Abstract
La competitividad ha generado el desarrollo de modelos de selección de proveedores, pero las organizaciones en un entorno de adaptación complejo necesitan opciones disponibles. Estos modelos generalmente están hechos bajo características matemáticas, estáticas y difíciles de cambiar. Por ejemplo, las grandes empresas para mejorar el proceso de entrega han utilizado estrategias como reducir los costos y los tiempos de producción mediante la reducción de la base de datos de proveedores. Estas características de los modelos matemáticos para la selección de proveedores simplifican aspectos importantes en la Cadena de Suministro. El objetivo de este documento es mostrar cómo los sistemas organizacionales pueden resolver problemas de selección de proveedores a través de redes neuronales que se ajustan al comportamiento caótico de la cadena de suministro.
Highlights
38 las organizaciones en la selección de proveedores companies to improve delivery process, have used strategies as reduce costs and production times through reduce of suppliers database
The competitiveness has generated the development of supplier selection models, but organizations under complex adaptive environment needs available options
These models generally made under characteristics mathematical, static and difficult to change
Summary
Las empresas se encuentran inmersas en entornos adaptativos complejos, y para ser competitivas han debido desarrollar modelos de selección de proveedores, que les permitan mejorar y ser más eficientes. Este artículo analiza un caso de estudio en el que se aplicó el modelo de Despliegue de la Función de Calidad Difusa en una empresa colombiana para lograr mejorar la selección de proveedores, se mencionan algunas soluciones propuestas a partir de los resultados publicados y se trata de establecer si estos métodos matemáticos clásicos siguen siendo adecuados para el comportamiento dinámico de la demanda de las empresas. Después de analizado el caso se propone un modelo de selección de proveedores con el uso de redes neuronales, como alternativa que permite entender los entornos dinámicos
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