M4 Competitividad Industrial

La gestión eficiente es crucial para la competitividad del sector industrial en un escenario económico global. En particular, la optimización de procesos y estrategias es el área donde las Matemáticas pueden proporcionar una contribución sustancial. Algunos de los desafíos en esta área son la óptima gestión, operación y diseño de redes de distribución de energía; encontrar soluciones para una planificación y operación óptimas de plantas de procesamiento industrial o la gestión eficiente y redistribución de almacenes.

Distribuiremos estos objetivos en los siguientes PI.

PI Modelización matemática para la industria: Una gran cantidad de procesos que encontramos en el sector industrial implican fenómenos complejos y a menudo dinámicos. La modelización matemática nos permite proponer modelos que representan los fenómenos más relevantes involucrados en los procesos industriales. Las técnicas de modelización combinadas con la experimentación logran una mejor visión del proceso, reducir el número de sensores necesarios para monitorearlo, optimizar el proceso virtualmente y evaluar su rendimiento. En el sector financiero, la gran cantidad de datos de mercado requiere el uso de técnicas estadísticas y de “big data” para incorporar los datos a los modelos y predecir la evolución de los principales factores de la economía y los mercados financieros.

PI Algoritmos y computación de altas prestaciones: Las aplicaciones industriales conducen a una gran complejidad en sus respectivas ecuaciones modelo, siendo su resolución una tarea difícil. Además, en ciertas ocasiones, las simulaciones numéricas deben llevarse a cabo en muy poco tiempo y posiblemente involucren una gran cantidad de parámetros que podrían modificarse incluso cuando la simulación está en curso, incluso en tiempo real, o deben ejecutarse en máquinas con bajas capacidades computacionales. En este caso, se deben aplicar técnicas especiales y programación optimizada.

PI Producción y gestión eficientes: Muchos de los procesos en el sector industrial son susceptibles de mejoras en muchos aspectos. Sin embargo, el coste de su implementación y la incertidumbre sobre el porcentaje de mejora hacen que las empresas sean reacias a realizar cambios. La combinación de modelación, simulación y optimización (a menudo llamada MSO) permite proponer soluciones eficientes a las empresas para mejorar los procesos y estimar el porcentaje de mejora obtenido después de la implementación.