Bibliographic Details
| Title: |
Desempeño sostenible en el diseño y gestión de cadenas de abastecimiento bajo condiciones de incertidumbre. Aplicación a la producción de biocombustibles a partir de caña de azúcar |
| Authors: |
Carvajal Beltrán, Jimmy Alexander |
| Contributors: |
Sarache, William, Costa, Yasel, Innovación y desarrollo Tecnológico |
| Publisher Information: |
Universidad Nacional de Colombia, 2022. |
| Publication Year: |
2022 |
| Subject Terms: |
620 - Ingeniería y operaciones afines, programación estocástica de dos etapas, Distribución justa del beneficio, Two-stage stochastic programming, Markov chains, Cadenas de abastecimiento, Sustainable performance, Biocombustibles, Multi-objective optimization, Fair profit distribution, Cadenas de abastecimiento -- Metodología -- Toma de decisiones -- Modelos matemáticos, Caña de azúcar, Desempeño sostenible, Cadenas de Markov, Optimización multi-objetivo, Biofuels, sugarcane, Supply chains |
| Description: |
gráficos, tablas La producción de biocombustibles forma parte de las estrategias mundiales para la mitigación del calentamiento global, al buscar la reducción de las emisiones generadas por el consumo indiscriminado de combustible fósil. En ese sentido, se logró identificar en la literatura que, desde el punto de vista del diseño de cadenas de abastecimiento, la producción de biocombustibles ha sido poco estudiada, y en menor proporción, cuando se involucra la modelación matemática del componente agrícola. Esta cadena plantea sus propios retos, en términos del diseño, operación, integración de actores y fuentes de incertidumbre, las cuales afectan los sistemas biológicos y logísticos. Tales particularidades afectan también la factibilidad de la inversión a largo plazo, no solo desde la perspectiva económica, sino también, desde la dimensión social y ambiental. Basado en lo anterior, la situación problemática abordada en esta tesis doctoral se enmarca en la escasez de modelos de optimización para apoyar las decisiones de diseño y gestión de operaciones de la cadena de abastecimiento para la producción de biocombustible a partir de la caña de azúcar, que simultáneamente consideren el desempeño sostenible como criterio de evaluación y la vulnerabilidad de las decisiones frente a fuentes de incertidumbre. De acuerdo con el estado del arte, esta brecha de conocimiento es reconocida como un problema científico que requiere ser abordado y solucionado. Por lo tanto, la presente tesis doctoral propone una solución desde el enfoque cuantitativo, propio de la investigación de operaciones, a través del diseño y validación de un modelo de optimización multiobjetivo con parámetros estocásticos. El modelo integra las decisiones de diseño de la cadena de abastecimiento desde la perspectiva sostenible, considerando al eslabón agrícola y a la biorefinería. Además, se modelan las operaciones agrícolas propias de la producción de biomasa, la afectación de fuentes de incertidumbre sobre el rendimiento de los cultivos y la duración de la temporada de cosecha, ambos aspectos asociados con las condiciones climáticas. En ese sentido, esta tesis contribuye al estado del arte con un modelo estocástico, multi-periodo, que involucra las decisiones de diseño y gestión para múltiples actores, desde la perspectiva sostenible buscando un equilibrio entre: 1) el desempeño económico, por medio del valor económico agregado para los accionistas; 2) el social, compuesto por la distribución justa de los beneficios entre los eslabones de la cadena, la reducción de la huella de tierra, y la creación de puestos de trabajo; y 3) la minimización de los impactos ambientales ocasionados durante la producción de biomasa, el transporte de caña y la producción de biocombustible. El modelo fue aplicado en la evaluación de un proyecto de inversión en biocombustibles a partir de la caña azúcar en una nueva zona de expansión agrícola en Colombia. Este caso exhibió problemas de dimensión; sin embargo, el enfoque de modelamiento permitió enfrentar la complejidad computacional, a través de la implementación de una cadena de Markov para simular escenarios correlacionados de las fuentes de incertidumbre para instancias reales, al igual que implementar un modelo de programación lineal, omitiendo el uso de variables enteras o binarias. Los resultados demostraron la factibilidad del diseño de la cadena de abastecimiento y, además, se identificaron un conjunto de factores, tales como: el rendimiento del cultivo, el retraso de la construcción de la biorefinería, el precio de comercialización de caña de azúcar, la distancia entre las fincas y la industria, entre otros, como variables que influyen en el diseño de la cadena y su desempeño. (Texto tomado de la fuente) The production of biofuels is part of the world strategies for the mitigation of global warming, seeking to reduce emissions generated by the indiscriminate consumption of fossil fuels. In this sense, it was possible to identify in the literature that biofuel production, from the point of view of the supply chain, has been scared studied, and minor, in instances that agricultural echelon is involved. This supply chain poses relevant challenges, in terms of design, manage, integration of actors and sources of uncertainty, which affect biological (biomass production) and logistical systems. Such particularities also lead the long term investment feasibility, not only from the economic point of view, but also from the social and environmental dimension. Based on the above, the problematic situation addressed in this doctoral thesis is framed in the absence of optimization models to support design and operations management decisions in the sugarcane-based biofuel supply chain, simultaneously considering sustainable performance as an evaluation criterion and the vulnerability of decisions in the face of uncertainty sources. The problem was verified in the state-of-the-art evidencing that it is recognized as a scientific problem that needs to be addressed and solved. Consequently, this doctoral thesis proposes a solution from the quantitative approach, typical of operation research discipline, through design and validation of a multi-objective optimization model with stochastic parameters. The model integrates the design decisions of the supply chain considering the sustainable performance, integrating both, agricultural (supplier) and production stages (biorefinery). Additionally, it includes the modeling of the agricultural operations involved in biomass production, as well as the impact of sources of uncertainty on crop yields and the length of harvest season, both aspects associated and affected by weather conditions. In that sense, this thesis contributes to the state of the art with a multi-period, stochastic model, involving design and management decisions for multiple actors of agricultural and industrial echelons, from sustainable perspective seeking a balance between: economic performance, through economic value added for shareholders; social performance, composed by fairness profit distribution, reducing land footprint, and incenting the job creation; and reducing environmental impacts caused during biomass production, sugarcane transportation and biofuel production phases. The model was proven in case of study related with the assessment of a sugarcane-based biofuel investment project in a new agricultural expansion zone in Colombia. This case exhibited dimensional problems; however, the modeling approach allowed facing the computational complexity, through the implementation of a Markov chain to simulate correlated scenarios for real instances, as well as implementing a linear programming model, omitting the use of integer or binary variables. The results demonstrated a feasible design from a sustainable perspective. On the other hand, through a sensitivity analysis, a set of factors were identified, such as: crop yield, delay in the biorefinery construction process, sugarcane trade price, distance among farms and industry, and so on, as variables that influence the design and its performance. Ministerio de Ciencia Tecnología e Innovación Beca de doctorado Nacional - Convocatoria 757 de 2016 Doctorado Doctor en Ingeniería Métodos y modelos de optimización y estadística en ingeniería industrial y administrativa Industrial, Organizaciones Y Logística |
| Document Type: |
Doctoral thesis |
| File Description: |
xvi, 174 páginas; application/pdf |
| Language: |
Spanish; Castilian |
| DOI: |
10.1016/j.ejor.2009.12.006 |
| DOI: |
10.11221/jima.65.328 |
| DOI: |
10.1080/00207543.2011.571930 |
| DOI: |
10.1016/j.apenergy.2016.04.069 |
| DOI: |
10.1007/s10098-019-01785-y |
| DOI: |
10.1016/j.compag.2009.05.006 |
| DOI: |
10.1016/j.agsy.2007.05.006 |
| DOI: |
10.1016/j.jclepro.2019.06.331 |
| DOI: |
10.1016/j.ejor.2015.08.046 |
| DOI: |
10.1007/s11127-005-3900-y |
| DOI: |
10.1016/j.compag.2012.01.009 |
| DOI: |
10.1016/j.biombioe.2015.07.030 |
| DOI: |
10.3390/nu6062251 |
| DOI: |
10.1016/j.jclepro.2019.02.035 |
| DOI: |
10.2307/3146135 |
| DOI: |
10.1016/j.ijpe.2015.06.032 |
| DOI: |
10.1002/bse.2236 |
| DOI: |
10.1016/j.omega.2017.08.010 |
| DOI: |
10.1016/j.jclepro.2020.123357 |
| DOI: |
10.1016/j.ejor.2005.01.028 |
| DOI: |
10.1108/01443571311295608 |
| DOI: |
10.1016/j.ejor.2016.03.057 |
| DOI: |
10.1007/s10098-019-01802-0 |
| DOI: |
10.1016/j.ejor.2004.07.055 |
| DOI: |
10.1016/j.jclepro.2008.04.020 |
| DOI: |
10.1111/agec.12089 |
| DOI: |
10.1016/j.ijpe.2010.10.018 |
| DOI: |
10.1287/mnsc.1060.0653 |
| DOI: |
10.1016/j.biosystemseng.2013.10.014 |
| DOI: |
10.1016/j.jclepro.2020.123075 |
| DOI: |
10.1007/s10479-017-2568-2 |
| DOI: |
10.1186/s13068-015-0423-8 |
| DOI: |
10.1016/j.agsy.2009.07.002 |
| DOI: |
10.1016/j.compchemeng.2011.04.006 |
| DOI: |
10.1016/j.apm.2015.01.007 |
| DOI: |
10.1080/00207543.2018.1447706 |
| DOI: |
10.1021/ie101400g |
| DOI: |
10.1016/j.compag.2005.03.004 |
| DOI: |
10.1016/j.agsy.2006.03.002 |
| DOI: |
10.1088/1748-9326/abde08 |
| DOI: |
10.1287/opre.1100.0865 |
| DOI: |
10.1016/j.biombioe.2012.11.003 |
| DOI: |
10.1007/s41660-020-00108-9 |
| DOI: |
10.1016/j.apenergy.2014.08.015 |
| DOI: |
10.1080/00207543.2017.1315191 |
| DOI: |
10.1016/0308-521x(85)90030-7 |
| DOI: |
10.1016/j.eneco.2014.07.005 |
| DOI: |
10.1016/j.cie.2013.12.005 |
| DOI: |
10.1016/j.cor.2016.04.030 |
| DOI: |
10.1007/s10098-015-1039-1 |
| DOI: |
10.1016/j.compag.2020.105956 |
| DOI: |
10.1111/j.1475-3995.2011.00818.x |
| DOI: |
10.13031/2013.35202 |
| DOI: |
10.1057/jors.2013.45 |
| DOI: |
10.1016/j.cherd.2011.07.013 |
| DOI: |
10.5267/j.ijiec.2017.9.001 |
| DOI: |
10.1016/j.agsy.2007.02.011 |
| DOI: |
10.1016/j.compag.2017.07.013 |
| DOI: |
10.1016/j.rser.2016.11.084 |
| DOI: |
10.1016/j.ejor.2017.10.036 |
| DOI: |
10.1016/j.apenergy.2016.06.050 |
| DOI: |
10.1016/j.ejor.2008.02.014 |
| DOI: |
10.1016/j.jclepro.2020.120459 |
| DOI: |
10.1023/a:1021814225969 |
| DOI: |
10.1016/j.biortech.2020.123080 |
| DOI: |
10.1057/palgrave.jors.2602024 |
| DOI: |
10.1590/1809-4430-eng.agric.v35n6p1187-1197/2015 |
| DOI: |
10.1016/j.ijpe.2007.02.019 |
| DOI: |
10.1016/j.agsy.2006.02.001 |
| DOI: |
10.1016/j.jclepro.2016.10.011 |
| DOI: |
10.1007/s10479-010-0830-y |
| DOI: |
10.1016/j.energy.2013.07.043 |
| DOI: |
10.1016/j.apenergy.2019.113978 |
| DOI: |
10.1016/j.renene.2015.06.009 |
| DOI: |
10.1016/j.biosystemseng.2009.09.009 |
| DOI: |
10.1007/s11269-007-9164-1 |
| DOI: |
10.1016/j.landusepol.2003.10.004 |
| DOI: |
10.1080/10934529.2019.1579537 |
| DOI: |
10.1016/j.omega.2013.08.004 |
| DOI: |
10.1016/j.compag.2007.08.008 |
| DOI: |
10.1017/s0266462314000117 |
| DOI: |
10.1007/3-540-29710-3_10 |
| DOI: |
10.1111/ajae.12160 |
| DOI: |
10.1057/palgrave.jors.2602041 |
| DOI: |
10.1080/17597269.2018.1496385 |
| DOI: |
10.1016/j.biombioe.2015.07.003 |
| DOI: |
10.1016/j.ejor.2012.12.017 |
| DOI: |
10.1016/j.envint.2003.11.005 |
| DOI: |
10.1016/j.jclepro.2015.09.029 |
| DOI: |
10.1007/s10479-020-03610-y |
| DOI: |
10.1016/j.asoc.2018.07.025 |
| DOI: |
10.1007/s11367-016-1246-y |
| DOI: |
10.1016/j.ejor.2016.02.046 |
| DOI: |
10.1016/j.compchemeng.2013.11.016 |
| DOI: |
10.1016/j.jclepro.2021.128079 |
| DOI: |
10.1287/inte.32.3.15.41 |
| DOI: |
10.1007/s10479-008-0428-9 |
| DOI: |
10.3390/su9010068 |
| DOI: |
10.3390/w6061698 |
| DOI: |
10.1016/s0961-9534(02)00189-7 |
| DOI: |
10.1016/j.biortech.2009.08.106 |
| DOI: |
10.1016/j.jclepro.2014.07.052 |
| DOI: |
10.1007/s11067-009-9120-0 |
| DOI: |
10.1016/j.jclepro.2018.10.116 |
| DOI: |
10.1016/j.jclepro.2020.123305 |
| DOI: |
10.1016/j.ijpe.2019.01.011 |
| DOI: |
10.1016/j.ijpe.2015.01.003 |
| DOI: |
10.1016/j.cie.2016.10.031 |
| DOI: |
10.1016/j.apenergy.2012.04.025 |
| DOI: |
10.1080/00207543.2017.1343506 |
| DOI: |
10.1057/palgrave.jors.2602098?needaccess=true& |
| DOI: |
10.1016/b978-0-12-815581-3.00001-4 |
| DOI: |
10.1016/j.ijpe.2016.01.010 |
| DOI: |
10.1016/j.ejor.2008.05.007 |
| DOI: |
10.1007/s11367-010-0226-x |
| DOI: |
10.1891/9780826190123.ap02 |
| DOI: |
10.1016/j.tre.2018.06.001 |
| DOI: |
10.1007/s12649-011-9069-3 |
| DOI: |
10.1016/j.enpol.2020.111906 |
| DOI: |
10.1016/j.biombioe.2008.10.006 |
| DOI: |
10.1016/j.compchemeng.2018.05.016 |
| DOI: |
10.1016/j.jclepro.2013.08.004 |
| DOI: |
10.1016/j.compag.2017.02.020 |
| DOI: |
10.15446/dyna.v83n195.49490 |
| DOI: |
10.1016/j.enpol.2013.04.038 |
| DOI: |
10.1016/j.energy.2009.07.018 |
| DOI: |
10.1016/j.tre.2018.08.008 |
| DOI: |
10.1016/s0959-6526(02)00164-6 |
| DOI: |
10.1002/bbb.2195 |
| DOI: |
10.1016/j.agsy.2003.12.004 |
| DOI: |
10.1057/jors.2013.21 |
| DOI: |
10.1002/sd.1984 |
| DOI: |
10.1016/j.ejor.2017.04.009 |
| DOI: |
10.3390/su9010139 |
| DOI: |
10.1016/j.cie.2017.10.019 |
| DOI: |
10.1016/s1570-7946(10)28018-5 |
| DOI: |
10.1016/j.compag.2016.08.015 |
| DOI: |
10.1016/j.omega.2018.09.003 |
| DOI: |
10.1016/j.compchemeng.2012.09.019 |
| DOI: |
10.1016/s0927-0507(03)10006-0 |
| DOI: |
10.1016/j.indcrop.2016.09.027 |
| DOI: |
10.1016/b978-1-78242-366-9.00008-3 |
| DOI: |
10.1016/j.cie.2013.09.006 |
| DOI: |
10.2134/agronj2016.02.0103 |
| DOI: |
10.1016/j.compchemeng.2014.05.008 |
| DOI: |
10.1016/j.omega.2015.01.006 |
| DOI: |
10.1016/j.compchemeng.2014.08.010 |
| DOI: |
10.1016/j.compag.2004.10.006 |
| DOI: |
10.1016/j.ejor.2008.11.016 |
| DOI: |
10.1111/deci.12374 |
| DOI: |
10.1021/acs.iecr.5b00349 |
| DOI: |
10.1287/msom.1040.0051 |
| DOI: |
10.1016/j.rser.2019.01.031 |
| DOI: |
10.1016/j.ejor.2013.04.011 |
| DOI: |
10.1016/j.omega.2017.07.005 |
| DOI: |
10.1016/j.energy.2020.117196 |
| DOI: |
10.1016/j.compag.2019.02.001 |
| DOI: |
10.1007/s10479-009-0614-4 |
| DOI: |
10.1016/j.jclepro.2015.02.064 |
| DOI: |
10.1016/0308-521x(95)92108-i |
| DOI: |
10.1016/j.compag.2017.03.001 |
| DOI: |
10.1016/j.compag.2018.12.030 |
| DOI: |
10.1038/s43016-021-00360-3 |
| DOI: |
10.1007/s11367-009-0147-8 |
| DOI: |
10.1007/s11367-016-1059-z |
| DOI: |
10.1016/j.apm.2014.02.004 |
| DOI: |
10.1016/j.tre.2015.12.009 |
| DOI: |
10.1016/j.gloenvcha.2016.05.004 |
| DOI: |
10.1016/j.simpat.2016.02.001 |
| DOI: |
10.1057/palgrave.jors.2600858 |
| DOI: |
10.1007/s13399-020-00639-8 |
| DOI: |
10.1016/j.ejor.2013.09.032 |
| DOI: |
10.1111/1467-8489.00149 |
| DOI: |
10.1016/j.coche.2017.05.005 |
| Access URL: |
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/82239 |
| Rights: |
CC BY NC |
| Accession Number: |
edsair.dedup.wf.002..076a6f556f190912c318ef5afa83c42f |
| Database: |
OpenAIRE |