Simulation-optimization methods for designing and assessing resilient supply chain networks under uncertainty scenarios: A review

Abstract

The design of supply chain networks (SCNs) aims at determining the number, location, and capacity of production facilities, as well as the allocation of markets (customers) and suppliers to one or more of these facilities. This paper reviews the existing literature on the use of simulation-optimization methods in the design of resilient SCNs. From this review, we classify some of the many works in the topic according to factors such as their methodology, the approach they use to deal with uncertainty and risk, etc. The paper also identifies several research opportunities, such as the inclusion of multiple criteria (e.g., monetary, environmental, and social dimensions) during the design-optimization process and the convenience of considering hybrid approaches combining metaheuristic algorithms, simulation, and machine learning methods to account for uncertainty and dynamic conditions, respectively

El diseño de las redes de la cadena de suministro (SCN) tiene como objetivo determinar el número, la ubicación y la capacidad de las instalaciones de producción, así como la asignación de mercados (clientes) y proveedores a una o más de estas instalaciones. Este artículo revisa la literatura existente sobre el uso de métodos de optimización de simulación en el diseño de SCN resilientes. A partir de esta revisión, clasificamos algunos de los muchos trabajos sobre el tema según factores como su metodología, el enfoque que utilizan para tratar la incertidumbre y el riesgo, etc. El documento también identifica varias oportunidades de investigación, como la inclusión de múltiples criterios. (por ejemplo, dimensiones monetarias, ambientales y sociales) durante el proceso de optimización del diseño y la conveniencia de considerar enfoques híbridos que combinen algoritmos metaheurísticos, simulación y métodos de aprendizaje automático para tener en cuenta la incertidumbre y las condiciones dinámicas, respectivamente.