Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)Lamos Díaz, HenryMartínez Quezada, Daniel OrlandoTarazona Jiménez, Jeamy Sebastián2024-12-022024-12-022024-11-162024-11-16https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/44870El 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.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessModelo de OptimizaciónModelos de PredicciónProducciónInventarioTransporteRegulaciones de CO2Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestríaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coOptimization ModelPrediction ModelsProductionInventoryTransportationCO2 regulationshttp://purl.org/coar/access_right/c_f1cfinfo:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)