Análisis del riesgo en un modelo multinivel de suministro

  • Jesús Escalante Universidad Politécnica de Cataluña (España)
  • Ileana Camila Monsreal Barrera Universidad Politécnica de Cataluña (España)
  • Alan García Lira Universidad Politécnica de Cataluña (España)
  • Jorge Santos Flores Universidad Politécnica de Cataluña (España)
  • Josep Casanovas-Garcia Universidad Politécnica de Cataluña (España)

Resumen

La investigación propone las pruebas de estrés para evaluar un conjunto de escenarios hipotéticos de crisis vinculados a periodos con mayor volatilidad, dada una muestra de transacciones comerciales entre tres entidades de un modelo multinivel de suministro. La solución identifica los niveles de impacto en términos de costo para un conjunto de escenarios hipotéticos asociados a parámetros tales como niveles de confiabilidad y volatilidad en un horizonte temporal de riesgo.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Biografía del autor/a

Jesús Escalante, Universidad Politécnica de Cataluña (España)

Ingeniero industrial y magíster en Ciencias en Planificación de Empresas y Desarrollo Regional por el Instituto Tecnológico de Mérida (ITM), es candidato a Doctor en Estadística e Investigación Operativa por la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC). Obtuvo la certificación en Gerencia Logística por la Escuela de Negocios de la Fundación Universidad Empresa (ENAE), el Centro Ejecutivo de Logística de la Universidad Autónoma de Yucatán (UADY). Es especialista en gestión del riesgo de desastres aplicada a la seguridad alimentaria en contextos de crisis. Es miembro de la Red de Desastres Climáticos e Hidrometereológicos (REDEsClim-CONACyT). Colabora en el Instituto Tecnológico de Mérida en la cátedra de Planeación y Diseño de Instalaciones en el programa de Ingeniería Industrial.

Ileana Camila Monsreal Barrera, Universidad Politécnica de Cataluña (España)
Ingeniera química industrial con Maestría en Administración por la Universidad Autónoma de Yucatán (UADY) y Diplomado en Gerencia Logística (ENAE-CELOGIS-UADY). Cuenta con 29 años de experiencia profesional y se ha desempeñado en diversos puestos y organizaciones. También ha sido consultora de diversas empresas, siendo reconocida como consultora tecnológica general del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt) en 2000. Actualmente es responsable del grupo disciplinar de Ingeniería en Sistemas de Producción y Logística, coordinadora de las academias de Administración y Sistemas Productivos y profesora investigadora de la UADY, México.
Alan García Lira, Universidad Politécnica de Cataluña (España)
Especialista en gestión de tecnología, premio nacional de tecnología 2002 para ingeniería química de la UADY, evaluador del premio nacional de tecnología. Profesor e investigador del área de Gestión Tecnológica y de la Innovación. Miembro directivo de la Cámara Nacional de Empresas de Consultoría, Delegación Estatal. Secretario del Colegio de Ingenieros Químicos de Yucatán, México.
Jorge Santos Flores, Universidad Politécnica de Cataluña (España)
Doctorado en Sistemas Agropecuarios, magíster en Ciencia Animal Tropical y en Agricultural and Food Chain Systems y especialista en docencia. Es profesor de carrera titular “C” con más de 37 años de antigüedad laboral en la UADY, México. Tiene alrededor de 64 publicaciones en revistas nacionales e internacionales.
Josep Casanovas-Garcia, Universidad Politécnica de Cataluña (España)
Profesor de tiempo completo en la Facultad de Informática de Barcelona (FIB) en la UPC, especializado en Modelado y Simulación de Sistemas; pertenece al Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS). Es director de inLab FIB, un laboratorio de investigación que ha sido particularmente activo en la transferencia de tecnología a las empresas.

Citas

Abdymomunov, A. y Gerlach, J. (2014). Stress testing interest rate risk exposure. Journal of Banking & Finance 49, pp. 287-301. doi: 10.1016/j.jbankfin.2014.08.013

Alexander, C. y Sheedy, E. (2008). Developing a stress testing framework based on market risk models. Journal of Banking & Finance 32(10), pp. 2220-2236. doi:10.1016/j. jbankfin.2007.12.041

Altiok, T. y Melamed, B. (2007). Simulation Modeling and Analysis with ARENA. Amsterdam: Elsevier.

Boucher, C. M., Daníelsson, J., Kouontchou, P. S. y Maillet, B. B. (2014). Risk models-atrisk. Journal of Banking & Finance 44, pp. 72-92.

Buchmeister, B., Pavlinjek, J., Palcic, I. y Polajnar, A. (2008). Bullwhip effect problem in supply chains. Advances in Production Engineering and Management 3(1), pp. 45-55.

Bueno-Solano, A. y Cedillo-Campos, M. G. (2014). Dynamic impact on global supply chains performance of disruptions propagation produced by terrorist acts. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review 61, pp. 1-12. doi: 10.1016/j.tre.2013.09.005

Chopra, S. y Sodhi, M. S. (2014). Reducing the Risk of Supply Chain Disruptions. MIT Sloan Management Review 55(3), pp. 73-80.

Escalante, J., Monsreal, I. y Casanovas, J. (Eds.). (2016). Logistics Practices in Small and Medium Enterprises (SME): Risk Context Survey for Hurricanes. En: Hernández, G. A., Sánchez-Ramírez, C. y García-Alcaraz, J. L. (Eds.), Handbook of Research on Managerial Strategies for Achieving Optimal Performance in Industrial Processes. Hershey: IGI Global, pp. 76-99.

Flood, M. D. y Korenko, G. G. (2015). Systematic scenario selection: stress testing and the nature of uncertainty. Quantitative Finance 15(1), pp. 43-59.

González Diez, V. M., Verner, D., Corrales, M. E., Puerta, J. M., Mendieta Umaña, M. P., Morales, C., … L’Hoste, M. (2014). Climate change at the IDB: Building resilience and reducing emissions. Washington: Banco Interamericano de Desarrollo.

Heckmann, I., Comes, T. y Nickel, S. (2014). A Critical Review on Supply Chain Risk -Definition, Measure and Modeling. Omega 52, pp. 119-132. doi: 10.1016/j. omega.2014.10.004

Hernández, G. A., Sánchez-Ramírez, C. y García-Alcaraz, J. L. (2016). Handbook of Research on Managerial Strategies for Achieving Optimal Performance in Industrial Processes. Hershey: IGI Global.

Hussain, M. (2012). Quantifying the impact of a supply chain’s design parameters on the bullwhip effect using simulation and Taguchi design of experiments. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management 42(10), pp. 947-968. Instituto Nacional de Estadística y Geografía de México (INEGI) (2009). Micro, pequeña, mediana y gran empresa. Estratificación de los establecimientos. Censos económicos. Recuperado de https://www.inegi.org.mx/default.html

Instituto Nacional de Estadística y Geografía de México (INEGI) (2014). Censos económicos 2014. Recuperado de https://www.inegi.org.mx/default.html

Jabareen, Y. (2013). Planning the resilient city: Concepts and strategies for coping with climate change and environmental risk. Cities 31, pp. 220-229. doi: 10.1016/j. cities.2012.05.004

Jorion, P. (2010). Risk Management. Annual Review of Financial Economics 2, pp. 347-365

Kelton, W. D., Sadowski, R. P. y Sturrock, D. T. (2008). Simulación con software Arena. México: McGraw-Hill.

Melnyk, S. A., Rodrigues, A. y Ragatz, G. L. (2009). Using simulation to investigate supply chain disruptions. En: Zsidisin, G. A. y Ritchie, B. (Eds.). Supply Chain Risk. Boston: Springer, pp. 103-122.

Meucci, A. (2010). Historical scenarios with fully flexible probabilities. GARP Risk Professional, pp. 47-51.

Olson, D. L. y Wu, D. D. (2017). Enterprise Risk Management Models. Berlín: Springer

Rubinstein, R. Y. y Kroese, D. P. (2016). Simulation and the Monte Carlo method. New Jersey: John Wiley & Sons.

Rusman, M. y Shimizu, Y. (2013). Effect of Continuity Rate on Multistage Logistic Network Optimization under Disruption Risk. Industrial Engineering and Management Systems 12(2), pp. 74-84. doi: 10.7232/iems.2013.12.2.074

Shekh, S. y Marsh, L. (2016). The Twenty-Ninth International Flairs Conference. Edimburgo.

Publicado
2019-10-29
Cómo citar
Escalante, J., Monsreal Barrera, I. C., García Lira, A., Santos Flores, J., & Casanovas-Garcia, J. (2019). Análisis del riesgo en un modelo multinivel de suministro. Ingeniería Industrial, 37(037), 33-49. https://doi.org/10.26439/ing.ind2019.n037.4541
Sección
Gestión de la producción / Production management