Optimización de la cadena de suministros mediante un modelo que incorpora su impacto en el cambio climático

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Natalia Robles-Obando

Resumen

En esta investigación se desarrolla un modelo de optimización para la cadena de suministros cuyo objetivo es apoyar la toma de decisiones para un desarrollo sostenible en términos de su impacto en el cambio climático. La metodología contempló la construcción de un modelo de programación lineal entera mixta, resuelto mediante la programación por metas, que tiene como novedad que incorpora el indicador ambiental de las emisiones de carbono asociadas a la configuración, para valorar y afrontar el cambio climático. El modelo propuesto para definir la configuración óptima permite decidir desde los proveedores de los materiales hasta la incorporación de posibles centros de distribución al cliente.

Para demostrar su utilidad, el modelo se aplicó a la configuración de la cadena de suministros de un refresco. Entre los principales resultados se determinó que la configuración que minimiza el costo puede ser distinta de la que minimiza las emisiones de carbono, ya que entre una y otra se presentan variaciones tanto en el número de instalaciones que operar como en la selección de los proveedores de los materiales. El modelo representa la ventaja de generar una configuración que reduce las emisiones de carbono manteniendo los costos totales de operación cercanos a los valores óptimos. Al contribuir a mitigar el cambio climático mediante la reducción de la huella de carbono de la cadena de suministros, el modelo resulta de gran utilidad tanto para empresas como para responsables de establecer políticas para el medio ambiente.

Detalles del artículo

Cómo citar
Robles-Obando, N. (2017). Optimización de la cadena de suministros mediante un modelo que incorpora su impacto en el cambio climático. Revista Tecnología En Marcha, 30(4), 118–129. https://doi.org/10.18845/tm.v30i4.3416
Sección
Artículo científico
Biografía del autor/a

Natalia Robles-Obando

Instituto Tecnológico de Costa Rica, Costa Rica.