Optimización matemática en la cadena de suministro: Estrategias para mejorar la eficiencia operativa en empresas

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.26820/recimundo/9.(1).enero.2025.948-955

Palabras clave:

Gestión de la cadena de suministro, Optimización, Modelación matemática, Transporte, Gestión de riesgos

Resumen

Este artículo proporciona una síntesis del concepto de optimización de la cadena de suministro. El objetivo de la investigación es identificar un proceso de optimización de la cadena de suministro, los aspectos clave para llevar a cabo este proceso, y al mismo tiempo enfatizar las ventajas que aporta la optimización de los procesos de las empresas a través de la modelización matemática de procesos logísticos que pueden ser útiles en la optimización de las cadenas de suministro. En la metodología de investigación se utiliza el algoritmo de transporte Simplex. En una situación práctica de una empresa con 3 almacenes y 4 clientes, permitió optimizar las rutas de transporte y obtener un costo total mínimo para la entrega logística.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Edwin Miguel Baque Parrales, Universidad Estatal del Sur de Manabí

Magíster en Ingeniería Civil - Mención Vialidad; Ingeniero Civil; Docente de la Facultad de Ciencias Económicas Carrera Administración de Empresas de la Universidad Estatal del Sur de Manabí; Jipijapa, Ecuador

María Teresa Ayón Lucio, Universidad Estatal del Sur de Manabí

Magíster en Administración Pública; Ingeniera en Comercio Exterior y Negocios Internacionales; Docente de la Unidad de Admisión y Nivelación del PII 2021 y PI2022 de la Carrera de Administración de Empresas en la Universidad Estatal del Sur de Manabí; Jipijapa, Ecuador

Tania Lisbeth Macias Villacreses, Universidad Estatal del Sur de Manabí

Magíster en Dirección y Asesoramiento Financiero; Economista; Docente de la Carrera de Administración de Empresas de la Universidad Estatal del Sur de Manabí; Jipijapa, Ecuador

Adriana Leonor Salazar Moran, Universidad Estatal del Sur de Manabí

Magíster en Administración Pública; Economista; Docente de la Facultad de Ciencias Económicas en la Universidad Estatal del Sur de Manabí; Jipijapa, Ecuador

Citas

Fakhrzad MB, Goodarzian F. A new multi-objective mathematical model for a Citrus supply chain network design: Metaheuristic algorithms. Journal of Optimization in Industrial Engineering. 2021;14(2):111–28.

Ebrahimi SB, Bagheri E. Optimizing profit and reliability using a bi-objective mathematical model for oil and gas supply chain under disruption risks. Comput Ind Eng. 2022;163:107849.

Sana SS. A structural mathematical model on two echelon supply chain system. Ann Oper Res. 2022;315(2):1997–2025.

Hosseini-Motlagh SM, Samani MRG, Abbasi Saadi F. Strategic optimization of wheat supply chain network under uncertainty: a real case study. Operational research. 2021;21(3):1487–527.

Paul SK, Chowdhury P, Chakrabortty RK, Ivanov D, Sallam K. A mathematical model for managing the multi-dimensional impacts of the COVID-19 pandemic in supply chain of a high-demand item. Ann Oper Res. 2022;1–46.

Abaku EA, Edunjobi TE, Odimarha AC. Theoretical approaches to AI in supply chain optimization: Pathways to efficiency and resilience. International Journal of Science and Technology Research Archive. 2024;6(1):92–107.

Tirkolaee EB, Sadeghi S, Mooseloo FM, Vandchali HR, Aeini S. Application of machine learning in supply chain management: a comprehensive overview of the main areas. Math Probl Eng. 2021;2021(1):1476043.

Nagurney A. Optimization of supply chain networks with inclusion of labor: Applications to COVID-19 pandemic disruptions. Int J Prod Econ. 2021;235:108080.

Tordecilla RD, Juan AA, Montoya-Torres JR, Quintero-Araujo CL, Panadero J. Simulation-optimization methods for designing and assessing resilient supply chain networks under uncertainty scenarios: A review. Simul Model Pract Theory. 2021;106:102166.

Van Engeland J, Beliën J, De Boeck L, De Jaeger S. Literature review: Strategic network optimization models in waste reverse supply chains. Omega (Westport). 2020;91:102012.

Suryawanshi P, Dutta P. Optimization models for supply chains under risk, uncertainty, and resilience: A state-of-the-art review and future research directions. Transp Res E Logist Transp Rev. 2022;157:102553.

Kang S, Heo S, Realff MJ, Lee JH. Three-stage design of high-resolution microalgae-based biofuel supply chain using geographic information system. Appl Energy. 2020;265:114773.

Becerra P, Mula J, Sanchis R. Sustainable inventory management in supply chains: Trends and further research. Sustainability. 2022;14(5):2613.

Descargas

Publicado

2025-03-19

Cómo citar

Baque Parrales, E. M., Ayón Lucio, M. T., Macias Villacreses, T. L., & Salazar Moran, A. L. (2025). Optimización matemática en la cadena de suministro: Estrategias para mejorar la eficiencia operativa en empresas. RECIMUNDO, 9(1), 948–955. https://doi.org/10.26820/recimundo/9.(1).enero.2025.948-955

Número

Sección

Artículos de Investigación

Artículos más leídos del mismo autor/a