Identificación y analisis del riesgo para cadenas de suministro en eventos disruptivos

El presente trabajo pretende analizar las estrategias que han implementado diversos autores en empresas productoras de bienes, para mitigar el riesgo de pérdidas en situaciones de eventos disruptivos. Estas disrupciones en las cadenas de suministro crean fluctuaciones en las cantidades de recursos q...

Full description

Autores:: Clavijo Florez, Andres Felipe

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2022

Institución:: Universidad Militar Nueva Granada

Repositorio:: Repositorio UMNG

Idioma:: spa

id	UNIMILTAR2_24df734643c47739ac4e5c7801c19b49
oai_identifier_str	oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/43681
network_acronym_str	UNIMILTAR2
network_name_str	Repositorio UMNG
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv	Identificación y analisis del riesgo para cadenas de suministro en eventos disruptivos
dc.title.translated.spa.fl_str_mv	Identification and analysis of risk for supply chains in disruptive events
title	Identificación y analisis del riesgo para cadenas de suministro en eventos disruptivos
spellingShingle	Identificación y analisis del riesgo para cadenas de suministro en eventos disruptivos DISTRIBUCION FISICA DE MERCANCIAS LOGISTICA EN LOS NEGOCIOS ESTRATEGIAS PARA EL DEARROLLO ADMINISTRACION DE LA PRODUCCION COSTOS DE OPERACION Disruptive events Risk in supply chains Resilience in supply chains Robustness in supply chains Risk management Eventos disruptivos Riesgo en cadenas de suministro Resiliencia en cadenas de suministro Robustez en cadenas de suministros Administración del riesgo
title_short	Identificación y analisis del riesgo para cadenas de suministro en eventos disruptivos
title_full	Identificación y analisis del riesgo para cadenas de suministro en eventos disruptivos
title_fullStr	Identificación y analisis del riesgo para cadenas de suministro en eventos disruptivos
title_full_unstemmed	Identificación y analisis del riesgo para cadenas de suministro en eventos disruptivos
title_sort	Identificación y analisis del riesgo para cadenas de suministro en eventos disruptivos
dc.creator.fl_str_mv	Clavijo Florez, Andres Felipe
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv	Velásquez Castiblanco, Yessica
dc.contributor.author.none.fl_str_mv	Clavijo Florez, Andres Felipe
dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv	DISTRIBUCION FISICA DE MERCANCIAS LOGISTICA EN LOS NEGOCIOS ESTRATEGIAS PARA EL DEARROLLO ADMINISTRACION DE LA PRODUCCION COSTOS DE OPERACION
topic	DISTRIBUCION FISICA DE MERCANCIAS LOGISTICA EN LOS NEGOCIOS ESTRATEGIAS PARA EL DEARROLLO ADMINISTRACION DE LA PRODUCCION COSTOS DE OPERACION Disruptive events Risk in supply chains Resilience in supply chains Robustness in supply chains Risk management Eventos disruptivos Riesgo en cadenas de suministro Resiliencia en cadenas de suministro Robustez en cadenas de suministros Administración del riesgo
dc.subject.keywords.spa.fl_str_mv	Disruptive events Risk in supply chains Resilience in supply chains Robustness in supply chains Risk management
dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv	Eventos disruptivos Riesgo en cadenas de suministro Resiliencia en cadenas de suministro Robustez en cadenas de suministros Administración del riesgo
description	El presente trabajo pretende analizar las estrategias que han implementado diversos autores en empresas productoras de bienes, para mitigar el riesgo de pérdidas en situaciones de eventos disruptivos. Estas disrupciones en las cadenas de suministro crean fluctuaciones en las cantidades de recursos que se tienen, ocasionando desfases en la producción y crecimiento en los costos operacionales. Se realizó una metodología de identificación del riesgo para posteriormente identificar estrategias de mitigación del riesgo las cuales fueron programación estocástica, optimización robusta con Big Data y redistribución de la manufactura. Se establece de las referencias utilizadas que la programación estocástica y la optimización robusta suponen de un conocimiento previo del riesgo inherente en la cadena de suministros a analizar; por el contrario, métodos cualitativos como la redistribución de la manufactura, pueden realizarse sin tener históricos de datos de los recursos en condiciones de eventos disruptivos.
publishDate	2022
dc.date.issued.none.fl_str_mv	2022-06-02
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv	2023-04-18T16:00:49Z
dc.date.available.none.fl_str_mv	2023-04-18T16:00:49Z
dc.type.local.spa.fl_str_mv	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Especialización
dc.type.driver.spa.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.coar.*.fl_str_mv	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
format	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv	http://hdl.handle.net/10654/43681
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv	instname:Universidad Militar Nueva Granada
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv	reponame:Repositorio Institucional Universidad Militar Nueva Granada
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv	repourl:https://repository.unimilitar.edu.co
url	http://hdl.handle.net/10654/43681
identifier_str_mv	instname:Universidad Militar Nueva Granada reponame:Repositorio Institucional Universidad Militar Nueva Granada repourl:https://repository.unimilitar.edu.co
dc.language.iso.spa.fl_str_mv	spa
language	spa
dc.relation.references.spa.fl_str_mv	(2021). “Real Academia Española”. [Internet]. Disponible en https://dle.rae.es/coyuntura P. Burnson. 2019. Global Supply Chain Risk Events Increased 36% In 2018, according to resilinc’s annual EventWatch. https://www.scmr.com/article/global_supply_chain_risk_events_increased_36_in_2018_according_to_resilincs. [Google Scholar] S. Xu, X. Zhang, L. Feng, W. Yang, “Disruption Risks In Supply Chain Management: A Literature Retric Analysis”, International Journal of Production Research, vol. 58, n.°11, pp. 3508-3526, 2020. A. Piprani, N, Ali. S, et al. “Multi-Dimensional Supply Chain Flexibility and Supply Chain Resilience: The Role of Supply Chain Risks Exposure”, Oper Manag Res, 2022. D. Ivanov, “Viable Supply Chain Model: Integrating Agility, Resilience and Sustainability Perspectives—Lessons From and Thinking Beyond the COVID-19 Pandemic. Annals of operations research, 1-21, 2020. R. Sreedevi, H. Saranga, “Uncertainty and Supply Chain Risk: The Moderating Role of Supply Chain Flexibility in Risk Mitigation. International Journal of Production Economics, 193, 332-342, 2017. M. Shekarian, M. Parast , “An Integrative Approach To Supply Chain Disruption Risk and Resilience Management: A Literature Review”. International Journal of Logistics Research and Applications, 24(5), 427-455, 2021. ] D. Ivanov, A. Dolgui, “Low-Certainty-Need (LCN) Supply Chains: A New Perspective In Managing Disruption Risks And Resilience”, International Journal of Production Research, vol. 57, n°15-16, pp. 5119-5136, 2019. D. Ivanov, B. Sokolov, “Simultaneous Structural–Operational Control Of Supply Chain Dynamics And Resilience”, Annals of Operations Research, vol. 283, pp. 1191-1210, 2019. G. Baryannis, S. Validi, S. Dani & G. Antoniou “Supply Chain Risk Management and Artificial Intelligence: State Of The Art and Future Research Directions, International Journal of Production Research, vol. 57:7, pp. 2179-2202, 2019. J. M. McKeller, “Supply Chain Management Demystified” (2014), Chapter 7: Supply Chain Risks, Disponible en: https://www.accessengineeringlibrary.com/content/book/9780071805124/chapter/chapter7 F. Ferreira, A. Redchuck, “Programacion Estocastica: Modelo Determinista Equivalente y su Implementacion en el Entorno del Software R”, Departamento de Estad. e Investigación Operativa, Universidad Autónoma de Chile, pp.1-19, 2012. M. Garve, S. Carnovale, and S. Yeniyurt, “An Analytical Framework for Supply Network Risk Propagation: A Bayesian Network Approach.” European Journal of Operational Research 243 (2): 618–627, 2015. A. Bruzzone, A. Orsoni, “AI and Simulation-Based Techniques for the Assessment of Supply Chain Logistic Performance.” In Proceedings - Simulation Symposium, vol.283, pp.154–164, 2013. R. Dubey, , A. Gunasekaran, S. Childe “The Design of a Responsive Sustainable Supply Chain Network under Uncertainty.” International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol 80, pp 427–445, 2015. M. Pishvaee, S. Razmi, S. Torabi, “An Accelerated Benders Decomposition Algorithm for Sustainable Supply Chain Network Design under Uncertainty: A Case Study of Medical Needle and Syringe Supply Chain.” Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review 67: 14–38, 2014. R. Harrison, Q. Rafiq, N. Medcalf, “Centralised Versus Decentralised Manufacturing and the Delivery of Healthcare Products: A United Kingdom Exemplar,” Cytotherapy, vol. 20/6, pp 873-890, 2018. K. Dharm, W. Phillips, N. Medcalf, H. Makatsoris, C. McMahon, N. Rich, “Redistributed Manufacturing—Challenges for Operations Management,” Production Planning & Control, 30/7, 2019. R. Harrison, Q. Rafiq, N. Medcalf, “Automating Decentralized Manufacturing of Cell and Gene Therapy Products,” Cell & Gene Therapy Insights, vol. 2/4, pp 115-120, 2016: 115-120. S.Frederick, “Global Value Chain Mapping,” in Handbook on Global Value Chains, ed. Stefano Ponte (Cheltenham, UK: Edward Elgar), pp. 29-53, 2019.
dc.rights.uri.*.fl_str_mv	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrights.*.fl_str_mv	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv	Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
dc.rights.local.spa.fl_str_mv	Acceso abierto
rights_invalid_str_mv	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International Acceso abierto
eu_rights_str_mv	openAccess
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv	applicaction/pdf
dc.coverage.sede.spa.fl_str_mv	Calle 100
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv	Especialización en Gerencia en Logística Integral
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv	Facultad de Ingeniería
dc.publisher.grantor.spa.fl_str_mv	Universidad Militar Nueva Granada
institution	Universidad Militar Nueva Granada
bitstream.url.fl_str_mv	http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/43681/1/ClavijoFlorezAndresFelipe2022.pdf http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/43681/2/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv	49d7448a308ed883c74f5646f27faa03 a609d7e369577f685ce98c66b903b91b
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv	MD5 MD5
repository.name.fl_str_mv	Repositorio Institucional UMNG
repository.mail.fl_str_mv	bibliodigital@unimilitar.edu.co
_version_	1837098402928656384
spelling	Velásquez Castiblanco, YessicaClavijo Florez, Andres FelipeEspecialista en Gerencia en Logística Integral2023-04-18T16:00:49Z2023-04-18T16:00:49Z2022-06-02http://hdl.handle.net/10654/43681instname:Universidad Militar Nueva Granadareponame:Repositorio Institucional Universidad Militar Nueva Granadarepourl:https://repository.unimilitar.edu.coEl presente trabajo pretende analizar las estrategias que han implementado diversos autores en empresas productoras de bienes, para mitigar el riesgo de pérdidas en situaciones de eventos disruptivos. Estas disrupciones en las cadenas de suministro crean fluctuaciones en las cantidades de recursos que se tienen, ocasionando desfases en la producción y crecimiento en los costos operacionales. Se realizó una metodología de identificación del riesgo para posteriormente identificar estrategias de mitigación del riesgo las cuales fueron programación estocástica, optimización robusta con Big Data y redistribución de la manufactura. Se establece de las referencias utilizadas que la programación estocástica y la optimización robusta suponen de un conocimiento previo del riesgo inherente en la cadena de suministros a analizar; por el contrario, métodos cualitativos como la redistribución de la manufactura, pueden realizarse sin tener históricos de datos de los recursos en condiciones de eventos disruptivos.This paper aims to analyze the strategies that several authors have implemented in manufacturing companies, to mitigate the risk of losses in situations of disruptive events. These supply chain disruptions create fluctuations in the amounts of resources held, causing production gaps and growth in operating costs. A risk identification methodology was carried out to later identify risk mitigation strategies, which were stochastic programming, robust optimization with Big Data and manufacturing redistribution. It is established from the references used that stochastic programming and robust optimization suppose prior knowledge of the risk inherent in the supply chain to be analyzed; on the contrary, qualitative methods such as the redistribution of manufacturing can be carried out without having historical data of the resources in conditions of disruptive events.Especializaciónapplicaction/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalAcceso abiertoIdentificación y analisis del riesgo para cadenas de suministro en eventos disruptivosIdentification and analysis of risk for supply chains in disruptive eventsDISTRIBUCION FISICA DE MERCANCIASLOGISTICA EN LOS NEGOCIOSESTRATEGIAS PARA EL DEARROLLOADMINISTRACION DE LA PRODUCCIONCOSTOS DE OPERACIONDisruptive eventsRisk in supply chainsResilience in supply chainsRobustness in supply chainsRisk managementEventos disruptivosRiesgo en cadenas de suministroResiliencia en cadenas de suministroRobustez en cadenas de suministrosAdministración del riesgoTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializacióninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fEspecialización en Gerencia en Logística IntegralFacultad de IngenieríaUniversidad Militar Nueva Granada(2021). “Real Academia Española”. [Internet]. Disponible en https://dle.rae.es/coyunturaP. Burnson. 2019. Global Supply Chain Risk Events Increased 36% In 2018, according to resilinc’s annual EventWatch. https://www.scmr.com/article/global_supply_chain_risk_events_increased_36_in_2018_according_to_resilincs. [Google Scholar]S. Xu, X. Zhang, L. Feng, W. Yang, “Disruption Risks In Supply Chain Management: A Literature Retric Analysis”, International Journal of Production Research, vol. 58, n.°11, pp. 3508-3526, 2020.A. Piprani, N, Ali. S, et al. “Multi-Dimensional Supply Chain Flexibility and Supply Chain Resilience: The Role of Supply Chain Risks Exposure”, Oper Manag Res, 2022.D. Ivanov, “Viable Supply Chain Model: Integrating Agility, Resilience and Sustainability Perspectives—Lessons From and Thinking Beyond the COVID-19 Pandemic. Annals of operations research, 1-21, 2020.R. Sreedevi, H. Saranga, “Uncertainty and Supply Chain Risk: The Moderating Role of Supply Chain Flexibility in Risk Mitigation. International Journal of Production Economics, 193, 332-342, 2017.M. Shekarian, M. Parast , “An Integrative Approach To Supply Chain Disruption Risk and Resilience Management: A Literature Review”. International Journal of Logistics Research and Applications, 24(5), 427-455, 2021.] D. Ivanov, A. Dolgui, “Low-Certainty-Need (LCN) Supply Chains: A New Perspective In Managing Disruption Risks And Resilience”, International Journal of Production Research, vol. 57, n°15-16, pp. 5119-5136, 2019.D. Ivanov, B. Sokolov, “Simultaneous Structural–Operational Control Of Supply Chain Dynamics And Resilience”, Annals of Operations Research, vol. 283, pp. 1191-1210, 2019.G. Baryannis, S. Validi, S. Dani & G. Antoniou “Supply Chain Risk Management and Artificial Intelligence: State Of The Art and Future Research Directions, International Journal of Production Research, vol. 57:7, pp. 2179-2202, 2019.J. M. McKeller, “Supply Chain Management Demystified” (2014), Chapter 7: Supply Chain Risks, Disponible en: https://www.accessengineeringlibrary.com/content/book/9780071805124/chapter/chapter7F. Ferreira, A. Redchuck, “Programacion Estocastica: Modelo Determinista Equivalente y su Implementacion en el Entorno del Software R”, Departamento de Estad. e Investigación Operativa, Universidad Autónoma de Chile, pp.1-19, 2012.M. Garve, S. Carnovale, and S. Yeniyurt, “An Analytical Framework for Supply Network Risk Propagation: A Bayesian Network Approach.” European Journal of Operational Research 243 (2): 618–627, 2015.A. Bruzzone, A. Orsoni, “AI and Simulation-Based Techniques for the Assessment of Supply Chain Logistic Performance.” In Proceedings - Simulation Symposium, vol.283, pp.154–164, 2013.R. Dubey, , A. Gunasekaran, S. Childe “The Design of a Responsive Sustainable Supply Chain Network under Uncertainty.” International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol 80, pp 427–445, 2015.M. Pishvaee, S. Razmi, S. Torabi, “An Accelerated Benders Decomposition Algorithm for Sustainable Supply Chain Network Design under Uncertainty: A Case Study of Medical Needle and Syringe Supply Chain.” Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review 67: 14–38, 2014.R. Harrison, Q. Rafiq, N. Medcalf, “Centralised Versus Decentralised Manufacturing and the Delivery of Healthcare Products: A United Kingdom Exemplar,” Cytotherapy, vol. 20/6, pp 873-890, 2018.K. Dharm, W. Phillips, N. Medcalf, H. Makatsoris, C. McMahon, N. Rich, “Redistributed Manufacturing—Challenges for Operations Management,” Production Planning & Control, 30/7, 2019.R. Harrison, Q. Rafiq, N. Medcalf, “Automating Decentralized Manufacturing of Cell and Gene Therapy Products,” Cell & Gene Therapy Insights, vol. 2/4, pp 115-120, 2016: 115-120.S.Frederick, “Global Value Chain Mapping,” in Handbook on Global Value Chains, ed. Stefano Ponte (Cheltenham, UK: Edward Elgar), pp. 29-53, 2019.Calle 100ORIGINALClavijoFlorezAndresFelipe2022.pdfClavijoFlorezAndresFelipe2022.pdfArticuloapplication/pdf539086http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/43681/1/ClavijoFlorezAndresFelipe2022.pdf49d7448a308ed883c74f5646f27faa03MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-83420http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/43681/2/license.txta609d7e369577f685ce98c66b903b91bMD52open access10654/43681oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/436812023-04-18 11:00:50.538open accessRepositorio Institucional UMNGbibliodigital@unimilitar.edu.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

Identificación y analisis del riesgo para cadenas de suministro en eventos disruptivos

Publicaciones similares