Maestría en Ingeniería Industrial · 2025

Modelo de red bayesiana para el análisis de riesgos y resiliencia de la cadena de suministro

En este trabajo se desarrolla un modelo de red bayesiana para la predicción de riesgos y el análisis de resiliencia en una cadena de suministro. La metodología comienza con la definición del modelo conceptual, el cual se implementa en el entorno de programación Google Colab, utilizando el lenguaje de programación Python. A través de este entorno se simula la dinámica operativa de una cadena de suministro hipotética, a partir de la cual se obtienen los parámetros de entrada necesarios para construir la red bayesiana. Esta red constituye una representación gráfica y probabilística que modela las relaciones de dependencia entre los actores de la cadena de suministro. Una vez definida, se lleva a cabo el análisis de riesgos y el de resiliencia. En el análisis de riesgos, se determinan las probabilidades marginales de los participantes de la red y se comparan con los resultados obtenidos mediante el método de eliminación de variables de la biblioteca de Python pgmpy (diseñada para trabajar con modelos gráficos probabilísticos), evidenciando una concordancia total. Por otro lado, en el análisis de resiliencia, se propone una métrica para su evaluación. Esta investigación ofrece un modelo que combina simulación y redes bayesianas para medir no solo los riesgos de la cadena de suministro, sino también evaluar su capacidad para resistir interrupciones mediante la métrica de resiliencia propuesta.

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