Doctorado Ingeniería de Procesos - Presencial · 2024
Modelo logístico integral para recolección de envases y empaques vacíos de plaguicidas en el departamento de Boyacá - Colombia
En los últimos años Colombia ha presentado un aumento en la generación de residuos y desechos resultantes de la producción, preparación y utilización de plaguicidas. De acuerdo a datos del Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible en los últimos tres años se ha visto un aumento de al menos 20% entre cada año en la generación de residuos, esta cantidad no resultaría extraña si se considera que la producción de la actividad agrícola también refleja un crecimiento, sin embargo; al realizar un análisis de estos datos se identificó que no debería seguir esta misma tendencia, debido a que el número de intoxicaciones por plaguicida aumento un 16% con respecto al año anterior de haberse aplicado el Plan de acción. (Instituto Nacional de Salud, 2023). En consecuencia, actualmente en el departamento de Boyacá se viene desarrollando un proceso de Logística Inversa (LI) para la recolección y disposición final de los envases y empaques vacíos de plaguicidas, el cual se realiza en su mayoría de forma empírica, presentando algunos problemas inicialmente en la forma incorrecta en la que los agricultores están realizando la entrega de los residuos de plaguicidas, ocasionando que dichos residuos no puedan ser reciclados y generar un beneficio social. Igualmente, se evidencia que la capacidad de los centros de acopio excede su límite frente a la cantidad de residuos que se generan en el departamento y así mismo no se dan las condiciones para el correcto almacenamiento de los mismo. Por otra parte, se evidencia la falta de apoyo y participación por parte de entidades gubernamentales y ambientales a fin de colaborar para que cada uno de los participantes cumplan con sus responsabilidades. Teniendo en cuenta lo anterior, el proyecto de investigación tuvo como objetivo principal desarrollar un modelo logístico integral para la recolección de envases y empaques vacíos de plaguicidas en el departamento de Boyacá. Se contó con la participación de 220 actores de participación entre Agricultores, Comercializadores y Fabricantes y/o Importadores, los cuales diligenciaron el instrumento de medida diseñado para esta investigación, durante el periodo de enero a abril de 2024. El proceso de investigación realizado fue cuantitativo descriptivo-correlacional, que utilizando la técnica estadística denominada análisis de componentes principales (ACP) aporto al cumplimiento del objetivo del proyecto. Igualmente, la propuesta de investigación enfocada en el modelo integral de logística inversa, logró evidenciar la relevancia de incluir la teoría sobre LI para la gestión de residuos o productos al final de su vida útil expuesta por Rogers y Tibben-Lembke (1999) y siguiendo los conceptos básicos de Aryee & Adaku (2024), Fleischmann et al., (2004), Srivastava (2008) y Stock (1992), autores que exponen la teoría frente al diseño de procesos de LI, identificando las características qué deben tener estos procesos dentro de las empresas y de qué forma se deben diseñar programas o estrategias orientadas a la correcta gestión de residuos o productos fuera de uso o al final de su vida útil. Dentro de los resultados se pudo resaltar inicialmente que para los Fabricantes y/o Importadores son los que tienen una mayor valoración del proceso de LI, puesto que son ellos en parte quienes organizan dicho proceso por medio de la empresa intermediadora encargada de las jornadas de recolección. Por el contrario, para los Agricultores el proceso de LI tiene una menor valoración, debido a que ellos son los que perciben de forma directa el proceso de recolección y disposición final de los residuos de plaguicidas, considerando que dicho proceso posee algunas falencias o aspectos por mejorar sobre todo en el control de las condiciones de entrega de los residuos y la participación de los entes gubernamentales o ambientas para el apoyo al proceso. En el modelo general de LI, el factor de Almacenaje es uno de los que mayor incidencia tiene, debido a que los actores consideran que la capacidad del centro de acopio y la forma como se almacenan los residuos es un aspecto importante para el éxito del proceso. De las variables analizadas e incluidas en el modelo general se observó que la mayor correlación se da entre la variable control de acceso y los sistemas de información en LI, lo que evidencia que para los actores las condiciones de entrega correcta de los residuos de plaguicidas dependerán significativamente de los sistemas de información y comunicación que se implementen en el proceso.
Texto completo 258 páginas con texto
Leer la tesis completa Ficha en el repositorio
Contenido
- 1. Introducción…p. 21
- 1.1. Justificaciónp. 26
- 1.2. Sector agricolap. 28
- 1.2.1. Sector agrícola a nivel mundialp. 28
- 1.2.2. Sector agrícola a nivel nacionalp. 32
- 1.3. Problemas y desafíosp. 37
- 1.4. Pregunta de investigaciónp. 43
- 2. Objetivos……p. 44
- 2.1. Objetivo generalp. 44
- 2.2. Objetivos especificosp. 44
- 3. Estructura de Tesisp. 45
- 4. Marco teórico y estado del artep. 46
- 4.1. Marco teoricop. 46
- 4.1.1. Logística y supply chain managementp. 46
- 4.1.2. Logística inversap. 49
- 4.2. Estado del artep. 54
- 4.2.1. Diseño de redes de LIp. 76
- 5. Metodología de investigaciónp. 78
- 5.1. Hipótesis…p. 78
- 5.2. Tipo y nivel de la investigaciónp. 78
- 5.3. Diseño de la investigaciónp. 81
- 5.3.1. Población y muestrap. 81
- 5.3.2. Realización del instrumentop. 84
- 5.3.3. Descripción del instrumentop. 85
- 5.4. Técnicas de procesamiento y análisis de datosp. 85
- 5.4.1. Validez del instrumento (contenido, criterio, constructo)p. 86
- 5.4.2. Medición del instrumento “Encuesta”p. 86
- 6. Componentes modelo logística inversap. 88
- 6.1. Factor transportep. 89
- 6.1.1. Control de accesop. 89
- 6.1.2. Sistemas de Información Logistica Inversap. 92
- 6.2. Factor almacenajep. 95
- 6.2.1. Tiempos de ciclo de disposiciónp. 95
- 6.2.2. Centros de retorno centralizadosp. 96
- 6.3. Factor disposición finalp. 98
- 6.3.1. Retorno cerop. 99
- 6.3.2. Remanufactura y Reacondicionamientop. 100
- 6.3.3. Recuperación de activosp. 102
- 6.4. Factor satisfacción del clientep. 104
- 6.4.1. Negociaciónp. 105
- 6.4.2. Gestión Financierap. 106
- 6.4.3. Subcontrataciónp. 107
- 6.4.4. Gestión de las relaciones de las partes interesadasp. 108
- 7. Análisis de resultadosp. 113
- 7.1. Análisis modelo fabricantes y/o importadoresp. 117
- 7.1.1. Factor 1 – Fabricantes y/o importadoresp. 125
- 7.1.2. Factor 2 – Fabricantes y/o importadoresp. 127
- 7.1.3. Factor 3 – Fabricantes y/o importadoresp. 128
- 7.1.4. Factor 4 – Fabricantes y/o importadoresp. 133
- 7.1.5. Índice total – Fabricantes y/o importadoresp. 137
- 7.2. Análisis modelo comercializadoresp. 145
- 7.2.1. Factor 1 – Comercializadoresp. 153
- 7.2.2. Factor 2 – Comercializadoresp. 154
- 7.2.3. Factor 3 – Comercializadoresp. 155
- 7.2.4. Factor 4 – Comercializadoresp. 158
- 7.2.5. Índice total – comercializadoresp. 162
- 7.3. Análisis modelo agricultoresp. 169
- 7.3.1. Factor 1 – agricultoresp. 178
- 7.3.2. Factor 2 – Agricultoresp. 179
- 7.3.3. Factor 3 – agricultoresp. 180
- 7.3.4. Factor 4 – agricultoresp. 183
- 7.3.5. Índice Total – agricultoresp. 187
- 7.4. Análisis modelo proceso de LIp. 192
- 7.4.1. Factor 1 – modelo generalp. 200
- 7.4.2. Factor 2 – modelo generalp. 201
- 7.4.3. Factor 3 – modelo generalp. 202
- 7.4.4. Factor 4 – modelo generalp. 205
- 7.4.5. Índice total – modelo generalp. 208
- 8. Validación y ajuste al modelo propuestop. 219
- 8.1. Validación agricultoresp. 219
- 8.2. Validación comercializadoresp. 223
- 8.3. Validación fabricantes y/o importadoresp. 226
- 8.4. Validación modelo generalp. 230
- 9. Conclusiones, recomendaciones, aportes y líneasp. 233
- 9.1. Conclusionesp. 233
- 9.2. Futuras líneas de investigaciónp. 236
- 10. Referencias…p. 237
- Figura 1. Área cosechada y producción agrícola a nivel mundialp. 29
- Figura 2. Rendimiento Agrícola a nivel mundial (Ton/Ha)p. 30
- Figura 3. Pirámide Poblacional de los productores agropecuariosp. 34
- Figura 4. Participación UPA por departamentop. 36
- Figura 5. Problema de investigaciónp. 42
- Figura 6. Proceso de gestión logísticap. 49
- Figura 7. Red bibliométrica Palabras clave con línea de tiempop. 55
- Figura 8. Red bibliométrica Autores LIp. 56
- Figura 9. Indice h e Indice i10 autores LIp. 60
- Figura 10. Autores LI – Scopusp. 61
- Figura 11. Indice h e Indice i10 autores LIp. 62
- Figura 12. Autores LI con enfoque cuantitativop. 63
- Figura 13. Países de LI con enfoque cuantitativop. 64
- Figura 14. Fases metodológicasp. 79
- Figura 15. Factores utilizados en el modelo logísticop. 111
- fuera de usop. 112
- Figura 17. Modelo de correlación de variables por factor para proceso de LIp. 115
- Figura 18. Ubicación geográfica fabricantes y/o importadores de plaguicidasp. 118
- Figura 19. Distribución edades fabricantes y/o importadoresp. 119
- Figura 20. Nivel de educación – fabricantes y/o importadoresp. 120
- Figura 21. Gráficas correlaciones variables fabricantes y/o importadoresp. 122
- Figura 22. Circulo de correlaciones variables Factor 3 – Fabricantes y/o importadoresp. 132
- Figura 23. Circulo de correlaciones variables factor 4 – fabricantes y/o importadoresp. 137
- Figura 24. Gráficas correlaciones factores fabricantes y/o importadoresp. 138
- Figura 25. Circulo de correlaciones factores – fabricantes y/o importadoresp. 143
- Figura 26. Cluster – fabricantes y/o importadoresp. 145
- Figura 27. Ubicación geográfica comercializadores de plaguicidasp. 147
- Figura 28. Distribución edades fabricantes y/o importadoresp. 148
- Figura 29. Nivel de educación – comercializadoresp. 149
- Figura 30. Gráficas correlaciones variables comercializadoresp. 150
- Figura 31. Circulo de correlaciones variables factor 3 – comercializadoresp. 158
- Figura 32. Circulo de correlaciones variables factor 4 – comercializadoresp. 161
- Figura 33. Gráficas correlaciones factores fabricantes y/o importadoresp. 163
- Figura 34. Circulo de correlaciones factores – comercializadoresp. 167
- Figura 35. Cluster – comercializadoresp. 168
- Figura 36. Área sembrada y cosechada Departamento de Boyacá 2019-2022p. 169
- Figura 37. Área sembrada y cosechada Departamento de Boyacá 2019-2022p. 170
- Figura 38. Distribución edades agricultoresp. 172
- Figura 39. Nivel de educación – agricultoresp. 173
- Figura 40. Gráficas correlaciones variables agricultoresp. 175
- Figura 41. Circulo de correlaciones variables factor 3 – agricultoresp. 183
- Figura 42. Circulo de correlaciones variables factor 4 – agricultoresp. 186
- Figura 43. Gráficas correlaciones factores Agricultoresp. 188
- Figura 44. Circulo de correlaciones factores – agricultoresp. 192
- vacíos de plaguicidasp. 194
- Figura 46. Gráficas correlaciones variables modelo generalp. 197
- Figura 47. Circulo de correlaciones variables factor 3 – modelo generalp. 205
- Figura 48. Circulo de correlaciones variables factor 4 – modelo generalp. 208
- Figura 49. Gráficas correlaciones factores modelo generalp. 209
- Figura 50. Circulo de correlaciones factores – modelo generalp. 213
- Tabla 1. Productos agrícolas con mayor producción a nivel mundialp. 31
- Tabla 2. Productos Agrícolas con mayor producción en America del Surp. 31
- Tabla 3. Participación de la UPA según condición jurídica del productorp. 35
- Tabla 4. Producción agrícola nacionalp. 37
- Tabla 5. Actividades de la logística inversap. 51
- Tabla 6. Autores con más publicaciones en LIp. 57
- Tabla 7. Autores con más citaciones en LIp. 59
- Tabla 8. Herramientas matemáticas en investigaciones de LIp. 68
- Tabla 9. Muestreo estratificado comercializadoresp. 82
- Tabla 10. Factores y variables del modelo de LIp. 115
- Tabla 11. Coeficientes de Pearson variables fabricantes y/o importadoresp. 123
- Tabla 12. P-values bilaterales variables fabricantes y/o importadoresp. 124
- Tabla 13. Variables factor 1p. 125
- Tabla 14. Variables factor 2p. 127
- Tabla 15. Variables factor 3p. 129
- Tabla 16. Valores propios factor 3 – fabricantes y/o importadoresp. 130
- Tabla 17. Contribuciones variables factor 3 – fabricantes y/o importadoresp. 130
- Tabla 18. Variables factor 4p. 133
- Tabla 19. Valores propios factor 4 – fabricantes y/o importadoresp. 134
- Tabla 20. Contribuciones variables factor 4 – fabricantes y/o importadoresp. 135
- Tabla 21. Coeficientes de Pearson factores fabricantes y/o importadoresp. 139
- Tabla 22. P-values bilaterales factores fabricantes y/o importadoresp. 140
- Tabla 23. Valores propios índice total – fabricantes y/o importadoresp. 140
- Tabla 24. Contribuciones factores – fabricantes y/o importadoresp. 141
- Tabla 25. Coeficientes de Pearson variables comercializadoresp. 151
- Tabla 26. P-values bilaterales variables comercializadoresp. 152
- Tabla 27. Valores propios factor 3 – comercializadoresp. 155
- Tabla 28. Contribuciones variables factor 3 – comercializadoresp. 156
- Tabla 29. Valores propios factor 4 – comercializadoresp. 159
- Tabla 30. Contribuciones variables factor 4 – comercializadoresp. 159
- Tabla 31. Coeficientes de Pearson factores comercializadoresp. 163
- Tabla 32. P-values bilaterales factores comercializadoresp. 164
- Tabla 33. Valores propios índice total – comercializadoresp. 165
- Tabla 34. Contribuciones factores – comercializadoresp. 165
- Tabla 35. Producción agrícola departamento de Boyacá - 2022p. 171
- Tabla 36. Coeficientes de Pearson variables agricultoresp. 176
- Tabla 37. P-values bilaterales variables agricultoresp. 177
- Tabla 38. Valores propios factor 3 – agricultoresp. 180
- Tabla 39. Contribuciones variables factor 3 – agricultoresp. 181
- Tabla 40. Valores propios factor 4 – agricultoresp. 184
- Tabla 41. Contribuciones variables factor 4 – agricultoresp. 184
- Tabla 42. Coeficientes de Pearson factores agricultoresp. 188
- Tabla 43. P-values bilaterales factores agricultoresp. 189
- Tabla 44. Valores propios índice total – agricultoresp. 190
- Tabla 45. Contribuciones factores – agricultoresp. 190
- Tabla 46. Coeficientes de Pearson variables modelo generalp. 198
- Tabla 47. P-values bilaterales variables modelo generalp. 199
- Tabla 48. Valores propios factor 3 – modelo generalp. 202
- Tabla 49. Contribuciones variables factor 3 – agricultoresp. 203
- Tabla 50. Valores propios factor 4 – modelo generalp. 206
- Tabla 51. Contribuciones variables factor 4 – modelo generalp. 206
- Tabla 52. Coeficientes de Pearson factores agricultoresp. 210
- Tabla 53. P-values bilaterales factores modelo generalp. 211
- Tabla 54. Valores propios índice total – modelo generalp. 211
- Tabla 55. Contribuciones factores – modelo generalp. 212
- Tabla 56. Datos de validación agricultoresp. 220
- Tabla 57. Datos del modelo generado – agricultoresp. 223
- Tabla 58. Datos de validación comercializadoresp. 224
- Tabla 59. Datos del modelo generado – comercializadoresp. 226
- Tabla 60. Datos de validación fabricantesp. 227
- Tabla 61. Datos del modelo generado – fabricantesp. 229
- Tabla 62. Datos de validación modelo generalp. 230
- Tabla 63. Datos del modelo generado – modelo generalp. 231
- Ecuación 1. Factor 1 – fabricantes y/o importadoresp. 126
- Ecuación 2. Factor 2 – fabricantes y/o importadoresp. 128
- Ecuación 3. Factor 3 – fabricantes y/o importadoresp. 131
- Ecuación 4. Factor 4 – fabricantes y/o importadoresp. 135
- Ecuación 5. Índice total – fabricantes y/o importadoresp. 141
- Ecuación 6. Factor 1 – comercializadoresp. 153
- Ecuación 7. Factor 2 – comercializadoresp. 154
- Ecuación 8. Factor 3 – comercializadoresp. 156
- Ecuación 9. Factor 4 – comercializadoresp. 160
- Ecuación 10. Índice total – comercializadoresp. 166
- Ecuación 11. Factor 1 – agricultoresp. 178
- Ecuación 12. Factor 2 – agricultoresp. 179
- Ecuación 13. Factor 3 – agricultoresp. 181
- Ecuación 14. Factor 4 – agricultoresp. 185
- Ecuación 15. Índice total – agricultoresp. 191
- Ecuación 16. Factor 1 – modelo generalp. 200
- Ecuación 17. Factor 2 – modelo generalp. 201
- Ecuación 18. Factor 3 – modelo generalp. 203
- Ecuación 19. Factor 4 – modelo generalp. 207
- Ecuación 20. Índice total – agricultoresp. 212
- Anexo 1. Encuesta actores de participaciónp. 253
- Anexo 2. Resultados validación modelop. 254