Uso y aplicación de herramientas del modelo de producción Toyota: una revisión de literatura

El presente trabajo muestra una revisión de literatura sobre el uso y aplicación de las diferentes herramientas del modelo Toyota en la industria en los últimos cinco años, haciendo énfasis en las herramientas más empleadas y las variables más representativas de medición de los sistemas productivos. El propósito es conocer la forma en que diversos autores emplean las herramientas de producción ajustada para la mejora de los sistemas productivos y a su vez conocer las principales barreras existentes para su aplicación en las pequeñas y medianas empresas (PYMES) de manufactura. En la revisión de literatura se hizo énfasis en aquellas investigaciones en las que se aplicó alguna de las herramientas Lean involucradas en el estudio. Como resultado del trabajo, se tiene un análisis conceptual respecto a las herramientas Lean y las principales variables de estudio involucradas de acuerdo con la literatura. Como principal conclusión, las herramientas Lean dan cumplimiento a los requerimientos de la industria contemporánea, permiten solucionar problemas asociados con análisis de valor, el orden y aseo, la flexibilidad y los impactos ambientales

Modelación matemática en estudio de agro-cadenas: una revisión de literatura

The agricultural sector is the fundamental axis that moves the world economy, it allows the generation of agricultural and livestock products to supply small and large cities. In underdeveloped countries, the participation of industry and academia is necessary to strengthen production systems, this based on the injection of technology, as well as the transfer and appropriation of knowledge in the sector. An approach used to strengthen the sector is the study of agricultural supply chains (agro-chains) based on mathematical modeling, that allows data processing and facilitates strategic, tactical or operational decision-making. We conducted a review of the literature on the application of mathematical models in the study of agricultural chains during the last 20 years. The study concludes that there is a fairly great interest by the academic-scientific community to strengthen the agricultural sector in different countries such as the United States, Brazil, India and the Netherlands, among others. Stochastic simulation models are used in 36% of the consulted works, allowing complex problems involving uncertainty in data behavior to be addressed. Also, in 70% of the works consulted, heuristic models are used to solve design and distribution problems in agro-chains, and the remaining 30% require the use of metaheuristics because they require solving problems with multiple responses given the complexity of the data. Mathematical modeling has become a very useful tool for solving latent problems in agro-chains, it facilitates data processing and complex decision-making, mainly during chain design, product supply and control of costs, delivery times and environmental impacts, among other important variables.El sector agrícola es el eje fundamental que mueve la economía del mundo, permite la generación de productos agrícolas y pecuarios para el abastecimiento de pequeñas y grandes ciudades. En los países subdesarrollados es necesaria la participación de la industria y la academia para el fortalecimiento de los sistemas productivos, esto a partir de la inyección de tecnología, así como la transferencia y apropiación de conocimiento en el sector. Un enfoque usado para el fortalecimiento del sector, es el estudio de las cadenas de suministro agrícolas (agro-cadenas) a partir de la modelación matemática, la cual permite el tratamiento de datos y facilita la toma de decisiones de orden estratégico, táctico y/o operativo. En el presente trabajo se realizó una revisión de literatura sobre la aplicación de la modelación matemática en el estudio de las Agro-cadenas durante los últimos 20 años. Se concluye del estudio que, existe un interés bastante grande por la comunidad académico-científica por fortalecer el sector agrícola en diferentes países como Estados Unidos, Brasil, india y Holanda entre otros. En el 36% de los trabajos consultados se emplean modelos de simulación estocástica, permitiendo abordar problemas complejos que involucran incertidumbre en con comportamiento de los datos. Además, en el 70% de los trabajos consultados, se utilizan modelos heurísticos para resolver problemas de diseño y distribución en agrocadenas, y el 30% restante requiere el uso de meta-heurísticas porque requieren resolver problemas con múltiples respuestas dada la complejidad de los datos. La modelación matemática se ha convertido en una herramienta de gran utilidad para la solución de problemas latentes en la agro-cadenas, facilita el tratamiento de datos y la toma de decisiones complejas, principalmente durante el diseño de cadena, el abastecimiento de producto y control de costos, tiempos de entrega e impactos ambientales, entre otras variables importantes.El sector agrícola es el eje fundamental que mueve la economía del mundo, permite la generación de productos agrícolas y pecuarios para el abastecimiento de pequeñas y grandes ciudades. En los países subdesarrollados es necesaria la participación de la industria y la academia para el fortalecimiento de los sistemas productivos, esto a partir de la inyección de tecnología, así como la transferencia y apropiación de conocimiento en el sector. Un enfoque usado para el fortalecimiento del sector, es el estudio de las cadenas de suministro agrícolas (agro-cadenas) a partir de la modelación matemática, la cual permite el tratamiento de datos y facilita la toma de decisiones de orden estratégico, táctico y/o operativo. En el presente trabajo se realizó una revisión de literatura sobre la aplicación de la modelación matemática en el estudio de las Agro-cadenas durante los últimos 20 años. Se concluye del estudio que, existe un interés bastante grande por la comunidad académico-científica por fortalecer el sector agrícola en diferentes países como Estados Unidos, Brasil, india y Holanda entre otros. En el 36% de los trabajos consultados se emplean modelos de simulación estocástica, permitiendo abordar problemas complejos que involucran incertidumbre en con comportamiento de los datos. Además, en el 70% de los trabajos consultados, se utilizan modelos heurísticos para resolver problemas de diseño y distribución en agrocadenas, y el 30% restante requiere el uso de meta-heurísticas porque requieren resolver problemas con múltiples respuestas dada la complejidad de los datos. La modelación matemática se ha convertido en una herramienta de gran utilidad para la solución de problemas latentes en la agro-cadenas, facilita el tratamiento de datos y la toma de decisiones complejas, principalmente durante el diseño de cadena, el abastecimiento de producto y control de costos, tiempos de entrega e impactos ambientales, entre otras variables importantes.The agricultural sector is the fundamental axis that moves the world economy, it allows the generation of agricultural and livestock products to supply small and large cities. In underdeveloped countries, the participation of industry and academia is necessary to strengthen production systems, this based on the injection of technology, as well as the transfer and appropriation of knowledge in the sector. An approach used to strengthen the sector is the study of agricultural supply chains (agro-chains) based on mathematical modeling, that allows data processing and facilitates strategic, tactical or operational decision-making. We conducted a review of the literature on the application of mathematical models in the study of agricultural chains during the last 20 years. The study concludes that there is a fairly great interest by the academic-scientific community to strengthen the agricultural sector in different countries such as the United States, Brazil, India and the Netherlands, among others. Stochastic simulation models are used in 36% of the consulted works, allowing complex problems involving uncertainty in data behavior to be addressed. Also, in 70% of the works consulted, heuristic models are used to solve design and distribution problems in agro-chains, and the remaining 30% require the use of metaheuristics because they require solving problems with multiple responses given the complexity of the data. Mathematical modeling has become a very useful tool for solving latent problems in agro-chains, it facilitates data processing and complex decision-making, mainly during chain design, product supply and control of costs, delivery times and environmental impacts, among other important variables

Diseño robusto de la cadena de suministro hortícola: caso de estudio horticultores del municipio de Cajicá

This document presents a methodology for the robust design of horticultural supply chains, this using mathematical modeling and methodology proposed by (Tordecilla Madera & Leonardo, 2012). A mathematical model that allows the design of the horticultural chain was designed and then 7 supply chain configurations were evaluated to determine the most robust, this from the evaluation of utilities, CO2 emissions and operational performance measures such as the use of different locations. The model used for the study is a Mixed Whole Linear Programming (MIP) model that allowed to establish the configuration of the horticultural chain, opening of cross docking centers, distribution centers for vehicle evaluation to carry out the supply. The most robust configuration of the horticultural chain was established, for which, the locations that were most suitable to be enabled were defined, as well as the vehicles to be acquired for when there are low, medium and high vegetable supply levels, this involving variations in prices of sale in the different links of the chain.En el presente documento se presenta una metodología para realizar el diseño robusto de cadenas de suministro hortícola, esto empleando modelación matemática y metodología propuesta por (Tordecilla Madera & Leonardo, 2012). Se diseñó un modelo matemático que permita el diseño de la cadena hortícola y luego se evaluaron 7 configuraciones de cadena de suministro para determinar la más robusta, esto a partir de la evaluación de utilidades, emisiones de CO2 y medidas de desempeño operacional como la utilización de diferentes locaciones. El modelo empleado para el estudio es un modelo de Programación Lineal Entera Mixta (MIP) que permitió establecer la configuración de la cadena hortícola, apertura de centros de cross docking, centros de distribución de evaluación de vehículos para realizar el abastecimiento. Se estableció la configuración más robusta de la cadena hortícola, para lo cual, se definieron las locaciones que más convenía habilitar, así como los vehículos por adquirir para cuando existen niveles de oferta bajo, medio y alto de hortalizas, esto involucrando variaciones en los precios de venta en los diferentes eslabones de la cadena.En el presente documento se presenta una metodología para realizar el diseño robusto de cadenas de suministro hortícola, esto empleando modelación matemática y metodología propuesta por (Tordecilla Madera & Leonardo, 2012). Se diseñó un modelo matemático que permita el diseño de la cadena hortícola y luego se evaluaron 7 configuraciones de cadena de suministro para determinar la más robusta, esto a partir de la evaluación de utilidades, emisiones de CO2 y medidas de desempeño operacional como la utilización de diferentes locaciones. El modelo empleado para el estudio es un modelo de Programación Lineal Entera Mixta (MIP) que permitió establecer la configuración de la cadena hortícola, apertura de centros de cross docking, centros de distribución de evaluación de vehículos para realizar el abastecimiento. Se estableció la configuración más robusta de la cadena hortícola, para lo cual, se definieron las locaciones que más convenía habilitar, así como los vehículos por adquirir para cuando existen niveles de oferta bajo, medio y alto de hortalizas, esto involucrando variaciones en los precios de venta en los diferentes eslabones de la cadena.This document presents a methodology for the robust design of horticultural supply chains, this using mathematical modeling and methodology proposed by (Tordecilla Madera & Leonardo, 2012). A mathematical model that allows the design of the horticultural chain was designed and then 7 supply chain configurations were evaluated to determine the most robust, this from the evaluation of utilities, CO2 emissions and operational performance measures such as the use of different locations. The model used for the study is a Mixed Whole Linear Programming (MIP) model that allowed to establish the configuration of the horticultural chain, opening of cross docking centers, distribution centers for vehicle evaluation to carry out the supply. The most robust configuration of the horticultural chain was established, for which, the locations that were most suitable to be enabled were defined, as well as the vehicles to be acquired for when there are low, medium and high vegetable supply levels, this involving variations in prices of sale in the different links of the chain