Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Diaz Bohorquez, Carlos EduardoCastillo Jaimes, Tatiana Andrea2024-03-0320172024-03-0320172017https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/37502El 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 eventosapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Gestión De Riesgos En La Cadena De SuministroScrmOptimizaciónRedes BayesianasModelos MatemáticosGestión De RiesgosGestión De La Cadena De SuministroEstrategias De Mitigación.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestriaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coSupply Chain Risk ManagementScrmBayesian NetworksOptimizationMathematical ModelsRisk ManagementSupply Chain ManagementMitigation Strategies.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)