componen. Entendiendo que un ciclo es una secuencia de empresas en que existe una transacción entre cada par de éstas y cuyos montos representan un flujo circular que incrementa ficticiamente su liquidez. La relevancia de este estudio radica en que los ciclos pueden ser eliminados coordinando a las empresas para descartar dichas transacciones de la economía. Los estudios desarrollados en esta tesis se realizaron mediante un conjunto de transacciones facilitadas por el Servicio de Impuestos Internos (SII) y efectuadas en la economía chilena durante el 2018 por diversas empresas. Para lo cual se procedió, en primer lugar, a limpiar los datos, simplificando la economía y neteando las transacciones. Posteriormente, se determinó el máximo flujo circulante mediante un algoritmo de flujo obteniendo como resultado un grafo donde cada arista representa el flujo entre las empresas relacionadas. Con dicho grafo se procedió a la identificación de los ciclos que lo componen con un modelo de circulación iterativo y distintas heurísticas de ordenación. Así se obtuvieron los mejores, ordenando las aristas de forma creciente según su monto de transacción. El resultado fue un flujo circulante aproximado de 263,307,940 M de pesos, lo que representa un 12% aproximadamente de la economía y de los cuales participan 350 mil empresas distintas. Dicho valor está compuesto por 3,8 millones de ciclos de los cuales un 94% de estos están conformados por 10 empresas o menos. A nivel económico existen distintos fenómenos legales e ilegales que pueden explicar los ciclos obtenidos, como lo es el circular trading, sin embargo, esta diferenciación no es parte de los objetivos propuestos. También se plantean diversas propuestas económicas basadas en la eliminación de los ciclos, destacando la disminución de impuestos para ciertas empresas y la identificación de nuevos mercados circulares.El objetivo principal del presente trabajo es determinar el máximo flujo circulante de la economía mediante la identificación de los ciclos que lo componen. Entendiendo que un ciclo es una secuencia de empresas en que existe una transacción entre cada par de éstas y cuyos montos representan un flujo circular que incrementa ficticiamente su liquidez. La relevancia de este estudio radica en que los ciclos pueden ser eliminados coordinando a las empresas para descartar dichas transacciones de la economía. Los estudios desarrollados en esta tesis se realizaron mediante un conjunto de transacciones facilitadas por el Servicio de Impuestos Internos (SII) y efectuadas en la economía chilena durante el 2018 por diversas empresas. Para lo cual se procedió, en primer lugar, a limpiar los datos, simplificando la economía y neteando las transacciones. Posteriormente, se determinó el máximo flujo circulante mediante un algoritmo de flujo obteniendo como resultado un grafo donde cada arista representa el flujo entre las empresas relacionadas. Con dicho grafo se procedió a la identificación de los ciclos que lo componen con un modelo de circulación iterativo y distintas heurísticas de ordenación. Así se obtuvieron los mejores, ordenando las aristas de forma creciente según su monto de transacción. El resultado fue un flujo circulante aproximado de 263,307,940 M de pesos, lo que representa un 12% aproximadamente de la economía y de los cuales participan 350 mil empresas distintas. Dicho valor está compuesto por 3,8 millones de ciclos de los cuales un 94% de estos están conformados por 10 empresas o menos. A nivel económico existen distintos fenómenos legales e ilegales que pueden explicar los ciclos obtenidos, como lo es el circular trading, sin embargo, esta diferenciación no es parte de los objetivos propuestos. También se plantean diversas propuestas económicas basadas en la eliminación de los ciclos, destacando la disminución de impuestos para ciertas empresas y la identificación de nuevos mercados circulares.El objetivo principal del presente trabajo es determinar el máximo flujo circulante de la economía mediante la identificación de los ciclos que lo componen. Entendiendo que un ciclo es una secuencia de empresas en que existe una transacción entre cada par de éstas y cuyos montos representan un flujo circular que incrementa ficticiamente su liquidez. La relevancia de este estudio radica en que los ciclos pueden ser eliminados coordinando a las empresas para descartar dichas transacciones de la economía. Los estudios desarrollados en esta tesis se realizaron mediante un conjunto de transacciones facilitadas por el Servicio de Impuestos Internos (SII) y efectuadas en la economía chilena durante el 2018 por diversas empresas. Para lo cual se procedió, en primer lugar, a limpiar los datos, simplificando la economía y neteando las transacciones. Posteriormente, se determinó el máximo flujo circulante mediante un algoritmo de flujo obteniendo como resultado un grafo donde cada arista representa el flujo entre las empresas relacionadas. Con dicho grafo se procedió a la identificación de los ciclos que lo componen con un modelo de circulación iterativo y distintas heurísticas de ordenación. Así se obtuvieron los mejores, ordenando las aristas de forma creciente según su monto de transacción. El resultado fue un flujo circulante aproximado de 263,307,940 M de pesos, lo que representa un 12% aproximadamente de la economía y de los cuales participan 350 mil empresas distintas. Dicho valor está compuesto por 3,8 millones de ciclos de los cuales un 94% de estos están conformados por 10 empresas o menos. A nivel económico existen distintos fenómenos legales e ilegales que pueden explicar los ciclos obtenidos, como lo es el circular trading, sin embargo, esta diferenciación no es parte de los objetivos propuestos. También se plantean diversas propuestas económicas basadas en la eliminación de los ciclos, destacando la disminución de impuestos para ciertas empresas y la identificación de nuevos mercados circulares.El objetivo principal del presente trabajo es determinar el máximo flujo circulante de la economía mediante la identificación de los ciclos que lo componen. Entendiendo que un ciclo es una secuencia de empresas en que existe una transacción entre cada par de éstas y cuyos montos representan un flujo circular que incrementa ficticiamente su liquidez. La relevancia de este estudio radica en que los ciclos pueden ser eliminados coordinando a las empresas para descartar dichas transacciones de la economía. Los estudios desarrollados en esta tesis se realizaron mediante un conjunto de transacciones facilitadas por el Servicio de Impuestos Internos (SII) y efectuadas en la economía chilena durante el 2018 por diversas empresas. Para lo cual se procedió, en primer lugar, a limpiar los datos, simplificando la economía y neteando las transacciones. Posteriormente, se determinó el máximo flujo circulante mediante un algoritmo de flujo obteniendo como resultado un grafo donde cada arista representa el flujo entre las empresas relacionadas. Con dicho grafo se procedió a la identificación de los ciclos que lo componen con un modelo de circulación iterativo y distintas heurísticas de ordenación. Así se obtuvieron los mejores, ordenando las aristas de forma creciente según su monto de transacción. El resultado fue un flujo circulante aproximado de 263,307,940 M de pesos, lo que representa un 12% aproximadamente de la economía y de los cuales participan 350 mil empresas distintas. Dicho valor está compuesto por 3,8 millones de ciclos de los cuales un 94% de estos están conformados por 10 empresas o menos. A nivel económico existen distintos fenómenos legales e ilegales que pueden explicar los ciclos obtenidos, como lo es el circular trading, sin embargo, esta diferenciación no es parte de los objetivos propuestos. También se plantean diversas propuestas económicas basadas en la eliminación de los ciclos, destacando la disminución de impuestos para ciertas empresas y la identificación de nuevos mercados circulares.El objetivo principal del presente trabajo es determinar el máximo flujo circulante de la economía mediante la identificación de los ciclos que lo componen. Entendiendo que un ciclo es una secuencia de empresas en que existe una transacción entre cada par de éstas y cuyos montos representan un flujo circular que incrementa ficticiamente su liquidez. La relevancia de este estudio radica en que los ciclos pueden ser eliminados coordinando a las empresas para descartar dichas transacciones de la economía. Los estudios desarrollados en esta tesis se realizaron mediante un conjunto de transacciones facilitadas por el Servicio de Impuestos Internos (SII) y efectuadas en la economía chilena durante el 2018 por diversas empresas. Para lo cual se procedió, en primer lugar, a limpiar los datos, simplificando la economía y neteando las transacciones. Posteriormente, se determinó el máximo flujo circulante mediante un algoritmo de flujo obteniendo como resultado un grafo donde cada arista representa el flujo entre las empresas relacionadas. Con dicho grafo se procedió a la identificación de los ciclos que lo componen con un modelo de circulación iterativo y distintas heurísticas de ordenación. Así se obtuvieron los mejores, ordenando las aristas de forma creciente según su monto de transacción. El resultado fue un flujo circulante aproximado de 263,307,940 M de pesos, lo que representa un 12% aproximadamente de la economía y de los cuales participan 350 mil empresas distintas. Dicho valor está compuesto por 3,8 millones de ciclos de los cuales un 94% de estos están conformados por 10 empresas o menos. A nivel económico existen distintos fenómenos legales e ilegales que pueden explicar los ciclos obtenidos, como lo es el circular trading, sin embargo, esta diferenciación no es parte de los objetivos propuestos. También se plantean diversas propuestas económicas basadas en la eliminación de los ciclos, destacando la disminución de impuestos para ciertas empresas y la identificación de nuevos mercados circulares.El objetivo principal del presente trabajo es determinar el máximo flujo circulante de la economía mediante la identificación de los ciclos que lo componen. Entendiendo que un ciclo es una secuencia de empresas en que existe una transacción entre cada par de éstas y cuyos montos representan un flujo circular que incrementa ficticiamente su liquidez. La relevancia de este estudio radica en que los ciclos pueden ser eliminados coordinando a las empresas para descartar dichas transacciones de la economía. Los estudios desarrollados en esta tesis se realizaron mediante un conjunto de transacciones facilitadas por el Servicio de Impuestos Internos (SII) y efectuadas en la economía chilena durante el 2018 por diversas empresas. Para lo cual se procedió, en primer lugar, a limpiar los datos, simplificando la economía y neteando las transacciones. Posteriormente, se determinó el máximo flujo circulante mediante un algoritmo de flujo obteniendo como resultado un grafo donde cada arista representa el flujo entre las empresas relacionadas. Con dicho grafo se procedió a la identificación de los ciclos que lo componen con un modelo de circulación iterativo y distintas heurísticas de ordenación. Así se obtuvieron los mejores, ordenando las aristas de forma creciente según su monto de transacción. El resultado fue un flujo circulante aproximado de 263,307,940 M de pesos, lo que representa un 12% aproximadamente de la economía y de los cuales participan 350 mil empresas distintas. Dicho valor está compuesto por 3,8 millones de ciclos de los cuales un 94% de estos están conformados por 10 empresas o menos. A nivel económico existen distintos fenómenos legales e ilegales que pueden explicar los ciclos obtenidos, como lo es el circular trading, sin embargo, esta diferenciación no es parte de los objetivos propuestos. También se plantean diversas propuestas económicas basadas en la eliminación de los ciclos, destacando la disminución de impuestos para ciertas empresas y la identificación de nuevos mercados circulares.El objetivo principal del presente trabajo es determinar el máximo flujo circulante de la economía mediante la identificación de los ciclos que lo componen. Entendiendo que un ciclo es una secuencia de empresas en que existe una transacción entre cada par de éstas y cuyos montos representan un flujo circular que incrementa ficticiamente su liquidez. La relevancia de este estudio radica en que los ciclos pueden ser eliminados coordinando a las empresas para descartar dichas transacciones de la economía. Los estudios desarrollados en esta tesis se realizaron mediante un conjunto de transacciones facilitadas por el Servicio de Impuestos Internos (SII) y efectuadas en la economía chilena durante el 2018 por diversas empresas. Para lo cual se procedió, en primer lugar, a limpiar los datos, simplificando la economía y neteando las transacciones. Posteriormente, se determinó el máximo flujo circulante mediante un algoritmo de flujo obteniendo como resultado un grafo donde cada arista representa el flujo entre las empresas relacionadas. Con dicho grafo se procedió a la identificación de los ciclos que lo componen con un modelo de circulación iterativo y distintas heurísticas de ordenación. Así se obtuvieron los mejores, ordenando las aristas de forma creciente según su monto de transacción. El resultado fue un flujo circulante aproximado de 263,307,940 M de pesos, lo que representa un 12% aproximadamente de la economía y de los cuales participan 350 mil empresas distintas. Dicho valor está compuesto por 3,8 millones de ciclos de los cuales un 94% de estos están conformados por 10 empresas o menos. A nivel económico existen distintos fenómenos legales e ilegales que pueden explicar los ciclos obtenidos, como lo es el circular trading, sin embargo, esta diferenciación no es parte de los objetivos propuestos. También se plantean diversas propuestas económicas basadas en la eliminación de los ciclos, destacando la disminución de impuestos para ciertas empresas y la identificación de nuevos mercados circulares.El objetivo principal del presente trabajo es determinar el máximo flujo circulante de la economía mediante la identificación de los ciclos que lo componen. Entendiendo que un ciclo es una secuencia de empresas en que existe una transacción entre cada par de éstas y cuyos montos representan un flujo circular que incrementa ficticiamente su liquidez. La relevancia de este estudio radica en que los ciclos pueden ser eliminados coordinando a las empresas para descartar dichas transacciones de la economía. Los estudios desarrollados en esta tesis se realizaron mediante un conjunto de transacciones facilitadas por el Servicio de Impuestos Internos (SII) y efectuadas en la economía chilena durante el 2018 por diversas empresas. Para lo cual se procedió, en primer lugar, a limpiar los datos, simplificando la economía y neteando las transacciones. Posteriormente, se determinó el máximo flujo circulante mediante un algoritmo de flujo obteniendo como resultado un grafo donde cada arista representa el flujo entre las empresas relacionadas. Con dicho grafo se procedió a la identificación de los ciclos que lo componen con un modelo de circulación iterativo y distintas heurísticas de ordenación. Así se obtuvieron los mejores, ordenando las aristas de forma creciente según su monto de transacción. El resultado fue un flujo circulante aproximado de 263,307,940 M de pesos, lo que representa un 12% aproximadamente de la economía y de los cuales participan 350 mil empresas distintas. Dicho valor está compuesto por 3,8 millones de ciclos de los cuales un 94% de estos están conformados por 10 empresas o menos. A nivel económico existen distintos fenómenos legales e ilegales que pueden explicar los ciclos obtenidos, como lo es el circular trading, sin embargo, esta diferenciación no es parte de los objetivos propuestos. También se plantean diversas propuestas económicas basadas en la eliminación de los ciclos, destacando la disminución de impuestos para ciertas empresas y la identificación de nuevos mercados circulares.El objetivo principal del presente trabajo es determinar el máximo flujo circulante de la economía mediante la identificación de los ciclos que lo componen. Entendiendo que un ciclo es una secuencia de empresas en que existe una transacción entre cada par de éstas y cuyos montos representan un flujo circular que incrementa ficticiamente su liquidez. La relevancia de este estudio radica en que los ciclos pueden ser eliminados coordinando a las empresas para descartar dichas transacciones de la economía. Los estudios desarrollados en esta tesis se realizaron mediante un conjunto de transacciones facilitadas por el Servicio de Impuestos Internos (SII) y efectuadas en la economía chilena durante el 2018 por diversas empresas. Para lo cual se procedió, en primer lugar, a limpiar los datos, simplificando la economía y neteando las transacciones. Posteriormente, se determinó el máximo flujo circulante mediante un algoritmo de flujo obteniendo como resultado un grafo donde cada arista representa el flujo entre las empresas relacionadas. Con dicho grafo se procedió a la identificación de los ciclos que lo componen con un modelo de circulación iterativo y distintas heurísticas de ordenación. Así se obtuvieron los mejores, ordenando las aristas de forma creciente según su monto de transacción. El resultado fue un flujo circulante aproximado de 263,307,940 M de pesos, lo que representa un 12% aproximadamente de la economía y de los cuales participan 350 mil empresas distintas. Dicho valor está compuesto por 3,8 millones de ciclos de los cuales un 94% de estos están conformados por 10 empresas o menos. A nivel económico existen distintos fenómenos legales e ilegales que pueden explicar los ciclos obtenidos, como lo es el circular trading, sin embargo, esta diferenciación no es parte de los objetivos propuestos. También se plantean diversas propuestas económicas basadas en la eliminación de los ciclos, destacando la disminución de impuestos para ciertas empresas y la identificación de nuevos mercados circulares.