http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71856 Mon, 26 Oct 2026 10:38:46 GMT 2026-10-26T10:38:46Z http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71896 Objeto de conferencia I Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2018) - JAIIO 47 (CABA, 2018) En el presente trabajo se exponen los avances logrados en el desarrollo de conmutadores de potencia aplicado a motores eléctricos de inducción, con el objeto de ahorrar energía. Para lograrlo se recurre al desarrollo de un programador lógico cuyo ciclo de actividad será variable de acuerdo al requisito del proceso. El proyecto está orientado a motores de corriente alterna aplicados a sistemas de ventilación industrial. La metodología planteada pretende variar los tiempos de aplicación de la señal eléctrica al motor. Esto da por resultado un ahorro de energía con consecuencias casi imperceptibles para los usuarios. Otros campos de aplicación de esta tecnología de conmutación podrían darse en sistemas de climatización, procesos industriales de calentamiento mediante resistencias eléctricas, etc. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71896 En el presente trabajo se exponen los avances logrados en el desarrollo de conmutadores de potencia aplicado a motores eléctricos de inducción, con el objeto de ahorrar energía. Para lograrlo se recurre al desarrollo de un programador lógico cuyo ciclo de actividad será variable de acuerdo al requisito del proceso. El proyecto está orientado a motores de corriente alterna aplicados a sistemas de ventilación industrial. La metodología planteada pretende variar los tiempos de aplicación de la señal eléctrica al motor. Esto da por resultado un ahorro de energía con consecuencias casi imperceptibles para los usuarios. Otros campos de aplicación de esta tecnología de conmutación podrían darse en sistemas de climatización, procesos industriales de calentamiento mediante resistencias eléctricas, etc. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71895 Objeto de conferencia I Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2018) - JAIIO 47 (CABA, 2018) Este trabajo presenta una implementación, utilizando el Sistema Operativo de Tiempo Real nxtOSEK y el kit de robótica educativa Lego Mindstorms NXT 2.0, en configuración segway, de un método de Slack Stealing para la administración del tiempo ocioso en un Sistema de Tiempo Real, junto con una Tarea Planificadora que aprovecha el mismo para la ejecución concurrente de tareas periódicas y esporádicas, sin que las primeras pierdan sus vencimientos. Mediante este desarrollo, se pueden ejecutar tareas no críticas de manera concurrente, sin afectar las tareas críticas que mantienen el segway en equilibrio. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71895 Este trabajo presenta una implementación, utilizando el Sistema Operativo de Tiempo Real nxtOSEK y el kit de robótica educativa Lego Mindstorms NXT 2.0, en configuración segway, de un método de Slack Stealing para la administración del tiempo ocioso en un Sistema de Tiempo Real, junto con una Tarea Planificadora que aprovecha el mismo para la ejecución concurrente de tareas periódicas y esporádicas, sin que las primeras pierdan sus vencimientos. Mediante este desarrollo, se pueden ejecutar tareas no críticas de manera concurrente, sin afectar las tareas críticas que mantienen el segway en equilibrio. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71894 Objeto de conferencia I Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2018) - JAIIO 47 (CABA, 2018) Las exigencias del cuidado al medioambiente, el crecimiento demográfico y las demandas de los mercados, están requiriendo la construcción de fuentes de generación de energías no convencionales. Es necesario el estudio de técnicas de inteligencia artificial, como la de los algoritmos genéticos y metaheurísticas, para mejorar la producción de energía; en especial aquellas provenientes de fuentes renovables o alternativas. El trabajo pretende obtener una distribución eficiente de los aerogeneradores dentro de granjas eólicas para optimizar el uso de la energía capturada. Luego, en una futura investigación se modificará el algoritmo genético para minimizar los costos implicados analizando en profundidad la influencia de dicha variable de estudio y estudiando las distintas formas de optimizar el almacenamiento de la energía producida. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71894 Las exigencias del cuidado al medioambiente, el crecimiento demográfico y las demandas de los mercados, están requiriendo la construcción de fuentes de generación de energías no convencionales. Es necesario el estudio de técnicas de inteligencia artificial, como la de los algoritmos genéticos y metaheurísticas, para mejorar la producción de energía; en especial aquellas provenientes de fuentes renovables o alternativas. El trabajo pretende obtener una distribución eficiente de los aerogeneradores dentro de granjas eólicas para optimizar el uso de la energía capturada. Luego, en una futura investigación se modificará el algoritmo genético para minimizar los costos implicados analizando en profundidad la influencia de dicha variable de estudio y estudiando las distintas formas de optimizar el almacenamiento de la energía producida. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71893 Objeto de conferencia I Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2018) - JAIIO 47 (CABA, 2018) En este trabajo se estudia la gestión óptima del uso de baterías en una microrred eléctrica que incorpora fuentes de generación distribuida solares y eólicas. Se analiza el comportamiento de la microrred durante las 24 horas del día a lo largo de un mes, con las variaciones climáticas reales registradas durante el mes de febrero en la ciudad de Santa Fe, Argentina. El objetivo de la optimización consiste en determinar un cronograma horario óptimo de carga y descarga que minimice las pérdidas totales de la red. Como caso de estudio se analiza una versión modificada de la red de 15 nodos de la IEEE y se emplea el recocido simulado como algoritmo heurístico de optimización. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71893 En este trabajo se estudia la gestión óptima del uso de baterías en una microrred eléctrica que incorpora fuentes de generación distribuida solares y eólicas. Se analiza el comportamiento de la microrred durante las 24 horas del día a lo largo de un mes, con las variaciones climáticas reales registradas durante el mes de febrero en la ciudad de Santa Fe, Argentina. El objetivo de la optimización consiste en determinar un cronograma horario óptimo de carga y descarga que minimice las pérdidas totales de la red. Como caso de estudio se analiza una versión modificada de la red de 15 nodos de la IEEE y se emplea el recocido simulado como algoritmo heurístico de optimización. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71892 Objeto de conferencia I Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2018) - JAIIO 47 (CABA, 2018) En este trabajo se presenta el estudio de convergencia de un método de restauración inexacta sin derivadas para resolver problemas de optimización no lineal con restricciones de igualdad que utiliza la técnica de fi ltro inclinado. Este método trata a la función objetivo y a la restricción como dos objetivos independientes. Cada iteración del algoritmo está compuesta de dos fases: la de restauración, en la cual se reduce la infactibilidad de las restricciones, y una fase de minimización, en la cual se reduce la función objetivo. En la fase de restauración se emplea un algoritmo Quasi-Newton que utiliza una búsqueda lineal no monótona sin derivadas y en la de minimización se emplea un algoritmo de región de confi anza sin derivadas. Los algoritmos de filtros de nen una región prohibida memorizando pares obtenidos por iteraciones previas y luego evitan pares que estén dominados por los pares memorizados. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71892 En este trabajo se presenta el estudio de convergencia de un método de restauración inexacta sin derivadas para resolver problemas de optimización no lineal con restricciones de igualdad que utiliza la técnica de fi ltro inclinado. Este método trata a la función objetivo y a la restricción como dos objetivos independientes. Cada iteración del algoritmo está compuesta de dos fases: la de restauración, en la cual se reduce la infactibilidad de las restricciones, y una fase de minimización, en la cual se reduce la función objetivo. En la fase de restauración se emplea un algoritmo Quasi-Newton que utiliza una búsqueda lineal no monótona sin derivadas y en la de minimización se emplea un algoritmo de región de confi anza sin derivadas. Los algoritmos de filtros de nen una región prohibida memorizando pares obtenidos por iteraciones previas y luego evitan pares que estén dominados por los pares memorizados. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71891 Objeto de conferencia I Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2018) - JAIIO 47 (CABA, 2018) Estudiamos el problema de la eliminación de equilibrios de Nash en juegos de suma cero para dos jugadores usando mínimos cambios. Damos algoritmos lineales que, dado un juego, calculan otro sin equilibrios a distancia óptima o sub óptima, de acuerdo a distintas métricas, preservando los dominios de valores así como otras propiedades del juego. Exhibimos para esto distintos sistemas de reglas que, en base a patrones dados por formas ordinales, guían en el proceso de cambio sobre la matriz de pagos. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71891 Estudiamos el problema de la eliminación de equilibrios de Nash en juegos de suma cero para dos jugadores usando mínimos cambios. Damos algoritmos lineales que, dado un juego, calculan otro sin equilibrios a distancia óptima o sub óptima, de acuerdo a distintas métricas, preservando los dominios de valores así como otras propiedades del juego. Exhibimos para esto distintos sistemas de reglas que, en base a patrones dados por formas ordinales, guían en el proceso de cambio sobre la matriz de pagos. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71890 Objeto de conferencia I Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2018) - JAIIO 47 (CABA, 2018) By means of the present work, the production scheduling and the lot streaming problems are simultaneously addressed at flexible manufacturing environments. The proposal is based on a Constraint Programming (CP) formulation that can efficiently tackle the scheduling of manufacturing operations and the splitting of lots into smaller sublots. The approach is capable to define the number of sublots for each lot and the number of parts belonging to each sublot, as well as the assignment of the operations on sublots to machines, with their corresponding start and completion times. The CP model can be easily adapted to cope with different problem issues and several operational policies, which constitutes the main novelty of the contribution. A set of case studies were solved in order to validate the proposal and good quality solutions were found when minimizing the makespan. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71890 By means of the present work, the production scheduling and the lot streaming problems are simultaneously addressed at flexible manufacturing environments. The proposal is based on a Constraint Programming (CP) formulation that can efficiently tackle the scheduling of manufacturing operations and the splitting of lots into smaller sublots. The approach is capable to define the number of sublots for each lot and the number of parts belonging to each sublot, as well as the assignment of the operations on sublots to machines, with their corresponding start and completion times. The CP model can be easily adapted to cope with different problem issues and several operational policies, which constitutes the main novelty of the contribution. A set of case studies were solved in order to validate the proposal and good quality solutions were found when minimizing the makespan. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71889 Objeto de conferencia I Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2018) - JAIIO 47 (CABA, 2018) The production and purification of ethanol from sorghum lignocellulosic materials by a two stages process was modeled and optimized in the present work. The process involves a first stage for hydrolyzing sweet sorghum bagasse and simultaneously fermenting the generated sugars and a second stage for the separation of ethanol from the filtered culture. Kinetic and distillation equations were embedded into macroscopic balances in order to derive a mathematical model used to solve a two-stage optimal control problem. The aim was to maximize the productivity of the process by optimally managing the controlled flows and by optimally fixing the switching time between the fermentation phase and the separation phase. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71889 The production and purification of ethanol from sorghum lignocellulosic materials by a two stages process was modeled and optimized in the present work. The process involves a first stage for hydrolyzing sweet sorghum bagasse and simultaneously fermenting the generated sugars and a second stage for the separation of ethanol from the filtered culture. Kinetic and distillation equations were embedded into macroscopic balances in order to derive a mathematical model used to solve a two-stage optimal control problem. The aim was to maximize the productivity of the process by optimally managing the controlled flows and by optimally fixing the switching time between the fermentation phase and the separation phase. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71888 Objeto de conferencia I Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2018) - JAIIO 47 (CABA, 2018) This project was focused on designing a tool for optimizing complex transactions in a traditional bank accounts, Bitcoin wallet accounts and Bitcoin exchanges. The challenges include transference fees eroding the amounts transferred, Bitcoin volatility and arbitrage. The tool should support hundreds of accounts with each account identifi ed by a bank or exchange, and a currency. The basic user-case, we call it Debit Scenario, appears when an account consumes it capital and has very little funding (sink or demand account), then the user set a minimum funding for the account, and we need to balance all the accounts of the network, using many currency circulations though many paths to satisfy the specifi ed funding limits. Another user case, we called it Custodian Scenario, is when certain accounts (i.e. supply or non-custodians) has upper limit on the amount of capital so we need to distribute the excess value in other accounts (i.e. demand or custodians) of the network. The problem was modelled as a multi-commodity min-cost max- flow problem with specifi c constraints including arbitrage information, and solved with linear programming. Simple and complex numerical scenarios are presented too. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71888 This project was focused on designing a tool for optimizing complex transactions in a traditional bank accounts, Bitcoin wallet accounts and Bitcoin exchanges. The challenges include transference fees eroding the amounts transferred, Bitcoin volatility and arbitrage. The tool should support hundreds of accounts with each account identifi ed by a bank or exchange, and a currency. The basic user-case, we call it Debit Scenario, appears when an account consumes it capital and has very little funding (sink or demand account), then the user set a minimum funding for the account, and we need to balance all the accounts of the network, using many currency circulations though many paths to satisfy the specifi ed funding limits. Another user case, we called it Custodian Scenario, is when certain accounts (i.e. supply or non-custodians) has upper limit on the amount of capital so we need to distribute the excess value in other accounts (i.e. demand or custodians) of the network. The problem was modelled as a multi-commodity min-cost max- flow problem with specifi c constraints including arbitrage information, and solved with linear programming. Simple and complex numerical scenarios are presented too. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71887 Objeto de conferencia I Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2018) - JAIIO 47 (CABA, 2018) Con la reciente reglamentación de la Ley Nacional 27.279, se establecen los lineamientos para la aplicación del Sistema de Gestión Integral de los Envases Vacíos de Fitosanitarios y/o Domisanitarios en la República Argentina. Dicha Ley y su respectiva Resolución Nº 327/17 motivan el presente trabajo donde se presentan dos propuestas para la logística general de la gestión integral de los envases vacíos, aplicadas en el Sudoeste Bonaerense. En primer lugar, se presentan los resultados obtenidos aplicando un modelo de localización y asignación de rutas minimizando los costos de transporte de la recolección de envases, y un modelo de localización-ruteo minimizando los kilómetros totales a recorrer, fijando las localizaciones y tamaños de los Centros de Acopio Transitorios habilitados hasta el momento. En segundo lugar, se implementan ambos modelos permitiendo la posibilidad de optimizar las localizaciones de los Centros y se comparan ambos resultados. Los resultados muestran que optimizando la localización de Centros y asignación de rutas se logra disminuir los costos totales, mientras que en el modelo de localización-ruteo se disminuyen en 304 km la distancia a recorrer. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71887 Con la reciente reglamentación de la Ley Nacional 27.279, se establecen los lineamientos para la aplicación del Sistema de Gestión Integral de los Envases Vacíos de Fitosanitarios y/o Domisanitarios en la República Argentina. Dicha Ley y su respectiva Resolución Nº 327/17 motivan el presente trabajo donde se presentan dos propuestas para la logística general de la gestión integral de los envases vacíos, aplicadas en el Sudoeste Bonaerense. En primer lugar, se presentan los resultados obtenidos aplicando un modelo de localización y asignación de rutas minimizando los costos de transporte de la recolección de envases, y un modelo de localización-ruteo minimizando los kilómetros totales a recorrer, fijando las localizaciones y tamaños de los Centros de Acopio Transitorios habilitados hasta el momento. En segundo lugar, se implementan ambos modelos permitiendo la posibilidad de optimizar las localizaciones de los Centros y se comparan ambos resultados. Los resultados muestran que optimizando la localización de Centros y asignación de rutas se logra disminuir los costos totales, mientras que en el modelo de localización-ruteo se disminuyen en 304 km la distancia a recorrer. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71886 Objeto de conferencia I Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2018) - JAIIO 47 (CABA, 2018) Log transportation in forest industry is a resource-intensive operation and represents a great challenge for logistic planners. Several trips must be generated in order to satisfy plants demand; in addition, trucks arrivals at each plant must be considered in order to avoid unproductive waiting times. In the Argentine context, specifically in the Argentinean Northeast (NEA) region, these activities represent the main sustenance of the regional economies, so enhancing efficiency in the transport operation would represent a considerable improvement for these economies. In this work, an iterative solution approach for the truck routing and scheduling problems is presented. The proposed strategy involves two stages which are iteratively solved: product allocation, trip composition and truck routing problems are first solved through a Mixed-Integer Linear Programming model (MILP), while in the second stage, fixing the route for each truck according to the results of the previous step, a MILP model for the scheduling of truck arrivals at plants is considered. If no feasible solution for the scheduling problem is obtained, then an integer cut is applied in order to exclude from the search space truck routes already explored in previous iterations. The solution approach is tested in a case study representative of the Argentine context and conclusions are detailed. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71886 Log transportation in forest industry is a resource-intensive operation and represents a great challenge for logistic planners. Several trips must be generated in order to satisfy plants demand; in addition, trucks arrivals at each plant must be considered in order to avoid unproductive waiting times. In the Argentine context, specifically in the Argentinean Northeast (NEA) region, these activities represent the main sustenance of the regional economies, so enhancing efficiency in the transport operation would represent a considerable improvement for these economies. In this work, an iterative solution approach for the truck routing and scheduling problems is presented. The proposed strategy involves two stages which are iteratively solved: product allocation, trip composition and truck routing problems are first solved through a Mixed-Integer Linear Programming model (MILP), while in the second stage, fixing the route for each truck according to the results of the previous step, a MILP model for the scheduling of truck arrivals at plants is considered. If no feasible solution for the scheduling problem is obtained, then an integer cut is applied in order to exclude from the search space truck routes already explored in previous iterations. The solution approach is tested in a case study representative of the Argentine context and conclusions are detailed. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71885 Objeto de conferencia I Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2018) - JAIIO 47 (CABA, 2018) A forestry-industrial company from the north of Misiones province buys electricity for covering its energy demand. The installation of a cogeneration plant for producing thermal and electrical energy from biomass in order to satisfy the company demand and upload the surplus to the electricity grid is researched in this work. Several options for supplying the co-generation plant exist and different alternatives; namely pulp chip, industrial waste, forest waste and industrial residues from sawmills; must be taken into account and selected. In this framework, the calorific value, costs and market of different biomass fuels are necessary data for the optimal setting of the company supply chain. This study develops a mathematical model for optimizing it with a global perspective in order to identify the best decisions and supply-flows. The objective function aims at setting the supply chain configuration that maximizes profits and selects the best biomass supply-sources and products-destinations. Optimal flows within the supply chain are also fixed. The MILP model is solved with GAMS and its optimal configuration on four realistic scenarios is analyzed. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71885 A forestry-industrial company from the north of Misiones province buys electricity for covering its energy demand. The installation of a cogeneration plant for producing thermal and electrical energy from biomass in order to satisfy the company demand and upload the surplus to the electricity grid is researched in this work. Several options for supplying the co-generation plant exist and different alternatives; namely pulp chip, industrial waste, forest waste and industrial residues from sawmills; must be taken into account and selected. In this framework, the calorific value, costs and market of different biomass fuels are necessary data for the optimal setting of the company supply chain. This study develops a mathematical model for optimizing it with a global perspective in order to identify the best decisions and supply-flows. The objective function aims at setting the supply chain configuration that maximizes profits and selects the best biomass supply-sources and products-destinations. Optimal flows within the supply chain are also fixed. The MILP model is solved with GAMS and its optimal configuration on four realistic scenarios is analyzed. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71884 Objeto de conferencia I Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2018) - JAIIO 47 (CABA, 2018) A dynamic supply chain network (SCN) design problem is addressed in this work to optimally fulfill diesel fuel demands in oil and gas fields. Through a novel mixed integer linear programming (MILP) formulation we seek to determine the location of a group of storage tanks (ST) aiming to fulfill the diesel fuel demand while minimizing the net present value of the overall costs over the planning horizon. We introduce the concept of by the mobile ST, which can be seized of released at any period during the planning horizon. Mo-bile STs can be moved period by period among the grid of potential nodes of the superstructure. An integrated SCN is considered, taking into account all its dis-tinctive characteristics. In fact, a generalized approach is developed allowing for flexible flows across the network, capturing the intertwined nature of deci-sions. Economies of scale governing capital investments and operational costs are reflected in terms of the different types of ST to be optimally selected by the model. Lastly, the service level is assessed through a hybrid indicator composed of the magnitude of the flows and the total time required to fulfill fuel demands. A case study under different scenarios is addressed to show the potentials of the proposed approach and the efficiency of the SCN designs being obtained. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71884 A dynamic supply chain network (SCN) design problem is addressed in this work to optimally fulfill diesel fuel demands in oil and gas fields. Through a novel mixed integer linear programming (MILP) formulation we seek to determine the location of a group of storage tanks (ST) aiming to fulfill the diesel fuel demand while minimizing the net present value of the overall costs over the planning horizon. We introduce the concept of by the mobile ST, which can be seized of released at any period during the planning horizon. Mo-bile STs can be moved period by period among the grid of potential nodes of the superstructure. An integrated SCN is considered, taking into account all its dis-tinctive characteristics. In fact, a generalized approach is developed allowing for flexible flows across the network, capturing the intertwined nature of deci-sions. Economies of scale governing capital investments and operational costs are reflected in terms of the different types of ST to be optimally selected by the model. Lastly, the service level is assessed through a hybrid indicator composed of the magnitude of the flows and the total time required to fulfill fuel demands. A case study under different scenarios is addressed to show the potentials of the proposed approach and the efficiency of the SCN designs being obtained. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71882 Objeto de conferencia I Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2018) - JAIIO 47 (CABA, 2018) La industria sucroalcoholera enfrenta actualmente una serie de desafíos para garantizar la rentabilidad de la actividad. El descenso del consumo per cápita de azúcar y la limitación en los cupos de bioetanol para el corte de los combustibles fósiles, sumados a la incertidumbre en la producción en la etapa agrícola, plantean la necesidad de buscar alternativas eficientes para el uso de la materia prima. Incorporar nuevas opciones productivas que le aporten alto valor agregado a la caña de azúcar, puede resultar una de las formas de afrontar la incertidumbre en la etapa agrícola y lograr dar robustez ante posibles cambios en el mercado. En este trabajo se propone resolver este problema, a partir del diseño de la cadena de suministros de una biorrefinería de caña de azúcar utilizando herramientas de optimización. Se plantea la resolución de una formulación lineal mixta entera (MILP) que incluye únicamente los procesos más prometedores seleccionados previamente mediante una formulación lineal (LP), a partir de una superestructura que considera un conjunto de tecnologías que se adaptan al uso de materia prima y a la estructura de los procesos ya existentes. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/71882 La industria sucroalcoholera enfrenta actualmente una serie de desafíos para garantizar la rentabilidad de la actividad. El descenso del consumo per cápita de azúcar y la limitación en los cupos de bioetanol para el corte de los combustibles fósiles, sumados a la incertidumbre en la producción en la etapa agrícola, plantean la necesidad de buscar alternativas eficientes para el uso de la materia prima. Incorporar nuevas opciones productivas que le aporten alto valor agregado a la caña de azúcar, puede resultar una de las formas de afrontar la incertidumbre en la etapa agrícola y lograr dar robustez ante posibles cambios en el mercado. En este trabajo se propone resolver este problema, a partir del diseño de la cadena de suministros de una biorrefinería de caña de azúcar utilizando herramientas de optimización. Se plantea la resolución de una formulación lineal mixta entera (MILP) que incluye únicamente los procesos más prometedores seleccionados previamente mediante una formulación lineal (LP), a partir de una superestructura que considera un conjunto de tecnologías que se adaptan al uso de materia prima y a la estructura de los procesos ya existentes.