UNIVERSIDAD DE GRANADA

– Ha logrado situarse el primero en el ranking SciVerse ScienceDirect TOP25 Hottest, uno de los más prestigiosos del mundo, en la categoría de “Sistemas y Conjuntos Difusos””

Un artículo firmado por científicos de la Universidad de Granada ha logrado situarse a la cabeza del ranking SciVerse ScienceDirect TOP25 Hottest, uno de los más prestigiosos del mundo, en la categoría de “Sistemas y Conjuntos Difusos”. El artículo, titulado “Fuzzy optimization for supply chain planning under supply, demand and process uncertainties” , ha sido publicado en la Fuzzy Sets and Systems, (Volume 160, páginas 2640-2657) y ha sido el que ha recibido mas citas de entre los publicados en esa durante el año 2010.

En este artículo se defiende que en el mercado global de hoy en día, las empresas individuales no compiten como entidades independientes sino como parte integrante de una cadena de suministro. La naturaleza compleja y dinámica de las relaciones entre los diferentes actores de una cadena de suministro implica un importante grado de incertidumbre en las decisiones relativas a la planificación de la misma.

Cadena de suministro

En este trabajo se propone un modelo para la planificación de una cadena de suministro, que considera simultáneamente los diferentes tipos de incertidumbre que afectan a su funcionamiento: incertidumbre en la demanda, en el proceso y en el suministro. El modelo ha sido formulado teniendo en cuenta los esquemas reales de razonamiento de los expertos humanos involucrados en este tipo de tareas, donde los datos no se conocen con certeza, y para ello se ha empleado la metodología que ofrece la lógica borrosa, en la que los equipos de investigación del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada, y en particular el Grupo de Modelos de Decisión y Optimización, tienen un reconocido prestigio internacional.

Planes de decisión

El modelo propuesto por los permite obtener y proporcionar al decisor distintos planes de decisión alternativos para diferentes grados de satisfacción. Esta propuesta ha sido validada utilizando datos reales de una cadena de suministro de la industria del automóvil, con la que el equipo de la Universidad Politécnica de Valencia -que participa en este artículo- mantiene una estrecha colaboración.
Se ha mostrado mucho más efectiva que los modelos deterministas ya conocidos en la literatura, sin consideración de incertidumbre, para el tratamiento y manejo de situaciones reales donde la certeza y precisión de la información no está disponible en los procesos de toma de decisiones relativos a la planificación de una cadena de suministro. De ahí el gran interés que ha despertado en la comunidad científica experta en estos temas.