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dc.contributor.advisorBlanco Rojo, Beatriz 
dc.contributor.advisorBlanco Martínez, Adolfo
dc.contributor.authorRodríguez Fernández, Rafael 
dc.contributor.otherUniversidad de Cantabriaes_ES
dc.date.accessioned2016-03-17T11:02:12Z
dc.date.available2021-01-25T03:45:06Z
dc.date.issued2016-01-25
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10902/8196
dc.description.abstractRESUMEN: En esta tesis se desarrolla, mediante dinámica de sistemas, el modelo de una red de logística inversa con opciones de: Reprocesado de productos; Canibalización de componentes; Venta en mercados secundarios de productos usados y de componentes desensamblados; Desechado controlado de productos y de componentes desensamblados. Adicionalmente se ha aplicado el modelo al caso de las baterías de Litio de los vehículos eléctricos. Para ello se ha caracterizado el modelo con los parámetros propios del sector y las condiciones de contorno asociadas. Finalmente se ha realizado la simulación verificando el impacto económico (Ingresos, Costes, financiación, VAN, etc.) de las variaciones en: Ciclo de vida, Tiempo de residencia, Tasa de descuento, Tasa impuesta por la legislación, Tiempos de suministro, Porcentaje de error, Porcentaje de desensamblados sin defectos, Tiempos operativos y Euribor. Teniendo en cuenta que el modelo cuenta con 285 ecuaciones el potencial de simulación no se limita en modo alguno a las variables enumeradas.es_ES
dc.description.abstractABSTRACT: In this thesis, a model of reverse logistics is developed through systems dynamic offering options of product reprocessing, component cannibalizing, sale of used products and disassembled components in secondary markets, as well as controlled discarding of used products and disassembled components. This model has been additionally applied to the case of electric car Lithium batteries, and adjusted to the parameters appropriate to the sector and conditions of the environment at hand. Finally, a simulation of the system has been done to verify the economic impact (gains, costs, financing, VAN, and so on) of the variables regarding life cycle, residence time, discount rate, rate imposed by legislation, supply time, percentage error, percentage of disassembling without defect, operating time and Euribor. Although the model takes into account 285 equations, the potential for simulation is in no way limited to the variables in effect.es_ES
dc.format.extent508 p.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subject.otherGestión de la Cadena de Suministro Inversaes_ES
dc.subject.otherLogística Inversaes_ES
dc.subject.otherDinámica de Sistemases_ES
dc.subject.otherReprocesadoes_ES
dc.subject.otherCanibalización de componenteses_ES
dc.subject.otherDesechado controladoes_ES
dc.subject.otherMercados secundarioses_ES
dc.subject.otherGreen Supply Chain Managementes_ES
dc.subject.otherReverse Logistices_ES
dc.subject.otherSystem Dynamicses_ES
dc.subject.otherReprocessinges_ES
dc.subject.otherComponent cannibalizinges_ES
dc.subject.otherControlled discardinges_ES
dc.subject.otherSecondary marketses_ES
dc.titleDinámica de sistemas aplicada a la gestión de la cadena de suministro inversaes_ES
dc.title.alternativeApplying system dynamics to green supply chain managementes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.rights.accessRightsopenAccesses_ES


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