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Sistema de apoyo a la decisión basado en agentes inteligentes para mejorar los procesos de la cadena de suministro del café. Caso de estudio: Grupo Merino Telis Café S.A. de C.V.
| dc.contributor.author | Hernández González, José Carlos | |
| dc.contributor.author | Aguilar Lasserre, Alberto Alfonso | |
| dc.contributor.author | Pérez Salazar, María del Rosario | |
| dc.date.accessioned | 2022-08-08T19:52:54Z | |
| dc.date.available | 2022-08-08T19:52:54Z | |
| dc.date.issued | 2017-05-17 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorios.orizaba.tecnm.mx:8080/xmlui/handle/123456789/656 | |
| dc.description | Patrocinó el CONACYT a través del Programa Nacional de Becas. | es |
| dc.description.abstract | La presente tesis pretende apoyar al sector agrícola por medio de un marco de referencia genérico de agentes para productos agrícolas que permita la identificación y proceso de conceptualización de modelos de agentes inteligentes, así mismo se aporta al área de conocimiento “Agricultura y Ciencias Biológicas” con el desarrollo de un sistema de apoyo a la decisión basado en técnicas de inteligencia artificial como agentes inteligentes y lógica difusa que permita descentralizar el proceso de toma de decisiones en la cadena de suministro, teniendo como caso de estudio el grano de café mediante la empresa Merino Telis Café S.A. de C.V. Para el desarrollo y medición del impacto del sistema de apoyo a la decisión y el modelo de agentes propuesto para la cadena de suministro de la empresa en estudio, se desarrolla una plataforma de usuario a través del software AnyLogic ® versión estudiante, combinando simulación de eventos discretos y agentes inteligentes, donde los agentes proveedor, proceso organoléptico y selección de proceso tienen cargados motores de inferencia basado en lógica difusa, por lo que se emplea el software profesional Matlab ® para desarrollar los seis modelos difusos inmersos en este sistema de apoyo a la decisión. Posteriormente se realiza la integración correspondiente para crear la comunicación necesaria entre AnyLogic ® (versión estudiante) y Matlab ® . La plataforma del sistema de apoyo a la decisión cuenta con una interfaz gráfica principal de usuario, la cual esta seccionada en el módulo de prácticas agrícolas, módulo de catación y el módulo de selección de proceso, que corresponde a los agentes recurso proveedor, proceso organoléptico y selección de proceso respectivamente. | es |
| dc.description.sponsorship | CONACYT | es |
| dc.language.iso | es | es |
| dc.publisher | TecNM/Campus Instituto Tecnológico de Orizaba | es |
| dc.relation.ispartofseries | Maestría en Ingeniería Industrial; | |
| dc.subject | Sistemas de Soporte a la Decisión | es |
| dc.subject | Agent based modeling and simulation | es |
| dc.subject | Cadena de Suministro de Café | es |
| dc.subject | Inteligencia Artificial | es |
| dc.subject | Lógica Difusa | es |
| dc.title | Sistema de apoyo a la decisión basado en agentes inteligentes para mejorar los procesos de la cadena de suministro del café. Caso de estudio: Grupo Merino Telis Café S.A. de C.V. | es |
| dc.type | Thesis | es |
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