[en] Each supply chain arises in response to a new need, whether due to new customer groups or new forms of communicationwith customers. As reality evolves, new supply chains are designed, many of them similar to those existing. Currently, several supply chains of the same organization can be managed independently, either due to different customer groups or different marketing channels. This is a multi-business case. In turn, changes in the environment lead managers to modify the configuration of supply chains, which is a redesign. In addition, academic literature deals extensively with the design of supply chains, while redesign is limited; likewise, multi-business reconfiguration is not frequent. In this work, a methodology is developed for redesigning several supply chains corresponding to several businesses in a network structure called REDNURS (Re-Design Network Under Risk and Synergies). This methodology, based on a succession of steps, determines the stages and levels of complementarity of a pivot chain with respect to others. The effects of synergies do not only include simple complementarities of activities, but also they take into account the different decision levels (strategic, tactical, and operational) and dimensions (static and dynamic) in supply chains. To this end, the MESHAV (Methodology of Evaluated Synergies Horizontally and Vertically) is developed. Its objective is, on the one hand, to achieve the measurement of synergistic sources and obtain a Horizontal Synergistic Factor. On the other hand, the dynamic behavior must be evaluated, which is achieved through a Vertical Synergistic Factor derived from the results obtained in its structural phase. All these structural and dynamic changes allow obtaining the Global Synergistic Factor of the network, the result of which is reflected in an a priori redesign of each multi-business chain. The use of qualitative and quantitative tools allows obtaining, from an a priori solution provided by MESHAV, a group of different types of architectures, which consider inventory levels, processing times, costs and service levels. To do this, algorithms are developed to optimize the redesign of this multi-business network. For which, static models are used for the structural dimension and dynamic models for the evolution of flows. The tools used are, first of all, simulation models in conjunction with AHP (Analytic Hierarchy Process) and TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) systems. The simulation allows analyzing the dynamic dimension; from a set of scenarios and configurations, dynamic indicators such as inventory times and levels are obtained. This result is used as the starting data for the resolution of the static dimension using linear programming models, either for the manufacturing stage or for the distribution stage. This work demonstrates the applicability of the research by developing the redesign of three supply chains in the pharmaceutical sector of a South American country and additionally the redesign for a global group that manufactures automobiles of different brands.

[es] Cada cadena de suministro surge como respuesta a una nueva necesidad, sea por nuevos grupos de clientes o nuevas formas de comunicación con los clientes. A medida que la realidad evoluciona se diseñan nuevas cadenas de suministro, muchas de ellas parecidas a las ya existentes. Actualmente, se pueden gestionar de forma independiente varias cadenas de suministro de una misma organización, sea debido a diferentes grupos de clientes o diferentes canales de marketing. Se trata de un caso multinegocio. A su vez, los cambios en el entorno llevan a los gestores a modificar la configuración de las cadenas de suministro, lo que es un rediseño. Complementariamente, la literatura académica trata ampliamente del diseño de lascadenas de suministro, mientras del rediseño lo hace de forma limitada; asimismo, tampoco es frecuente la reconfiguración multinegocio. En este trabajo, se desarrolla una metodología de rediseño de varias cadenas de suministro correspondientes a sendos negocios en una estructura de red llamada REDNURS (Re-Design Network Under Risk and Synergies). Esta metodología, basada en una sucesión de pasos, determina las etapas y los niveles de complementariedad de una cadena pivote con respecto a otras. Los efectos de las sinergias no solo comprenden simples complementariedades de actividades, sino que tienen en cuenta los diferentes niveles de decisión (estratégico, táctico, y operativo) y las dimensiones (estática y dinámica) en las cadenas de suministro. Para ello, se desarrolla el método MESHAV (Methodology of Evaluated Synergies Horizontally And Vertically). Su objetivo es, por un lado, lograr la medición de las fuentes sinérgicas y obtener un Factor Sinérgico Horizontal. Por otro lado, se debe evaluar el comportamiento dinámico, lo que se logra mediante un Factor Sinérgico Vertical derivado de los resultados obtenidos en su fase estructural. Todos estos cambios estructurales y dinámicos permiten obtener el Factor Sinérgico Global de la red, cuyo resultado se refleja en un rediseño a priori de cada cadena multinegocio. El uso de herramientas cualitativas y cuantitativas permite obtener, a partir de una solución a priori entregada por MESHAV, un grupo de diferentes tipos de arquitecturas, que toman en cuenta niveles de inventario, tiempos de procesamiento, costos y niveles de servicio. Para ello, se desarrollan algoritmos para optimizar el rediseño de esta red multinegocio, para lo cual se parte de modelos estáticos, para la dimensión estructural, y dinámicos, para la evolución de los flujos. Las herramientas utilizadas son, en primer lugar, modelos de simulación en conjunto con sistemas AHP (Analytic Hierarchy Process) y TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution). La simulación permite analizar la dimensión dinámica; a partir de un conjunto de escenarios y configuraciones, se obtienen indicadores dinámicos como tiempos y niveles de inventario. Este resultado sirve como dato de partida para la resolución de la dimensión estática mediante modelos de programación lineal, bien sea para la etapa de fabricación o bien sea para la de distribución. Durante este trabajo se demuestra la aplicabilidad de la investigación al desarrollar el rediseño de tres cadenas de suministro del sector farmacéutico de un país de Sudamérica y también el rediseño para un grupo mundial fabricante de automóviles de distintas marcas.