Browsing by Author "Bastías, Alfonso"

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    Analysis of inventory strategies for blood components in a regional blood center using process simulation.
    (2014) Baesler, Felipe; Nemeth, Matías; Martínez, Cristina; Bastías, Alfonso
    Background The storage of blood components is an important concern in the blood supply chain. Because these are perishable products, the definition of good inventory policies is crucial to reduce shortages and spills. Study Design and Methods To analyze and propose inventory policies in a regional blood center, a discrete event simulation model was created using simulation software ( Arena 12.0, Rockwell Software). The model replicates the activities that are performed along the supply chain including donation arrivals, testing, production, inventory management, and dispatching. Results Twelve different scenarios were analyzed, with each one representing different inventory policies composed of a combination of an optimal inventory, a reorder point, and a level of extra donations. The best scenario demonstrates that it is possible to decrease unsatisfied demand and wastage of red blood cell units by 2.5 and 3%, respectively, when compared to current practices. Conclusions This study shows that simulation is an alternative that can be used to model inventory components in blood centers. A responsible selection of inventory variables can improve the capability of the system to respond to the final patient requirements.
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    Construction Project Peer Reviews as an Early Indicator of Project Success
    (2013) Molenaar, Keith R; Javernick-Will, Amy; Bastías, Alfonso; Wardwell, Meredith A; Saller, Kevin
    In an effort to proactively identify and mitigate potential project management problems in construction projects, the United States General Service Administration (GSA) developed and implemented a project peer review process in conjunction with the University of Colorado at Boulder and Peter Associates. This paper discusses the peer review process and analyzes whether the questions used in the review can predict project success, as measured by cost, schedule, and the project peer rating, for 22 past projects. The data were analyzed retrospectively by using the point biserial correlation coefficient. The results indicate that project peer reviews conducted during the construction process can be used to assess and predict final project performance. Questions regarding working relationships, communication, timing, project controls, and relational approaches to project participants had significant correlations with project success. In addition, the relationship between the designer and contractor appears to be very important to the outcome of the project, regardless of project delivery method. This study suggests that companies and organizations can strategically improve projects by conducting project peer reviews early in the construction process. Future research can extend and validate these findings in more detail by analyzing additional peer review questions to determine the best indicators of project failure or success.
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    Modelo de aprendizaje para la selección de un proyecto diseñoconstrucción (llave en mano) en el sector público
    (2010) Bastías, Alfonso; Keith R. Molenaar
    El método primario de ejecución de proyectos en el sector público en los Estados Unidos (U.S.), tradicionalmente ha sido la ejecución diseño-licitaciónconstrucción. El sector público históricamente ha separado los contratos de diseño y construcción. En la década de los 90, el sector público norteamericano comenzó a experimentar con la ejecución de proyectos diseño-construcción (llave en mano), que combina el diseño y la construcción en un solo contrato. En 1997 se estableció un sistema de apoyo a la toma de decisiones, con el fin de entregar un modelo se selección formal para la ejecución de proyectos en el sector público. El modelo apoya a los propietarios del sector público a determinar cuáles son los proyectos adecuados para la ejecución diseñoconstrucción (llave en mano). Este modelo inicial por naturaleza era estático y estaba basado en un análisis de regresión de 104 proyectos. El análisis produjo un modelo predictivo con cinco criterios de rendimiento: satisfacción general, carga administrativa, cumplimiento de expectativas, variación del programa, y variación del presupuesto. Desde 1997, el número de proyectos diseño-construcción ha aumentado dramáticamente y los métodos diseñoconstrucción del sector público han evolucionado. El modelo original puede ser mejorado con nuevos datos y una estructura que se traduce en un modelo adaptativo, mientras la industria continúa evolucionando. Este documento presenta una aplicación formal y el uso de capacidades para complementar el modelo estático original. Este modelo se ajusta a parámetros y funciones a través del empleo de inteligencia artificial, como principal motor de conocimiento. Este enfoque puede ser adaptado a muchas aplicaciones de apoyo a la toma de decisiones en la industria del diseño y construcción

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