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Descripción y contextualización de la asignatura

La Logística es una parte fundamental de la actividad económica y empresarial en la sociedad actual. Dentro de la Logística aparecen una multitud de problemas de optimización en los que se busca minimizar unos costes o maximizar unos beneficios dadas unas restricciones sobre los recursos disponibles, el nivel de servicio, etc. En estas situaciones, las técnicas matemáticas resultan esenciales para encontrar soluciones satisfactorias.

En la asignatura se introduce la formulación de algunos modelos matemáticos de optimización que surgen en la gestión de la cadena de suministro y se presentan las técnicas más habituales para su resolución.

Para cursar la asignatura se recomienda que el estudiante tenga conocimientos básicos de Investigación Operativa o haya cursado la asignatura de Técnicas clásicas de Optimización en el primer semestre del máster.

Competencias de la asignatura.

Competencias específicas de la asignatura:
9943-Conocer los modelos matemáticos que se aplican en la logística.
9944-Conocer las herramientas informáticas para el análisis de estos modelos.
9945-Tener capacidad para plantear problemas reales de logística a través de los modelos estudiados en la asignatura.
9946-Resolver problemas prácticos de logística.

Competencias básicas y generales: CB6, CB7, CB10, CG1857.
Competencias específicas de la titulación: CE1865, CE1860, CE1841, CE1859
 

Resultados de aprendizaje de la asignatura

Ser capaz de:
  • Identificar y formular modelos matemáticos de optimización a partir de la descripción de un sistema real en el contexto de la actividad logística.
  • Justificar la técnica de resolución empleada dado el modelo matemático para encontrar soluciones óptimas en cada modelo.
  • Utilizar un lenguaje de modelización y un programa informático para la resolución efectiva de los modelos propuestos.
  • Resolver casos prácticos relacionados con empresas, analizar los resultados y proponer recomendaciones para la toma de decisiones.

Contenidos teórico-prácticos

  • Modelos de programación matemática en la actividad logística:

  • Introducción a la gestión de la cadena de suministro. Conceptos básicos de optimización. Clasificación de métodos de optimización.
  • Modelos para la ubicación de instalaciones y la planificación de la producción, modelos de asignación de recursos, modelos de rutas de vehículos y modelos integrados en la cadena de suministro.
  • Modelos de aprovisionamiento con demanda y tiempos de entrega fijos y aleatorios.
    • Técnicas y software de resolución de problemas de optimización. Casos de éxito de colaboraciones con empresas.

    Metodología:

    El contenido teórico se expone en clases magistrales y se motivará con ejemplos ilustrativos de aplicaciones reales de los modelos. Estas clases se complementan con clases de problemas (prácticas de aula informática) en los que se proponen ejercicios que contribuyan a alcanzar los resultados del aprendizaje de la asignatura.

    El trabajo autónomo del estudiante es parte esencial. Los profesores de la asignatura orientarán en todo momento ese trabajo y estimularán que se haga con regularidad y dedicación. Se animará igualmente a que utilicen las tutorías personales donde pueden aclarar cualquier duda o dificultad que se les presente en la asignatura. 

    Sistemas de evaluación:

    Se consideran los siguientes tipos de evaluación:

    • SISTEMA DE EVALUACIÓN CONTINUA: examen escrito (40%) y trabajos individuales o en grupo (60%)
    • SISTEMA DE EVALUACIÓN FINAL: examen escrito (40%) o trabajos individuales (60%)

    Herramientas y porcentajes de calificación  

    • SISTEMA DE EVALUACIÓN CONTINUA: trabajos individuales o en grupo 100%
    • SISTEMA DE EVALUACIÓN FINAL: examen escrito o trabajos individuales 100% 

    Convocatoria ordinaria: orientaciones y renuncia

    CRITERIOS DE LA EVALUACIÓN CONTINUA:

    Para poder realizar la evaluación continua el estudiante deberá haber asistido, al menos, al 80% de las clases.

    El estudiante ha de realizar un examen escrito con ejercicios de las partes (A) y (B) con un peso del 40% y un trabajo individual o en grupo con un peso del 60%.

    Para superar la asignatura será necesario alcanzar una nota de al menos 5, con una puntuación de al menos 4 en el examen escrito y el trabajo.


    CRITERIOS DE LA EVALUACIÓN FINAL:

    Los estudiantes que lo soliciten, podrán someterse a una evaluación final, que podrá consistir en una prueba única o en un conjunto de pruebas y trabajos. 

    Se podrá establecer de manera excepcional la asistencia a determinadas sesiones presenciales, y la superación, en su caso, de las pruebas que en ellas se establezcan. Los estudiantes deberán solicitar la evaluación diferenciada mediante escrito razonado dirigido al Coordinador del Máster, desde el momento de la matrícula hasta transcurridos, como máximo, cinco días desde el inicio del curso. La solicitud se acompañará de todos los documentos que acrediten la imposibilidad de seguir con normalidad el desarrollo del curso. La Comisión Académica del Máster, resolverá en el plazo máximo de veinte días.

    RENUNCIA:

    El alumnado que haya realizado las actividades a lo largo del curso, pero no se presente a la convocatoria ordinaria, será calificado como No presentado/a.

    Convocatoria extraordinaria: orientaciones

    Los criterios de evaluación serán los mismos que en la convocatoria ordinaria.

    Materiales de uso obligatorio

    Apuntes y prácticas de la asignatura "Modelos de Logística" publicados en la plataforma virtual de apoyo a la docencia Moodle (UNIZAR)

    Bibliografía de profundización 

    • Albright, S., Winston, W., and Zappe, C. Data Analysis and Decision Making. Thomson South-Western, 2006.
    • Beamon, B. M. Supply chain design and analysis: Models and methods. International Journal of Production Economics 55, 281-294., (1998)
    • Chopra, S. y Meindl, P. Administración de la cadena de suministro. Pearson Education, México, 2013.
    • Laporte, G. The vehicle routing problem: An overview of exact and approximate algorithms. European Journal of Operational Research 59, 345-358, (1992)
    • Min, H., and Zhou, G. Supply chain modeling: past, present and future. Computers &Industrial Engineering 43, 231-249, (2002).
    • Maroto C., Alcaraz J. y Ruiz R., Investigación Operativa. Modelos y Técnicas de optimización. Editorial Universidad Politécnica de Valencia, 2002
    • Pérez G. y Garín A. On downloading and using CPLEX within COIN-OR for solving lineal/integer optimization problems. Biltoki, 2011. http://hdl.andle.net/10810/5504.
    • Prodhon, C., and Prins, C. A survey of recent research on location-routing problems. European Journal of Operational Research 238, 1-17, (2014)
    • Schmid, V., Doerner, K. F., and Laporte, G. Rich routing problems arising in supply chain management. European Journal of Operational Research 224, 435-448 (2013)
    • Wayne L. Winston. Operations Research: Applications and Algorithms. International Thomson Publishing, 3rd edition, 1994

    Revistas

     

    Computers & Operations Research

    http://www.journals.elsevier.com/computers-and-operations-research/

    European Journal of Operational Research

    http://www.elsevier.com/wps/find/journaldescription.cws\_home/505543/description\#description

    Journal of Global Optimization

    http://www.kluweronline.com/issn/0925-5001

    Journal of the Operational Research Society

    http://www.palgrave-journals.com/jors/index.html

    Journal of Scheduling

    http://www.springerlink.com/content/111647/?MUD=MP

    Operations Research Letters

    http://www.elsevier.com/wps/find/journaldescription.cws\_home/505567/description\#description

    TOP

    http://www.springer.com/business+%26+management/operations+research/journal/11750 

     

    Profesores del curso 2022-2023

    Carmen Galé (cgale  at  unizar.es) (Coordinadora)
    José Ángel Iranzo Sanz (joseani  at  unizar.es) 

    Ultima actualización, 19 de julio de 2022 

    Modificado el ( martes, 19 de julio de 2022 )