Director: Montagna, Jorge(2)

Co director: Corsano, Gabriela(1,2)

PLANEAMIENTO ÓPTIMO DE UNA CADENA DE SUMINISTROS DE LA INDUSTRIA

MADERERA EN ARGENTINA

Campanella Sandra(1,2)

(1) Universidad Nacional del Litoral, (2) Instituto de Desarrollo y Diseño INGAR Conicet-UTN

Palabras Claves: industria forestal, producción y logística, programación lineal mixta entera. Área temática: Ciencias Exactas Sub área: Matemática

INTRODUCCIÓN

La cadena de suministros (CS) de la industria forestal, definida como el sector de la actividad industrial que aborda el procesamiento de la madera desde su plantación hasta su transformación en productos, involucra diversos y diferentes procesos de trabajo desde la poda y tala de árboles hasta la producción de cajones, materiales para la construcción, madera para muebles, producción de papel, entre otros. En Argentina, la industria maderera emplea a 500 mil personas presentando un potencial con fuerte impacto en el Producto Bruto Interno (PBI) de ciertas regiones argentinas, por ejemplo, en la provincia de Misiones el sector forestal genera alrededor del 50% del PBI (Braier, Corinaldesi y Esper, 2004). De acuerdo con los resultados del primer inventario nacional de plantaciones forestales, la superficie forestada de la Argentina al año 2002 era de 1,15 millones de hectáreas, el 70% del total se encuentra en las provincias de Corrientes y Misiones (Uasuf e Hilbert, 2012). La cadena forestal-industrial de la Argentina incluye al sector forestal primario nativo y de plantación, a las actividades industriales de obtención de madera aserrada, remanufacturas, tableros reconstituidos, contrachapados, partes y muebles y a la generación de pasta celulósica, papel y cartón (MINCyT, 2013) . Dentro de la misma existen diversos flujos de materiales, ya sean productos finales, subproductos o residuos generados en los diferentes procesos. Estos dos últimos pueden tener distintos destinos como, por ejemplo, ser materia prima para otras cadenas de elaboración o ser combustible para la generación de energía. En este contexto, es importante trabajar en el planeamiento de la cadena de suministros (CS), lo cual ha ayudado a incrementar el desempeño del conjunto de firmas involucradas (D'Amours, Ronnqvist y Weintraub, 2008). Esto se puede alcanzar a través de la adecuada toma de decisiones en los aspectos estratégicos, tácticos y operativos del problema, con una apropiada integración de los niveles de decisión citados.

OBJETIVOS Este trabajo busca lograr un primer aporte en el planeamiento de la CS del sector forestal en Argentina, para esto se presenta un modelo de programación mixta entera lineal (MILP) para el diseño óptimo de una cadena compuesta por tres niveles: materia prima, plantas de producción y clientes. El objetivo es determinar la configuración óptima para la CS, identificando la ubicación de las diferentes unidades de producción, la distribución de los diferentes cargamentos, el flujo entre los nodos de la CS y algunas decisiones básicas

Director: Montagna, Jorge(2)

Co director: Corsano, Gabriela(1,2)

de operación, elementos fundamentales en el diseño y análisis de esta industria (Troncoso y Garrido, 2005). Como un primer acercamiento a estas CSs, el modelo permitirá resolver tres problemas comunes en el sector forestal: producción forestal, locación de las unidades y distribución de la madera (Troncoso y Garrido, 2005) en Argentina. Además, posibilitará realizar un análisis del valor y posible destino de los subproductos de la CS.

METODOLOGÍA Y DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA

En la Figura 1 se muestra un esquema de la CS en consideración, que involucra un subconjunto más limitado de todas las alternativas que admite la CS de la industria forestal. La materia prima obtenida de las plantaciones es transportada en forma de rollizos a los aserraderos. Dentro del aserradero se dan las etapas de descortezado, serrado, secado y, dependiendo del producto final a obtener, de cepillado de la madera.

Figura 1. Esquema de la CS considerada.

En este proceso se generan diversos subproductos como la corteza, que puede ser vendida o utilizada para generar energía en el propio aserradero, y los chips que se venden a terceros. Una vez obtenidos los productos finales, se distribuyen a los clientes. Para obtener la configuración de la CS en cuestión se plantea un modelo matemático mixto entero lineal (MILP) que permite obtener el diseño óptimo de la CS. Este es formulado y resuelto en GAMS (General Algebraic Modeling System) mediante el resolvedor CPLEX (Brooke, Kendrick, Meeraus y Raman, 2005). El modelo tiene como función objetivo maximizar las ganancias a lo largo de la cadena de producción considerada, pudiendo abastecer la demanda total o parcial de los clientes. Dentro del mismo se plantean los balances entre los tres nodos considerados en la CS: zona de materias primas, aserraderos y zonas de clientes, como así también balances y conversiones pertenecientes al proceso de producción. El modelo se compone de diferentes variables y parámetros. Dentro del conjunto de variables se encuentran el flujo de materias primas desde zonas de abastecimientos a plantas de producción, la cantidad y tipo de subproductos y productos generados en cada uno de los aserraderos instalados, el flujo de productos hacia las zonas de clientes, la demanda abastecida, etc. Los parámetros considerados incluyen la capacidad de abastecimiento de materia prima, la capacidad de transporte de materia prima y

Director: Montagna, Jorge(2)

Co director: Corsano, Gabriela(1,2)

productos, capacidades de producción en los aserraderos, demanda máxima de los clientes, costos de materia prima, producción y transporte, entre otros. Por razones de espacio no se presenta la formulación matemática, pero está disponible para los lectores interesados.

Caso de estudio

El modelo propuesto se aplica a una CS de producción maderera que permite la fabricación de 2 tipos de productos: madera cepillada (para elaboración de muebles, construcción, etc.) y madera para re-manufactura (pallets, cajones, etc.), utilizando como materia prima la madera obtenida del pino. El rendimiento de los aserraderos son iguales en todos los casos y equivale a la generación de 180 pie2 de producto por tonelada de materia prima. La materia prima puede ser abastecida de dos posibles zonas ubicadas en Misiones y Corrientes. El modelo permite determinar la cantidad y locación de aserraderos entre tres posibles lugares, dos de los cuales se encuentran ubicados a menos de 50 km de las zonas de abastecimiento y el tercero se ubica en un punto intermedio entre estas zonas. Las zonas de clientes son cuatro, ubicándose en la zona centro y litoral del país.

Resultados del modelo

La solución óptima del modelo indica la instalación de dos aserraderos, las mismas en las cercanías de las zonas de abastecimiento de materia prima. Se introdujeron otras variantes en el modelo en cuanto a las posibilidades del lugar de instalación, pero en todos los casos se indica que es conveniente instalar los aserraderos cerca de las zonas de abastecimiento. Cada uno de los aserraderos trabaja en su capacidad máxima de producción. En cuanto a la satisfacción de la demanda, decide abastecer a todos los clientes y en la gran mayoría, cumpliendo la demanda total. Estos resultados se pueden observar en la Tabla 1 y el esquema de distribución en la Figura 2.

Tabla 1. Resultados del modelo

Producción en aserradero [pie2]

Cantidad Capacidad máxima Eldorado (Mnes.) 1.269.990 1.269.990 Virasoro (Ctes.) 959.940 959.940

Abastecimiento [pie2]

Demanda abastecida Demanda máxima Cap. Federal cepillada 400.000 400.000

remanufactura 100.000 100.000 Córdoba cepillada 350.000 350.000

remanufactura 379.840 400.000 Santa Fe cepillada - -

remanufactura 650.000 650.000 Resistencia cepillada 350.000 350.000

remanufactura - -

Figura 2.Solución óptima.

Director: Montagna, Jorge(2)

Co director: Corsano, Gabriela(1,2)

En relación al valor objetivo del modelo, la ganancia mensual por venta de productos y subproductos es de 1.903.471 USD, donde el 2% de esto corresponde a la venta de subproductos. El costo total es de 1.271.022 USD, donde aproximadamente un 25% corresponde al costo de producción y un 24% al costo de materia prima; el 48% corresponde a costos de transporte y el resto a costos de instalación.

CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS El objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo de optimización que permita resolver el diseño óptimo de una cadena dentro de la industria forestal. Permite identificar los posibles lugares de instalación de las plantas, el tipo de producto a elaborar y los flujos entre los nodos de la CS. Como se mencionó anteriormente, este trabajo representa una primera aproximación al tratamiento de la CS de la industria forestal, la cual es de gran complejidad en la realidad dada la cantidad de nodos involucrados, tipos y disponibilidad de materia prima, productos y subproductos factibles, alternativas de procesos productivos, etc. En relación a esto, se han pensado e identificado posibles direcciones futuras que se mencionan en las siguientes líneas:

Incrementar la complejidad de la cadena de suministro incluyendo otros productos finales, diferentes tecnologías de elaboración, diversos tipos de materia prima, mayor detalle de los subproductos a lo largo de toda la cadena, entre otros.

Considerar la variable temporal dentro del modelo, ya que en este tipo de cadenas el tiempo es relevante, no solo en la obtención de materia prima a partir de plantaciones, sino también en la consideración de fluctuaciones en la demanda.

En cualquier proceso industrial no podemos excluir considerar aspectos ambientales, incluyendo al medio natural y al social. En los próximos trabajos se considerarán análisis e indicadores que contemplen estas ramas, realizando un diseño más sustentable de la CS.

Analizar la posibilidad y las implicancias de la producción de energía y de biocombustibles a partir de los deshechos de la CS forestal.

REFERENCIAS

Braier, G., Corinaldesi, L., Esper N., 2004. Tendencias y perspectivas del sector forestal al año

2020 Argentina. Estudio de tendencias y perspectivas del sector forestal en América Latina al año 2020. Argentina.

Brooke, A., Kendrick, D., Meeraus, A., Raman, R., 2005. GAMS, A User's Guide. GAMS

Development Corporation: Washington, DC. D'Amours, S., Ronnqvist, M., Weintraub, A., 2008. Using Operational Research for Supply Chain

Planning in the Forest Products. Information System and Operational Research, 46, 265-281.

Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva, 2013. Mesa de implementación: "Producción y procesamiento de recursos forestales". Documento de referencia.

Troncoso, J.J., Garrido, R.A., 2005. Forestry production and logistics planning: an analysys using

mixed-integer programming. Forest Policy and Economics, 7, 625-633. Uasug, A., Hilbert, J., 2012. El uso de la biomasa de origen forestal con destino a bioenergía en la

Argentina. Informe técnico INTA. Argentina.