La Planificación Colaborativa en la Cadena/Red de Suministro (C/RS) en un Contexto de Incertidumbre necesita de nuevos sistemas que minimicen la aleatoriedad a lo largo de ésta. La incertidumbre se puede tratar a partir de algoritmos heurísticos que mejoran las actividades logísticas que comprenden la Planificación Maestra de la Cadena, obteniendo así mejores resultados en cuanto a margen de beneficios, minimización de costes y otros objetivos que se persiguen en la Cadena. Todo esto para obtener la colaboración entre las diferentes etapas (Proveedor, Fabricación, Distribución y Detallista) que comprende la Cadena de Suministro. En este enfoque, de Tesis presenta una Propuesta Metodológica que se compone de una Propuesta de Modelado, la Descripción del Problema, dos modelos matemáticos (Determinista y de Incertidumbre), la Implantación del Modelado, la Arquitectura y la Plataforma Tecnológica SCANN (Supply Chain Artificial Neuronal Networks), y por último, la Aplicación del Modelo y la Herramienta de Resolución a una Empresa. En lo que se refiere a los dos modelos matemáticos de optimización (Modelo Matemático Determinista "MMD" y Modelo Matemático con Incertidumbre "MMI"), estos consideran simultáneamente la maximización del margen de beneficios para compararlos entre sí. Un modelo está construido en el contexto determinista y el otro utiliza el mismo modelo determinista pero aplicándole incertidumbre, la cual se prevé con Redes Neuronales (las Redes Neuronales prevén un mejor resultado a partir de su proceso interno y entrenamiento de datos). Los modelos MMD, MMI, y las Redes Neuronales están implantados en una Plataforma Tecnológica SCANN (desarrollada por el doctorando), la cual está aplicada al sector cerámico con la ventaja de poder ser utilizada para diferentes modelos de Cadena de Suministro. La Plataforma Tecnológica SCANN ayuda a la Toma de Decisiones en una C/RS centralizada a un nivel Táctico-Operativo. / Mena O'meara, NA. (2010). PLANIFICACIÓN MAESTRA DE OPERACIONES EN LA GESTIÓN DE LA CADENA DE SUMINISTRO EN CONTEXTO DE INCERTIDUMBRE EN EL SECTOR CERÁMICO. PROPUESTA DE MODELADO Y RESOLUCIÓN BASADA EN REDES NEURONALES ARTIFICIALES (ANN) [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/9088 / Palancia