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dc.contributor.advisorRueda Varón, Milton Januario
dc.contributor.advisorOrjuela Castro, Javier Arturo
dc.contributor.authorGonzález La Rotta, Elsa Cristina
dc.date.accessioned2022-08-29T20:21:34Z
dc.date.available2022-08-29T20:21:34Z
dc.date.created2022-08-06
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10882/11980
dc.description.abstractEsta tesis doctoral en ingeniería de procesos de la Universidad EAN presenta un modelo de diseño de redes de distribución de bienes que aborda la planeación en los niveles estratégico, táctico y operativo; considera la combinación de dos estrategias logísticas: el almacenamiento tradicional y el uso de plataformas Cross-Docking, estrategia que preserva inventario no más allá de 24 horas. A partir de una revisión sistemática de la literatura, se encontró la brecha descrita en el marco teórico. El modelo formulado se desarrolla en tres fases, en forma de cascada, al combinar las técnicas de decisión multicriterio y de inteligencia artificial, con (Big-Data) o análisis de grandes conjuntos de datos y programación lineal entera mixta. Lo que permite obtener una novedosa solución, al proponer dos modificaciones a algoritmos existentes, facilitadores de los procesos de planeación y toma de decisiones en los sistemas reales. La aplicación fáctica del modelo propuesto, realizada en un operador logístico de cuarta generación 4PL, permitió identificar las condiciones bajo las cuales es posible la hibridación de enfoques de distribución y la de técnicas de solución. Posteriormente se ejecutaron diferentes escenarios, se establece el costo mínimo para ciertos niveles de respuesta y de servicio. Las salidas de esta etapa se constituyen en entrada de la etapa de ruteo, la cual se realizó con el algoritmo del árbol de mínima expansión y luego con un algoritmo de optimización. Entre los principales aportes de la investigación se encuentran: las ventajas de agrupar clientes (clustering), pronosticar con técnicas de inteligencia artificial (redes neuronales) para planear la demanda, utilizar técnicas de Big Data para realizar planeación logística a largo plazo, combinar técnicas estadísticas y de optimización para realizar modelos de localización de instalaciones y rutear con combinaciones de algoritmos no especializados para este fin.spa
dc.format.extent236 páginasspa
dc.format.mediumRecurso electrónicospa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad EANspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.subjectModelo de negociosspa
dc.subjectRedes híbridasspa
dc.subjectInnovaciones tecnológicasspa
dc.subjectPlataforma CrossDocking.spa
dc.subjectControl de inventariosspa
dc.subjectBig dataspa
dc.titleModelo estratégico de diseño de redes híbridas de distribuciónspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.title.titleenglishStrategic model for the design of hybrid distribution networkseng
dc.description.abstractenglishThis doctoral thesis in process engineering from the EAN University presents a model for the design of final goods distribution networks that addresses their planning, from three levels: strategic, tactical, and operational. It also considers the combination of two logistics strategies such as: traditional storage and the use of exchange platforms, called Cross-Docking, a strategy that preserves inventory for no more than 24 hours. When reviewing the literature, a gap was found that is properly described in the theoretical framework. The formulated model is developed in three phases, in the form of a cascade, combining different techniques: multi-criteria decision techniques, analysis of Big-Data, artificial intelligence techniques and mixed integer linear programming, thus, obtaining a novel solution, in which two modifications to existing algorithms are proposed, drivers of planning processes and decision making in real systems. The practical application of the proposed model, carried out in a fourth generation 4PL logistics operator, allowed identifying the conditions under which the hybridization of distribution approaches and solution techniques is possible. Subsequently, the conditions were established under which the cost is minimum for a certain level of response and level of service, this point was obtained after running different scenarios. The outputs of this stage constitute the input of the routing stage, which was performed with the minimum spanning tree algorithm and then with an optimization algorithm. Among the main contributions of this work, we can mention: the advantages of client clustering, forecasting with artificial intelligence techniques like neural networks to plan demand, the use of big data techniques to carry out logistics planning through long term, the combination of statistics and optimization. Techniques to perform facility location and routing models with a combination of non-specialized algorithms for this purpose.eng
dc.subject.subjectenglishBusiness modeleng
dc.subject.subjectenglishHybrid networkseng
dc.subject.subjectenglishTechnological innovationseng
dc.subject.subjectenglishCross docking platformeng
dc.subject.subjectenglishInventory controleng
dc.subject.subjectenglishBig dataeng
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.publisher.programDoctorado Ingeniería de Procesos - Presencialspa
dc.description.degreenameDoctor en Ingeniería de Procesosspa
dc.type.localTesis de doctoradospa
dc.identifier.localBDM-DIP
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.publisher.departmentFacultad de Ingenieríaspa
dc.subject.lembInnovaciones tecnológicasspa
dc.subject.lembLogística en los negociosspa
dc.subject.lembAbastecimiento y distribuciónspa
dc.subject.lembMejoramiento de procesosspa
dc.subject.lembControl de inventariosspa
dc.subject.lembSistemas de información en administraciónspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.identifier.instnameinstname:Universidad EANspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Biblioteca Digital Minervaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion


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