Resumen

Se propone un modelo de programación estocástica multiobjetivo de dos etapas para abordar un problema de planificación de la producción y distribución multiperiodo, multiproducto y multisitio para un horizonte de planificación a medio plazo. El modelo presentado incluye la mayoría de los parámetros de coste de la cadena de suministro, como el coste de transporte, el coste de mantenimiento de inventario, el coste de escasez y el coste de producción. Además, se consideran algunos aspectos como el plazo de entrega, la subcontratación, el empleo, el despido, la productividad de los trabajadores y la formación. Debido a la naturaleza incierta de la cadena de suministro, se asume que los parámetros de coste y las fluctuaciones de la demanda son variables aleatorias y siguen una distribución de probabilidad predefinida. Para desarrollar un modelo estocástico robusto, se añade una función objetivo adicional al problema tradicional de producción-distribución-planificación. Así, nuestro modelo multiobjetivo incluye (i) la minimización del coste total esperado de la cadena de suministro, (ii) la minimización de la varianza del coste total de la cadena de suministro y (iii) la maximización de la productividad de los trabajadores mediante cursos de formación que podrían impartirse durante el horizonte de planificación. A continuación, el modelo propuesto se resuelve aplicando un algoritmo híbrido que es una combinación del método de muestreo Monte Carlo, el método de ε-constraint modificado y el método en forma de L. Finalmente, se resuelve un ejemplo numérico para demostrar la validez del modelo así como la eficiencia del algoritmo híbrido.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:cadena de suministro, modelo, algoritmo híbrido, coste total, productividad de los trabajadores, método de muestreo monte carlo, parámetros de coste de la cadena de suministro, funciones objetivo adicionales, distribución de probabilidad definida, problema de planificación de la distribución
• Keywords:supply chain, model, hybrid algorithm, total cost, workers productivity, monte carlo sampling method, supply chain cost parameters, additional objective functions, defined probability distribution, distribution planning problem