| Summary: | La optimización de los diferentes recursos de las cadenas de suministro (CS) de las empresas permite tener una gestión eficiente y eficaz de los mismos. Generalmente, esto conlleva a un dilema debido a que los diferentes objetivos de optimización en muchos casos están en conflicto. Debido a la naturaleza de las empresas de ensamblaje, los problemas de optimización son complejos, y son necesarias técnicas metaheurísticas para su solución. El propósito de este trabajo fue desarrollar y resolver un modelo de CS para la industria de ensamblaje que busque optimizar dos objetivos: la maximización del beneficio (tomando en cuenta el costo asociado al aprovisionamiento, producción, almacenamiento y distribución), y la maximización del nivel de servicio al cliente. El problema se modeló considerando múltiples productos y periodos para dos escenarios de inventario de seguridad, un máximo y un mínimo. Para este fin, tres algoritmos fueron comparados: NSGA-II, MOPSO y MOMA. La herramienta de optimización multi-objetivo PlatEMO fue empleada para probar estos algoritmos. Como resultados principales, el algoritmo genético NSGA-II presentó un 97.87% de nivel de servicio, asociado a un incremento en el beneficio de $391,556.66 con respecto al MOPSO con un nivel mínimo de inventario de seguridad.
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