Modelo de red bayesiana para el análisis de riesgos y resiliencia de la cadena de suministro

Vega Prada, Yulayth Katherine

Modelo de red bayesiana para el análisis de riesgos y resiliencia de la cadena de suministro

dc.contributor.advisor	Lamos Díaz, Henry
dc.contributor.author	Vega Prada, Yulayth Katherine
dc.contributor.authorcontact	yulayth.vega@gmail.com
dc.contributor.evaluator	Durán Peña, Julián Andrés
dc.contributor.evaluator	Arias Osorio, Javier Eduardo
dc.date.accessioned	2025-05-27T16:42:31Z
dc.date.available	2025-05-27T16:42:31Z
dc.date.created	2025-05-26
dc.date.issued	2025-05-26
dc.description.abstract	En este trabajo se desarrolla un modelo de red bayesiana para la predicción de riesgos y el análisis de resiliencia en una cadena de suministro. La metodología comienza con la definición del modelo conceptual, el cual se implementa en el entorno de programación Google Colab, utilizando el lenguaje de programación Python. A través de este entorno se simula la dinámica operativa de una cadena de suministro hipotética, a partir de la cual se obtienen los parámetros de entrada necesarios para construir la red bayesiana. Esta red constituye una representación gráfica y probabilística que modela las relaciones de dependencia entre los actores de la cadena de suministro. Una vez definida, se lleva a cabo el análisis de riesgos y el de resiliencia. En el análisis de riesgos, se determinan las probabilidades marginales de los participantes de la red y se comparan con los resultados obtenidos mediante el método de eliminación de variables de la biblioteca de Python pgmpy (diseñada para trabajar con modelos gráficos probabilísticos), evidenciando una concordancia total. Por otro lado, en el análisis de resiliencia, se propone una métrica para su evaluación. Esta investigación ofrece un modelo que combina simulación y redes bayesianas para medir no solo los riesgos de la cadena de suministro, sino también evaluar su capacidad para resistir interrupciones mediante la métrica de resiliencia propuesta.
dc.description.abstractenglish	This work develops a Bayesian network model for risk prediction and resilience analysis in a supply chain. The methodology begins with the definition of the conceptual model, which is implemented in the Google Colab programming environment using the Python programming language. Through this environment, the operational dynamics of a hypothetical supply chain are simulated, providing the input parameters necessary to construct the Bayesian network. This network serves as a graphical and probabilistic representation that models the dependency relationships among the supply chain participants. Once defined, both risk analysis and resilience analysis are conducted. In the risk analysis, the marginal probabilities of the network participants are determined and compared with the results obtained using the variable elimination method from the Python library pgmpy (designed for working with probabilistic graphical models), demonstrating complete agreement. On the other hand, in the resilience analysis, a metric is proposed for its evaluation. This research offers a model that combines simulation and Bayesian networks to measure not only the risks in the supply chain but also to assess its ability to withstand disruptions using the proposed resilience metric.
dc.description.degreelevel	Maestría
dc.description.degreename	Magíster en Ingeniería Industrial
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.instname	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponame	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourl	https://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.uri	https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/45693
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.program	Maestría en Ingeniería Industrial
dc.publisher.school	Escuela de Estudios Industriales y Empresariales
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.license	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	Red bayesiana
dc.subject	Simulación
dc.subject	Cadena de suministro
dc.subject	Análisis de riesgos
dc.subject	Análisis de resiliencia
dc.subject.keyword	Bayesian network
dc.subject.keyword	Simulation
dc.subject.keyword	Supply chain
dc.subject.keyword	Risk analysis
dc.subject.keyword	Resilience analysis
dc.title	Modelo de red bayesiana para el análisis de riesgos y resiliencia de la cadena de suministro
dc.title.english	Bayesian network model for the risk analysis and resilience of the supply chain
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría