Planeación estratégica de la Cadena de Abastecimiento del Biodiesel
En este trabajo se presenta un modelo MIP estocástico biobjetivo para el diseño de red de la cadena de suministro de biodiesel, con el fin de apoyar las decisiones estratégicas de las partes interesadas. Las restricciones que se incluyen son: economías de escala, ubicación de las instalaciones, capa...
- Autores:
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- Fecha de publicación:
- 2017
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- Pontificia Universidad Javeriana
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- Repositorio Universidad Javeriana
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En este trabajo se presenta un modelo MIP estocástico biobjetivo para el diseño de red de la cadena de suministro de biodiesel, con el fin de apoyar las decisiones estratégicas de las partes interesadas. Las restricciones que se incluyen son: economías de escala, ubicación de las instalaciones, capacidad de producción, oferta de materia prima, demanda de productos, lista de materiales y balance de masa. Objetivos: Los objetivos del modelo son minimizar el costo total y el impacto ambiental de los 5 escalones de la cadena. Metodología: El procedimiento de solución incluye el planteamiento de restricciones probabilísticas y el uso del método de ε-restricciones para resolver el problema biobjetivo. Resultados: Se determinó el desempeño del procedimiento de solución mediante experimentos computacionales. Las soluciones del modelo presentaron muy buenos tiempos CPU. Conclusiones: El trabajo se establece como una aproximación a un modelado que puede servir de base para el desarrollo de trabajos futuros en modelado y en procedimientos de solución relacionados, que faciliten el proceso de toma de decisiones en las diferentes fases de esta importante cadena agroindustrial. Esta aproximación puede ser mejorada en cualquiera de los dos aspectos, mejoramientos en el modelado y/o en el desarrollo de procedimientos de solución que permitan la solución de instancias más grandes del problema, proponen líneas permanentes de investigación que incluye adecuados métodos de aceleración, restricciones válidas, descomposición de Benders, etiquetado y corte, descomposición Lagrangiana, descomposición de Dantzing-Wolfe, heurísticas y meta heurísticas para su solución. |
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Planeación estratégica de la Cadena de Abastecimiento del BiodieselStrategic planning of biodiesel supply chainGarcía Cáceres, Rafael GuillermoEn este trabajo se presenta un modelo MIP estocástico biobjetivo para el diseño de red de la cadena de suministro de biodiesel, con el fin de apoyar las decisiones estratégicas de las partes interesadas. Las restricciones que se incluyen son: economías de escala, ubicación de las instalaciones, capacidad de producción, oferta de materia prima, demanda de productos, lista de materiales y balance de masa. Objetivos: Los objetivos del modelo son minimizar el costo total y el impacto ambiental de los 5 escalones de la cadena. Metodología: El procedimiento de solución incluye el planteamiento de restricciones probabilísticas y el uso del método de ε-restricciones para resolver el problema biobjetivo. Resultados: Se determinó el desempeño del procedimiento de solución mediante experimentos computacionales. Las soluciones del modelo presentaron muy buenos tiempos CPU. Conclusiones: El trabajo se establece como una aproximación a un modelado que puede servir de base para el desarrollo de trabajos futuros en modelado y en procedimientos de solución relacionados, que faciliten el proceso de toma de decisiones en las diferentes fases de esta importante cadena agroindustrial. Esta aproximación puede ser mejorada en cualquiera de los dos aspectos, mejoramientos en el modelado y/o en el desarrollo de procedimientos de solución que permitan la solución de instancias más grandes del problema, proponen líneas permanentes de investigación que incluye adecuados métodos de aceleración, restricciones válidas, descomposición de Benders, etiquetado y corte, descomposición Lagrangiana, descomposición de Dantzing-Wolfe, heurísticas y meta heurísticas para su solución.Introduction: A stochastic biobjective MIP model for designing the network of biodiesel supply chains is presented. Ultimately intending to support the strategic decisions of stakeholders. The constraints included are: economies of scale, location of facilities, production capacity, raw material supply, product demand, bill of materials and mass balance. Objectives: The model aims to minimize, both, the total cost and environmental impact of five chain echelons Metodology: The solution procedure resorts to chance constraint and the ε-constraint method to solve the biobjective model. Results: Computational experiments allowed assessing the performance of the solution procedure. The CPU times for the solution of the instances of the problem show very good values. Conclutions: By approaching the modeling of the biodiesel supply chain the current contribution can serve as the basis of future similar works and associated solution procedures, thus facilitating decision-making at different supply chain stages. The current approach can be improved through its modeling and/or through the development of solution procedures that allow its practical use in larger instances of the model. This can be overcome through permanent research lines that include the development of adequate acceleration methods, valid constraints, Benders decomposition, branch and cut, Lagrangian decomposition, Danzing-Wolf decomposition, or heuristics and meta-heuristics.Pontificia Universidad Javeriana2020-04-16T17:27:59Z2020-04-16T17:27:59Z2017-12-14http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Artículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:eu-repo/semantics/articlePeer-reviewed Articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPDFapplication/pdfapplication/pdfhttp://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/1903010.11144/Javeriana.iyu22-1.spbs2011-27690123-2126http://hdl.handle.net/10554/38548enghttp://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/19030/15902http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/19030/20064Ingenieria y Universidad; Vol 22 No 1 (2018): January-June; 77 - 95Ingenieria y Universidad; Vol. 22 Núm. 1 (2018): Enero-Junio; 77 - 95Copyright (c) 2017 Rafael Guillermo García CáceresAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2reponame:Repositorio Universidad Javerianainstname:Pontificia Universidad Javerianainstacron:Pontificia Universidad Javeriana2023-03-29T17:44:15Z |