Descarga la aplicación para disfrutar aún más
Vista previa del material en texto
89MODELO MATEMÁTICO DE INTEGRACIÓN DE PRODUCCIÓN E INVENTARIOS EN UNA RED LOGÍSTICA... CÉSAR AUGUSTO PINEDA PÉREZ Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 1 Magister en Ingeniería Industrial, Especialista en Ingeniería de Producción e Ingeniero Industrial de la Universidad Distrital. Docente investigador del grupo O.C.A de la Corporación universitaria republicana. ORCID: https: //orcid.org/0000-0002-2161-5034 Correo electrónico: cesarpinedaperez@yahoo.es. MODELO MATEMÁTICO DE INTEGRACIÓN DE PRODUCCIÓN E INVENTARIOS EN UNA RED LOGÍSTICA PLANTAS, DISTRIBUIDORES Y DETALLISTAS Mathematical model of integration of production and inventories in a logistics network plants, distributors and retailers CÉSAR AUGUSTO PINEDA PÉREZ1 Recibido: 20 de diciembre de 2021. Aceptado: 13 de marzo de 2022 DOI: http://dx.doi.org/10.21017/rimci.2022.v9.n18.a122 ResumenResumenResumenResumenResumen Este artículo presenta un modelo matemático de programación no lineal que coordina los inventarios y la producción en una red logística conformada por plantas, distribuidores y detallistas. El procedimiento para formular y resolver el modelo matemático utiliza programación no lineal, programación lineal, heurísticas y relajación lagrangiana por etapas. PPPPPalabras clavealabras clavealabras clavealabras clavealabras clave::::: Red Logística; Producción; Inventarios; Programación lineal y no lineal; Heurísticas; Relajación lagrangiana. AbstractAbstractAbstractAbstractAbstract This article presents a nonlinear programming mathematical model that coordinates inventories and production in a logistics network made up of plants, distributors, and retailers. The procedure for formulating and solving the mathematical model uses nonlinear programming, linear programming, heuristics, and Lagrangian relaxation in stages. KeywordsKeywordsKeywordsKeywordsKeywords: : : : : Logistics Network; Production; Inventories; Linear and nonlinear programming; heuristics; Lagrangian relaxation. I. INTRODUCCIÓN DENTRO DE la literatura de las organizaciones industriales y de servicios, el término “Logística” ha tomado el papel relevante en la cadena de su- ministro. Se asocia el termino logística a muchas funciones o actividades como la logística empresa- rial, la logística de distribución, la logística de dis- tribución industrial, la logística del transporte, la logística de la gestión de inventarios, la logística de materiales y distribución física y la logística de las redes de abastecimiento y de suministro[1]. La logística se entiende como la gestión de inventa- rios, el transporte, almacenamiento, distribución y manejo de materiales en la cadena de sumi- nistro[2]. Además, la logística forma parte del pro- ceso de la gestión de la cadena de suministro, la cual controla el flujo y almacenamiento de los bie- nes y servicios, así como el manejo del flujo de in- formación a través de la red logística[3]. 90 REVISTA INGENIERÍA, MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 Al referirnos al concepto de cadena de sumi- nistro, son varios investigadores que emiten sus definiciones particulares. La cadena de suministro o red logística es un conjunto de organizaciones que están conformadas por proveedores, fabrican- tes, distribuidores, mayoristas, minoristas, centros de consumo, puntos de venta, que pretenden co- ordinarse de manera eficiente utilizando diversas técnicas de integración, con el objeto de obtener un mayor rendimiento de la cadena de sumi- nistro[4]. Otros autores, enuncian que una cadena de suministro está conformada incluso por todos aquellos actores que estén involucrados de mane- ra directa o indirecta en la satisfacción de un clien- te[5]. La cadena de suministro como una red de instalaciones que ejecutan una serie de actividades que inician desde la compra de la materia prima, el proceso de transformación o elaboración de pro- ductos intermedios y terminados, y finalmente el almacenamiento, distribución y transporte de es- tos bienes[6]. II. CONTEXTUALIZACIÓN DEL MODELO DE INTEGRACIÓN DE PRODUCCIÓN, TRANSPORTE E INVENTARIOS EN LA RED LOGÍSTICA La integración en la red logística ha sido abordada ampliamente por relativamente pocos investigadores. Muchos esfuerzos se están ha- ciendo para integrar las decisiones entre la pro- ducción y los sistemas de distribución bajo el enfoque de administración de la cadena de sumi- nistro (SCM)[4][5]. Decisiones integradas en Pro- ducción y Transporte, Producción e inventario; así como también Transporte e Inventario son formu- lados en los niveles estratégicos, tácticos y operacionales de la cadena de suministro[6]. To- dos esos temas incluyen el costo total de produc- ción, transporte e inventario[7]. En el escenario de la manufactura global, las decisiones en la cadena de suministro no se pue- den tomar por separado [8]. Hoy en día las de- cisiones en la cadena de suministro tienen que ver con los procesos de integración dentro y fue- ra de la empresa[9]. Con el avance de la tecnolo- gía de la información, la manufactura global está dentro del alcance de muchas organizaciones pequeñas que entraran a engrosar la alta compe- tencia de mercado[10]. En el ambiente de la manufactura global, los costos logísticos domi- nan los gastos de las empresas manufac- tureras[11]. Por lo tanto, las decisiones logísticas involucran la obtención de la materia prima, pro- ducción y distribución y estas decisiones no se deben hacer por separado sino integrarlas con el fin de obtener beneficios. Para maximizar los ahorros en la manufactura global, los investiga- dores propusieron la integración de las decisio- nes logísticas de una red producción-distribución dentro de un ambiente de manufactura global. Así, una empresa de manufactura global puede ser formulado como una combinación red pro- ducción–distribución constituida de múltiples fuentes y múltiples destinos. En recientes estudios, los modelos para coor- dinar redes de sistemas de producción-distribu- ción han tendido a focalizar la integración de decisiones en programación de transporte, polí- ticas y control de inventarios y programación de tamaños de lotes de producción[12]. En la cade- na de suministro, el hecho de no integrar las de- cisiones en la red logística conlleva a la generación de altos costos de producción, transporte e in- ventario[13]. Los problemas típicos de una cadena de suministro no integrada generan: pronósticos poco precisos, entregas atrasadas, errores de envío, errores en la recepción, errores de factu- ración, agotamientos frecuentes, niveles de inven- tario elevados, costos de transporte elevados, costos de fabricación elevados, etc.[14]. Las ne- cesidades de integración en la cadena de sumi- nistro surgen de los problemas que se presentan en las redes logísticas no integradas. Estas nece- sidades pueden presentarse desde diferentes perspectivas: integración de los mercados, inte- gración entre varios sitios de fabricación, in- tegración entre proveedores y fabricantes y distribuidores, integración del diseño y la fabri- cación, integración de múltiples proveedores de hardware y software[15]. Mediante la integración de la toma de decisiones en la red logística, los socios o actores de la cadena de suministro pue- den desarrollar planes conjuntos para sincronizar la producción con el envío y los plazos de entre- ga, reducir costos, existencias de seguridad, con- trol de inventarios, rotación de inventarios y consecuentemente mejorar el rendimiento opera- cional de la cadena de suministro, obteniéndose mayor flexibilidad, fiabilidad, calidad y produc- tividad en la red logística[15]. 91MODELO MATEMÁTICO DE INTEGRACIÓN DE PRODUCCIÓN E INVENTARIOS EN UNA RED LOGÍSTICA... CÉSAR AUGUSTO PINEDA PÉREZ Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022;89-115 Hoy en día, con el avance de la tecnología de la información, la manufactura global está dentro del alcance de las organizaciones pequeñas, por lo tan- to, estas organizaciones quiéranlo o no están inmersas en el campo de la competencia de merca- do y de operar las redes logísticas a un menor cos- to. Las razones de administrar y operar las redes logísticas al menor costo posible, para tratar de mantenerse y ser competitivos en los mercados globalizados altamente competitivos, obliga a las organizaciones (pequeñas, medianas y grandes) a implementar técnicas, métodos, recursos que apo- yen las decisiones logísticas integradas en cuanto a solucionar el problema de la asignación de pro- ducción, el problema del tamaño del lote econó- mico, el problema de transporte y la cantidad ordenada al menor costo posible. Los componen- tes de costo incluyen el costo de producción, al- macenamiento, alistamiento de las fuentes premisas (plantas de producción) y el costo de transporte, costos de ordenar e inventario de los puntos de destino[16]. Obtener la integración de las decisio- nes en la red logística para minimizar los costos de operatividad es un fin justificable[17]. De acuerdo con lo anterior, se estructura y for- mula un modelo de integración de toma de deci- siones. Estas decisiones, en particular pretenden determinar el tamaño del lote de producción de las plantas, el número de unidades enviadas anual- mente y la cantidad de ordenes entregadas por vez desde las plantas hacia los distribuidores y desde los distribuidores hacia los detallistas, pero también la asignación anual de cantidades de producción única de las plantas acorde al total de- mandado y a su capacidad de producción. La in- tegración de los problemas de decisión logística conduce a determinar simultáneamente la asig- nación anual de cantidad de producción y tama- ño de lote de las plantas de producción, cantidad de envíos anuales y la cantidad a ordenar de va- rios destinos a varias fuentes, para satisfacer la demanda a un costo mínimo total en un sistema de producción-distribución-detallista. En particu- lar, las funciones objetivo de los modelos mate- máticos propuestos son de tipo no lineal, por lo que se requiere aplicar procedimientos heurísticos para solucionar el problema de optimización no lineal. La siguiente figura ilustra la estructura del modelo que integra las decisiones en la red logís- tica está compuesta por plantas, distribuidores y detallistas. Fig. 2. Procedimiento para resolver el MDI-M. Fig. 1. Red logística Integrada. 92 REVISTA INGENIERÍA, MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 93MODELO MATEMÁTICO DE INTEGRACIÓN DE PRODUCCIÓN E INVENTARIOS EN UNA RED LOGÍSTICA... CÉSAR AUGUSTO PINEDA PÉREZ Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 94 REVISTA INGENIERÍA, MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 95MODELO MATEMÁTICO DE INTEGRACIÓN DE PRODUCCIÓN E INVENTARIOS EN UNA RED LOGÍSTICA... CÉSAR AUGUSTO PINEDA PÉREZ Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 96 REVISTA INGENIERÍA, MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 97MODELO MATEMÁTICO DE INTEGRACIÓN DE PRODUCCIÓN E INVENTARIOS EN UNA RED LOGÍSTICA... CÉSAR AUGUSTO PINEDA PÉREZ Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 98 REVISTA INGENIERÍA, MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 99MODELO MATEMÁTICO DE INTEGRACIÓN DE PRODUCCIÓN E INVENTARIOS EN UNA RED LOGÍSTICA... CÉSAR AUGUSTO PINEDA PÉREZ Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 100 REVISTA INGENIERÍA, MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 101MODELO MATEMÁTICO DE INTEGRACIÓN DE PRODUCCIÓN E INVENTARIOS EN UNA RED LOGÍSTICA... CÉSAR AUGUSTO PINEDA PÉREZ Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 102 REVISTA INGENIERÍA, MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 103MODELO MATEMÁTICO DE INTEGRACIÓN DE PRODUCCIÓN E INVENTARIOS EN UNA RED LOGÍSTICA... CÉSAR AUGUSTO PINEDA PÉREZ Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 104 REVISTA INGENIERÍA, MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 105MODELO MATEMÁTICO DE INTEGRACIÓN DE PRODUCCIÓN E INVENTARIOS EN UNA RED LOGÍSTICA... CÉSAR AUGUSTO PINEDA PÉREZ Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 IV. APLICACIÓN DEL MODELO MATEMÁTICO El modelo matemático se aplica a una empresa llantera que posee dos plantas de producción, 22 centros de distribución, los cuales distribuyen los productos en cada centro de distribución o de- partamento a los diferentes detallistas llamados centros de servicio o puntos de venta, tal y como se muestra en las figuras 3 y 4. Por razones de disponibilidad de datos e información, el mode- lo se limitó a la red producción y distribución. El proceso de distribución de las llantas en esta em- presa se realiza de la siguiente manera: toda la producción de las plantas de Bogotá y Cali se envían a los centros de servicio del país. Una fir- ma contratada por la compañía realiza la logística de distribución de las llantas a todos los centros de servicio del país. Esta firma coordina el uso de los medios de transporte (camiones de gran tonelaje) para surtir los centros de distribución ubicados en todo el país. Fig. 3. Proceso de Distribución Fig. 4. Red logística Se seleccionaron y agruparon cinco líneas de pro- ductos a saber: producto 1 - llantas para auto, pro- ducto 2 - llantas para camioneta, producto 3 - llantas para buseta, producto 4 - llantas para ca- mión pequeño y finalmente producto 5 - llantas para camión grande. 106 REVISTA INGENIERÍA, MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 107MODELO MATEMÁTICO DE INTEGRACIÓN DE PRODUCCIÓN E INVENTARIOS EN UNA RED LOGÍSTICA... CÉSAR AUGUSTO PINEDA PÉREZ Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 108 REVISTA INGENIERÍA, MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 109MODELO MATEMÁTICO DE INTEGRACIÓN DE PRODUCCIÓN E INVENTARIOS EN UNA RED LOGÍSTICA... CÉSAR AUGUSTO PINEDA PÉREZ Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 110 REVISTA INGENIERÍA, MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 111MODELO MATEMÁTICO DE INTEGRACIÓN DE PRODUCCIÓN E INVENTARIOS EN UNA RED LOGÍSTICA... CÉSAR AUGUSTO PINEDA PÉREZ Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 112 REVISTA INGENIERÍA, MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembrede 2022; 89-115 113MODELO MATEMÁTICO DE INTEGRACIÓN DE PRODUCCIÓN E INVENTARIOS EN UNA RED LOGÍSTICA... CÉSAR AUGUSTO PINEDA PÉREZ Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 114 REVISTA INGENIERÍA, MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 VI. CONCLUSIONES Es de resaltar en cuanto a la formulación y apli- cación del modelo matemático como este determi- na los tamaños de lotes de producción de las diferentes plantas, la cantidad ordenada desde los diferentes destinos (distribuidores) a las plantas de producción, la producción anual asignada de las plantas y las unidades a transportar desde las diferentes plantas a los diferentes distribuidores a un costo mínimo total de operación de la cadena de suministro. Cabe anotar, que el modelo solamente se aplicó desde las plantas a los distribuidores y no abarca desde los distribuidores a los detallistas, por cuan- to la información de los detallistas (más de 10000 aproximadamente) no se suministró por la empresa consultada. No obstante, el modelo esta desarro- llado para ser implementado hasta los detallistas. La presente investigación evidencia que a tra- vés de los métodos de optimización y mediante estrategias que integran la toma de decisiones en la red logística se mejora el desempeño y eficien- cia de la cadena de suministro. En cuanto a la aplicación del modelo matemático en la empresa Llantera y de acuerdo con los resul- tados obtenidos, podemos concluir lo siguiente: • La producción de llantas para auto y camione- ta se debe realizar en la planta 1. La produc- ción de llantas para buseta y camión (pequeño y grande) se deben realizar en la planta 2. • Estos resultados corroboran las políticas de las compañías llanteras multinacionales en cuanto a especializar la fabricación de las llan- tas de acuerdo con su tamaño, costos de manufactura, costos de inventario, costos de alistamiento, costos de ordenar y costos de envío. En particular, las industrias llanteras especializan sus plantas de producción en el mundo, por líneas de productos y es así co- mo existen plantas de producción especiali- zadas en la fabricación de llantas para auto y camioneta, camión, minería y agrícola. Es- tas decisiones de especializar las plantas de producción en familias de productos, obe- dece principalmente a la reducción de cos- tos en la cadena de suministro. REFERENCIAS [1] K. Govindan, V. Agarwal, J. D. Darbari, and P. C. Jha, “An integrated decision-making model for the selection of sustainable forward and reverse logistic providers,” Ann. Oper. Res., vol. 273, no. 1–2, doi: 10.1007/s10479-017-2654-5. 2019. [2] D. Tuljak-Suban and P. Bajec, “Integration of AHP and GTMA to make a reliable decision in complex decision-making problems: Application of the logistics provider selection problem as a case study,” Symmetry (Basel)., vol. 12, no. 5, doi: 10.3390/SYM12050766. 2020. [3] A. Melkonyan, T. Gruchmann, F. Lohmar, V. Kamath, and S. Spinler, “Sustainability assessment of last-mile logistics and distribution strategies: The case of local food networks,” Int. J. Prod. Econ., vol. 228, doi: 10.1016/j.ijpe.2020.107746. 2020. [4] S. Meutia, K. Anshar, and Subhan, “Determining Supply Chain Network Using Location, Invetory, Routing Problem (LIRP) Approaches,” in Journal of Physics: Conference Series, 2021, vol. 1933, no. 1, doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012119. [5] R. Pietron, “Cooperation platform for distributed manufacturing,” Decis. Mak. Manuf. Serv., vol. 14, no. 2, doi: 10.7494/dmms.2020.14.2.3650. 2021. [6] S. Gupta, S. Chaudhary, P. Chatterjee, and M. Yazdani, “An efficient stochastic programming approach for solving integrated multi-objective transportation and inventory management pro- blem using goodness of fit,” Kybernetes, doi: 10.1108/K-08-2020-0495. 2021. [7] Z. Y. Liu and P. T. Guo, “Supply Chain Decision Model Based on Blockchain: A Case Study of Fresh Food E-Commerce Supply Chain Performance Improvement,” Discret. Dyn. Nat. Soc., vol. 2021, doi: 10.1155/2021/5795547. 2021. [8] M. Golestani, S. H. Moosavirad, Y. Asadi, and S. Biglari, “A Multi-Objective Green Hub Location Problem with Multi Item-Multi Temperature Joint Distribution for Perishable Products in Cold Supply Chain,” Sustain. Prod. Consum., vol. 27, doi: 10.1016/j.spc.2021.02.026. 2021. [9] R. Agrawal, V. A. Wankhede, A. Kumar, S. Luthra, and D. Huisingh, “Progress and trends in integra- ting Industry 4.0 within Circular Economy: A comprehensive literature review and future research propositions,” Bus. Strateg. Environ., doi: 10.1002/bse.2910. 2021. [10] L. Huang, Y. Tan, and X. Guan, “Evaluation of Cruise Ship Supply Logistics Service Providers with ANP-RBF,” J. Adv. Transp., vol. 2021, doi: 10.1155/2021/6645946. 2021. ´ 115MODELO MATEMÁTICO DE INTEGRACIÓN DE PRODUCCIÓN E INVENTARIOS EN UNA RED LOGÍSTICA... CÉSAR AUGUSTO PINEDA PÉREZ Rev. Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información Vol. 9 / Núm. 18 / julio-diciembre de 2022; 89-115 [11] B. V. R. Furlanetto, F. A. S. Marins, A. F. da Silva, and C. M. Defalque, “Optimization of a logistics network considering allocation of facilities and taxation aspects,” Gest. e Prod., vol. 27, no. 4, doi: 10.1590/0104-530X4918-20. 2021. [12] T. Liang and H. Wang, “Consumer decision- making and smart logistics planning based on FPGA and convolutional neural network,” Micro- process. Microsyst., vol. 80, doi: 10.1016/j.micpro. 2020.103628. 2021. [13] G. Li, “Development of cold chain logistics transportation system based on 5G network and Internet of things system,” Microprocess. Microsyst., vol. 80, doi: 10.1016/j.micpro.2020.103565. 2021. [14] R. Aldrighetti, D. Battini, D. Ivanov, and I. Zennaro, “Costs of resilience and disruptions in supply chain network design models: A review and future research directions,” Int. J. Prod. Econ., vol. 235, doi: 10.1016/j.ijpe.2021.108103. 2021. [15] A. M. Jalal, E. A. V. Toso, and R. Morabito, “Integrated approaches for logistics network planning: a systematic literature review,” Interna- tional Journal of Production Research, doi: 10.1080/ 00207543.2021.1963875. 2021. [16] S. Belieres, M. Hewitt, N. Jozefowiez, and F. Semet, “A time-expanded network reduction matheuristic for the logistics service network design problem,” Transp. Res. Part E Logist. Transp. Rev., vol. 147, doi: 10.1016/j.tre.2020.102203. 2021 [17] Y. Cheng and X. Pan, “Design of a Support System for Complicated Logistics Location Integrating Big Data,” Adv. Civ. Eng., vol. 2021, 2021, doi: 10.1155/ 2021/6697755. 2021.
Compartir