Profesor Investigador asociado presenta investigación en IFORS 2026
El Dr. Francisco Trejo, egresado del Doctorado en Ingeniería Industrial de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Anáhuac México y profesor investigador asociado, presentó su trabajo de investigación "A Hybrid Fuzzy–Markov Model for Demand Forecasting Under High Uncertainty in Supply Chains" durante IFORS 2026 – The 24th Conference of the International Federation of Operational Research Societies, celebrado del 12 al 17 de julio en Viena, Austria. Este congreso es uno de los encuentros científicos más prestigiosos a nivel internacional en investigación de operaciones, optimización, analítica y ciencia de la decisión, reuniendo a investigadores, académicos y especialistas de todo el mundo.
El trabajo, desarrollado en colaboración con el Dr. Alberto Ochoa-Zezzatti de la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, propone un modelo híbrido Fuzzy–Markov para el pronóstico de la demanda en cadenas de suministro con altos niveles de incertidumbre y disponibilidad limitada de datos. La metodología integra lógica difusa y cadenas de Markov para mejorar la precisión de los pronósticos, manteniendo un equilibrio entre rigor analítico y simplicidad computacional.
Como caso de estudio, la investigación utiliza datos históricos de operaciones de carga del Aeropuerto Internacional de Tijuana, demostrando que el modelo propuesto ofrece un mejor desempeño que enfoques tradicionales como GM(1,1) y ARIMA, al incrementar la precisión de los pronósticos en escenarios donde la incertidumbre representa un reto para la toma de decisiones en logística y cadenas de suministro.
La participación del Dr. Trejo en IFORS 2026 refleja el compromiso de los egresados del Doctorado en Ingeniería Industrial con la generación de conocimiento de frontera y fortalece la presencia internacional de la Facultad de Ingeniería, el Doctorado en Ingeniería Industrial y el Centro de Alta Dirección en Ingeniería y Tecnología (CADIT), mediante el desarrollo y difusión de investigación aplicada con impacto en la gestión inteligente de las cadenas de suministro y la ingeniería basada en datos.