Optimización de una red de distribución con parámetros estocásticos usando la metodología de aproximación por promedios muéstrales

• John Willmer Escobar ^[1] ; Juan Jose Bravo ^[2] ; Carlos Julio Vidal ^[2]
  1. [1] Pontífica Universidad Javeriana

     Pontífica Universidad Javeriana

     Colombia

     
  2. [2] Universidad del Valle (Colombia)

     Universidad del Valle (Colombia)

     Colombia

     
• Localización: Ingeniería y desarrollo: revista de la División de Ingeniería de la Universidad del Norte, ISSN 0122-3461, Vol. 31, Nº. 1, 2013 (Ejemplar dedicado a: Enero-Junio), págs. 135-160
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Supply chain optimization with stochastic parameters by using the sample average approximation method
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    Este artículo presenta el problema del diseño de una red de distribución de gran escala con parámetros estocásticos. La problemática central radica en la determinación de las decisiones de expansión o contracción de algunos de los eslabones de una red, teniendo en cuenta la variabilidad de la demanda. El problema se ha formulado como un modelo estocástico de dos etapas. Las decisiones de la primera etapa son de tipo estratégico; mientras que las decisiones de la segunda etapa son de tipo táctico. El modelo está basado en el caso de una compañía multinacional de alimentos que abastece a todo el territorio colombiano y varios mercados internacionales, dentro de los que se destacan Venezuela, Ecuador, Chile y algunos países de Centroamérica. La estrategia de solución adoptada es conocida como Sample Average Approximation (SAA). Dicha estrategia usa un esquema de aproximación por promedios muestrales para la solución de problemas estocásticos. Se presentan experimentos computacionales con diferentes tamaños de muestra. Los resultados obtenidos reflejan la importancia y eficiencia de la metodología propuesta como alternativa para el tratamiento de la variabilidad para redes de suministro de gran escala.   

  • English

    This paper presents a supply chain design problem with stochastic parameters for a large-scale company. The main problem consists to determine the decisions of expansion or contraction of some echelons by considering the variability of the demand. The problem is formulated as a two-stage stochastic model. The first-stage decisions are strategic, while the second-stage decisions are tactical. The model is based on a real-world case from amultinational food company, which suppliesthe Colombian territory and different international markets such as: Venezuela, Ecuador, Chile and some Central American Countries. The solution strategy adopted is known as Sample Average Approximation (SAA). This strategy uses an approximation scheme by sample averages for solving stochastic problems. Computational experiments with different sample sizes are presented. The results show the importance and efficiency of the proposed approach as analternative to the treatment of the variability for large-scale supply chains.