Ciencias de la computación
Artículo de investigación
Programación
lineal y software para cobertura aplicado a la instalación del servicio de
internet en la empresa Solintel S.A
Linear
programming and software for coverage applied to the installation of the
internet service in Solintel S.A
Programação linear e software para cobertura aplicada à instalação do
serviço de internet na Solintel S.A
Dennis H.
Zambrano-Silva I
dennis.zambranos@ug.edu.ec
Luis E. Arguello-Cortez II
luis.arguelloc@ug.edu.ec
Javier Domínguez De La Torre III
javier.dominguezd@ug.edu.ec
Eladio Bautista-Chalar IV
eladio.bautistac@ug.edu.ec
Recibido:
27 de junio de 2018 * Corregido: 28
de agosto de 2018 * Aceptado: 20 de septiembre de 2018
I. Magister
en Sistemas de Producción y Productividad, Ingeniero Industrial, Universidad de Guayaquil, Ecuador.
II. Ingeniero
Industrial, Universidad de Guayaquil, Ecuador.
III. Magister
en Diseño Curricular; Ingeniero Industrial,
Universidad de Guayaquil, Ecuador.
IV. Magister
en Diseño Curricular; Ingeniero Industrial; Licenciado en Ciencias de la
Educación Especialización Informática; Tecnólogo Pedagógico en Informática, Universidad de Guayaquil,
Ecuador.
Resumen
El objetivo de este artículo es resolver por medio de programación lineal
la asignación de recursos que permitan optimizar la instalación de los dos
tipos de servicios de internet que se proponen ajustándose a los presupuestos
en cada zona. Se agrega el uso de un software de cobertura para identificar las
zonas que cuentan con poco o ningún servicio de internet. Se establece un
posible requerimiento de clientes potenciales, para en lo posterior evaluar las
zonas por el número de postes libres y el porcentaje de servicio que se desea
instalar en cada zona determinando el costo de instalación total y el número de
dispositivos necesarios en cada zona. Como resultado de este trabajo se
comprueba que el uso de la programación lineal junto a un software de cobertura
facilita la asignación de recursos para la instalación de equipos que proveen
el servicio de internet.
Palabras claves: Programación Lineal; Optimización; Cobertura.
Abstract
The objective of this article is
to solve by means of linear programming the allocation of resources that allow
to optimize the installation of the two types of internet services that are
proposed adjusting to the budgets in each zone. The use of a coverage software
is added to identify areas that have little or no internet service. A possible
requirement of potential clients is established, in order to later evaluate the
zones by the number of free poles and the percentage of service that it is
desired to install in each zone, determining the total installation cost and
the number of necessary devices in each zone. As a result of this work it is
verified that the use of linear programming together with a coverage software
facilitates the allocation of resources for the installation of equipment that
provides the internet service.
Key words: Linear Programming; Pymes;
Optimization; Coverage.
Introducción.
La tecnología en la actualidad es un recurso
necesario que ha permitido establecerse de manera fija y segura, además de
resolver problemas en diferentes áreas como en la educación, la ciencia entre
otras. (Evans, 2011)
La evolución del internet como uno de los
dispositivos que permiten una conexión a la red de manera rápida y continua
obliga a que grupos o personas de diferentes especializaciones se interesen más
en el tema tecnológico como son las redes y dispositivos intermediarios.
(Huilcamaigua, 2016).
Los distintos Proveedores de servicio de Internet
(ISP) son los que se encargan de brindar conexión a internet a sus clientes con
la finalidad de un acceso al medio mediante dispositivos de red, (Raña K,
Ferrer O, & Bedregal G, 2007) en el caso de brindar varios servicios es
necesario realizar evaluaciones en cada tipo de servicio para conocer su
funcionamiento y manipulación de mismo adecuadamente.
Uno de los campos de investigación en los que se
puede aplicar el análisis matemático junto con las consideraciones del servicio
tecnológico es el de las comunicaciones, para ello se plantea un problema de
aplicación basado en la investigación de operaciones el cual mediante el uso de
uno o varios modelos matemáticos es posible minimizar los costos en lo que
respecta a los ingresos generados por la provisión de servicio. (Programming et
al., 2009).
El objetivo o finalidad es obtener un resultado
óptimo que permitirá maximizar la compra de varios dispositivos de red, debido
a que en la actualidad se ha notado de manera considerable una demanda por
recursos de internet (Kalenatic, 2009).
La presente investigación busca mejorar la asignación
de recursos mediante programación lineal en la gestión PYMES (Programming,
Programming, Value, & Prices, 2009), agregando un software de uso libre
para posicionamiento y actualización de información.
A continuación, se explican brevemente los conceptos
principales acerca del modelo matemático a usar.
Programación Lineal: Procedimiento o algoritmo
matemático en el cual se puede resolver un problema que exista, el cual es
planteado mediante ecuaciones lineales permitiendo la optimización de la
función objetivo. (Ospina, Rodas, & Botero, 2008).
En el resultado de la programación lineal se incluyen
las ecuaciones que más aportan en la descripción de cómo funciona el modelo de
instalación del servicio. Una parte fundamental de la programación lineal
dentro de la planificación es el método en el cual se utilizan las técnicas
matemáticas correspondientes las cuales permiten asignar una modelo como tal
(Guédez Fernández, 2011).
Como objeto de estudio nos enfocaremos en la empresa
Solintel S.A la misma que está encargada en la distribución del servicio de
internet, en la ciudad de Esmeraldas, brindando soluciones en el ámbito de las
telecomunicaciones, como también en la informática y electrónica. La
distribución del servicio de internet es realizada utilizando los recursos
logísticos de la Cía. de estudio, para lo cual el administrador técnico asigna
personal, equipos y materiales para realizar la instalación previamente
planificada. La reparación y el mantenimiento se efectúan por el mismo personal
dentro del área de cobertura asignada.
El planteamiento del modelo lineal nace como
preocupación por explicar la carencia o necesidad actual que existe en los
proveedores de internet (ISP) con la finalidad de dar a conocer el
funcionamiento correcto que requieren los dispositivos intermediarios
(Comunicaci et al., 2016).
Modelo Actual. - La asignación de los trabajos
de instalación, se realiza entregando las solicitudes de los clientes según
pedido del área de Ventas, por tanto un mismo equipo de trabajo debe recorrer
distancias considerables entre una instalación y otra. En caso de una nueva
instalación para un cliente existen dos opciones:
a) Utilizar los equipos ya
ubicados en instalaciones previas
b) Realizar una instalación completa por falta de
clientes anteriores en el área.
Los costos varían de acuerdo a su instalación ya que
la empresa tiene equipos con fibra óptica y equipos con cableado UTP que
cuestan $100 y $68 respectivamente, a estos valores se les añade el transporte
o movilización al realizar las debidas instalaciones que tienen un costo de $5
para dispositivos con cableado UTP y $20 para dispositivos con cableado de Fibra
Óptica. La empresa para brindar soluciones de red a puesto a disposición 1520
dispositivos de red para optimizar sus recursos y cobertura de los mismos en
todos los sectores de la ciudad de Esmeraldas donde no abarque un servicio como
tal ocasionando un déficit a lo que corresponde el servicio de internet, el
horario de atención que se brindara para dar soluciones e instalaciones a
grupos de clientes y empresas es de lunes a viernes de 8h00 – 16h00.
En el área de interés se encuentran 375 postes
distribuidos en el área sin cobertura para la instalación de sus equipos de
red, los cuales tienen una capacidad máxima de 7 usuarios conectados
en un mismo
cajetín, el personal de la empresa tiene un tiempo determinado de instalación
del servicio en el área de cobertura en un máximo de 3 meses.
En relación a una zona en particular, el # esperado
de instalaciones por poste con los dispositivos de red mediante cableado UTP o
Fibra Óptica se establecen como política de la empresa, es de al menos un 15% de
los cliente potenciales del sector. Lo cual justificaría un nuevo punto de
instalación ya que de no cumplir
este porcentaje mínimo se incurrirá en el uso de más recursos o más tiempo del
requerido. En este caso se omite la cantidad de pedidos.
Los requerimientos del tipo de instalación UTP o de
fibra óptica estimado por la empresa según el área de la ciudad y el tipo de
cliente residencial o comercial-industrial es el siguiente:
Políticas de instalación de dispositivos con cableado
UTP y Fibra Optima por zona
ü
Zona 1 = 5 UTP y 2
Fibra Óptica
ü
Zona 2 = 5 UTP y 2
Fibra Óptica
ü
Zona 3 = 4 UTP y 3
Fibra Óptica
ü
Zona 4 = 6 UTP y 1
Fibra Óptica
ü
Zona 5 = 6 UTP y 1
Fibra Óptica
El esquema de trabajo anterior busca reducir los
gastos de instalación y equipos empleados, asignando un % preestablecido al
tipo de instalación, según el sector de la Ciudad tenga mayor número de
clientes de fibra óptica o servicio UTP. Según registro de la empresa hasta un
14% de los clientes se quedan sin servicio a pesar de requerirlo.
Adicionalmente este tipo de entrega aleatorio
es frecuente que
los sectores de servicio puedan traslaparse por los equipos de instalación.
Algunos de los aspectos que pueden ser optimizados de la actual manera de
laborar en Solintel S.A. son:
·
La eficiencia en la programación
del servicio.
·
Minimizar los costos de inversión
en equipos.
·
Traslape en área de atención.
·
Asignación de los suministros para
la instalación de nuevo cliente.
Metodología.
Se plantea la realización de un modelo matemático en
el cual mediante el uso de las herramientas de programación lineal y software
necesarios optimiza la utilización de los recursos para cubrir las áreas que
carecen de servicio. (Calderón, Ocampo, & Echeverry, 2012).
Cabe mencionar que para un mejor análisis de
resultados con respecto a rendimiento en la cobertura de los dispositivos
intermediarios se utiliza la programación lineal junto a un software de
cobertura, lo que nos permitirá ubicar los puntos ciegos que existan dentro del
cantón Esmeraldas con respecto al servicio de internet y proporcionará
maximización de recursos para la obtención del servicio en los sitios donde no
existe cobertura.
El área sin cobertura se divide en 5 zonas o sectores
por consideraciones puramente La ciudad se ha dividido en 5 áreas o sectores
específicos con la ayuda del software de cobertura Acrylic Wifi donde el
departamento técnico de la empresa está encargado de realizar ese tipo de
trabajos, se asignan 9 personas que se dividen en 2 grupos, las cuales son:
Instalación y
Mantenimiento de los dispositivos de red. En cada sector se realizan
instalaciones para hogares y empresas según su ubicación en el área de
cobertura asignada. A continuación, en la siguiente tabla se demostrarán los
datos antes mencionados.
Tabla 1
|
PERSONAL
TÉCNICO
|
|
Instalación en hogares
|
2
|
|
Instalación
en empresas
|
3
|
|
Personal
de Mantenimiento
|
4
|
|
Total
|
9
|
Fuente: Propia
Elaborado por: Autores
Relación del modelo de
programación lineal aplicado en solver con el análisis de resultados mediante
software de cobertura – ACRYLIC HEAT MAPS
Uno de los factores que afecta a la empresa es la
carencia de dispositivos intermediarios o de red en ciertos sitios de la ciudad
de Esmeraldas, para ello se optó por usar un modelo lineal realizado en Solver
Excel para una maximización de los recursos, adicionalmente se implementó el
software, ACRYLIC WIFI HEATMAPS que funciona en tiempo real y con GPS
haciendo que la búsqueda de red sea más factible y rápida para encontrar áreas
con déficit de cobertura. El software tiene una distribución de forma gratuita
por tiempo limitado el mismo que tendrá un costo de licencia. }
Ventajas del Software de Cobertura ACRYLIC.
ü
Trabaja mediante planos
o croquis de los sitios requeridos.
ü Fácil manejo.
ü Ubicación de Puntos de Acceso o de red.
ü Informe de Cobertura - Ahorro de Recursos
Grafica 1: Verificación de
Dispositivos Intermediarios y Carencia de Cobertura Mediante ACRYLIC HEATMAPS
En el Cantón Esmeraldas
Fuente:
Solintel S.A
Elaborado
por: Solintel S.A
Como se observa en la Grafica 1 notamos que mediante
un Mapeo general realizado en Acrylic Wifi Heat Maps en el Cantón Esmeraldas de
la provincia de Esmeraldas se llegó a saber cuáles son los puntos donde se
tiene poca o nula cobertura, impidiendo que los usuarios tengan una
accesibilidad a la Internet.
Cabe mencionar que las ondas de calor que se producen
se deben a la potencia o intensidad con la que cuenta uno o varios dispositivos
que están distribuidos en hogares o empresas se aprecian
en colores determinados para poder determinar su potencia e intensidad de
conectividad la cual es medida en Decibelios (-Db) indicando que entre mejor
sea la señal de la conectividad en la red se subdividide por colores la
potencia de la red como se describe a continuación.
Grafica 2: Áreas a Maximizar con
Carencia de Cobertura
|
Excelente
|
|
|
|
Buena
|
|
|
|
Regular
|
|
|
|
Nula
|
|
|
Fuente: Propia
Elaborado por: Autores
Planteamiento del modelo de programación lineal
Modelamiento
de los datos
Para que un modelo sea posible de solucionarse se requiere la
asignación de variables que se vayan a utilizar con su respectiva nomenclatura
que se describen a continuación.
·
X1 = Instalación de Equipos
mediante Cable UTP
·
X2 = Instalación de Equipos mediante
Fibra Óptica
Según (Redes et al., n.d.) es necesario considerar
las variables del modelo de estudio, en ese sentido a continuación se indican
las cantidades asignadas en cada zona de instalación, empezando con el monto a
invertir, el número de clientes esperados en cada zona, los dispositivos
disponibles para cada zona y la política de instalar al menos un 30% de los
clientes por cada servicio los valores en cada sector.
|
Esmeraldas
|
Inversión
|
# clientes
|
Cable
|
Fibra
|
Política de instalación
|
|
Zona 1
|
$10.000
|
500
|
228
|
120
|
30%
|
|
Zona 2
|
$7.000
|
400
|
210
|
90
|
30%
|
|
Zona 3
|
$8.000
|
400
|
160
|
160
|
30%
|
|
Zona 4
|
$6.000
|
300
|
184
|
46
|
30%
|
|
Zona 5
|
$8.000
|
350
|
218
|
72
|
30%
|
Según información entregada por la empresa, el total
de postes asignados es de 375, lo cual daría un total de 2.625 clientes que
pueden ser ubicados como capacidad máxima de instalación, se considera un total
de 1950 clientes. Se considera por parte de la empresa un 74% de servicio de
cobertura en la población como referencia para realizar los cálculos de
asignación. Se espera instalar en cada zona al menos un 30% del servicio sea
este de fibra o de cable. El modelo matemático en cada zona contemplar maximizar
el número de unidades, cumpliendo las restricciones de dispositivos
disponibles, el menor # de unidades en cada sector y un estimado del 74% de
clientes en total del área sin cobertura. En la zona 1 se estima que en cada
poste 5 clientes pueden requerir el servicio de cable y 2 clientes el servicio
de fibra.
Zona 1
Max. = 68x1 + 100x2
Sujeto A:
73x1 + 120x2 <=
10.000 Inversión de Instalación
5x1 + 2x2 <= 500 Asignación
de servicio
x1 <= 228 Suministro
(cantidad de dispositivo X1)
x2 <= 120 Suministro (cantidad de
dispositivos X2) x1 >= 70 Mínimo
instalar x1
x2 >= 40 Mínimo instalar x2
X1, X2 >= 0
Área 2
Max = 68x1 + 100x2
Sujeto A:
73x1 + 120x2 <= 7000 Inversión
de Instalación
5x1 + 2x2 <= 400 Asignación de servicio
x1 <= 210 Suministro
(cantidad de dispositivo X1)
x2 <= 90 Suministro
(cantidad de dispositivos X2) x1 >= 70 Mínimo
instalar x1
x2 >= 30 Mínimo
instalar x2
X1, X2 >= 0
Área 3
Max = 68x1 + 100x2
Sujeto A:
73x1 + 120x2 <= 8.000
Inversión de Instalación
4x1 + 3x2 <= 400 Asignación de servicio
x1 <= 160 Suministro
(cantidad de dispositivo X1)
x2 <= 160 Suministro (cantidad de
dispositivos X2) x1 >= 50 Mínimo
instalar x1
x2 >= 50 Mínimo instalar x2
X1, X2 >= 0
Área 4
Max = 68x1 + 100x2
Sujeto A:
73x1 + 120x2 <= 6.000
Inversión de Instalación
6x1 + 1x2 <= 300 Asignación de servicio
x1 <= 184 Suministro
(cantidad de dispositivo X1)
x2 <= 46 Suministro
(cantidad de dispositivos X2) x1 >= 60 Mínimo
instalar x1
x2 >= 15 Mínimo
instalar x2
X1, X2 >= 0
Área 5
Max = 68x1 + 100x2
Sujeto A:
73x1 + 120x2 <= 8.000
Inversión de Instalación
6x1 + 1x2 <= 350 Asignación de servicio
x1 <= 218 Suministro
(cantidad de dispositivo X1)
x2 <= 72 Suministro
(cantidad de dispositivos X2) x1 >= 70 Mínimo
instalar x1
x2 >= 25 Mínimo
instalar x2
X1, X2 >= 0
Análisis de resultados mediante el modelo de
programación lineal
Se utiliza El Solver en cada una de las áreas
descritas y se obtienen los siguientes resultados correspondientes a las áreas
que fueron determinadas para maximizar el número de dispositivos de acuerdo con
la cantidad de dinero con que se cuenta para la inversión, los resultados se
presentan en la Tabla 2 – 3 - 4 – 5 - 6 respectivamente.
|
ZONA
1
|
|
x1
|
x2
|
Z = MAXIMIZAR # DE INSTALACIONES
|
|
UNIDADES
A INSTALAR
|
71.2
|
40.0
|
$8,844
|
|
|
Costo
Dispositivo
|
|
$68
|
$100
|
|
|
|
|
|
Recursos
consumidos
|
|
Restricciones
|
|
Inversión instalación
|
R1
|
$73
|
$120
|
$10,000
|
<=
|
$10,000
|
|
Asignac. Servicio poste
|
R2
|
5
|
2
|
436.2
|
<=
|
500
|
|
# dispositivos x1
|
R3
|
1
|
0
|
71.2
|
<=
|
228
|
|
#
dispositivos x2
|
R4
|
0
|
1
|
40.0
|
<=
|
120
|
|
Mínimo instalar x1
|
R6
|
1
|
0
|
71.2
|
>=
|
70
|
|
Mínimo instalar x2
|
R5
|
0
|
1
|
40.0
|
>=
|
40
|
Fuente: Propia
Tabla 3: Modelo Planteado de la zona 2 Resuelto
|
ZONA
2
|
|
x1
|
x2
|
Z = MAXIMIZAR # DE INSTALACIONES
|
|
UNIDADES
A INSTALAR
|
70.0
|
15.8
|
$6,335
|
|
|
Costo
dispositivo
|
|
$68
|
$100
|
|
|
|
|
|
Recursos
consumidos
|
|
Restricciones
|
|
Inversión instalación
|
R1
|
$73
|
$120
|
$7,000
|
<=
|
$7,000
|
|
Asignac. Servicio poste
|
R2
|
5
|
2
|
381.5
|
<=
|
400
|
|
# dispositivos x1
|
R3
|
1
|
0
|
70.0
|
<=
|
210
|
|
#
dispositivos x2
|
R4
|
0
|
1
|
15.8
|
<=
|
90
|
|
Mínimo instalar x1
|
R6
|
1
|
0
|
70.0
|
>=
|
70
|
|
Mínimo instalar x2
|
R5
|
0
|
1
|
15.8
|
>=
|
30
|
Fuente: Propia
|
ZONA
3
|
|
x1
|
x2
|
Z = MAXIMIZAR # DE INSTALACIONES
|
|
UNIDADES
A INSTALAR
|
50.0
|
36.3
|
$7,025
|
|
|
Costo
dispositivo
|
|
$68
|
$100
|
|
|
|
|
|
Recursos consumidos
|
|
Restricciones
|
|
Inversión instalación
|
R1
|
$73
|
$120
|
$8,000
|
<=
|
$8,000
|
|
Asignac.
Servicio poste
|
R2
|
4
|
3
|
308.8
|
<=
|
400
|
|
# dispositivos x1
|
R3
|
1
|
0
|
50.0
|
<=
|
160
|
|
# dispositivos x2
|
R4
|
0
|
1
|
36.3
|
<=
|
160
|
|
Mínimo instalar x1
|
R6
|
1
|
0
|
50.0
|
>=
|
50
|
|
Mínimo
instalar x2
|
R5
|
0
|
1
|
36.3
|
>=
|
50
|
Fuente: Propia
Tabla 5: Modelo Planteado de la zona 4 Resuelto
|
ZONA
4
|
|
x1
|
x2
|
Z =
MAXIMIZAR # DE INSTALACIONES
|
|
UNIDADES
A INSTALAR
|
47.5
|
15.0
|
$4,730
|
|
|
Costo
dispositivo
|
|
$68
|
$100
|
|
|
|
|
|
Recursos consumidos
|
|
Restricciones
|
|
Inversión instalación
|
R1
|
$73
|
$120
|
$5,268
|
<=
|
$6,000
|
|
Asignac. Servicio poste
|
R2
|
6
|
1
|
300.0
|
<=
|
300
|
|
# dispositivos x1
|
R3
|
1
|
0
|
47.5
|
<=
|
184
|
|
#
dispositivos x2
|
R4
|
0
|
1
|
15.0
|
<=
|
46
|
|
Mínimo instalar x1
|
R6
|
1
|
0
|
47.5
|
>=
|
60
|
|
Mínimo instalar x2
|
R5
|
0
|
1
|
15.0
|
>=
|
15
|
Fuente: Propia
Tabla 6: Modelo Planteado de la zona 5 Resuelto
|
ZONA
5
|
|
x1
|
x2
|
Z =
MAXIMIZAR # DE INSTALACIONES
|
|
UNIDADES
A INSTALAR
|
54.2
|
25.0
|
$6,183
|
|
|
Costo
dispositivo
|
|
$68
|
$100
|
|
|
|
|
|
Recursos
consumidos
|
|
Restricciones
|
|
Inversión instalación
|
R1
|
$73
|
$120
|
$6,954
|
<=
|
$8,000
|
|
Asignac.
Servicio poste
|
R2
|
6
|
1
|
350.0
|
<=
|
350
|
|
# dispositivos x1
|
R3
|
1
|
0
|
54.2
|
<=
|
218
|
|
# dispositivos x2
|
R4
|
0
|
1
|
25.0
|
<=
|
72
|
|
Mínimo instalar x1
|
R6
|
1
|
0
|
54.2
|
>=
|
70
|
|
Mínimo
instalar x2
|
R5
|
0
|
1
|
25.0
|
>=
|
25
|
Fuente: Propia
A través de los modelos matemáticos
planteados logramos maximizar recursos, dando como resultado valores monetarios
inferiores a los valores asignados como presupuesto de inversión de cada zona. Se
observa que en los modelos se cumplen todas las restricciones de la zona 1 pero
en los demás cálculos las ecuaciones en donde el lado derecho de la ecuación
debe ser superior al límite indicado en la restricción, no se cumplen pues se
excede en el presupuesto zonal para ese tipo de variable de decisión. Por lo
tanto, la política de instalación del 30% del tipo de dispositivos en cada área
no puede cumplirse sin afectar la optimización en la instalación de los
equipos. El cuadro siguiente resume los resultados obtenidos
Tabla 7 Resumen Programación lineal
|
Zona
|
Cable UTP
|
Fibra
|
Inversión
|
|
Zona 1
|
71.2
|
40.0
|
$8.844
|
|
Zona 2
|
70.0
|
15.8
|
$6.335
|
|
Zona 3
|
50.0
|
36.3
|
$7.025
|
|
Zona 4
|
47.5
|
15.0
|
$4.730
|
|
Zona 5
|
54.2
|
25.0
|
$6.183
|
Una vez realizada nuestra maximización de recursos y
un mapeo general de los puntos de acceso o red en cobertura. A continuación,
debemos localizar los dispositivos intermedios para la conectividad de la red.
Se determinar las áreas a cubrir por X1 hasta X5 las
5 zonas a cubrir, cada una de estas áreas donde se requiere asignar el personal
de trabajo cuenta con alrededor de 15 manzanas en los lugares más amplios y alrededor
de 10 manzanas en las zonas más pequeñas para ello se asignan grupos o
cuadrillas que estarán a cargo de distribuir el servicio de internet a los
lugares con déficit en cobertura. Si se considera el costo de la instalación
por cuadrilla y el tiempo empleado es posible por medio del método húngaro
realizar la mejor asignación.
X1 = Área 1 a Cubrir X2 = Área 2 a Cubrir X3= Área 3 a Cubrir
X4 = Área 4 a Cubrir X5 = Área 5 a Cubrir
Grafica 3 Áreas a cubrir con carencia de
cobertura
Fuente:
Propia
Después de visualizar los puntos donde hay carencia
de red y dispositivos por parte del proveedor de servicios de internet SOLINTEL
S.A se procede a indicar el problema a solucionar y asignar sus respectivos
costos que se requieren para cubrir por área, donde cada uno de estos costos
incluyen.
·
Transporte de Dispositivos
·
Costo de Mano de obra por cuadrilla
·
Costos de Instalación
Una vez implementada las metodologías respectivas y
software correspondientes donde mediante su análisis se llegaron a cubrir las
áreas o sectores en los cuales había un déficit de cobertura. En base al
análisis de monitoreo y maximización de las áreas donde la empresa tenía
inconveniente pudimos apreciar mediante un análisis informático con la ayuda de
software que todavía existían áreas en las cuales la potencia de la señal no
era del todo optima, en cuando a velocidad y accesibilidad provocando un
problema a grupos de personas y empresas.
Al surgir un nuevo inconveniente en las mismas áreas
de trabajo reagrupamos al personal que se encarga de realizar el servicio de
instalación de dispositivos de este modo se implementaron nuevas asignaciones
permitiendo que se llegue a optimizar y mejorar la cobertura en aquellas zonas
donde la potencia de la red es Regular y Buena llegando a obtener no solo una
mejora en cuanto a ancho de banda sino también una mejora de Velocidad en
cuanto a carga y descarga de datos que uno o varios usuarios requieran.
Para determinar este modelo fue necesaria una nueva
asignación de variables que nos indiquen que va a realizar cada una de las
mismas permitiendo que se realice un costo mínimo por asignación. Para
establecer esta mejora y poder aplicar el modelo matemático húngaro se llegó
analizar todas las maneras posibles para optimizar recursos o mejora de
dispositivos por lo cual se optó por un software para dispositivos finales como
son laptop, smartphone, Tablet, etc. que permite medir la potencia y la
cobertura de uno o varios dispositivos de red logrando saber exactamente cuál
es el ancho de banda del dispositivo y la distancia que puede llegar a cubrir
el mismo.
Análisis de resultados en
Acrylic wifi mediante modelo de programación lineal para abarcar soluciones de
cobertura.
El monitoreo que se realiza mediante este software es
factible y sencillo ya que el personal encargado tendrá conocimiento acerca de
la herramienta permitiendo que se mejore el funcionamiento de la accesibilidad
a la red mediante los dispositivos intermediarios.
Medidor de potencia de redes WIFI- OPEN SIGNAL
Grafica 5:
Interfaz Open Signal
Fuente:
Google Play
Elaborado
por: Open Signal
Las aplicaciones para dispositivos móviles son
consideradas una necesidad en los tiempos actuales ya que con ellas se fomentan
grandes procesos logrando una mayor efectividad a los servicios o prestaciones
como tal.
El principal objetivo de implementar o dar a conocer
el software utilizado para medir potencia de señal que hay en los dispositivos
móviles es para optimizar el alcance de la señal como tal mediante el cambio de
dispositivos o una asignación de canales en la cual uno o varios usuarios
puedan tener mayor facilidad al conectarse a la red.
Uno de los beneficios que nos brinda el software como
tal es una aplicación OFF-LINE, por lo tanto el uso del servicio de internet es
innecesario al momento de buscar analizar y mejorar la cobertura en
determinadas áreas, para tener una mejor perspectiva daremos a conocer sus
características a continuación:
·
Totalmente Gratis
·
Analiza la velocidad de tu conexión
·
Cambia las tarjetas SIM y compara
la cobertura de operadores diferentes
·
Traza un mapa de tu cobertura
móvil y WiFi.
Análisis de los dispositivos de red mediante el
Software Open Signal
El personal encargado de verificar la potencia y
distancia de los dispositivos de red deberán tener la aplicación en sus
dispositivos móviles para facilitar el trabajo al momento de realizar un test
de velocidad y potencia en el área que se les haya sido asignada,
permitiéndoles tener datos precisos del o los dispositivos monitoreados, luego
se encargará de asignar un costo especifico el cual contendrá los cambios a
realizarse para mejorar la potencia de la señal en cuanto hablamos de cobertura
en caso de ser necesario como se detalla a continuación:
Cambio y movilización de los
Dispositivos de Red
·
Cableado en mal estado
·
Cajetín o Modem mal configurado
·
Costo de Instalación de cable UTP
o Fibra Óptica
·
El tipo de dispositivo
utilizar
Grafica 7: Comprobación de Potencia y
Velocidad
Fuente: Google App Play
Elaborado por: Open
Signal
Las variables que se llegaran a utilizar para
realizar el modelo húngaro tendrán una asignación que será por área, y su vez
otra asignación que será por cuadrilla a lo que respecta al personal técnico
encargado de cubrir una de estas áreas, para que esto sea posible cada sector
tiene un costo asignado y variables que se detallara a continuación:
X1 = Área 1 a Cubrir C1
= Cuadrilla 1
X2 = Área 2 a Cubrir C2
= Cuadrilla 2
X3= Área 3 a Cubrir C3
= Cuadrilla 3
X4 = Área 4 a Cubrir C4
= Cuadrilla 4
X5 = Área 5 a Cubrir C5
= Cuadrilla 5
Resultados.
Con la aplicación de la programación lineal las
variables de decisión se subordinan al
presupuesto en cada área de instalación a un mínimo costo de inversión. Es
viable la utilización de herramientas como el Solver para el cálculo y la
aplicación de diferentes tipos de software como el Open signal a bajo costo se
obtienen buenos resultados con respecto a evaluar la cobertura, entendiendo que mediante el uso de modelos lineales
se obtienen una solución factible generándonos una maximización de recursos y
obtención de dispositivos de red por cada grupo de usuarios o empresas.
Conclusiones.
La programación lineal permite proporcionar métodos
particulares en lo cual el objetivo como tal es brindar una gran ayuda de dar
futuras estrategias de desarrollo y mejora de una empresa.
Cabe acotar que entregamos un modelo estándar, y muy
eficiente con una facilidad de usar, desde un punto de vista práctico y consigo
algunas virtudes mediante los programas lineales y no lineales.
Todo resultado de asignación que se generan de cada
área a cubrir respecto a cobertura tiene que estar asociados con el software de
Acrylic Heat Maps y Open Signal ya que mediante este software permite saber qué
área a cada técnico o cuadrilla en general le corresponde.
El software se mostrará el dispositivo de red el cual
muestre déficit en cobertura y a su vez otro indicará de manera general la
visualización de las áreas permitiendo que se logre una optimización de
dispositivos y maximización de recursos.
El modelo de asignación Húngaro resulta muy útil al
momento de asignar las cuadrillas de instalación de los diferentes equipos o
empresas de instalación contratadas. Es posible asignar costos a cada
asignación, para resolver de manera efectiva con el menor recurso posible y
disponible. (Szanyi, 2004). Es decir, el modelo húngaro permite que las
asignaciones o labores determinadas que se realizan en ciertas áreas sean más
eficientes para un empleado o departamento como tal (López Reyes, 2016). Con
ello la asignación permite la minimización del costo y solucionar los problemas
de cobertura (Lewandowski, 2015).
Bibliografía.
Calderón, L. A. F., Ocampo, E. M. T., & Echeverry, M. G. (2012).
Diseño de redes de logística inversa: una revisión del estado del arte y
aplicación práctica. Ciencia E Ingeniería Neogranadina, 22(2),
153–127.
Comunicaci, E. N. R. D. E., Final, I., Estudio, C. D.
E., Unidad, P., Tema, E., Para, E., … Militar, F. (2016). Pontificia
universidad católica del ecuador.
Evans, D. (2011). Internet de las cosas Internet de
las cosas Cómo la próxima evolución de Internet lo cambia todo.
Guédez Fernández, C. (2011).
Programación Lineal e Ingeniería Industrial: una Aproximación al Estado del
Arte. Ingeniería Industrial. Actualidad Y Nuevas Tendencias, II(6),
61–78. Retrieved from
http://www.redalyc.org/pdf/2150/215021914005.pdf
Kalenatic, D. (2009). M odelo de a m
pliación de la capacidad productiva. Revista de Ingenieria UD.
Lewandowski, C. M. (2015). Modelo De
Programación Lineal Aplicado a La Red Logística De Una Empresa Del Sector
Plástico. The Effects of
Brief Mindfulness Intervention on Acute Pain Experience: An Examination of Individual Difference, 1.
https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
López Reyes, D. (2016). El método húngaro de asignación: aplicaciones.
Retrieved from https://idus.us.es/xmlui/handle/11441/43823
Ospina, L., Rodas, P., & Botero, M. (2008). Modelo
de programación para integrar producción, inventario y ventas en empresas
industriales. Scientia Et Technica, XIV(40), 101–104. Retrieved from
http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=84920454019
Programming, L., Programming, L., Value, O., &
Prices, D. (2009). LA PROGRAMACIÓN LINEAL APLICACIÓN DE LA PEQUEÑAS Y MEDIANAS
EMPRESAS Jorge Alvarado
Boirivant *, 88(1),
89–105.
Raña K, J., Ferrer O, J.-C., & Bedregal G, P.
(2007). A model for resource allocation in primary health care. Revista
Medica de Chile, 135(1), 54–62. https://doi.org//S0034-
98872007000100008
Redes, A. D. E., Mediante, D. E. C.,
Probabilisticos, M. N. O., Presenta, M. Q. U. E., Francisco, J., & Guadix,
H. (n.d.). No Title.
Szanyi,
M. (2004). El modelo de desarrollo húngaro basado en la IDE. Boletín
Económico de ICE, Información Comercial Española, ISSN 0214-8307, No 2797, 2004, Págs. 47-58, (2797), 47–
58.
