Modelo de optimización para la selección de estrategias en la gestión del riesgo de la cadena de suministro

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dc.contributor.advisorDiaz Bohorquez, Carlos Eduardo
dc.contributor.authorCastillo Jaimes, Tatiana Andrea
dc.date.accessioned2024-03-03T23:33:33Z
dc.date.available2017
dc.date.available2024-03-03T23:33:33Z
dc.date.created2017
dc.date.issued2017
dc.description.abstractEl 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
dc.description.abstractenglishThe rise of globalization in recent years, the various events that have occurred recently (terrorist attacks, natural catastrophes, economic crisis, fires, etc.) and actions to increase productivity have greatly increased the vulnerability of supply chains to unforeseen. In order to counteract and reduce this situation, Supply Chain Risk Management (SCRM) has emerged as a process to evaluate the current situation of the business and implement activities and / or strategies to increase resilience of the chain. However, given the same uncertainty that governs activities around the Supply Chain (SC), evaluating the outcome of the implementation of these strategies and the SCRM process itself is difficult and sometimes falls on managers or panel of experts. Additionally, in this situation any further action on the current state of a chain requires capital investment. Several investigations have mentioned the advantages of modeling SC's risks through Bayesian networks (BN) as a method as reliably capture reality. However, few of them have ventured into this line and none has contrasted their differences when considering the independent events. This research looked at how to practically and quantitatively model the risks through BN, the possible relationship between them and then select the optimal strategies that lead to their mitigation. Finally, we compare the results obtained with the presumption of independence between events.
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería Industrial
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/37502
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería Industrial
dc.publisher.schoolEscuela de Estudios Industriales y Empresariales
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectGestión De Riesgos En La Cadena De Suministro
dc.subjectScrm
dc.subjectOptimización
dc.subjectRedes Bayesianas
dc.subjectModelos Matemáticos
dc.subjectGestión De Riesgos
dc.subjectGestión De La Cadena De Suministro
dc.subjectEstrategias De Mitigación.
dc.subject.keywordSupply Chain Risk Management
dc.subject.keywordScrm
dc.subject.keywordBayesian Networks
dc.subject.keywordOptimization
dc.subject.keywordMathematical Models
dc.subject.keywordRisk Management
dc.subject.keywordSupply Chain Management
dc.subject.keywordMitigation Strategies.
dc.titleModelo de optimización para la selección de estrategias en la gestión del riesgo de la cadena de suministro
dc.title.englishOptimization model for the selection of strategies in the supply chain risk management
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestria
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