MODELACIÓN MATEMÁTICA EN ESTUDIO DE AGRO-CADENAS: UNA REVISIÓN DE LITERATURA

Autor: Andrés Polo-Roa, Diego Rueda-Uribe, Dairo Steven Muñoz-Pinzón, Elvira Julieth Sierra-Mantilla
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Revista Politécnica, Vol 16, Iss 31, Pp 110-137 (2020)
ISSN: 2256-5353
1900-2351
Popis: 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 agricola es el eje fundamental que mueve la economia del mundo, permite la generacion de productos agricolas y pecuarios para el abastecimiento de pequenas y grandes ciudades. En los paises subdesarrollados es necesaria la participacion de la industria y la academia para el fortalecimiento de los sistemas productivos, esto a partir de la inyeccion de tecnologia, asi como la transferencia y apropiacion de conocimiento en el sector. Un enfoque usado para el fortalecimiento del sector, es el estudio de las cadenas de suministro agricolas ( agro-cadenas ) a partir de la modelacion matematica, la cual permite el tratamiento de datos y facilita la toma de decisiones de orden estrategico, tactico y/o operativo. En el presente trabajo se realizo una revision de literatura sobre la aplicacion de la modelacion matematica en el estudio de las Agro-cadenas durante los ultimos 20 anos. Se concluye del estudio que, existe un interes bastante grande por la comunidad academico-cientifica por fortalecer el sector agricola en diferentes paises como Estados Unidos, Brasil, india y Holanda entre otros. En el 36% de los trabajos consultados se emplean modelos de simulacion estocastica, permitiendo abordar problemas complejos que involucran incertidumbre en con comportamiento de los datos. Ademas, en el 70% de los trabajos consultados, se utilizan modelos heuristicos para resolver problemas de diseno y distribucion en agrocadenas, y el 30% restante requiere el uso de meta-heuristicas porque requieren resolver problemas con multiples respuestas dada la complejidad de los datos. La modelacion matematica se ha convertido en una herramienta de gran utilidad para la solucion de problemas latentes en la agro-cadenas, facilita el tratamiento de datos y la toma de decisiones complejas, principalmente durante el diseno de cadena, el abastecimiento de producto y control de costos, tiempos de entrega e impactos ambientales, entre otras variables importantes.
Databáze: OpenAIRE
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