Sistema inteligente de ayuda a la decisión para la gestión de operaciones de producción en cadenas de suministro de lazo cerrado

  1. González Rodríguez, Germán Carlos
Dirigida por:
  1. Juan Albino Méndez Pérez Director/a

Universidad de defensa: Universidad de La Laguna

Fecha de defensa: 10 de julio de 2020

Tribunal:
  1. Emilio Jiménez Macías Presidente
  2. Benjamín Jesús González Díaz Secretario/a
  3. Héctor Quintián Pardo Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 627212 DIALNET lock_openRIULL editor

Resumen

Las cadenas de suministro convencionales se están reconvirtiendo en sistemas más complejos, dejando atrás el flujo lineal de materias primas a productos, por una circulación cerrada que atiende al ciclo de vida de cada componente. La gestión de operaciones ha jugado un papel clave en la transición hacia la economía circular, utilizando para ello entidades de mayor alcance denominadas Cadenas de Suministro de Lazo Cerrado (CSLC). En esta tesis se presenta el trabajo de investigación desarrollado para proponer una metodología que resuelva los problemas de toma de decisiones en las operaciones de gestión en las CSLC, centrándose especialmente en la gestión de los inventarios de los procesos. Los criterios operacionales de las cadenas de suministro circulares se caracterizan por tener más incertidumbre que las cadenas de suministro lineal. Es por ello, que la propuesta de estudio se inició planteando una representación de la estructura de un CSLC genérica, ajustada a las necesidades de la gestión de operaciones, que permitió extraer los elementos clave en la toma de decisiones al sinterizar el proceso en aquellas tareas que tenían incidencia significativa sobre las variables a monitorizar. Los enfoques clásicos resuelven los problemas de toma de decisiones operativas sobre la producción utilizando métodos analíticos y simulaciones precisas. Pero en las CSLC este tipo de planteamientos presentan mayor dificultad de aplicación debido a la naturaleza estocástica de su sistema de producción. Por ello, no se ha buscado la precisión de una solución óptima, sino una estrategia de satisfacción basada en el conocimiento y la experiencia de un tomador de decisiones. El sistema propuesto en este estudio combina métodos de lógica difusa y de aprendizaje automático, y es capaz de inferir conocimiento de datos reales, proporcionados por gestores expertos, para calcular un sistema de toma de decisiones automático. El sistema de ayuda a la decisión general se ha validado en una CSLC de ropa lavada hospitalaria, pues se ajusta a las necesidades como caso de prueba, al disponer de una mecánica de funcionamiento muy establecida. Tras los resultados obtenidos, este estudio aparece como una herramienta eficiente para iniciar el camino hacia la integración total de elementos y decisiones en un sistema inteligente en el contexto del paradigma de la Industria 4.0.