Modelado de la gestión de la calidad en cadenas de suministro usando un enfoque multi-etapas

Abstract

La investigación en el área de gestión de la calidad en cadenas de suministro evidencia falta de desarrollos enfocados en el análisis de estructuras relacionales para la toma de decisiones táctico-estratégicas. En esta tesis se propone un modelo analítico para la coordinación e integración de la gestión de la calidad en cadenas de suministro usando un enfoque multi-etapas. La metodología de modelado propuesta integra mapas cognitivos grises difusos multicapa para la configuración estructural y diseños factoriales fraccionados para validar el desempeño dinámico del modelo. Las variables que representan el desempeño global de la gestión de la calidad en cadenas de suministro están agrupadas en la capa principal. Las variables del desempeño en calidad en las tres etapas de la cadena de suministro están agrupadas en submapas en una segunda capa. La validación del modelo vía experimentos de simulación computacional permitió identificar los factores principales estadísticamente significativos en cada mapa y determinar la asignación de valores grises o concretos a los mismos. Finalmente, los aportes realizados en esta investigación constituyen un punto de partida para futuras aplicaciones en sectores específicos y la integración de otras técnicas cuantitativas. (Tomado de la fuente)

Research in Supply Chain Quality Management lacks developments focused on the analysis of relational structures for tactical-strategic decision making. This doctoral thesis proposes an analytical model for Supply Chain Quality Management coordination and integration, by using a multi-stage approach. The proposed modeling methodology integrates Multi-layer Fuzzy Grey Cognitive Maps for the structural configuration and fractional factorial designs to validate the dynamic performance of the model. The variables that represent the overall performance of Supply Chain Quality Management are grouped in the main layer. The quality performance variables in the three stages of the supply chain are grouped into submaps in a second layer. The validation of the model via computational simulation experiments made it possible to identify statistically significant factors main in each map and to determine the assignment of gray or specific values to them. Finally, the contributions made in this research constitute a starting point for future applications in specific sectors and the integration of other quantitative techniques. (Tomado de la fuente)