Las tendencias del mercado han hecho que las empresas cambien su forma de hacer negocios. La Globalización ha permitido a las empresas tener la posibilidad de acceder a distintos proveedores y mercados globalmente dispersos. Actualmente para mantener un nivel competitivo, el mercadoreclama productos amigables con el medio ambiente, rápido desarrollo de nuevos productos, alta calidad y fiabilidad, entre otros. Para cumplir con tales requisitos, las empresas dependen cada vez más de su Cadena de Suministros (CS). De hecho, la competencia en el mercado ya no es únicamente entre empresas, sino entre CS. La comunidad científica es consciente de este cambio y ha dedicado esfuerzos a la concepción de estrategias para el modelado y optimización de CS. Asimismo, la industria química Europea reconoce necesaria la mejora de la Gestión de la Cadena de Suministros (GCS) para mantenerse competitiva en un mercado global. La GCS trata de maximizar los retornos financieros sincronizando los flujos de materiales, información y efectivo existentes entre las distintas entidades interconectadas con el objetivo de proveer un producto al mercado. Recientemente, también se reconoce la necesidad de una Gestión Integrada de la CS (GICS), la cual consiste en la sincronización de otras funciones del negocio y de diferentes niveles de decisión. El actual entorno dinámico de los negocios y de las propias operaciones hacen difícil la coordinación de las actividades de la CS. Por tanto, es importante que los objetivos y planes sean desarrollados considerando explícitamente la incertidumbre del mercado y de las propias tareas de fabricación y que sean revisados periódicamente. El propósito de esta tesis es contribuir al desarrollo de estrategias para la GICS. La tesis contempla CS centralizadas, es decir, se considera que existe una entidad central que es capaz de controlar las actividades de toda la CS. Después de una revisión de conceptos y de las estrategias existentes para abordar la GICS, la tesis se enfoca en el desarrollo de modelos queincluyen decisiones de diferentes funcionalidades del negocio. Esta parte explora cómo mejorar el comportamiento de la CS si conjuntamente con la gestión estratégica de la CS se integran decisiones asociadas con finanzas, marketing y desarrollo de nuevos productos. A continuación la tesis se dedica a temas puramente relacionados con la gestión estratégica y táctica de las operaciones de la CS. Se investiga cómo obtener una representación más apropiada de los procesos productivos a nivel de CS. En esta parte se considera también el diseño de CS considerando su impacto ambiental asociado. La cuarta parte está dedicada a la consideración de la incertidumbre. Para ello se propone un control predictivo que incorpora como algoritmo de control un modelo estocástico. Se muestra como las incidencias pueden resolverse de mejor manera cuando se tiene en cuenta una visión completa de la CS en la búsqueda de posibles soluciones. Además, se desarrolla una extensión del método para programación de operaciones (PO) S-graph para abordar problemas con incertidumbre. Esta propuesta posee la particularidad que el tamaño del espacio de búsqueda no crece con el número de escenarios considerados. Dicha característica permite reducir los tiempos de solución, lo cual es uno de los desafíos en esta área. La última contribución está relacionada con la integración de los niveles de decisión. Se muestra como la capacidad es el factor clave para llevar a cabo esta integración. Se examinan las implicaciones de considerar la PO cuando se diseña una CS. En esta parte se hace hincapié en la errónea sobreestimación de la capacidad que se obtiene cuando la PO no es incluida en el diseño de CS. Aún más, se demuestra como la capacidad permite la integración del módulo de control de bajo nivel con la CS por medio de la formulación de la PO. Dicha integración permite actualizar la capacidad real y resolver adecuadamente interrupciones y fallos en los equipos. / Market trends have made enterprises change the way of doing business. Globalization makes accessible a wide range of globally dispersed potential suppliers and customers. For competitive customer service now the market demands environmentally friendly products, rapid development of newproducts, high quality and reliability, among others. In order to fulfill such requirements firms depend more and more on their supply chains (SC). Indeed, nowadays competition is not longer among individual firms, but among SCs. The process system engineering community has been conscious of this shift and has thus devoted research efforts on devising SC and enterprise-wide modeling and optimization strategies. Likewise, from another stand point, the European chemical industry has realized the necessity of SC improvement in order to remain competitive in the global market. Supply Chain Management (SCM) is intended to maximize financial returns by synchronizing material, cash and information flows across interconnected entities that seek to provide products to consumers. Lately, it has been recognized the necessity for integrated SCM solutions which incorporate and synchronize decisions from several business functions and different hierarchical levels. Current changing and uncertain marketenvironment and internal business concerns make it even more difficult to synchronize all the SC activities. Hence, it would be desirable that SC objectives and plans were developed considering market and internal operations uncertainty explicitly, revised periodically and eventually modified following the uncertainty disclosure. The aim of this thesis is to contribute to the centralized integrated SCM. The centralized approach to SCM considers that there exists a central entity that it is able to control the activities of the whole business. After an overview of SCM and analysis of existing approaches, the second part of this thesis is focused on the development of models which consider the variety of business functionalities. This part explores how business performance can be improved by integrating strategic SCM with financial, marketing and product development planning. The following section is devoted to topics related to pure strategic and tactical SC operations. It is investigated how a more appropriate representation of production processes can be achieved at the SC level. This part is also concerned with the environmentally conscious design of SCs. The fourth part is focused on uncertainty considerations. A model predictive control whose control algorithm is a stochastic formulation is proposed to face uncertainty and dynamics in SCM. Here, it is shown how incidences can be better resolved by approaching them from a SC perspective. This part also presents a novel graph based approach to deal with scheduling under exogenous uncertainty. The S-graph framework is enhanced to address a two stage stochastic scheduling considering demand as uncertain. One of the advantages of this approach is that the search space does not increasewith the number of considered scenarios. Such a feature reduces the computational cost required to solve this kind of problems which is one of the major challenges in this field, thus constituting a robust alternative to existing schedulers to become eventually the best option in integrated SCM. The last contribution concerns the integration of hierarchical decision levels. The fifth part examines the implications of considering scheduling decisions when designing a SC network. It is shown how capacity is the core factor that allows the integration of hierarchical levels. This part emphasizes that an optimistic performance, due to capacity overestimation, is obtained if scheduling is not consider into the SC design formulation. Moreover, it is demonstrated how capacity permits low level supervisory control integration. Such integration allows updating SC capacity and adequately resolving equipment disruptions or breakdowns.

[EN] In this Thesis, we analyze an industry type that has two basic features: Its products are distributed in a geographic level and it reuses material after that is consumed to made new products. Because of these features, it represents a logistics challenge. This kind of supply chains is characterized also by having various stages that permit to carry the products from facility plants to the final customer. First, it is analyzed the supply chain structure, from production, in facility plants to the final customer by retailers, downstream; and from the customer, when returnable materials are liberated, classification and transport upstream to facility plants , where are prepared and used many times, until the end of their usable life. The attention focus is the integration of two fundamental functions of the supply chain management, in this case, production planning and distribution planning including the collection of reusable materials. It is precise to plan the production to satisfy retailers demand and to the procurement of returnable materials which after being consumed return to the process. It is made a bibliographical review about production planning, reverse logistics and vehicle routing and, it is built mathematical programming models to make decisions in production planning (in facility plants), inventories planning (in all the supply chain), and the deliveries that should be done in both senses in their respective routes. As a result of this research, there are three models of Mixed Integer Linear Programming: -Production planning model: Mathematical model which represents all the facilities in each one of the levels of the supply chain and their geographical localization. It lets to determine production and stock levels and delivery quantities in order to satisfy the demands in a planning horizon of several periods. This model has capacity constraints for both production and storage, constraints of demand, compatibility between products and facilities because not all the products can be in all facilities, and constraints of direct deliveries among determinate nodes in the supply chain (particularly between plants and retailers), especially. -Vehicle routing model: mathematical model that represents products distribution from different source nodes to destine nodes, it use a heterogeneous fleet, in a time period. One of the model assumptions is that a node acts as product emitting or recipient (facility plants or retailers). However, an intermediate node can take one of these roles depending if is the origin or destine of goods. This model has fleet use constraints, volume, and mass capacity vehicle constraints, fluxes in the supply chain. A vehicle can visit several destine nodes after leave from a source node, and a node can be visited by one or more vehicles (because of compatibility conditions between products and nodes or by economical aspects) and there are soft and strong time windows. -Integrated logistics and production management model: It is a model that join the two previous models, because of it, it is possible to plan production, inventories, and vehicle routing for a horizon time of several periods. Three proposed models have the objective of minimizing the total cost and are evaluated with testing instances. The Models were built using Gurobi 6.5.1 optimization model and Python2.7 pro- gramming language. Moreover, it was built a constructive heuristics and a genetic algorithm using Python programming language and Pyevolve software, as an alternative to solving routing vehicles, to reduce execution time. / [ES] En esta tesis se analiza un tipo de industria en el que: sus productos son distribuidos ampliamente a nivel geográfico y emplean elementos que una vez usados regresan al proceso de fabricación para hacer parte de nuevos productos. Este tipo de cadena se caracteriza por la presencia de varios eslabones que permiten acercar el producto al consumidor final. Se hace un análisis de la estructura de la cadena de suministros, desde la producción, en las plantas hasta su llegada al cliente final por intermedio de los detallistas, en el sentido "aguas abajo", y desde el consumo del producto y la consecuente liberación de los materiales reutilizables que deben conducirse "aguas arriba" hasta las plantas de producción, donde son preparados y utilizados una y otra vez hasta el final de su vida útil. El foco de atención consiste en la integración de dos funciones fundamentales de la cadena de suministros: la planeación de la producción y la distribución del producto con la consecuente recolección de los materiales de retorno. Se precisa realizar la planeación de la producción de manera que dé satisfacción a la demanda que tiene lugar en los detallistas, y que se abastezca de los materiales de retorno que una vez consumido el producto se reincorporan al proceso. Se hace una revisión bibliográfica sobre planeación de la producción, logística inversa y ruteo de vehículos y; se construyen modelos de programación matemática que soportan la toma de decisiones en la planeación de la producción, de los inventarios (en toda la cadena de suministros), y de los envíos que deben realizarse en uno y otro sentido en las correspondientes rutas. Como resultado de la investigación se presentan tres modelos de programación lineal entera mixta (MILP), así: -Modelo de planeación de la producción: representa la cadena de suministros a partir de las instalaciones de cada uno de los niveles y su ubicación geográfica, y determina los volúmenes a producir, a almacenar y las cantidades que se deben enviar desde cada nodo de la cadena de suministros a los demás, de modo que se satisfaga la demanda en un horizonte de planeación compuesto por varios periodos. Este modelo presenta restricciones de capacidad tanto de producción como de almacenamiento, de demanda, de compatibilidad de productos con las instalaciones, y de envíos directos entre determinados nodos de la cadena de suministros. -Modelo de ruteo de vehículos: representa la forma en que se deben distribuir los productos desde los diferentes nodos fuente a los diferentes nodos destino, haciendo uso de una flota heterogénea de vehículos, en un periodo de tiempo. El modelo se hace bajo el supuesto de que los nodos son o emisores o receptores del producto, un nodo intermedio asume uno de estos roles según si es origen o destino de las mercancías. Presenta restricciones asociadas al uso de la flota, a su capacidad tanto en masa como en volumen, los flujos a lo largo de la cadena bajo la premisa de que un vehículo parte de un nodo fuente y puede visitar varios nodos destino antes de regresar, y de que un nodo puede ser visitado por varios vehículos (por condiciones de compatibilidad entre nodos y productos o porque resulta más económico), ante la presencia de ventanas de tiempo tanto rígidas como suaves. -Modelo integrado de gestión de producción y logística: reúne los dos modelos anteriores, es decir, permite la planeación de la producción, la gestión de los inventarios y el ruteo de vehículos para un horizonte de planeación determinado. Los tres modelos se proponen con el objetivo de minimizar los costes totales y son evaluados con instancias de prueba. Los modelos fueron implementados haciendo uso del software de optimización Gurobi y del lenguaje de programación Python. Además, se implementó una heurística constructiva y un algortimo genético utilizando Python y el software Pyevolve, como alternativa a la solución del VRP, para reducir el tiem / [CAT] Aquesta tesi s'analitza un tipus d'indústria que: els seus productes són distribuïts àmpliament a nivell geogràfic i fan ús d'elements que una vegada usats tornen al procés de fabricació per a fer part dels nous productes. Aquest tipus de cadenes es caracteritza per la presència de diversos eslavons que permeten acostar el producte des de les plantes de producció fins a arribar al consumidor final. Es fa una anàlisi de l'estructura de la cadena de subministraments, des de la producció, en les plantes fins a la seua arribada al client final per mitjà dels detallistes, en el sentit "aigües a baix", i des del consum del producte i el conseqüent alliberament dels materials reutilitzables que han de conduir-se "aigües a dalt" fins a les plantes de producció, on són preparats i utilitzats una vegada i una altra, fins al final de la seua vida útil. El focus d'atenció consisteix en la integració de dues funcions fonamentals de la cadena de subministraments: la planificació de la producció i la distribució del producte amb la conseqüent recol·lecció dels materials de tornada. Sobre aquest tema, es precisa realitzar la planificació de la producció de manera que done satisfacció a la demanda que té lloc en els detallistes, i que es proveïsca dels materials de tornada que, una vegada consumit el producte, es reincorporen al procés. Es fa una revisió bibliogràfica del relacionat amb planificació de la producció, logística inversa i enrutament de vehicles i es construeixen models de programació matemàtica que suporten la presa de decisions en la planificació de la producció, dels inventaris (tota la cadena de subministraments), i dels enviaments que han de realitzar-se en un i un altre sentit en les corresponents rutes. Com a resultat de la recerca es presenten tres models de Programació Lineal Sencera Mixta (MILP), així: -Model de planificació de la producció: representa la cadena de subministraments a partir de les instal·lacions de cadascun dels nivells i la seua ubicació geogràfica, i es determinen els volums a produir, a emmagatzemar i les quantitats que s'han d'enviar des de cada node de la cadena de subministraments als altres, de manera que se satisfaça la demanda en un horitzó de planificació compost per diversos períodes. Aquest model presenta restriccions de capacitat tant de producció com d'emmagatzematge, de demanda, de compatibilitat de productes amb les instal·lacions, i d'enviaments directes entre determinats nodes de la cadena de subministraments, entre altres aspectes. -Model de enrutament de vehicles: representa la forma en què s'han de distribuir els productes des dels diferents nodes font als diferents nodes destine, fent ús d'una flota heterogènia de vehicles, en un període de temps. Els nodes són o emissors o receptors del producte, encara que en la seua utilització un node intermedi pot assumir un d'aquests rols segons si és origen o destinació de les mercaderies. Per a aquest model es tenen en compte les restriccions associades a l'ús de la flota, a la seua capacitat tant en massa com en volum, els fluxos al llarg de la cadena sota la premissa que un vehicle parteix d'un node font i pot visitar diversos nodes destine abans de tornar, i que un node pot ser visitat per diversos vehicles, davant la presència de finestres de temps tant rígides com suaus. -Model integrat de gestió de producció i logística: reuneix els dos models anteriors, és a dir, permet la planificació de la producció, la gestió dels inventaris i el enrutament de vehicles per a un horitzó de planificació determinat. Els tres models es proposen amb l'objectiu de minimitzar els costos totals i són avaluats amb instàncies de prova, apropiades. Els models van ser implementats fent ús del programari d'optimització Gurobi i del llenguatge de programació Python. A més, es va implementar una heurística constructiva i un algortime genètic utilitzant Python i el programari Pye / Parra Peña, J. (2016). Modelizado para la planeación de la producción y la logística directa e inversa de una cadena de suministro cuyo abastecimiento depende parcialmente de los materiales de retorno [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/73726 / TESIS