Análisis de incertidumbre y modelado de optimización con aplicación a la gestión de la cadena de suministro: una revisión sistemática
Autores: Chen, Lin; Dong, Ting; Peng, Jin; Ralescu, Dan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Análisis de incertidumbre y modelado de optimización con aplicación a la gestión de la cadena de suministro: una revisión sistemática
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Economía de la cadena de suministro
Análisis de incertidumbre
Modelado de optimización
Revisión sistemática de la literatura
Clasificación de la investigación
Toma de decisiones
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
En los últimos años, ha habido casos frecuentes de impacto en el desarrollo estable de la economía de la cadena de suministro causados por eventos inciertos como COVID-19 y eventos climáticos extremos. La creación, gestión y técnicas de afrontamiento del impacto de la economía de la cadena de suministro ahora enfrentan requisitos totalmente novedosos como resultado del creciente nivel de incertidumbre global. Aunque existe una cantidad significativa de literatura que aplica análisis de incertidumbre y modelado de optimización (UAO) para estudiar la gestión de la cadena de suministro (SCM) bajo incertidumbre, existe una falta de revisión sistemática de la literatura y clasificación de la investigación. Por lo tanto, en este documento, se extraen 121 artículos publicados en 44 revistas académicas internacionales entre 2015 y 2022 de la base de datos Web of Science y se revisan utilizando los Elementos de Informe Preferidos para Revisiones Sistemáticas y Meta-Análisis (PRISMA). El análisis bibliométrico y el software CiteSpace se utilizan para identificar los desarrollos actuales en el campo y resumir las características de la investigación y los temas candentes. Los artículos publicados seleccionados se clasifican y analizan por nombre del autor, año de publicación, área de aplicación, país, propósitos de investigación, métodos de modelado, brechas y contribuciones de investigación, resultados de investigación y revistas para revisar y evaluar de manera integral la SCM en la aplicación de UAO. Encontramos que UAO se utiliza ampliamente en SCM bajo incertidumbre, especialmente en el campo de la toma de decisiones, donde es práctica común modelar abstractamente el problema de decisión para obtener resultados de decisión científicos. Este estudio espera proporcionar una referencia importante y valiosa para futuras investigaciones sobre SCM bajo incertidumbre. Las futuras investigaciones podrían combinar la teoría de la incertidumbre con segmentos de gestión de la cadena de suministro (por ejemplo, gestión de emergencias, gestión de la resiliencia y gestión de la seguridad), factores conductuales, tecnologías de big data, inteligencia artificial, etc.
Descripción
En los últimos años, ha habido casos frecuentes de impacto en el desarrollo estable de la economía de la cadena de suministro causados por eventos inciertos como COVID-19 y eventos climáticos extremos. La creación, gestión y técnicas de afrontamiento del impacto de la economía de la cadena de suministro ahora enfrentan requisitos totalmente novedosos como resultado del creciente nivel de incertidumbre global. Aunque existe una cantidad significativa de literatura que aplica análisis de incertidumbre y modelado de optimización (UAO) para estudiar la gestión de la cadena de suministro (SCM) bajo incertidumbre, existe una falta de revisión sistemática de la literatura y clasificación de la investigación. Por lo tanto, en este documento, se extraen 121 artículos publicados en 44 revistas académicas internacionales entre 2015 y 2022 de la base de datos Web of Science y se revisan utilizando los Elementos de Informe Preferidos para Revisiones Sistemáticas y Meta-Análisis (PRISMA). El análisis bibliométrico y el software CiteSpace se utilizan para identificar los desarrollos actuales en el campo y resumir las características de la investigación y los temas candentes. Los artículos publicados seleccionados se clasifican y analizan por nombre del autor, año de publicación, área de aplicación, país, propósitos de investigación, métodos de modelado, brechas y contribuciones de investigación, resultados de investigación y revistas para revisar y evaluar de manera integral la SCM en la aplicación de UAO. Encontramos que UAO se utiliza ampliamente en SCM bajo incertidumbre, especialmente en el campo de la toma de decisiones, donde es práctica común modelar abstractamente el problema de decisión para obtener resultados de decisión científicos. Este estudio espera proporcionar una referencia importante y valiosa para futuras investigaciones sobre SCM bajo incertidumbre. Las futuras investigaciones podrían combinar la teoría de la incertidumbre con segmentos de gestión de la cadena de suministro (por ejemplo, gestión de emergencias, gestión de la resiliencia y gestión de la seguridad), factores conductuales, tecnologías de big data, inteligencia artificial, etc.