Evaluación espacial de zonas potenciales de centros de distribución de cafés especiales, caso del Departamento de Nariño - Colombia

Los cafés especiales del Departamento de Nariño han sido reconocidos mundialmente por su excelente calidad, pero se han visto afectados por el inadecuado manejo del producto en su cadena de suministro, específicamente en las zonas donde se almacena, repercutiendo directamente en sus atributos difere...

Full description

Autores:
Goyes Chaves, Daniel Mauricio
Jaramillo Molina, Ciro
Arango Pastrana, Carlos Alberto
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad EIA .
Repositorio:
Repositorio EIA .
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.eia.edu.co:11190/5172
Acceso en línea:
https://repository.eia.edu.co/handle/11190/5172
https://doi.org/10.24050/reia.v19i38.1542
Palabra clave:
Storage
Multi-criteria Analysis
Geographic Accessibility
Supply Chain
Specialty Coffee
Connectivity
Weighted Linear Combination (WLC)
MCDA
Hierarchical Analytical Process (AHP)
Geographic Information Systems GIS
Almacenamiento
Análisis Multicriterio
Accesibilidad Geográfica
Cadena de suministro
Cafés especiales
Conectividad
Combinación lineal ponderada (WLC)
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Proceso analítico jerárquico (AHP)
Sistemas de información Geográfica GIS
Rights
openAccess
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Revista EIA - 2022
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description Los cafés especiales del Departamento de Nariño han sido reconocidos mundialmente por su excelente calidad, pero se han visto afectados por el inadecuado manejo del producto en su cadena de suministro, específicamente en las zonas donde se almacena, repercutiendo directamente en sus atributos diferenciales, por lo cual se presenta un acercamiento de resolver el problema de selección y ubicación de posibles zonas potenciales, para el establecimiento de un centro de distribución. En el presente estudio se aplicó un enfoque de toma de decisiones con criterios múltiples (MCDA), específicamente el proceso de jerarquía analítica (AHP) y combinación lineal ponderada (WLC), con la incorporación de criterios geográficos y su implementación en herramientas GIS (Geographical Information Systems). Se evaluaron 38 alternativas posibles (Municipios Productores), mediante criterios previamente identificados con la ayuda de expertos: producción Municipal, conectividad vial y temperaturas medias. Como resultado se obtuvo un mapa a nivel Departamental de posibles zonas potenciales y zonas inadecuadas. Como conclusión podemos afirmar que a medida que aumenta el número de criterios, implica mayor complejidad para la toma de decisiones. En detalle se describen los métodos, criterios y conjuntos de datos utilizados, resultados obtenidos y discusión, finalmente las conclusiones más significativas.
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En el presente estudio se aplicó un enfoque de toma de decisiones con criterios múltiples (MCDA), específicamente el proceso de jerarquía analítica (AHP) y combinación lineal ponderada (WLC), con la incorporación de criterios geográficos y su implementación en herramientas GIS (Geographical Information Systems). Se evaluaron 38 alternativas posibles (Municipios Productores), mediante criterios previamente identificados con la ayuda de expertos: producción Municipal, conectividad vial y temperaturas medias. Como resultado se obtuvo un mapa a nivel Departamental de posibles zonas potenciales y zonas inadecuadas. Como conclusión podemos afirmar que a medida que aumenta el número de criterios, implica mayor complejidad para la toma de decisiones. En detalle se describen los métodos, criterios y conjuntos de datos utilizados, resultados obtenidos y discusión, finalmente las conclusiones más significativas.The specialty coffees of the Department of Nariño have been recognized worldwide for their excellent quality, but they have been affected by the inadequate handling of the product in its supply chain, specifically in the areas where it is stored, directly affecting its differential attributes, therefore which presents an approach to solve the problem of selection and location of possible potential areas, for the establishment of a distribution center. In the present study, a decision-making approach with multiple criteria (MCDA) was applied, specifically the analytical hierarchy process (AHP) and weighted linear combination (WLC), with the incorporation of geographic criteria and their implementation in GIS (Geographical Information Systems). 38 possible alternatives (Producing Municipalities) were evaluated, using criteria previously identified with the help of experts: Municipal production, road connectivity and average temperatures. As a result, a map was obtained at the departmental level of possible potential zones and unsuitable zones. In conclusion, we can affirm that as the number of criteria increases, it implies greater complexity for decision-making. The methods, criteria and data sets used, the results obtained and discussion, finally the most significant conclusions, are described in detail.application/pdfspaFondo Editorial EIA - Universidad EIARevista EIA - 2022https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/1542StorageMulti-criteria AnalysisGeographic AccessibilitySupply ChainSpecialty CoffeeConnectivityWeighted Linear Combination (WLC)MCDAHierarchical Analytical Process (AHP)Geographic Information Systems GISAlmacenamientoAnálisis MulticriterioAccesibilidad GeográficaCadena de suministroCafés especialesConectividadCombinación lineal ponderada (WLC)MCDAProceso analítico jerárquico (AHP)Sistemas de información Geográfica GISEvaluación espacial de zonas potenciales de centros de distribución de cafés especiales, caso del Departamento de Nariño - ColombiaSpatial evaluation of potential áreas of specialty coffee distribution centers, case of the Department of Nariño - ColombiaArtículo de revistaJournal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Agricultura, M. de (2019) Estadistica Agropecuaria - Agronet. 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