Diseño de estrategias para la gestión sostenible de la cadena de suministro agroalimentaria del ñame en el departamento de Sucre mediante. Un análisis multiobjetivo /

2.9 MB ; 121 páginas

Autores:: Mármol Barriosnuevo, Mayerlis Enith.
Diaz Sierra, Mayerly Yulisa.

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2024

Institución:: Corporación Universitaria del Caribe - CECAR

Repositorio:: Repositorio Digital CECAR

Idioma:

id	RepoCECAR2_26ae5729bf1d0e2ca3a561c1c92e8db5
oai_identifier_str	oai:repositorio.cecar.edu.co:cecar/10342
network_acronym_str	RepoCECAR2
network_name_str	Repositorio Digital CECAR
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv	Diseño de estrategias para la gestión sostenible de la cadena de suministro agroalimentaria del ñame en el departamento de Sucre mediante. Un análisis multiobjetivo /
title	Diseño de estrategias para la gestión sostenible de la cadena de suministro agroalimentaria del ñame en el departamento de Sucre mediante. Un análisis multiobjetivo /
spellingShingle	Diseño de estrategias para la gestión sostenible de la cadena de suministro agroalimentaria del ñame en el departamento de Sucre mediante. Un análisis multiobjetivo / Agricultura Recursos naturales Seguridad alimentaria Gestión de las cadenas de suministro agroalimentaria. Herramienta de toma de decisiones. Ñame. Multiobjetivo.
title_short	Diseño de estrategias para la gestión sostenible de la cadena de suministro agroalimentaria del ñame en el departamento de Sucre mediante. Un análisis multiobjetivo /
title_full	Diseño de estrategias para la gestión sostenible de la cadena de suministro agroalimentaria del ñame en el departamento de Sucre mediante. Un análisis multiobjetivo /
title_fullStr	Diseño de estrategias para la gestión sostenible de la cadena de suministro agroalimentaria del ñame en el departamento de Sucre mediante. Un análisis multiobjetivo /
title_full_unstemmed	Diseño de estrategias para la gestión sostenible de la cadena de suministro agroalimentaria del ñame en el departamento de Sucre mediante. Un análisis multiobjetivo /
title_sort	Diseño de estrategias para la gestión sostenible de la cadena de suministro agroalimentaria del ñame en el departamento de Sucre mediante. Un análisis multiobjetivo /
dc.creator.fl_str_mv	Mármol Barriosnuevo, Mayerlis Enith. Diaz Sierra, Mayerly Yulisa.
dc.contributor.advisor.spa.fl_str_mv	Vergara Rodríguez, César José. Mendoza Ortega, Gean Pablo.
dc.contributor.author.spa.fl_str_mv	Mármol Barriosnuevo, Mayerlis Enith. Diaz Sierra, Mayerly Yulisa.
dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv	Agricultura Recursos naturales Seguridad alimentaria Gestión de las cadenas de suministro agroalimentaria. Herramienta de toma de decisiones. Ñame. Multiobjetivo.
topic	Agricultura Recursos naturales Seguridad alimentaria Gestión de las cadenas de suministro agroalimentaria. Herramienta de toma de decisiones. Ñame. Multiobjetivo.
description	2.9 MB ; 121 páginas
publishDate	2024
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv	2024-10-30T13:45:47Z
dc.date.available.none.fl_str_mv	2024-10-30T13:45:47Z
dc.date.issued.spa.fl_str_mv	2024
dc.type.spa.fl_str_mv	Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.coarversion.fl_str_mv	http://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32
dc.type.coar.spa.fl_str_mv	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.content.spa.fl_str_mv	Text
dc.type.driver.spa.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv	https://purl.org/redcol/resource_type/TP
format	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv	https://repositorio.cecar.edu.co/handle/cecar/10342
dc.identifier.local.spa.fl_str_mv	INI-09175 2024
dc.identifier.url.spa.fl_str_mv	https://catalogo.cecar.edu.co/bib/36348
dc.identifier.barcode.spa.fl_str_mv	T-09175
url	https://repositorio.cecar.edu.co/handle/cecar/10342 https://catalogo.cecar.edu.co/bib/36348
identifier_str_mv	INI-09175 2024 T-09175
dc.relation.references.spa.fl_str_mv	Acs, S., Berentsen, P., Huirne, R., & van Asseldonk, M. (2009). Effect of yield and price risk on conversion from conventional to organic farming. Australian Journal of Agricultural and Resource Economics, 53(3), 393–411. https://doi.org/10.1111/J.1467- 8489.2009.00458.X Adenso-Díaz, B., & Villa, G. (2021). Crop Planning in Synchronized Crop-Demand Scenarios: A Biobjective Optimization Formulation. Horticulturae 7(10), 347. https://doi.org/10.3390/HORTICULTURAE7100347 Ahumada, O., & Villalobos, J. R. (2009a). 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 Akkaya, D., Bimpikis, K., & Lee, H. (2020). Government Interventions to Promote Agricultural Innovation. Manufacturing & Service Operations Management 23(2). https://doi.org/10.1287/MSOM.2019.0834 Antonio, R., & Aguilar, M. (2016). Competitividad y cadenas de abastecimiento en el sector productivo del valle del cauca, Colombia. Revista Global de Negocios, 4(1), 77–87. www.theIBFR.com Aramyan, L., Ondersteijn, C. J. M., Kooten, O. van, & Lansink, A. O. (2006). Performance indicators in agri-food production chains. Frontis, 47–64. https://library.wur.nl/ojs/index.php/frontis/article/view/1141 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. 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 Arroyo-Morales, E., Mendoza-Ortega, G. P., Vergara-Rodríguez, C. J., Puentes-Márquez, J., Vergara- Narváez, A., Hernández-Ruiz, M., Vásquez-Otálora, C. A., VergaraStreinesberger, F., Hernández-Meza, Y. Y., & Martínez-Franco, J. A. (2019). Apuestas del departamento de Sucre en sectores Agroindustria y Minería. Ávila-Rojas, S. L., & Osorio Gómez, J. C. (2015). Modelo de programación multi-objetivo fuzzy para la selección de proveedores. Revista EIA, 23, 163–174. Ballou, R. H. (2004). Logística Administración de la cadena de suministro (Pearson Educación. México., Ed.; QUINTA). www.FreeLibros.com Benitez, R. (2022). Pérdidas y desperdicios de alimentos en América Latina y el Caribe \| FAO. https://www.fao.org/americas/noticias/ver/es/c/239393/ Berredo, R., Ekel, P., Ferreira, H., Palhares, R., & Penaforte, D. (2015). Generalized Algorithms of Discrete Optimization and Their Power Engineering Applications. Engineering, 07(08), 530–543. https://doi.org/10.4236/ENG.2015.78049 Botero-Bernal, J., & Álvarez Posada, L. (2013). Caracterización de la gestión de pronósticos de demanda empresarial. Bourlakis, M., & Weightman, P. (2003). Introduction to the UK food supply chain. Food Supply Chain Management, 1–10. Bowerman, B. L., O’Connell, R. T., Koehler, A. B., & Lozada, M. B. (2007). Pronósticos, series de tiempo y regresión: un enfoque aplicado. Cengage Learning México. Boyabatli, O., Nasiry, J., & Zhou, Y. H. (2019). Crop Planning in Sustainable Agriculture: Dynamic Farmland Allocation in the Presence of Crop Rotation Benefits. Https://Doi.Org/10.1287/Mnsc.2018.3044, 65(5), 2060–2076. https://doi.org/10.1287/MNSC.2018.3044 Boyabatlı, O., Nasiry, J., & Zhou, Y. (Helen). (2019). Crop Planning in Sustainable Agriculture: Dynamic Farmland Allocation in the Presence of Crop Rotation Benefits. Management Science, 65(5), 2060–2076. https://doi.org/10.1287/mnsc.2018.3044 Cadena, J. B., Ariza, M. J., & Palomo, R. J. (2018). La gestión de pronóstico en las decisiones empresariales: Un análisis empírico. Revista Espacios, 39(13) Campo-Arana, R. O., & Royet-Barroso, J. D. J. (2020). La antracnosis del ñame y estrategias de manejo: una revisión. Temas Agrarios, 25(2), 190–201. https://doi.org/10.21897/RTA.V25I2.2458 Chandrasiri, C., Dharmapriya, S., Jayawardana, J., Kulatunga, A. K., Weerasinghe, A. N., Aluwihare, C. P., & Hettiarachchi, D. (2022). Mitigating Environmental Impact of Perishable Food Supply Chain by a Novel Configuration: Simulating Banana Supply Chain in Sri Lanka. Sustainability (Switzerland), 14(19). https://doi.org/10.3390/su141912060 Chapman, S. N. (2006). Planificación y control de la producción. Pearson educación. Chopra, S., Meindl, P., Fernandez Molina, A. S., & Carril Villarreal, M. del P. (2008). Administración de la cadena de suministro: estrategia, planeación y operación. Pearson Educacion. Cid-Garcia, N. M., Bravo-Lozano, A. G., & Rios-Solis, Y. A. (2014). A crop planning and real-time irrigation method based on site-specific management zones and linear programming. Computers and Electronics in Agriculture, 107, 20–28. https://doi.org/10.1016/J.COMPAG.2014.06.002 Coello, C. A. C., Lamont, G. B., Veldhuizen, D. A. Van, Goldberg, D. E., & Koza, J. R. (2007). Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems Second Edition Genetic and Evolutionary Computation Series Series Editors Selected titles from this series : Search, 67–69. Coello Coello, C. A. (2006). Evolutionary multi-objective optimization: A historical view of the field. IEEE Computational Intelligence Magazine, 1(1), 28–36. https://doi.org/10.1109/MCI.2006.1597059 Contreras Sierra, E. R. (2013). El concepto de estrategia como fundamento de la planeación estratégica. Pensamiento & Gestión, 35, 152–181. Cristóbal, J., Guillén-Gosálbez, G., Jiménez, L., & Irabien, A. (2012). Multi-objective optimization of coal-fired electricity production with CO2 capture. Applied Energy, 98, 266–272. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2012.03.036 Dal Mas, F., Massaro, M., Ndou, V., & Raguseo, E. (2023). Blockchain technologies for sustainability in the agrifood sector: A literature review of academic research and business perspectives. Technological Forecasting and Social Change, 187, 122155. https://doi.org/10.1016/J.TECHFORE.2022.122155 Departamento Administrativo Nacional de Estadística (2024). PIB. DANE. https://www.dane.gov.co/ Departamento Administrativo Nacional de Estadística - Sistema de Información de Precios y Abastecimiento del Sector Agropecuario (2024). Consulta de precios mayoristas. https://apps.dane.gov.co/pentaho/api/repos/%3Apublic%3ASIPSA%3ASIPSAV17.w cdf/generatedContent Delgadillo-Ruiz, O., Ramírez-Moreno, P. P., Leos-Rodríguez, J. A., Salas González, J. M., Valdez-Cepeda, R. D., Delgadillo-Ruiz, O., Ramírez-Moreno, P. P., Leos-Rodríguez, J. A., Salas González, J. M., & Valdez-Cepeda, R. D. (2016). Pronósticos y series de tiempo de rendimientos de granos básicos en México. Acta Universitaria, 26(3), 23– 32. https://doi.org/10.15174/AU.2016.882 Ehrgott, M., & Ruzika, S. (2008). Improved ε-constraint method for multiobjective programming. Journal of Optimization Theory and Applications, 138(3), 375–396. https://doi.org/10.1007/S10957-008-9394-2 Esteso, A., Alemany, M., Bas, A., & Liu, S. (2022). Optimization model to support sustainable crop planning for reducing unfairness among farmers. Central European Journal of Operations Research, 30. https://doi.org/10.1007/s10100-021-00751-8 Esteso, A., Alemany, M. M. E., Ortiz, Á., & Iannacone, R. (2022). Crop planting and harvesting planning: Conceptual framework and sustainable multi‐objective optimization for plants with variable molecule concentrations and minimum time between harvests. Applied Mathematical Modelling, 112, 136–155. https://doi.org/10.1016/j.apm.2022.07.023 Fao. (2011). Seguridad Alimentaria y Nutricional l Conceptos Básicos Conceptos Básicos Conceptos Básicos. Programa Especial para la Seguridad Alimentaria-PESACentroamérica. FAO. (2021). Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura: Colombia en una mirada \| FAO en Colombia \| Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura. https://www.fao.org/colombia/fao-en-colombia/colombia-en-una-mirada/es/ FAO, FIDA, OMS, PMA, & UNICEF. (2021). El estado de la seguridad alimentaria y la nutrición en el mundo 2021. El Estado de La Seguridad Alimentaria y La Nutrición En El Mundo 2021. https://doi.org/10.4060/CB4474ES FAO, FIDA, UNICEF, PMA, & OMS. (2018). El estado de la seguridad alimentaria y la nutrición en el mundo 2018.Fomentando la resiliencia climática en aras de la seguridad alimentaria y la nutrición. https://www.fao.org/3/I9553ES/i9553es.pdf FAO, & WFT. (2022). Hunger Hotspots FAO-WFP early warnings on acute food insecurity. https://doi.org/10.4060/cb8376en Fikry, I., Gheith, M., & Eltawil, A. (2021). An integrated production-logistics-crop rotation planning model for sugar beet supply chains. Computers and Industrial Engineering, 157. https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107300 Fischer, C., & Hartmann, M. (2010). Agri-Food Chain Relationships. Fonseca, C. M., & Fleming, P. J. (1993). Genetic algorithms for multiobjective optimization: formulationdiscussion and generalization. Icga, 93(July), 416–423. Fontalvo, T., Granadillo, E. D. L. H., & Mendoza, A. (2019). Procesos Logísticos y La Administración de la Cadena de Suministro. Revista de la Universidad Libre, 4(29 https://revistas.unilibre.edu.co/index.php/saber/article/view/5880/5458 García Cáceres, R. G., & Olaya Escobar, É. S. (2006). Caracterización de las cadenas de valor y abastecimiento del sector agroindustrial del café. Cuadernos de Administración, 19(31), 197–217. http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120- 35922006000100008&lng=en&nrm=iso&tlng=es Gholian-Jouybari, F., Hashemi-Amiri, O., Mosallanezhad, B., & Hajiaghaei-Keshteli, M. (2023a). Metaheuristic algorithms for a sustainable agri-food supply chain considering marketing practices under uncertainty. Expert Systems with Applications, 213. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118880 Gholian-Jouybari, F., Hashemi-Amiri, O., Mosallanezhad, B., & Hajiaghaei-Keshteli, M. (2023b). Metaheuristic algorithms for a sustainable agri-food supply chain considering marketing practices under uncertainty. Expert Systems with Applications, 213, 118880. https://doi.org/10.1016/J.ESWA.2022.118880 González-Casimiro, M. P. (2009). Análisis de series temporales: Modelos ARIMA. Gonzalez-Vega, M. (2012). EL ÑAME (Dioscorea spp.). Características, Usos Y Valor Medicinal. Aspectos De Importancia En El Desarrollo De Su Cultivo. Cultivos Tropicales, 33(4), 5–15. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=193224709001 González Vega, M. E. (2012). El Ñame (Dioscorea spp.). Características, usos y valor medicinal. Aspectos de importancia en el desarrollo de su cultivo. Cultivos Tropicales, 33(4), 5–15. Grolleaud, M. (2002). Perdidas post cosecha: un concepto mal definido o mal utilizado. Estudio sintetico y didactico sobre el fenomeno de las pérdidas que se producen a lo largo del sistema post-cosecha. ONU. Hata, Y., Reguero, M. T., Garcia, L. A. de, Buitrago, G., & Álvarez, A. (2003). Evaluación del contenido de sapogeninas en variedades nativas de ñame (Dioscorea spp.), provenientes de la colección de la Universidad de Córdoba. Revista Colombiana de Ciencias Químico-Farmacéuticas, 32(2). https://revistas.unal.edu.co/index.php/rccquifa/article/view/1671 Hernández, R., Fernández, C., & Baptista, P. (2014). Metodología de la Investigación. Quinta Edición. México DF McGraw-Hill. sa de cv. Instituto Colombiano Agropecuario- ICA. (2017, February 10). El ICA vigila 500 hectáreas de ñame para una producción de calidad. https://www.ica.gov.co/noticias/agricola/elica-vigila-500-hectareas-de-name-para-una-produ.aspx Janová, J. (2012). Crop planning optimization model: The validation and verification processes. Central European Journal of Operations Research, 20(3), 451–462. https://doi.org/10.1007/S10100-011-0205-8 Javadi, M., Lotfi, M., Osório, G. J., Ashraf, A., Nezhad, A. E., Gough, M., & Catalão, J. P. S. (2020). A multi-objective model for home energy management system selfscheduling using the epsilon-constraint method. 2020 IEEE 14th International Conference on Compatibility, Power Electronics and Power Engineering (CPEPOWERENG), 1, 175–180. Jiménez, D., & Hernández, R. (2012). Manual técnico Cultivo de ñame (Dioscorea alata L.). Jova, M. C., Kosky, R. G., Morales, S. R., Torres, J. L., Cabrera, A. R., Pérez, M. B., Pino, A. S., Vega, V. M., & Rodríguez, G. R. (2008). Multiplicación in vitro de segmentos nodales del clon de ñame Blanco de Guinea (Dioscorea Cayenensis - D. Rotundata) en sistemas de cultivo semiautomatizado. Revista Colombiana de Biotecnología, 10(2), 97–103. https://revistas.unal.edu.co/index.php/biotecnologia/article/view/9182 Jürgen Branke, K. D. K. M. та R. S., & Jürgen Branke, K. D. K. M. та R. S. (2008). Multiobjective Optimization: Interactive and Evolutionary Approaches (Lecture Notes in Computer Science). Krajewski, L., Ritzman, L. P., & Malhotra, M. K. (2008). Administración de operaciones Procesos y cadenas de valor Administración de operaciones. Pearson. www. pearsoneducacion. net/krajewski Krishnan, R., Arshinder, K., & Agarwal, R. (2022). Robust optimization of sustainable food supply chain network considering food waste valorization and supply uncertainty. Computers and Industrial Engineering, 171. https://doi.org/10.1016/j.cie.2022.108499 Liu, J., Li, Y. P., Huang, G. H., Zhuang, X. W., & Fu, H. Y. (2017). Assessment of uncertainty effects on crop planning and irrigation water supply using a Monte Carlo simulation based dual-interval stochastic programming method. Journal of Cleaner Production, 149, 945–967. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.02.100 Macías Jiménez, M. A. (2018). Diseño de un modelo multiobjetivo para la configuración de cadena de suministro inversa Marler, R. T., & Arora, J. S. (2010). The weighted sum method for multi-objective optimization: New insights. Structural and Multidisciplinary Optimization, 41(6), 853– 862. https://doi.org/10.1007/S00158-009-0460-7 Mavrotas, G. (2009). Effective implementation of the ε-constraint method in Multi-Objective Mathematical Programming problems. Applied Mathematics and Computation, 213(2), 455–465. https://doi.org/10.1016/j.amc.2009.03.037 Mendoza-Lameda, F. A. (2010). Diseño multiobjetivo y multietapa de sistemas de distribución de energía eléctrica aplicando algoritmos evolutivos. [Tesis. Universidad de Zaragoza]. https://dialnet.unirioja.es/servlet/tesis?codigo=205319&info=resumen&idioma=SPA Mercado, A. N. A., Assia, I. S. S., & Mendoza, J. G. S. (2015). Desarrollo y productividad de ñame (Dioscorea trifida y Dioscorea esculenta) en diferentes condiciones hídricas. Acta Agronómica, 64(1), 30–35. https://doi.org/10.15446/ACAG.V64N1.43917 Min, H., & Zhou, G. (2002). Supply chain modeling: past, present and future. Computers & Industrial Engineering, 43(1–2), 231–249. Mordor Intelligence. (2023). Mercado de ñames \| 2022 - 27 \| Participación, tamaño y crecimiento de la industria - Mordor Intelligence. https://www.mordorintelligence.com/es/industry-reports/yams-market Moreno-Miranda, C., & Dries, L. (2022). Integrating coordination mechanisms in the sustainability assessment of agri-food chains: From a structured literature review to a comprehensive framework. Ecological Economics, 192. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2021.107265 Muriel, A. F. O., Brailsford, S., & Smith, H. (2014). Un modelo de optimización bi-objetivo para la selección de tecnología y asignación de donantes en la cadena de suministro de sangre. Sistemas y Telemática, 12(30), 9–24. Neusel, L., & Hirzel, S. (2022). Energy efficiency in cold supply chains of the food Sector: An exploration of conditions and perceptions. Cleaner Logistics and Supply Chain, 5, 100082. https://doi.org/10.1016/J.CLSCN.2022.100082 Organización de las Naciones Unidas (2019). Sostenibilidad. Naciones Unidas. https://www.un.org/es/impacto-acad%C3%A9mico/sostenibilidad Oviedo-Celis, R. A., & Castro-Escobar, E. S. (2021). Un análisis comparativo de la sostenibilidad de sistemas para la producción de café en fincas de Santander y Caldas, Colombia. Ciencia y Tecnología Agropecuaria, 22(3), e2230. https://doi.org/10.21930/rcta.vol22_num3_art:2230 Panel, G. (2020). Future food systems: for people, our planet, and prosperity. London, UK: Global Panel on Agriculture and Food Systems for Nutrition. Peña, S. (2017). Análisis de datos. Técnicas de Investigación Aplicadas a Las Ciencias Sociales, 185. https://digitk.areandina.edu.co/handle/areandina/1177 Perdana, T., Chaerani, D., Hermiatin, F. R., Achmad, A. L. H., & Fridayana, A. (2022). Does an Alternative Local Food Network Contribute to Improving Sustainable Food Security? Sustainability (Switzerland), 14(18). https://doi.org/10.3390/su141811533 Pinilla, J. A. A., & Castro, J. A. O. (2015). Optimización multiobjetivo en la gestión de cadenas de suministro de biocombustibles. Una revisión de la literatura. Ingeniería, 20(1), 37–63. Prišenk, J., Vinčec, J., Pavić, L., Rozman, Č., Turk, J., & Pažek, K. (2019). Cropping-plan optimization on agricultural holdings with a combination of linear and weighted-goal programming. Applied Engineering in Agriculture, 35(1), 109–116. https://doi.org/10.13031/AEA.13138 Reina-Aranza, Y. (2012). El cultivo de ñame en el Caribe colombiano. Documentos de Trabajo Sobre Economía Regional y Urbana; No. 168. Reza-Norouzi, M., Ahmadi, A., Esmaeel-Nezhad, A., & Ghaedi, A. (2014). Mixed integer programming of multi-objective security-constrained hydro/thermal unit commitment. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 29, 911–923. https://doi.org/10.1016/J.RSER.2013.09.020 Ruiz, J. (2018). Diseño de un modelo multiobjetivo de VRP pick-up and delivery simultáneo (VRPSPD) para el aprovisionamiento de la leche en la cadena de suministros de lácteos. [Tesis. Universidad Tecnológica de Bolívar]. https://repositorio.utb.edu.co/handle/20.500.12585/3536 Sánchez-Vesga, C., & Hernández-Vásquez, L. del P. (1998a). Descripción de aspectos productivos, de poscosecha y de comercialización del ñame en Córdoba, Sucre y Bolivar. [Tesis. Universidad de Sucre]. https://vivo.agrosavia.co/display/cali1078 Santos, R. R. D., Guarnieri, P., dos Reis, S. A., Carvalho, J. M., & Peña, C. R. (2020). The Social Dimension and Indicators of Sustainability in Agrifood Supply Chains. Springer Proceedings in Business and Economics, 603–615. https://doi.org/10.1007/978-3-030- 23816-2_59 Sarker, R. A., & Quaddus, M. A. (2002). Modelling a nationwide crop planning problem using a multiple criteria decision making tool. Computers & Industrial Engineering, 42(2), 541–553. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0360-8352(02)00022-0 Shukla, M., & Jharkharia, S. (2013a). Agri-fresh produce supply chain management: A stateof-the-art literature review. International Journal of Operations and Production Management, 33(2), 114–158. https://doi.org/10.1108/01443571311295608 Soler-Morales, S. (2014). Programación Multiobjetivo: Caso práctico aplicado a una compañía aérea. [Tesis. Universidad de Murcia] http://hdl.handle.net/10201/40606 Stadtler, H., & Kilger, C. (2008). Supply chain management and advanced planning (Fourth edition): Concepts, models, software, and case studies. Supply Chain Management and Advanced Planning (Fourth Edition): Concepts, Models, Software, and Case Studies, 1–556. https://doi.org/10.1007/978-3-540-74512-9/COVER Stellwagen, E., & Tashman, L. (2013). ARIMA: The Models of Box and Jenkins. Foresight: Int. J. Appl. Forecast., 28–33. Sucre Noticias. (2019, December 5). Sucre está grave en seguridad alimentaria - sucrenoticiasof. https://sucrenoticias.com/sucre-esta-grave-en-seguridad-alimentaria/ 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. Http://Biblioteca.Utb.Edu.Co/Notas/Tesis/0069814.Pdf, 14. https://repositorio.utb.edu.co/handle/20.500.12585/1840 Tellez, A. D. (2018). Un nuevo modelo multi-objetivo para el problema de diseño y operación de la cadena de suministro. Exploraciones, Intercambios y Relaciones entre el Diseño y la Tecnología, 57–79. https://doi.org/10.16/CSS/JQUERY.DATATABLES.MIN.CSS Torres-Machí, C. (2015). Optimización heurística multiobjetivo para la gestión de activos de infraestructuras de transporte terrestre. [Tesis doctoral. Pontificia Universidad Católica de Chile] https://doi.org/10.7764/TESISUC/ING/15599 Tweeten, L., & Thompson, S. R. (2008). Long-term Global Agricultural Output SupplyDemand Balance and Real Farm and Food Prices. AgEconSeach, 2008(12). https://ageconsearch.umn.edu/record/46009/?v=pdf Unidad de Planificación Rural Agrícola. (2023). Evaluaciones Agropecuarias Municipales. Eva. https://upra.gov.co/es-co/Paginas/eva.aspx Van der Vorst, J. (2000). Effective Food Supply Chains Generating, modelling and evaluating supply chain scenarios. https://www.researchgate.net/publication/40139771_Effective_food_supply_chains_g enerating_modelling_and_evaluating_supply_chain_scenarios Van der Vorst, J., da Silva, C. A., & Trienekens, J. H. (2007). Agro-industrial supply chain management: concepts and applications Food and Agriculture Organization of the United Nations. (17). https://openknowledge.fao.org/server/api/core/bitstreams/5c0e4ffe-f404-4bfb-b7e8- 0a0e3e15930b/content Van der Vorst, J. G. A. J. (2006). Performance Measurement in Agri-Food Supply-Chain Networks An overview, 15. https://library.wur.nl/ojs/index.php/frontis/article/view/1138/709 Van Veldhuizen, D. A., & Lamont, G. B. (2000). Multiobjective Evolutionary Algorithms: Analyzing the State-of-the-Art. Evolutionary Computation, 8(2), 125–147. https://doi.org/10.1162/106365600568158 Vega-Malagón, G., Ávila-Morales, J., Vega-Malagón, A. J., Camacho Calderón, N., Becerril Santos, A., & Leo Amador, G. (2014). Paradigmas en la investigación. enfoque cuantitativo y cualitativo. 10(15), 525. https://doi.org/10.19044/ESJ.2014.V10N15P Villadiego-Sierra, M. (2018). Análisis de estrategias de conservación y uso del cultivo de ñame (Dioscorea spp) en Colombia. [Tesis de grado. Pontificia Universidad javeriana] Bogotá. https://repository.javeriana.edu.co/bitstream/handle/10554/35079/An%C3%A1lisis% 20de%20estrategias%20de%20Conservaci%C3%B3n%20y%20Uso%20del%20Culti vo%20de%20%C3%91ame%20(Dioscorea%20spp)%20en%20Colombia.pdf?sequen ce=2&isAllowed=y Wei, G., Zhou, L., & Bary, B. (2022). Operational Decision and Sustainability of Green Agricultural Supply Chain with Consumer-Oriented Altruism. Sustainability (Switzerland), 14(19). https://doi.org/10.3390/su141912210 Xie, S., Formonov, A., Thapit, A. A., Alshalal, M. H., Obeis, M. K. S., Sivaraman, R., Jabbar, A. H., Chaudhary, P., & Mustafa, Y. F. (2022). Mushroom Supply Chain Network Design Using Robust Optimization Approach under Uncertainty. Industrial Engineering & Management Systems, 21(3), 516–525. https://doi.org/10.7232/iems.2022.21.3.516 Zavala-Díaz, J. C., Cruz-Chavez, M. A., Vanoye, J. R., & Cruz-Rosales, M. H. (2009). Modelo matemático multiobjetivo para la selección de una cartera de inversión en la bolsa mexicana de valores. Sistema Universitario Mexicano.
dc.rights.coar.fl_str_mv	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.uri.spa.fl_str_mv	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv	Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
rights_invalid_str_mv	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0) http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv	openAccess
dc.format.extent.spa.fl_str_mv	2.9 MB ; 121 páginas
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv	application/pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv	Corporación Universitaria del Caribe - CECAR
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv	Facultad de Ciencias Básicas, Ingenierías y Arquitectura
dc.publisher.place.spa.fl_str_mv	Sincelejo
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv	Arquitectura
institution	Corporación Universitaria del Caribe - CECAR
bitstream.url.fl_str_mv	https://repositorio.cecar.edu.co/bitstreams/856f00d6-242d-4b1b-b6a0-11ead88eafbb/download https://repositorio.cecar.edu.co/bitstreams/efb1c525-3e23-47fe-ad88-c5a00ed7194a/download https://repositorio.cecar.edu.co/bitstreams/693528d8-4f9b-4833-be4b-a152e53e6df9/download
bitstream.checksum.fl_str_mv	0afe497e90014b50b752abcf52a83c89 0725021025bc9fbe3189d165eefe2b05 89a098b67156757143c3847a7b71d501
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv	MD5 MD5 MD5
repository.name.fl_str_mv	Repositorio Digital de la Corporación Universitaria Del Caribe (Cecar)
repository.mail.fl_str_mv	biblioteca@cecar.edu.co
_version_	1834112523322785792
spelling	Vergara Rodríguez, César José.Mendoza Ortega, Gean Pablo.Mármol Barriosnuevo, Mayerlis Enith.Diaz Sierra, Mayerly Yulisa.2024-10-30T13:45:47Z2024-10-30T13:45:47Z2024https://repositorio.cecar.edu.co/handle/cecar/10342INI-09175 2024https://catalogo.cecar.edu.co/bib/36348T-091752.9 MB ; 121 páginasLa relevancia de la formulación de estrategias destinadas a la gestión sostenible de los cultivos dentro de la cadena de suministro agroalimentaria reside en su capacidad para afrontar desafíos fundamentales que impactan tanto en la agricultura como en la sociedad en su totalidad; estas no solamente contribuyen a la conservación de los recursos naturales, sino que también promueven la seguridad alimentaria y prácticas económicas más efectivas y socialmente responsables. Este trabajo tiene como objetivo diseñar estrategias para la gestión sostenible de la cadena de suministro agroalimentaria del ñame; para lo cual en primer lugar se caracterizó la cadena de suministro del ñame utilizando información de las asociaciones ASOAGROSUC y ACC COVEÑAS, donde se pronosticaron los precios y las demandas con el método de Box-Jenkins; posteriormente se codificó el modelo multiobjetivo en el software GAMS para la gestión sostenible de cultivos, considerando las particularidades del caso de estudio. Seguidamente la validación del modelo se realizó con datos reales utilizando la metodología épsilon aumentada AUGMECON; con base en los resultados, se diseñaron estrategias específicas para maximizar la eficiencia económica y minimizar las pérdidas en la cadena de suministro del ñame. A raíz de todo lo anterior, se identificaron tres eslabones en la configuración de la cadena: productores, acopiadores y clientes; con los resultados del modelo se plantearon tres posibles escenarios: 1) menores pérdidas y ganancias, 2) mayores ganancias y mayores pérdidas y 3) intermedio donde la pendiente de los segmentos comienza a cambiar abruptamente, y se establece un equilibrio donde las perdidas con de 622,793.45kg y las ganancias de $4,127,901,000 y finalmente las estrategias construidas se enfocaron en aspectos como la cantidad y variedad de siembra, la satisfacción de la demanda y la minimización de pérdidas. El trabajo.The relevance of formulating strategies aimed at the sustainable management of crops within the agri-food supply chain lies in their ability to address fundamental challenges that impact both agriculture and society as a whole. These strategies not only contribute to the conservation of natural resources but also promote food security and more effective and socially responsible economic practices. This work aims to design strategies for the sustainable management of the yam agri-food supply chain. To do this, the yam supply chain was first characterized using information from the ASOAGROSUC and ACC COVEÑAS associations, where prices and demands were forecasted using the Box-Jenkins method. Subsequently, the multi-objective model was coded in the GAMS software for sustainable crop management, considering the particularities of the case study. The model validation was then performed with real data using the Augmented Epsilon Methodology (AUGMECON). Based on the results, specific strategies were designed to maximize economic efficiency and minimize losses in the yam supply chain. As a result of all the above, three links were identified in the chain configuration: producers, collectors, and customers. Three possible scenarios were proposed based on the model results: 1) lower losses and profits, 2) higher profits and higher losses, and 3) an intermediate scenario where the slope of the segments begins to change abruptly. A balance was established where the losses were 622,793.45 kg and the profits were $4,127,901,000. Finally, the strategies developed focused on aspects such as the quantity and variety of crops, demand satisfaction, and loss minimization. El trabajo.PregradoArquitectoTrabajo de grado(Ingeniero Industrial) --Corporación Universitaria del Caribe. Facultad de Ciencias Básicas, Ingeniería y Arquitectura. Programa de Ingeniería Industrial. Sincelejo, 2024.2.9 MB ; 121 páginasapplication/pdfCorporación Universitaria del Caribe - CECARFacultad de Ciencias Básicas, Ingenierías y ArquitecturaSincelejoArquitecturahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Diseño de estrategias para la gestión sostenible de la cadena de suministro agroalimentaria del ñame en el departamento de Sucre mediante. Un análisis multiobjetivo /Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32Acs, S., Berentsen, P., Huirne, R., & van Asseldonk, M. (2009). Effect of yield and price risk on conversion from conventional to organic farming. Australian Journal of Agricultural and Resource Economics, 53(3), 393–411. https://doi.org/10.1111/J.1467- 8489.2009.00458.XAdenso-Díaz, B., & Villa, G. (2021). Crop Planning in Synchronized Crop-Demand Scenarios: A Biobjective Optimization Formulation. Horticulturae 7(10), 347. https://doi.org/10.3390/HORTICULTURAE7100347Ahumada, O., & Villalobos, J. R. (2009a). 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.2008.02.014Akkaya, D., Bimpikis, K., & Lee, H. (2020). Government Interventions to Promote Agricultural Innovation. Manufacturing & Service Operations Management 23(2). https://doi.org/10.1287/MSOM.2019.0834Antonio, R., & Aguilar, M. (2016). Competitividad y cadenas de abastecimiento en el sector productivo del valle del cauca, Colombia. Revista Global de Negocios, 4(1), 77–87. www.theIBFR.comAramyan, L., Ondersteijn, C. J. M., Kooten, O. van, & Lansink, A. O. (2006). Performance indicators in agri-food production chains. Frontis, 47–64. https://library.wur.nl/ojs/index.php/frontis/article/view/1141Arroyo-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. Apuestas del departamento de Sucre en sectores Agroindustria y Minería (pp. 10–28). Corporación Universitaria del Caribe CECAR. https://doi.org/10.21892/9789585547254.1Arroyo-Morales, E., Mendoza-Ortega, G. P., Vergara-Rodríguez, C. J., Puentes-Márquez, J., Vergara- Narváez, A., Hernández-Ruiz, M., Vásquez-Otálora, C. A., VergaraStreinesberger, F., Hernández-Meza, Y. Y., & Martínez-Franco, J. A. (2019). Apuestas del departamento de Sucre en sectores Agroindustria y Minería.Ávila-Rojas, S. L., & Osorio Gómez, J. C. (2015). Modelo de programación multi-objetivo fuzzy para la selección de proveedores. Revista EIA, 23, 163–174.Ballou, R. H. (2004). Logística Administración de la cadena de suministro (Pearson Educación. México., Ed.; QUINTA). www.FreeLibros.comBenitez, R. (2022). Pérdidas y desperdicios de alimentos en América Latina y el Caribe \| FAO. https://www.fao.org/americas/noticias/ver/es/c/239393/Berredo, R., Ekel, P., Ferreira, H., Palhares, R., & Penaforte, D. (2015). Generalized Algorithms of Discrete Optimization and Their Power Engineering Applications. Engineering, 07(08), 530–543. https://doi.org/10.4236/ENG.2015.78049Botero-Bernal, J., & Álvarez Posada, L. (2013). Caracterización de la gestión de pronósticos de demanda empresarial.Bourlakis, M., & Weightman, P. (2003). Introduction to the UK food supply chain. Food Supply Chain Management, 1–10.Bowerman, B. L., O’Connell, R. T., Koehler, A. B., & Lozada, M. B. (2007). Pronósticos, series de tiempo y regresión: un enfoque aplicado. Cengage Learning México.Boyabatli, O., Nasiry, J., & Zhou, Y. H. (2019). Crop Planning in Sustainable Agriculture: Dynamic Farmland Allocation in the Presence of Crop Rotation Benefits. Https://Doi.Org/10.1287/Mnsc.2018.3044, 65(5), 2060–2076. https://doi.org/10.1287/MNSC.2018.3044Boyabatlı, O., Nasiry, J., & Zhou, Y. (Helen). (2019). Crop Planning in Sustainable Agriculture: Dynamic Farmland Allocation in the Presence of Crop Rotation Benefits. Management Science, 65(5), 2060–2076. https://doi.org/10.1287/mnsc.2018.3044Cadena, J. B., Ariza, M. J., & Palomo, R. J. (2018). La gestión de pronóstico en las decisiones empresariales: Un análisis empírico. Revista Espacios, 39(13)Campo-Arana, R. O., & Royet-Barroso, J. D. J. (2020). La antracnosis del ñame y estrategias de manejo: una revisión. Temas Agrarios, 25(2), 190–201. https://doi.org/10.21897/RTA.V25I2.2458Chandrasiri, C., Dharmapriya, S., Jayawardana, J., Kulatunga, A. K., Weerasinghe, A. N., Aluwihare, C. P., & Hettiarachchi, D. (2022). Mitigating Environmental Impact of Perishable Food Supply Chain by a Novel Configuration: Simulating Banana Supply Chain in Sri Lanka. Sustainability (Switzerland), 14(19). https://doi.org/10.3390/su141912060Chapman, S. N. (2006). Planificación y control de la producción. Pearson educación.Chopra, S., Meindl, P., Fernandez Molina, A. S., & Carril Villarreal, M. del P. (2008). Administración de la cadena de suministro: estrategia, planeación y operación. Pearson Educacion.Cid-Garcia, N. M., Bravo-Lozano, A. G., & Rios-Solis, Y. A. (2014). A crop planning and real-time irrigation method based on site-specific management zones and linear programming. Computers and Electronics in Agriculture, 107, 20–28. https://doi.org/10.1016/J.COMPAG.2014.06.002Coello, C. A. C., Lamont, G. B., Veldhuizen, D. A. Van, Goldberg, D. E., & Koza, J. R. (2007). Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems Second Edition Genetic and Evolutionary Computation Series Series Editors Selected titles from this series : Search, 67–69.Coello Coello, C. A. (2006). Evolutionary multi-objective optimization: A historical view of the field. IEEE Computational Intelligence Magazine, 1(1), 28–36. https://doi.org/10.1109/MCI.2006.1597059Contreras Sierra, E. R. (2013). El concepto de estrategia como fundamento de la planeación estratégica. Pensamiento & Gestión, 35, 152–181.Cristóbal, J., Guillén-Gosálbez, G., Jiménez, L., & Irabien, A. (2012). Multi-objective optimization of coal-fired electricity production with CO2 capture. Applied Energy, 98, 266–272. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2012.03.036Dal Mas, F., Massaro, M., Ndou, V., & Raguseo, E. (2023). Blockchain technologies for sustainability in the agrifood sector: A literature review of academic research and business perspectives. Technological Forecasting and Social Change, 187, 122155. https://doi.org/10.1016/J.TECHFORE.2022.122155Departamento Administrativo Nacional de Estadística (2024). PIB. DANE. https://www.dane.gov.co/Departamento Administrativo Nacional de Estadística - Sistema de Información de Precios y Abastecimiento del Sector Agropecuario (2024). Consulta de precios mayoristas. https://apps.dane.gov.co/pentaho/api/repos/%3Apublic%3ASIPSA%3ASIPSAV17.w cdf/generatedContentDelgadillo-Ruiz, O., Ramírez-Moreno, P. P., Leos-Rodríguez, J. A., Salas González, J. M., Valdez-Cepeda, R. D., Delgadillo-Ruiz, O., Ramírez-Moreno, P. P., Leos-Rodríguez, J. A., Salas González, J. M., & Valdez-Cepeda, R. D. (2016). Pronósticos y series de tiempo de rendimientos de granos básicos en México. Acta Universitaria, 26(3), 23– 32. https://doi.org/10.15174/AU.2016.882Ehrgott, M., & Ruzika, S. (2008). Improved ε-constraint method for multiobjective programming. Journal of Optimization Theory and Applications, 138(3), 375–396. https://doi.org/10.1007/S10957-008-9394-2Esteso, A., Alemany, M., Bas, A., & Liu, S. (2022). Optimization model to support sustainable crop planning for reducing unfairness among farmers. Central European Journal of Operations Research, 30. https://doi.org/10.1007/s10100-021-00751-8Esteso, A., Alemany, M. M. E., Ortiz, Á., & Iannacone, R. (2022). Crop planting and harvesting planning: Conceptual framework and sustainable multi‐objective optimization for plants with variable molecule concentrations and minimum time between harvests. Applied Mathematical Modelling, 112, 136–155. https://doi.org/10.1016/j.apm.2022.07.023Fao. (2011). Seguridad Alimentaria y Nutricional l Conceptos Básicos Conceptos Básicos Conceptos Básicos. Programa Especial para la Seguridad Alimentaria-PESACentroamérica.FAO. (2021). Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura: Colombia en una mirada \| FAO en Colombia \| Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura. https://www.fao.org/colombia/fao-en-colombia/colombia-en-una-mirada/es/FAO, FIDA, OMS, PMA, & UNICEF. (2021). El estado de la seguridad alimentaria y la nutrición en el mundo 2021. El Estado de La Seguridad Alimentaria y La Nutrición En El Mundo 2021. https://doi.org/10.4060/CB4474ESFAO, FIDA, UNICEF, PMA, & OMS. (2018). El estado de la seguridad alimentaria y la nutrición en el mundo 2018.Fomentando la resiliencia climática en aras de la seguridad alimentaria y la nutrición. https://www.fao.org/3/I9553ES/i9553es.pdfFAO, & WFT. (2022). Hunger Hotspots FAO-WFP early warnings on acute food insecurity. https://doi.org/10.4060/cb8376enFikry, I., Gheith, M., & Eltawil, A. (2021). An integrated production-logistics-crop rotation planning model for sugar beet supply chains. Computers and Industrial Engineering, 157. https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107300Fischer, C., & Hartmann, M. (2010). Agri-Food Chain Relationships.Fonseca, C. M., & Fleming, P. J. (1993). Genetic algorithms for multiobjective optimization: formulationdiscussion and generalization. Icga, 93(July), 416–423.Fontalvo, T., Granadillo, E. D. L. H., & Mendoza, A. (2019). Procesos Logísticos y La Administración de la Cadena de Suministro. Revista de la Universidad Libre, 4(29 https://revistas.unilibre.edu.co/index.php/saber/article/view/5880/5458García Cáceres, R. G., & Olaya Escobar, É. S. (2006). Caracterización de las cadenas de valor y abastecimiento del sector agroindustrial del café. Cuadernos de Administración, 19(31), 197–217. http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120- 35922006000100008&lng=en&nrm=iso&tlng=esGholian-Jouybari, F., Hashemi-Amiri, O., Mosallanezhad, B., & Hajiaghaei-Keshteli, M. (2023a). Metaheuristic algorithms for a sustainable agri-food supply chain considering marketing practices under uncertainty. Expert Systems with Applications, 213. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118880Gholian-Jouybari, F., Hashemi-Amiri, O., Mosallanezhad, B., & Hajiaghaei-Keshteli, M. (2023b). Metaheuristic algorithms for a sustainable agri-food supply chain considering marketing practices under uncertainty. Expert Systems with Applications, 213, 118880. https://doi.org/10.1016/J.ESWA.2022.118880González-Casimiro, M. P. (2009). Análisis de series temporales: Modelos ARIMA.Gonzalez-Vega, M. (2012). EL ÑAME (Dioscorea spp.). Características, Usos Y Valor Medicinal. Aspectos De Importancia En El Desarrollo De Su Cultivo. Cultivos Tropicales, 33(4), 5–15. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=193224709001González Vega, M. E. (2012). El Ñame (Dioscorea spp.). Características, usos y valor medicinal. Aspectos de importancia en el desarrollo de su cultivo. Cultivos Tropicales, 33(4), 5–15.Grolleaud, M. (2002). Perdidas post cosecha: un concepto mal definido o mal utilizado. Estudio sintetico y didactico sobre el fenomeno de las pérdidas que se producen a lo largo del sistema post-cosecha. ONU.Hata, Y., Reguero, M. T., Garcia, L. A. de, Buitrago, G., & Álvarez, A. (2003). Evaluación del contenido de sapogeninas en variedades nativas de ñame (Dioscorea spp.), provenientes de la colección de la Universidad de Córdoba. Revista Colombiana de Ciencias Químico-Farmacéuticas, 32(2). https://revistas.unal.edu.co/index.php/rccquifa/article/view/1671Hernández, R., Fernández, C., & Baptista, P. (2014). Metodología de la Investigación. Quinta Edición. México DF McGraw-Hill. sa de cv.Instituto Colombiano Agropecuario- ICA. (2017, February 10). El ICA vigila 500 hectáreas de ñame para una producción de calidad. https://www.ica.gov.co/noticias/agricola/elica-vigila-500-hectareas-de-name-para-una-produ.aspxJanová, J. (2012). Crop planning optimization model: The validation and verification processes. Central European Journal of Operations Research, 20(3), 451–462. https://doi.org/10.1007/S10100-011-0205-8Javadi, M., Lotfi, M., Osório, G. J., Ashraf, A., Nezhad, A. E., Gough, M., & Catalão, J. P. S. (2020). A multi-objective model for home energy management system selfscheduling using the epsilon-constraint method. 2020 IEEE 14th International Conference on Compatibility, Power Electronics and Power Engineering (CPEPOWERENG), 1, 175–180.Jiménez, D., & Hernández, R. (2012). Manual técnico Cultivo de ñame (Dioscorea alata L.).Jova, M. C., Kosky, R. G., Morales, S. R., Torres, J. L., Cabrera, A. R., Pérez, M. B., Pino, A. S., Vega, V. M., & Rodríguez, G. R. (2008). Multiplicación in vitro de segmentos nodales del clon de ñame Blanco de Guinea (Dioscorea Cayenensis - D. Rotundata) en sistemas de cultivo semiautomatizado. Revista Colombiana de Biotecnología, 10(2), 97–103. https://revistas.unal.edu.co/index.php/biotecnologia/article/view/9182Jürgen Branke, K. D. K. M. та R. S., & Jürgen Branke, K. D. K. M. та R. S. (2008). Multiobjective Optimization: Interactive and Evolutionary Approaches (Lecture Notes in Computer Science).Krajewski, L., Ritzman, L. P., & Malhotra, M. K. (2008). Administración de operaciones Procesos y cadenas de valor Administración de operaciones. Pearson. www. pearsoneducacion. net/krajewskiKrishnan, R., Arshinder, K., & Agarwal, R. (2022). Robust optimization of sustainable food supply chain network considering food waste valorization and supply uncertainty. Computers and Industrial Engineering, 171. https://doi.org/10.1016/j.cie.2022.108499Liu, J., Li, Y. P., Huang, G. H., Zhuang, X. W., & Fu, H. Y. (2017). Assessment of uncertainty effects on crop planning and irrigation water supply using a Monte Carlo simulation based dual-interval stochastic programming method. Journal of Cleaner Production, 149, 945–967. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.02.100Macías Jiménez, M. A. (2018). Diseño de un modelo multiobjetivo para la configuración de cadena de suministro inversaMarler, R. T., & Arora, J. S. (2010). The weighted sum method for multi-objective optimization: New insights. Structural and Multidisciplinary Optimization, 41(6), 853– 862. https://doi.org/10.1007/S00158-009-0460-7Mavrotas, G. (2009). Effective implementation of the ε-constraint method in Multi-Objective Mathematical Programming problems. Applied Mathematics and Computation, 213(2), 455–465. https://doi.org/10.1016/j.amc.2009.03.037Mendoza-Lameda, F. A. (2010). Diseño multiobjetivo y multietapa de sistemas de distribución de energía eléctrica aplicando algoritmos evolutivos. [Tesis. Universidad de Zaragoza]. https://dialnet.unirioja.es/servlet/tesis?codigo=205319&info=resumen&idioma=SPAMercado, A. N. A., Assia, I. S. S., & Mendoza, J. G. S. (2015). Desarrollo y productividad de ñame (Dioscorea trifida y Dioscorea esculenta) en diferentes condiciones hídricas. Acta Agronómica, 64(1), 30–35. https://doi.org/10.15446/ACAG.V64N1.43917Min, H., & Zhou, G. (2002). Supply chain modeling: past, present and future. Computers & Industrial Engineering, 43(1–2), 231–249.Mordor Intelligence. (2023). Mercado de ñames \| 2022 - 27 \| Participación, tamaño y crecimiento de la industria - Mordor Intelligence. https://www.mordorintelligence.com/es/industry-reports/yams-marketMoreno-Miranda, C., & Dries, L. (2022). Integrating coordination mechanisms in the sustainability assessment of agri-food chains: From a structured literature review to a comprehensive framework. Ecological Economics, 192. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2021.107265Muriel, A. F. O., Brailsford, S., & Smith, H. (2014). Un modelo de optimización bi-objetivo para la selección de tecnología y asignación de donantes en la cadena de suministro de sangre. Sistemas y Telemática, 12(30), 9–24.Neusel, L., & Hirzel, S. (2022). Energy efficiency in cold supply chains of the food Sector: An exploration of conditions and perceptions. Cleaner Logistics and Supply Chain, 5, 100082. https://doi.org/10.1016/J.CLSCN.2022.100082Organización de las Naciones Unidas (2019). Sostenibilidad. Naciones Unidas. https://www.un.org/es/impacto-acad%C3%A9mico/sostenibilidadOviedo-Celis, R. A., & Castro-Escobar, E. S. (2021). Un análisis comparativo de la sostenibilidad de sistemas para la producción de café en fincas de Santander y Caldas, Colombia. Ciencia y Tecnología Agropecuaria, 22(3), e2230. https://doi.org/10.21930/rcta.vol22_num3_art:2230Panel, G. (2020). Future food systems: for people, our planet, and prosperity. London, UK: Global Panel on Agriculture and Food Systems for Nutrition.Peña, S. (2017). Análisis de datos. Técnicas de Investigación Aplicadas a Las Ciencias Sociales, 185. https://digitk.areandina.edu.co/handle/areandina/1177Perdana, T., Chaerani, D., Hermiatin, F. R., Achmad, A. L. H., & Fridayana, A. (2022). Does an Alternative Local Food Network Contribute to Improving Sustainable Food Security? Sustainability (Switzerland), 14(18). https://doi.org/10.3390/su141811533Pinilla, J. A. A., & Castro, J. A. O. (2015). Optimización multiobjetivo en la gestión de cadenas de suministro de biocombustibles. Una revisión de la literatura. Ingeniería, 20(1), 37–63.Prišenk, J., Vinčec, J., Pavić, L., Rozman, Č., Turk, J., & Pažek, K. (2019). Cropping-plan optimization on agricultural holdings with a combination of linear and weighted-goal programming. Applied Engineering in Agriculture, 35(1), 109–116. https://doi.org/10.13031/AEA.13138Reina-Aranza, Y. (2012). El cultivo de ñame en el Caribe colombiano. Documentos de Trabajo Sobre Economía Regional y Urbana; No. 168.Reza-Norouzi, M., Ahmadi, A., Esmaeel-Nezhad, A., & Ghaedi, A. (2014). Mixed integer programming of multi-objective security-constrained hydro/thermal unit commitment. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 29, 911–923. https://doi.org/10.1016/J.RSER.2013.09.020Ruiz, J. (2018). Diseño de un modelo multiobjetivo de VRP pick-up and delivery simultáneo (VRPSPD) para el aprovisionamiento de la leche en la cadena de suministros de lácteos. [Tesis. Universidad Tecnológica de Bolívar]. https://repositorio.utb.edu.co/handle/20.500.12585/3536Sánchez-Vesga, C., & Hernández-Vásquez, L. del P. (1998a). Descripción de aspectos productivos, de poscosecha y de comercialización del ñame en Córdoba, Sucre y Bolivar. [Tesis. Universidad de Sucre]. https://vivo.agrosavia.co/display/cali1078Santos, R. R. D., Guarnieri, P., dos Reis, S. A., Carvalho, J. M., & Peña, C. R. (2020). The Social Dimension and Indicators of Sustainability in Agrifood Supply Chains. Springer Proceedings in Business and Economics, 603–615. https://doi.org/10.1007/978-3-030- 23816-2_59Sarker, R. A., & Quaddus, M. A. (2002). Modelling a nationwide crop planning problem using a multiple criteria decision making tool. Computers & Industrial Engineering, 42(2), 541–553. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0360-8352(02)00022-0Shukla, M., & Jharkharia, S. (2013a). Agri-fresh produce supply chain management: A stateof-the-art literature review. International Journal of Operations and Production Management, 33(2), 114–158. https://doi.org/10.1108/01443571311295608Soler-Morales, S. (2014). Programación Multiobjetivo: Caso práctico aplicado a una compañía aérea. [Tesis. Universidad de Murcia] http://hdl.handle.net/10201/40606Stadtler, H., & Kilger, C. (2008). Supply chain management and advanced planning (Fourth edition): Concepts, models, software, and case studies. Supply Chain Management and Advanced Planning (Fourth Edition): Concepts, Models, Software, and Case Studies, 1–556. https://doi.org/10.1007/978-3-540-74512-9/COVERStellwagen, E., & Tashman, L. (2013). ARIMA: The Models of Box and Jenkins. Foresight: Int. J. Appl. Forecast., 28–33.Sucre Noticias. (2019, December 5). Sucre está grave en seguridad alimentaria - sucrenoticiasof. https://sucrenoticias.com/sucre-esta-grave-en-seguridad-alimentaria/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. Http://Biblioteca.Utb.Edu.Co/Notas/Tesis/0069814.Pdf, 14. https://repositorio.utb.edu.co/handle/20.500.12585/1840Tellez, A. D. (2018). Un nuevo modelo multi-objetivo para el problema de diseño y operación de la cadena de suministro. Exploraciones, Intercambios y Relaciones entre el Diseño y la Tecnología, 57–79. https://doi.org/10.16/CSS/JQUERY.DATATABLES.MIN.CSSTorres-Machí, C. (2015). Optimización heurística multiobjetivo para la gestión de activos de infraestructuras de transporte terrestre. [Tesis doctoral. Pontificia Universidad Católica de Chile] https://doi.org/10.7764/TESISUC/ING/15599Tweeten, L., & Thompson, S. R. (2008). Long-term Global Agricultural Output SupplyDemand Balance and Real Farm and Food Prices. AgEconSeach, 2008(12). https://ageconsearch.umn.edu/record/46009/?v=pdfUnidad de Planificación Rural Agrícola. (2023). Evaluaciones Agropecuarias Municipales. Eva. https://upra.gov.co/es-co/Paginas/eva.aspxVan der Vorst, J. (2000). Effective Food Supply Chains Generating, modelling and evaluating supply chain scenarios. https://www.researchgate.net/publication/40139771_Effective_food_supply_chains_g enerating_modelling_and_evaluating_supply_chain_scenariosVan der Vorst, J., da Silva, C. A., & Trienekens, J. H. (2007). Agro-industrial supply chain management: concepts and applications Food and Agriculture Organization of the United Nations. (17). https://openknowledge.fao.org/server/api/core/bitstreams/5c0e4ffe-f404-4bfb-b7e8- 0a0e3e15930b/contentVan der Vorst, J. G. A. J. (2006). Performance Measurement in Agri-Food Supply-Chain Networks An overview, 15. https://library.wur.nl/ojs/index.php/frontis/article/view/1138/709Van Veldhuizen, D. A., & Lamont, G. B. (2000). Multiobjective Evolutionary Algorithms: Analyzing the State-of-the-Art. Evolutionary Computation, 8(2), 125–147. https://doi.org/10.1162/106365600568158Vega-Malagón, G., Ávila-Morales, J., Vega-Malagón, A. J., Camacho Calderón, N., Becerril Santos, A., & Leo Amador, G. (2014). Paradigmas en la investigación. enfoque cuantitativo y cualitativo. 10(15), 525. https://doi.org/10.19044/ESJ.2014.V10N15PVilladiego-Sierra, M. (2018). Análisis de estrategias de conservación y uso del cultivo de ñame (Dioscorea spp) en Colombia. [Tesis de grado. Pontificia Universidad javeriana] Bogotá. https://repository.javeriana.edu.co/bitstream/handle/10554/35079/An%C3%A1lisis% 20de%20estrategias%20de%20Conservaci%C3%B3n%20y%20Uso%20del%20Culti vo%20de%20%C3%91ame%20(Dioscorea%20spp)%20en%20Colombia.pdf?sequen ce=2&isAllowed=yWei, G., Zhou, L., & Bary, B. (2022). Operational Decision and Sustainability of Green Agricultural Supply Chain with Consumer-Oriented Altruism. Sustainability (Switzerland), 14(19). https://doi.org/10.3390/su141912210Xie, S., Formonov, A., Thapit, A. A., Alshalal, M. H., Obeis, M. K. S., Sivaraman, R., Jabbar, A. H., Chaudhary, P., & Mustafa, Y. F. (2022). Mushroom Supply Chain Network Design Using Robust Optimization Approach under Uncertainty. Industrial Engineering & Management Systems, 21(3), 516–525. https://doi.org/10.7232/iems.2022.21.3.516Zavala-Díaz, J. C., Cruz-Chavez, M. A., Vanoye, J. R., & Cruz-Rosales, M. H. (2009). Modelo matemático multiobjetivo para la selección de una cartera de inversión en la bolsa mexicana de valores. Sistema Universitario Mexicano.AgriculturaRecursos naturalesSeguridad alimentariaGestión de las cadenas de suministro agroalimentaria.Herramienta de toma de decisiones.Ñame.Multiobjetivo.ORIGINALDISEÑO DE ESTRATEGIAS PARA LA GESTIÓN SOSTENIBLE DE LA CADENA DE SUMINISTRO AGROALIMENTARIA.pdfapplication/pdf3037110https://repositorio.cecar.edu.co/bitstreams/856f00d6-242d-4b1b-b6a0-11ead88eafbb/download0afe497e90014b50b752abcf52a83c89MD51TEXTDISEÑO DE ESTRATEGIAS PARA LA GESTIÓN SOSTENIBLE DE LA CADENA DE SUMINISTRO AGROALIMENTARIA.pdf.txtDISEÑO DE ESTRATEGIAS PARA LA GESTIÓN SOSTENIBLE DE LA CADENA DE SUMINISTRO AGROALIMENTARIA.pdf.txtExtracted texttext/plain102464https://repositorio.cecar.edu.co/bitstreams/efb1c525-3e23-47fe-ad88-c5a00ed7194a/download0725021025bc9fbe3189d165eefe2b05MD52THUMBNAILDISEÑO DE ESTRATEGIAS PARA LA GESTIÓN SOSTENIBLE DE LA CADENA DE SUMINISTRO AGROALIMENTARIA.pdf.jpgDISEÑO DE ESTRATEGIAS PARA LA GESTIÓN SOSTENIBLE DE LA CADENA DE SUMINISTRO AGROALIMENTARIA.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6531https://repositorio.cecar.edu.co/bitstreams/693528d8-4f9b-4833-be4b-a152e53e6df9/download89a098b67156757143c3847a7b71d501MD53cecar/10342oai:repositorio.cecar.edu.co:cecar/103422024-10-31 03:02:36.265https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/open.accesshttps://repositorio.cecar.edu.coRepositorio Digital de la Corporación Universitaria Del Caribe (Cecar)biblioteca@cecar.edu.co

Diseño de estrategias para la gestión sostenible de la cadena de suministro agroalimentaria del ñame en el departamento de Sucre mediante. Un análisis multiobjetivo /

Publicaciones similares