Trabajo de Grado Optimización Del Proceso De...
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1 Trabajo de Grado Optimización Del Proceso De Recolección De Residuos Vegetales Generado En El Mantenimiento Del Arbolado Asociado A Las Redes Eléctricas En La Ciudad De Bogotá David Andrés Mora García 20071010033 Luisa Fernanda Roa Delgado 20082010033 Ingeniería Forestal Director: Ingeniero José Antonio Mesa Reyes Msc Ingeniería Industrial Universidad Distrital Francisco José de Caldas Facultad del Medio Ambiente y Recursos Naturales Proyecto Curricular de Ingeniería Forestal Bogotá DC 2016
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Trabajo de Grado
Optimización Del Proceso De Recolección De Residuos Vegetales Generado En El
Mantenimiento Del Arbolado Asociado A Las Redes Eléctricas En La Ciudad De
Bogotá
David Andrés Mora García
20071010033
Luisa Fernanda Roa Delgado
20082010033
Ingeniería Forestal
Director:
Ingeniero José Antonio Mesa Reyes
Msc Ingeniería Industrial
Universidad Distrital Francisco José de Caldas Facultad del Medio Ambiente y Recursos Naturales
Proyecto Curricular de Ingeniería Forestal Bogotá DC
2016
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DEDICATORIA
Luisa: Dedico este trabajo a mi familia que siempre me ha apoyado y me ha guiado a lo
largo de mi vida, a mi sobrino que me alegra cada día y con su sonrisa me llena de
tranquilidad.
Andrés: Dedico este Trabajo a mis hermanos, Familia y Amigos como prueba de que los
sueños se cumplen, Que sin importar las adversidades nunca hay que rendirse y a mi
abuelo José Alberto Mora que lo extraño un montón.
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AGRADECIMIENTOS
Luisa: Agradezco a Dios por permitirme culminar con esta etapa y brindarme cada
oportunidad para construir y alcanzar mis objetivos, a mi madre Fanny y mi hermana
Alejandra que son ejemplos de vida y perseverancia que con su fuerza me permiten ver
que nada es imposible, a mi novio Hector por su apoyo y que con su conocimiento y
experiencia enriqueció este trabajo.
A mi Tía María Cecilia por quien conocí esta maravillosa carrera, mis Tías Carmen, Nancy
y Olga que estuvieron junto a mí en este proceso ayudándome escuchándome y
dándome la fuerza para continuar y no rendirme. A Andrés por su apoyo en los momentos
difíciles y por su compañía a lo largo de mi proceso de formación.
Andrés: Agradezco en primera instancia a mi abuelo José Alberto Mora, quien siempre
me enseño que sin importan las dificultades siempre existirá una oportunidad para hacer
mejor las cosas, a mis padres Elizabeth y Alberto que nunca han dejado de apoyarme en
cada uno de mis proyectos, a mi familia que siempre me han alentaron a seguir y a
culminar mi carrera profesional, a mis amigos de la universidad distrital FJC Maicol,
Daniel, Diego y Luisa con quienes compartí muchísimas experiencias de vida que me han
hecho crecer como persona y como profesional, a la Universidad Distrital Francisco José
de Caldas y a mis profesores por sus enseñanzas clase a clase y a todas aquellas
personas que de una u otra forma aportaron su granito de arena para ser de mí una mejor
persona.
A nuestro maestro el Ingeniero José Antonio Mesa por su motivación y apoyo
incondicional para la elaboración de esta tesis y al Ingeniero Robert leal por su paciencia,
finalmente a la empresa CENERCOL S.A y en especial a la Ingeniera Mónica Alejandra
Suarez por permitirnos desarrollar este trabajo y brindarnos la oportunidad de crecer
profesionalmente.
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CONTENIDO
RESUMEN ................................................................................................................................................... 8
2. INTRODUCCIÓN ................................................................................................................................... 9
2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ............................................................................................. 11
3. JUSTIFICACIÓN .................................................................................................................................. 12
4. OBJETIVOS .......................................................................................................................................... 14
4.1 OBJETIVO GENERAL ................................................................................................................. 14
4.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ....................................................................................................... 14
5. MARCO TEÓRICO .............................................................................................................................. 15
6. METODOLOGÍA PARA EL DESARROLLO DE UN MODELO DE SIMULACIÓN COMO
APOYO A LA OPTIMIZACIÓN. ............................................................................................................. 23
6.1 Formular el Problema ................................................................................................................. 25
6.2 Toma de Información y Elaboración del Modelo Conceptual .......................................... 25
6.3 Validación del modelo ................................................................................................................ 26
6.4 Programar el Modelo................................................................................................................... 26
6.5 Efectuar la Simulación ............................................................................................................... 26
6.6 Analizar los resultados de la simulación .............................................................................. 26
6.7 Documentar y Presentar las alternativas de solución ....................................................... 26
7. DESARROLLO DE LA METODOLOGÍA PARA LA SIMULACIÓN ........................................... 27
7.1 FORMULAR EL PROBLEMA ..................................................................................................... 27
7.1.1 Alcance Del Modelo Conceptual ...................................................................................... 27
7.1.2 Exclusiones Del Modelo Conceptual .............................................................................. 27
7.2 TOMA DE INFORMACIÓN Y FORMULACIÓN DEL MODELO CONCEPTUAL ............... 28
7.2.1 Arbolado con afectación a redes ..................................................................................... 31
7.2.2 Tiempo de recolección ........................................................................................................ 33
7.2.3 Restricciones ......................................................................................................................... 34
7.2.4 Indicadores de desempeño................................................................................................ 35
7.3 VALIDACIÓN DEL MODELO ...................................................................................................... 37
7.4 PROGRAMAR EL MODELO ....................................................................................................... 37
7.5 EFECTUAR LA SIMULACIÓN .................................................................................................... 38
7.6 ANALIZAR LOS RESULTADOS DE LA SIMULACIÓN. ....................................................... 42
5
7.7 DOCUMENTAR Y PRESENTAR LAS ALTERNATIVAS DE SOLUCIÓN. ......................... 44
8. CONCLUSIONES ................................................................................................................................ 47
9. BIBLIOGRAFÍA .................................................................................................................................... 49
10. ANEXOS ............................................................................................................................................. 52
10.1 Formato para toma de datos de operación de recolección de residuos .................... 52
10.2 Mapa de arbolado urbano con interferencia eléctrica ..................................................... 52
10.3 Datos de Recolección y Análisis de Correlación .............................................................. 52
10.4 Datos de Tiempos entre location .............................................................................................. 54
10.5 Tiempo de desplazamientos hacia el Botadero .................................................................... 56
10.6 Tiempo de desplazamientos al lugar de Parqueo ................................................................. 57
10.7 Descargos por localidad .............................................................................................................. 58
10.8 Análisis de Distribuciones de volumen de residuos mediante STAT FIT ...................... 73
10.9 REGISTRO FOTÓGRAFICO DE ACTIVIDADES Y CUADRILLAS ....................................... 76
Lista de ilustraciones
Ilustración 1: Mapa Localidades de Bogotá. Fuente: Observatorio Ambiental de Bogotá 2015.
......................................................................................................................................... 15
Ilustración 2: Uso de residuos Vegetales en Sevilla Tomado de Blanco 2006. ................. 17
Ilustración 3: Metodología proceso de simulación. Adaptado de Averill Law.2003 ............ 24
Ilustración 4. Diagrama del modelo del proceso de recolección de los residuos vegetales.30
Ilustración 5 Modelo del proceso en el software Promodel. .............................................. 41
Ilustración 6. Resultados obtenidos en promedio al correr el modelo con un camión en
Promodel. ......................................................................................................................... 42
Ilustración 7: Porcentaje de uso del vehículo obtenido con la simulación de Promodel. ... 42
Ilustración 8: Resultado del tiempo promedio de los descargos luego de correr el modelo con
Promodel. ......................................................................................................................... 43
Ilustración 9:Porcentaje de Uso para el camión 1 y Camión 2. ......................................... 43
Ilustración 10: Tiempo promedio de duración de residuos al correr el modelo en Promodel para
tres camiones. .................................................................................................................. 44
Ilustración 11: Porcentaje de utilización de los tres camiones luego de correr el modelo en
Promodel. ......................................................................................................................... 44
Ilustración 12: Tiempo Promedio de residuos en el sitio con dos camiones con chipper .. 45
Ilustración 13: Porcentaje de tiempo en uso y muerto de los camiones de recolección con uso
de Chipper. ....................................................................................................................... 45
6
Ilustración 14: Tiempo promedio de duración de los residuos trabajando sábados y la mitad de
los Domingos sin Chipper. ................................................................................................ 46
Ilustración 15: Porcentaje de uso y ocio de los vehículos al extender la jornada laboral sin uso
de Chipper. ....................................................................................................................... 46
Ilustración 16:Análisis de Correlación de datos. ............................................................... 53
Ilustración 17:Análisis de distribuciones de volumen para la localidad de Usaquén. ........ 73
Ilustración 18: Análisis de distribuciones de volumen para la localidad de Engativá. ........ 73
Ilustración 19: Análisis de distribuciones de volumen para la localidad de Kennedy. ........ 73
Ilustración 20:Análisis de distribuciones de volumen para la localidad de Chapinero. ...... 74
Ilustración 21:Análisis de distribuciones de volumen para la localidad de Fontibón. ......... 74
Ilustración 22: Análisis de distribuciones de volumen para la localidad de Teusaquillo. ... 75
Ilustración 23:Análisis de distribuciones de volumen para la localidad de Pte Aranda. ..... 75
Ilustración 24: Cuadrillas operativas de ejecución. ........................................................... 76
Ilustración 25: Poda de árboles en proximidad. ................................................................ 76
Ilustración 26: Apilado de residuos. .................................................................................. 76
Ilustración 27: Ascenso por el árbol. ................................................................................. 76
Ilustración 289: Repique de Ramas. ................................................................................. 77
Ilustración 298: Operarios cuadrilla de recolección. .......................................................... 76
Ilustración 30: Cargue de Camión .................................................................................... 77
Ilustración 31: Transporte de residuos al camión de recolección. ..................................... 77
Ilustración 32: Distribución del residuo a lo largo del camión. ........................................... 77
Lista de tablas
Tabla 1 árboles por localidad de la ciudad de Bogotá. Fuente Jardín Botánico de Bogotá 2015.
..................................................................................................................................................................... 16
Tabla 2: Coeficientes establecidos para cubicación de leña. Fuente CDA 2010. ........................................ 25
Tabla 3: Distribución de localidades por principio de paretto. ................................................................... 32
Tabla 4: Agrupación de arbolado luego del principio de paretto. .............................................................. 33
Tabla 5: Número de Circuitos y cantidad de árboles que presentan afectación para cada localidad. ....... 35
Tabla 6: Histograma Localidad de Suba ...................................................................................................... 39
Tabla 7: Histograma Location Otros ............................................................................................................ 39
Tabla 8: Número de descargos día mediante distribución de poison. ........................................................ 40
Tabla 9: Tiempo de recolección de residuos vegetales. .............................................................................. 53
Tabla 10: Tiempos de desplazamiento del camión entre las locations establecidas .................................. 55
Tabla 11: Tiempo mínimo, medio y máximo de desplazamiento entre locatios y el lugar de disposición. 56
Tabla 12 Tiempo mínimo medio y máximo de desplazamiento de las locations al lugar de parqueo. ...... 57
Tabla 13: Descargos generados para la localidad de suba volumen de residuos ...................................... 59
Tabla 14:Descargos generados para la localidad de Usaquén y volumen de residuos ............................... 62
Tabla 15:Descargos generados para la localidad de Engativá y volumen de residuos ............................... 63
Tabla 16:Descargos generados para la localidad de Kennedy y volumen de residuos ............................... 64
7
Tabla 17:Descargos generados para la localidad de Chapinero y volumen de residuos ............................ 65
Tabla 18: Tabla 13: Descargos generados para la localidad de Fontibón y volumen de residuos .............. 66
Tabla 19: Descargos generados para la localidad de Teusaquillo y volumen de residuos .......................... 67
Tabla 20: Descargos generados para la localidad de Puente Aranda y volumen de residuos .................... 68
Tabla 21: Descargos generados para la localidad de Otros y volumen de residuos ................................... 72
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RESUMEN
En este trabajo se logró optimizar el proceso de recolección de residuos vegetales del
mantenimiento del arbolado urbano asociado a redes eléctricas, buscando la alternativa
más eficiente que pudiera cumplir con la recolección de dichos residuos en menos de
veinte y cuatro (24) horas, con el fin de evitar sanciones legales y económicas para la
empresa Consorcio de Energía de Colombia CENERCOL SA, adicionalmente se realizó
un modelo conceptual que representara el funcionamiento del proceso actual, mediante
estudio de tiempos y movimientos y cartografía que representa el arbolado de la ciudad
de Bogotá que afecta la infraestructura eléctrica. Obteniendo como resultado un modelo
de simulación que nos permite evaluar las diferentes combinaciones de recursos para
cumplir con los tiempos establecidos, entregándole a la empresa una solución alternativa
que pudiera responder al problema de la recolección de residuos vegetales.
Sumary
In this work it was possible to optimize the collection process plant waste maintenance of
urban trees associated with power grids, looking for the most efficient alternative that
could meet the waste collection in less than twenty -four (24) hours, in order to avoid legal
and economic sanctions to the company Consorcio Colombia Energy CENERCOL SA,
additionally a conceptual model representing the operation of the current process, through
time and motion study and mapping that represents the trees in the city of Bogota that
affects the electrical infrastructure, Resulting in a simulation model that allows us to
evaluate different combinations of resources to meet the established times , giving the
company an alternative solution that could respond to the problem of waste collection
plant.
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1. INTRODUCCIÓN
La cobertura vegetal es un componente de gran importancia tanto en las zonas rurales
como urbanas, cumpliendo funciones ambientales que benefician al hombre como son:
captura de carbono, fuentes dendroenergéticas, reguladores del recurso hídrico,
cobertura del suelo y hábitat para la avifauna.
Teniendo en cuenta el desarrollo necesario para el país en lo concerniente a la prestación
de servicios públicos domiciliarios específicamente en energía eléctrica, se genera la
necesidad de efectuar el mantenimiento de la totalidad del arbolado asociado a dichas
redes, con base a esa necesidad manifiesta y específicamente en Bogotá, CODENSA
SA ESP crea el Proyecto de Gestión del Arbolado con el fin de suplir este requerimiento
y dicho contrato es adjudicado a la empresa Consorcio De Energía de Colombia
CENERCOL SA, empresa colaboradora que adelanta tratamientos silviculturales de
podas, talas, rocería, retiro de árboles volcados y tratamiento de rebrotes principalmente.
Cada una de las actividades anteriormente mencionadas genera residuos vegetales, los
cuales según la ley 1259 del 2008 Comparendo ambiental, deben ser recogidos,
transportados y dispuestos finalmente por la empresa prestadora del servicio público,
observándose que para la empresa colaboradora esta operación es la que presenta
mayor problemática en cuanto a eficacia y costo.
Este trabajo busca optimizar el desempeño general de los procesos de recolección,
transporte y disposición de residuos mediante: contextualización, levantamiento del
proceso (diagramas de flujo, recorridos, etc), estudio de tiempos y movimientos un
análisis estadístico descriptivo y probabilísticos que permita entender la dinámica de las
operaciones así como el determinar y aplicar la técnica de investigación de operaciones
más apropiada para esta optimización de manera que se realicen estas labores de
manera más eficiente, disminuyendo los costos de operación generados a la empresa.
10
Como opción se plantea validar la propuesta de operaciones, obteniendo una
comparación de los indicadores de desempeño con sus valores actuales y lo que genera
el modelo opcional.
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2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Se requiere dimensionar el número y características de la flota (camiones) y el recurso
humano requerido para efectuar la recolección de residuos vegetales procedentes del
mantenimiento del arbolado urbano de la ciudad de Bogotá asociado a redes eléctricas
en un plazo menor a 24 horas.
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3. JUSTIFICACIÓN
El arbolado urbano ubicado dentro del perímetro de la ciudad de Bogotá está estimado
en 1.236.138 árboles (JBB, 2015), de los cuales mensualmente la empresa CENERCOL
SA atiende en promedio 556 árboles (CENERCOL S.A, 2015) asociados a las redes
eléctricas de Alta y Media Tensión, generando un volumen aproximado de residuos de
250 m3 para el periodo en mención (CENERCOL S.A, 2015), en la actualidad se cuenta
con el recurso de tres (3) camiones de recolección encargados de las zonas Sabana
(Funza, Mosquera, Madrid, Chía, Cota, Soacha, Tenjo, Tabio, La Calera, Sopó,
Tocancipá, Zipaquirá y Bojacá) y Bogotá propiamente, en las cuales se efectúa el
mantenimiento de árboles; esta labor se rige bajo la Especificación Ambiental para la
Gestión de Arbolado ES009,el Instructivo Control Ambiental para la Gestión de Arbolado
(IN551) y el instructivo para la gestión de residuos (IN340), emitida por CODENSA SA
ESP, en la cual se establece que “Se debe evitar que el material producto de corte y
remoción de vegetación caiga sobre las obras de drenaje y cursos de agua. Una vez
finalizadas las labores de poda y/o tala se recogen los desechos, para evitar su
dispersión, en el menor tiempo, no superando las 24 horas”. El Decreto 349 de 2014 en
el artículo 8 define sanciones económicas que van desde cinco (5) hasta veinte (20)
Salarios Mínimos Legales Vigentes en el caso de no hacer la recolección oportuna de los
mismos.
Acorde a lo anteriormente expuesto y las sanciones legales y económicas a las que
constantemente se encuentra expuesta la empresa por ineficiencias en este proceso, se
busca con esta investigación hacer la optimización del proceso aplicando investigación
de operaciones mediante simulación, teniendo en cuenta que es una herramienta
ampliamente utilizada en problemas de transporte (Renolfi, 2004) y como técnica
determinística, que no incluye la probabilidad, apoyándose en un modelo matemático
para describir el problema y permite dar claridad en la toma de decisiones de manera
eficaz cuando se tienen recursos limitados (dinero, materia prima, mano de obra)
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(Carranza, Donayre, Romero, & Tejeda, 2015) ya que se plantea bajo un determinado
objetivo, expresado en modelos que contempla ciertas restricciones propias del proceso
(Renolfi, 2004), permitiéndonos una mayor planificación de los vehículos y mano de obra
involucrada en el proceso.
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4. OBJETIVOS
4.1 OBJETIVO GENERAL
Optimizar el proceso de recolección de residuos vegetales provenientes del
mantenimiento del arbolado urbano asociado a redes eléctricas en Bogotá.
4.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Realizar un modelo conceptual que caracterice el proceso actual de recolección
Identificar las restricciones y falencias presentes en el proceso de recolección de
residuos vegetales.
Identificar las alternativas propuestas.
Simular el proceso de recolección para los tres (3) meses de mayor ejecución.
Evaluar las alternativas.
Determinar y documentar la alternativa más eficiente y rentable para el desarrollo
del proceso de recolección.
15
5. MARCO TEÓRICO
Descripción del área
Según Martínez 2010, citado por Rea 2013, Bogotá capital de Colombia, cuenta con un
área de 177.598 hectáreas Y se encuentra ubicada en Latitud Norte 4°35’56’’ y Longitud
Oeste 74°04’51’’; con una altura media de 2600 metros sobre el nivel del mar,
actualmente cuenta con un número aproximado de 1.236.138 árboles (JBB, 2015),
distribuidos en 20 localidades (Tabla 1 e Imagen1) y 180 árboles (JBB, 2015) presentan
algún tipo de riesgo, adicionalmente el 50% del total de árboles censados se distribuyen
principalmente en las localidades de Suba, Usaquén, Kennedy y Engativá. (JBB, 2015)
Ilustración 1: Mapa Localidades de Bogotá. Fuente: Observatorio Ambiental de Bogotá
2015.
16
Tabla 1 árboles por localidad de la ciudad de Bogotá. Fuente Jardín Botánico de Bogotá
2015.
Recolección y Uso de Residuos
En países como España, se hace recolección insitu, estableciendo y definiendo un
sistema de rutas, se hace transporte de los residuos en unos vehículos pequeños y
posteriormente se transfieren a un vehículo de mayor tamaño que se encarga de llevarlos
al lugar de disposición final, aumentando de este modo el número de recorridos de los
vehículos pequeños. (Garcia, 2001).
(Roldan & Ribes, 2002) describen las maquinas implementadas para la recolección de
residuos de poda proveniente del mantenimiento de oliva, implementando una barredora
para apilar las hojas, posteriormente una máquina lineadora que permite organizar en
hileras las hojas, siguiente a este paso se implementan picadoras autoalimentadas o de
alimentación manual y finalmente se retiran estos residuos con una recogedora-
empacadora de ramón para biomasa la cual recoge el residuo y lo compacta en un
contenedor para que sea transportado al sitio final de disposición, como se observa todo
el proceso de recolección de podas de mantenimiento de plantaciones se hace de forma
mecánica en España.
17
En países como Holanda los desechos son dispuestos en contenedores de tipo
subterráneos donde se vierten los desechos previamente clasificados, seguido un
vehículo pesado con gancho lleva el contenedor hasta el centro de acopio o de
transformación. (Bastiaenen, 2001)
(Almenta, 2006) Explica como para ciudades como Sevilla el residuo proveniente del
mantenimiento de árboles es usado en compost y producir mulch1 siguiendo el siguiente
procedimiento:
Investigación de Operaciones
1 Mulch: Cubierta protectora del suelo desnudo para impedir escorrentía superficial, conservar humedad y suministrar nutrientes.
Ilustración 2: Uso de residuos Vegetales en Sevilla Tomado de Blanco 2006.
18
La investigación de operaciones nace en operaciones militares en la segunda guerra
Mundial y posteriormente fue aplicada en la parte de negocios, definida como una ciencia
gerencial, enfocada hacia la toma de decisiones, basada en el método científico y uso de
herramientas analíticas para resolver problemas. (Castillo, Conejo, Pedregal, García, &
Alguacil, 2002).
Para el sector forestal se ha aplicado la investigación de operaciones principalmente
usando la técnica de programación Lineal para resolver problemas de trozado,
ordenamiento forestal, organización de la cadena productiva representada en empresas
verticales, maximización de la cosecha teniendo en cuenta presencia de incendios y la
mayor aplicación se ha visto en la programación de transporte de productos forestales
minimizando costos y tiempos ociosos. (Broz, 2015)
Optimización de Procesos
La optimización calcula el plan óptimo partiendo del principio de hacer el mejor uso de
recursos en un proceso productivo determinado (Silva, Wagner, & Menechella, 1982)
Como se cita en (Guzman Garcia, 2011) La optimización puede ser definida como una
tentativa de respuesta a un problema general en donde se espera elegir un conjunto
donde se desee establecer el mejor conjunto de alternativas, permite comparar medidas
óptimas bajo diferentes escenarios alternativos, con diferentes supuestos teniendo en
cuanta las limitaciones y objetivo.
Técnicas de Investigación de Operaciones
Modelos de optimización combinatoria:
Programación de operaciones: Es un aspecto importante del control de operaciones
tanto en la industria manufacturera como de servicio, con mayor énfasis en el tiempo,
mercado, volumen y satisfacción del cliente y puede aplicarse en diferentes campos
(Nahmias, 1989):
19
Programación tipo Taller (Control de máquinas, producción y fabricación).
Programación de Personal (Funciones y Turnos)
Programación de Instalaciones
Programación Lineal
(Vargas, Cano, & Rios, 2004) Establecen que la programación lineal es parte del
desarrollo tecnológico, que permite formular objetivos generales y establecer el camino
de la toma de decisiones a considerar para alcanzar los objetivos de manera óptima.
Moya (1990) afirma que la programación lineal es el proceso de planificar de la mejor
forma un conjunto de actividades para alcanzar un objetivo específico, evaluando algunas
alternativas factibles para dicho objetivo.
La programación lineal es una técnica de modelamiento presente en el proceso de
planificación forestal desde mediados del siglo XX y ha permitido grandes avances
científicos, buscando resolver problemas principalmente relacionados con la asignación
óptima de rodales para maximizar volúmenes de madera cosechados. (Lopez & Barrios,
2007).
(Castillo, Conejo, Pedregal, García, & Alguacil, 2002)Define que cualquier problema de
programación lineal requiere identificar cuatro componentes básicos:
1. Conjunto de datos.
2. Variables involucradas con sus dominios de definición.
3. Conjunto de restricciones lineales que definen el conjunto de soluciones
admisibles.
4. Función lineal que debe ser optimizada, ya sea maximizado o minimizada.
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Por otro lado (Vargas, Cano, & Rios, 2004) establecen que para desarrollar un modelo
lineal de un problema dado este debe contener:
1. Parámetros o datos del problema que deben conocerse con certeza.
2. Variables de decisión.
3. Función objetivo a ser optimizada.
4. Restricciones
Así mismo, (Renolfi, 2004) define que la estructura básica se conforma de la siguiente
manera:
Función Objetivo: Se define en forma de ecuación lineal y se orienta a optimizar
algún criterio de valor ya sea maximizando o minimizando.
Restricciones: Son limitaciones que se tienen o se dan por condiciones que se
deben cumplir como no sobrepasar los recursos o cumplir con unos determinados
requisitos.
Para (Carranza, Donayre, Romero, & Tejeda, 2015) la programación lineal contiene:
Variables de decisión: Deben describir las decisiones que se deben tomar.
Función Objetivo: Es una función que se puede maximizar (por lo general
ingresos y utilidades) o minimizar (normalmente los costos).
Restricciones: Ecuaciones lineales que condicionan a las variables de decisión.
Para los problemas de programación de vehículos, (Nahmias, 1989) establece como
principales restricciones:
1. Tiempo de Recorrido dependiente a la hora ya que al trabajar en un centro urbano
los niveles de tránsito de vehículos pueden cambiar con el tiempo.
2. Restricciones de capacidad ya que cada camión puede tener una característica de
resistencia en cuanto a peso o volumen.
3. Tipo de Vehículo, estos pueden cambiar de acuerdo a la capacidad o tipo de
actividad a realizar.
21
Simulación
(Mesa Reyes, 2010) Define la simulación como una disciplina de la investigación de
operaciones, con la cual se logra crear modelos que representan sistemas del mundo
real, principalmente en condiciones de aleatoriedad, sus reglas de funcionamiento,
interacciones con el medioambiente y respuestas a entradas. El experimentar con el
modelo de simulación, tiene como objeto entender y solucionar un problema específico
que haya sido identificado y comprendido por una empresa. Cuando estos modelos son
ejecutados por medio de un computador, permiten prolongar o disminuir el tiempo
simulado para facilitar el análisis.
La simulación también ha sido definida como una herramienta que permite analizar el
comportamiento de un sistema determinado, permitiendo una adecuada planificación.
(Olivares, 1997).
Shannon citado por (Coss, 2003) explica la simulación como “el proceso de diseñar y
desarrollar un modelo computarizado con el propósito de entender su comportamiento o
evaluar estrategias con las cuales puede operar el mismo”.
Simulación Forestal
Es el proceso de diseñar un modelo computacional de un sistema forestal, permitiendo
hacer modificaciones en la estructura del sistema o a las condiciones del entorno
vinculadas a él, principalmente se aplican en la predicción de crecimiento sometiéndolo
a diferentes tratamientos silviculturales y para la planificación de turnos de corta. (Broz,
2015).
Así mismo, (Mendez, 2013) explica que aparte de que la simulación tiene una aplicación
en el crecimiento de plantaciones también se ha implementado en la descripción de la
dinámica del bosque en pronósticos de desarrollo composición y estructura bajo unas
condiciones ambientales cambiantes.
22
El objetivo de la simulación: “consiste en comprender, analizar y mejorar las condiciones
de operación de un proceso” (Dunna, Reyes, & Cardenas, 2006).
23
6. METODOLOGÍA PARA EL DESARROLLO DE UN MODELO DE SIMULACIÓN
COMO APOYO A LA OPTIMIZACIÓN.
Tradicionalmente se utilizaba la experiencia y/o testimonio sobre las actividades de un
proyecto determinado como insumo de planeación y estructuración de un nuevo proyecto,
lo cual causaba incertidumbres y limitaciones, debido a que cuando se presentaban
nuevas situaciones que no se habían contemplado en la planeación inicial del proyecto y
al no saber cómo enfrentarlas, ocasionaban dificultades operacionales e incumplimiento
de los objetivos, es por esto que la simulación se convierte en una herramienta de
planeación, la cual nos ayuda a dimensionar, investigar y seleccionar de manera óptima
las diferentes variables del proyecto a ejecutar, debido a que se basa principalmente en
condiciones de aleatoriedad donde están sumergidas todas la variables. (Jay, Better,
Glover, Kelly, & Kochenberger, 2013)
La simulación es uno de los mejores métodos para analizar operaciones de cosecha, ya
que permite comparar diferentes sistemas y examina la interaccione de diferentes
variables como son: máquinas y mano de obra, costos de producción y rutas de trasporte
para procesos de cosecha y mantenimiento de arbolado. (Wang & LeDoux, 2003)
Se usa la simulación porque permite imitar la realidad, incluyendo la aleatoriedad que
ocurre, basado en una distribución de probabilidad identificada apropiadamente o tomada
de los datos, en comparación con las técnicas de programación lineal y dinámicas, la
simulación permite examinar metas múltiples simultáneamente, no solo de minimización
o maximización. Adicionalmente la simulación permite analizar el desempeño de un
sistema teniendo en cuenta varios factores como los son: tiempo de ejecución de la
actividad, tasas de llegada y salida del sistema, costos, ventas, utilización de personal y
maquinaria con el fin de determinar las mejores estrategias. (PROMODEL
CORPORATION, 2001)
24
Formular el Problema
Validación del Modelo
Programar el modelo
Efectuar la Simulación
Análizar los resultados de la simulación
Documentar y presentar las
alternativas de solución
Toma de información y formulación del
Modelo Conceptual
Ilustración 3: Metodología proceso de simulación. Adaptado| de Averill Law.2003
25
Para optimizar procesos mediante simulación, se implementara una metodología
propuesta por (Law & McComas, 2003) utilizando siete paso descritos a continuación.
6.1 Formular el Problema
Debe establecerse el objetivo, definiendo plenamente el sistema: establecer las
entidades, variables dependientes e independientes, conocer los atributos,
interrelaciones, supuestos y limitaciones.
6.2 Toma de Información y Elaboración del Modelo Conceptual
Capacidad de vehículos de recolección mediante toma directa de las medidas de
los camiones
Estimación del volumen procedente de los tratamientos silviculturales aplicando la
fórmula para leña ya que no se trabaja con residuos dimensionados propuesto por
la Corporación para el Desarrollo Sostenible del Norte y Oriente Amazónico (CDA):
V= L*A*H*CA
Donde:
L: Largo de la pila de leña en m
A: Ancho de la pila en m
H: Altura de la leña en m.
CA: Coeficiente de apilado
Tabla 2: Coeficientes establecidos para cubicación de leña. Fuente CDA 2010.
26
Toma de tiempos de desplazamiento hasta los sitios de recolección y toma de
tiempos de recolección de residuos con cronómetro e implementando el formato
anexo 1.
Cálculo de distancias entre los diferentes puntos mediante mapas digitales de las
localidades de la ciudad de Bogotá y el mapa SIGAU procedente del jardín
botánico para ubicar el arbolado intervenido.
Elaboración de la gráfica descriptiva del proceso.
6.3 Validación del modelo
Presentación del modelo conceptual a la junta directiva de la empresa para incluir o
eliminar atributos y demás elementos significativos del proceso. Hacer pruebas del mismo
con información real para evaluar su comportamiento.
6.4 Programar el Modelo
Ubicar cada parte del proceso y sus características en el software de simulación.
6.5 Efectuar la Simulación
Correr el modelo en el programa estableciendo un tiempo determinado para que sea
efectiva.
6.6 Analizar los resultados de la simulación
Recopilar la información suministrada por el programa y buscar las combinaciones más
aplicadas para alcanzar el objetivo propuesto.
6.7 Documentar y Presentar las alternativas de solución
Enmarcar el análisis dentro de distintas perspectivas que permitan la elección de
alternativas a la empresa.
27
7. DESARROLLO DE LA METODOLOGÍA PARA LA SIMULACIÓN
7.1 FORMULAR EL PROBLEMA
Se observa como problema principal el incumplimiento en el tiempo de recolección de
residuos para los trabajos realizados.
7.1.1 Alcance Del Modelo Conceptual
El alcance del modelo conceptual es el proceso de recolección de residuos vegetales
procedentes del mantenimiento del arbolado urbano asociado a las redes eléctricas de la
ciudad de Bogotá.
7.1.2 Exclusiones Del Modelo Conceptual
Para el presente modelo se tendrán presentes las siguientes exclusiones:
El tratamiento y manejo de los residuos vegetales posterior a la disposición ya que
esta actividad es realizada por terceros.
No se tendrán presentes las horas valle y pico del tránsito de la ciudad de Bogotá,
debido a la falta de información suministrada por las entidades competentes.
En el desarrollo de las actividades eléctricas se prohíbe la ejecución de trabajos
bajo condiciones climáticas adversas (lluvia, vientos fuertes, entre otros), por lo
anterior no se tuvieron en cuenta los días que se presentaron lluvias durante las
jornadas de recolección de residuos vegetales.
No se tuvo presente la localidad de Sumapaz, ya que la empresa CODENSA SA
ESP no contempla los circuitos eléctricos como parte de la jurisdicción de la ciudad
de Bogotá.
28
No se tiene en cuenta la actividad propia de las cuadrillas de ejecución ejecución
(tiempos movimientos) solamente el volumen de residuos producto de dichos
trabajos.
7.2 TOMA DE INFORMACIÓN Y FORMULACIÓN DEL MODELO CONCEPTUAL
Para la realización del mantenimiento del arbolado urbano asociado a los circuitos
eléctricos se utilizan dos tipos de cuadrillas:
Cuadrillas de ejecución, las cuales realizan las actividades silviculturales (podas y
talas) programadas.
Cuadrillas de recolección, las cuales realizan la recolección de residuos vegetales
producto de la intervención de podas y talas de las cuadrillas de ejecución.
El proceso de recolección de residuos vegetales inicia con trabajos programados de
actividades silviculturales, donde las cuadrillas de ejecución realizan la labor, cada trabajo
debe tener una ubicación y un número de árboles a intervenir:
CUADRILLAS DE EJECUCIÓN
Producto de la labor programada, sea de poda o tala, se genera un residuo vegetal que
debe ser recogido antes de 24 horas por las cuadrillas de recolección movilizadas en
camiones que cuentan con diferentes capacidades, teniendo en cuenta que la diferencia
entre capacidades no es significativa se estandarizará la flota con camiones de 30 m3
CUADRILLAS DE RECOLECCIÓN 30 m3
DESCARGO: CUENTA CON:
LOCALIDAD, DIRECCIÓN N° ÁRBOLES INTERVENIR
RESIDUOS
29
Si el volumen del residuo logra completar la capacidad del camión, este pasa al botadero
donde se deja como material de compostaje y/o para obras de recuperación de suelos.
CAMIÓN DE RECOLECCIÓN LLENO
Si el volumen de residuos generado es menor a la capacidad del vehículo, este debe ser
movilizado a un punto donde se logre obtener el volumen de residuo faltante para
completar la capacidad del vehículo, luego de que se complete se debe disponer los
residuos en el botadero.
CAMIÓN DE RECOLECCIÓN INCOMPLETO
CAMIÓN DE RECOLECCIÓN LLENO
BOTADERO
NUEVO PUNTO YA EJECUTADO
BOTADERO
30
Ilustración 4. Diagrama del modelo del proceso de recolección de los residuos vegetales.
CUADRILLAS RECOLEC.
35 m3
30 m3
RESIDUOS VEGETALES
FECHA LOCALIDAD
RECOGEN
CENTRO DE ACOPIO
LOCALIDAD
DISPONE
30 m3
SI LLENAN NO LLENAN
VOLUMEN
DESCARGO
N° ARBOLES ACTIVIDAD LOCALIDAD
CUADRILLAS
EJECUCION
RESIDUO
Restricciones:
1. Horario Laboral: 07:00 a 17:00
2. Capacidad Del Camión.
3. La cuadrilla solo se puede
componer por 3 personas.
4. No se pueden realizar labores
de recolección en tiempo
lluvioso
31
7.2.1 Arbolado con afectación a redes
Se realizó el mapa del arbolado que afecta directamente la red eléctricas en la ciudad de
Bogotá, utilizando las capas del sistema de gestión del arbolado urbano (SIGAU)
elaborado por el Jardín Botánico, superponiendo capas de los circuitos eléctricos que se
distribuyen por la ciudad provenientes de la empresa CODENSA SA ESP, luego se
realiza un buffer de 4 m como corredor sugerido para garantizar las distancias mínimas
de seguridad establecida por el Reglamento Técnico de Instalaciones Eléctricas (RETIE)
en el programa Arcgis, obteniendo que 47.741 árboles presentan algún tipo de afectación
con redes eléctricas (Anexo 2) presentando agrupación por localidades:
LOCALIDAD2 #_ARBOLES
SUBA 11035
USAQUÉN 6479
ENGATIVÁ 4804
KENNEDY 4442
CHAPINERO 4253
FONTIBÓN 3305
TEUSAQUILLO 2819
PTE_ARANDA 2011
RAFAEL_URIBE 1276
BARRIOS_UNIDOS 1216
SAN_CRISTOBAL 1177
CIUDAD_BOLIVAR 1092
SANTAFE 1072
USME 955
ANTONIO_NARIÑO 507
TUNJUELITO 469
CANDELARIA 289
MARTIRES 285
BOSA 255
TOTAL 47741
2 No se tuvo presente la localidad de Sumapaz, ya que la empresa CODENSA SA ESP no contempla los circuitos eléctricos como parte de la jurisdicción de la ciudad de Bogotá.
32
Con base en la información obtenida, se genera el panorama de afectación forestal sobre
las redes de media tensión en el perímetro urbano, facilitando la programación de
descargos.
Las innumerables causas que describen un proceso en estudio y evaluación se pueden
categorizar en dos grupos, el primero consiste en un pequeño número de causas que,
sin embargo, tiene un gran efecto (Los pocos vitales), y un segundo grupo que incluye
muchas causas que tienen efectos menores en el proceso de estudio (los muchos
triviales) (50Minutos.es, 2016), dejando como locaciones únicas, las que contienen el
80% de los datos y el 20% restante es un grupo que representa una locación. Lo anterior
para un total de 9 locaciones.
N° LOCALIDAD Total Arboles Total Arboles % Frecuencia acumulada
80%
1 SUBA 11035 23.1 23.1
2 USAQUÉN 6479 13.6 36.7
3 ENGATIVÁ 4804 10.1 46.8
4 KENNEDY 4442 9.3 56.1
5 CHAPINERO 4253 8.9 65.0
6 FONTIBÓN 3305 6.9 71.9
7 TEUSAQUILLO 2819 5.9 77.8
8 PUENTE_ARANDA 2011 4.2 82.0
20%
9 RAFAEL_URIBE_URIBE 1276 2.7 84.7
10 BARRIOS UNIDOS 1216 2.5 87.2
11 SAN CRISTOBAL 1177 2.5 89.7
12 CIUDAD BOLIVAR 1092 2.3 92.0
13 SANTA_FE 1072 2.2 94.2
14 USME 955 2.0 96.2
15 ANTONIO NARIÑO 507 1.1 97.3
16 TUNJUELITO 469 1.0 98.3
17 CANDELARIA 289 0.6 98.9
18 LOS_MARTIRES 285 0.6 99.5
19 BOSA 255 0.5 100.0
Total 47741 100.0
Tabla 3: Distribución de localidades por principio de paretto.
.
33
De acuerdo a la frecuencia acumulada a partir de la localidad N° 9 Rafael_Uribe_Uribe
se agruparan las localidades con un nombre de OTROS.
La agrupación final de las locaciones las denominaremos unidades de trabajo (UT): UT1,
UT2….. UT9
N° LOCALIDAD Total Árboles
UT1 SUBA 11035
UT2 USAQUÉN 6479
UT3 ENGATIVÁ 4804
UT4 KENNEDY 4442
UT5 CHAPINERO 4253
UT6 FONTIBÓN 3305
UT7 TEUSAQUILLO 2819
UT8 PUENTE_ARANDA 2011
UT9 OTROS 8591
Tabla 4: Agrupación de arbolado luego del principio de paretto.
Adicionalmente teniendo en cuenta que cada camión sale de una posición diferente se
tendrán una location de parqueo P1. y finalmente se cuenta con una sola location para el
proceso de disposición de residuos denominada D1.
7.2.2 Tiempo de recolección
Para la toma de tiempos de recolección de residuos se realizó acompañamiento en la
labor y con uso de cronómetro se contabilizaron y cuantificaron los tiempos por volumen
a recoger (Anexo 3).
34
7.2.3 Tiempo de Desplazamiento y Distancias
Teniendo en cuenta los pocos datos que la empresa nos permitió implementar para el
estudio debido al corto tiempo de observación se implementa el método de distribución
triangular la cual se caracteriza por tener una aproximación inicial en aquellas situaciones
donde se carece de información y tiene como componentes un valor mínimo, máximo y
el más probable (Lopez M. d., 2010).
La distribución triangular, es ampliamente utilizada para expresar la incertidumbre en
datos, basándose en una estimación pesimista, probable y optimista de los posibles
resultados esto con el fin de tener valores extremos (Ibañez, 2007).
Se realizó la medida y agrupación de las distancias y tiempos de desplazamiento de
acuerdo a las Unidades de Trabajo establecidas previamente. (Anexo 4).
Ser realiza el mismo procedimiento para los datos de tiempos de desplazamiento hacia
el botadero y hacia la base de parqueo. (Anexo 5 y Anexo 6)
7.2.3 Restricciones
Dentro de la actividad de recolección de residuos vegetales las restricciones que se
observaron fueron:
1. Horario laboral ya que las actividades solo se pueden realizar de 07:00 a 17:00 de
lunes a Viernes y Sábado hasta medio día y por normas de seguridad no se hace
labor nocturna.
2. La capacidad de cada camión 30m3 y 32 m3 como volumen máximo de residuos que
pueden ser trasportado, pero por la poca diferencia y para hacer menos complejo se
tomará una flota estándar de 30 m3 como capacidad.
3. La cuadrilla de recolección solo se conforma por (3) tres personas, debido a que es
la máxima capacidad que alberga en la cabina del camión.
35
4. Por razones de seguridad las labores no se pueden realizar con un tiempo climático
lluvioso.
7.2.4 Indicadores de desempeño
Se determinó que el indicador adecuado para medir desempeño es el número de
descargos3 recogidos completamente, no se toma la totalidad de volumen por circuito ya
que cada circuito puede llevar descargos diferentes desarrollados en tiempos distintos.
Otro indicador es la permanencia de promedio de los residuos desde que se generan.
7.2.4.1 Número de Descargos por Localidad
Para calcular la cantidad de descargos por localidad se realizó un análisis de distancias
mediante la función Spatial Analysis del programa ArcGis en donde se obtuvo la cantidad
de árboles que presenta afectación por circuito en cada una de las localidades y el
número de árboles que se intervendrán:
LOCATIONS Cant. Descargos por Locations
Volumen Por Locations
CHAPINERO 65 302.13
ENGATIVA 54 38.76
FONTIBON 47 58.54
KENNEDY 41 18.33
OTROS 208 220.04
PTE_ARANDA 53 23.03
SUBA 81 97.32
TEUSAQUILLO 36 67.23
USAQUEN 67 162.46
Total 652.2 987.8
Tabla 5: Número de Circuitos y cantidad de árboles que presentan afectación para cada localidad.
3 Descargos son trabajos programados que puede comprender poda y tala de árboles dando como resultado al final de las actividades un volumen de residuos a recoger.
36
Teniendo en cuenta que CODENSA SA ESP entrega unos circuitos eléctricos que son
prioritarios se realiza el cálculo del número de descargos a programar con número de
árboles, circuitos y volumen que se genera luego de ejecutar la labor silvicultural. (Anexo
7).
7.2.4.2 Volumen de residuos por descargo
Para cada localidad se tomó el dato de volumen de residuos vegetales en metros cúbicos
por descargo y se determinó el tipo de distribución que presentaban comprobando que
los daros no fueran rechazados. (Anexo 8)
37
7.3 VALIDACIÓN DEL MODELO
Se presenta el modelo planteado y observado del proceso de recolección de la compañía
el coordinador del proyecto haciendo la manifestación de que el principal indicador de
desempeño del modelo debe ser la permanencia de promedio de los residuos desde que
se generan principalmente porque esta no debe superar las 24 horas.
Seguida de esta corrección el modelo es aprobado para su programación.
7.4 PROGRAMAR EL MODELO
Para la ejecución del ejercicio académico y teniendo en cuenta los datos y elementos que
se han obtenido del análisis del proceso de recolección de residuos vegetales se utilizará
el software Promodel debido a que para la programación de las tareas y funciones
cuenta con la ventaja de poseer un lenguaje de programación sencillo y de fácil
entendimiento para el usuario, adicionalmente cuenta con un modelado de interfaz gráfica
con el cual permite al usuario la construcción del modelo de forma rápida y simple. El
primer paso para el funcionamiento particular del sistema inicia con el entendimiento
lógico y flujo de elementos que están vinculados para describir el sistema, paso seguido
el software realiza la detección de errores de lógica y coherencia con el fin de garantizar
que el modelo este completo antes de ejecutar la simulación, posterior a la simulación,
se cuenta con herramientas de ayuda que realizan la medición del desempeño del
sistema en términos de utilización de recursos, productividad, tabulación de inventario, lo
anterior para realizar la correspondiente evaluación. (Cabrera Riaño, 2009),
adicionalmente es el paquete de software para simulación más usado en el mercado y
debido a que nuestro problema es de transporte este programa cuenta con amplia
experiencia en simulación de operaciones logísticas referentes con transporte,
adicionalmente permite programar las relaciones entre variables que conforman el
modelo y permite realizar una presentación visual de los modelos y ver todos los
resultados de las variables del modelo, por lo cual es aplicable para resolver el problema
inicialmente planteado.
38
El programa cuenta con diferentes componentes que se aplican en el modelo al momento
de formular la actividad que se desee (Dunna, Reyes, & Cardenas, 2006).
7.5 EFECTUAR LA SIMULACIÓN
Locations: Locaciones son los diferentes lugares en donde se detiene un elemento como
piezas y para nuestro caso de estudio los vehículos, para establecer las locaciones del
modelo de recolección de residuos vegetales se utilizó el principio de paretto en donde
se considera que existen innumerables causas de la variación de la calidad de la
información y toma de decisiones. Algunas afectan enormemente, mientras que otras,
aunque consideradas como teóricamente muy importantes tienen poco efecto sobre la
variación de la calidad cuando se cuantifican y controlan adecuadamente (50Minutos.es,
2016)
RESOURCES: Definido anteriormente como los dispositivos para llevar a cabo la labor,
actualmente para el proceso se cuenta con tres camiones de un solo troque con
diferentes capacidades (atributos como características del elemento) pero para efectos
del modelo se estandarizará la capacidad en:
C1: 30m3
SUPUESTOS: Para el modelo tomaremos los supuestos del principio de Paretto en
donde el 80% de los árboles se encuentran en 8 localidades y el 20% restante en otras.
Nuestro segundo supuesto será que la población total de árboles asociados a la red son
47.741.
Tercer supuesto que los vehículos tomarán un tiempo para abastecimiento de
combustible.
Cuarto supuesto existirán tiempos inoperativos generados por el tiempo climático
lluvioso.
39
ATRIBUTOS: Para el volumen de residuos que se deberá incluir como atributo del
descargo luego de conocer su distribución se llevaron al lenguaje de programación del
software a utilizar, lo anterior se realizó con la herramienta STAT FIT obteniendo:
USAQUÉN: Distribución Log normal Lenguaje de programación L (3.27,2.1).
ENGATIVÁ: Distribución Log normal Lenguaje de programación L (0.782, 0.85).
KENNEDY: Distribución Exponencial Lenguaje de programación E (0.468).
CHAPINERO: Distribución Log normal Lenguaje de programación L (6.46,6.5).
FONTIBÓN: Distribución Log normal Lenguaje de programación L (1.56,3.13).
TEUSAQUILLO: Distribución Exponencial Lenguaje de programación E (2.26).
PTE_ARANDA: Distribución Log normal Lenguaje de programación L (0.469,0.46)
Para el caso de las zonas de SUBA y OTROS se realizó el análisis por histograma debido
a las limitaciones de datos con las que contaba el software obteniendo:
SUBA
Clase Frecuencia
0.5 14
1.0 13
1.5 10
2.0 10
2.5 3
3.0 18
y mayor...
0
Tabla 6: Histograma Localidad de Suba
OTROS
Clase Frecuencia
0.5 121
2.5 58
5.0 12
7.5 6
10.0 5
y mayor... 0
Tabla 7: Histograma Location Otros
40
En cuanto a la llegada del evento se implementó la distribución de Poison la cual
establece la probabilidad de que ocurra un número de eventos discretos en un periodo
de tiempo fijo, para lo anterior se debe tener claro el análisis dimensional el cual se
entiende como Número de eventos generados/ Tiempo Fijo dado por la cantidad de datos
que se tengan en un periodo, así como el tiempo entre los eventos dado por el Número
de días/ Cantidad de eventos.
Para el estudio se realiza teniendo los números de descargos por location / 60 días que
es el periodo de tiempo en el que se colecto la información.
LOCATION CANT. DESCARGOS LOCATION
NÚMERO DESCARGOS/ DÍA
CHAPINERO 65 1.1
ENGATIVA 54 0.9
FONTIBON 47 0.8
KENNEDY 41 0.7
OTROS 208 3.5
PTE_ARANDA 53 0.9
SUBA 81 1.3
TEUSAQUILLO 36 0.6
USAQUEN 67 1.1
Total general 652
Tabla 8: Número de descargos día mediante distribución de poison.
41
Al realizar la recopilación de la información e ingreso de la misma al software obtenemos
el siguiente modelo.
Para determina el número de réplicas que deben realizarse, eligiendo las variables de
referencia realizando inicialmente unas 50 corridas para obtener datos de deviación
estándar, Promedio para implementar la formula. (Emparanza, 1995)
N=𝜎∗𝑍
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟∗𝑋
Donde N= Número de Corridas σ= Desviación estándar de las variables de respuesta a analizar. X= Promedio de la Variable respuesta Z= Estadístico normal para un nivel de confianza de 95%=1.96
Ilustración 5 Modelo del proceso en el software Promodel.
42
7.6 ANALIZAR LOS RESULTADOS DE LA SIMULACIÓN.
Siguiendo la fórmula obtenemos que el número de réplicas a realizar es de 11, iniciando
con tres camiones operativos usados para todas las áreas, Obteniendo que en promedio
el residuo vegetal dura 8821.20, minutos equivalentes a 147.02 Horas, por lo que no se
cumpliría con la norma de 24 Horas.
Adicionalmente se observa un porcentaje de uso del vehículo de 98.66%
Ilustración 7: Porcentaje de uso del vehículo obtenido con la simulación de Promodel.
Teniendo en cuenta que no se cumple con la norma con un solo vehículo se realiza el
mismo ejercicio con dos vehículos obteniendo que en promedio el residuo vegetal dura
1046.7 minutos, equivalente a 17.44 Horas cumpliendo el plazo establecido de las 24
Horas.
Ilustración 6. Resultados obtenidos en promedio al correr el modelo con un camión en Promodel.
43
Ilustración 8: Resultado del tiempo promedio de los descargos luego de correr el modelo con Promodel.
Adicionalmente se observa un porcentaje de uso de 83.53% para el camión 1 y 79.44%
para el camión 2
Ilustración 9:Porcentaje de Uso para el camión 1 y Camión 2.
Finalmente se realizó la simulación para los tres camiones obteniendo un tiempo de
663.56 equivalente a 11.05 Horas cumpliendo con el tiempo establecido con mayor
eficiencia, pero gastando una cantidad mayor de recurso, presentando el mayor tiempo
de espera 22, 4 Horas.
44
Ilustración 10: Tiempo promedio de duración de residuos al correr el modelo en Promodel para tres camiones.
Finalmente se obtiene el porcentaje de uso de cada vehículo observando que la
mayoría son subutilizados, para el camión uno se obtiene 63.62%, para el camión 2
55.15% y para el camión 3 un valor de 49.3%.
Ilustración 11: Porcentaje de utilización de los tres camiones luego de correr el modelo en Promodel.
7.7 DOCUMENTAR Y PRESENTAR LAS ALTERNATIVAS DE SOLUCIÓN.
Al realizar el análisis de las tres opciones de recolección de residuos se determina que la
optimización de la flota de vehículos para cumplir los tiempos establecidos debe ser de
dos camiones, para mejorar el porcentaje de utilización se propone el uso de chipper con
el fin de optimizar el espacio del camión y disminuir el tiempo de cargue del vehículo.
45
Ilustración 12: Tiempo Promedio de residuos en el sitio con dos camiones con chipper
Al realizarse el ejercicio implementando dos camiones con chipper se observa que se
disminuye el tiempo de los residuos en sitio de 11.44 Horas a 10.05 Horas haciendo que
el tiempo máximo que dura el descargo en el lugar sea de 11.81 horas.
El porcentaje de tiempo muerto del vehículo se aumentaría a un 49.10% para el camión
1 y un 37.79% para el camión 2, pero esto se puede reducir al usar uno de los vehículos
para recoger otras áreas del departamento cercanas a la ciudad de Bogotá, es decir
dejando un vehículo completamente disponible para Bogotá y el otro que pueda atender
descargos de pueblos aledaños.
En
caso de que la empresa no cuente con el presupuesto para adquirir esta maquinaría se
propone que se realice un acuerdo con los trabajadores para que se labore el día sábado
completo y medio día Domingo haciendo que el tiempo de recolección no sea muy
cercano a las 24 Horas, asumiendo los gastos en Horas Extra que esto implica.
Ilustración 13: Porcentaje de tiempo en uso y muerto de los camiones de recolección con uso de Chipper.
46
Generando un tiempo de duración de los residuos en predio de
516.89 minutos, equivalente a 8.61 Horas.
Ilustración 14: Tiempo promedio de duración de los residuos trabajando sábados y la mitad de los Domingos sin Chipper.
El porcentaje de operación de los vehículos se aumenta a un 73.90% y un 67.88 %
respectivamente en comparación de los de Chipper pero el costo de la cuadrilla se
aumenta con el reconocimiento del horario Extra para los dos camiones.
Ilustración 15: Porcentaje de uso y ocio de los vehículos al extender la jornada laboral sin uso de Chipper.
Por otra parte, teniendo en cuenta la dispersión del arbolado asociado a redes eléctricas,
es necesario buscar diferentes puntos de disposición con el fin de disminuir los tiempos
de desplazamiento al botadero evitando las horas de mayor tráfico que son tiempos
muertos para la operación.
Debe asegurarse que el camión complete su capacidad ya que esto hace más eficiente
el proceso y disminuye el tiempo de desplazamiento, evitando que se realicen viajes
innecesarios al lugar de disposición.
El volumen de residuos debe conocerse desde el momento de la programación con el fin
de enviar el recurso apropiado para la labor y poder conocer la ruta óptima para mejorar
tiempos de desplazamientos garantizando la recolección completa del sitio.
47
8. CONCLUSIONES
Para cumplir con el objetivo de hacer la recolección de residuos en menos de 24
Horas es necesario contar con dos vehículos disponibles completamente para la
ciudad de Bogotá en caso de no tener chipper, haciendo que la capacidad de uso
no sea muy alta.
Al contar con chipper se puede cumplir la recolección en los tiempos establecidos
aumentando su capacidad de uso permitiendo que el otro pueda dirigirse a las
demás zonas de trabajo como Sabana, es decir uno de los recursos no es
exclusivo para la ciudad.
Al aumentar el horario laboral establecidos para la labor se cumple el objetivo de
recoger en tiempo menor de las 24 horas pero debe analizarse el costo que
incurriría la empresa en cuanto a tiempos extras y desgaste físico de los operarios.
Dentro del modelo conceptual se identifica que el proceso de recolección
actualmente se realiza por tres camiones con capacidades de 30m3
respectivamente, dichos camiones realizaran la recolección en diferentes
localidades de acuerdo a la ubicación de los trabajos programados, finalmente si
el vehículo completa su capacidad se dirige a disponer de lo contrario debe
dirigirse a un nuevo punto para completar su capacidad.
Se calculó que el número de individuos arbóreos que presentan afectación con la
red eléctrica son 47.741.
Como restricciones del proceso se identificaron: el horario laboral ya que este
proceso solo se realiza entre las 07:00 a.m. y 05:00 p.m. por política de seguridad,
el camión solo puede transportar tres operadores que ejecutan la labor de
recolección de residuos vegetales, en época lluviosa no se desarrolla la actividad
por políticas de seguridad, finalmente la capacidad de los camiones es una
restricción del volumen a recoger.
48
Dentro de las falencias observadas en el proceso se encontró principalmente que
los camiones no completan su capacidad antes de disponer los residuos lo que
hace que deban realizar más viajes hasta el botadero perdiendo tiempo productivo
en desplazamiento. Adicionalmente se observa una falencia importante en la
ubicación del sitio de disposición ocasionando grandes pérdidas de tiempo en
desplazamiento hasta el sitio.
Se observa como falencia que al hacer la operación completamente manual el
tiempo de recolección se aumenta dependiendo de la capacidad del operario, así
mismo la capacidad del vehículo de hace menor
49
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52
10. ANEXOS
10.1 Formato para toma de datos de operación de recolección de
residuos
10.2 Mapa de arbolado urbano con interferencia eléctrica
10.3 Datos de Recolección y Análisis de Correlación
VOLUMEN (m3) TIEMPO RECOLECCION
0.5 0.32
0.5 0.34
1 0.46
1 0.65
1 0.68
1.5 0.47
1.5 0.85
2 2.56
2 1.43
2 0.97
2 1.08
2 1.65
2.5 0.63
2.5 2.79
3 0.43
3 2.38
3 1.36
3 1.80
3 1.36
4 2.91
4 1.27
4 1.83
5 1.15
5 0.48
5 1.25
5 2.19
6 0.96
6 2.37
6 2.90
7 3.61
8 2.46
8 3.30
10 2.46
11 3.42
53
12 4.03
12 3.42
15 4.19
15 2.35
15 4.07
20 3.33
20 3.24
23 5.64
23 4.34
30 5.51 Tabla 9: Tiempo de recolección de residuos vegetales.
Ilustración 16:Análisis de Correlación de datos.
54
10.4 Datos de Tiempos entre location
ENGATIVÁ KENNEDY CHAPINERO FONTIBON TEUSAQUILLO PTE_ARANDA OTROS
Horas Horas Horas Horas Horas Horas Horas
0.45 0.63 0.20 0.60 0.23 0.02 1.28
0.57 0.70 0.38 0.88 0.50 0.30 1.53
0.72 1.07 0.60 0.90 0.93 0.58 1.58
0.85 0.62 0.25 0.30 0.02 0.47 0.33
0.88 0.75 0.47 1.02 0.32 0.60 0.63
0.90 0.92 0.75 1.17 0.62 0.72 0.91
0.22 0.57 0.32 0.25 0.18 0.23 0.35
0.55 0.58 0.47 0.33 0.53 0.48 0.50
0.63 0.68 0.80 0.98 0.73 0.67 0.72
0.75 0.28 0.42 0.50 0.22 0.12 0.57
0.77 0.48 0.52 0.53 0.43 0.22 0.73
0.88 0.30 0.63 0.68 0.65 0.35 0.77
0.33 0.42 0.17 0.23 0.10 0.23 0.02
0.38 0.43 0.28 0.30 0.20 0.47 0.63
0.71 0.74 0.33 0.38 0.45 0.60 0.85
0.30 0.33 0.33 0.25 0.15 0.15 0.59
0.45 0.42 0.45 0.30 0.23 0.28 0.88
1.13 0.58 0.58 0.46 0.48 0.48 0.97
0.47 0.32 0.22 0.28 0.35 0.12 0.38
0.48 0.48 0.37 0.35 0.55 0.33 0.70
0.62 0.50 0.45 0.43 0.72 0.42 0.90
0.43 0.22 0.27 0.32 0.12 0.10 0.43
0.50 0.33 0.38 0.37 0.27 0.20 0.57
0.55 0.47 0.40 0.40 0.30 0.31 0.58
0.33 0.33 0.02 0.47 0.30 0.22 0.23
0.80 0.35 0.15 0.47 0.32 0.27 0.27
0.90 0.47 0.38 0.50 0.48 0.30 0.45
0.97 0.60 0.57 0.52 0.50 0.32 0.55
0.97 0.63 0.62 0.63 0.53 0.33 0.60
1.03 0.85 0.62 0.67 0.53 0.37 0.65
1.03 0.63 0.73 0.63 0.40 0.65
1.10 0.65 0.73 0.65 0.42 0.68
1.10 0.68 0.85 0.70 0.43 0.70
1.12 0.43 0.70 0.70 0.45 0.73
1.15 0.45 0.72 0.70 0.47 0.77
0.72 0.73 0.48
55
1.12 0.82 0.75 1.15 0.73 0.55
1.18 0.58 0.75 1.30 0.77 0.55
0.98 0.43 0.80 0.98 0.77 0.60
0.95 0.53 0.87 0.70 0.80 0.63
1.08 0.47 0.97 0.58 0.80 0.63
0.63 0.55 0.87 0.87 Tabla 10: Tiempos de desplazamiento del camión entre las locations establecidas
56
10.5 Tiempo de desplazamientos hacia el Botadero
LOCALIDADES BOTADERO
SUBA 0.949
1.258
4.834
USAQUÉN 0.833
1.100
1.357
ENGATIVÁ 0.667
0.716
0.749
KENNEDY 0.441
0.914
1.164
CHAPINERO 0.716
0.933
2.576
FONTIBÓN 0.600
0.816
1.002
TEUSAQUILLO 0.800
0.850
1.200
PUENTE ARANDA
1.753
1.163
0.913
OTROS 1.097
1.078
0.741 Tabla 11: Tiempo mínimo, medio y máximo de desplazamiento entre locatios y el lugar de disposición.
57
10.6 Tiempo de desplazamientos al lugar de Parqueo
LOCALIDADES BASE
SUBA 0.408
0.317
0.333
USAQUÉN 0.250
0.667
0.733
ENGATIVÁ 0.233
0.333
0.433
KENNEDY 0.433
0.417
0.466
CHAPINERO 0.167
0.283
0.333
FONTIBÓN 0.38
0.30
0.23
TEUSAQUILLO 0.100
0.200
0.450
PUENTE ARANDA
0.233
0.467
0.600
OTROS 0.017
0.633
0.850 Tabla 12 Tiempo mínimo medio y máximo de desplazamiento de las locations al lugar de parqueo.
58
10.7 Descargos por localidad
LOCATIONS CIRCUITO N° ARBOLES VOL_PODA CANT_DESCARGOS VOL/DESCARGO
SUBA SOTILEZA 137 12.40 5 2.7
SUBA COCUY 114 10.32 4 2.7
SUBA GUAYMARAL 101 9.14 3 2.7
SUBA CORDOBA 76 6.88 3 2.7
SUBA C_DIAMANTE 53 4.80 2 2.7
SUBA ATABAN_ETB 45 4.07 2 2.7
SUBA SAUSALITO 36 3.26 1 2.7
SUBA PIEDRA_VER 35 3.17 1 2.7
SUBA PUERTO_SOL 35 3.17 1 2.7
SUBA CAMPESTRE 34 3.08 1 2.7
SUBA LA_ROTONDA 34 3.08 1 2.7
SUBA SU_COND_02 34 3.08 1 2.7
SUBA CARMEN 33 2.99 1 2.7
SUBA NIZA_VIII 33 2.99 1 2.7
SUBA POPAYAN 32 2.90 1 2.7
SUBA TEJARES 30 2.72 1 2.7
SUBA LAGARTOS 29 2.63 1 2.6
SUBA RUBI_NORTE 29 2.63 1 2.6
SUBA CARABINERO 27 2.44 1 2.4
SUBA BERLIN 24 2.17 1 2.2
SUBA SANTA_INES 23 2.08 1 2.1
SUBA AN_COUNTRY 20 1.81 1 1.8
SUBA CERRITO 20 1.81 1 1.8
SUBA URB_LAROSA 20 1.81 1 1.8
SUBA CTRO_SUBA 19 1.72 1 1.7
SUBA LA_SIRENA 18 1.63 1 1.6
SUBA ALMENDROS 17 1.54 1 1.5
SUBA BOCHALEMA 17 1.54 1 1.5
SUBA CALATRAVA 17 1.54 1 1.5
SUBA ILARCO 17 1.54 1 1.5
SUBA LA_GAITANA 17 1.54 1 1.5
SUBA BUCARO 15 1.36 1 1.4
SUBA MALIBU 15 1.36 1 1.4
SUBA NVA_TIBABU 15 1.36 1 1.4
SUBA PORTAL 15 1.36 1 1.4
SUBA S_CIPRIANO 14 1.27 1 1.3
SUBA BQE_SUBA 13 1.18 1 1.2
SUBA RINCON 13 1.18 1 1.2
SUBA C_FISCALES 12 1.09 1 1.1
SUBA MANUELITA 12 1.09 1 1.1
SUBA SU_COND_03 12 1.09 1 1.1
59
SUBA BRITALIA 11 1.00 1 1.0
SUBA MAYOLICA 11 1.00 1 1.0
SUBA TV_CABLE 11 1.00 1 1.0
SUBA SPRING 10 0.91 1 0.9
SUBA AVENIDA_38 9 0.81 1 0.8
SUBA ALHAMBRA 8 0.72 1 0.7
SUBA J_N_CORPA 8 0.72 1 0.7
SUBA PONTEVEDRA 8 0.72 1 0.7
SUBA VILLAS 8 0.72 1 0.7
SUBA SANTAFE 7 0.63 1 0.6
SUBA ALCAPARROS 6 0.54 1 0.5
SUBA CALLE_170 6 0.54 1 0.5
SUBA JAPON 6 0.54 1 0.5
SUBA FLORESTA 5 0.45 1 0.5
SUBA MARANTA 4 0.36 1 0.4
SUBA SOLARIUM 4 0.36 1 0.4
SUBA ARRAYANES 3 0.27 1 0.3
SUBA COSTA_AZUL 3 0.27 1 0.3
SUBA LAS_GALIAS 3 0.27 1 0.3
SUBA LINCON 3 0.27 1 0.3
SUBA MULTIDRIVE 3 0.27 1 0.3
SUBA LAS_FLORES 2 0.18 1 0.2
SUBA LINDARAJA 2 0.18 1 0.2
SUBA BIMA 1 0.09 1 0.1
SUBA CREAM_HELA 1 0.09 1 0.1
SUBA J_AMARILLO 1 0.09 1 0.1
SUBA VL_MARIA 1 0.09 1 0.1
Tabla 13: Descargos generados para la localidad de suba volumen de residuos
60
LOCATIONS CIRCUITO N° ARBOLES
VOL_PODA CANT_DESCARGOS VOL/DESCARGO
USAQUÉN CALLE_117 112 18.89 4 5.1
USAQUÉN CALLEJA 76 12.82 3 5.1
USAQUÉN CANTON_NTE 73 12.32 2 5.1
USAQUÉN LOS_CERROS 62 10.46 2 5.1
USAQUÉN CLL_122 50 8.44 2 5.1
USAQUÉN VERBENAL 45 7.59 2 5.1
USAQUÉN BABILONIA 44 7.42 1 5.1
USAQUÉN BQE_MEDINA 37 6.24 1 5.1
USAQUÉN AMER_PIPE 36 6.07 1 5.1
USAQUÉN BELLASUIZA 36 6.07 1 5.1
USAQUÉN CENTRALETB 36 6.07 1 5.1
USAQUÉN CONVENTOS 34 5.74 1 5.1
USAQUÉN SAUSALITO 31 5.23 1 5.1
USAQUÉN TEJARES 31 5.23 1 5.1
USAQUÉN MARANTA 30 5.06 1 5.1
USAQUÉN S_BOLIVAR 29 4.89 1 4.9
USAQUÉN 7_AGOSTO 28 4.72 1 4.7
USAQUÉN CEDRAL 27 4.55 1 4.6
USAQUÉN ICATA 23 3.88 1 3.9
USAQUÉN JORDAN 23 3.88 1 3.9
USAQUÉN BATAN 22 3.71 1 3.7
USAQUÉN GOLF 22 3.71 1 3.7
USAQUÉN CRA_11 20 3.37 1 3.4
USAQUÉN PATRICIO 20 3.37 1 3.4
USAQUÉN ST_BEATRIZ 19 3.21 1 3.2
USAQUÉN TEATRO_PAT 19 3.21 1 3.2
USAQUÉN MILAN 16 2.70 1 2.7
USAQUÉN MAICAO_ETB 15 2.53 1 2.5
USAQUÉN MOLINOS 14 2.36 1 2.4
USAQUÉN ACACIAS 12 2.02 1 2.0
USAQUÉN LA_ROTONDA 12 2.02 1 2.0
USAQUÉN LACAROLINA 12 2.02 1 2.0
USAQUÉN LISBOA 12 2.02 1 2.0
USAQUÉN PEPESIERRA 12 2.02 1 2.0
USAQUÉN SANTAFE 12 2.02 1 2.0
USAQUÉN SEGOVIA 12 2.02 1 2.0
USAQUÉN ALHAMBRA 11 1.86 1 1.9
USAQUÉN CARRETERA 11 1.86 1 1.9
USAQUÉN EL_GUAVIO 11 1.86 1 1.9
USAQUÉN TRANSV_30 11 1.86 1 1.9
USAQUÉN CARULLA 10 1.69 1 1.7
USAQUÉN STA_PAULA 9 1.52 1 1.5
USAQUÉN VOZ_VICTOR 9 1.52 1 1.5
USAQUÉN UNICENTRO 8 1.35 1 1.3
61
USAQUÉN MARIELA 7 1.18 1 1.2
USAQUÉN ALAMEDA 6 1.01 1 1.0
USAQUÉN REFUGIO 6 1.01 1 1.0
USAQUÉN BARCELONA 5 0.84 1 0.8
USAQUÉN BARRANCAS 5 0.84 1 0.8
USAQUÉN JARDINES 5 0.84 1 0.8
USAQUÉN C_FISCALES 3 0.51 1 0.5
USAQUÉN TOBERIN 3 0.51 1 0.5
USAQUÉN BELMIRA 2 0.34 1 0.3
USAQUÉN CAOBOS 2 0.34 1 0.3
USAQUÉN CUSEZAR 2 0.34 1 0.3
USAQUÉN FUNDACION 2 0.34 1 0.3
USAQUÉN GUAYMARAL 2 0.34 1 0.3
USAQUÉN TUNEL 2 0.34 1 0.3
62
Tabla 14:Descargos generados para la localidad de Usaquén y volumen de residuos
LOCATIONS CIRCUITO N° ARBOLES
VOL_PODA CANT_DESCARGOS VOL/DESCARGO
ENGATIVÁ J_AMARILLO 73 5.68 2 2.3
ENGATIVÁ NORMANDIA 50 3.89 2 2.3
ENGATIVÁ BQ_POPULAR 47 3.66 2 2.3
ENGATIVÁ SAN_MARCOS 42 3.27 1 2.3
ENGATIVÁ LOS_ANGELE 29 2.26 1 2.3
ENGATIVÁ EL_GRECO 26 2.02 1 2.0
ENGATIVÁ RONDEROETB 23 1.79 1 1.8
ENGATIVÁ CORTIJO 21 1.63 1 1.6
ENGATIVÁ QUIRIGUA 21 1.63 1 1.6
ENGATIVÁ ZARZAMORA 21 1.63 1 1.6
ENGATIVÁ BACHUE 20 1.56 1 1.6
ENGATIVÁ AFIDRO 11 0.86 1 0.9
ENGATIVÁ LA_PERLA 11 0.86 1 0.9
ENGATIVÁ DRIVER 10 0.78 1 0.8
ENGATIVÁ ENCANTO 10 0.78 1 0.8
ENGATIVÁ MUELLE 10 0.78 1 0.8
ENGATIVÁ PALESTINA 10 0.78 1 0.8
ENGATIVÁ AVREGIONAL 9 0.70 1 0.7
ENGATIVÁ FLORENCIA 9 0.70 1 0.7
ENGATIVÁ GARCES_NAV 8 0.62 1 0.6
ENGATIVÁ GUALI 8 0.62 1 0.6
ENGATIVÁ MORISCO 8 0.62 1 0.6
ENGATIVÁ ACAPULCO 7 0.54 1 0.5
ENGATIVÁ DELMAR 7 0.54 1 0.5
ENGATIVÁ ST_CECILIA 7 0.54 1 0.5
ENGATIVÁ ALMERIA 6 0.47 1 0.5
ENGATIVÁ CEREZOS 6 0.47 1 0.5
ENGATIVÁ HELENITA 6 0.47 1 0.5
ENGATIVÁ PROTELA 6 0.47 1 0.5
ENGATIVÁ VILLA_LUZ 6 0.47 1 0.5
ENGATIVÁ VINA 6 0.47 1 0.5
ENGATIVÁ VIVERO 6 0.47 1 0.5
ENGATIVÁ XEROS 5 0.39 1 0.4
ENGATIVÁ AV_DORADO 4 0.31 1 0.3
ENGATIVÁ MADRIGAL 4 0.31 1 0.3
ENGATIVÁ ALAMOS 3 0.23 1 0.2
ENGATIVÁ LA_CLARITA 3 0.23 1 0.2
ENGATIVÁ OBRERO 3 0.23 1 0.2
ENGATIVÁ RADAR 3 0.23 1 0.2
ENGATIVÁ SAUSALITO 3 0.23 1 0.2
ENGATIVÁ SIBERIA 3 0.23 1 0.2
ENGATIVÁ TORRECAMPO 3 0.23 1 0.2
63
ENGATIVÁ TV_CABLE 3 0.23 1 0.2
ENGATIVÁ AUMEDELLIN 2 0.16 1 0.2
ENGATIVÁ BOCHICAIII 2 0.16 1 0.2
ENGATIVÁ BONANZA 2 0.16 1 0.2
ENGATIVÁ LOS_MONJES 2 0.16 1 0.2
ENGATIVÁ MUTIS 2 0.16 1 0.2
ENGATIVÁ CAN 1 0.08 1 0.1
ENGATIVÁ EL_CEDRO 1 0.08 1 0.1
ENGATIVÁ STA_ROSITA 1 0.08 1 0.1
Tabla 15:Descargos generados para la localidad de Engativá y volumen de residuos
LOCATIONS CIRCUITO N° ARBOLES
VOL_PODA CANT_DESCARGOS VOL/DESCARGO
KENNEDY CARIMA_ETB 98 4.83 3 1.5
KENNEDY TIMIZA 52 2.56 2 1.5
KENNEDY TIMOTEO 32 1.58 1 1.5
KENNEDY HORIZONTE 27 1.33 1 1.3
KENNEDY PRADERA_BC 26 1.28 1 1.3
KENNEDY TINTALA 23 1.13 1 1.1
KENNEDY ETB_BC 22 1.08 1 1.1
KENNEDY BANDERAS 18 0.89 1 0.9
KENNEDY KENNEDY 16 0.79 1 0.8
KENNEDY CASA_BLANC 14 0.69 1 0.7
KENNEDY ANDALUCIA 13 0.64 1 0.6
KENNEDY SINAI 12 0.59 1 0.6
KENNEDY CASTILLA 11 0.54 1 0.5
KENNEDY ISLA_SOL 10 0.49 1 0.5
KENNEDY MILENTA 10 0.49 1 0.5
KENNEDY HIPODROMO 9 0.44 1 0.4
KENNEDY PROVIVIEND 9 0.44 1 0.4
KENNEDY PTE_CALDAS 9 0.44 1 0.4
KENNEDY 2_AVENIDAS 6 0.30 1 0.3
KENNEDY AYACUCHO 6 0.30 1 0.3
KENNEDY MANDALAY 6 0.30 1 0.3
KENNEDY CIPLAS 4 0.20 1 0.2
KENNEDY OLARTE 4 0.20 1 0.2
KENNEDY PL_AMERICA 4 0.20 1 0.2
KENNEDY TEJAR 4 0.20 1 0.2
KENNEDY ESCOCIA 3 0.15 1 0.1
KENNEDY AV_BOYACA 2 0.10 1 0.1
KENNEDY DELICIAS 2 0.10 1 0.1
KENNEDY MARIA_PAZ 2 0.10 1 0.1
KENNEDY VL_ALSACIA 2 0.10 1 0.1
KENNEDY APOGEO 1 0.05 1 0.0
KENNEDY AV_1_MAYO 1 0.05 1 0.0
64
KENNEDY EMISORAS 1 0.05 1 0.0
KENNEDY EXITO 1 0.05 1 0.0
KENNEDY LEY 1 0.05 1 0.0
KENNEDY LLANO_GRAN 1 0.05 1 0.0
KENNEDY NUEVO_ROMA 1 0.05 1 0.0
KENNEDY TINTALITO 1 0.05 1 0.0
Tabla 16:Descargos generados para la localidad de Kennedy y volumen de residuos
LOCATIONS CIRCUITO N° ARBOLES
VOL_PODA CANT_DESCARGOS VOL/DESCARGO
CHAPINERO CARRETERA 109 39.02 4 10.7
CHAPINERO NOGAL 100 35.80 3 10.7
CHAPINERO CIRCUNVALA 72 25.77 2 10.7
CHAPINERO LA_CABRERA 57 20.40 2 10.7
CHAPINERO BARCELONA 56 20.05 2 10.7
CHAPINERO LOURDES 55 19.69 2 10.7
CHAPINERO CENTRO_93 43 15.39 1 10.7
CHAPINERO CARRERA_7 42 15.03 1 10.7
CHAPINERO CALLE_90 40 14.32 1 10.7
CHAPINERO ANDINO_ETB 39 13.96 1 10.7
CHAPINERO BARRAQUER 33 11.81 1 10.7
CHAPINERO ROYALPLAZA 31 11.10 1 10.7
CHAPINERO CONSULADOS 30 10.74 1 10.7
CHAPINERO TOLEDO 29 10.38 1 10.4
CHAPINERO T_CASTILLO 28 10.02 1 10.0
CHAPINERO AVENIDA_85 27 9.67 1 9.7
CHAPINERO CHICO 24 8.59 1 8.6
CHAPINERO SAN_GERMAN 23 8.23 1 8.2
CHAPINERO ROSALES 21 7.52 1 7.5
CHAPINERO CALLE_98 18 6.44 1 6.4
CHAPINERO MUSEOCHICO 18 6.44 1 6.4
CHAPINERO REFUGIO 18 6.44 1 6.4
CHAPINERO EL_LAGO 17 6.09 1 6.1
CHAPINERO CALERA 16 5.73 1 5.7
CHAPINERO CARRERA_19 16 5.73 1 5.7
CHAPINERO RETIRO 15 5.37 1 5.4
CHAPINERO TRANVIA 15 5.37 1 5.4
CHAPINERO ALCAZARES 14 5.01 1 5.0
CHAPINERO PERSEVERAN 13 4.65 1 4.7
CHAPINERO ST_DOMINGO 13 4.65 1 4.7
CHAPINERO TUNEL 13 4.65 1 4.7
CHAPINERO AV_CHILE 12 4.30 1 4.3
CHAPINERO CARRERA_10 10 3.58 1 3.6
CHAPINERO AV_NQS 9 3.22 1 3.2
CHAPINERO 7_AGOSTO 8 2.86 1 2.9
CHAPINERO G_FEMENINO 8 2.86 1 2.9
CHAPINERO LA_SALLE 7 2.51 1 2.5
CHAPINERO PARQUE_NAL 7 2.51 1 2.5
65
CHAPINERO ALADINO_BC 6 2.15 1 2.1
CHAPINERO MARLY 6 2.15 1 2.1
CHAPINERO PEDAGOGICA 6 2.15 1 2.1
CHAPINERO GRANAHORRA 5 1.79 1 1.8
CHAPINERO STA_PAULA 5 1.79 1 1.8
CHAPINERO TEATRO_PAT 5 1.79 1 1.8
CHAPINERO URANO 5 1.79 1 1.8
CHAPINERO URB_PARDO 4 1.43 1 1.4
CHAPINERO ALTO_CABLE 2 0.72 1 0.7
CHAPINERO AN_COUNTRY 2 0.72 1 0.7
CHAPINERO CATALUNA 2 0.72 1 0.7
CHAPINERO LACAROLINA 2 0.72 1 0.7
CHAPINERO PALERMO 2 0.72 1 0.7
CHAPINERO AV_CARACAS 1 0.36 1 0.4
CHAPINERO COLGAS 1 0.36 1 0.4
CHAPINERO MILITAR 1 0.36 1 0.4
Tabla 17:Descargos generados para la localidad de Chapinero y volumen de residuos
LOCATIONS CIRCUITO N° ARBOLES
VOL_PODA CANT_DESCARGOS VOL/DESCARGO
FONTIBÓN MODELIA 84 10.42 3 3.7
FONTIBÓN AVESCO 55 6.82 2 3.7
FONTIBÓN TARRAGONA 48 5.95 2 3.7
FONTIBÓN PROTELA 41 5.09 1 3.7
FONTIBÓN SAN_FELIPE 38 4.71 1 3.7
FONTIBÓN PRINTER 37 4.59 1 3.7
FONTIBÓN CIU_SALITR 33 4.09 1 3.7
FONTIBÓN ESPECTADOR 33 4.09 1 3.7
FONTIBÓN CENTENARIO 29 3.60 1 3.6
FONTIBÓN JJ_VARGAS 23 2.85 1 2.9
FONTIBÓN BELEN_ETB 18 2.23 1 2.2
FONTIBÓN MORAVIA 16 1.98 1 2.0
FONTIBÓN ST_CECILIA 15 1.86 1 1.9
FONTIBÓN SUIZO 15 1.86 1 1.9
FONTIBÓN AV_DORADO 11 1.36 1 1.4
FONTIBÓN VERSALLES 11 1.36 1 1.4
FONTIBÓN URBIZA 9 1.12 1 1.1
FONTIBÓN EL_SIGLO 8 0.99 1 1.0
FONTIBÓN RADAR 8 0.99 1 1.0
FONTIBÓN BOHIOS 6 0.74 1 0.7
FONTIBÓN FERROCAJA 6 0.74 1 0.7
FONTIBÓN EMPAQ_IND 5 0.62 1 0.6
FONTIBÓN TELAS 5 0.62 1 0.6
FONTIBÓN AERO_LT 4 0.50 1 0.5
FONTIBÓN CATAM 4 0.50 1 0.5
FONTIBÓN LEVAPAN 4 0.50 1 0.5
FONTIBÓN TERMINAL 4 0.50 1 0.5
FONTIBÓN TINTALITO 4 0.50 1 0.5
66
FONTIBÓN ZONAFRANCA 4 0.50 1 0.5
FONTIBÓN EL_GRECO 3 0.37 1 0.4
FONTIBÓN LOS_MONJES 3 0.37 1 0.4
FONTIBÓN WILSON 3 0.37 1 0.4
FONTIBÓN BOGOTA 2 0.25 1 0.2
FONTIBÓN JOHNS 2 0.25 1 0.2
FONTIBÓN VILLEMAR 2 0.25 1 0.2
FONTIBÓN AERONAUTIC 1 0.12 1 0.1
FONTIBÓN COLFRIGOS 1 0.12 1 0.1
FONTIBÓN EEB 1 0.12 1 0.1
FONTIBÓN EMISORAS 1 0.12 1 0.1
FONTIBÓN GRANJAS 1 0.12 1 0.1
FONTIBÓN PINAR 1 0.12 1 0.1
FONTIBÓN PTE_ARANDA 1 0.12 1 0.1
FONTIBÓN SAUSALITO 1 0.12 1 0.1
Tabla 18: Tabla 13: Descargos generados para la localidad de Fontibón y volumen de residuos
LOCATIONS CIRCUITO N° ARBOLES
VOL_PODA CANT_DESCARGOS VOL/DESCARGO
TEUSAQUILLO C_EMPLEADO 120 21.07 4 5.3
TEUSAQUILLO RAFA_NUNEZ 81 14.22 3 5.3
TEUSAQUILLO PABLO_VI 61 10.71 2 5.3
TEUSAQUILLO MAGDALENA 46 8.08 2 5.3
TEUSAQUILLO PALERMO 32 5.62 1 5.3
TEUSAQUILLO CAN 31 5.44 1 5.3
TEUSAQUILLO BARU 29 5.09 1 5.1
TEUSAQUILLO ICASA 26 4.56 1 4.6
TEUSAQUILLO COLSUBSIDI 19 3.34 1 3.3
TEUSAQUILLO EEB 16 2.81 1 2.8
TEUSAQUILLO FISCALIA 16 2.81 1 2.8
TEUSAQUILLO EMBAJADA 14 2.46 1 2.5
TEUSAQUILLO MARLY 14 2.46 1 2.5
TEUSAQUILLO SEARS 14 2.46 1 2.5
TEUSAQUILLO EL_GRECO 12 2.11 1 2.1
TEUSAQUILLO CAMAVIEJA 7 1.23 1 1.2
TEUSAQUILLO PETROLERAS 6 1.05 1 1.1
TEUSAQUILLO METROPOLIS 5 0.88 1 0.9
TEUSAQUILLO CHAPINERO 4 0.70 1 0.7
TEUSAQUILLO COLSANITAS 4 0.70 1 0.7
TEUSAQUILLO RAFA_URIBE 4 0.70 1 0.7
TEUSAQUILLO AV_CARACAS 2 0.35 1 0.4
TEUSAQUILLO ESPECTADOR 2 0.35 1 0.4
TEUSAQUILLO PARQUE_NAL 2 0.35 1 0.4
TEUSAQUILLO SAN_LUIS 2 0.35 1 0.4
TEUSAQUILLO CROMOS 1 0.18 1 0.2
TEUSAQUILLO MARGARITAS 1 0.18 1 0.2
67
TEUSAQUILLO PC_BAVARIA 1 0.18 1 0.2
TEUSAQUILLO TIEMPO 1 0.18 1 0.2
TEUSAQUILLO URANO 1 0.18 1 0.2
Tabla 19: Descargos generados para la localidad de Teusaquillo y volumen de residuos
LOCATIONS CIRCUITO N° ARBOLES VOL_PODA CANT_DESCARGOS VOL/DESCARGO
PTE_ARANDA CIU_MONTES 19 1.86 1 1.9
PTE_ARANDA ALCALA 14 1.37 1 1.4
PTE_ARANDA COLORTEX 13 1.27 1 1.3
PTE_ARANDA ALQUERIA 12 1.18 1 1.2
PTE_ARANDA COCA_COLA 12 1.18 1 1.2
PTE_ARANDA LITO_COLOM 8 0.78 1 0.8
PTE_ARANDA P_MARSELLA 8 0.78 1 0.8
PTE_ARANDA COMUNEROS 7 0.69 1 0.7
PTE_ARANDA FIBREXA 7 0.69 1 0.7
PTE_ARANDA ORTESAL 7 0.69 1 0.7
PTE_ARANDA UNILEVER 7 0.69 1 0.7
PTE_ARANDA CAFE_COLON 6 0.59 1 0.6
PTE_ARANDA CIPLAS 6 0.59 1 0.6
PTE_ARANDA OBRAS_ETB 6 0.59 1 0.6
PTE_ARANDA PRIMAVERA 6 0.59 1 0.6
PTE_ARANDA SABANA 6 0.59 1 0.6
PTE_ARANDA ST_MATILDE 6 0.59 1 0.6
PTE_ARANDA TIBANA 6 0.59 1 0.6
PTE_ARANDA AV_COLON 5 0.49 1 0.5
PTE_ARANDA CORUNA 5 0.49 1 0.5
PTE_ARANDA GALAN 5 0.49 1 0.5
PTE_ARANDA INDUACERO 5 0.49 1 0.5
PTE_ARANDA MOTORCOL 5 0.49 1 0.5
PTE_ARANDA CAMELIA 4 0.39 1 0.4
PTE_ARANDA MILENTA 3 0.29 1 0.3
PTE_ARANDA NAL_CHOCOL 3 0.29 1 0.3
PTE_ARANDA PL_AMERICA 3 0.29 1 0.3
PTE_ARANDA VL_SONIA 3 0.29 1 0.3
PTE_ARANDA CAMAVIEJA 2 0.20 1 0.2
PTE_ARANDA COGRA 2 0.20 1 0.2
PTE_ARANDA DORIA 2 0.20 1 0.2
PTE_ARANDA FISCALIA 2 0.20 1 0.2
PTE_ARANDA ICASA 2 0.20 1 0.2
PTE_ARANDA MARGARITAS 2 0.20 1 0.2
PTE_ARANDA MODELO 2 0.20 1 0.2
PTE_ARANDA MULTIPLAST 2 0.20 1 0.2
PTE_ARANDA PETROLERAS 2 0.20 1 0.2
PTE_ARANDA PRADERA_BC 2 0.20 1 0.2
PTE_ARANDA STA_ISABEL 2 0.20 1 0.2
PTE_ARANDA TALLERES_C 2 0.20 1 0.2
PTE_ARANDA VL_MAYOR 2 0.20 1 0.2
PTE_ARANDA ALPINA 1 0.10 1 0.1
68
PTE_ARANDA AUTOP_SUR 1 0.10 1 0.1
PTE_ARANDA CALLE22_BC 1 0.10 1 0.1
PTE_ARANDA CANALINDUS 1 0.10 1 0.1
PTE_ARANDA CLI_BEJARA 1 0.10 1 0.1
PTE_ARANDA COLSEGUROS 1 0.10 1 0.1
PTE_ARANDA LA_FRAGUA 1 0.10 1 0.1
PTE_ARANDA METALES 1 0.10 1 0.1
PTE_ARANDA OXIGENOS 1 0.10 1 0.1
PTE_ARANDA PIZANO 1 0.10 1 0.1
PTE_ARANDA SECRESALUD 1 0.10 1 0.1
PTE_ARANDA TEJAR 1 0.10 1 0.1
Tabla 20: Descargos generados para la localidad de Puente Aranda y volumen de residuos
LOCATIONS CIRCUITO N° ARBOLES
VOL_PODA CANT_DESCARGOS VOL/DESCARGO
OTROS ESMERALDA 124 32.70 4 7.9
OTROS RES_PARQUE 55 17.97 2 9.8
OTROS CARRERA_7 46 15.03 2 9.8
OTROS PERSEVERAN 44 14.38 1 9.8
OTROS C_EMPLEADO 42 11.07 1 7.9
OTROS PLANETARIO 22 7.19 1 7.2
OTROS FENICIA 21 6.86 1 6.9
OTROS GUADALUPE 21 6.86 1 6.9
OTROS URANO 21 6.86 1 6.9
OTROS ROSARIO 25 6.59 1 6.6
OTROS PC_BAVARIA 19 6.21 1 6.2
OTROS RICHARD 15 4.90 1 4.9
OTROS PASADENA 17 4.48 1 4.5
OTROS POLO_CLUB 17 4.48 1 4.5
OTROS ROBLEDO_BC 12 3.92 1 3.9
OTROS OBRERO 13 3.43 1 3.4
OTROS PICOTA 38 3.33 1 2.6
OTROS TELECOM 10 3.27 1 3.3
OTROS MULTIFAMI 13 3.10 1 3.1
OTROS HILTON 9 2.94 1 2.9
OTROS GUACAMAYAS 32 2.82 1 2.6
OTROS VINAL 26 2.69 1 2.7
OTROS ORQUIDEA_R 8 2.61 1 2.6
OTROS MERCEDES 23 2.38 1 2.4
OTROS AVIANCA 7 2.29 1 2.3
69
OTROS REY_TIEMPO 7 2.29 1 2.3
OTROS SAN_MARTIN 7 2.29 1 2.3
OTROS SANTA_ANA 25 2.20 1 2.2
OTROS RIONEGRO 8 2.11 1 2.1
OTROS STA_SOFIA 8 2.11 1 2.1
OTROS MAGDALENA 6 1.96 1 2.0
OTROS MULTIFAMI 6 1.96 1 2.0
OTROS GERMANIA 8 1.91 1 1.9
OTROS PALACIOETB 8 1.91 1 1.9
OTROS RICHARD 8 1.91 1 1.9
OTROS TIA 8 1.91 1 1.9
OTROS MTE_BLANCO 20 1.75 1 1.8
OTROS STA_MARTA 19 1.66 1 1.7
OTROS GUACAMAYAS 16 1.66 1 1.7
OTROS EL_ZUQUE 17 1.50 1 1.5
OTROS USME 16 1.40 1 1.4
OTROS MALVINAS 15 1.32 1 1.3
OTROS AVENIDA_38 5 1.32 1 1.3
OTROS ENTRE_RIOS 5 1.32 1 1.3
OTROS HUMBOLT 5 1.32 1 1.3
OTROS TROLLEY 5 1.32 1 1.3
OTROS CALLE_21 4 1.31 1 1.3
OTROS COLGAS 4 1.31 1 1.3
OTROS NIEVES 4 1.31 1 1.3
OTROS INEM 20 1.29 1 1.3
OTROS SOCIEGO 12 1.24 1 1.2
OTROS LOS_ALPES 14 1.23 1 1.2
OTROS 20_JULIO 11 1.14 1 1.1
OTROS TENERIFE 13 1.14 1 1.1
OTROS AN_COUNTRY 4 1.05 1 1.1
OTROS ATALANTA 4 1.05 1 1.1
OTROS BCO_COLOMB 3 0.98 1 1.0
OTROS AVIANCA 4 0.95 1 1.0
OTROS BCO_REPUBL 4 0.95 1 1.0
OTROS SEVILLANA 11 0.95 1 0.9
OTROS BALCANES 10 0.88 1 0.9
OTROS SEVILLA 10 0.88 1 0.9
OTROS INGLES_BC 8 0.83 1 0.8
OTROS AVENIDA_27 9 0.78 1 0.8
OTROS QUIROGA 7 0.73 1 0.7
OTROS PL_AMERICA 8 0.69 1 0.7
OTROS VL_MAYOR 8 0.69 1 0.7
OTROS BIBLIOTECA 2 0.65 1 0.7
OTROS EXTERNADO 2 0.65 1 0.7
OTROS GERMANIA 2 0.65 1 0.7
OTROS MISERICORD 2 0.65 1 0.7
OTROS MURILLO_T 2 0.65 1 0.7
70
OTROS BRAVO_PAEZ 6 0.62 1 0.6
OTROS CRISTOBAL 7 0.62 1 0.6
OTROS REP_CANADA 6 0.53 1 0.5
OTROS CAFAM 2 0.53 1 0.5
OTROS ESPECTADOR 2 0.53 1 0.5
OTROS SAN_LUIS 2 0.53 1 0.5
OTROS VENECIA 6 0.52 1 0.5
OTROS ALBINA 5 0.52 1 0.5
OTROS SAN_ISIDRO 5 0.52 1 0.5
OTROS CASAMONEDA 2 0.48 1 0.5
OTROS GUARDIA_PR 2 0.48 1 0.5
OTROS ACUEDUCTO 5 0.44 1 0.4
OTROS MERCEDES 5 0.44 1 0.4
OTROS SIDEL 5 0.44 1 0.4
OTROS CRUCES_ETB 5 0.43 1 0.4
OTROS USME 4 0.41 1 0.4
OTROS VENECIA 4 0.41 1 0.4
OTROS ONTARIO 6 0.39 1 0.4
OTROS EL_PARAISO 4 0.35 1 0.4
OTROS BOQUERON 4 0.35 1 0.4
OTROS CHUNIZA 4 0.35 1 0.4
OTROS SULTANA 4 0.35 1 0.3
OTROS BCO_REPUBL 1 0.33 1 0.3
OTROS CROMOS 1 0.33 1 0.3
OTROS EDI_BACHUE 1 0.33 1 0.3
OTROS ZAPATA_BOL 1 0.33 1 0.3
OTROS SEVILLANA 5 0.32 1 0.3
OTROS LAS_LOMAS 3 0.31 1 0.3
OTROS MOCHUELO 3 0.31 1 0.3
OTROS MOLINO_SUR 3 0.31 1 0.3
OTROS OLAYA 3 0.31 1 0.3
OTROS USATAMA 4 0.28 1 0.3
OTROS COLUMNAS 3 0.26 1 0.3
OTROS JUAN_REY 3 0.26 1 0.3
OTROS ANDINO_ETB 1 0.26 1 0.3
OTROS CALLE_99 1 0.26 1 0.3
OTROS CARRERA_19 1 0.26 1 0.3
OTROS CHICO 1 0.26 1 0.3
OTROS GAITAN 1 0.26 1 0.3
OTROS NOGAL 1 0.26 1 0.3
OTROS RAFA_URIBE 1 0.26 1 0.3
OTROS URB_ANDES 1 0.26 1 0.3
OTROS EL_UVAL 3 0.26 1 0.3
OTROS SERRANIAS 3 0.26 1 0.3
OTROS IMPRE_NAL 3 0.26 1 0.3
OTROS VL_SONIA 3 0.26 1 0.3
OTROS OKAL_MUZU 4 0.26 1 0.3
71
OTROS GUADALUPE 1 0.24 1 0.2
OTROS MURILLO_T 1 0.24 1 0.2
OTROS RICAURTE 1 0.24 1 0.2
OTROS ARBORIZADO 8 0.21 1 0.2
OTROS CLI_BEJARA 3 0.21 1 0.2
OTROS EDUARDO_ST 3 0.21 1 0.2
OTROS PAIBA 3 0.21 1 0.2
OTROS CONSUELO 2 0.21 1 0.2
OTROS DANUBIO 2 0.21 1 0.2
OTROS FISCALA 2 0.21 1 0.2
OTROS MARRUECOS 2 0.21 1 0.2
OTROS PESEBRE 2 0.21 1 0.2
OTROS CROYDON 3 0.19 1 0.2
OTROS ATENAS 2 0.18 1 0.2
OTROS EL_MIRADOR 2 0.18 1 0.2
OTROS LAS_LOMAS 2 0.18 1 0.2
OTROS SANTA_RITA 2 0.18 1 0.2
OTROS SOCIEGO 2 0.18 1 0.2
OTROS ST_LIBRADA 2 0.18 1 0.2
OTROS VALLE 2 0.18 1 0.2
OTROS CIU_MONTES 2 0.17 1 0.2
OTROS CORUNA 2 0.17 1 0.2
OTROS DELICIAS 2 0.17 1 0.2
OTROS LUNA_PARK 2 0.17 1 0.2
OTROS MISERICORD 2 0.17 1 0.2
OTROS RESTREPO 2 0.17 1 0.2
OTROS GALICIA 3 0.15 1 0.2
OTROS AVENIDA_6A 2 0.14 1 0.1
OTROS BIBLIOTECA 2 0.14 1 0.1
OTROS MADELENA 5 0.13 1 0.1
OTROS CLARET 2 0.13 1 0.1
OTROS PICOTA 2 0.13 1 0.1
OTROS CLARET 1 0.10 1 0.1
OTROS EL_MIRADOR 1 0.10 1 0.1
OTROS LIBERTADOR 1 0.10 1 0.1
OTROS PICOTA 1 0.10 1 0.1
OTROS ESTACION 2 0.10 1 0.1
OTROS LLOREDA 2 0.10 1 0.1
OTROS ACUEDUC_11 1 0.09 1 0.1
OTROS CIU_JARDIN 1 0.09 1 0.1
OTROS CRUCES_ETB 1 0.09 1 0.1
OTROS D_TURBAY 1 0.09 1 0.1
OTROS DANUBIO 1 0.09 1 0.1
OTROS MOLINO_SUR 1 0.09 1 0.1
OTROS CIU_USME 1 0.09 1 0.1
OTROS MARICHUELA 1 0.09 1 0.1
OTROS ALCALA 1 0.09 1 0.1
72
OTROS ANTONIO_NA 1 0.09 1 0.1
OTROS AUTOP_SUR 1 0.09 1 0.1
OTROS BRAVO_PAEZ 1 0.09 1 0.1
OTROS CIU_JARDIN 1 0.09 1 0.1
OTROS CRISTOBAL 1 0.09 1 0.1
OTROS HORTUA 1 0.09 1 0.1
OTROS CASAGRANDE 3 0.08 1 0.1
OTROS JALISCO 3 0.08 1 0.1
OTROS SIE_MORENA 3 0.08 1 0.1
OTROS AV_JIMENEZ 1 0.07 1 0.1
OTROS CALLE22_BC 1 0.07 1 0.1
OTROS EDITORIAL 1 0.07 1 0.1
OTROS MISERICORD 1 0.07 1 0.1
OTROS PALETAS_BC 1 0.07 1 0.1
OTROS STA_ISABEL 1 0.07 1 0.1
OTROS SULTANA 1 0.07 1 0.1
OTROS ZAPATA_BOL 1 0.07 1 0.1
OTROS COLMOTORES 1 0.06 1 0.1
OTROS GUIPARMA 1 0.06 1 0.1
OTROS FERROTEC 2 0.05 1 0.1
OTROS LUCERO 2 0.05 1 0.1
OTROS MARANDU 2 0.05 1 0.1
OTROS NACIONES_U 2 0.05 1 0.1
OTROS APOGEO 1 0.05 1 0.1
OTROS CARIMA_ETB 1 0.05 1 0.1
OTROS FERROTEC 1 0.05 1 0.1
OTROS OLARTE 1 0.05 1 0.1
OTROS TIMIZA 1 0.05 1 0.1
OTROS ATLANTA 1 0.03 1 0.0
OTROS CIU_BOLIVA 1 0.03 1 0.0
OTROS COLMOTORES 1 0.03 1 0.0
OTROS CORLUZ 1 0.03 1 0.0
OTROS FRANCISCO 1 0.03 1 0.0
OTROS GALICIA 1 0.03 1 0.0
OTROS J_PABLO_II 1 0.03 1 0.0
OTROS NVO_LUCERO 1 0.03 1 0.0
Tabla 21: Descargos generados para la localidad de Otros y volumen de residuos
73
10.8 Análisis de Distribuciones de volumen de residuos
mediante STAT FIT
Ilustración 17:Análisis de distribuciones de volumen para la localidad de Usaquén.
Ilustración 18: Análisis de distribuciones de volumen para la localidad de Engativá.
Ilustración 19: Análisis de distribuciones de volumen para la localidad de Kennedy.
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Ilustración 20:Análisis de distribuciones de volumen para la localidad de Chapinero.
Ilustración 21:Análisis de distribuciones de volumen para la localidad de Fontibón.
75
Ilustración 22: Análisis de distribuciones de volumen para la localidad de Teusaquillo.
Ilustración 23:Análisis de distribuciones de volumen para la localidad de Pte Aranda.
76
10.9 REGISTRO FOTÓGRAFICO DE ACTIVIDADES Y CUADRILLAS
Ilustración 24: Cuadrillas operativas de ejecución. Ilustración 25: Poda de árboles en proximidad.
Ilustración 27: Ascenso por el árbol. Ilustración 26: Apilado de residuos.
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Ilustración 299: Repique de Ramas.
Ilustración 31: Transporte de residuos al camión de recolección.
Ilustración 30: Cargue de Camión
Ilustración 32: Distribución del residuo a lo largo del camión.
