Optimización de costos en el proceso productivo de la empresa Cueros JCG mediante programación lineal: un enfoque económico y ambiental
Cost optimization in the production process of the company Cueros JCG through linear programming: an economic and environmental approach
Resumen (es)
El presente artículo describe el diseño, implementación y validación de un modelo de programación lineal (PL) para optimizar los costos de producción en la curtiembre Cueros JCG, ubicada en el barrio San Benito en Bogotá. El objetivo principal fue minimizar el costo total de insumos cumpliendo con la demanda proyectada y respetando las restricciones técnicas, de capacidad y ambientales. El modelo integra datos reales de precios, consumos técnicos, disponibilidad de insumos y límites de carga contaminante. La solución óptima obtenida redujo significativamente los costos respecto al método tradicional, alcanzando un costo unitario de 1200 COP en el escenario base, con cumplimiento del 100 % del límite ambiental permitido. Se realizaron simulaciones variando la demanda, los precios de insumos críticos y la capacidad ambiental, demostrando que el modelo es flexible, adaptable y replicable en otras empresas del sector. Este trabajo se enmarca en la búsqueda de una producción más limpia y sostenible en la industria curtidora.
Resumen (en)
This article describes the design, implementation, and validation of a linear programming (LP) model to optimize production costs at the Cueros JCG tannery, located in the San Benito neighborhood of Bogotá. The main objective was to minimize total input costs while meeting projected demand and complying with technical, capacity, and environmental constraints. The model integrates real data on prices, technical consumption, input availability, and pollutant load limits. The optimal solution achieved a significant cost reduction compared to the traditional method, reaching a unit cost of 1200 COP in the base scenario, with 100 % compliance with the permitted environmental limits. Simulations were conducted by varying demand, critical input prices, and environmental capacity, demonstrating that the model is flexible, adaptable, and replicable in other companies within the sector. This work contributes to the pursuit of cleaner and more sustainable production in the tanning industry.
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