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GCRI · Comercio y recursos estratégicos

Logística y cadena de frío

Logistics move goods from producers to users through containers, warehouses, trucks, rail and air freight; the cold chain does the same for food, vaccines and medicines that must stay within a temperature range. Both depend on energy, equipment and labour, and both fail quietly before shortages show. This page sets out how logistics and cold chains work and break, how capacity and integrity are measured, and what evidence serves the operators and agencies responsible.

01Lienzo

Cómo se desarrolla el trabajo.

sistemas · en torno a este temaIlustrativo

Monitor de corredores y puntos de estrangulamiento

Logistics and cold chain · Corridor A · Week 28

  • Tiempo de tránsito
    25días6Alerta
  • Índice de fletes
    14538Vigilar
  • Buques desviados
    21esta semanaVigilar
  • Cobertura del inventario
    30díasNormal
Interrupción de un cuello de botellaGCRI · Comercio y recursos estratégicos

Corredores

rojo: interrumpido

Nodo ANodo BEstrechoCentro portuarioNodo ENodo FTerminalPunto de estrangulamientoN

Tiempo de recuperación frente a tiempo de supervivencia

por insumo crítico

FertilizantesEstrecho76Corto
CombustibleEstrecho46Ajustado
SemiconductoresCentro portuario158Corto
GranoCorredor A511Cubierto
Corridor and chokepoint monitor: the screen’s structure, terms and states for Logistics and cold chain.Nombres de ejemplo y valores ilustrativos; un diseño, no un registro ni un sistema en vivo.

Fig.Corridor and chokepoint monitor: example names and illustrative values, not a record or a live system.

02La pregunta

Logistics and cold chain: how the risk develops.

Transport time and disruption. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

Mecanismo

Capacity is tightly balanced

Containers, vessels, trucks and warehouse space are run near full use to keep costs low. When demand jumps or capacity is lost, delays and costs rise sharply.

Mecanismo

Cold chains need constant power

Refrigerated stores and transport depend on electricity and fuel. Outages and equipment failures expose products to temperatures that reduce quality or make them unsafe.

Mecanismo

Labour is a critical link

Drivers, port workers and warehouse staff are often in short supply. Illness, strikes and border rules can stop flows as surely as damaged infrastructure.

Mecanismo

Losses show up as shortages

Spoiled food, lost vaccine doses and expired medicines are counted late, if at all. The first visible sign is often a escasez at the point of use.

03Geografía

Actividad y amenazas en el estrecho de Malaca.

Night lights, population density and crop greenness over the Strait of Malacca, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

El mapa interactivo requiere JavaScript; la lista de capas y las fuentes figuran a continuación.

Capas 3

Actividad y amenazas, para esta página

Acerca de esta capa
Evidencia
Observado
Fuente
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
Proveedor
NASA LAADS DAAC
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; radiancia satelital, corregida por la luz de la luna y la atmósfera
Más recientes en la compilación
2026-10-12
Resolución
cuadrícula de unos 500 m
Incertidumbre
Radiancia nocturna satelital de la fecha indicada; las luces son un indicador indirecto del uso de electricidad y de los apagones, no una medición del suministro ni del acceso.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Estimado
Fuente
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Universidad de Columbia))
Proveedor
NASA SEDAC (CIESIN, Universidad de Columbia)
Licencia
CC BY 4.0
Año de referencia
null; estimación basada en el censo, estática (2020)
Resolución
cuadrícula de unos 1 km
Incertidumbre
Estimación basada en censos de personas por kilómetro cuadrado en 2020, mostrada como contexto de exposición; no es un recuento de las personas afectadas por ninguna amenaza.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Observado (las nubes dejan lagunas)
Fuente
Producto VIIRS de inundaciones globales (NASA LANCE)
Proveedor
NASA LANCE
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; detección satelital; las nubes dejan lagunas
Más recientes en la compilación
2026-10-14
Resolución
cuadrícula de unos 250 m
Incertidumbre
Detección satelital; las nubes dejan lagunas. Ráster satelital o de modelo tal como lo publica el proveedor. Las nubes, los huecos de franja y el error de recuperación dejan lagunas y ruido; los valores son indicadores, no mediciones en un lugar.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Observado
Fuente
VIIRS NOAA-20, reflectancia corregida (NASA LANCE)
Proveedor
NASA LANCE
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; imagen satelital
Más recientes en la compilación
2026-10-14
Resolución
cuadrícula de unos 250 m
Incertidumbre
Imagen satelital. Ráster satelital o de modelo tal como lo publica el proveedor. Las nubes, los huecos de franja y el error de recuperación dejan lagunas y ruido; los valores son indicadores, no mediciones en un lugar.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Modelado (último año que publica GIBS)
Fuente
MODIS Terra y Aqua, cobertura del suelo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Proveedor
NASA LP DAAC
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
anual; clasificación satelital; último año que publica GIBS
Más recientes en la compilación
2024-01-01
Resolución
cuadrícula de unos 500 m
Incertidumbre
Clases satelitales de cobertura del suelo del año indicado, incluidas las tierras de cultivo; una clasificación con errores conocidos, no un registro de explotaciones agrícolas.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Observado (las nubes dejan lagunas)
Fuente
MODIS Terra NDVI (NASA LANCE)
Proveedor
NASA LANCE
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; índice satelital; las nubes dejan lagunas
Más recientes en la compilación
2026-10-13
Resolución
cuadrícula de unos 250 m
Incertidumbre
Índice satelital de verdor durante los 8 días hasta la fecha indicada; un indicador del estado de cultivos y pastos, no una estimación de rendimiento ni una alerta de seguridad alimentaria.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo

Último disponible

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © colaboradores de OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth

Cargando las imágenes más recientes de la NASA.

Arrastre para desplazar. Ctrl o ⌘ y desplazamiento, pellizco o los botones para ampliar; pase el puntero para ver los valores; restablecer devuelve a la región.

Actividad y amenazas, encuadradas sobre el estrecho de Malaca.Productos satelitales y de modelos tal como los publica la NASA, cada uno con su propia fecha. Son indicadores, no evaluaciones de ningún lugar.

Datos: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © colaboradores de OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFuentes y licencias

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Datos abiertos de la NASA
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Datos abiertos de la NASA
  • Luces nocturnas VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; distribuidas por el NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Con licencia CC BY 4.0. Colores redibujados a partir de la paleta publicada; valores promediados en celdas hexagonales cuando se muestran (modificado). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Productos VIIRS en tiempo casi real (inundaciones, temperatura de la superficie terrestre, cubierta de nieve, reflectancia corregida), NASA LANCE; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • Productos terrestres MODIS (índices de vegetación, producción primaria bruta, cobertura del suelo), NASA LP DAAC y LANCE; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • ASTER GDEM es un producto del METI y la NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Cítese como: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Datos abiertos de la NASA
  • Elaborado con Natural Earth. Datos cartográficos vectoriales y ráster gratuitos en naturalearthdata.com. Dominio público
  • © Colaboradores de OpenStreetMap (ODbL), mediante NASA GIBS (costas, límites, carreteras y nombres de lugares). Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • Contexto en el globo y el mapa plano: costas, límites, carreteras y topónimos de las capas de referencia de NASA GIBS (datos de OpenStreetMap, ODbL, © colaboradores de OpenStreetMap); imágenes Blue Marble como base opcional; relieve 3D y lectura de elevación a partir del índice de color de elevación ASTER GDEM (clases de 5 m a 200 m, exageradas para facilitar la lectura). Los límites se representan tal como se publican y no implican posición alguna sobre ningún territorio.
  • Eventos en vivo: Rastreador de Eventos Naturales del Observatorio de la Tierra de la NASA (EONET); los eventos son indicativos y conservan sus enlaces de origen.
  • En directo: los eventos de NASA EONET son indicativos, no avisos oficiales.
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Datos meteorológicos de Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), con licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • Las capas opcionales (7 fuentes en la lista de capas: en directo, pronóstico, observadas y contexto) muestran el crédito de su proveedor en el mapa y aquí cuando se activan; los pronósticos son resultados de modelos y los índices derivados son estimaciones.

Capas y fechas

  • Luces nocturnas, diario: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 oct 2026
  • Densidad de población, 2020: Población: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · estático
  • Aguas de inundación, compuesto de 3 días: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 oct 2026
  • Color verdadero: reflectancia corregida VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 oct. 2026
  • Tipo de cobertura terrestre (IGBP), anual: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Verdor de la vegetación (NDVI), ventana móvil de 8 días: MODIS Terra NDVI, NASA LANCE · 13 oct. 2026

04En todos los dominios

Logistics and cold chains keep food and medicine moving.

05Simulador

Una perturbación a través de una economía insumo-producto.

Una pérdida de producción en un sector se propaga a través de los coeficientes técnicos a sus proveedores y clientes, y se recupera al ritmo que usted fije; los coeficientes son valores didácticos, no cuentas nacionales. Modelo didáctico con valores ilustrativos declarados, no una predicción. El mapa de esta página muestra el estrecho de Malaca; el modelo en sí no está ligado a ningún lugar.

Controles

Sector afectado primero (posición en la lista)
0
Tamaño del choque
30 % de su producción
Duración del choque
30 days
Tasa de recuperación
0.08 por día
Días simulados
180 days

Lecturas

Producción perdida durante el periodo
0.52% of a year’s output
Total sobre directo (multiplicador)
1.59 times
Otro sector más afectado
Comercio
Su máxima inoperabilidad
4.1%
Cifras, métodos y fuentes
SectorInoperabilidad máxima (%)Peso de la producción (%)
Agricultura30.2811.7
Energía0.279.8
Manufactura0.6823.5
Transporte y puertos0.3824.3
Comercio4.0818.4
Servicios2.3812.2

Métodos

  1. Análisis insumo-producto Leontief (1936); Miller and Blair (2009), Input-Output Analysis, Cambridge University Press
  2. Modelo insumo-producto de inoperabilidad Haimes and Jiang (2001), Journal of Infrastructure Systems 7
  3. Inoperabilidad dinámica y recuperación Lian and Haimes (2006), Systems Engineering 9
  4. Abanico de incertidumbre (Monte Carlo de parámetros) Spiegelhalter, Pearson y Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. Sensibilidad de un factor a la vez (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Datos

The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:

  • Puertos marítimos Natural Earth
  • Puntos de estrangulamiento marítimos Nexus (estrechos y canales nombrados en sus coordenadas publicadas)
  • Ferrocarriles Natural Earth
  • Carreteras principales Natural Earth
Un choque a través de una economía insumo-producto. Modelo didáctico ilustrativo: funciona con los valores fijados por los controles, no con datos medidos. Métodos: análisis insumo-producto (Leontief (1936); Miller y Blair (2009), Input-Output Analysis, Cambridge University Press); modelo insumo-producto de inoperabilidad (Haimes y Jiang (2001), Journal of Infrastructure Systems 7); inoperabilidad dinámica y recuperación (Lian y Haimes (2006), Systems Engineering 9).
06Indicadores

Qué se mide y con qué calidad.

Cada indicador lleva su unidad, su periodicidad, el tipo de fuente que lo respalda y la etiqueta de evidencia que llevaría un valor. No se muestran valores: un programa los aporta bajo su propia autoridad.

IndicadorUnidadCadenciaTipo de fuenteEtiqueta
Container dwell time at portdíassemanalPort and terminal dataOBSERVADO
Warehouse vacancypercent of spacetrimestralProperty market reportsNOTIFICADO
Refrigerated storage capacitycubic metres per thousand populationpor evaluaciónIndustry and government surveysESTIMADO
Temperature excursions in vaccine cold chainrecuento por periodomensualTemperature monitoring devicesOBSERVADO
Food loss in supply chainpercent of production lost before retailpor evaluaciónSDG indicator 12.3.1(a) Food Loss IndexESTIMADO
Truck driver vacanciesrecuentoanualLabour market statisticsNOTIFICADO
07Simulador de gemelo y cascada

Model logistics and cold chain as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Riesgo de la cadena de suministro y del comercio: the hazards it names, the sistemas and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full Constructor de sistemas.

Amenazas

Controles

  • NS-0 Constitución y principios
  • NS-3 UNI de registros de riesgo (gramática, tabla de correspondencia heredada, autoridad de asignación)
  • NS-9 UNI contextuales (despliegues, instancias, instancias de programa)
  • NS-10 Políticas y cláusulas (obligaciones legibles por máquina: definición, carácter vinculante, evaluación y cumplimiento)
  • NS-11 Verificación y seguimiento (evidencia, atestaciones, observación de la conformidad de confianza cero)
  • NS-12 Artefactos de software, modelos e IA/ML (cadena de suministro, fichas de modelo, fichas de conjuntos de datos)
  • NRS-H60 Familia de amenazas: perturbación de cadenas de suministro y flujos (NHS-1 sys.supply-chain)
  • NRS-X4 Riesgo del comercio, el transporte y las cadenas de suministro
  • NRS-H89 Familia de amenazas: interrupción de la red de transporte (NHS-1 infra.mobility)
  • NRS-K38 Perfil de paquete de dominio: comercio de la cadena de suministro (DOMAIN-038)
  • NRS-H43 Familia de amenazas: epizootias de ganado y acuicultura (NHS-1 health.animal-health)
  • NRS-M10 Tejido de métodos: mercados, comercio y cadenas de suministro

Observación

  • IMF PortWatch port activity and chokepoint disruptions (listed for reference)
  • Global Supply Chain Pressure Index (listed for reference)
  • OECD Data Explorer (API SDMX) (incluido como referencia)
  • World Bank Open Data and World Development Indicators API (listed for reference)
  • Developing countries’ and least developed countries’ share of global exports
  • Passenger and freight volumes, by mode of transport

Geografía de ejemplo

  • The Strait of Malacca: 227 hexagonal cells
  • Luces nocturnas de esta noche, apagones (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Agua superficial a través de nubes, 30 m (radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Intensidad de la lluvia, última media hora (IMERG), NASA GIBS
  • Humedad superficial del suelo (SMAP), NASA GIBS
08Fuentes

De dónde procede la evidencia.

Conjuntos de datos públicos y registros institucionales identificados, cada uno con su tipo de licencia. Las fuentes obtenidas por acuerdo solo se utilizan conforme a sus condiciones y nunca se republican.

FuenteLo que aportaTipo de licencia
FAO Food Loss and Waste databaseFood loss estimates by commodity and stageOpen, FAO terms
WHO and UNICEF Effective Vaccine Management assessmentsVaccine supply chain performance in countriesPublic summaries, terms per agency
IMF PortWatch and UNCTADstatPort activity and maritime statisticsPublic, terms to check
International Institute of Refrigeration publicationsCold chain capacity and practiceLicence per publication
National transport and logistics statisticsFreight volumes, capacity and labourPublic records, licence per government
09Métodos y evidencia

How logistics and cold chain is modelled, measured and tested.

El modelo, sus supuestos, sus datos y su incertidumbre, en la forma en que un científico o un ingeniero los comprobaría. Las estructuras siguen métodos publicados. Los valores representados son ilustrativos, no hallazgos.

Modelo de sistema

The couplings between the systems in logistics and cold chain: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−+ComercioIndustriaComunidadesEconomíaR de refuerzoB equilibrio
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
Principios rectores FAIR · GO FAIR y FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumOrientación para un tratamiento coherente de las incertidumbres · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Comité sobre Satélites de Observación de la Tierra
10Decisiones

Quién decide y a qué sirve la evidencia.

Trade and Strategic Resources prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

Quién decideLa preguntaEvidencia a la que sirve esta página
Ministries of health and immunisation programmesWhere cold chain capacity and monitoring must improveCapacity maps; temperature excursion data
Ministries of agriculture and tradeWhere storage and logistics investment reduces food lossFood loss and capacity evidence
Logistics operatorsWhere to add buffer capacity and backup powerBottleneck analyses; power dependency reviews

Productos que genera este tema

  • Cold chain capacity maps against food and health needs
  • Logistics bottleneck analyses from port and freight data
  • Power dependency reviews for cold stores
  • Evidence notes for supply continuity planning
11Cuestiones centrales

What experts ask about logistics.

  • How much spare capacity exists in ports, fleets, warehouses and labour?
  • How long can goods wait before they lose value or become unsafe?
  • What happens to cold storage and transport when power fails?
  • How dependent is the system on digital platforms and data exchange?
  • Where do last-mile gaps leave communities without reliable supply?
12Mecanismos y factores impulsores

Why time and temperature matter.

Logistics networks are designed for efficiency, which often means high utilisation and little slack. When demand surges or capacity is lost, queues build quickly: ships wait at anchor, containers pile up and delivery times stretch. Recovery takes time because equipment and crews must be repositioned.

Perishable goods add a hard constraint. Fresh food, vaccines and many medicines must be kept within temperature ranges throughout the journey. A break in the cold chain, from a power outage, a delayed truck or a failed refrigeration unit, can spoil the product. Losses in the cold chain are a significant source of food waste in many regions.

Logistics is increasingly digital. Booking, customs, tracking and payment sistemas are interconnected, so a incidente cibernético or system outage at a major operator can halt physical flows.

13Métodos y datos

Los métodos y sus límites.

  1. 01

    Operations research models

    Queueing, routing and inventory models using optimización y la investigación de operaciones. They rely on assumptions about behaviour under stress.

  2. 02

    Transport engineering

    Assessment of terminal, road and rail capacity using transport engineering.

  3. 03

    Temperature monitoring data

    Sensor records from cold-chain shipments. Data are proprietary and not standardised.

  4. 04

    Disruption case studies

    Structured analysis of past events. Each event is different, which limits generalisation.

Real operating data are mostly held by private operators, so public analysis often relies on proxies and case studies.

15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

Los organismos y documentos con los que se lee esta página. El estado y las ediciones cambian; cada enlace lleva al organismo emisor.

16Preguntas

Preguntas y respuestas.

What is a cold chain?
A temperature-controlled supply chain that keeps products such as food, vaccines and medicines within a specified temperature range from production to use.
What is a temperature excursion?
A period when a product is exposed to temperatures outside its permitted range, which may reduce its quality or safety.
Why do logistics problems appear suddenly?
Because capacity is run close to full and buffers are thin, so small losses of capacity or rises in demand quickly cause delays and shortages.
Does the platform cover humanitarian logistics?
It covers the systems and constraints that humanitarian logistics shares with commercial logistics. Operations remain with humanitarian agencies.
Why is the cold chain singled out?
Because temperature-sensitive goods, especially food and medicines, have little tolerance for delay and depend on continuous power.
Can operators contribute data?
Yes, by enquiry and under clear terms. Commercial data are not published without permission.
serie ReportsContribuir

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