Caracterización de los procesos asociados a la producción de materiales para la construcción y productos derivados en Sucre, Colombia: Un enfoque de integración y colaboración para la mejora de competitividad

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Authors

Holman Ospina Mateus
Jorge Bravo Madera
Jairo Montero Pérez
Angelly Pérez Fernández

Synopsis

De acuerdo a Carter (2012) la industria minera es un sistema extremadamente complejo y dinámico, que está inmerso en un mercado que se distingue por un gran número de partes interesadas con objetivos disímiles, evolucionando de forma poco sinérgica, en medio de los ciclos de auge e inestabilidad. Pimentel et al., (2016) afirman que muchas empresas mineras pueden necesitar un cambio estructural para su viabilidad, a través de la reducción de costos, enfoque en la productividad y los rendimientos de valor para los accionistas, disciplina en la asignación de capital, y la adopción de nuevas formas de innovación, incluidos nuevos enfoques para tratar con las comunidades locales, los gobiernos y los organismos reguladores.

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References

Accenture. (2007). ¿How Do Mining Companies Achieve High Performance Through Their Supply Chains?

Agencia Nacional Minera. (2016a). Catastro Nacional Minero 2016.

Agencia Nacional Minera. (2016b). Dirección de Minería empresarial.

Agencia Nacional Minera. (agosto de 2003). Glosario Técnico Minero. Obtenido de https://www.anm.gov.co/sites/default/files/DocumentosAnm/glosariominero.pdf

Aguilar, C; Leon N. y Meléndez, M. (2006). El sector de materiales de construcción en Bogotá” – Cundinamarca. Cuadernos de Fedesarrollo, ISBN: 958-33-9478-5

Ailyn Zeren Alagoz, G. K. (2008). Determination of the best appropriate management methods for the health care wastes in Istanbul.

Akkermans, H., Bogerd, P., y Van Doremalen, J. (2004). Travail, transparency and trust: A case study of computer-supported collaborative

supply chain planning in high-tech electronics. European Journal of Operational Research, 153(2), 445-456.

Akkermans, H., Bogerd, P., Yucesa, E., y Wassenhove, L. (2003). The impact of ERP on supply chain management: exploratory findings from European Delphi study. European Journal of Operational Research, p. 284-301.

al., A. e. (2004). “travail, transparency and trust: a case study of computer supported collaborative supply chain planning in high-tech electroniics” european journal of operational research. 153.2, pp 445-456.

Alarcón, F. O. (2004). “Planificación Colaborativa en un contexto de varias Cadenas de Suministro: ventajas y desventajas.”. VIII Congreso de Ingeniería de Organización, Leganés, 9 y 10 de septiembre de 2004.

Alarcón, F.; Alemany, M.M.E.; Lario, F.C. y Oltra, R.F. (2009). Modelo conceptual para el desarrollo de modelos matemáticos de ayuda a la toma de decisiones en el proceso colaborativo de comprometer pedidos. En “3rd International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management XIII Congreso de Ingeniería de Organización, Barcelona-Terrassa”.

Alarcón, F.; Lario, F. C.; Bozá, A. y Pérez, D. (2007). “Propuesta de marco conceptual para el modelado del proceso de Planificación Colaborativa de Operaciones en contextos de Redes de Suministro/Distribución (RdS/D)”, en Congreso de Ingeniería de Organización, XI ed., Madrid.

Alemany, M.M.E.; Alarcón, F.; Lario, F.C.; JJ Boj, J.J. (2009). Caracterización del Proceso de Planificación Colaborativa de una Cadena de Suministro del Sector Cerámico. III International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management, Barcelona, septiembre 2-4.

Alhaj, M. A., Svetinovic, D., y Diabat, A. (2016). A carbonsensitive two-echelon-inventory supply chain model with stochastic demand. Resources, Conservation and Recycling, 108, 82–87. http://doi.org/10.1016/

j.resconrec.2015.11.011

Amaya, J. S. (2014). Elementos para la integración de sistemas de gestión.BOGOTA.

ANAYA, J. J. (1999). Logistica Integral: La gestión operativa de la empresa.Madrid: ESIC.

Anderson, J. C., y Narus, J. A. (1990). A model of distributor firm and manufacturer firm working partnerships. the Journal of Marketing,42-58.

Angerhofer, B. J., y Angelides, M. C. (2006). A model and a performance measurement system for collaborative supply chains. Decision Support Systems, 42(1), 283–301. http://doi.org/10.1016/j.dss.2004.12.005

Armaghan Abed-Elmdoust, R. K. (2012). Regional hospital solid waste assessment using the evidential reasoning approach. Science of The Total Environment, 67-76.

Armengot, Espí & vázquez. 2006. Orígenes y desarrollo de la minería. Departamento de ingeniería geológica e.t.s. de ingenieros de minas de madrid. España. 28 pp

Athanasios C. Karmperis, K. A. (2013). Decision support models for solidwaste management: Review and gametheoretic approaches.

Aviv, Y. (2001). The Effect of Collaborative Forecasting on Supply Chain

Performance. Management Science (ABS2015:4*), 47(10), 1326-1343.http://doi.org/10.1287/mnsc.47.10.1326.10260

Aviv, Y. (2002). Gaining Benefits from Joint Forecasting and Replenishment Processes : The Case of AutoCorrelated Demand. Manufacturing y Service Operations Management, 4(1), 55–74. http://doi.org/10.1287/msom.4.1.55.285

Aviv, Y. (2007). On the Benefits of Collaborative Forecasting Partnerships Between Retailers and Manufacturers. Management Science,53(5), 777–794. http://doi.org/10.1287/mnsc.1060.0654

Axelrod, p. n. (s.f.). Evolución de la Cooperación.

Baena E.; Sánchez J.; Montoya, O. (2006). Algunos factores indispensables para el logro del desarrollo regional. Revista Scientia Et Technica, vol. XII, núm. 31, agosto, pp. 177-182, Universidad Tecnológica de Pereira, Colombia.

Ballou, R. (2004). Business Logistics management. Prentice Hall, The United States. Pag 252.

Barratt, M. (2004). Understanding the meaning of collaboration in the supply chain. Supply Chain Management: an international journal, 9(1), 30-42.

Beamon, B. (1988). Supply chain design and analysis: models and methods. International Journal of Production Economics. 55, 281-294.

Beamon, B. (1999). “Measuring supply chain performance”. International Journal of Operations y Production Management 19[3], pp. 275-292.

Benndorf, J., y Dimitrakopoulos, R. (2013). Stochastic long-term production scheduling of iron ore deposits: Integrating joint multielement geological uncertainty. Journal of Mining Science, 49(1).

Berning, G. B. (2004). “Integrating collaborative planning and supply chain optimization for the chemical process industry methodology” computers and chemical engineering, Vol. 28, pp.913-927.

Betzabe, A. (2015). Minería de los No Metálicos. Principales productores mundiales. Recuperado en:12/Diciembre/2016. http://doi.org/10.13140/RG.2.1.2373.2640

Biazaran, M. y Gharakhani, M. (2011). A game theoretic approach to coordinate pricing and vertical coop advertising in manufacturer retailer supply chains. European Journal of Operational Research,211, p. 263-273.

Binder, M. y. (2007). “Enterprise management: A new frontier for organizations”. International Journal of Production Economics, Vol. 106 No. 2, pp. 409-430.

Blackbum, l. (1991). The quick-response movement in the apparel industry: a case study in time-compressing supply chains, in Blackburn, l.D. (Ed.), Time-Based Competition, Business One Irwin, New York, p.246-69.

Bodon, P., Fricke, C., Sandeman, T., y Stanford, C. (2011). Modeling the mining supply chain from mine to port: A combined optimization and simulation approach. Journal of Mining Science, 47(2), 202–211. http://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004

BOLETÍN TÉCNICO COMUNICACIÓN INFORMATIVA (DANE), Bogotá Mayo 19 de 2017. Cuentas Trimestrales - Colombia Producto Interno Bruto (PIB) Primer Trimestre de 2017

Boletín Técnico DANE. 2013 Datos Preliminares. Diciembre 2014.

Bowersox, D. (1990). “The strategic benefits of logistics alliances”. Harvard Business Review, Vol. 68 No. 4, pp. 36-43.

Bowersox, D., Closs, D., y Stank, T. (2000). Ten mega-trends that will revolutionize supply chain logistics. Journal of Business Logistics, Vol. 21, No.2, p. 1-16.

Bradley, S.P. ; Hax, A.C. y Magnanti, T.L. (1977). Applied Mathematical Programming. Reading, MA: Addison-Wesley Publishing Company.

Published
September 30, 2019