Thesis: Modelado y resolución de un problema de cosecha y distribución de fruta fresca en cadenas de suministro agrícolas resilientes
| dc.contributor.correferente | Mena Bustos, Rodrigo Andres | |
| dc.contributor.department | Departamento de Industrias | |
| dc.contributor.guia | Albornoz Sanhueza, Victor Manuel | |
| dc.coverage.spatial | Campus Casa Central Valparaíso | |
| dc.creator | Contreras Roa, Alejandro Rigoberto | |
| dc.date.accessioned | 2026-09-21T16:46:23Z | |
| dc.date.available | 2026-09-21T16:46:23Z | |
| dc.date.issued | 2025-04 | |
| dc.description.abstract | Se presenta un enfoque de modelado integrado para apoyar la toma de decisiones en una cadena de suministro agrícola, que considera cosecha, procesamiento y distribución de fruta fresca a diferentes mercados en escenarios disruptivos. El problema incluye la delimitación de predios en zonas de manejo y planificación de la cosecha basada en ventanas óptimas de cosecha para cada zona, en función de la calidad de la fruta. El Procesamiento consiste en prolongar la vida útil de la fruta, un proceso utilizado en el sector frutícola exportador para retrasar la oxidación de frutas y hortalizas, conocido como recubrimiento o Coating. El problema de distribución incluye posibles interrupciones en los puertos, lo cual es crucial para los productos frescos que se exportan. La metodología propuesta considera un modelo de optimización estocástica entero-mixto de dos etapas, para crear un marco de planificación resiliente de cadenas de suministro de fruta fresca. Además, el modelo neutral al riesgo se extiende mediante la aplicación de dos formulaciones cuantitativas que integran medidas de riesgo: una basada en Condicional Value at Risk (CVaR) y otra enfocada en Minimization of Total Absolute Deviation (MOTAD). El Valor de la Solución Estocástica (VSS) demuestra que la incorporación de la incertidumbre permite al modelo encontrar mejores soluciones. Además, la integración de medidas de riesgo en el programa estocástico de dos etapas obliga al modelo a adoptar estrategias operativas más conservadoras para gestionar escenarios disruptivos en la cadena de suministro. El enfoque CVaR permite tomar mejores decisiones operativas para el envío de fruta fresca con mayor vida útil restante a destinos clave en escenarios adversos específicos, mientras que el método MOTAD prioriza la estabilidad general para cumplir con la vida útil requerida en todos los escenarios. | es |
| dc.description.abstract | This work presents an integrated modeling approach to support decision-making in a three-echelon agribusiness supply chain to harvest, process and distribute fresh fruits to different markets under disruptive scenarios. The harvest problem includes a delineation of the field into management zones and a harvest scheduling based on optimal harvest time windows for each management zone depending on the quality of the fruit. The processing problem consists of extending the shelf-life of the fruit, a process widely used in the fruit export sector to delay the oxidation of fruits and vegetables. The distribution problem includes possible disruptions in ports and transportation, which is critically important for fresh products. The proposed methodology considers a mixed-integer two-stage stochastic optimization model with the goal of making a resilient planning framework for fresh fruit supply chains. Moreover, the risk-neutral model is extended by applying two quantitative risk management formulations: one based on the Conditional Value-at-Risk (CVaR) measure, and another aimed at minimizing the absolute negative deviations with respect to the distribution average (MOTAD). The Value of the Stochastic Solution (VSS) demonstrates that incorporating uncertainty allows the model to find better solutions. Besides, integrating risk measures in the two-stage stochastic program forces it to adopt more conservative operational strategies to handle disruptive scenarios in the supply chain. The CVaR approach makes better operational decisions aimed at shipping fresh fruit with higher remaining shelf-life levels to key destinations in specific adverse scenarios, whereas the MOTAD method prioritizes achieving overall stability in meeting the required shelf-life across all scenarios. | en_US |
| dc.description.degree | Magíster en Ciencias de la Ingeniería Industrial | |
| dc.format.extent | 117 páginas | |
| dc.identifier.barcode | MC_AC_2025 | |
| dc.identifier.doi | 10.71959/0k0e-ws60 | |
| dc.identifier.uri | https://cris.usm.cl/handle/123456789/4543 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.71959/0k0e-ws60 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | Universidad Técnica Federico Santa María | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial 4.0 International | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | |
| dc.subject | Cadena de suministro agrícola | |
| dc.subject | Planificación de cosecha | |
| dc.subject | Calidad de la fruta | |
| dc.subject | Vida útil | |
| dc.title | Modelado y resolución de un problema de cosecha y distribución de fruta fresca en cadenas de suministro agrícolas resilientes | |
| dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
| dspace.entity.type | Tesis |
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