Maestría en Ingeniería Industrial

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Browsing Maestría en Ingeniería Industrial by browse.metadata.evaluator "Díaz Bohórquez, Carlos Eduardo"

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    Modelo analítico con regulaciones de emisiones de carbono en una cadena de suministro con múltiples periodos, niveles y productos
    (Universidad Industrial de Santander, 2024-11-16) Tarazona Jiménez, Jeamy Sebastián; Lamos Díaz, Henry; Martínez Quezada, Daniel Orlando; Basallo Triana, Mario José; Díaz Bohórquez, Carlos Eduardo
    El desarrollo económico y las actividades humanas han generado un impacto significativo en el medio ambiente. Para mitigar estos efectos, los gobiernos han implementado políticas para controlar las emisiones de carbono, lo que ha llevado a las empresas a equilibrar la rentabilidad con la responsabilidad ambiental. Esto ha obligado a los gerentes de la cadena de suministro a ajustar sus estrategias, optimizando aspectos clave como la red logística, los tamaños de lote, el inventario, la asignación de vehículos y la selección de fábricas. Estas decisiones son fundamentales para minimizar tanto los costos como las emisiones en el diseño de una cadena de suministro. Este trabajo presenta un modelo de optimización enfocado en la regulación de emisiones de carbono, diseñado para múltiples periodos, niveles y productos, con el fin de analizar el impacto conjunto de las dimensiones económica y ambiental. El modelo se formula bajo dos escenarios: uno sin incertidumbre y otro con incertidumbre, integrando predicciones para estimar parámetros clave. Se realiza un análisis de sensibilidad para comparar tres tipos de regulaciones de emisiones: impuesto al carbono, límite de emisiones y el sistema de tope y comercio. Los resultados indican que el impuesto al carbono es la opción más económica pero también la más contaminante, mientras que el límite de emisiones es el más eficaz en la reducción de contaminación, aunque con mayores costos. El sistema de tope y comercio se sitúa entre ambos, siendo moderado tanto en costo como en impacto ambiental. Finalmente, el modelo muestra mayor sensibilidad al límite de emisiones que a la tasa del impuesto al carbono, lo que subraya la importancia de la regulación estricta en la reducción de emisiones.
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    Modelo de optimización multi-objetivo para el 2E-LIRP multi-producto aplicado a la gestión de la cadena de suministro humanitaria
    (Universidad Industrial de Santander, 2021) Angarita Monroy, Andrés Guillermo; Lamos Díaz, Henry; Gutiérrez Gutiérrez, Elena Valentina; Díaz Bohórquez, Carlos Eduardo
    Los desastres en todo el mundo son cada vez más frecuentes, diversos, complejos y extremadamente desafiantes, ya que causan millones de víctimas y afectan tanto el desarrollo humano como los recursos disponibles. En consecuencia, el presente estudio aborda un problema multi-objetivo de localización, inventario y ruteo multi-escalón (2E-LIRP), el cual apoya la toma de decisiones integrales, para que el encargado de diseñar y gestionar la red logística obtenga una adecuada planeación estratégica frente a la incertidumbre y el impacto negativo que puede generar un evento adverso. Más aún, el problema es formulado como un modelo de programación lineal entera, teniendo como principales objetivos, minimizar los costos logísticos privados y su vez, maximizar el bienestar de las áreas afectadas, considerando demanda dinámica, múltiples productos y flota heterogénea. Debido a la complejidad computacional asociada al modelo, se propone un nuevo enfoque de solución, basado en el diseño de algoritmos metaheurísticos evolutivos; el primero, conocido como algoritmo genético de ordenamiento no dominado versión II (NSGA-II), el segundo, algoritmo evolutivo de fuerza de Pareto versión II (SPEA-II) y el tercero, llamado algoritmo genético (GA), programados en paralelo y ejecutados individualmente bajo un entorno de cooperación. Finalmente, la experimentación llevada a cabo permite inferir que el enfoque paralelo-cooperativo y netamente paralelo aplicado al NSGA-II, mejora sustancialmente los tiempos de procesamiento y la cantidad de soluciones no dominadas, si se compara con los resultados obtenidos por el SPEA-II, diseñado bajo idénticas condiciones. Además, al construir un GA con estas mismas características, mejora hasta el 50% de las soluciones en el conjunto de prueba utilizado, con tiempos de cómputo semejantes a su contraparte secuencial.