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    <subfield code="a">Herramientas de decisi&#xF3;n intelligence para el dise&#xF1;o estrat&#xE9;gico y planificaci&#xF3;n t&#xE1;ctica de la cadena de suministro de agentes de sost&#xE9;n para operaciones no convencionales</subfield>
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    <subfield code="a">El presente trabajo aborda el dise&#xF1;o estrat&#xE9;gico y la planificaci&#xF3;n t&#xE1;ctica de la cadena de suministro de agentes de sost&#xE9;n para operaciones no convencionales, utilizando soluciones basadas en optimizaci&#xF3;n matem&#xE1;tica desde una perspectiva jer&#xE1;rquica. Se analizan una serie de propuestas para los niveles de decisi&#xF3;n estrat&#xE9;gico, t&#xE1;ctico y operativo. Se enfatizan y priorizan las decisiones de alto nivel y a largo plazo ya que la log&#xED;stica de agentes de sost&#xE9;n para fractura es, por un lado, una actividad cr&#xED;tica para asegurar la continuidad de las operaciones y evitar los tiempos no productivos en el set de fractura, y por otro, implica un verdadero desaf&#xED;o log&#xED;stico estrat&#xE9;gico ante la expansi&#xF3;n acelerada de la actividad prevista para los pr&#xF3;ximos a&#xF1;os en Vaca Muerta. El objetivo de la optimizaci&#xF3;n estrat&#xE9;gica es encontrar configuraciones que minimicen las inversiones y los costos operativos, as&#xED; como tambi&#xE9;n entender integralmente un proceso de abastecimiento que es, masivo por su volumen, y complejo por las variables intervinientes. A nivel estrat&#xE9;gico se analizan diferentes dise&#xF1;os de la cadena de suministro, con diferentes grados de complejidad. A partir de un cronograma de fractura por reservorio para un horizonte plurianual, pueden proponerse diversas configuraciones log&#xED;sticas y tecnolog&#xED;as de transporte para mejorar la eficiencia, los costos de los flujos y optimizar el nivel de servicio a las locaciones. Los elementos fundamentales de esta cadena abarcan: (1) nodos de acopio, (2) plantas de procesamiento con distintas tecnolog&#xED;as, (3) modos y tecnolog&#xED;as de transporte (sandboxs, camiones volcadores, silos m&#xF3;viles, a granel etc.), y (4) puntos de acopio intermedios cercanos a los yacimientos. Estos &#xFA;ltimos pueden cambiar din&#xE1;micamente su ubicaci&#xF3;n seg&#xFA;n el centro de gravedad de la demanda, buscando minimizar los costos de transporte y mejorar el nivel de servicio. A nivel de planificaci&#xF3;n t&#xE1;ctica, se presenta una soluci&#xF3;n basada en simulaci&#xF3;n de Montecarlo y Eventos Discretos, machine learning y optimizaci&#xF3;n matem&#xE1;tica. El objetivo es dar soporte al dimensionamiento de flota para el abastecimiento de agentes de sost&#xE9;n a partir del modelado estad&#xED;stico de los procesos utilizando registros de GPS, buscando consolidar los procesos de toma de decisiones en horizontes de mediano plazo (3 a 12 meses). Esto se vuelve clave cuando una operadora o gestora log&#xED;stica tiene por responsabilidad gestionar la provisi&#xF3;n de agentes de sost&#xE9;n a m&#xFA;ltiples locaciones, siendo clave la gesti&#xF3;n eficiente de m&#xFA;ltiples recursos. Por &#xFA;ltimo, focalizando en el nivel operativo de la gesti&#xF3;n de la cadena de suministro, se presentan los fundamentos de una herramienta de gesti&#xF3;n en tiempo real del abastecimiento, facilitado por tecnolog&#xED;as de IoT/GPS. Esto permite en tiempo real dar soporte a decisiones como la reasignaci&#xF3;n de veh&#xED;culos ante cambios en las velocidades de fractura o eventos clim&#xE1;ticos y disruptivos; as&#xED; como tambi&#xE9;n el balanceo de los kil&#xF3;metros asignados a los veh&#xED;culos.</subfield>
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    <subfield code="a">Montagna, Agust&#xED;n Francisco</subfield>
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    <subfield code="a">Congreso Latinoamericano de Perforaci&#xF3;n, Terminaci&#xF3;n e Intervenci&#xF3;n de Pozos (5to. : 2025 sept. 8-11 : Buenos Aires)</subfield>
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