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La incertidumbre de la demanda es inherente a los procesos de planificación de la producción en un entorno de fabricación, debi-do, entre otras cosas, a la aceptación intermitente de pedidos por parte de los clientes. En este sentido, es necesario proporcionar enfoques y herramientas capaces de hacer frente a estos retos relacionados con la incertidumbre. El objetivo de este artículo es presentar un análisis comparativo de varios enfoques de modelización cuantitativa para la planificación de la producción en un enfoque de fabricación ajustada (LM) bajo incertidumbre. Cabe señalar que se desea centrar los enfoques en la industria de la impresión. La metodología de búsqueda consistió en seleccionar artículos centrados en LM e incertidumbre y en la industria gráfica u otra de características similares desde una perspectiva cuantitativa. Los principales resultados están relacionados con la identificación de los enfoques de modelización y las herramientas Lean aplicadas. Tras el análisis de los artículos seleccionados, se ha identificado el uso de seis enfoques de modelización, destacando la programación estocástica (SP) y la programación lineal entera mixta (MILP); asimismo, los modelos identificados tienen como objetivo minimizar los costes, optimizar la producción y satisfacer la demanda de los clientes en un entorno incierto. El uso de herramientas de LM mejora la estabilidad y la eficiencia de los recursos, por lo que debería incluirse un mayor número de ellas. Los modelos revisados ofrecen varios enfoques para hacer frente a la incertidumbre en los sistemas de producción, que pueden ser muy útiles para la industria gráfica y otros sectores
Demand uncertainty is inherent to production planning processes in a manufacturing environment due to intermittent customer order acceptance, among others. Hence the need to provide approaches and tools capable of facing these challenges regarding uncertainties. This paper aims to present a comparative analysis of several quantitative modelling approaches for production planning in a lean manufacturing (LM) approach under uncertainty. It should be noted that we wish to focus approaches on the printing industry. The search methodology consisted of selecting articles that centre on LM and uncertainty, and the printing industry, or another industry with similar characteristics from a quantitative perspective. The main findings are related to the identification of the applied modelling approaches and lean tools. After analysing the selected articles, the use of six mode-lling approaches was identified by highlighting stochastic programming (SP) and mixed integer linear programming (MILP). The identified models aim to minimise costs, optimise production and satisfy customer demand in an uncertain environment. Using LM tools improves stability and resource efficiency and should include more of them. The reviewed models offer several approaches to deal with uncertainty in production systems, which can be very useful for the printing industry and other sectors
