Estudio análisis y mejora de la planificación del abastecimiento de residuos plásticos recuperados en una red de logística inversa. Caso de estudio : reciclados y procesos plásticos

• Autor: Muñoz Campos, Walter Gabriel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2015
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/6034
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/6034
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Plásticos--Residuo; Medio ambiente; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04

El presente trabajo de tesis tiene como objetivo principal desarrollar modelos de simulación para la planificación del sistema de abastecimiento de resinas plásticas recuperables para la actividad de reciclaje en la ciudad de Lima Metropolitana en una red de logística inversa; estos modelos tendrán como objetivo definir las rutas de abastecimiento más satisfactorias según las variables de distancia, carga, tiempo de desplazamiento, número de unidades y hora de transporte. Para definir el mejor procedimiento para la realización de este trabajo se estudiaron varias posibilidades según los métodos de análisis de decisión multicriterio de los que se contaba con suficiente información y considerando del mismo modo el tiempo de aprendizaje de la metodología; estos fueron: AHP, Promethe I y II, Ponderación simple, Electree, Branch and Bound, sistemas metaheurísticos, entre otros. Seleccionándose el método Promethe II debido a su corto tiempo de aprendizaje y las amplias aplicaciones que tuvo en diversos estudios. Para la validación del algoritmo de diseño de rutas se utilizo un método de análisis de sensibilidad por zonas y por criterios anómalos; es decir, la inserción de datos extraños que favorecen o desfavorecen de manera importante determinado grupo de variables. Finalmente el estudio realizado y el algoritmo diseñado brindan datos positivos para la realización de una implementación de esta metodología en la empresa sujeto de estudio e incluso da pistas sobre cómo mejorar el algoritmo planteado añadiéndole metodologías compatibles; es decir, habré el campo para nuevos estudios complementarios del algoritmo de diseño de rutas presentado