Productos académicos

Permanent URI for this communityhttps://scripta.up.edu.mx/handle/20.500.12552/4880

Browse

Settings

Start date: 1850Language: search.filters.language.English (United States)

Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Loading...
    Thumbnail Image
    Some of the metrics are blocked by your 
    consent settings
    Item type:Publication,
    Stochastic optimal control of an automotive supply chain using dynamic programming
    (Carlos Eduardo López Landeros, 2025)
    López Landeros, Carlos Eduardo
    ;
    Valenzuela González, Ricardo
    ;
    Olivares Benítez, Elías
    La cadena de suministro automotriz es una de las más dinámicas y grandes a nivel mundial. Ante los diversos desafíos de suministro, producción y transporte que enfrenta, los socios de esta cadena necesitan coordinar sus operaciones para lograr eficiencia, robustez y confiabilidad. Esta coordinación es posible en estado transitorio y en ambientes con incertidumbre usando teoría de control. En tal virtud, en este trabajo se propuso un modelo de control óptimo estocástico para una cadena de suministro automotriz multi-producto de cinco eslabones operando bajo una estrategia push-pull, con el objetivo de minimizar el costo total de operación en un horizonte de tiempo definido. El modelo consideró restricciones de capacidad, operaciones de mezcla de partes, requerimientos de ensamblaje, tasas variables de suministro y de producción-inventario. Se asumió que la demanda de automóviles sigue una distribución normal, con costos unitarios de materias prima fluctuando como movimiento geométrico Browniano y niveles de disponibilidad de piezas variables comportándose como procesos de Itô. La dinámica se modeló como un balance de entradas y salidas en los nodos del sistema mediante ecuaciones diferenciales ordinarias. La solución del modelo propuesto se obtuvo con la adaptación y mejora de un algoritmo numérico de control óptimo basado en Programación Dinámica con el cual se determinaron los niveles óptimos de producción-inventario para cada socio de la cadena, impulsados por las tasas de adquisición de materia prima entrante. Se compararon diferentes configuraciones deterministas y estocásticas del modelo y los hallazgos proporcionaron información útil para los gerentes en las áreas de producción, inventario y transporte. Estos resultados son evidencia de los beneficios que representa modelar la cadena de suministro desde una perspectiva de control óptimo estocástico para la operación coordinada de sistemas industriales.