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Academic Year/course: 2023/24

583 - Degree in Rural and Agri-Food Engineering

28950 - Agri-food industry: design and optimisation


Syllabus Information

Academic year:
2023/24
Subject:
28950 - Agri-food industry: design and optimisation
Faculty / School:
201 - Escuela Politécnica Superior
Degree:
583 - Degree in Rural and Agri-Food Engineering
ECTS:
6.0
Year:
4
Semester:
First semester
Subject type:
Optional
Module:
---

1. General information

One of the specific objectives of the degree is to train the graduate for the direction and management of all kinds of agri-food industries. It is in the context of this professional profile that this subject is framed. The use of modeling and optimization techniques is essential when solving problems of productioncapacity sizing , waiting systems, location, plant layout, and production scheduling.

The approach and objectives of the course are aligned with some of the Sustainable Development Goals, SDGs, of the 2030 Agenda:

  • Goal 7: Ensure access to affordable, secure, sustainable and modern energy.

  • Goal 9: build resilient infrastructures, promote sustainable industrialization and foster innovation.

  • Goal 12: Ensure Sustainable Consumption and Production Patterns.

2. Learning results

At the end of the subject, students are expected to be able to:

1. Analyze the main variables affecting production capacity planning.

2. Evaluate alternatives for the location and subsequent plant layout of a production system.

3. Analyze a standby line system and improve its performance.

4. Model a transport network and estimate peak flow.

5. Model and optimize a given system by means of linear programming.

6. Simulate a basic agri-food process using a specific program (ASPEN HYSYS).

7. Improve the energy efficiency of a given process by simulating it in a HYSYS environment.

3. Syllabus

Block I: Design of production systems

Topic 1: productive capacity. Demand forecasting. Waiting systems (queuing theory and simulation).

Topic 2: plant location and distribution. Qualitative and quantitative analysis. Factors involved and case studies.

Block II: Modeling and optimization

Topic 3: Optimization of functions. Fundamentals. Numerical methods. Lagrange multipliers.

Topic 4: graph theory. Partial minimum cost tree. Transport networks: optimal flow.

Topic 5: linear programming. Simplex algorithm. Duality and sensitivity analysis. Practical classes.

Block III: Process simulation

Topic 6: Introduction to the ASPEN HYSYS program. Simulation of evaporation, rectification and absorption systems.

4. Academic activities

Theoretical classes (20 h): for the development of the contents of the proposed topics.

Practical sessions of case resolution (20 h): for the resolution of practical cases in a collaborative way.

Practical simulation sessions (20 h): for the resolution of simulation and optimization cases with the ASPEN program HYSYS.

Personal study and completion of practice reports (84 h).

Evaluation tests (6 h).

5. Assessment system

The subject will be assessed by a global assessment system through the following activities:

1. Individual written test, where several problems will be solved according to the guidelines and formats followed in the sessions of case resolution (60% of the final grade; minimum of 4 out of 10 points). The assessment criteria will be: approach, numerical solution, conceptual mastery and argumentative justification.

2. Collaborative practice reports, corresponding to four practical cases that will be presented throughout the term (40% of the final grade; minimum of 3.5 on average out of 10 points). In addition to the evaluation criteria described in the previous activity, the formal aspects of the reports will be taken into account. Each of the reports will be delivered through moodle on the dates set by the teaching team. Students not evaluated in this activity -which are presented in first or second call- will submit a single report which will include the resolution of all cases raised. This delivery will be made through moodle, with a deadline that will coincide with that of the official call. In justified cases, students may carry out the activity in the individual mode.

The detailed definition of the evaluation system will be presented in class during the presentation of the subject.

Success rates in previous years: 2019-20 (100%); 2020-21 (80%); 2021-22 (82%).


Curso Académico: 2023/24

583 - Graduado en Ingeniería Agroalimentaria y del Medio Rural

28950 - Diseño y optimización de industrias agroalimentarias


Información del Plan Docente

Año académico:
2023/24
Asignatura:
28950 - Diseño y optimización de industrias agroalimentarias
Centro académico:
201 - Escuela Politécnica Superior
Titulación:
583 - Graduado en Ingeniería Agroalimentaria y del Medio Rural
Créditos:
6.0
Curso:
4
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:
Optativa
Materia:
---

1. Información básica de la asignatura

Uno de los objetivos específicos de la titulación es el de capacitar al egresado para la dirección y gestión de toda clase de industrias agroalimentarias. Es en el contexto de este perfil profesional en donde se enmarca la presente asignatura. El uso de técnicas de modelización y optimización es esencial a la hora de resolver problemas de dimensionado de capacidad productiva, sistemas con esperas, localización, distribución en planta, y programación de la producción.

El planteamiento y los objetivos de la asignatura están alineados con algunos de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, ODS, de la Agenda 2030:

  • Objetivo 7: garantizar el acceso a una energía asequible, segura, sostenible y moderna.
  • Objetivo 9: construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización sostenible y fomentar la innovación.

  • Objetivo 12: garantizar modalidades de consumo y producción sostenibles.

2. Resultados de aprendizaje

Al finalizar la asignatura se espera que el estudiantado sea capaz de:

  1. Analizar las principales variables que afectan a la planificación de la capacidad productiva.

  2. Evaluar alternativas para la localización y posterior distribución en planta de un sistema productivo.

  3. Analizar un sistema de líneas de espera y mejorar su rendimiento.

  4. Modelizar una red de transporte y estimar el flujo máximo.

  5. Modelizar y optimizar un determinado sistema mediante programación lineal.

  6. Simular un proceso agroalimentario básico mediante el empleo de un programa específico (ASPEN HYSYS).

  7. Mejorar la eficiencia energética de un proceso determinado mediante simulación del mismo en entorno HYSYS.

3. Programa de la asignatura

Bloque I: Diseño de sistemas productivos

Tema 1: capacidad productiva. Predicción de la demanda. Sistemas con esperas (teoría de colas y simulación).

Tema 2: localización y distribución en planta. Análisis cualitativo y cuantitativo. Factores que intervienen y casos prácticos.

Bloque II: Modelización y optimización

Tema 3: optimización de funciones. Fundamentos. Métodos numéricos. Multiplicadores de Lagrange.

Tema 4: teoría de grafos. Árbol parcial de coste mínimo. Redes de transporte: flujo óptimo.

Tema 5: programación lineal. Algoritmo Simplex. Dualidad y análisis de sensibilidad. Casos prácticos.

Bloque III: Simulación de procesos

Tema 6: Introducción al programa ASPEN HYSYS. Simulación de sistemas de evaporación, rectificación y absorción.

4. Actividades académicas

Clases teóricas (20 h): para el desarrollo de los contenidos de los temas propuestos.

Sesiones prácticas de resolución de casos (20 h): para la resolución de casos prácticos en régimen colaborativo.

Sesiones prácticas de simulación (20 h): para la resolución de casos de simulación y optimización con el programa ASPEN HYSYS.

Estudio personal y realización de informes de prácticas (84 h).

Pruebas de evaluación (6 h).

5. Sistema de evaluación

La asignatura se evaluará en la modalidad de evaluación global mediante las actividades siguientes:

1. Prueba escrita individual, donde se resolverán varios problemas según pautas y formatos seguidos en las sesiones de resolución de casos (60% de la calificación final; mínimo de 4 sobre 10 puntos). Los criterios de evaluación serán: planteamiento, solución numérica, dominio conceptual y justificación argumental.

2. Informes de prácticas en régimen colaborativo, correspondientes a cuatro casos prácticos que se plantearán a lo largo del curso (40% de la calificación final; mínimo de 3,5 en promedio sobre 10 puntos). Además de los criterios de evaluación descritos en la actividad anterior, se tendrán en cuenta los aspectos formales de los informes. Cada uno de los informes se entregará a través de moodle en las fechas fijadas por el equipo docente. Los estudiantes no evaluados es esta actividad —que se presenten en primera o segunda convocatoria— entregarán un único informe en el que se incluirá la resolución de todos los casos planteados. Esta entrega se efectuará a través de moodle, con una fecha límite que coincidirá con la de la convocatoria oficial. En casos justificados, el estudiantado podrá realizar la actividad en la modalidad individual.

La definición detallada del sistema de evaluación se expondrá en clase durante la presentación de la asignatura.

Tasas de éxito en cursos anteriores: 2019-20 (100%); 2020-21 (80%); 2021-22 (82%).