ABSTRACT:Humanitarian logistics has taken a big boost as a study area because of the increased frequency of natural disasters worldwide. Within this area, there is a particular issue that has received little attention in the literature, regarding the aid received in the aftermath of a disaster. This problem may occur as an oversupply of goods, the arrival of unneeded products, or the supply of expired goods. The lack of coordination between the actors involved in relief operations can be conceived as one of the leading causes of this problem, which is called material convergence. This paper focuses on the material convergence problem, to humanitarian logistics introducing a computational theoretical approach to this problem using agent-based modeling where flows, actors and their relationships are characterized by measuring the impact on the logistics performance of the response system. Followed by the simulation, an experimental analysis of the results is performed with three different system configurations. Finally, a scenario is proposed that facilitates coordination between actors where logistics performance indicators show better results regarding response speed and coverage.
RESUMEN:La logística humanitaria ha tomado un gran impulso como área de estudio, esto a causa del aumento en la frecuencia de desastres naturales a nivel global. Dentro de esta área existe un problema en particular poco tratado en la literatura, el cual se encuentra relacionado con las ayudas recibidas luego del acontecimiento de un desastre. Este problema puede presentarse como un exceso en la oferta de suministros, la llegada de productos no necesitados o el abasto de bienes vencidos. La falta de coordinación entre los actores involucrados en las operaciones de ayuda puede concebirse como una de las causas de la problemática, denominada convergencia de materiales. Este artículo se centra en la problemática de la convergencia de materiales en logística humanitaria. Se presenta una aproximación teórica computacional del problema utilizando modelado basado en agentes, donde se caracterizan los flujos, los actores y sus interrelaciones, para medir el impacto en el desempeño logístico. Seguido de la simulación se realiza un análisis experimental de los resultados con tres diferentes configuraciones del sistema. Por último, se establece qué factores facilitan la resolución al problema descrito donde los indicadores de desempeño logístico presentan mejores resultados en términos de velocidad de respuesta y cobertura.