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[ES] La presente tesis doctoral realiza un análisis en detalle de los elementos de decisión necesarios para mejorar la comprensión de la situación en ciberdefensa con especial énfasis en la percepción y comprensión del analista de un centro de operaciones de ciberseguridad (SOC). Se proponen dos arquitecturas diferentes basadas en el análisis forense de flujos de datos (NF3). La primera arquitectura emplea técnicas de Ensemble Machine Learning mientras que la segunda es una variante de Machine Learning de mayor complejidad algorítmica (lambda-NF3) que ofrece un marco de defensa de mayor robustez frente a ataques adversarios. Ambas propuestas buscan automatizar de forma efectiva la detección de malware y su posterior gestión de incidentes mostrando unos resultados satisfactorios en aproximar lo que se ha denominado un SOC de próxima generación y de computación cognitiva (NGC2SOC). La supervisión y monitorización de eventos para la protección de las redes informáticas de una organización debe ir acompañada de técnicas de visualización. En este caso, la tesis aborda la generación de representaciones tridimensionales basadas en métricas orientadas a la misión y procedimientos que usan un sistema experto basado en lógica difusa. Precisamente, el estado del arte muestra serias deficiencias a la hora de implementar soluciones de ciberdefensa que reflejen la relevancia de la misión, los recursos y cometidos de una organización para una decisión mejor informada. El trabajo de investigación proporciona finalmente dos áreas claves para mejorar la toma de decisiones en ciberdefensa: un marco sólido y completo de verificación y validación para evaluar parámetros de soluciones y la elaboración de un conjunto de datos sintéticos que referencian unívocamente las fases de un ciberataque con los estándares Cyber Kill Chain y MITRE ATT & CK. / [CA] La present tesi doctoral realitza una anàlisi detalladament dels elements de decisió necessaris per a millorar la comprensió de la situació en ciberdefensa amb especial èmfasi en la percepció i comprensió de l'analista d'un centre d'operacions de ciberseguretat (SOC). Es proposen dues arquitectures diferents basades en l'anàlisi forense de fluxos de dades (NF3). La primera arquitectura empra tècniques de Ensemble Machine Learning mentre que la segona és una variant de Machine Learning de major complexitat algorítmica (lambda-NF3) que ofereix un marc de defensa de major robustesa enfront d'atacs adversaris. Totes dues propostes busquen automatitzar de manera efectiva la detecció de malware i la seua posterior gestió d'incidents mostrant uns resultats satisfactoris a aproximar el que s'ha denominat un SOC de pròxima generació i de computació cognitiva (NGC2SOC). La supervisió i monitoratge d'esdeveniments per a la protecció de les xarxes informàtiques d'una organització ha d'anar acompanyada de tècniques de visualització. En aquest cas, la tesi aborda la generació de representacions tridimensionals basades en mètriques orientades a la missió i procediments que usen un sistema expert basat en lògica difusa. Precisament, l'estat de l'art mostra serioses deficiències a l'hora d'implementar solucions de ciberdefensa que reflectisquen la rellevància de la missió, els recursos i comeses d'una organització per a una decisió més ben informada. El treball de recerca proporciona finalment dues àrees claus per a millorar la presa de decisions en ciberdefensa: un marc sòlid i complet de verificació i validació per a avaluar paràmetres de solucions i l'elaboració d'un conjunt de dades sintètiques que referencien unívocament les fases d'un ciberatac amb els estàndards Cyber Kill Chain i MITRE ATT & CK. / [EN] This doctoral thesis performs a detailed analysis of the decision elements necessary to improve the cyber defence situation awareness with a special emphasis on the perception and understanding of the analyst of a cybersecurity operations center (SOC). Two different architectures based on the network flow forensics of data streams (NF3) are proposed. The first architecture uses Ensemble Machine Learning techniques while the second is a variant of Machine Learning with greater algorithmic complexity (lambda-NF3) that offers a more robust defense framework against adversarial attacks. Both proposals seek to effectively automate the detection of malware and its subsequent incident management, showing satisfactory results in approximating what has been called a next generation cognitive computing SOC (NGC2SOC). The supervision and monitoring of events for the protection of an organisation's computer networks must be accompanied by visualisation techniques. In this case, the thesis addresses the representation of three-dimensional pictures based on mission oriented metrics and procedures that use an expert system based on fuzzy logic. Precisely, the state-of-the-art evidences serious deficiencies when it comes to implementing cyber defence solutions that consider the relevance of the mission, resources and tasks of an organisation for a better-informed decision. The research work finally provides two key areas to improve decision-making in cyber defence: a solid and complete verification and validation framework to evaluate solution parameters and the development of a synthetic dataset that univocally references the phases of a cyber-attack with the Cyber Kill Chain and MITRE ATT & CK standards. / Llopis Sánchez, S. (2023). Decision Support Elements and Enabling Techniques to Achieve a Cyber Defence Situational Awareness Capability [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/194242

Internet ha ayudado a revolucionar muchas actividades cotidianas, y en ellas se generan grandes cantidades de datos, muchos de ellos expresados por los usuarios en lenguaje natural. Son datos no estructurados que no son fáciles de procesar ni de organizar. Obtener información relevante de esos datos puede ayudar a conocer un entorno, organizarlo y/o tomar decisiones respecto al conocimiento que se adquiere con ellos. Para esto, en esta tesis doctoral se propone una arquitectura para analíticas de datos a través de las herramientas de procesamiento de lenguaje natural para transformar esos datos en información cuantitativa que permitirá tomar decisiones y/o organizar mejor la información. La arquitectura se ha probado en dos áreas en los que se genera un gran volumen de datos textuales en actividades diarias que se realizan actualmente por Internet: Comercio electrónico y Foros de discusión de cursos masivos abiertos en línea. En las redes sociales de comercio electrónico, diariamente los compradores generan una gran cantidad de revisiones y calificaciones acerca de los productos en venta. Estas evaluaciones contienen información importante que puede ser utilizada para mejorar la toma de decisiones de directivos y compradores. El reto principal es automáticamente extraer información fiable de las opiniones textuales de los consumidores y utilizarla para calificar los mejores productos o marcas. Se utilizan herramientas de Análisis de Sentimientos y detección de Revisiones Falsas (Fake Reviews) para ayudar tanto a usuarios como a empresarios en la toma de decisiones respecto a los productos afectados por esas opiniones. Para ello, se propone transformar las opiniones de los usuarios en una nueva variable cuantitativa empleando Análisis de Sentimiento, así como detectar y eliminar las Revisiones Falsas. La propuesta se ha evaluado sobre productos de electrónica para clasificar la imagen de la marca de acuerdo al sentimiento expresado por el consumidor y mostrar el comportamiento en cuadros de mandos. Otra actividad que ha hecho uso del Internet es el aprendizaje en línea como una respuesta a las nuevas necesidades educativas. Sin embargo, presenta muchos retos, tales como el procesamiento de la gran cantidad de datos que se genera en los foros en línea. Darle seguimiento y buscar información en ese volumen de datos puede ser contraproducente, dado que son datos no estructurados y de una gran variedad de temas. La arquitectura propuesta en esta tesis propone resolver los principales retos encontrados en el estado del arte administrando los datos de forma eficiente mediante un monitoreo y seguimiento eficiente de los foros, el diseño de mecanismos efectivos de búsqueda para preguntas y respuestas en los foros, y extrayendo indicadores claves de rendimiento para administrar adecuadamente los foros. / Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades de España a través del Proyecto ECLIPSE-UA (Enhancing Data Quality and Security for Improving Business Processes and Strategic Decisions in Cyber Physical Systems) con referencia RTI2018-094283-B-C32.

[ES] La escasez de agua es un problema cada vez más recurrente para la agricultura de regadío en las regiones mediterráneas, siendo la sequía hidrológica uno de los problemas que afecta la disponibilidad de agua. Por lo tanto, es necesario establecer alternativas técnicas y económico-financieras que permitan a los regantes enfrentar este problema desde una visión amplia de la gestión del agua para uso agrícola a nivel de cuenca. Estas alternativas deben incluir instrumentos de planificación hidrológica, que permitan analizar el impacto de la sequía y determinar las medidas a implementar cuando el recurso hídrico disponible no sea suficiente para satisfacer las demandas de agua. Uno de los instrumentos económicos y financieros para la gestión del riesgo agroclimático que se ha implementado con éxito y que cada día cobra más fuerza es el de los seguros agrícolas, más específicamente, el seguro indexado. Esta investigación pretende contribuir a mitigar el impacto de la escasez de agua en comunidades de regantes situadas en cuencas altamente reguladas, como el sistema de explotación del río Júcar, mediante el diseño de un nuevo esquema de seguro indexado por sequía hidrológica, basado en índices totalmente alineados con los procedimientos de gestión de la sequía a nivel de cuenca. El proceso de diseño del seguro comprende 3 etapas. En la primera se evalúa económicamente el impacto de la sequía para establecer una indemnización unitaria, elemento base para el diseño del seguro. La segunda etapa consiste en establecer un índice por sequía hidrológica que tenga un alto grado de correlación con las pérdidas productivas y económicas en las comunidades de regantes y reduzca los problemas de riesgo moral, selección adversa y riesgo base que se presentan en este tipo de seguros indexados. En este caso, se diseñaron y evaluaron tres índices de sequía hidrológica (IEECHJ, ISH1, ISH2), siendo el indicador principal el índice de estado de escasez IEECHJ de la Unidad Territorial UTE del Júcar, establecido en el plan especial de sequía de la Demarcación Hidrográfica del Júcar PES (2018). Finalmente, en la tercera etapa se busca establecer los principales parámetros económicos del seguro: la indemnización recibida, el máximo valor indemnizable y el valor de la prima pura a pagar que se incluirán en los diferentes tipos de contrato. El seguro es evaluado simulando su operación como si estuviera en funcionamiento. Se utilizan indicadores económicos-financieros para comparar los beneficios para la comunidad de regantes con o sin contrato. Los indicadores utilizados son la desviación estándar, el error cuadrático medio, el índice de siniestralidad y el riesgo base, los cuales están en función del margen bruto del cultivo. Para analizar la gestión del recurso hídrico en la cuenca y determinar escenarios de escasez que pueden declarar un siniestro o pago de indemnización del seguro, se utilizó un modelo de gestión de cuencas que tiene en cuenta las reglas de gestión del sistema. Al incluir los indicadores financieros en la evaluación del seguro, se determina que la mejor opción en el diseño es tomar el IEECHJ=0.20 sin franquicia deducible como disparador. Esto minimiza la semivarianza y la desviación estándar del margen bruto y permite obtener valores más altos del margen bruto mínimo en comparación con la opción de no implementar el seguro. El seguro por sequía hidrológica contribuye a llenar el vacío existente en los planes de seguro tradicionales para cultivos bajo riego y ofrece cobertura adicional a los agricultores en condiciones de sequía y escasez de agua. Además, este diseño logra comprender la complejidad de la interacción de los subsistemas de aportaciones, demandas y reglas de operación del recurso hídrico a nivel de cuenca, siendo esta la contribución principal de esta investigación. / [CA] L'escassetat d'aigua és un problema cada vegada més recurrent per a l'agricultura de regadiu a les regions mediterrànies, sent la sequera hidrològica un dels problemes que afecta la disponibilitat d'aigua. Per tant, és necessari establir alternatives tècniques i economicofinanceres que permeten als regants enfrontar aquest problema des d'una visió àmplia de la gestió de l'aigua per a ús agrícola a nivell de conca. Aquestes alternatives han d'incloure instruments de planificació hidrològica, que permeten analitzar l'impacte de la sequera i determinar les mesures a implementar quan el recurs hídric disponible no siga suficient per a satisfer les demandes d'aigua. Un dels instruments econòmics i financers per a la gestió del risc agroclimàtic que s'ha implementat amb èxit i que cada dia cobra més força és el de les assegurances agrícoles, més específicament, el segur indexat. Així, aquesta investigació pretén contribuir a mitigar l'impacte de l'escassetat d'aigua en comunitats de regants situades en conques altament regulades, com el sistema d'explotació del va riure Xúquer, mitjançant el disseny d'un nou esquema de segur indexat per sequera hidrològica, basat en índexs totalment alineats amb els procediments de gestió de la sequera a nivell de conca. El procés de disseny del segur comprén 3 etapes. En la primera, s'avalua econòmicament l'impacte de la sequera per a establir una indemnització unitària, element base per al disseny de l'assegurança. Posteriorment, la segona etapa consisteix a establir un índex per sequera hidrològica que tinga un alt grau de correlació amb les pèrdues productives i econòmiques en les comunitats de regants i reduïsca els problemes de risc moral, selecció adversa i risc base que es presenten en aquesta mena d'assegurances indexades. En aquest cas, es van dissenyar i van avaluar tres índexs d'estat d'escassetat (IEECHJ, ISH1, ISH2), sent l'indicador principal l'índex IEECHJ de la Unitat Territorial del Xúquer UTE, establit en el pla especial de sequera de la Demarcació Hidrogràfica del Xúquer PES (2018). Finalment, en la tercera etapa es busca establir els principals paràmetres econòmics de l'assegurança: la indemnització rebuda, el màxim valor indemnitzable i el valor de la prima a pagar que s'inclouran en els diferents tipus de contracte. El segur és avaluat simulant la seua operació com si estiguera en funcionament. S'utilitzen indicadors econòmics-financers per a comparar els beneficis per a la comunitat de regants amb o sense contracte. Els indicadors utilitzats són la desviació estàndard, l'error quadràtic mitjà, l'índex de sinistralitat i el risc base, els quals estan en funció del marge brut del cultiu. Per a analitzar la gestió del recurs hídric en la conca i determinar escenaris d'escassetat que poden declarar un sinistre o pagament d'indemnització del segur, es va utilitzar un model de gestió de conques que té en compte les regles de gestió del sistema. En incloure els indicadors financers en l'avaluació del segur, es determina que la millor opció en el disseny és prendre el IEECHJ=0.20 sense franquícia deduïble com disparador. Això minimitza la semivariància i la desviació estàndard del marge brut i permet obtindre valors més alts del marge brut mínim en comparació amb l'opció de no implementar l'assegurança. L'assegurança per sequera hidrològica contribueix a omplir el buit existent en els plans de segur tradicionals per a cultius sota reg i ofereix cobertura addicional als agricultors en condicions de sequera i escassetat d'aigua. A més, aquest disseny aconsegueix comprendre la complexitat de la interacció dels subsistemes d'aportacions, demandes i regles d'operació del recurs hídric a nivell de conca, sent aquesta la contribució principal d'aquesta investigació. / [EN] Water scarcity is an increasingly recurring problem for irrigated agriculture in the Mediterranean region, with hydrological droughts affecting water availability. Therefore, it is necessary to establish technical and economic-financial alternatives that allow irrigators to face this problem from a broad vision of water management for agricultural use at the basin level. These alternatives should include hydrological planning tools that allow the analysis of the effects of drought and the determination of the measures to be implemented when the available water resources cannot meet the water demand. One of the economic and financial instruments for managing agro-climatic risks that has been successfully implemented and is gaining more strength every day is agricultural insurance, specifically indexed insurance. This research aims to contribute to the mitigation of the effects of water scarcity in irrigation communities located in highly regulated basins, such as the Júcar river exploitation system, through the design of a new insurance scheme indexed by hydrological drought, based on indices fully aligned with drought management procedures at the basin level. The insurance design process consists of three stages. First, the impact of drought is economically evaluated to determine a unit compensation, which is the basis for the insurance design. The second stage is to establish a hydrological drought index that is highly correlated with productive and economic losses in irrigation communities and reduces moral hazard problems, adverse selection, and baseline risks problems inherent in this type of indexed insurance. In this case, three indices of scarcity status (IEECHJ, ISH1, ISH2) were designed and evaluated, the main indicator being the IEECHJ index of the Júcar UTE Territorial Unit, established in the Special Drought Plan of the Júcar River Basin PES (2018). Finally, the third stage aims to establish the main economic parameters of the insurance: the compensation received, the maximum compensable value, and the value of the premium rate to be included in the different types of contracts. The insurance is evaluated by simulating of its operation as if it were in process. Economic-financial indicators are used to compare the benefits to the community of irrigators with and without a contract. The indicators used are standard deviation, mean root-square loss, loss ratio, and base risk, which are based on the gross margin of the crop. The water resources simulation model that considers system management rules was used to analyze water resource management in the basin and to determine scarcity scenarios that could trigger a claim or insurance indemnity payment. By including financial indicators in the insurance assessment, it is determined that the best option in the design is to consider as a trigger the IEECHJ=0.20 without a deductible franchise, since the semi-variance and standard deviation of the gross margin are minimized, and higher values of the minimum gross margin are obtained compared to the option of not implementing insurance. Hydrological drought insurance contributes to fill the gap in traditional insurance schemes for irrigated crops and provides additional coverage to farmers in times of drought and water scarcity. In addition, this design manages to understand the complexity of the interaction of the subsystems of contributions, demands and operating rules of the water resource at the basin level, which is the main contribution of this research. / Valenzuela Mahecha, MA. (2023). Diseño de esquema de seguros agrícolas para mitigación del riesgo de sequías hidrológicas mediante modelos hidroeconómicos a escala de cuenca [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/198184

Elegir el grado universitario que van a cursar es una decisión muy importante para muchos jóvenes que carecen de experiencias previas en este sentido. El objetivo principal de este trabajo es construir el sistema de apoyo a la toma de decisión sobre una base de conocimiento modular. En este caso, los módulos que definen las directrices de capacitación se forman conjuntamente con los expertos y se fundan en el método de Holland. Permitirá al usuario, en primer lugar, definir una modalidad académica elegida en la escuela secundaria y solo después ser definido con una carrera universitaria, dentro de la rama de conocimiento establecida. Se ha desarrollado BPMN-modelo del proceso a la toma de decisiones para elegir la mejor carrera universitaria. Se han identificado los factores significativos con método de análisis jerárquico, el efecto de los cuales se correlaciona directamente con los resultados de elección de la carrera universitaria y, además, afectan al rendimiento de los estudiantes. Se ha desarrollado la ontología con las interrelaciones entre los factores clave. Se ha formado del principio modular un base de conocimiento. Se han elaborado satisfactoriamente las reglas de entrada a la universidad, las reglas de elección de la rama de los estudios universitarios, y las reglas para mejorar el rendimiento académico con la finalización satisfactoria de los estudios universitarios. Con los resultados obtenidos y que se presenten en el trabajo, podemos concluir que se pueda lograr el objetivo principal del estudio para optimizar tiempo dedicado a los estudios y mejorar la calidad de vida y el rendimiento académico de los estudiantes de una carrera universitaria. Además, permite poder anticipar los itinerarios a elegir durante la etapa de educación secundaria para así incrementar su preparación.

Tesis por compendio / [ES] Los métodos multicriterio proporcionan un enfoque analítico y estructurado para la toma de decisiones en la gestión de la cadena de suministro, que permiten evaluaciones basadas en múltiples criterios, esenciales para gestionar socios comerciales sostenibles. El objetivo de esta tesis es contribuir a la gestión sostenible de la cadena de suministro desarrollando nuevos modelos y técnicas multicriterio para evaluar proveedores y clientes. Se han diseñado modelos que incorporan las preferencias empresariales para tomar decisiones colaborativas en la selección y clasificación transparente de alternativas basadas en criterios sostenibles. También se han desarrollado métodos para clasificar las alternativas en grupos ordenados y evaluar su calidad. Tanto los modelos como los métodos se han validado mediante casos empíricos y comparado con enfoques alternativos. La metodología se basa en una profunda revisión bibliográfica y en el conocimiento experto de profesionales en la cadena de suministro. Los modelos multicriterio propuestos emplean técnicas como el Analytic Hierarchy Process (AHP), la Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) y PROMETHEE. También se han desarrollado tres algoritmos para la clasificación de alternativas (nominal y ordenada). En primer lugar, se ha propuesto un modelo multicriterio híbrido y se ha validado con datos reales para homologar y seleccionar proveedores de tecnología, así como para su priorización y clasificación. Este modelo integra métodos compensatorios (AHP, MAUT) y no compensatorios (PROMETHEE, FlowSort) en una jerarquía con criterios de sostenibilidad. La validación del modelo en un contexto real y su comparación con un modelo alternativo ha demostrado su capacidad para proporcionar información relevante y transparente en la toma de decisiones para la evaluación sostenible de proveedores de tecnología en el sector bancario. En segundo lugar, se ha diseñado un nuevo algoritmo, denominado Global Local Net Flow sorting (GLNF sorting), que clasifica alternativas en grupos ordenados a partir de los flujos netos generados en búsquedas globales y locales con PROMETHEE. Adicionalmente, se ha diseñado el algoritmo SILhouette for Sorting (SILS) para calcular un índice de calidad en las clasificaciones. Ambos algoritmos se han validado empíricamente en la segmentación de proveedores y sus resultados se han comparado con otros métodos publicados. Por una parte, GLNF sorting destaca al mejorar la discriminación entre proveedores cercanos a los perfiles limitantes de los grupos, aprovechando el nivel de similitud preferencial entre alternativas. Por otra, SILS mejora la calidad de las asignaciones y permite un análisis detallado que facilita la toma de decisiones. En tercer lugar, se ha propuesto un sistema de segmentación de clientes B2B basado en transacciones y colaboración, aplicando AHP y GLNF sorting. Validado con 8,157 clientes de una multinacional, se ha evaluado con SILS y estadística descriptiva. Comparado con K-means, el modelo genera clasificaciones más homogéneas y robustas. Esta herramienta permite a las empresas automatizar decisiones y llevar a cabo análisis detallados para mejorar las relaciones con los clientes, alineándose con sus estrategias de colaboración y enfoques de mercado. En cuarto lugar, las búsquedas globales y locales se han utilizado para proponer un algoritmo de clasificación nominal basado dos dimensiones, que proporciona una matriz estratégica muy útil para los gestores de cadena de suministro. Por último, se ha desarrollado el paquete de software PrometheeTools en R, que automatiza la aplicación de PROMETHEE, GLNF sorting y SILS para resolver problemas multicriterio de priorización y clasificación de alternativas. Este paquete se ha validado con éxito y destaca por su eficiencia en PROMETHEE con miles de alternativas. Está disponible en acceso abierto en el repositorio CRAN para su utilización por investigadores y profesionales interesados en toma de decisiones multicriterio. / [CA] Els mètodes multicriteri proporcionen un enfocament analític i estructurat per a la presa de decisions en la gestió de la cadena de subministrament, que permeten avaluacions basades en múltiples criteris, essencials per a gestionar socis comercials sostenibles. L'objectiu d'aquesta tesi és contribuir a la gestió sostenible de la cadena de subministrament desenvolupant nous models i tècniques multicriteri per a avaluar proveïdors i clients. S'han dissenyat models que incorporen les preferències empresarials per a prendre decisions col·laboratives en la selecció i classificació transparent d'alternatives basades en criteris sostenibles. També s'han desenvolupat mètodes per a classificar les alternatives en grups ordenats i avaluar-ne la qualitat. Tant els models com els mètodes s'han validat mitjançant casos empírics i comparat amb enfocaments alternatius. La metodologia es basa en una profunda revisió bibliogràfica i en el coneixement expert de professionals en la cadena de subministrament. Els models multicriteri proposats empren tècniques com ara el procés analític jeràrquic (AHP), la teoria d'utilitat multiatribut (MAUT) i PROMETHEE. També s'han desenvolupat tres algoritmes per a la classificació d'alternatives (nominal i ordenada). En primer lloc, s'ha proposat un model multicriteri híbrid i s'ha validat amb dades reals per a homologar i seleccionar proveïdors de tecnologia, així com per a la seua priorització i classificació. Aquest model integra mètodes compensatoris (AHP, MAUT) i no compensatoris (PROMETHEE, FlowSort) en una jerarquia amb criteris de sostenibilitat. La validació del model en un context real i la seua comparació amb un model alternatiu n'ha demostrat la capacitat per a proporcionar informació rellevant i transparent en la presa de decisions per a l'avaluació sostenible de proveïdors de tecnologia en el sector bancari. En segon lloc, s'ha dissenyat un nou algoritme, denominat Global Local Net Flow sorting (GLNF sorting), que classifica alternatives en grups ordenats a partir dels fluxos nets generats en cerques globals i locals amb PROMETHEE. Addicionalment, s'ha dissenyat l'algoritme SILhouette for Sorting (SILS) per a calcular un índex de qualitat en les classificacions. Ambdós algoritmes s'han validat empíricament en la segmentació de proveïdors i els seus resultats s'han comparat amb altres mètodes publicats. D'una banda, GLNF sorting destaca en millorar la discriminació entre proveïdors pròxims als perfils limitants dels grups, que aprofita el nivell de similitud preferencial entre alternatives. De l'altra, SILS millora la qualitat de les assignacions i permet una anàlisi detallada que facilita la presa de decisions. En tercer lloc, s'ha proposat un sistema de segmentació de clients B2B basat en transaccions i col·laboració, aplicant AHP i GLNF sorting. Validat amb 8,157 clients d'una multinacional, s'ha avaluat amb SILS i estadística descriptiva. Comparat amb K-means, el model genera classificacions més homogènies i robustes. Aquesta eina permet a les empreses automatitzar decisions i portar a cap anàlisis detallades per a millorar les relacions amb els clients, que s'alineen amb les seues estratègies de col·laboració i enfocaments de mercat. En quart lloc, les cerques globals i locals s'han utilitzat per a proposar un algoritme de classificació nominal basat en dues dimensions, que proporciona una matriu estratègica molt útil per als gestors de la cadena de subministrament. Finalment, s'ha desenvolupat el paquet de programari PrometheeTools en R, que automatitza l'aplicació de PROMETHEE, GLNF sorting i SILS per a resoldre problemes multicriteri de priorització i classificació d'alternatives. Aquest paquet s'ha validat amb èxit i destaca per la seua eficiència en PROMETHEE amb milers d'alternatives. Està disponible en accés obert en el repositori CRAN per a la utilització per investigadors i professionals interessats en la presa de decisions multicriteri. / [EN] Multicriteria methods provide an analytical and structured approach to decision making in supply chain management. These techniques allow multicriteria evaluations, which are essential for choosing and managing sustainable business partners. The aim of this thesis is to contribute to sustainable supply chain management by developing new multicriteria models and techniques to assess suppliers and customers. Models have been designed in order to incorporate business preferences to make collaborative decisions in the transparent selection and ranking of alternatives based on sustainable criteria. New methods have also been developed to classify alternatives into ordered groups and to assess their quality. Both models and methods have been validated using empirical cases and compared with alternative approaches. The methodology is based on an in-depth literature review, as well as the expertise of supply chain professionals. The proposed multicriteria models integrate techniques such as the Analytical Hierarchical Process (AHP), Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) and the PROMETHEE method. Three new algorithms have also been developed for classifying alternatives into nominal and ordered groups (sorting problem). Firstly, a hybrid multicriteria model has been proposed and validated with real data for technology supplier qualifying, selection and ranking. This model integrates compensatory (AHP, MAUT) and non-compensatory (PROMETHEE, FlowSort) methods in a hierarchy with sustainability criteria to evaluate products, suppliers and manufacturers. Validation of the model in a real context and its comparison with an alternative model has demonstrated its ability to provide relevant and transparent information for decision making in the sustainable evaluation of technology suppliers in the banking sector. Secondly, a new algorithm has been designed, called Global Local Net Flow sorting (GLNF sorting), which classifies alternatives into ordered groups based on the net flows generated in global and local searches with PROMETHEE. In addition, the SILhouette for Sorting (SILS) algorithm has been designed to calculate a quality index in the classifications. Both algorithms have been empirically validated in supplier segmentation and their results compared with other published methods. On the one hand, the GLNF sorting algorithm excels in improving the discrimination between suppliers close to the limiting profiles by exploiting the level of preference similarity between alternatives. On the other, SILS improves the quality of alternative assignments to groups, allows for a detailed analysis of suppliers and facilitates decision making. Thirdly, a customer segmentation model based on transactions and collaboration has been proposed in the Business to Business context, applying AHP and GLNF sorting. Validated with 8,157 customers of a multinational company, it has been assessed by SILS and descriptive statistics. This model generates more homogeneous and robust groups than the K-means cluster method. This tool enables companies to automate decisions and perform detailed analysis to improve customer relationships, aligning with their collaboration strategies and market approaches. Fourthly, global and local searches have been used to propose an algorithm for nominal classification based on two dimensions, which provides a very useful strategic matrix for supply chain managers. Finally, the PrometheeTools software package has been developed in R, which automates the implementation of PROMETHEE, GLNF sorting and SILS to solve multicriteria problems of alternatives ranking and classification. This package has been successfully validated and stands out for the efficiency in PROMETHEE and especially when solving problems with thousands of alternatives. It is available by open access in the CRAN repository for use by researchers and practitioners interested in multicriteria decision making. / Barrera Jimenez, IF. (2024). Multicriteria Techniques for Sustainable Supply Chain Management [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/202879 / Compendio