Elegir mejores planes
Comparar opciones factibles según coste, tiempo, riesgo, nivel de servicio, rendimiento, consumo de energía u otros objetivos.
MODELIZACIÓN MATEMÁTICA Y OPTIMIZACIÓN
Modelos para tomar mejores decisiones.
Convertimos restricciones, objetivos y criterios en conflicto en software práctico para planificación, asignación y decisiones operativas.
Modelización de decisiones
Planificación y programación
Asignación de recursos
Herramientas con solver
En qué consiste este trabajo
La modelización matemática y la optimización son herramientas prácticas para decidir qué hacer cuando las opciones tienen restricciones. Ayudan a responder qué construir, dónde asignar recursos, cómo planificar trabajo, cómo enrutar flujos, cómo valorar capacidad o cómo elegir el mejor plan factible.
No es un ejercicio académico minoritario. Se usa en logística, energía, fabricación, finanzas, salud, infraestructuras, gestión de equipos, cadenas de suministro e ingeniería. El valor está en convertir una decisión real y desordenada en un modelo que puede resolverse, probarse y utilizarse.
Qué permite
Asignar recursos escasos
Asignar personas, equipos, presupuesto, capacidad, inventario, vehículos, cómputo o energía respetando restricciones fuertes.
Planificar operaciones complejas
Organizar tareas, turnos, producción, mantenimiento, campañas o entregas según disponibilidad, dependencias y plazos.
Optimizar logística y redes
Enrutar flujos, situar instalaciones, equilibrar oferta y demanda, reducir cuellos de botella y probar cambios de red.
Probar escenarios antes de actuar
Ejecutar casos what-if con distintos niveles de demanda, restricciones, políticas, costes o hipótesis de riesgo.
Construir herramientas de decisión
Convertir modelos en herramientas repetibles que planificadores, analistas, operadores e ingenieros puedan usar en procesos reales.
Qué puede hacer Nablance
Intervenimos cuando una decisión está demasiado restringida, es demasiado costosa o es demasiado importante para dejarla solo a la intuición. Podemos formular el problema, desarrollar el modelo, conectar el solver, probar los resultados y transformarlo en software adaptado al equipo que lo utilizará.
Formulación del problema
Traducir preguntas operativas en variables, restricciones, objetivos, necesidades de datos y criterios prácticos de éxito.
Modelización de optimización
Construir modelos LP, MILP, no lineales, estocásticos o personalizados cuando el método encaja con la decisión.
Implementación de solvers
Conectar modelos con solvers comerciales u open source, mejorar formulaciones y diagnosticar ejecuciones inviables o lentas.
Heurísticas y descomposición
Diseñar búsqueda, relajación, descomposición o métodos híbridos cuando la optimización exacta es demasiado costosa o demasiado rígida.
Análisis de escenarios
Ejecutar sensibilidades, pruebas de estrés y casos what-if para que los equipos entiendan los equilibrios antes de actuar.
Desarrollo de herramientas de decisión
Construir interfaces, pipelines e informes que hagan los modelos reutilizables para planificadores, analistas y operadores.
Cuándo tiene sentido
Este trabajo es pertinente para equipos con decisiones recurrentes difíciles de tomar manualmente: operaciones, ingeniería, logística, cadena de suministro, programas de infraestructura, análisis financiero y organizaciones públicas.
También lo es cuando una decisión debe ser explicable. Un buen modelo hace visibles las hipótesis, muestra qué restricciones pesan de verdad y ayuda a entender los equilibrios detrás de una recomendación.