Background-Studies that have combined accelerometers and global positioning systems (GPS) to identify walking have done so in carefully controlled conditions. This study tested algorithms for identifying walking trips from accelerometer and GPS data in free-living conditions. The study also assessed the accuracy of the locations where walking occurred compared to what participants reported in a diary.

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RESUMENLa identificación del nivel de resiliencia de un sistema es fundamental para la toma de decisiones en la prevención y planeación de estrategias de recuperación ante fallas que lo puedan afectar. Este artículo busca diseñar una métrica de aproximación lineal para la medición de resiliencia en cadenas de suministro ante eventos disruptivos inesperados. Las métricas tradicionales de resiliencia simplifican el comportamiento de un sistema después de la ocurrencia de una falla, dificultando que las mediciones se puedan realizar en escenarios de fallas de mayor complejidad. Una métrica general de resiliencia es desarrollada y validada en un caso simulado de una cadena de suministro de dos eslabones con interrupciones en el proceso de transporte. Los resultados confirman que las métricas de resiliencia tradicionales sobreestiman los niveles de resiliencia del sistema, debido a la inhabilidad de modelar diferentes escenarios de eventos disruptivos. Los resultados del caso simulado sugieren que la nueva métrica mejora la estimación de resiliencia en comparación con las métricas lineales previas y, adicionalmente provee la flexibilidad necesaria para ser utilizada en otros tipos de sistema diferentes a cadenas de suministro.Palabras clave: Métricas de resiliencia, cuantificar resiliencia, sistemas resilientes, administración de riesgos en cadenas de suministro, interrupciones en la cadena de suministro. ABSTRACT The following research aims to the design of a linear metric approximation for the measurement of supply chain resilience under unexpected events. The identification of the system's resilience level is a key step for the decision making in the prevention

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RESUMENLa variabilidad de la demanda que se origina de un agente a otro en la cadena de suministro, aumenta o amplifica a medida que la señal se aleja del punto de origen; estas distorsiones se denominan Efecto Látigo. En este artículo se aborda una red de suministros multieslabón, que estima los intervalos de medición de la distorsión de la demanda de la red, de acuerdo a comportamientos extremos en el sistema que permiten diagnosticar su desempeño en términos de la amplificación de demanda. Para la investigación se aplican mediciones estáticas locales y globales del efecto látigo, en cada nivel de la red de suministros del juego de la cerveza de cuatro etapas; cada etapa o eslabón tiene múltiples nodos. Tradicionalmente, esta medición se ha realizado en un nodo a la vez, o en el caso de mediciones globales se asume un solo nodo en cada eslabón del sistema. La medición en este estudio se realiza a una red de suministro no lineal, en la que, a diferencia de casos anteriores, se tienen dos o más nodos por cada eslabón, lo que representa un avance en la medición del efecto látigo en sistemas de mayor complejidad. Palabras claves: Efecto látigo, amplificación de demanda, indicadores cadena de suministro, redes de suministro, juego de la cerveza. ABSTRACTThe variance demand originating from one agent to another is amplified as the demand signal moves away from the point of origin, these distortions are called bullwhip effect. This paper looks for a multi echelon supply network, estimating intervals distortion measurement of network demand, according to extreme behavior in the system, which will diagnose their performance in terms of demand amplification. In this research of the bullwhip effect static local and global measurements at each level of a four-stage beer game supply network, where each stage or echelon has multiple nodes. Traditionally, this measurement has been implemented on a node at a time, or in the case of global measures a single node is assumed for in the system. Measurement is performed in a non-linear supply chain, where there are more than two nodes per echelon, increasing the understanding of measuring the bullwhip effect in complex systems.