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A deep learning approach for real-time crash prediction using vehicle-by-vehicle data
(2021) Basso, Franco; Pezoa, Raúl; Varas, Mauricio; Villalobos, Matías
In road safety, real-time crash prediction may play a crucial role in preventing such traffic events. However, much of the research in this line generally uses data aggregated every five or ten minutes. This article proposes a new image-inspired data architecture capable of capturing the microscopic scene of vehicular behavior. In order to achieve this, an accident-prediction model is built for a section of the Autopista Central urban highway in Santiago, Chile, based on the concatenation of multiple-input Convolutional Neural Networks, using both the aggregated standard traffic data and the proposed architecture. Different oversampling methodologies are analyzed to balance the training data, finding that the Deep Convolutional Generative Adversarial Networks technique with random undersampling presents better results when generating synthetic instances that permit maximizing the predictive performance. Computational experiments suggest that this model outperforms other traditional prediction methodologies in terms of AUC and sensitivity values over a range of false positives with greater applicability in real life.
A home hospitalization assignment and routing problem with multiple time windows, mandatory returns and perishable biological samples: A Chilean case study
(2024) Varas, Mauricio; Baesler, Felipe; Basso, Franco; Contreras, Juan Pablo; Pezoa, Raúl; Rojas-Goldsack, María Francisca
The increase in life expectancy and formal care has fostered the demand for home care services, including home hospitalization. For this service, decision-makers must allocate the staff and route the visits as efficiently as possible. To tackle this problem, in this paper, we devise a new mixed-integer programming formulation that incorporates several industry-specific features, including matching patients to medical specialties and synchronized visits of multiple specialists. Moreover, the proposed formulation also includes three features that have not been tackled simultaneously in the previous literature: multiple time windows, mandatory lunch breaks at the hospital, and fast delivery of perishable biological samples. The proposed model can be reduced to a vehicle routing problem with multiple times windows, known as NP-hard. Therefore, for solving large instances, we design a heuristic procedure composed of a constructive heuristic coupled with an improvement heuristic, which builds on a local branching scheme. To test the applicability of our approach, we conduct a case study focusing on the actual operations of Hospital Padre Hurtado of Santiago, Chile. Our computational experiments show that the model provides fully implementable solutions. Moreover, the heuristic procedure provides high-quality routes (regarding quality and solution times), making it a promising alternative to experience-based scheduling methods and state-of-the-art solvers.
A horizontal collaborative approach for planning the wine grape harvesting
(2022) Basso, Franco; Varas, Mauricio; Bosch, Paul; Contreras, Juan Pablo; Pezoa, Raúl
Horizontal collaboration is a strategy that has increasingly been used for improving supply chain operations. In this paper, we analyze the benefits of using a collaborative approach when optimally planning the wine grape harvesting process. Particularly, we assess how labor and machinery collaborative planning impacts harvesting costs. We model cooperation among wineries as a coalitional game with transferable costs for which the characteristic function vector is computed by solving a new formulation for planning the wine grape harvesting. In order to obtain stable coalitions, we devise an optimization problem that incorporates both rationality and efficiency conditions and uses the Gini index as a fairness criterion. Focusing on an illustrative case, we develop several computational experiments that show the positive effect of collaboration in the harvesting process. Moreover, our computational results reveal that the results depend strongly on the fairness criteria used. The Gini index, for example, favors the formation of smaller coalitions compared to other fairness criteria such as entropy.
A multi-objective approach for supporting wine grape harvest operations
(2020) Varas, Mauricio; Basso, Franco; Maturana, Sergio; Osorio, David; Pezoa, Raúl
In this paper, we present a novel multi-objective mixed-integer linear programming model to support wine grape harvesting. The proposed model considers the opposing nature of operational cost minimization and grape quality maximization, subject to several constraints, such as grape requirements and routing decisions. Based on the operations of a winery we worked with, we develop a negotiation protocol that can lead to an agreed final harvest schedule. The protocol includes an initial Pareto optimal solution obtained through the augmented weighted Tchebycheff method. Then, the solutions are presented to the two decision-makers and, if no agreement is reached, we conduct an iterative process, which includes finding Pareto optimal solutions in a neighborhood using the augmented ∊ -constraint method. Finally, we choose, within this set, the solution following a substitution rate criteria. We illustrate our procedure using an educational example.
A New Genetic Algorithm Encoding for Coalition Structure Generation Problems
(2020) Contreras, Juan Pablo; Bosch, Paul; Varas, Mauricio; Basso, Franco
Genetic algorithms have proved to be a useful improvement heuristic for tackling several combinatorial problems, including the coalition structure generation problem. In this case, the focus lies on selecting the best partition from a discrete set. A relevant issue when designing a Genetic algorithm for coalition structure generation problems is to choose a proper genetic encoding that enables an efficient computational implementation. In this paper, we present a novel hybrid encoding, and we compare its performance against several genetic encoding proposed in the literature. We show that even in difficult instances of the coalition structure generation problem, the proposed approach is a competitive alternative to obtaining good quality solutions in reasonable computing times. Furthermore, we also show that the encoding relevance increases as the number of players increases.
A vehicle-by-vehicle approach to assess the impact of variable message signs on driving behavior
(2021) Basso, Franco; Cifuentes, Álvaro; Pezoa, Raúl; Varas, Mauricio
Variable Message Signs (VMS) provide real-time information on traffic conditions, making it possible to guide drivers through electronic signs along the road. Relevant literature has proved VMS to be effective, especially for diverting traffic during incidents in the highway or inducing a speed reduction. Previous efforts, however, usually involve off-highway experiences, including the use of simulators or stated preference surveys, or the measurement of aggregate values of traffic through technologies that are prone to a higher failure rate, such as loop detectors. For bridging this gap, in this research, we propose a novel vehicle-by-vehicle approach (VBV), that differentiate by vehicle type, to assess the impact of VMS on drivers’ road behavior patterns along a section of a Chilean urban highway during risky situations. In addition to the messaging information, we use full traffic data obtained from free-flow gates equipped with automatic vehicle identification (AVI) technology. We conduct statistical analyses to study two potential messaginginduced behavioral changes, namely speed reduction and lane changes. For the speed reduction behavior, in 87.50% of the studied messages, the results indicate that the messages failed to induce the desired change in behavior. This value decreases to 71.85% for lane changes. The results indicate that heavy vehicle drivers and low-mileage drivers are more likely to follow lane change messages
Accessibility to opportunities based on public transport gps-monitored data: The case of Santiago, Chile
(2020) Basso, Franco; Frez, Jonathan; Martínez, Luis; Pezoa, Raúl; Varas, Mauricio
We study buses' accessibility to education, health, and job opportunities in Santiago, Chile. Our approach computes travel times during a week using full real-world GPS data for the 6681 buses of the public transport system. The use of such disaggregated data allows us to calculate accessibility based on real operating conditions rather than planned schedules, as most previous contributions do. To develop our analysis, we divide the city into 1390 walkable zones, and we compute travel times between them. Then, we calculate the number of opportunities reachable from each zone to the rest of the zones, and we aggregate them at a municipality level. Our main finding is that public transport is not able to alleviate the inequality given by the geographical distribution of opportunities in the city. We also find that accessibility for public opportunities is quite more homogenous throughout the city compared to private opportunities. The center and north-east part of the city, where the wealthier municipalities locate, attain the highest levels of accessibility to jobs and private health institutions. The west part of the city shows worrying poor accessibility to complex hospitals, while the south part is excluded from job opportunities. Overall, policies should aim to mitigate these inequalities by improving the quality of public transport services. Conventional alternatives include increasing bus service frequency and expanding the dedicated infrastructure for public transport. In the long term, better city planning is required to facilitate spreading the opportunities all over the city.
Adaptabilidad organizacional en entornos VUCA: propuesta de un modelo conceptual
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2021) González Figueroa, Felipe Miguel; Varas, Mauricio; Valdés González, Héctor
Este trabajo presenta el análisis de variables de alto impacto asociadas al grado de adaptabilidad de las empresas en el entorno actual en que participan, caracterizado por la volatilidad, la incertidumbre, la complejidad y la ambigüedad. El objetivo de este trabajo es proponer un modelo conceptual de adaptabilidad organizacional entornos VUCA, para que las organizaciones en Chile identifiquen y cuantifiquen en base a éste, su capacidad de enfrentar los mercados de forma sostenible. Para lograrlo se desarrolló una revisión bibliográfica acompañada de entrevistas realizadas a altos ejecutivos y líderes de empresas de distintos rubros, con objeto de identificar las variables más relevantes que actualmente fortalecen estratégicamente a las organizaciones chilenas frente a los cambios del mercado. Los datos muestran que, el modelo construido integra las variables de mayor impacto sobre la adaptabilidad de las organizaciones en entornos VUCA, y quedan bien representadas por las dimensiones: Foco en las personas, Cultura de innovación, Liderazgo adaptativo, Formar parte de ecosistemas, Descentralización y Comunicación, Impulsadas por el propósito y Excelencia operacional, y las variables consideradas permiten aplicar el modelo de forma total o parcial, indistintamente del rubro y tamaño de las empresas. En síntesis, el modelo entrega una noción real de que tan preparada está una organización para enfrentar los mercados en el que actualmente se desenvuelve, además de generar una base para la construcción de estrategias que permiten abordar brechas y fortalezas en materia de adaptabilidad organizacional, siendo relevante la integración y desarrollo de las variables mencionadas, complementar el modelo con mecanismos de diagnóstico y capacitar e involucrar a todos los colaboradores de la organización en este aspecto.
An optimization approach and a heuristic procedure to schedule battery charging processes for stackers of palletized cargo
(2019) Basso, Franco; Epstein, Leonardo David; Pezoa, Raúl; Varas, Mauricio
This paper proposes an approach to develop schedules for charging batteries in a battery center. This problem arises in warehouses and logistics centers that attempt to provide uninterrupted operations with battery powered machinery such as stackers. These operations often require recharging batteries on location, a process that involves two decisions: determining charging start-times and assigning batteries to chargers. Prices of grid-provided electric energy vary by hour of the day and can be almost negligible for energy available from photovoltaic solar collectors. Thus, efficient schedules should recharge batteries during time intervals with low tariffs while minimizing the time batteries spend in queue waiting for an available charger. In this situation, batteries arrive at the battery center during the operation. The model assumes that the counts of arriving batteries in time bands are known. The objective is to determine a charging schedule that minimizes a weighted sum of the costs of energy and delays. We develop a MIP model that incorporates the main features of the battery charging process. Unfortunately, computation times to solve these MIPs are too long to be practical. To overcome this limitation, we develop a constructive heuristic that finds a feasible solution in a matter of seconds, even for large-sized instances, with a relatively low GAP of 9.67%.
Análisis de riesgo de la cadena de suministro de servicios de salud: enfoque en la sostenibilidad de la hospitalización domiciliaria en Chile
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2022) Marín Berna, Lisa; Varas, Mauricio; Sánchez-Rodrigues, Vasco
La búsqueda de nuevas alternativas ha impulsado la incorporación de servicios de hospitalización domiciliaria debido al déficit de camas que existe en Chile y porque permiten dar respuesta a una desafíos demográficos, epidemiológicos y sociales que enfrenta el país. La incorporación de este servicio permite ampliar la cobertura de la red de salud, al poder brindar una mayor cantidad de camas hospitalarias disponibles y así ayudar a descongestionar los hospitales. El propósito de esta tesis es caracterizar los riesgos típicos y de carácter sustentable que pueden generar disrupciones en la cadena de abastecimiento de los servicios de hospitalización domiciliaria en Chile. Adicionalmente, se generan estrategias de mitigación para que los tomadores de decisiones puedan minimizar el impacto de futuros eventos disruptivos en la prestación del servicio. En base a la revisión de literatura, se desarrolla un modelo conceptual del cual surgen las preguntas de investigación, que buscan ser respondidas mediante la realización de entrevistas semiestructuradas para posteriormente transcribir los resultados y llevar a cabo el análisis de la información obtenida. En cuanto a los resultados, los riesgos son clasificados en típicos y sustentables, mientras que esto último se divide en nivel interno y nivel externo. Entre los riesgos típicos destacan aquellos asociados a la gestión de inventario, gestión de la capacidad y finanzas. Por otra parte, entre los riesgos sustentables destacan los desperdicios (ambiental interno), el riesgo reputacional (pilar social interno), el riesgo de cobertura (pilar social externo) e inexistencia de regulación del mercado (pilar económico externo). Finalmente, y en cuanto a sus oportunidades de futuras investigaciones, se encuentran: aplicar este estudio a países desarrollados y realizar una revisión sistemática de la literatura para encontrar más riesgos que no se consideran en este estudio.
Assessing influential factors for lane change behavior using full real-world vehicle-by-vehicle data
(2021) Basso, Franco; Cifuentes, Álvaro; Cuevas-Pavincich, Francisca; Pezoa, Raúl; Varas, Mauricio
Understanding the underlying reasons for potential human risky driving behaviors is crucial for improving road safety. Recent technologies allow the analysis of driving behaviors at a microscopic level, allowing a naturalistic observation of such phenomenon through information collected unobtrusively. This paper assesses the factors that influence discretionary lane changes on an urban highway in Santiago, Chile, employing an interpretable machine learning approach. We use full real-world vehicle-by-vehicle data gathered from Automatic Vehicle Identification technology and individual public information of the vehicles and their owners, which allows us to understand patterns that might have different characteristics when performed in simulated environments. We provide insights about the causes that increase the likelihood of lane changes. For example, we find that: (i) the older the car, the less likely it is to change lane, (ii) younger drivers change lane more often, and (iii) motorcycles drivers are the most likely to change lane.
Collaborative job scheduling in the wine bottling process
(2018) Basso, Franco; Guajardo, Mario; Varas, Mauricio
This paper proposes a horizontal collaborative approach for the wine bottling scheduling problem. The opportunities for collaboration in this problem are due to the fact that many local wine producers are usually located around the same region and that bottling is a standard process. Collaboration among wineries is modeled as a cooperative game, whose characteristic function is derived from a mixed integer linear programming model. Real world instances of the problem are, however, unlikely to be solved to optimality due to its complex combinatorial structure and large dimension. This motivates the introduction of an approximated version of the original game, where the characteristic function is computed through a heuristic procedure. Unlike the exact game, the approximated game may violate the subadditivity property. Therefore, it turns relevant not only to nd a stable cost allocation but also to fi nd a coalition structure for selecting the best partition of the set of rms. We propose a maximum entropy methodology which can address these two problems simultaneously. Numerical experiments illustrate how this approach applies, and reveal that collaboration can have important positive e ects in wine bottling scheduling decreasing delay by 33.4 to 56.9% when improvement heuristic solutions are used. In contrast to the exact game in which the grand coalition is always the best outcome, in the approximated game companies may be better forming smaller coalitions. We also devise a simple procedure to repair the characteristic function of the approximated game so that it recovers the subadditivity property.
Crowding on public transport using smart card data during the COVID-19 pandemic : New methodology and case study in Chile
(2023) Basso, Franco; Hernández, Hugo; Frez, Jonathan; Leiva, Víctor; Pezoa, Raúl; Varas, Mauricio
Most crowding measures in public transportation are usually aggregated at a service level. This type of aggregation does not help to analyze microscopic behavior such as exposure risk to viruses. To bridge such a gap, our paper proposes four novel crowding measures that might be well suited to proxy virus exposure risk at public transport. In addition, we conduct a case study in Santiago, Chile, using smart card data of the buses system to compute the proposed measures for three different and relevant periods of the COVID-19 pandemic: before, during, and after Santiago’s lockdown. We find that the governmental policies diminished public transport crowding considerably for the lockdown phase. The average exposure time when social distancing is not possible passes from 6.39 min before lockdown to 0.03 min during the lockdown, while the average number of encountered persons passes from 43.33 to 5.89. We shed light on how the pandemic impacts differ across various population groups in society. Our findings suggest that poorer municipalities returned faster to crowding levels similar to those before the pandemic.
Energía eléctrica y agua en fábrica de compuestos poliméricos: diagnóstico de uso y eficiencia
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2024) Espinosa Correa, Jorge Eduardo; Varas, Mauricio
La fábrica objeto de este estudio, mezcla polímeros plásticos con pigmentos y aditivos químicos para obtener distintos polímeros compuestos con aplicación en la industria del plástico. Durante el proceso de fabricación se utiliza energía eléctrica y agua. Actualmente esta fábrica no cuenta con un sistema de eficiencia energética por lo que no se controla ni existen planes para reducir el consumo, aspecto fundamental en tiempos de crisis climática y escases de recursos. El objetivo de este trabajo es diagnosticar el uso y la eficiencia del recurso agua y energía eléctrica, elaborando una línea base y proponiendo acciones que permitan mejorar la eficiencia de sus procesos productivos. Para confiabilidad y comparación de este estudio, se decide usar la herramienta DMAIC de Six Sigma, la cual a través de su sistema estructurado permitió definir el problema, caracterizar el proceso y levantar datos de consumo, producción, flujos y características técnicas de equipos. Se determinaron indicadores de eficiencia, se identificaron pérdidas, oportunidades y causas, y en base a una priorización se propusieron acciones de mejora técnicas y administrativas. El estudio determinó que la fabricación de una tonelada de producto requiere en promedio 9,9 m3 de agua y 530,8 kWh de energía eléctrica. Como puntos críticos se identifican equipos con alta potencia eléctrica como motores y calefactores, sistemas de enfriamientos con baja eficiencia térmica, sistemas de vacío con descargas de agua no controladas y ausencia de sistemas de reutilización o reaprovechamiento de energía y agua. Además, se identifica que la baja productividad afecta directamente este indicador de eficiencia. Con estos resultados se proponen acciones técnicas y administrativas enmarcadas en un sistema de gestión que permita la mejora continua. Concluyendo, la fábrica tiene una baja eficiencia en el uso de energía eléctrica y agua por lo que tiene una gran oportunidad para mejorar su performance, contribuyendo así al desarrollo de la empresa y cuidado de los recursos naturales.
Estimation of the Origin-Destination Matrix for Trucks That Use Highways: A Case Study in Chile
(2022) Basso, Franco; Pezoa, Raúl; Tapia, Nicolás; Varas, Mauricio
Nowadays, freight transport is crucial in the functioning of cities worldwide. To dig further into the understanding of urban freight transport movements, in this research, we conducted a case study in which we estimated an origin-destination matrix for the trucks traveling on Autopista Central, one of Santiago de Chile’s most important urban highways. To do so, we used full real-world vehicle-by-vehicle information of freight vehicles’ movements along the highway. This data was collected from several toll collection gates equipped with free-flow and automatic vehicle identification technology. However, this data did not include any vehicle information before or after using the highway. To estimate the origins and destinations of these trips, we proposed a multisource methodology that used GPS information provided by SimpliRoute, a Chilean routing company. Nevertheless, this GPS data involved only a small subset of trucks that used the highway. In order to reduce the bias, we built a decision tree model for estimating the trips’ origin, whose input data was complemented by other public databases. Furthermore, we computed trip destinations using proportionality factors obtained from SimpliRoute data. Our results showed that most of the estimated origins belonged to outskirt municipalities, while the estimated destinations were mainly located in the downtown area. Our findings might help improve freight transport comprehension in the city, enabling the implementation of focused transport policies and investments to help mitigate negative externalities, such as congestion and pollution.
Estimation of trip purposes in public transport during the COVID-19 pandemic: The case of Santiago, Chile
(2023) Pezoa, Raúl; Basso, Franco; Quilodrán, Paulina; Varas, Mauricio
The COVID-19 pandemic strongly affected the mobility of people. Several studies have quantified these changes, for example, measuring the effectiveness of quarantine measures and calculating the decrease in the use of public transport. Regarding the latter, however, a low level of understanding persists as to how the pandemic affected the distribution of trip purposes, hindering the design of policies aimed at increasing the demand for public transport in a post-pandemic era. To address this gap, in this article, we study how the purposes of trips made by public transport evolved during the COVID-19 pandemic in the city of Santiago, Chile. For this, we develop an XGBoost model using the latest available origin-destination survey as input. The calibrated model is applied to the information from smart payment cards during one week in 2018, 2020, and 2021. The results show that during the week of maximum restriction, that is, during 2020, the distribution of trips by purpose varied considerably, with the proportion of trips to work increasing, recreational trips decreasing, and trips for health purposes remaining unchanged. In sociodemographic terms, in the higher-income communes, the decrease in the proportion of trips for work purposes was much greater than that in the communes with lower income. Finally, with the gradual return to in-person activities in 2021, the distribution of trip purposes returned to values similar to those before the pandemic, although with a lower total amount, which suggests that unless relevant measures are taken, the low use of public transportation could be permanent.
Estrategia de incorporación de startups mineras en la industria Chilena
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2022) Schulz, Claudio; Varas, Mauricio; Valdés González, Héctor
La minería en Chile ha enfrentado un aumento sostenido, pero lento en materia de innovación. Durante los últimos años se han creado empresas de base tecnológica con alto potencial de crecimiento o “startups” enfocadas en aplicar negocios disruptivos para la industria, no logrando una eficiente integración en el sector minero. El objetivo de esta investigación es proponer una estrategia de cambio en el ecosistema de innovación minero en Chile, basada en un modelo de integración de startups que relacione variables e iniciativas que impactan, fomentan y aceleran la I+D+i+e. Para lograrlo se propone una aproximación de tipo exploratoria-descriptiva, recogiendo información a través de 15 entrevistas semiestructuradas transversales, aplicadas a fundadores de startups y directivos de entidades que promueven la innovación abierta dentro del ecosistema, con la finalidad de entender cómo se articulan estos emprendimientos. La evidencia indica que existen opciones para la incorporación de startups a la cadena productiva minera, especialmente a través de encadenamientos productivos con proveedores dentro de la industria. Sin embargo, es necesario, en la articulación del ecosistema una política de estado que considere aspectos importantes en la maduración de emprendimientos tecnológicos, como, por ejemplo, el acceso a pruebas más sencillas -validando prototipos tempranamente- o mejorar los mecanismos de contratación, lo que permite perfeccionar soluciones y mejoras en el proceso productivo interno de la minería. En síntesis, el desarrollo emergente de startups destinadas a ofrecer soluciones para la industria minera es un factor importante por considerar dentro del ecosistema minero. No obstante, aún falta un enfoque estratégico para la articulación industrial del sector. En este sentido la consolidación de alianzas a través de grandes proveedores instalados en la industria, así como la creación de capitales de riesgo corporativos, abre una inmensa oportunidad para permitir el codesarrollo de soluciones tecnológicas y la escalabilidad de estos emprendimientos dentro de la industria minera.
Gestión de operaciones: adaptando el almacenamiento y la producción ante cambios en el modelo de negocio
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2020) Letelier Finot, Alberto Antonio; Gamonal Castro, Cristian Andrés; Varas, Mauricio; Haga, Mercedes
Este proyecto presenta una gama de soluciones de gestión de la producción y de inventarios para una empresa de venta de lubricantes reciclados que decidió cambiar su modelo de negocio a uno de bases importadas, en atención a cambios en el mercado y el poco incentivo al reciclaje. El objetivo de este trabajo es plantear una gestión de almacenaje eficaz, incluyendo mejoras en el proceso productivo, con el fin de atender el incremento en la demanda debido al cambio de foco a productos importados. Para lograrlo se propone determinar los requerimientos en las capacidades de almacenamiento y de producción, desde la estimación de la demanda futura, y mejorando los niveles de servicio definidos por la empresa. Los resultados muestran que una nueva estructura productiva aumentaría en 5 veces la capacidad de producción adecuándose a los requerimientos proyectados de la demanda, a la vez permitiría una mejor utilización de la capacidad de la planta, aumentando el almacenamiento en un 333%, y reduciendo los ciclos productivos de 7 a 2 días. Se concluye que la nueva estructura propuesta podría atender las brechas que se generaron tras el aumento en la demanda que se ha gatillado con el cambio en el modelo de negocio, mejorando los niveles de utilización de capacidades y de servicio, con lo cual se confirma que es esencial alinear las operaciones con la estrategia de negocio.
Gestión de riesgos ante el cambio climático: adaptación y resiliencia en proyectos mineros en Chile
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2023) Horta Carreño, Viviana Adela; Varas, Mauricio
Este trabajo presenta la gestión de riesgos relacionados al cambio climático del sector minero y como se pueden incorporar las actuales estrategias de la operación, en nuevos proyectos con miras a la adaptación. El objetivo de este trabajo es proponer planes de acción en la identificación de riesgos relacionados al cambio climático orientados a la adaptación en proyectos mineros identificar los principales riesgos relacionados al cambio climático en la fase temprana de diseño de un proyecto. Para lograrlo, el trabajo se enfoca en el análisis cualitativo, con la revisión de informes de sustentabilidad y cambio climático junto a la realización de entrevistas a la gerencia de proyectos de un Estudio de Caso, con el objetivo de obtener percepciones sobre la gestión de riesgos relacionados al cambio climático en la operación y el proyecto en evaluación. Los resultados muestran que las compañías han implementado la gestión de riesgos en sus operaciones y, para el estudio de caso, existe la proyección de extender esta gestión en proyectos mineros enfocando su atención en los potenciales riesgos relacionados al cambio climático identificados por los entrevistados como la afectación a infraestructura de relevancia y vida útil prolongada por eventos de lluvias extremas y marejadas, potencial disrupción en la cadena de suministros, la falta de disponibilidad de recursos hídricos debido a sequías prolongadas y la pérdida de productividad debido al disconfort en los trabajadores por olas de calor. Se puede concluir que el sector minero percibe la incorporación de la gestión de riesgos relacionados al cambio climático como una necesidad en las fases tempranas de un proyecto. Sin embargo, la definición de planes de acción ya sea para evaluar el riesgo climático tanto como para las medidas de adaptación de largo plazo, aún están en desarrollo en el sector minero.
Hacia la categorización del nivel de sustentabilidad de proveedores en la Gran Minería en Chile
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2023) Venegas Quintana, Cecilia Beatriz; Varas, Mauricio
En este trabajo se analiza el nivel de compromiso con la sustentabilidad de empresas proveedoras de bienes y servicios y de contratistas de la gran minería en el norte de Chile. El objetivo de esta investigación es proponer un procedimiento de categorización de empresas que, tomando en consideración las diversas dimensiones de la sustentabilidad, permita apoyar la toma de decisiones en cuanto a la elección y priorización de éstas en procesos de licitación para proyectos mineros en Chile. Para lograr dicho objetivo se propone, a partir del análisis de experiencias comparadas, un procedimiento mejorado a partir del desarrollo de entrevistas semiestructuradas a diversos proveedores y contratistas asociados a grandes proyectos mineros en Chile. La aplicación del procedimiento a un caso de estudio permite evaluar de forma efectiva las estrategias de los proveedores y su nivel de sustentabilidad.

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