Modelación de riesgos climáticos en redes logísticas urbanas mediante optimización multiobjetivo y simulación Monte Carlo: evidencia empírica en la ciudad de Panamá

Carlos Chen; Alexis Chen; Miguel Pandales; José Luis Georget; Michael Castillo; Alex Blandford

doi:10.70625/rmis/633

Autores/as

Carlos Chen Universidad de Panamá Autor/a
Alexis Chen Universidad de Panamá Autor/a
Miguel Pandales Universidad de Panamá Autor/a
José Luis Georget Universidad de Panamá Autor/a
Michael Castillo Universidad de Panamá Autor/a
Alex Blandford Universidad de Panamá Autor/a

DOI:

https://doi.org/10.70625/rmis/633

Palabras clave:

Logística urbana, Cambio climático, Optimización multiobjetivo, Simulación Monte Carlo, Resiliencia

Resumen

El incremento de la variabilidad climática y la frecuencia de eventos extremos ha generado disrupciones significativas en las redes logísticas urbanas, especialmente en ciudades tropicales altamente vulnerables como Panamá. El objetivo de este estudio es desarrollar un modelo integrado para la modelación y mitigación de riesgos climáticos en redes logísticas urbanas, utilizando optimización multiobjetivo y simulación Monte Carlo. La investigación adopta un enfoque cuantitativo, explicativo y aplicado, incorporando variables climáticas como precipitación e inundaciones, junto con indicadores logísticos de costo, tiempo de entrega y nivel de servicio. Los resultados evidencian que la inclusión de incertidumbre climática en modelos de optimización permite reducir en un 22% los tiempos de entrega y en un 19% los costos logísticos, al tiempo que mejora la resiliencia del sistema. Asimismo, se identifican zonas urbanas críticas en Panamá con alta exposición a eventos extremos (IPCC, 2021; Hallegatte et al., 2019). El estudio aporta un modelo interdisciplinario replicable que integra ciencias de la Tierra, ingeniería industrial y logística, contribuyendo al diseño de sistemas logísticos urbanos resilientes frente al cambio climático.

Referencias

Aven, T. (2016). Risk assessment and risk management: Review of recent advances. Reliability Engineering & System Safety, 152, 1–13. https://doi.org/10.1016/j.ress.2015.10.008

Baryannis, G., Validi, S., Dani, S., & Antoniou, G. (2019). Supply chain risk management and artificial intelligence: State-of-the-art review. International Journal of Production Research, 57(7), 2179–2202. https://doi.org/10.1080/00207543.2018.1530476

CAF. (2020). Desarrollo urbano y cambio climático en América Latina. Banco de Desarrollo de América Latina.

Christopher, M., & Peck, H. (2004). Building the resilient supply chain. The International Journal of Logistics Management, 15(2), 1–14. https://doi.org/10.1108/09574090410700275

Dekker, R., Bloemhof, J., & Mallidis, I. (2012). Operations research for green logistics—An overview of aspects, issues, contributions and challenges. European Journal of Operational Research, 219(3), 671–679. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2011.11.010

Dolgui, A., Ivanov, D., & Sokolov, B. (2018). Ripple effect in the supply chain: An analysis and recent literature. International Journal of Production Research, 56(1–2), 414–430. https://doi.org/10.1080/00207543.2017.1387680

FAO. (2021). Climate change and food systems. Food and Agriculture Organization.

Gevaers, R., Van de Voorde, E., & Vanelslander, T. (2014). Cost structures in last-mile logistics: A literature review. Procedia Social and Behavioral Sciences, 125, 184–195. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.01.1469

Hallegatte, S., Rentschler, J., & Rozenberg, J. (2019). Lifelines: The resilient infrastructure opportunity. World Bank. https://doi.org/10.1596/978-1-4648-1430-3

Hernández-Sampieri, R., Fernández, C., & Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación (6ª ed.). McGraw-Hill.

Hillier, F. S., & Lieberman, G. J. (2021). Introduction to operations research (11th ed.). McGraw-Hill.

Hoberg, K., & Thonemann, U. (2014). Planning of urban last-mile logistics. Transportation Research Part E, 70, 1–16. https://doi.org/10.1016/j.tre.2014.06.003

IPCC. (2021). Climate change 2021: The physical science basis. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781009157896

Ivanov, D. (2020). Viable supply chain model: Integrating agility, resilience and sustainability. International Journal of Production Economics, 227, 107567. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2020.107567

Ivanov, D., & Dolgui, A. (2021). A digital supply chain twin for managing disruption risks. Transportation Research Part C, 125, 103080. https://doi.org/10.1016/j.trc.2021.103080

Klibi, W., Martel, A., & Guitouni, A. (2010). The design of robust value-creating supply chain networks. European Journal of Operational Research, 203(2), 283–293. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2009.10.011

Levi, M., Kjellstrom, T., & Baldasseroni, A. (2018). Impact of climate change on occupational health and productivity. La Medicina del Lavoro, 109(3), 163–179. https://doi.org/10.23749/mdl.v109i3.6851

Li, Y., Zobel, C. W., & Seref, O. (2021). Climate impacts on logistics performance. Transportation Research Part D, 92, 102915. https://doi.org/10.1016/j.trd.2021.102915

McKinnon, A. (2018). Decarbonizing logistics. Kogan Page.

NASA. (2021). Global climate data. National Aeronautics and Space Administration.

NOAA. (2022). Climate data and precipitation analysis. National Oceanic and Atmospheric Administration.

OECD. (2020). Climate risks and resilience. Organisation for Economic Co-operation and Development.

Pettit, T. J., Fiksel, J., & Croxton, K. L. (2013). Ensuring supply chain resilience. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 43(1), 46–64. https://doi.org/10.1108/09600031311293237

Queiroz, M. M., Ivanov, D., Dolgui, A., & Wamba, S. (2020). Supply chain resilience under disruptions. International Journal of Production Economics, 227, 107536. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2020.107536

Ruíz, M. A., et al. (2024). Climate risk assessment in Panama. Climate, 12(7), 104. https://doi.org/10.3390/cli12070104

Sawik, B. (2024). Optimizing last-mile delivery using multi-criteria approaches. Logistics, 8(2), 52. https://doi.org/10.3390/logistics8020052

Sheffi, Y. (2015). The power of resilience. MIT Press.

Simchi-Levi, D., Kaminsky, P., & Simchi-Levi, E. (2014). Designing and managing the supply chain. McGraw-Hill.

Tang, C. S. (2006). Robust strategies for mitigating supply chain disruptions. Management Science, 52(5), 639–657. https://doi.org/10.1287/mnsc.1060.0560

Ulloa, A., et al. (2024). Riesgo climático en el sistema de transporte urbano de Panamá. Banco Interamericano de Desarrollo. https://doi.org/10.18235/0013187

World Bank. (2021). Logistics performance index.

World Health Organization. (2022). Occupational safety and health in a changing climate.