Desarrollo de un Modelo de Simulación Dinámica para Ensayar Políticas Operacionales en Cadenas de Suministros Genéricas de PYMES Transformadoras

Resumen

Con el fin de determinar el impacto que causa en una cadena de suministro genérica las variaciones de demanda y cómo las políticas operacionales de capacidad, inventario, procesos y fuerza de trabajo pueden mitigar este impacto, se diseñó un modelo conceptual tomando como referencia otros modelos de cadenas de suministros genéricas y un modelo digital de simulación dinámica para realizar los ensayos correspondiente. La cadena de suministros genérica muestra las relaciones entre el transformador con el suministrador de materia prima y el distribuidor de productos terminados. La estructura de la cadena contempla tres fabricantes, un centro de recepción de la materia prima, el transformador, un distribuidor mayorista y tres clientes de productos terminados. La mayoría de las pequeñas empresas ubicadas en la región Guayana en Venezuela, habitualmente trabajan de manera individual, pero gradualmente algunos sectores han comprendido que integrarse en una cadena mejora la competitividad de todos sus integrantes. La aportación fundamental de este trabajo, es servir de apoyo o reducir la incertidumbre en la toma de decisiones del administrador de la cadena, facilitando el análisis de las cuatro políticas operacionales ya señaladas, y que desde el punto de vista estratégico se puedan poner en práctica ante los cambios que se presenten en la demanda correspondiente. 2. Introducción Las Pequeñas y Medianas Empresas (PYMES), representan uno de los principales motores del crecimiento de la inversión productiva, del empleo y de la competitividad de cualquier región o país. Esta es una realidad que confirman diversos estudios y experiencias en distintos países. Sin embargo en los últimos años han sucedido múltiples cambios en la economía mundial consecuencia de las innovaciones tecnológicas, de la creación de bloques comerciales entre países por la creciente ola globalizadora y más recientemente la contracción económica mundial que impacta a muchos sectores industriales, entre ellos a las PYMES, lo que genera una gran interrogante ¿De qué manera, este sector, puede enfrentar estos cambios para no desaparecer del mercado o en el mejor de los casos ser exitoso? La respuesta a esta interrogante, representa un desafío que debe afrontar la dirección de la empresa que aspira a mantenerse competitiva. En este sentido, una opción competitiva para las PYMES transformadoras de materia prima considerada dentro de las estrategias 976 asociativas, es buscar modos de integración en cadenas de suministros (Cassivi, 2006) y utilizar técnicas para la toma de decisiones, como lo es la simulación de procesos (Chang y Makatsoris, 2001). El uso de esta técnica, apoya a la planificación de la empresa, contribuyendo a reducir la incertidumbre generada por una demanda cambiante, que afecta las operaciones de los flujos de abastecimiento de materia prima, los procesos internos de transformación y la distribución de productos a clientes finales (Lee, 2005). En este estudio, se hace la configuración de la CS Genérica utilizando la técnica de dinámica de sistemas señalada por Sterman, (2000) y posteriormente se desarrollará el modelo digital sobre el cual se harán las simulaciones o ensayos de las políticas operacionales del tipo: Proceso, Capacidad, Inventario o fuerza laboral. Finalmente, se observará en cada uno de los ensayos, el comportamiento en el nivel de pedidos pendientes, que dará lugar a conclusiones, que puedan ser útiles para una cadena de suministro que aspire ser competitiva en confiabilidad en entrega. 3. Metodología Como metodología para la realización de este estudio se ubicaron cadenas de suministros genéricas y adaptables al entorno industrial de la región, para luego aplicar la técnica de Redes de Petri, Guasch et al. (2003) como paso previo para el desarrollo del modelo de eventos discretos. Posteriormente, se utilizó la técnica de lazos retroalimentados, Martín (2003) que facilita el desarrollo conceptual e informático del modelo de procesos continuos donde se realizan los distintos ensayos. 4. Resultados Los resultados de la simulación muestran la optimización de recursos de la estructura de la cadena (ver figura 1) que procura tener cero entidades en cola. Esta optimización indicó un recurso en el suministrador, cuatro en el transformador y uno en el distribuidor de productos. Figura 1: Estructura de la Cadena de Suministro Genérica Los resultados de la optimización son valores iniciales para el modelo de simulación de procesos continuos donde se realizan los ensayos con políticas operacionales (Schroeder, 2005), dado un nivel de demanda preestablecido. Por ejemplo, en el ensayo 1, que sirve de base, se mantiene constante el nivel de pedidos a lo largo del lapso de simulación, y se fijan los valores del protocolo de ensayo que contempla: Parámetros de Decisión, Volúmenes del Sistema, Tasas de Flujo y Políticas Operacionales. Con este ensayo número 1, se fija la primera referencia de comportamiento y en el ensayo 2 se hacen ajustes en las políticas operacionales. 977 4.1. Modelo Causal Cadena de Suministros Genérica En la figura 2, se muestran las relaciones causales o de influencia propias del Suplidor de Materia Prima, donde se señala la demanda prevista y su relación con el pedido deseado e inventario de materia prima deseado. El pedido deseado ya ajustado por la diferencia entre inventario de materia prima deseado e inventario de materia prima real, indica la capacidad de almacenamiento de materia prima deseada que al dividirla entre el estándar de almacenamiento especifica la capacidad. Este nivel de capacidad de almacenamiento, da como resultado la capacidad de almacenamiento ajustada, que después de una demora se traduce en la capacidad de almacenamiento actual. Contra este valor se confronta el pedido. Es decir, si el pedido es inferior a la capacidad actual de almacenaje se acepta el pedido, si resulta superior se pide lo que indica la capacidad actual. f actor de pedi do De Supl dores i Pedi do Inventari o SMP De Inventari o de pt deseados Ti em po de ajuste Ajuste de Inventari o m p Capaci dad actual Haci a transf orm ador Despacho Estandar de Pedi do deseado al acenam ento m i Dem ora en l a entrega m p Inventari o de m p deseado Cobertura de i nventari o m p Ajuste de capaci dad Capaci dad de m p deseada Increm entar Capaci dad m p tpd Sum dero i di sm nui i r Dem anda previ sta Capaci dad al acenam ento SMP m i tpi Fuente Aum entar Figura 2: Suplidor de Materia Prima La figura 3, especifica las relaciones entre producción y almacenamiento en distribuidor de productos terminados. Se agregan las relaciones con fuerza laboral y la incidencia de los pedidos de clientes. La demanda prevista impulsa la producción deseada y el inventario deseado que hay que ajustar contra el inventario real en un lapso de tiempo establecido para adaptarlo a la demanda. La producción deseada una vez que el inventario está ajustado, da la pauta para determinar la mano de obra deseada, que dividida entre el estándar de producción indica la cantidad de fuerza laboral que debe ser contratada. Al igual que se hizo en el suplidor de materia prima, hay que observar la capacidad de entrega para verificar la cantidad a despachar. Aquí se introduce el término preentrega. Si éste es menor que el inventario real se entrega la cantidad de pedido preentregado, si es mayor se entrega lo existente en el inventario. Seguidamente, si lo existente en el inventario resulta menor que la capacidad de despacho del pedido se entrega lo del inventario pero si es mayor se entrega lo que la capacidad indique. 978 Figura 3: Producción e Inventario del Distribuidor de Productos Terminados La figura 4, señala las relaciones inherentes al nivel de capacidad del distribuidor de productos terminados, donde la demanda prevista se relaciona con la entrega deseada, la cual dividida entre el estándar determina la capacidad de despacho de productos terminados, que después de ser ajustada en un período de tiempo determina la capacidad de despacho actual. Di sm n y i u e Capaci dad de despach o pt Capaci dad de despach o aju stada In crem en tar capaci dad de despach o Capaci dad de despach o actu al Haci a despach o pt Au m en ta tpi Capaci dad de despach o deseada Están dar de despach o Dem an da prev sta i De aju ste de i v n en tari o de pt Figura 4: Capacidad de Despacho en DPT Las relaciones causales o de influencia entre SMP, producción e inventario del DPT y capacidad del DPT, mostradas en la tres últimas figuras se expresan en el modelo informático de la figura 5, el cual sirve de base para ensayar las políticas operacionales que correspondan y que son explicadas en el ensayo 1 y 2. 4.2. Modelo para Ensayar Políticas Operacionales de la Cadena de Suministros Genérica La figura 5, muestra el modelo para ensayar las políticas operacionales utilizadas por las PYMES transformadoras. 979 Figura 5: Modelo Informático Cadena de Suministro Genérica 5. Resultado y Discusión de los Ensayos Cadena de Suministro Genérica Los resultados de dos ensayos en la cadena de suministro genérica son mostrados en esta sección. Desde luego se han elaborado otros ensayos pero por razones de espacio no se muestran en este artículo. En el ensayo 1, que sirve de base, se mantiene constante el nivel de pedidos a lo largo del lapso de simulación, y se fijan los valores del protocolo de ensayo que contempla: Parámetros de Decisión, Volúmenes del Sistema, Tasas de Flujo y Políticas Operacionales. Con este ensayo número 1, se fija la primera referencia de comportamiento. En el ensayo 2 se mantiene la demanda y se hacen ajustes en las políticas operacionales. Estos 2 ensayos permitirán observar el nivel de pedidos pendientes de la cadena. 5.1. Ensayo 1: Pedido Constante de Clientes En este ensayo de simulación, comprobaremos los efectos en la cadena de suministro genérica, cuando los pedidos de clientes son constantes (15 unidades por semana) a lo largo de la simulación. Parámetros de decisión: