Este proyecto tiene como objetivo desarrollar, optimizar y analizar una cadena de suministro basada en una arquitectura multiagente que permite simular el comportamiento de los diferentes procesos de la cadena ante la incertidumbre y variabilidad de la demanda del consumidor.
Se utiliza un modelo de cadena de suministro presente en la literatura académica que introduce la logística inversa y analiza el impacto de la incertidumbre en el reciclaje para una posterior utilización en la producción de nuevos bienes. El modelo trata un problema de optimización que incluye como funciones objetivo el coste y la satisfacción del usuario. Para resolver el problema, el autor del proyecto ha programado desde cero toda la simulación en Matlab y se ha utilizado el Algoritmo Genético Multiobjetivo NSGA-II, que ha permitido encontrar un conjunto de soluciones Óptimas de Pareto.
El modelo analizado es adecuado para analizar la coordinación entre los agentes de la cadena de suministro. Cada agente posee un conocimiento incompleto del problema, con los datos descentralizados, dado que cada uno de ellos tiene acceso a un conjunto de información limitada, de forma que no hay un control global del sistema, y la comunicación se realiza a través de mensajes entre los agentes. Esto permite estudiar los efectos de la variabilidad en la demanda y la aparición del efecto Bullwhip en la cadena de suministro, así como estudiar la productividad de la producción ante la introducción de la incertidumbre en la devolución de productos reciclados.
Posteriormente se ha realizado un análisis bibliográfico que ha permitido encontrar nuevas estrategias para minimizar con éxito el efecto Bullwhip y optimizar la gestión de la cadena de distribución.
En la parte final del proyecto se ha propuesto un nuevo caso de estudio analizando los impactos y diferentes estrategias de producción ante la introducción de la estacionalidad en la demanda.
