La Dinámica de Sistemas se ha posicionado como una buena herramienta para impulsar  la  mejora  de  la  gestión  en  las  cadenas  de  suministro.  Los  modelos  de Dinámica de Sistemas ayudan a comprender la relación entre estructura y patrones de compo

Crespo Márquez, Adolfo

León Blanco, José Miguel

idUS. Depósito de Investigación Universidad de Sevilla

 1 LA INTEGRACION DE LAS CADENAS DE SUMINISTRO Y  SU IMPLICACIÓN EN LA GESTIÓN DEL CAPITAL CIRCULANTE.  UN ANÁLISIS MEDIANTE DINÁMICA DE SISTEMAS.  Adolfo CRESPO MARQUEZ Grupo de I+DT “Organización Industrial”, ESI Sevilla, adolfo.crespo@esi.us.es Oscar RUBIANO OVALLE Universidad del Valle, Cali-Colombia, oscarruba@pino.univalle.edu.co  Rafael RUIZ USANO, Miguel Angel MUÑOZ PEREZ, José Miguel LEON BLANCO Grupo de I+DT “Organización Industrial”, ESI Sevilla, usano@cica.es  RESUMEN  La Dinámica de Sistemas se ha posicionado como una buena herramienta para impulsar la mejora de la gestión en las cadenas de suministro. Los modelos de Dinámica de Sistemas ayudan a comprender la relación entre estructura y patrones de comportamiento de la cadena, de forma que los problemas asociados con estos comportamientos pueden resolverse mediante el conveniente rediseño de la estructura de la cadena, desde el punto de vista de su sistema de gestión. En este trabajo se presenta un modelo genérico de Dinámica de Sistemas para una cadena de suministro de cuatro nodos. En él se presta una atención especial a la representación de los diferentes flujos y acumulaciones existentes en el sistema: materiales, información y recursos financieros. El modelo se utiliza en primer lugar para describir diferentes posibilidades de integración de la cadena de suministro. Esto se hace en función a que exista una mayor o menor colaboración entre los nodos que la componen. Colaboración que se pone en práctica a la hora de realizar conjuntamente la totalidad de actividades que  permiten planificar y controlar las operaciones en la cadena.  En segundo lugar, el modelo se utiliza para evaluar las repercusiones que tienen los distintos niveles de colaboración entre los miembros de la cadena, en cuanto a la gestión del capital circulante de cada uno de ellos se refiere, y además para distintos escenarios de mercado (demanda). En este sentido, es común encontrar en la realidad distintos costes de financiación por cada nodo (en función a la tipología del  inventario que éstos poseen), además de distinta titularidad de inventarios en la cadena en base al  nivel de integración de la misma. El articulo propone varias posibilidades de colaboración a nivel financiero entre los nodos. Estas posibilidades pueden ser mutuamente beneficiosas en términos de coste de financiación del capital circulante (cost of cash), y ciclo de maduración (cash-to cash cycle), para cada uno de los elementos de la cadena.  Palabras Clave: Cadenas de Suministro. Simulación, Dinámica de Sistemas.  1. Introducción.   El concepto "administración de la cadena de suministro" (acuñado en inglés como Supply Chain Management, SCM), se usa en esta publicación haciendo alusión a los medios por los cuales, las empresas abordan la creación, distribución y venta de sus productos (Poirier, 1999). En este trabajo se discute en primer lugar el concepto de integración de una CS y se revisan las contribuciones principales encontradas en este  2 tema. En la sección 3 se introduce un modelo básico para la representación de la CS; y en la sección 4, se especifica la manera como se formalizan los diferentes niveles de integración en el modelo. La sección 5 está dedicada al modelado del capital circulante y otras variables financieras de la CS, haciendo énfasis en las necesidades de fondos. En la sección 6 se discuten las salidas del modelo con la intención para validar el comportamiento de las variables del mismo y aplicarlo a un caso supuesto. Finalmente en la sección 7 se presentan las conclusiones sobre los resultados del modelo.  2.   Revisión bibliográfica sobre integración en la cadena de suministro   A pesar de la relevancia del tema de la integración dentro del CS, este ha sido abordado ampliamente por relativamente pocos investigadores. Entre las contribuciones principales están las realizadas por Stevens (1989), Scott y Westbrok (1991), Towill et al. (1992), Cooper y Ellram (1993),  Hewitt (1994) y Bowersox (1997).       Stevens (1989) presentó un modelo de integración con cuatro fases: integración básica, integración funcional interna, integración del suministro y la demanda de las propias compañías a lo largo de la cadena, y la integración total de la cadena de suministro. Hewitt (1994) extendió el modelo de Stevens a una quinta fase que se podría dedicar a una mejor administración y re-diseño de los procesos de negocio globales, buscando mejorar la eficiencia y la eficacia globales de tales procesos. Scott y Westbrook (1991) sugirieron un modelo de tres fases para obtener una cadena de suministro integrada: 1) la “fase de estudio", donde se analizan los lead times y los niveles de inventario para ver mejoras potenciales, 2) una "fase de posicionamiento", para identificar nuevas oportunidades que surgen como consecuencia de las actividades de colaboración entre los miembros de la cadena, y 3) una "fase de acción" para llevar a cabo los planes anteriores. Towill et al. (1992) presentaron un enfoque de  integración, similar al de Stevens, y se basaron en principios de dirección de operaciones para reducir la amplificación de la señal de la demanda a lo largo de la cadena. Bowersox (1997) plantea la idea de dos tipos de integración: interna y externa. , y sugiere que la creación de beneficios de tiempo y ubicación en la cadena, exige compartir la información permitiendo acuerdos comerciales convenientes con ese propósito, y también exige la existencia de un ambiente apropiado para las transacciones financieras.    3.- Modelado de la cadena de suministro   La notación usada para los flujos de información y de materiales es la siguiente:  !"Variables de estado y flujo de materiales:  itP  : trabajo en proceso del nodo i al nodo siguiente i+1, (incluye el inventario de trabajo en proceso en el nodo, más el inventario de partes en transporte al almacén de materiales/productos terminados) en el periodo t, itY  : Inventario de materiales/productos terminados en el nodo i,  inventario a mano en el período t, itS  :  cantidad de unidades enviadas al siguiente nodo i+1,  3 itO   : unidades salientes del inventario de trabajo en proceso del nodo i  en  t, tasa de procesamiento de unidades, itI   : unidades entrantes al inventario de trabajo en proceso del nodo i  en  t,   !"Variables de estado y flujo de información, ordenes y entregas  it^µ  : previsión de la demanda del nodo i en el período t, itOP  :  ordenes colocadas por el nodo i en el período t, 1+itD :  ordenes recibidas en el nodo i en el período t, colocadas por el nodo i+1 en        t- 1+iID  itB 1−  :  ordenes pendientes de satisfacer por parte del nodo i en el período t-1, itDS :  entregas deseadas del nodo i al nodo i+1 en el período t, itTY  : materiales/productos totales disponibles en el nodo i, en el período t, itDO :  cantidad de ordenes finalmente enviadas al nodo siguiente i+1 (equivalente a las unidades enviadas al siguiente nodo itS ) en t,  !"Parámetros del modelo  iL  : tiempo de proceso (lead time), para que una unidad de material del trabajo en proceso llegue al inventario de materiales/productos terminados, en el nodo i, iTD : tiempo de entrega del nodo i (igual a la unidad, los productos se entregan en el mismo período en que se reciben los pedidos), iID : tiempo para que para que la información sobre las ordenes colocadas por la etapa i sea recibida y se procese en la etapa i+1, iss  : tiempo deseado de permanencia de una unidad de material, como inventario a mano en el nodo i ( política de cada nodo), αi  : factor de suavización de la previsión de la demanda en el nodo i,       Sβ  : coeficiente fraccional de ajuste del inventario a mano, SLβ  : coeficiente fraccional de ajuste del inventario de trabajo en proceso.  En la tabla 1 se presentan las ecuaciones del modelo.   4 Tabla 1. Ecuaciones del modelo de Cadena de Suministro  Ecuación No. Cadena de suministro Básica (equivalente a la NI)  La demanda final de la  cadena de suministro en t ( tIDt tOP cos cos−) es determinista. Las ordenes colocadas por el nodo i+1 en t- 1+iID , son recibidas y satisfechas en t ( iTD =1):  111+−++=iIDtit iOPD    [1] Las ordenes a entregar deseadas, no incluyen ordenes pendientes (estructura base):  1+=itit DDS  [2] El suministro de ordenes itS , al nodo siguiente, puede afectarse por limitaciones del inventario. Generándose la variable unidades totales disponibles itTY :          itDS ,    si      itit DSTY ≥  itS =                   itTY ,        si      itit DSTY <                           [3] Las unidades totales disponibles del períodos t, incluyen las recepciones de materiales:  1−+= ititit OYTY   [4] Ordenes pendientes itB (suponiendo que las condiciones iniciales se conocen):  itititit DODBB −+=+−11  [5] Saldo físico del inventario a mano itY (suponiendo condiciones iniciales conocidas:  itititit SOYY −+= − 1  [6] Registro de la información relativa a las ordenes finalmente enviadas:  itit SDO =  [7] Tasa de “terminación” del trabajo en proceso:  iLtit iIO−=  [8] Entrada al inventario de trabajo en proceso al nodo i en  t:  1−=itit SI  [9] Trabajo en proceso (asumiendo que se conocen sus condiciones iniciales):  itititit OIPP −+= − 1  [10] Previsión de la demanda para el nodo i , método de suavización exponencial:  itiitiit D 1^11^)1(−+−−+= µµ αα   [11] Ordenes (asumiendo no integración en la cadena de suministro):  )0),()((^^itSLitSiSLitSititit PYLssMaxOP ββββµµ +−++=    [12]  Ordenes: en la forma de la heurística de anclaje y ajuste1 (Tversky and Kahneman, 1974) con los ajustes fraccionales de los inventarios y del trabajo en proceso. La previsión de la demanda se identifica como el término inercial, y los otros dos términos son los de ajuste. Incluye la no negatividad de los pedidos (Sterman, 1989):  )0),()((^^^itiitSLitititSitit PLYssMaxOP −+−+= µβµβµ   [13]                                                            1 Traducción realizada del nombre original en inglés: anchoring and adjustment heuristic.  5 Ecuación No. Modificaciones para la Cadena de suministro PI  Ordenes:  )0,)()(( 11^^ititititiitititit ibBYPLssMaxOP +−+−++=−−µµ   [14] Información sobre inventarios, en el banco de información en el tiempo t:  11111^)()( +++++ ++−+= itititiititit ibYPLssib µ   [15] Entregas deseadas:  11+−+= ititit DBDS  [16]  Modificaciones para la Cadena de suministro TI  Previsión de la demanda:  nintit ,..1,^^=∀= µµ , siendo  [17] Previsión de la demanda nodo n:  ntncusttnnt D 1^1^)1(−−−+= µµ αα   [18]  4.- Modelado de los niveles de integración de la cadena de suministro.   4.1.- Cadena de Suministro no Integrada.  Cuando la estructura de la cadena de suministro es no integrada, las entregas de productos se definen de acuerdo a la ecuación [3] dada para la estructura base; la tasa de ordenes a colocar al nodo anterior, depende de la previsión de la demanda local y de los inventarios locales, de acuerdo con las ecuaciones dadas en [11] y en [12]. Cada nodo realiza su propia previsión de la demanda y ordena en concordancia con ello.  4.2.- Cadena de Suministro Parcialmente Integrada.  En la estructura PI. los nodos conocen los niveles de inventarios de sus clientes directos e indirectos. Aquí también aplica la ecuación [11] para estimar la previsión de la demanda, pero las ordenes  se calculan con la ecuación [14] que reemplaza a la [12].   4.3.- Cadena de Suministro Totalmente Integrada.  Al compartir también la información global sobre la previsión de la demanda, la previsión de todos los nodos se hace equivalente a la previsión del último nodo, el detallista. En consecuencia, la ecuación [11] se reemplaza por la ecuación [17]. Las órdenes se calculan de la forma expresada en la ecuación [12].  5.- Modelado de los flujos financieros.  En este artículo se presenta sólo la relación entre las principales variables financieras para cada nodo, usando la siguiente notación:   itCR               :  necesidades de fondos (capital de trabajo) del nodo i en el tiempo  t ,   itICR      : necesidades de fondos acumuladas del nodo i al tiempo t, incluye las necesidades de efectivo para financiar los inventarios finales y de trabajo en proceso,  6 itR            :  cuentas por cobrar del nodo i en el tiempo  t,  itPy            :  cuentas por pagar del nodo i en el tiempo t,  itPm          :  precio de una unidad de producto enviada desde el nodo i en t,  itPwip      :  valor medio de una unidad de trabajo en proceso en el nodo i en t,  itmr           :  margen de utilidad por producto en el nodo i en el tiempo  t, )( idso :  período de cobro del nodo i,  itCumP  :  beneficios acumulados del nodo i, en t.  Las principales relaciones entre las variables es la siguiente:   ititititit CumPPyRICRCR −−+=  ,                 [19] 1)1(1)1(111−−−−−−−−−−+= i idsotiidsotitititit PmSPmSPyPy                 [20] iidsotiidsotitititit PmSPmSRR )()(1 −−− −+=                            [21] )( itititititit mrPmYPwipPICR −+=                   [22] ∑===tkkikikit mrSCumP1           [23] 6.- Aplicación a un caso supuesto y análisis de los resultados.  Para la validación de los patrones de comportamiento de las principales variables del modelo, así como para la aplicación, se construyó el siguiente caso: (a) cuatro nodos en línea (Figura 1), a partir de los cuales, la cadena entrega productos al cliente final, (b) se asigna a los parámetros operativos (lead times, tiempos de retrasos, etc.), los valores asignados por Sterman (1984) en la realización del juego de la cerveza (Tabla 2).        Parámetros  Fabricante  Distribuidor  Mayorista  Detallista  Operativos         iL  2  2  2  2 Semana iss  3  3  3  3 Semana Sβ  4  4  4  4 1/semana SLβ  11  11  11  11 1/semana αi  0.2  0.2  0.2  0.2 Adimensional Financieros         itPm  120  208.30  303.30  382.90 $/Unidad )(idso  2  2  2  2 Semana itmr  0.5  0.4  0.3  0.2 %  Tabla 2. Parámetros de la simulación  Fabricante Distribuidor Mayorista Materias Primas Detallistaclientes Figura 1. Cadena de suministro seleccionada   7 La demanda de los clientes es supuesta en 4 unidades/semana - constante, hasta cuando se da un pulso en la señal de la demanda en la semana número 5, aumentando su valor a 8 unidades/semana. Los resultados siguientes muestran el impacto del pulso de la demanda sobre las variables de las órdenes, los flujos de materiales, y sobre las medidas de rendimiento financiero a corto plazo del sistema.    Mín. Max. Desv. Estd.  Media   Fabricante 0 34 11 11 No Distribuidor 0 27 9 10 Integrada Mayorista 1.5 20 6 10   Detallista 4 14 3 9   Fabricante 0 34 10 9 Parcialmente Distribuidor 2 21 5 9 Integrada Mayorista 4 15 3 8   Detallista 4 11 2 8   Fabricante 4 20 4 9 Totalmente Distribuidor 4 15 3 9 Integrada Mayorista 4 13 2 8   Detallista 4 10 2 8  Tabla 3. Ordenes colocadas por nodo.                     Nivel de Integración Medida NI IP IT Producción acumulada (Unidades) 372 393 393 Nivel de Servicio (%) 59,61 89,76 82,69 Nec. Medias de fondos normalizadas ($M) 1.06 1.09 1.0  Tabla 4. Resultados de las medidas operativas globales  En la figura 2, se muestra que la CS no integrada es mucho más vulnerable que la parcial y la totalmente integradas, en términos de la razón costo unitario de ordenes pendientes de entrega vs. incrementos en el costo unitario de mantener inventarios.                    Figura 2. Resultados de los costos de inventarios acumulados globales normalizados por nodo (dmnl) Costos de Inventarios Globales Acumulados0,05,010,015,0CostoRotura/Costo Mtto C. Tot. Normalizado NI 12,3 9,6 6,9 4,1PI 1,4 1,4 1,3 1,3TI 1,1 1,1 1,0 1,08 6 4 2 8 7.- Conclusiones.    Los resultados obtenidos muestran claramente las mejoras potenciales de la integración mediante el uso de herramientas ofrecidas por las tecnologías de la comunicación para la colaboración en la cadena de suministro. Se alcanzan niveles de eficacia (entregas) y eficiencia (nivel de servicio) de la cadena de suministro notables; a su vez, se contrarresta significativamente el efecto “bullwhip” a lo largo de la cadena. Operativamente la integración: (a) habilita las políticas de pedidos para ajustar las necesidades nuevas de los clientes anticipadamente, con mayor certeza, y con una gestión más eficiente de los inventarios (menores costos de inventarios para lograr un nivel de servicio meta) a lo largo de la cadena, y (b) contribuye a incrementar las ventas y a un mayor porcentaje de entregas a tiempo. En términos de la gestión financiera a corto plazo (objeto primario de este trabajo), la cadena de suministro integrada, presenta un equilibrio financiero en términos de que, es capaz permanentemente de atender sus compromisos de pago, lo cual se comprueba por (a) una mayor estabilidad en el ritmo de generación (inflow) y de consumo de liquidez (outflow), (b) mejora el ciclo de maduración global de la cadena, incidiendo en una mayor rotación del efectivo.  8.- Referencias   - BOWERSOX, D.J. 1997. Integrated Supply Chain Management: A Strategic Imperative, presented at the Council of Logistics Management 1997 Annual Conference, 5-8 Oct. Chicago, IL. - CHEN, F. 1999. Decentralized Supply Chains Subject to Information Delays. Management Science, Vol. 45, No. 8, August 1999, pp. 1076-1090. - COOPER, M. C.; LAMBERT, D. M.; PAGH, J. D. 1997. Supply Chain Management: More Than a New Name for Logistics. The International Journal of Logistics Management Vol 8, No 1. pp. 1-14. - HEWITT F. 1994. Supply Chain Redesign. The International Journal of Logistics management, Vol. 5, No. 2, pp. 1-9.  - POIRIER C.C. "Advanced Supply Chain Management". Berret-Koehler Publishers, Inc. San Francisco. 1999. - STERMAN, J. 1984. Instructions for Running the Beer distribution Game (D-3679). Sloan School of Management, MIT. - STERMAN, J. D. 1989. Modeling Managerial Behavior: Misperceptions of Feedback in a Dynamic Decision Making Experiment. Management Science, Vol. 35, No. 3, March 1989. - STEVENS, G.C. 1989. Integrating the Supply Chain. International Journal of Physical Distribution & Materials Management 19:3-8. - TOWILL, D. R., Naim, N.M., and Wikner, J. 1992. Industrial Dynamics Simulation Models in the Design of Supply Chains. International Journal of Physical Distribution and Logistics Management 22:3-13. - TVERSKY,A., KAHNEMAN D. 1974. “Judgment Under Uncertainty. Heuristics and Biases”. Science, 185, September. 1124-1131.  

La integración de las cadenas de suministro y su implicación en la gestión del capital circulante. Un análisis mediante dinámica de sistemas.

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