Diseño de cadenas de abastecimiento no jerárquicas con métodos de solución multi-objetivo bajo principios de sostenibilidad y riesgo

El objetivo de este trabajo es determinar el diseño óptimo para una cadena de suministro de tres eslabones de acuerdo a consideraciones económicas, ambientales y de riesgo. Se plantea un modelo de programación entera mixta que busca simultáneamente: 1. Minimizar el costo total del transporte y uso d...

Full description

Autores:
Sotelo Cortés, Laura Andrea
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
Repositorio:
Repositorio Institucional ECI
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/631
Acceso en línea:
http://escuelaing-intra.metabiblioteca.org/cgi-bin/koha/catalogue/detail.pl?biblionumber=20814
https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/631
Palabra clave:
Cadena de abastecimiento
Control de la producción
Supply chain
Production control
Rights
openAccess
License
Derechos Reservados - Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
Description
Summary:El objetivo de este trabajo es determinar el diseño óptimo para una cadena de suministro de tres eslabones de acuerdo a consideraciones económicas, ambientales y de riesgo. Se plantea un modelo de programación entera mixta que busca simultáneamente: 1. Minimizar el costo total del transporte y uso de los nodos intermedios. 2. Minimizar las pérdidas de producto en el transporte como factor de riesgo. 3. Minimizar el impacto ambiental por emisiones de CO2 en cada una de las conexiones y nodos. El modelo contempla decisiones de transporte entre los eslabones de la cadena, de forma que se satisface la demanda y se decide la cantidad que debe ser recuperada para ser reinyectada en el proceso de producción. El modelo se resuelve utilizando un método exacto y varios métodos de optimización vía simulación que permiten obtener distintas soluciones, de tal manera que el usuario podrá escogerlas de acuerdo a sus prioridades. Los experimentos en instancias aleatorias demuestran que los objetivos estudiados se oponen y que el problema es de interés para la industria y la academia.