Selección de proveedores en la minería: Caso litieras en Argentina

• Autores: Thames Cantolla, Martin Ignacio; Valdez, Silvana Karina; Orce Schwarz, Agustina María
• Año de publicación: 2024
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: SELECCIÓN DE PROVEEDORES; LITIO; FAHP; SCOR
• Institución: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

En la minería del litio en el Noroeste Argentino, las empresas mineras se encuentran ubicadas en lugares estratégicos según la disponibilidad de salmueras, pero alejados de los centros urbanos. Por ello, a la hora de seleccionar el proveedor adecuado, es necesario considerar múltiples criterios. En este trabajo se presenta el primero modelo de decisión multicriterio para la selección de proveedores en la industria del litio en el Noroeste Argentino, en el que se considera un criterio de gran importancia para la región y queresulta novedoso para el sector. A partir del mismo, las empresas pueden seleccionar el mejor proveedor a través de un ranking de calificaciones sin la variación que supone la preferencia de quien toma la decisión. Se integraron los métodos de proceso de jerarquía analítica difusa (FAHP) junto a la lógica difusa (Fuzzy Logic) y el modelo SCOR. Esto permitiría su empleo en ambientes de incertidumbre y ambigüedad, combinando  información cuantitativa y cualitativa. Se definieron 6 criterios con 3 niveles de valoración: Calidad, Precio, Solidez Financiera, Desempeño, Servicio Postventa y Pertenencia. Se obtuvieron 729 combinaciones con los posibles resultados de selección. Este modelo fue aplicado a cuatro proveedores locales mediante la valoración de los criterios de entrada, se obtuvo el resultado de la variable de salida Preferibilidad del Proveedor y a partir de ello se estableció cuál de ellos debía ser seleccionado. Con este modelo se espera contribuir a la toma de decisiones de las empresas mineras de la zona.
In lithium mining in the Argentine Northwest, mining companies are located strategically, depending on the availability of brines, but far from urban centers. Therefore, when selecting the right provider, it is necessary to consider multiple criteria. This paper presents the first multi-criteria decision model for the selecting suppliers in the lithium industry in the Argentine Northwest, in which a criterion of great importance for the region is considered and which is novel for the sector. From it, companies can select the best supplier through a ranking of qualifications without the variation that the preference of the person making the decision supposes. Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) methods were integrated with Fuzzy Logic and the SCOR model. Therefore, it can be used in environments of uncertainty and ambiguity, combining quantitative and qualitative information. 6 criteria were defined with 3 levels of assessment: Quality, Price, Financial Solidity, Performance, After-sales Service, and Belonging. 729 combinations with possible selection results were obtained. This model was applied to four local suppliers by evaluating the input criteria. The result of the output variable Supplier Preferability was obtained, and from this, it was established which of them should be selected. This model it is expected to contribute to the decision-making of mining companies in the area.
Fil: Thames Cantolla, Martin Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Investigaciones para la Industria Química. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones para la Industria Química; Argentina. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina
Fil: Valdez, Silvana Karina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Investigaciones para la Industria Química. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones para la Industria Química; Argentina
Fil: Orce Schwarz, Agustina María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Investigaciones para la Industria Química. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones para la Industria Química; Argentina