Aplicación de inteligencia distribuida a la disminución del efecto bullwhip

Resumen

La disminución del tamaño de los almacenes y de los niveles de productos en stock, fórmulas que podrían abaratar los costes logísticos a lo largo de una cadena o red de suministro, encuentran un obstáculo importante en el denominado efecto bullwhip, que asimismo transmite gran incertidumbre en el área de producción. Las soluciones tradicionales abarcan desde el uso de las tecnologías de la información para el intercambio de datos sobre la demanda, hasta la centralización del control de los inventarios. A diferencia de estas estrategias, la solución propuesta en este artículo podría ser utilizada independientemente por los distintos miembros de la cadena, presentando las ventajas de la previsión de la demanda mediante algoritmos genéticos, la metodología de Box-Jenkins y el uso de medidores del efecto bullwhip, y la potencia de análisis de las redes neuronales artificiales y las herramientas de simulación, todo ello coordinado mediante sistemas multi-agente que añaden al conjunto capacidades de planificación, aprendizaje y comunicación. A lo largo del artículo se estudia el efecto bullwhip mediante inteligencia distribuida, logrando disminuirlo en diferentes series temporales a las que se aplica el algoritmo genético. Palabras clave: Efecto bullwhip, sistemas multi-agente, logística, secuenciación