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Mula, JosefaAutor o CoautorSanchis, RaquelAutor o Coautor

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8 de mayo de 2025
Publicaciones
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Artículo
Sí

Quantitative models for printing production planning in a lean manufacturing approach under uncertainty

Publicado en: Direccion y Organizacion. 85 (85): 93-101 - 2025-04-01 85(85), DOI: 10.37610/85.693

Autores:

Rojas, Tania; Mula, Josefa; Sanchis, Raquel
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Afiliaciones

Univ Politecn Salesiana, Ind Engn Dept, Chambers 227, Guayaquil 090114, Ecuador - Autor o Coautor
Univ Politecn Valencia, Res Ctr Prod Management & Engn CIGIP, C-Alarcon 1, Alcoy 03801, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Demand uncertainty is inherent to production planning processes in a manufacturing environment due to intermittent customer order acceptance, among others. Hence the need to provide approaches and tools capable of facing these challenges regarding uncertainties. This paper aims to present a comparative analysis of several quantitative modelling approaches for production planning in a lean manufacturing (LM) approach under uncertainty. It should be noted that we wish to focus approaches on the printing industry. The search methodology consisted of selecting articles that centre on LM and uncertainty, and the printing industry, or another industry with similar characteristics from a quantitative perspective. The main findings are related to the identification of the applied modelling approaches and lean tools. After analysing the selected articles, the use of six modelling approaches was identified by highlighting stochastic programming (SP) and mixed integer linear programming (MILP). The identified models aim to minimise costs, optimise production and satisfy customer demand in an uncertain environment. Using LM tools improves stability and resource efficiency and should include more of them. The reviewed models offer several approaches to deal with uncertainty in production systems, which can be very useful for the printing industry and other sectors.
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Palabras clave

Lean manufacturingPrintingProduction planningQuantitative modellingUncertainty

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Direccion y Organizacion, y aunque la revista se encuentra clasificada en el cuartil Q4 (Agencia WoS (JCR)), su enfoque regional y su especialización en Management, le otorgan un reconocimiento lo suficientemente significativo en un nicho concreto del conocimiento científico a nivel internacional.

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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-05:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 20 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Ecuador.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (Rojas, Tania) y Último Autor (Sanchis Gisbert, Raquel).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido Rojas, Tania.

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Reconocimientos ligados al ítem

The research leading to these results received funding from Project "Industrial Production and Logistics Optimization in Industry 4.0" (i4OPT) (Ref. PROMETEO/2021/065) granted by the Valencian Regional Government; and from Grant PDC2022-133957-I00 (CADS4.0-II) funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by European Union Next Generation EU/PRTR.
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