Modelo de optimización para la selección de estrategias en la gestión del riesgo de la cadena de suministro
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Date
2017
Authors
Advisors
Evaluators
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Publisher
Universidad Industrial de Santander
Abstract
El aumento de la globalización en los últimos años, los diversos eventos que han ocurrido recientemente (ataques terroristas, catástrofes naturales, crisis económicas, incendios, etc.) y las acciones tendientes a aumentar la productividad, han causado que la vulnerabilidad de las cadenas de suministro, ante imprevistos, aumente considerablemente. Para tratar de contrarrestar y reducir dicha situación ha surgido la Gestión de Riesgos en la Cadena de Suministro (SCRM Supply Chain Risk Management) como un proceso que permite evaluar la situación actual del negocio e implementar actividades y/o estrategias que permitan aumentar la resilencia de la cadena. Sin embargo, dada la misma incertidumbre que gobierna las actividades entorno a la Cadena de Suministro (SC Supply Chain), evaluar el resultado que conllevaría la implementación de dichas estrategias y del mismo proceso SCRM es difícil y en ocasiones recae sobre los gerentes o un grupo de expertos; donde adicionalmente, toda acción adicional que se realice sobre el estado actual de una cadena requiere inversión de capital. Diversas investigaciones han mencionado las ventajas de modelar los riesgos de la SC por medio de redes bayesianas (BN Bayesian Networks) como método para capturar fiablemente la realidad, sin embargo, son pocas las que han incursionado en esta línea y ninguna ha contrastado sus diferencias al considerar los eventos de forma independiente. Está investigación buscó la forma de modelar práctica y cuantitativamente los riesgos, la posible relación existente entre ellos para posteriormente seleccionar las estrategias óptimas que conlleven a su mitigación. Finalmente, se compararon los resultados obtenidos con la presunción de independencia existente entre los eventos
Description
Keywords
Gestión De Riesgos En La Cadena De Suministro, Scrm, Optimización, Redes Bayesianas, Modelos Matemáticos, Gestión De Riesgos, Gestión De La Cadena De Suministro, Estrategias De Mitigación.