Diseñar una Supply Chain sin proveedor en la Tierra: optimizando el sistema alimentario de una misión a Marte con Investigación de Operaciones
Mars to Table — MILP Optimization Un modelo MILP en Python + PuLP que convierte la resiliencia alimentaria en una variable matemática — inspirado en el desafío Mars to Table de la NASA. Python PuLP · CBC MILP Supply Chain Operations Research ¿Cómo diseñarías una supply chain si tu proveedor estuviera a millones de kilómetros? Sin entregas urgentes, sin proveedores alternativos, sin inventario infinito. Y si el sistema falla, no puedes llamar y pedir más. Ese es el problema real detrás de cualquier misión de larga duración a Marte, y el que me llevó a construir un caso de estudio inspirado en el desafío Mars to Table de la NASA. Pero en lugar de preguntar "¿qué cultivo produce más?" , cambié la pregunta a una de diseño de cadena de suministro: Pregunta central: ¿cuál es el portafolio óptimo de alimentos que minimiza la dependencia de la Tierra, respetando nutrición, agua, área cultivable,...