Daniel Romero Rodríguez, Weimar Ardila Rueda, Ernesto Fidel Cantillo Guerrero, Alvaro Sierra Altamiranda, Fabián Sánchez Sánchez
La identificación del nivel de resiliencia de un sistema es fundamental para la toma de decisiones en la prevención y planeación de estrategias de recuperación ante fallas que lo puedan afectar. Este artículo busca diseñar una métrica de aproximación lineal para la medición de resiliencia en cadenas de suministro ante eventos disruptivos inesperados. Las métricas tradicionales de resiliencia simplifican el comportamiento de un sistema después de la ocurrencia de una falla, dificultando que las mediciones se puedan realizar en escenarios de fallas de mayor complejidad. Una métrica general de resiliencia es desarrollada y validada en un caso simulado de una cadena de suministro de dos eslabones con interrupciones en el proceso de transporte. Los resultados confirman que las métricas de resiliencia tradicionales sobreestiman los niveles de resiliencia del sistema, debido a la inhabilidad de modelar diferentes escenarios de eventos disruptivos. Los resultados del caso simulado sugieren que la nueva métrica mejora la estimación de resiliencia en comparación con las métricas lineales previas y, adicionalmente provee la flexibilidad necesaria para ser utilizada en otros tipos de sistema diferentes a cadenas de suministro.
The following research aims to the design of a linear metric approximation for the measurement of supply chain resilience under unexpected events. The identification of the system’s resilience level is a key step for the decision making in the prevention and planning of recovery strategies, in the case of a disruptive failure. Traditional measurements of resilience are based on strong simplifications of the evolution of systems’ performance, which leads to an inaccurate analysis of more complex scenarios.
A general metric is developed and is validated on a simulated case of a two-echelon supply chain with transportation disruptions. Results proved that previous linear metrics over-estimated the resilience level due to the inability to model different disruptions scenarios. The results suggest that the new approach improved the former linear metric, and provided the required flexibility to model resilience for different systems besides supply chains.
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