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UNIVERSIDAD TECNICA DE ORURO
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS FINANACIERAS Y ADMINISTRATIVAS
CARRERA DE INGENIERIA COMERCIAL
LA PROGRAMACIÓN LINEAL PARA EL MÁXIMO BENEFICIO EN LA PLANTA DE LA
EMPRESA MINERA METALÚRGICA BOLIVIANA
Responsable
:
Ing. Javier Achá Colque
Fecha de defensa
:
22 de enero del 2009
5 Descriptores
:
Producción, Optimización de recursos, Máximo beneficio,
Niveles óptimos de producción, concentrados de estaño.
Tribunales revisores
:
Lic. Guissela Guzmán Olivares
Ing. Roberto del Barco Gamarra
Lic. Mirtha Galindo Márquez
Lic. Jhonny Beltrán Rojas
Nº de páginas
:
2
Resumen
El estudio se realizó el año 2007 en la empresa MINERA METALÚRGICA BOLIVIANA ubica en la
ciudad de Oruro.
Para el presente trabajo de investigación se tomo los siguientes objetivos específicos:
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Identificar las variables en la producción de concentrados de estaño para los niveles óptimos de
producción que permita mejorar los beneficios económicos.
Analizar los principales elementos teóricos de producción, costos, beneficios económicos e
investigación operativa.
Realizar un diagnostico empresarial.
Construir un modelo de programación lineal.
Para responder el problema de investigación se tomo los siguientes pasos a seguir:
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Determinar las variables mas importantes en la producción
Establecer las técnicas y recolección de datos
Pasos para la tabulación y análisis
Establecer el modelo de programación lineal
La empresa Minera Metalúrgica Boliviana esta dedicada a la concentración de finos de estaño, por medio
de la recepción de concentrados de estaño de baja ley, para luego elevar su contenido fino y su calidad.
La empresa Minera Metalúrgica Boliviana dedicada a este rubro cuenta con un ingenio y un horno Fuming
recientemente instalado. Esta tecnología implantada consiste en la obtención de concentrados de estaño de
baja ley que no puede ser procesada en el ingenio. El horno Fuming trata con los residuos de baja ley y
puede obtener finos de estaño con la materia prima que es utilizada en el ingenio.
Los residuos (lama y pirita) son obtenidos al procesar el concentrado de alta ley en el ingenio, son
depositados para ser tratados en el horno Fuming, la necesidad de lograr la mejor asignación de la materia
prima (concentrado de baja ley) con el modelo es de 17847.84 kilos por mes y antes se empleaba 27041.92
kilos por mes, para obtener los niveles óptimos de concentrados. Los costos del mineral son utilizados en
su totalidad el cual asciende a 60028.80 $ mes. Los costos en el tratamiento antes del modelo es de
13831.25 $ mes y después del modelo es de 12817.62 $ mes. La prioridad de la investigación es la
obtención del máximo beneficio con la mejor asignación de los recursos en la planta de producción.
En el trabajo de investigación se otorga una herramienta, en base al diagnóstico de la empresa donde se
refleja las variables más determinantes utilizadas en el modelo de la planta de producción; materia prima
(concentrado de baja ley), costo de mineral, costos de tratamiento, capacidades máximas producidas y
cantidades mínimas producidas. Se representan estas variables en las restricciones lineales del modelo, los
concentrados producidos como variables y los coeficientes (ingresos menos costos) se reflejan en la
función objetivo, para mejorar la asignación de recursos necesarios en la producción de concentrados de
estaño en la planta de producción y lograr un mayor beneficio económico en cada cambio en la cotización
del estaño.
Para la estructura del modelo se determino el costo unitario promedio al mes de cada concentrado en
ambas tecnologías existentes en la planta se determino los costos variables medios siguientes; concentrado
de Alta ley con 2.46 $/kilo, lama con 3.29 $/kilo, pirita con 3.65 $/kilo y los concentrados del horno
fuming 2.46 $/kilo. Los costos implícitos y explícitos de cada producto son determinados considerando las
operaciones en cada proceso, desde la obtención de materia prima a la producción y embolsado de los
concentrados de estaño.
Los ingresos reportados en la bolsa de metales son considerados para determinar los niveles óptimos en
cada escenario presentado en la bolsa de metales y lograr una mejor toma de decisiones al producir cada
concentrado en las dos tecnologías existentes de la empresa.