Diseño de estrategias para la gestión sostenible de la cadena de suministro agroalimentaria del ñame en el departamento de Sucre mediante. Un análisis multiobjetivo /

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.advisorVergara Rodríguez, César José.spa
dc.contributor.advisorMendoza Ortega, Gean Pablo.spa
dc.contributor.authorMármol Barriosnuevo, Mayerlis Enith.spa
dc.contributor.authorDiaz Sierra, Mayerly Yulisa.spa
dc.date.accessioned2024-10-30T13:45:47Z
dc.date.available2024-10-30T13:45:47Z
dc.date.issued2024spa
dc.description2.9 MB ; 121 páginasspa
dc.description.abstractLa relevancia de la formulación de estrategias destinadas a la gestión sostenible de los cultivos dentro de la cadena de suministro agroalimentaria reside en su capacidad para afrontar desafíos fundamentales que impactan tanto en la agricultura como en la sociedad en su totalidad; estas no solamente contribuyen a la conservación de los recursos naturales, sino que también promueven la seguridad alimentaria y prácticas económicas más efectivas y socialmente responsables. Este trabajo tiene como objetivo diseñar estrategias para la gestión sostenible de la cadena de suministro agroalimentaria del ñame; para lo cual en primer lugar se caracterizó la cadena de suministro del ñame utilizando información de las asociaciones ASOAGROSUC y ACC COVEÑAS, donde se pronosticaron los precios y las demandas con el método de Box-Jenkins; posteriormente se codificó el modelo multiobjetivo en el software GAMS para la gestión sostenible de cultivos, considerando las particularidades del caso de estudio. Seguidamente la validación del modelo se realizó con datos reales utilizando la metodología épsilon aumentada AUGMECON; con base en los resultados, se diseñaron estrategias específicas para maximizar la eficiencia económica y minimizar las pérdidas en la cadena de suministro del ñame. A raíz de todo lo anterior, se identificaron tres eslabones en la configuración de la cadena: productores, acopiadores y clientes; con los resultados del modelo se plantearon tres posibles escenarios: 1) menores pérdidas y ganancias, 2) mayores ganancias y mayores pérdidas y 3) intermedio donde la pendiente de los segmentos comienza a cambiar abruptamente, y se establece un equilibrio donde las perdidas con de 622,793.45kg y las ganancias de $4,127,901,000 y finalmente las estrategias construidas se enfocaron en aspectos como la cantidad y variedad de siembra, la satisfacción de la demanda y la minimización de pérdidas. El trabajo.spa
dc.description.abstractThe relevance of formulating strategies aimed at the sustainable management of crops within the agri-food supply chain lies in their ability to address fundamental challenges that impact both agriculture and society as a whole. These strategies not only contribute to the conservation of natural resources but also promote food security and more effective and socially responsible economic practices. This work aims to design strategies for the sustainable management of the yam agri-food supply chain. To do this, the yam supply chain was first characterized using information from the ASOAGROSUC and ACC COVEÑAS associations, where prices and demands were forecasted using the Box-Jenkins method. Subsequently, the multi-objective model was coded in the GAMS software for sustainable crop management, considering the particularities of the case study. The model validation was then performed with real data using the Augmented Epsilon Methodology (AUGMECON). Based on the results, specific strategies were designed to maximize economic efficiency and minimize losses in the yam supply chain. As a result of all the above, three links were identified in the chain configuration: producers, collectors, and customers. Three possible scenarios were proposed based on the model results: 1) lower losses and profits, 2) higher profits and higher losses, and 3) an intermediate scenario where the slope of the segments begins to change abruptly. A balance was established where the losses were 622,793.45 kg and the profits were $4,127,901,000. Finally, the strategies developed focused on aspects such as the quantity and variety of crops, demand satisfaction, and loss minimization. El trabajo.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameArquitectospa
dc.description.notesTrabajo de grado(Ingeniero Industrial) --Corporación Universitaria del Caribe. Facultad de Ciencias Básicas, Ingeniería y Arquitectura. Programa de Ingeniería Industrial. Sincelejo, 2024.spa
dc.format.extent2.9 MB ; 121 páginasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.barcodeT-09175spa
dc.identifier.localINI-09175 2024spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.cecar.edu.co/handle/cecar/10342
dc.identifier.urlhttps://catalogo.cecar.edu.co/bib/36348spa
dc.publisherCorporación Universitaria del Caribe - CECARspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias Básicas, Ingenierías y Arquitecturaspa
dc.publisher.placeSincelejospa
dc.publisher.programArquitecturaspa
dc.relation.referencesAcs, S., Berentsen, P., Huirne, R., & van Asseldonk, M. (2009). Effect of yield and price risk on conversion from conventional to organic farming. Australian Journal of Agricultural and Resource Economics, 53(3), 393–411. https://doi.org/10.1111/J.1467- 8489.2009.00458.Xspa
dc.relation.referencesAdenso-Díaz, B., & Villa, G. (2021). Crop Planning in Synchronized Crop-Demand Scenarios: A Biobjective Optimization Formulation. Horticulturae 7(10), 347. https://doi.org/10.3390/HORTICULTURAE7100347spa
dc.relation.referencesAhumada, O., & Villalobos, J. R. (2009a). Application of planning models in the agri-food supply chain: A review. European Journal of Operational Research, 196(1), 1–20. https://doi.org/10.1016/J.EJOR.2008.02.014spa
dc.relation.referencesAkkaya, D., Bimpikis, K., & Lee, H. (2020). Government Interventions to Promote Agricultural Innovation. Manufacturing & Service Operations Management 23(2). https://doi.org/10.1287/MSOM.2019.0834spa
dc.relation.referencesAntonio, R., & Aguilar, M. (2016). Competitividad y cadenas de abastecimiento en el sector productivo del valle del cauca, Colombia. Revista Global de Negocios, 4(1), 77–87. www.theIBFR.comspa
dc.relation.referencesAramyan, L., Ondersteijn, C. J. M., Kooten, O. van, & Lansink, A. O. (2006). Performance indicators in agri-food production chains. Frontis, 47–64. https://library.wur.nl/ojs/index.php/frontis/article/view/1141spa
dc.relation.referencesArroyo-Morales, E. (2019). Diagnóstico del contexto socio económico de la cadena productiva del ñame de la Subregión de Montes de María del Departamento de Sucre. Apuestas del departamento de Sucre en sectores Agroindustria y Minería (pp. 10–28). Corporación Universitaria del Caribe CECAR. https://doi.org/10.21892/9789585547254.1spa
dc.relation.referencesArroyo-Morales, E., Mendoza-Ortega, G. P., Vergara-Rodríguez, C. J., Puentes-Márquez, J., Vergara- Narváez, A., Hernández-Ruiz, M., Vásquez-Otálora, C. A., VergaraStreinesberger, F., Hernández-Meza, Y. Y., & Martínez-Franco, J. A. (2019). Apuestas del departamento de Sucre en sectores Agroindustria y Minería.spa
dc.relation.referencesÁvila-Rojas, S. L., & Osorio Gómez, J. C. (2015). Modelo de programación multi-objetivo fuzzy para la selección de proveedores. Revista EIA, 23, 163–174.spa
dc.relation.referencesBallou, R. H. (2004). Logística Administración de la cadena de suministro (Pearson Educación. México., Ed.; QUINTA). www.FreeLibros.comspa
dc.relation.referencesBenitez, R. (2022). Pérdidas y desperdicios de alimentos en América Latina y el Caribe | FAO. https://www.fao.org/americas/noticias/ver/es/c/239393/spa
dc.relation.referencesBerredo, R., Ekel, P., Ferreira, H., Palhares, R., & Penaforte, D. (2015). Generalized Algorithms of Discrete Optimization and Their Power Engineering Applications. Engineering, 07(08), 530–543. https://doi.org/10.4236/ENG.2015.78049spa
dc.relation.referencesBotero-Bernal, J., & Álvarez Posada, L. (2013). Caracterización de la gestión de pronósticos de demanda empresarial.spa
dc.relation.referencesBourlakis, M., & Weightman, P. (2003). Introduction to the UK food supply chain. Food Supply Chain Management, 1–10.spa
dc.relation.referencesBowerman, B. L., O’Connell, R. T., Koehler, A. B., & Lozada, M. B. (2007). Pronósticos, series de tiempo y regresión: un enfoque aplicado. Cengage Learning México.spa
dc.relation.referencesBoyabatli, O., Nasiry, J., & Zhou, Y. H. (2019). Crop Planning in Sustainable Agriculture: Dynamic Farmland Allocation in the Presence of Crop Rotation Benefits. Https://Doi.Org/10.1287/Mnsc.2018.3044, 65(5), 2060–2076. https://doi.org/10.1287/MNSC.2018.3044spa
dc.relation.referencesBoyabatlı, O., Nasiry, J., & Zhou, Y. (Helen). (2019). Crop Planning in Sustainable Agriculture: Dynamic Farmland Allocation in the Presence of Crop Rotation Benefits. Management Science, 65(5), 2060–2076. https://doi.org/10.1287/mnsc.2018.3044spa
dc.relation.referencesCadena, J. B., Ariza, M. J., & Palomo, R. J. (2018). La gestión de pronóstico en las decisiones empresariales: Un análisis empírico. Revista Espacios, 39(13)spa
dc.relation.referencesCampo-Arana, R. O., & Royet-Barroso, J. D. J. (2020). La antracnosis del ñame y estrategias de manejo: una revisión. Temas Agrarios, 25(2), 190–201. https://doi.org/10.21897/RTA.V25I2.2458spa
dc.relation.referencesChandrasiri, C., Dharmapriya, S., Jayawardana, J., Kulatunga, A. K., Weerasinghe, A. N., Aluwihare, C. P., & Hettiarachchi, D. (2022). Mitigating Environmental Impact of Perishable Food Supply Chain by a Novel Configuration: Simulating Banana Supply Chain in Sri Lanka. Sustainability (Switzerland), 14(19). https://doi.org/10.3390/su141912060spa
dc.relation.referencesChapman, S. N. (2006). Planificación y control de la producción. Pearson educación.spa
dc.relation.referencesChopra, S., Meindl, P., Fernandez Molina, A. S., & Carril Villarreal, M. del P. (2008). Administración de la cadena de suministro: estrategia, planeación y operación. Pearson Educacion.spa
dc.relation.referencesCid-Garcia, N. M., Bravo-Lozano, A. G., & Rios-Solis, Y. A. (2014). A crop planning and real-time irrigation method based on site-specific management zones and linear programming. Computers and Electronics in Agriculture, 107, 20–28. https://doi.org/10.1016/J.COMPAG.2014.06.002spa
dc.relation.referencesCoello, C. A. C., Lamont, G. B., Veldhuizen, D. A. Van, Goldberg, D. E., & Koza, J. R. (2007). Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems Second Edition Genetic and Evolutionary Computation Series Series Editors Selected titles from this series : Search, 67–69.spa
dc.relation.referencesCoello Coello, C. A. (2006). Evolutionary multi-objective optimization: A historical view of the field. IEEE Computational Intelligence Magazine, 1(1), 28–36. https://doi.org/10.1109/MCI.2006.1597059spa
dc.relation.referencesContreras Sierra, E. R. (2013). El concepto de estrategia como fundamento de la planeación estratégica. Pensamiento & Gestión, 35, 152–181.spa
dc.relation.referencesCristóbal, J., Guillén-Gosálbez, G., Jiménez, L., & Irabien, A. (2012). Multi-objective optimization of coal-fired electricity production with CO2 capture. Applied Energy, 98, 266–272. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2012.03.036spa
dc.relation.referencesDal Mas, F., Massaro, M., Ndou, V., & Raguseo, E. (2023). Blockchain technologies for sustainability in the agrifood sector: A literature review of academic research and business perspectives. Technological Forecasting and Social Change, 187, 122155. https://doi.org/10.1016/J.TECHFORE.2022.122155spa
dc.relation.referencesDepartamento Administrativo Nacional de Estadística (2024). PIB. DANE. https://www.dane.gov.co/spa
dc.relation.referencesDepartamento Administrativo Nacional de Estadística - Sistema de Información de Precios y Abastecimiento del Sector Agropecuario (2024). Consulta de precios mayoristas. https://apps.dane.gov.co/pentaho/api/repos/%3Apublic%3ASIPSA%3ASIPSAV17.w cdf/generatedContentspa
dc.relation.referencesDelgadillo-Ruiz, O., Ramírez-Moreno, P. P., Leos-Rodríguez, J. A., Salas González, J. M., Valdez-Cepeda, R. D., Delgadillo-Ruiz, O., Ramírez-Moreno, P. P., Leos-Rodríguez, J. A., Salas González, J. M., & Valdez-Cepeda, R. D. (2016). Pronósticos y series de tiempo de rendimientos de granos básicos en México. Acta Universitaria, 26(3), 23– 32. https://doi.org/10.15174/AU.2016.882spa
dc.relation.referencesEhrgott, M., & Ruzika, S. (2008). Improved ε-constraint method for multiobjective programming. Journal of Optimization Theory and Applications, 138(3), 375–396. https://doi.org/10.1007/S10957-008-9394-2spa
dc.relation.referencesEsteso, A., Alemany, M., Bas, A., & Liu, S. (2022). Optimization model to support sustainable crop planning for reducing unfairness among farmers. Central European Journal of Operations Research, 30. https://doi.org/10.1007/s10100-021-00751-8spa
dc.relation.referencesEsteso, A., Alemany, M. M. E., Ortiz, Á., & Iannacone, R. (2022). Crop planting and harvesting planning: Conceptual framework and sustainable multi‐objective optimization for plants with variable molecule concentrations and minimum time between harvests. Applied Mathematical Modelling, 112, 136–155. https://doi.org/10.1016/j.apm.2022.07.023spa
dc.relation.referencesFao. (2011). Seguridad Alimentaria y Nutricional l Conceptos Básicos Conceptos Básicos Conceptos Básicos. Programa Especial para la Seguridad Alimentaria-PESACentroamérica.spa
dc.relation.referencesFAO. (2021). Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura: Colombia en una mirada | FAO en Colombia | Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura. https://www.fao.org/colombia/fao-en-colombia/colombia-en-una-mirada/es/spa
dc.relation.referencesFAO, FIDA, OMS, PMA, & UNICEF. (2021). El estado de la seguridad alimentaria y la nutrición en el mundo 2021. El Estado de La Seguridad Alimentaria y La Nutrición En El Mundo 2021. https://doi.org/10.4060/CB4474ESspa
dc.relation.referencesFAO, FIDA, UNICEF, PMA, & OMS. (2018). El estado de la seguridad alimentaria y la nutrición en el mundo 2018.Fomentando la resiliencia climática en aras de la seguridad alimentaria y la nutrición. https://www.fao.org/3/I9553ES/i9553es.pdfspa
dc.relation.referencesFAO, & WFT. (2022). Hunger Hotspots FAO-WFP early warnings on acute food insecurity. https://doi.org/10.4060/cb8376enspa
dc.relation.referencesFikry, I., Gheith, M., & Eltawil, A. (2021). An integrated production-logistics-crop rotation planning model for sugar beet supply chains. Computers and Industrial Engineering, 157. https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107300spa
dc.relation.referencesFischer, C., & Hartmann, M. (2010). Agri-Food Chain Relationships.spa
dc.relation.referencesFonseca, C. M., & Fleming, P. J. (1993). Genetic algorithms for multiobjective optimization: formulationdiscussion and generalization. Icga, 93(July), 416–423.spa
dc.relation.referencesFontalvo, T., Granadillo, E. D. L. H., & Mendoza, A. (2019). Procesos Logísticos y La Administración de la Cadena de Suministro. Revista de la Universidad Libre, 4(29 https://revistas.unilibre.edu.co/index.php/saber/article/view/5880/5458spa
dc.relation.referencesGarcía Cáceres, R. G., & Olaya Escobar, É. S. (2006). Caracterización de las cadenas de valor y abastecimiento del sector agroindustrial del café. Cuadernos de Administración, 19(31), 197–217. http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120- 35922006000100008&lng=en&nrm=iso&tlng=esspa
dc.relation.referencesGholian-Jouybari, F., Hashemi-Amiri, O., Mosallanezhad, B., & Hajiaghaei-Keshteli, M. (2023a). Metaheuristic algorithms for a sustainable agri-food supply chain considering marketing practices under uncertainty. Expert Systems with Applications, 213. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118880spa
dc.relation.referencesGholian-Jouybari, F., Hashemi-Amiri, O., Mosallanezhad, B., & Hajiaghaei-Keshteli, M. (2023b). Metaheuristic algorithms for a sustainable agri-food supply chain considering marketing practices under uncertainty. Expert Systems with Applications, 213, 118880. https://doi.org/10.1016/J.ESWA.2022.118880spa
dc.relation.referencesGonzález-Casimiro, M. P. (2009). Análisis de series temporales: Modelos ARIMA.spa
dc.relation.referencesGonzalez-Vega, M. (2012). EL ÑAME (Dioscorea spp.). Características, Usos Y Valor Medicinal. Aspectos De Importancia En El Desarrollo De Su Cultivo. Cultivos Tropicales, 33(4), 5–15. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=193224709001spa
dc.relation.referencesGonzález Vega, M. E. (2012). El Ñame (Dioscorea spp.). Características, usos y valor medicinal. Aspectos de importancia en el desarrollo de su cultivo. Cultivos Tropicales, 33(4), 5–15.spa
dc.relation.referencesGrolleaud, M. (2002). Perdidas post cosecha: un concepto mal definido o mal utilizado. Estudio sintetico y didactico sobre el fenomeno de las pérdidas que se producen a lo largo del sistema post-cosecha. ONU.spa
dc.relation.referencesHata, Y., Reguero, M. T., Garcia, L. A. de, Buitrago, G., & Álvarez, A. (2003). Evaluación del contenido de sapogeninas en variedades nativas de ñame (Dioscorea spp.), provenientes de la colección de la Universidad de Córdoba. Revista Colombiana de Ciencias Químico-Farmacéuticas, 32(2). https://revistas.unal.edu.co/index.php/rccquifa/article/view/1671spa
dc.relation.referencesHernández, R., Fernández, C., & Baptista, P. (2014). Metodología de la Investigación. Quinta Edición. México DF McGraw-Hill. sa de cv.spa
dc.relation.referencesInstituto Colombiano Agropecuario- ICA. (2017, February 10). El ICA vigila 500 hectáreas de ñame para una producción de calidad. https://www.ica.gov.co/noticias/agricola/elica-vigila-500-hectareas-de-name-para-una-produ.aspxspa
dc.relation.referencesJanová, J. (2012). Crop planning optimization model: The validation and verification processes. Central European Journal of Operations Research, 20(3), 451–462. https://doi.org/10.1007/S10100-011-0205-8spa
dc.relation.referencesJavadi, M., Lotfi, M., Osório, G. J., Ashraf, A., Nezhad, A. E., Gough, M., & Catalão, J. P. S. (2020). A multi-objective model for home energy management system selfscheduling using the epsilon-constraint method. 2020 IEEE 14th International Conference on Compatibility, Power Electronics and Power Engineering (CPEPOWERENG), 1, 175–180.spa
dc.relation.referencesJiménez, D., & Hernández, R. (2012). Manual técnico Cultivo de ñame (Dioscorea alata L.).spa
dc.relation.referencesJova, M. C., Kosky, R. G., Morales, S. R., Torres, J. L., Cabrera, A. R., Pérez, M. B., Pino, A. S., Vega, V. M., & Rodríguez, G. R. (2008). Multiplicación in vitro de segmentos nodales del clon de ñame Blanco de Guinea (Dioscorea Cayenensis - D. Rotundata) en sistemas de cultivo semiautomatizado. Revista Colombiana de Biotecnología, 10(2), 97–103. https://revistas.unal.edu.co/index.php/biotecnologia/article/view/9182spa
dc.relation.referencesJürgen Branke, K. D. K. M. та R. S., & Jürgen Branke, K. D. K. M. та R. S. (2008). Multiobjective Optimization: Interactive and Evolutionary Approaches (Lecture Notes in Computer Science).spa
dc.relation.referencesKrajewski, L., Ritzman, L. P., & Malhotra, M. K. (2008). Administración de operaciones Procesos y cadenas de valor Administración de operaciones. Pearson. www. pearsoneducacion. net/krajewskispa
dc.relation.referencesKrishnan, R., Arshinder, K., & Agarwal, R. (2022). Robust optimization of sustainable food supply chain network considering food waste valorization and supply uncertainty. Computers and Industrial Engineering, 171. https://doi.org/10.1016/j.cie.2022.108499spa
dc.relation.referencesLiu, J., Li, Y. P., Huang, G. H., Zhuang, X. W., & Fu, H. Y. (2017). Assessment of uncertainty effects on crop planning and irrigation water supply using a Monte Carlo simulation based dual-interval stochastic programming method. Journal of Cleaner Production, 149, 945–967. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.02.100spa
dc.relation.referencesMacías Jiménez, M. A. (2018). Diseño de un modelo multiobjetivo para la configuración de cadena de suministro inversaspa
dc.relation.referencesMarler, R. T., & Arora, J. S. (2010). The weighted sum method for multi-objective optimization: New insights. Structural and Multidisciplinary Optimization, 41(6), 853– 862. https://doi.org/10.1007/S00158-009-0460-7spa
dc.relation.referencesMavrotas, G. (2009). Effective implementation of the ε-constraint method in Multi-Objective Mathematical Programming problems. Applied Mathematics and Computation, 213(2), 455–465. https://doi.org/10.1016/j.amc.2009.03.037spa
dc.relation.referencesMendoza-Lameda, F. A. (2010). Diseño multiobjetivo y multietapa de sistemas de distribución de energía eléctrica aplicando algoritmos evolutivos. [Tesis. Universidad de Zaragoza]. https://dialnet.unirioja.es/servlet/tesis?codigo=205319&info=resumen&idioma=SPAspa
dc.relation.referencesMercado, A. N. A., Assia, I. S. S., & Mendoza, J. G. S. (2015). Desarrollo y productividad de ñame (Dioscorea trifida y Dioscorea esculenta) en diferentes condiciones hídricas. Acta Agronómica, 64(1), 30–35. https://doi.org/10.15446/ACAG.V64N1.43917spa
dc.relation.referencesMin, H., & Zhou, G. (2002). Supply chain modeling: past, present and future. Computers & Industrial Engineering, 43(1–2), 231–249.spa
dc.relation.referencesMordor Intelligence. (2023). Mercado de ñames | 2022 - 27 | Participación, tamaño y crecimiento de la industria - Mordor Intelligence. https://www.mordorintelligence.com/es/industry-reports/yams-marketspa
dc.relation.referencesMoreno-Miranda, C., & Dries, L. (2022). Integrating coordination mechanisms in the sustainability assessment of agri-food chains: From a structured literature review to a comprehensive framework. Ecological Economics, 192. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2021.107265spa
dc.relation.referencesMuriel, A. F. O., Brailsford, S., & Smith, H. (2014). Un modelo de optimización bi-objetivo para la selección de tecnología y asignación de donantes en la cadena de suministro de sangre. Sistemas y Telemática, 12(30), 9–24.spa
dc.relation.referencesNeusel, L., & Hirzel, S. (2022). Energy efficiency in cold supply chains of the food Sector: An exploration of conditions and perceptions. Cleaner Logistics and Supply Chain, 5, 100082. https://doi.org/10.1016/J.CLSCN.2022.100082spa
dc.relation.referencesOrganización de las Naciones Unidas (2019). Sostenibilidad. Naciones Unidas. https://www.un.org/es/impacto-acad%C3%A9mico/sostenibilidadspa
dc.relation.referencesOviedo-Celis, R. A., & Castro-Escobar, E. S. (2021). Un análisis comparativo de la sostenibilidad de sistemas para la producción de café en fincas de Santander y Caldas, Colombia. Ciencia y Tecnología Agropecuaria, 22(3), e2230. https://doi.org/10.21930/rcta.vol22_num3_art:2230spa
dc.relation.referencesPanel, G. (2020). Future food systems: for people, our planet, and prosperity. London, UK: Global Panel on Agriculture and Food Systems for Nutrition.spa
dc.relation.referencesPeña, S. (2017). Análisis de datos. Técnicas de Investigación Aplicadas a Las Ciencias Sociales, 185. https://digitk.areandina.edu.co/handle/areandina/1177spa
dc.relation.referencesPerdana, T., Chaerani, D., Hermiatin, F. R., Achmad, A. L. H., & Fridayana, A. (2022). Does an Alternative Local Food Network Contribute to Improving Sustainable Food Security? Sustainability (Switzerland), 14(18). https://doi.org/10.3390/su141811533spa
dc.relation.referencesPinilla, J. A. A., & Castro, J. A. O. (2015). Optimización multiobjetivo en la gestión de cadenas de suministro de biocombustibles. Una revisión de la literatura. Ingeniería, 20(1), 37–63.spa
dc.relation.referencesPrišenk, J., Vinčec, J., Pavić, L., Rozman, Č., Turk, J., & Pažek, K. (2019). Cropping-plan optimization on agricultural holdings with a combination of linear and weighted-goal programming. Applied Engineering in Agriculture, 35(1), 109–116. https://doi.org/10.13031/AEA.13138spa
dc.relation.referencesReina-Aranza, Y. (2012). El cultivo de ñame en el Caribe colombiano. Documentos de Trabajo Sobre Economía Regional y Urbana; No. 168.spa
dc.relation.referencesReza-Norouzi, M., Ahmadi, A., Esmaeel-Nezhad, A., & Ghaedi, A. (2014). Mixed integer programming of multi-objective security-constrained hydro/thermal unit commitment. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 29, 911–923. https://doi.org/10.1016/J.RSER.2013.09.020spa
dc.relation.referencesRuiz, J. (2018). Diseño de un modelo multiobjetivo de VRP pick-up and delivery simultáneo (VRPSPD) para el aprovisionamiento de la leche en la cadena de suministros de lácteos. [Tesis. Universidad Tecnológica de Bolívar]. https://repositorio.utb.edu.co/handle/20.500.12585/3536spa
dc.relation.referencesSánchez-Vesga, C., & Hernández-Vásquez, L. del P. (1998a). Descripción de aspectos productivos, de poscosecha y de comercialización del ñame en Córdoba, Sucre y Bolivar. [Tesis. Universidad de Sucre]. https://vivo.agrosavia.co/display/cali1078spa
dc.relation.referencesSantos, R. R. D., Guarnieri, P., dos Reis, S. A., Carvalho, J. M., & Peña, C. R. (2020). The Social Dimension and Indicators of Sustainability in Agrifood Supply Chains. Springer Proceedings in Business and Economics, 603–615. https://doi.org/10.1007/978-3-030- 23816-2_59spa
dc.relation.referencesSarker, R. A., & Quaddus, M. A. (2002). Modelling a nationwide crop planning problem using a multiple criteria decision making tool. Computers & Industrial Engineering, 42(2), 541–553. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0360-8352(02)00022-0spa
dc.relation.referencesShukla, M., & Jharkharia, S. (2013a). Agri-fresh produce supply chain management: A stateof-the-art literature review. International Journal of Operations and Production Management, 33(2), 114–158. https://doi.org/10.1108/01443571311295608spa
dc.relation.referencesSoler-Morales, S. (2014). Programación Multiobjetivo: Caso práctico aplicado a una compañía aérea. [Tesis. Universidad de Murcia] http://hdl.handle.net/10201/40606spa
dc.relation.referencesStadtler, H., & Kilger, C. (2008). Supply chain management and advanced planning (Fourth edition): Concepts, models, software, and case studies. Supply Chain Management and Advanced Planning (Fourth Edition): Concepts, Models, Software, and Case Studies, 1–556. https://doi.org/10.1007/978-3-540-74512-9/COVERspa
dc.relation.referencesStellwagen, E., & Tashman, L. (2013). ARIMA: The Models of Box and Jenkins. Foresight: Int. J. Appl. Forecast., 28–33.spa
dc.relation.referencesSucre Noticias. (2019, December 5). Sucre está grave en seguridad alimentaria - sucrenoticiasof. https://sucrenoticias.com/sucre-esta-grave-en-seguridad-alimentaria/spa
dc.relation.referencesTapia-Barrera, L. M. (2016). Diseño de la cadena de suministro agroalimentaria de la berenjena en Córdoba-Colombia mediante la integración del modelo SCOR y el enfoque de optimización. Http://Biblioteca.Utb.Edu.Co/Notas/Tesis/0069814.Pdf, 14. https://repositorio.utb.edu.co/handle/20.500.12585/1840spa
dc.relation.referencesTellez, A. D. (2018). Un nuevo modelo multi-objetivo para el problema de diseño y operación de la cadena de suministro. Exploraciones, Intercambios y Relaciones entre el Diseño y la Tecnología, 57–79. https://doi.org/10.16/CSS/JQUERY.DATATABLES.MIN.CSSspa
dc.relation.referencesTorres-Machí, C. (2015). Optimización heurística multiobjetivo para la gestión de activos de infraestructuras de transporte terrestre. [Tesis doctoral. Pontificia Universidad Católica de Chile] https://doi.org/10.7764/TESISUC/ING/15599spa
dc.relation.referencesTweeten, L., & Thompson, S. R. (2008). Long-term Global Agricultural Output SupplyDemand Balance and Real Farm and Food Prices. AgEconSeach, 2008(12). https://ageconsearch.umn.edu/record/46009/?v=pdfspa
dc.relation.referencesUnidad de Planificación Rural Agrícola. (2023). Evaluaciones Agropecuarias Municipales. Eva. https://upra.gov.co/es-co/Paginas/eva.aspxspa
dc.relation.referencesVan der Vorst, J. (2000). Effective Food Supply Chains Generating, modelling and evaluating supply chain scenarios. https://www.researchgate.net/publication/40139771_Effective_food_supply_chains_g enerating_modelling_and_evaluating_supply_chain_scenariosspa
dc.relation.referencesVan der Vorst, J., da Silva, C. A., & Trienekens, J. H. (2007). Agro-industrial supply chain management: concepts and applications Food and Agriculture Organization of the United Nations. (17). https://openknowledge.fao.org/server/api/core/bitstreams/5c0e4ffe-f404-4bfb-b7e8- 0a0e3e15930b/contentspa
dc.relation.referencesVan der Vorst, J. G. A. J. (2006). Performance Measurement in Agri-Food Supply-Chain Networks An overview, 15. https://library.wur.nl/ojs/index.php/frontis/article/view/1138/709spa
dc.relation.referencesVan Veldhuizen, D. A., & Lamont, G. B. (2000). Multiobjective Evolutionary Algorithms: Analyzing the State-of-the-Art. Evolutionary Computation, 8(2), 125–147. https://doi.org/10.1162/106365600568158spa
dc.relation.referencesVega-Malagón, G., Ávila-Morales, J., Vega-Malagón, A. J., Camacho Calderón, N., Becerril Santos, A., & Leo Amador, G. (2014). Paradigmas en la investigación. enfoque cuantitativo y cualitativo. 10(15), 525. https://doi.org/10.19044/ESJ.2014.V10N15Pspa
dc.relation.referencesVilladiego-Sierra, M. (2018). Análisis de estrategias de conservación y uso del cultivo de ñame (Dioscorea spp) en Colombia. [Tesis de grado. Pontificia Universidad javeriana] Bogotá. https://repository.javeriana.edu.co/bitstream/handle/10554/35079/An%C3%A1lisis% 20de%20estrategias%20de%20Conservaci%C3%B3n%20y%20Uso%20del%20Culti vo%20de%20%C3%91ame%20(Dioscorea%20spp)%20en%20Colombia.pdf?sequen ce=2&isAllowed=yspa
dc.relation.referencesWei, G., Zhou, L., & Bary, B. (2022). Operational Decision and Sustainability of Green Agricultural Supply Chain with Consumer-Oriented Altruism. Sustainability (Switzerland), 14(19). https://doi.org/10.3390/su141912210spa
dc.relation.referencesXie, S., Formonov, A., Thapit, A. A., Alshalal, M. H., Obeis, M. K. S., Sivaraman, R., Jabbar, A. H., Chaudhary, P., & Mustafa, Y. F. (2022). Mushroom Supply Chain Network Design Using Robust Optimization Approach under Uncertainty. Industrial Engineering & Management Systems, 21(3), 516–525. https://doi.org/10.7232/iems.2022.21.3.516spa
dc.relation.referencesZavala-Díaz, J. C., Cruz-Chavez, M. A., Vanoye, J. R., & Cruz-Rosales, M. H. (2009). Modelo matemático multiobjetivo para la selección de una cartera de inversión en la bolsa mexicana de valores. Sistema Universitario Mexicano.spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subject.lembAgriculturaspa
dc.subject.lembRecursos naturalesspa
dc.subject.lembSeguridad alimentariaspa
dc.subject.lembGestión de las cadenas de suministro agroalimentaria.spa
dc.subject.lembHerramienta de toma de decisiones.spa
dc.subject.lembÑame.spa
dc.subject.lembMultiobjetivo.spa
dc.titleDiseño de estrategias para la gestión sostenible de la cadena de suministro agroalimentaria del ñame en el departamento de Sucre mediante. Un análisis multiobjetivo /spa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/submittedVersionspa
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa

Archivos

Bloque original
Mostrando 1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
DISEÑO DE ESTRATEGIAS PARA LA GESTIÓN SOSTENIBLE DE LA CADENA DE SUMINISTRO AGROALIMENTARIA.pdf
Tamaño:
2.9 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descargar

Colecciones

AAC. Ingeniería Industrial