Modelo de localización de centros rurales como soporte logístico a la cadena de suministro agroalimentaria del ñame en la subregión sabana del departamento de Sucre / Erika Johana Ramirez Ocampo y Laura Vanessa Sierra Canchila ; director, Gean Pablo Mendoza Ortega ; codirectora, Angélica María Torregroza Espinoza.
Tipo de material: TextoEditor: Sincelejo : Corporación Universitaria del Caribe - CECAR, 2024Descripción: 3.3 MB : 134 páginas ; figuras, tablasTipo de contenido: texto Tipo de medio: computadora Tipo de portador: recurso en líneaTema(s): Gestión de la cadena de suministros | Centros de acopio | Ñames | Cadena de suministro agroalimentaria | Modelo de localización | Precios de venta | Generación de escenarios | Costos de producciónNota de disertación: Trabajo de grado (Ingeniero Industrial) -- Corporación Universitaria del Caribe. Facultad de Ciencias Básicas, Ingeniería y Arquitectura. Programa de Ingeniería Industrial. Sincelejo, 2024. Resumen: La presente investigación se enfoca en desarrollar un modelo para la localización de centros de acopio rurales que apoyen la cadena de suministro agroalimentaria del ñame en la subregión sabana del departamento de Sucre. Para ello, se llevó a cabo una caracterización de la cadena de suministro agroalimentaria, considerando el contexto internacional, nacional y departamental. El estudio adoptó un enfoque descriptivo, experimental y deductivo, además de implementar un instrumento para la recolección de información, con una muestra de 179 productores de ñame. Este análisis proporcionó la información necesaria para desarrollar el modelo, cuyos resultados demostraron su eficiencia y la necesidad de implementar estrategias de localización adecuadas. Como resultado, se diseñó un modelo de localización de centros de acopio con el objetivo de maximizar utilidades y minimizar costos en la cadena de suministro agroalimentaria del ñame, utilizando la metodología de generación de escenarios. Se determinó la apertura de 5 hubs en Sincelejo, Corozal, Los Palmitos, Sampués y San Juan de Betulia, generando una utilidad calculada en $11.108.355.436,71. Este modelo no solo propone una solución logística concreta, sino que también sienta las bases para futuras investigaciones y mejoras en la gestión de la cadena de suministro del ñame en la región. El trabajo.Resumen: This research focuses on developing a model for the location of rural collection centers that support the agri-food supply chain of yams in the savanna subregion of the department of Sucre. To this end, a characterization of the agri-food supply chain was carried out, considering the international, national and departmental context. The study adopted a descriptive, experimental and deductive approach, in addition to implementing an instrument for collecting information, with a sample of 179 yam producers. This analysis provided the necessary information to develop the model, the results of which demonstrated its efficiency and the need to implement appropriate localization strategies. As a result, a model for locating collection centers was designed with the objective of maximizing profits and minimizing costs in the yam agri-food supply chain, using the scenario generation methodology. The opening of 5 hubs was determined in Sincelejo, Corozal, Los Palmitos, Sampués and San Juan de Betulia, generating a profit calculated at $11,108,355,436.71. This model not only proposes a concrete logistics solution, but also lays the foundation for future research and improvements in the management of the yam supply chain in the region. El trabajo.Tipo de ítem | Biblioteca actual | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
---|---|---|---|---|---|---|
Trabajos de Grado | Biblioteca Central | INI-09195 2024 (Navegar estantería(Abre debajo)) | 1 | Disponible | T-09195 |
Trabajo de grado (Ingeniero Industrial) -- Corporación Universitaria del Caribe. Facultad de Ciencias Básicas, Ingeniería y Arquitectura. Programa de Ingeniería Industrial. Sincelejo, 2024.
Abreu, J. L. (2014). El Método de la Investigación. Daena: International Journal of Good
Conscience, 9(3), 195–204.
Agronet. (2022a). Reporte: Comparativo de Área, Producción, Rendimiento y Participación
Departamental por Cultivo. Agronet.
https://www.agronet.gov.co/estadistica/Paginas/home.aspx?cod=3
Agronet. (2022b). Reporte:Área, Producción, Rendimiento y Participación Municipal en el
Departamento por Cultivo. Agronet.
https://www.agronet.gov.co/estadistica/Paginas/home.aspx?cod=4
Aguilar-Barojas, S. (2005). Fórmulas para el cálculo de la muestra en investigaciones de salud.
Secretaría de Salud Del Estado de Tabasco, 11(1–2), 333–338.
Aguilera Díaz, M. M., autora agradece los comentarios de Rosemary Barco Robles, L., Bonet
Morón, J., Gamarra Vergara, J., Meisel Roca, A., Javier Pérez Valbuena, G., Romero Prieto
Joaquín Viloria De La Hoz Así mismo, J., & la colaboración de Luis Carlos Mendoza
Banco de la República Sucursal, agradece. (2005). La Economía Del Departamento De
Sucre: Ganadería Y Sector Público *. www.banrep.gov.co
Ahumada, O., & Villalobos, J. R. (2009). Application of planning models in the agri-food supply
chain: A review. European Journal of Operational Research, 196(1), 1–20.
https://doi.org/10.1016/j.ejor.2008.02.014
Amosa, M. K., & Majozi, T. (2016). GAMS supported optimization and predictability study of a
multi-objective adsorption process with conflicting regions of optimal operating conditions.
Computers & Chemical Engineering, 94, 354–361.
https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2016.08.014
Andrea, L., & Coronado, S. (2015). Modelo de localización de instalaciones capacitado para la
cadena frutícola colombiana. https://repository.udistrital.edu.co/handle/11349/3038
Aramyan, L., Van Kooten, O., Oude Lansink, A., & Ondersteijn, C. (2006). Performance
indicators in agri-food production chains.
Araneda-Martínez, R. H., & Moraga-Suazo, R. J. (2004). La decisión de localización en la
cadena de suministro. Revista Ingeniería Industrial, 3(1).
Aranza, Y. C. R. (2012). El cultivo de ñame en el Caribe colombiano.
https://doi.org/https://doi.org/10.32468/dtseru.168
Arroyo Morales, E. (2019). Diagnóstico del contexto socio económico de la cadena productiva
del ñame de la Subregión de Montes de María del Departamento de Sucre. In Apuestas del
departamento de Sucre en sectores Agroindustria y Minería (pp. 10–28). Corporación
Universitaria del Caribe CECAR. https://doi.org/10.21892/9789585547254.1
Aune-Lundberg, L., & Strand, G.-H. (2014). Comparison of variance estimation methods for use
with two-dimensional systematic sampling of land use/land cover data. Environmental
Modelling & Software, 61, 87–97. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2014.07.001
Ballesteros-Riveros, D. P., & Ballesteros-Silva, P. P. (2004). La logística competitiva y la
administración de la cadena de suministros. Scientia Et Technica, 10(24), 201–206.
https://www.redalyc.org/pdf/849/84912053030.pdf
Ballou, R. (2004). Logística. Administración de la cadena de suministro (Quinta). Pearson
Educación.
Bermúdez-Colina, Y. (2011). Aplicaciones de programación lineal, entera y mixta. Ingeniería
Industrial. Actualidad y Nuevas Tendencias, 2(7), 85–104.
https://www.redalyc.org/pdf/2150/215024822007.pdf
Bowesox, D. J., Closs, D. J., & Cooper, M. B. (2007). Administración y logística. Michigan
State University
Brooke, A., Kendrick, D. A., Meeraus, A., & Rosenthal, R. E. (1988). GAMS, a User’s Guide
(Scientific Press, Ed.).
Carro, R., & González, D. (2012). Localización de instalaciones.
http://nulan.mdp.edu.ar/id/eprint/1619/1/14_localizacion_instalaciones.pdf
Carro, R., & González-Gómez, D. A. (2012). Localización de instalaciones. In Administración
de las operaciones.
Ceballo, M. (2024, January 1). Salario mínimo Colombia 2024: todo lo que deberías saber.
Areandina.
Chase, R. B., Jabobs, F. R., & Aquilano, N. J. (2009). Logística y ubicación de instalaciones. In
Administración de operaciones. Producción y cadena de suministros (Duodécima).
McGraw Hill.
Chen, Z.-L., Li, S., & Tirupati, D. (2002). A scenario-based stochastic programming approach
for technology and capacity planning. Computers & Operations Research, 29(7), 781–806.
https://doi.org/10.1016/S0305-0548(00)00076-9
Chopra, S., Meindl, P., Salas, R. N., Elmer, J., Murrieta, M., Porras, E., & Montúfar Benítez, M.
A. (2013). Administración de la cadena de suministro Estrategia, planeación y operación
Quinta edición Revisión Técnica.
Christopher, M. (2016). Logistics & Supply Chain Management (Pearson Education, Ed.; 5th
ed.).
Colciencias. (2016). paed-sucre2016.
https://minciencias.gov.co/sites/default/files/upload/paginas/paed-sucre2016.pdf
Da Silva, C. A., & Trienekens, J. H. (2007). Agro-industrial supply chain management: concepts
and applications Food and agriculture organization of the united nations.
https://edepot.wur.nl/38631
Damgacioglu, H., Dinler, D., Evin Ozdemirel, N., & Iyigun, C. (2015). A genetic algorithm for
the uncapacitated single allocation planar hub location problem. Computers & Operations
Research, 62, 224–236. https://doi.org/10.1016/j.cor.2014.09.003
DANE. (2023). Sistema de Informaciòn de Precios del Sector Agropecuario (SIPSA). Agronet.
Daskin, M. S., Snyder, L. V., & Berger, R. T. (2005). Facility Location in Supply Chain Design.
In Logistics Systems: Design and Optimization (pp. 39–65). Springer US.
https://doi.org/10.1007/0-387-24977-X_2
David, M., Leal, M., & García, M. Á. (2015). Centro de acopio y capacitación tecnológica para
el agro en la región de Lengupá.
Eiselt, H. A., & Marianov, V. (2011). Pioneering Developments in Location Analysis. In
Foundations of Location Analysis (Vol. 155, pp. 3–22). Springer Science & Business
Media. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-7572-0_1
Eiselt, H. A., & Sandblom, C.-L. (2004). Decision Analysis, Location Models, and Scheduling
Problems (1st ed.). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-24722-7
Escobar, J. P. (2023). La inseguridad alimentaria en Colombia alcanzó a 15,5 millones de
personas. Infobae. https://www.infobae.com/colombia/2023/02/17/la-inseguridadalimentaria-en-colombia-alcanzo-a-155-millones-de-personas/#:~:text=Este%20porcentaje%20representa%2015.5%20millones%20de%20perso
nas.&text=En%20departamentos%20de%20la%20Regi%C3%B3n,seguido%20por%20Sucr
e%20(63%25)
Espinal, A. C., Álvarez López, C. E., & Gómez Montoya, R. A. (2010). Sistemas de
identificación por radiofrecuencia, código de barras y su relación con la gestión de la
cadena de suministro. Estudios Gerenciales, 26(116), 115–141.
https://doi.org/10.1016/S0123-5923(10)70126-1
Esteso, A., Alemany, M. M. E., & Ortiz, Á. (2021). Impact of product perishability on agri-food
supply chains design. Applied Mathematical Modelling, 96, 20–38.
https://doi.org/10.1016/j.apm.2021.02.027
Etemadnia, H., Goetz, S. J., Canning, P., & Tavallali, M. S. (2015). Optimal wholesale facilities
location within the fruit and vegetables supply chain with bimodal transportation options:
An LP-MIP heuristic approach. European Journal of Operational Research, 244(2), 648–
661. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2015.01.044
Farahani, R. Z., Hekmatfar, M., Arabani, A. B., & Nikbakhsh, E. (2013). Hub location problems:
A review of models, classification, solution techniques, and applications. Computers &
Industrial Engineering, 64(4), 1096–1109. https://doi.org/10.1016/j.cie.2013.01.012
Fazayeli, S., Eydi, A., & Kamalabadi, I. N. (2018). A model for distribution centers locationrouting problem on a multimodal transportation network with a meta-heuristic solving
approach. Journal of Industrial Engineering International, 14(2), 327–342.
https://doi.org/10.1007/s40092-017-0218-6
Fernando, S., Judith, C., & Gabriel, V. (2014). Logística humanitaria: Un enfoque del suministro
desde las cadenas agroalimentarias. Informacion Tecnologica, 25(4), 43–50.
https://doi.org/10.4067/S0718-07642014000400007
Firoozi, Z., Ismail, N., Ariafar, S., Tang, S. H., Ariffin, M. K. M. A., & Memariani, A. (2014).
Effects of Integration on the Cost Reduction in Distribution Network Design for Perishable
Products. Mathematical Problems in Engineering, 2014, 1–10.
https://doi.org/10.1155/2014/739741
Fontalvo-Herrera, T., De la Hoz-Granadillo, E., & Mendoza-Mendoza, A. (2019). Los procesos
logísticos y la administración de la cadena de suministro. Revista Universidad Libre.
https://revistas.unilibre.edu.co/index.php/saber/article/view/5880/5458
GAMS. (2015). General Algebraic Modeling System (GAMS). Gams.Com.
Geoffrion, A. M., & Graves, G. W. (1974). Multicommodity Distribution System Design by
Benders Decomposition. Management Science, 20(5), 822–844.
https://doi.org/10.1287/mnsc.20.5.822
Ghaffarinasab, N., Motallebzadeh, A., Jabarzadeh, Y., & Kara, B. Y. (2018). Efficient simulated
annealing based solution approaches to the competitive single and multiple allocation hub
location problems. Computers & Operations Research, 90, 173–192.
https://doi.org/10.1016/j.cor.2017.09.022
Golestani, M., Moosavirad, S. H., Asadi, Y., & Biglari, S. (2021). A Multi-Objective Green Hub
Location Problem with Multi Item-Multi Temperature Joint Distribution for Perishable
Products in Cold Supply Chain. Sustainable Production and Consumption, 27, 1183–1194.
https://doi.org/10.1016/j.spc.2021.02.026
Gómez-Martínez, P. Z., & Mora-Garzón, C. F. (2018). Programación de horarios para el
programa de ingeniería industrial usando programación entera mixta (MIP) [Universidad
de la Salle].
https://ciencia.lasalle.edu.co/cgi/viewcontent.cgi?article=1071&context=ing_industrial
González-Solano, F., Escorcia-Caballero, J., & Patiño-Toledo, L. (2017). Localización óptima y
confiable de instalaciones en una cadena de suministro. Ingeniare. Revista Chilena de
Ingeniería, 25(4), 693–706. https://doi.org/10.4067/S0718-33052017000400693
Gourtani, A., Nguyen, T.-D., & Xu, H. (2020). A distributionally robust optimization approach
for two-stage facility location problems. EURO Journal on Computational Optimization,
8(2), 141–172. https://doi.org/10.1007/s13675-020-00121-0
Gov.co. (2024). Aprovechamiento Económico del Espacio Público -AEEP. Agencia APP.
Aprovechamiento Económico del Espacio Público -AEEP
Govindan, K., Fattahi, M., & Keyvanshokooh, E. (2017). Supply chain network design under
uncertainty: A comprehensive review and future research directions. European Journal of
Operational Research, 263(1), 108–141. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2017.04.009
Govindan, K., Jafarian, A., Khodaverdi, R., & Devika, K. (2014). Two-echelon multiple-vehicle
location–routing problem with time windows for optimization of sustainable supply chain
network of perishable food. International Journal of Production Economics, 152, 9–28.
https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2013.12.028
Granillo-Macías, R., Olivares-Benítez, E., Martínez-Flores, J. L., & Caballero-Morales, S. O.
(2017). Gestión de operaciones en una cadena de suministro agroalimentaria. Centro de Información y Gestión Tecnológica de Holguín, 23(4), 1–15.
https://www.redalyc.org/journal/1815/181553376002/html/
Guerrero-Castañeda, R. F., do Prado, M. L., & Ojeda-Vargas, M. G. (2016). Reflexión crítica
epistemológica sobre métodos mixtos en investigación de enfermería. Enfermería
Universitaria, 13(4), 246–252. https://doi.org/10.1016/j.reu.2016.09.001
Gupta, A., & Maranas, C. D. (2003). Managing demand uncertainty in supply chain planning.
Computers & Chemical Engineering, 27(8–9), 1219–1227. https://doi.org/10.1016/S0098-
1354(03)00048-6
Gutiérrez-Franco, É., Cadena-Monroy, Á. I., & Fernando-Palacios, J. M. (2011). Metodología de
optimización para la toma de decisiones en la red de suministro de biodiesel en Colombia.
Cuadernos de Administración, 24(43).
Hernández, R., Fernández, C., & Baptista, M. del P. (2014). Metodología de la Investigación.
ITC. (2022). Centro de Comercio Internacional. Trade Map.
Jouzdani, J., Sadjadi, S. J., & Fathian, M. (2013). Dynamic dairy facility location and supply
chain planning under traffic congestion and demand uncertainty: A case study of Tehran.
Applied Mathematical Modelling, 37(18–19), 8467–8483.
https://doi.org/10.1016/j.apm.2013.03.059
Kayışoğlu, B., & Akgün, İ. (2021a). Multiple allocation tree of hubs location problem for noncomplete networks. Computers & Operations Research, 136, 105478.
https://doi.org/10.1016/j.cor.2021.105478
Kayışoğlu, B., & Akgün, İ. (2021b). Multiple allocation tree of hubs location problem for noncomplete networks. Computers & Operations Research, 136, 105478.
https://doi.org/10.1016/j.cor.2021.105478
Kim, J., Lee, Y., & Moon, I. (2008). Optimization of a hydrogen supply chain under demand
uncertainty. International Journal of Hydrogen Energy, 33(18), 4715–4729.
https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2008.06.007
Lario-Esteban, F. C., Rodríguez-Villalobos, A., García-Sabater, J. P., & Escudero, L. F. (2001).
Análisis y definición de Escenarios en programación estocástica para la Gestión de la
Cadena de Suministros, en el sector del automóvil. In IV Congreso de Ingeniería de
Organización. In IV Congreso de Ingeniería de Organización.
Laurentin, H. (2019, October 26). El rendimiento en los cultivos. Universidad Agrícola.
López, J. F. (2020, March 1). Demanda. Economipedia.
López-Cabia, D. (2022, July 28). ¿Cuáles son los costes de transportar mercancías?
Economipedia. https://economipedia.com/actual/cuales-son-los-costes-de-transportarmercancias.html
López-Ruíz, V. R. (2008). Gestión eficaz de los procesos productivos (Primera edición).
Editorial Especial Directivos.
Maiyar, L. M., & Thakkar, J. J. (2020). Robust optimisation of sustainable food grain
transportation with uncertain supply and intentional disruptions. International Journal of
Production Research, 58(18), 5651–5675. https://doi.org/10.1080/00207543.2019.1656836
Manrique-Nugent, M. A. L., Teves-Quispe, J., Taco-Llave, A. M., & Flores-Morales, J. A.
(2019). Gestión de cadena de suministro: una mirada desde la perspectiva teórica. Revista
Venezolana de Gerencia, 24(88).
https://www.redalyc.org/journal/290/29062051009/29062051009.pdf
Martínez-Bencardino, C. (2012). Estadística y muestreo (Tercera Edición). Ecoe Ediciones.
Mason, N., Flores, H., Villalobos, J. R., & Ahumada, O. (2015). Planning the Planting, Harvest,
and Distribution of Fresh Horticultural Products. In Handbook of Operations Research in
Agriculture and the Agri-Food Industry (pp. 19–54). Springer. https://doi.org/10.1007/978-
1-4939-2483-7_2
Mejía, G., Granados-Rivera, D., Jarrín, J. A., Castellanos, A., Mayorquín, N., & Molano, E.
(2021). Strategic supply chain planning for food hubs in central colombia: An approach for
sustainable food supply and distribution. Applied Sciences (Switzerland), 11(4), 1–22.
https://doi.org/10.3390/app11041792
Melo, M. T., Nickel, S., & Saldanha-da-Gama, F. (2009). Facility location and supply chain
management – A review. European Journal of Operational Research, 196(2), 401–412.
https://doi.org/10.1016/j.ejor.2008.05.007
Mendoza Ortega, G. P. (2018). Modelo de localización de múltiples instalaciones como soporte
estratégico a las operaciones logísticas en una cadena de suministro agroalimentaria.
Mendoza-Ortega, G. P., Soto, M., Ruiz-Meza, J., Salgado, R., & Torregroza, A. (2021).
Scenario-Based Model for the Location of Multiple Uncapacitated Facilities: Case Study in an Agro-Food Supply Chain. In J. C. Figueroa-García, Y. Díaz-Gutierrez, E. E. GaonaGarcía, & A. D. Orjuela-Cañón (Eds.), Applied Computer Sciences in Engineering (pp.
386–398). Springer International Publishing.
Meng, Q., Huang, Y., & Cheu, R. L. (2009). Competitive facility location on decentralized
supply chains. European Journal of Operational Research, 196(2), 487–499.
https://doi.org/10.1016/j.ejor.2008.03.030
Min, H., & Zhou, G. (2002). Supply chain modeling: past, present and future. Computers &
Industrial Engineering, 43(1–2), 231–249. https://doi.org/10.1016/S0360-8352(02)00066-9
Minagricultura. (2018). Indicadores e Instrumentos del Sector productivo del ñame en Colombia.
In Sioc.minagricultura.gov.co (pp. 1–17).
https://sioc.minagricultura.gov.co/Yuca/Documentos/2018-09-
30%20Cifras%20Sectoriales.pdf
Minagricultura. (2023). Cadena productiva del ñame. In Sioc.minagricultura (pp. 1–23).
https://sioc.minagricultura.gov.co/Yuca/Documentos/2021-03-
31%20Cifras%20Sectoriales%20%C3%B1ame.pdf
Ministerio de Transporte. (2017, September 16). Resolución 155 del 16 de agosto de 2017.
Ministerio de Transporte. http://web.mintransporte.gov.co/bdigital/jspui/handle/001/9542
Montaldo, A. (1991). Cultivo de raíces y tubérculos tropicales (2nd ed.). Instituto
Interamericano de Cooperación para la Agricultura (IICA).
https://repositorio.iica.int/handle/11324/14690
Morganti, E., & Gonzalez-Feliu, J. (2015). City logistics for perishable products. The case of the
Parma’s Food Hub. Case Studies on Transport Policy, 3(2), 120–128.
https://doi.org/10.1016/j.cstp.2014.08.003
Moros Daza, A., Mendoza Crespo, H. W., Amaya Mier, R., & Ortiz Velasquez, M. (2021).
Diseño de máxima utilidad para cadenas de suministro: un caso de producción y
distribución de bioplaguicidas. Ingeniería, 26(2), 123–142.
https://doi.org/10.14483/23448393.16756
Muñoz-Aguilar, R. A., & Roldan-Zuluaga, S. (2016). Competitividad Y Cadenas De
Abastecimiento En El Sector Productivo Del Valle Del Cauca, Colombia (Competitiveness
and Supply Chain in the Productive Sector of Valle Del Cauca, Colombia). Revista Global
de Negocios, 4(1), 77–87. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2659377
Muñoz-Martos, M. del M. (1998). Programación Estocástica: Algunas aportaciones tóricas y
computacionales [Universidad Complutense de Madrid].
http://biblioteca.ucm.es/tesis/19972000/S/2/S2030201.pdf
Musavi, M. M., & Bozorgi-Amiri, A. (2017). A multi-objective sustainable hub locationscheduling problem for perishable food supply chain. Computers and Industrial
Engineering, 113, 766–778. https://doi.org/10.1016/j.cie.2017.07.039
Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura. (2020). El estado de
la seguridad alimentaria y la nutrición en el mundo 2020. In El estado de la seguridad
alimentaria y la nutrición en el mundo 2020. FAO, IFAD, UNICEF, WFP and WHO.
https://doi.org/10.4060/ca9692es
Orjuela-Castro, J. A., Sanabria-Coronado, L. A., & Peralta-Lozano, A. M. (2017). Coupling
facility location models in the supply chain of perishable fruits. Research in Transportation
Business & Management, 24, 73–80. https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2017.08.002
Papavasiliou, A., Oren, S. S., & O’Neill, R. P. (2011). Reserve Requirements for Wind Power
Integration: A Scenario-Based Stochastic Programming Framework. IEEE Transactions on
Power Systems, 26(4), 2197–2206. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2011.2121095
Pedrosa, S. J. (2020, March 1). Oferta. Economipedia.
Quinteros, M., Alonso, A., Escudero, L., & Weintraub, A. (2006). Una aplicación de
programación estocástica en un problema de gestión forestal. Revista de Ingeniería de
Sistemas, Volumen XX.
Ramos-Galán, A., Ayuso, A. A., & Pérez-Sainz, G. (2008). Optimización bajo incertidumbre.
Universidad Pontificia Comillas.
Rojas, M. del C., & Robles-Garrote, P. (2015). La validación por juicio de expertos: dos
investigaciones cualitativas en Lingüística aplicada. Revista Nebrija de Lingüística
Aplicada.
Romero-Romero, Y., Ruvalcaba-Sanchez, L., Smith-Cornejo, N. R., & Sanchez-Osorio, E.
(2021). Cadenas de suministro agroalimentariasEnfoques y perspectivas actuales en
México. Revista Research Gate.
Rosenhead, J., Elton, M., & Gupta, S. K. (1972). Robustness and Optimality as Criteria for
Strategic Decisions. Journal of the Operational Research Society, 23(4), 413–431.
https://doi.org/10.1057/jors.1972.72
Rus-Arias, E. (2020, February 1). Costo de producción. Economipedia.
Saadati, M., & Hosseininezhad, S. J. (2019). Designing a hub location model in a bagasse-based
bioethanol supply chain network in Iran (case study: Iran sugar industry). Biomass and
Bioenergy, 122, 238–256. https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2019.01.013
Sahinidis, N. V. (2004). Optimization under uncertainty: state-of-the-art and opportunities.
Computers & Chemical Engineering, 28(6–7), 971–983.
https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2003.09.017
Salari, E., & Askarzadeh, A. (2015). A new solution for loading optimization of multi-chiller
systems by general algebraic modeling system. Applied Thermal Engineering, 84, 429–436.
https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2015.03.057
Sanabria Coronado, L. A., Peralta Lozano, A. M., & Orjuela, J. A. (2017). Modelos de
Localización para Cadenas Agroalimentarias Perecederas: una Revisión al Estado del Arte.
Ingeniería, 22(1), 65. https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.reving.2017.1.a04
Sanabria-Coronado, L. A., Peralta-Lozano, A. M., & Orjuela, J. A. (2017). Modelos de
Localización para Cadenas Agroalimentarias Perecederas: una Revisión al Estado del Arte.
Ingeniería, 22(1), 65. https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.reving.2017.1.a04
Sánchez-Vesga, C., & Hernández-Vásquez, L. del P. (1998). Descripción de aspectos
productivos, de poscosecha y de comercialización del ñame en Córdoba, Sucre y Bolívar.
Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria - AGROSAVIA.
http://hdl.handle.net/20.500.12324/16042
Sawik, T. (2011). Scheduling in Supply Chains Using Mixed Integer Programming. Wiley.
https://doi.org/10.1002/9781118029114
Seuring, S., & Müller, M. (2008). From a literature review to a conceptual framework for
sustainable supply chain management. Journal of Cleaner Production, 16(15), 1699–1710.
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2008.04.020
Shukla, M., & Jharkharia, S. (2013). Agri‐fresh produce supply chain management: a state‐of‐
the‐art literature review. International Journal of Operations & Production Management,
33(2), 114–158. https://doi.org/10.1108/01443571311295608
Simchi-Levi, D., Wu, S. D., & Shen, Z.-J. (Eds.). (2004). Handbook of Quantitative Supply
Chain Analysis (1st ed., Vol. 74). Springer US. https://doi.org/10.1007/978-1-4020-7953-5
SNHU. (2023, August 25). ¿Cuáles son los tipos de cadena de suministro? Southern New
Hampshire University
Soleimani, H., Seyyed-Esfahani, M., & Shirazi, M. A. (2016). A new multi-criteria scenariobased solution approach for stochastic forward/reverse supply chain network design. Annals
of Operations Research, 242(2), 399–421. https://doi.org/10.1007/s10479-013-1435-z
Tapia-Barrera, L. M. (2016). Diseño de la cadena de suministro agroalimentaria de la berenjena
en Córdoba - Colombia mediante la integración del modelo SCOR y el enfoque de
optimización [Universidad Tecnológica de Bolivar].
https://repositorio.utb.edu.co/bitstream/handle/20.500.12585/1840/0069814.pdf?sequence=
1&isAllowed=y
Tin-Loi, F. (1993). A GAMS model for the plastic limit analysis of plane frames. Applied
Mathematical Modelling, 17(11), 595–602. https://doi.org/10.1016/0307-904X(93)90067-Q
Tsolakis, N. K., Keramydas, C. A., Toka, A. K., Aidonis, D. A., & Iakovou, E. T. (2014).
Agrifood supply chain management: A comprehensive hierarchical decision-making
framework and a critical taxonomy. Biosystems Engineering, 120, 47–64.
https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2013.10.014
Valencia Granados, J. A. (2019). Metodología de diagnóstico logístico de almacenes y centros de
distribución. Realidad y Reflexión, 49(49), 93–105. https://doi.org/10.5377/ryr.v49i49.8067
Vergara-Rodríguez, C. J. (2018). Modelo de programación estocástica para la planificación de
la producción y la distribución del ñame en la subregión de los Montes de María en el
departamento de Sucre - Colombia. Universidad Tecnológica de Bolívar.
Vianchá Sánchez, Z. H. (2014). Models and configurations of supply chains in perishable goods.
Ingeniería y Desarrollo, 32(1), 138–154. https://doi.org/10.14482/inde.32.1.4577
Vila-Bonilla, M. (2019). Modelo de localización. Revista Universitaria Oberta de Catalunya.
https://openaccess.uoc.edu/bitstream/10609/147475/3/ModelosDeLocalizacion.pdf
Walpole, R. E., Myers, R. H., Myers, S. L., & Ye, K. (2012). Probabilidad y estadística para
ingeniería y ciencias (Novena). Pearson Educación México.
Westreicher, G. (2020, June 1). Almacenamiento. Economipedia.
Willmer-Escobar, J. (2012). Rediseño de una red de distribución con variabilidad de demanda
usando la metodología de escenarios. Facultad de Ingeniería UPTC, 21(32), 9–19.
Yang, K., Liu, Y., & Yang, G. (2013). An improved hybrid particle swarm optimization
algorithm for fuzzy p-hub center problem. Computers & Industrial Engineering, 64(1),
133–142. https://doi.org/10.1016/j.cie.2012.09.006
Zabalegui, A. (2002). Más allá del dualismo cualitativo-cuantitativo. Enfermería Clínica, 12(2),
74–79. https://doi.org/10.1016/S1130-8621(02)75850-6
Zambrano Muñoz, A. del P. (2022). Contexto de cadena ñame.
https://doi.org/10.21930/agrosavia.fichascontexto.2022.28
La presente investigación se enfoca en desarrollar un modelo para la localización de centros de acopio rurales que apoyen la cadena de suministro agroalimentaria del ñame en la subregión sabana del departamento de Sucre. Para ello, se llevó a cabo una caracterización de la cadena de suministro agroalimentaria, considerando el contexto internacional, nacional y departamental. El estudio adoptó un enfoque descriptivo, experimental y deductivo, además de implementar un instrumento para la recolección de información, con una muestra de 179 productores de ñame. Este análisis proporcionó la información necesaria para desarrollar el modelo, cuyos resultados demostraron su eficiencia y la necesidad de implementar estrategias de localización adecuadas. Como resultado, se diseñó un modelo de localización de centros de acopio con el objetivo de maximizar utilidades y minimizar costos en la cadena de suministro agroalimentaria del ñame, utilizando la metodología de generación de escenarios. Se determinó la apertura de 5 hubs en Sincelejo, Corozal, Los Palmitos, Sampués y San Juan de Betulia, generando una utilidad calculada en $11.108.355.436,71. Este modelo no solo propone una solución logística concreta, sino que también sienta las bases para futuras investigaciones y mejoras en la gestión de la cadena de suministro del ñame en la región. El trabajo.
This research focuses on developing a model for the location of rural collection centers that support the agri-food supply chain of yams in the savanna subregion of the department of Sucre. To this end, a characterization of the agri-food supply chain was carried out, considering the international, national and departmental context. The study adopted a descriptive, experimental and deductive approach, in addition to implementing an instrument for collecting information, with a sample of 179 yam producers. This analysis provided the necessary information to develop the model, the results of which demonstrated its efficiency and the need to implement appropriate localization strategies. As a result, a model for locating collection centers was designed with the objective of maximizing profits and minimizing costs in the yam agri-food supply chain, using the scenario generation methodology. The opening of 5 hubs was determined in Sincelejo, Corozal, Los Palmitos, Sampués and San Juan de Betulia, generating a profit calculated at $11,108,355,436.71. This model not only proposes a concrete logistics solution, but also lays the foundation for future research and improvements in the management of the yam supply chain in the region. El trabajo.
Ingeniería Industrial
No hay comentarios en este titulo.