La construcción de escenarios utilizando un sistema de inferencia difuso para la optimización estocástica del rediseño de la cadena de suministro de reciclaje

Abstract

RESUMEN En este artículo se traza el objetivo construir un conjunto de escenarios para su utilización en la solución de un modelo estocástico de dos etapas para el rediseño de la cadena de suministros de reciclaje de plásticos en Cuba y así minimizar el efecto de la incertidumbre en la toma de estas decisiones estratégicas. La información estadística recolectada en la caracterización de la cadena es escasa y no es suficiente para conformar escenarios a través de los métodos cuantitativos encontrados en la literatura. Para resolver esta problemática se utiliza un sistema de inferencia difuso, el cual permite la vinculación de la información estadística sobre el sistema y el conocimiento de expertos en reciclaje y gestión de la cadena de suministros de una forma robusta. Esta metodología, aplicada a la recuperación de plásticos en Cuba, posibilita aumentar el número de soluciones del modelo a su vez que, integrado al método de solución de dos etapas, evalúa las soluciones para encontrar las más prometedoras. Se obtiene un total de nueve escenarios y se procede a la optimización del modelo propuesto con el cual se obtiene un conjunto de 225 soluciones, encontrando como la mejor, para todos los escenarios, abrir tres plantas de reciclaje. Palabras clave: Construcción de escenarios, sistema de inferencia difusa, rediseño de la cadena de suministro, logística inversa. ABSTRACT This paper aims to build a set of scenarios for its use in the solution of a stochastic two-stage optimization model for the redesign of the plastics recycling supply chain in Cuba and thus minimize the effect of uncertainty in this strategic decision-making process. The statistical information collected in the characterization of the supply chain is scarce and it is not enough to conform scenarios through the quantitative methods found in the literature. To solve this problem a diffuse inference system is used, which allows the linking of statistical information about the system and the knowledge of experts in recycling and supply chain management in a robust way. This methodology, applied to the plastics recycling in Cuba, makes it possible to increase the number of solutions of the model which, integrated to the two-stage solution method, evaluates the solutions to find the most promising ones. A total of nine scenarios are obtained and the optimization of the proposed model is carried out with which a set of 225 solutions is obtained, finding as the best, for all scenarios, the opening of three recycling plants.