Viabilidad dinámica en cadenas de suministro mediante programación robusta-estocástica y regulación adaptativa inspirada en sistemas inmunes bajo disrupciones
Las cadenas de suministro enfrentan disrupciones recurrentes que los modelos clásicos de optimización no capturan adecuadamente. Este trabajo propone un modelo de optimización bajo incertidumbre que integra programación robusta-estocástica unificada (URSP) con un sistema inmune de cadenas de suministro (SCIS). El modelo base combina escenarios estocásticos y robustos para determinar configuraciones eficientes. Sobre esta estructura, se incorpora un módulo secuencial de regulación con capas de absorción, respuesta innata y adaptación con memoria, que actúa sobre la capacidad efectiva sin alterar la estructura de decisión. Se definen indicadores comunes de viabilidad basados en el cociente entre flujo atendido y nivel objetivo, permitiendo la comparación entre modelos. Los resultados muestran mejoras en viabilidad y reducción de pérdidas bajo escenarios robustos. Un análisis de sensibilidad confirma la estabilidad del comportamiento observado.
Palabras clave: Viabilidad de cadenas de suministro Optimización robusta-estocástica Sistemas de control adaptativo Toma de decisiones bajo incertidumbre URSP (Programación robusta-estocástica unificada) SCIS (Sistema inmune de cadenas de suministro)