optimizacion de una planta, Proyectos de Diseño Industrial. Universidad Nacional de Ingenieria
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se aplica la optimizacion de programación lineal simplex
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Universidad Nacional de Ingeniería Facultad de Ingeniería Química

Diseño de planta

“optimización de procesos industriales”.

Realizado: Delvis Mendoza Mendez.

Keylor melendez.

Brenda cruz suazo.

Emory baltodano Velásquez.

Docente: Ing. Nelly Betanco.

Grupo: 5NQ

Fecha: 23 de octubre Del 2017.

Investigación y presentación aplicándolo a una etapa en sus procesos o al proceso completo.

Optimización de procesos industriales

1. Teoría de optimización.

La teoría de optimización se utiliza para ilustrar la forma dinámica e iterativa de los pasos necesarios para optimizar el diseño de un proceso productivo, en este caso es el proceso de elaboración de queratina partir de plumas de gallinas, envasada en recipientes de vidrio de 250 gramos de capacidad. La manufactura se efectúa por lotes.

Donde se Optimiza el proceso industrial asignando todos los recursos que intervienen en el de la manera más excelente posible.

La optimización está orientada hacia las metas fundamentales:

▲ Maximizar ganancias: en el mercado de los productos de tratamiento capilar por medio de medio de la vía de comercialización y la calidad.

▲ Minimizar costos: se trata de producir un producto de calidad pero que el proceso no sea costoso, en el tiempo del proceso ahorrando así energía y menos personal en la producción.

▲ Producir más y mejor a un menor costo: se buscara el método adecuado y que sustente con el mercado consumidor para que el precio sea accesible y aumente así la demanda de este.

2. Métodos de optimización.

a. Método clásico

Los métodos de programación clásicos de optimización se basaban en cálculos para encontrar una solución que maximice o minimice:

1. Una función de una sola variable.

2. Una función de varias variables.

3. Una función de varias variables sujeta a restricciones respecto de los valores de estas variables.

Se supone que las funciones que se estudian tienen primera y segunda derivadas continuas y derivadas parciales en todas partes.

• Optimización no restringida de una función de una sola variable.

• Optimización no restringida de una función de varias variables.

• Optimización restringida con restricciones de igualdad.

• Derivada de una integral definida.

b. Método de programación lineal.

La programación lineal (o PL, por simplicidad) es un método de optimización que se ocupa del cumplimiento de un determinado objetivo, como maximizar las utilidades o minimizar el costo, en presencia de restricciones como recursos limitados. El término lineal denota que las funciones matemáticas que representan el objetivo y las restricciones son lineales. El término programación no significa “programación en computadora”; más bien denota “programar” o “fijar una agenda” (Revelle y colaboradores, 1997).

Cualquier problema cuyo modelo matemático se ajuste al formato general del modelo de programación lineal, se dispone de un procedimiento de solución muy eficiente llamado método simplex para resolver estos problemas lineales, incluso los de gran tamaño.

Aplicando método de programación lineal al ejemplo de la queratina.

Suponga que una planta procesadora de queratina recibe cada semana una cantidad fija de materia prima. Esta última se procesa para dar dos tipos de queratina: líquido y en polvo. Estos clases de queratina son de gran demanda (es decir, se tiene garantizada su venta) y dan diferentes utilidades a la empresa. Sin embargo, su producción involucra restricciones de tiempo y de almacenamiento. Por ejemplo, no se pueden producir las dos clases a la vez, y las instalaciones están disponibles solamente 55 horas por semana. Además, existe un límite de almacenamiento para cada uno de los productos. Todos estos factores se enlistan abajo (observe que una tonelada métrica, o ton, es igual a 1 000 kg):

producto recurso liquido polvo Disponibilidad del

recurso Materia prima 1m3/ton 1.2m3/ton 1.2m3/semana Tiempo de producción 6hr/ton 7hr/ton 42hr/semana Almacenamiento 3 ton 2 ton aprovechamiento 12 /ton 14/ton

Tabla 1. Basado en el Steven chapra (métodos numéricos)

Desarrolle una formulación de programación lineal para maximizar las utilidades de esta operación.

Solución. El ingeniero que opera esta planta debe decidir la cantidad a producir de cada tipo de queratina para maximizar las utilidades. Si las cantidades producidas cada semana de líquido y en polvo se designan como x1 y x2, respectivamente, la ganancia total se calcula mediante:

Ganancia total = 12x1 + 14x2

Este proceso de procederá a resolver por programación línea con Excel por medio de solver utilizando el método de programación lineal simplex.

Aplicación de optimización en el proceso de la obtención de queratina

Para optimizar el proceso se requiere de la mayor ganancia posible a un mínimo de recursos, en este caso el proceso empieza desde la recepción de la materia prima que son las plumas gallináceas en donde se tendrá una restricción de almacenaje, luego en el lavado se procederá a utilizar agua en un laxo de un día, en un tanque, El objetivo aquí es construir un tanque a un costo mínimo. El costo está relacionado con las variables de diseño (longitud y diámetro), ya que tienen efecto sobre la masa del tanque y las longitudes a soldar y de esta manera optimizando el proceso y maximizando las ganancias.

De igual manera el agua se procederá a darle tratamiento para reutilizar en algún proceso y de esta manera optimizar el gasto de flujo de agua.

En los siguientes procesos como reducción de tamaño se procede realizar en el tiempo más corto posible, así como la solubilidad de la proteína en donde depende del reactivo a utilizar en donde la hidrolisis se realizara en un tiempo de 8 horas por medio de un tanque agitador esta hace que reduzca el tiempo y este optimiza las ganancias.

Bibliografía.

▲ Chapra, S (2007) Métodos Numéricos para Ingenieros, 5ta Edición, Mc Graw Hill, México.

▲ Hillier, F (2015) Investigación De Operaciones, 10ma Edición, Mc Graw Hill, Guatemala.

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