Browsing by Author "Garafulic, Max"

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    Considering temperatures in wine shipping decisions : model, risks indices, and applications in emerging markets
    (2019) Garafulic, Max; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Actualmente, Chile el cuarto país exportador de vino del mundo. La mayor parte del vino se transporta en contenedores estándar, lo que lo expone a las condiciones de temperatura del ambiente durante su transporte marítimo, lo que puede afectar su calidad. Las decisiones de transporte se basan principalmente en los costos, y generalmente se prefiere la ruta más barata, sin considerar los riesgos potenciales de temperatura. En este estudio, desarrollamos un modelo de apoyo a las decisiones para el problema de selección de rutas de envío, teniendo en cuenta el riesgo de temperatura durante el transporte marítimo. Para lograrlo, construimos un modelo que considera la información de temperatura al interior de contenedores, obtenida de 167 dataloggers distribuidos en 74 envíos marítimos de vino, y determinamos la correlación de esta variable con la temperatura externa. Gracias a que la temperatura externa está disponible en la base de datos global NCEP-NCAR, podemos determinar la temperatura interna del contenedor de cualquier ruta de envío. También presentamos un conjunto de índices de riesgo de temperatura, que nos permite evaluar el riesgo para el vino si se envía por una ruta específica. Los resultados indican un buen rendimiento del pronóstico para nuestro modelo, con baja desviación media acumulada y bajos valores de error cuadrático medio. Validamos este modelo aplicándolo a un grupo de rutas y mostramos que la ruta de menor costo puede implicar un mayor riesgo para la calidad del vino. Por lo tanto, debe considerarse una ruta alternativa que puede ser más costosa, pero menos riesgosa.
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    Optimization Under Uncertainty in Sustainable Agriculture and Agrifood Industry
    (Springer Cham, 2024) Garafulic, Max; Mac Cawley, Alejandro F.; Péra, Thiago Guilherme; João, Abner Matheus; Caixeta Filho, José Vicente; Hampel, David; Tláskal, Martin; Janová, Jitka; Pires Ribeiro, João; Cruz, Lourenço; Barbosa Póvoa, Ana; Peinado Guerrero, Miguel; Ahumada, Omar; Ulloa, Rodrigo; Hernández Cruz, Xaimarie; Neal, Grace; Jayani, Abhay; Villalobos, J. Rene; Oliveira, Anderson; Firmino, Fabricio; Vieira Cruz, Pedro; Oliveira Sampaio, Jonice de; Serra da Cruz, Sérgio Manuel; Albornoz, Víctor M.; Zamora, Gabriel E.; Soto Silva, Wladimir E.; González Araya, Marcela C.; PlàAragonés, Lluís M.; Albornoz, Víctor M.; Mac Cawley, Alejandro; Plà-Aragonés, Lluis M.
    This book explores optimization under uncertainty and related applications in agriculture, sustainable supply chains and the agrifood industry. Rapid changes in the primary sector are leading to more and more industrialized structures, which require optimization methods in order to cope with today’s challenges. Addressing uncertainty in the agrifood industry may lead to more robust supply chain designs or to diversified risk. Sustainability requires interaction with the environmental or social sciences. This book bridges the gap between optimization theory, uncertainty, sustainability and primary-sector applications (mainly in the agriculture and food industry, but also fisheries, forestry and natural resources in general). Although it has been a major challenge for the operations research community, this urgently needed interdisciplinary collaboration is not adequately covered in most current curricula in applied mathematics, economics or (agronomic/industrial/forest) engineering. This book highlights research that can help fill this gap. The individual chapters cover applications of stochastic integer linear programming and multicriteria decision methods in agriculture. The topics addressed include uncertainty in areas such as the sugar cane industry, pig farming, and cold storage for perishable products. Large-scale sustainable food production is a growing concern; this book offers solutions to help meet global demand in agriculture by using and improving the methods of optimization theory and operations research.
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