ESTADO DEL ARTE DEL MODELAMIENTO DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO. CASO ESTUDIO: DISEÑO DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO RESILIENTES.

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1 ESTADO DEL ARTE DEL MODELAMIENTO DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO. CASO ESTUDIO: DISEÑO DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO RESILIENTES. Ing. Jesús M. Velásquez Bermúdez, Ph. D. Director Científico DecisionWare International Corp. DO ANALYTICS LLC

2 ORGANIZACIONES ANALÍTICAS, INTELIGENTES Y SOSTENIBLES

3 EL CURIOSITY TOMA RUMBO A MARTE. Noticia: 22/01/2012 Un nuevo vehículo explorador todo terreno, llamado Curiosity, toma rumbo a Marte en busca de vida. Dotado de poderosos instrumentos e impulsado por una batería nuclear, "Curiosity buscará moléculas orgánicas, los pilares químicos de la vida", dice Joy Crisp, del Laboratorio de Propulsión a Chorro, de la NASA. "Queremos averiguar si el ambiente de Marte fue, o todavía es, capaz de albergar vida". "La información preservada en las rocas es de particular interés", dice Crisp. "Dicha información ha estado guardada durante miles de millones de años, y con ella se pueden responder preguntas como: ' Dónde y por cuánto tiempo podría haber sido habitable Marte?', ' Hacía calor o frío en el pasado?', o ' El agua de Marte era ácida o salada?'" Curiosity será el primer vehículo explorador en el Marte, desde los famosos Spirit (Espíritu) y Opportunity (Oportunidad). Aunque será difícil competir con la resistencia de aquellos exploradores gemelos, el Curiosity será capaz de cubrir un rango mayor, tendrá más instrumentos y un brazo robot más grande y más fuerte. Además, usará una batería nuclear en vez de depender de la luz solar, así que no habrá que preocuparse porque el polvo acumulado en los paneles solares provoque que las reservas de energía disminuyan. Este nuevo vehículo tendrá mucha más potencia y será más consistente. "El Curiosity además se posará en Marte de una forma novedosa", dice Crisp. "Los vehículos Spirit y Opportunity se hallaban montados en un vehículo de descenso que chocó contra la superficie y luego rebotó, protegido por bolsas de aire, hasta que logró detenerse y finalmente se abrió. Luego, los exploradores tuvieron que ser bajados del módulo de descenso. En cambio, al Curiosity lo transportará un módulo de descenso llamado Sky Crane, que lo hará descender suavemente hasta la superficie (sin necesidad de contar con bolsas de aire) por medio de cables, los cuales serán cortados una vez que las ruedas del vehículo se posen sobre la superficie.

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6 ANTICIPACIÓN

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9 MATEMÁTICAS: EL ÚNICO LENGUAJE QUE COMPARTIMOS TODOS LOS HUMANOS

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12 1947

13 1947

14 PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA Representación matemática de la realidad que busca programar o planear la mejor posible asignación de recursos escasos, basándose en ecuaciones algebraicas que representan el sistema de estudio.

15 PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA Representación matemática de la realidad que busca programar o planear la mejor posible asignación de recursos escasos, basándose en ecuaciones algebraicas que representan el sistema de estudio.

16 SUDOKU 5-10 Minutos? > segundos

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18 HAY UNA NUEVA ONDA: ANALYTICS

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21 INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES (OPERATIONS RESEARCH) BUSINESS ANALYTICS AND OPTIMIZATION ANALYTICS

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26 OPTIMIZACIÓN Y SIMULACIÓN NO SON LO MISMO Y NO PRODUCEN EL MISMO GRADO DE CONOCIMIENTO

27 LA FORMULACIÓN Y SOLUCIÓN DE MODELOS DE PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA ES UN ESTÁNDAR

28 LA FORMULACIÓN Y SOLUCIÓN DE MODELOS DE PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA ES UN ESTÁNDAR + =

29 UNA ORGANIZACIÓN INTELIGENTE ES.. ANTICIPATIVA Predice y se prepara para el futuro en vez de reaccionar con correctivos. CONSCIENTE Recolecta, percibe y utiliza data estructurada y no estructurada en cada nodo, persona y sensor. EMPODERADORA Permite y extiende la memoria de los empleados, conocimiento y alcance, también con la autoridad para decidir y actuar. OPEN MIND Se reserva el derecho de ser más inteligente cuestionando su status quo mientras crea nuevas oportunidades PRECISA CONECTADA Conecta funciones internas y externas a lo largo de la geografía de manera tal que se alinean a las metas del negocio. Utiliza solo la información relevante para soportar decisiones/acciones con mayores impactos positivos.

30 UNA ORGANIZACIÓN INTELIGENTE ES.. ANTICIPATIVA Predice y se prepara para el futuro en vez de reaccionar con correctivos. CONSCIENTE Recolecta, percibe y utiliza data estructurada y no estructurada en cada nodo, persona y sensor. EMPODERADORA Permite y extiende la memoria de los empleados, conocimiento y alcance, también con la autoridad para decidir y actuar. OPEN MIND Se reserva el derecho de ser más inteligente cuestionando su status quo mientras crea nuevas oportunidades PRECISA CONECTADA Conecta funciones internas y externas a lo largo de la geografía de manera tal que se alinean a las metas del negocio. Utiliza solo la información relevante para soportar decisiones/acciones con mayores impactos positivos.

31 ORGANIZACIÓN Usa la experiencia personal para la toma de decisiones Usa datos históricos para reportar lo sucedido. Reconoce eventos por el ruido que generan y responde para cada caso Maneja riesgo y rendimiento por separado reaccionando a los cambios ORGANIZACIÓN INTELIGENTE Utiliza simulaciones con modelos matemáticos para entender las implicaciones, futuras para tener alternativas basadas en datos Ve oportunidades y amenazas mientras y antes de que ocurran Sigue eventos en tiempo real aplicando reglas sofisticadas para la automatización y la respuesta rápida Esta informada de la oportunidad y riesgo y saber que hacer tácticamente ante los eventos antes de que ocurran Fuente: Traducción Business ANALYTICS for the Intelligent Enterprise

32 ORGANIZACIÓN Usa la experiencia personal para la toma de decisiones Usa datos históricos para reportar lo sucedido. Reconoce eventos por el ruido que generan y responde para cada caso Maneja riesgo y rendimiento por separado reaccionando a los cambios ORGANIZACIÓN INTELIGENTE Utiliza simulaciones con modelos matemáticos para entender las implicaciones, futuras para tener alternativas basadas en datos Ve oportunidades y amenazas mientras y antes de que ocurran Sigue eventos en tiempo real aplicando reglas sofisticadas para la automatización y la respuesta rápida Esta informada de la oportunidad y riesgo y saber que hacer tácticamente ante los eventos antes de que ocurran Fuente: Traducción Business ANALYTICS for the Intelligent Enterprise

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34 LLEGANDO A LA CIMA DE LAS EMPRESAS Porque algunas existen compañías lideres, mientras existen otras que nunca llegan a ser exitosas? estas compañías poseen la habilidad para tomar decisiones complejas más precisas y más consistentes que la competencia. porque son usuarios intensivos de la OPTIMIZACIÓN.

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36 S

37 WELL-DOCUMENTED OPTIMIZATION ROI CASES 2 Chilean Forestry firms* Timber Harvesting $20M/yr + 30% fewer trucks UPS* Air Network Design $40M/yr + 10% fewer planes South African Defense* Force/Equip Planning $1.1B/yr Motorola* Procurement Mgmt $100M-150M/yr Samsung Electronics* Semiconductor Mfg 50% reduction in cycle times SNCF (French RR)* Scheduling & Pricing $16M/yr rev + 2% lower op ex Continental Airlines* Crew Re-scheduling $40M/yr AT&T* Network Recovery 35% reduction spare capacity Grant Mayo van Otterloo* Portfolio Optimization $4M/yr Pepsi Bottling Group Production Sourcing $6M inv reduction + 2% fewer miles Fonterra Dairy Distribution $15M annual savings NA Brewing Company Mfg Sourcing + Distribution $150M/yr transportation savings US Water Products Mfg Inventory Optimization $6.2M working capital reduction *Franz Edelman Competition Finalists, Science of Better, Published Case Studies

38 LA FORMULACIÓN ALGEBRAICA DETERMINA LA CALIDAD/RENTABILIDAD DE LA SOLUCIÓN PROPUESTA POR LOS MODELOS

39 ANTICIPACIÓN

40 ANTICIPACIÓN

41 ANTICIPACIÓN

42 Smarter Analytics : Business Analytics and Optimization 42 42

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44 THE MATHEMATICAL PROGRAMMING MODELING PROCESS

45 REAL WORLD MATHEMATICAL MODELING PROCESS

46 MATHEMATICAL MODELING PROCESS REAL WORLD ALGEBRAIC MODEL DATA MODEL MODELERS DSS DATABASE DECISION MAKERS

47 MATHEMATICAL MODELING PROCESS REAL WORLD ALGEBRAIC MODEL DATA MODEL MODELERS DSS DATABASE DECISION MAKERS MATRIX GENERATION G.R.G. /PC G.R.G. /PL BENDERS THEORY 0-1 BALAS-BENDERS FLUJO EN REDES P.L. BRANCH & BOUND D.F.P. x, p DSS DATABASE G.R.G. LAGRAGIAN RELAXATION NUMERICAL MODEL OPTIMIZATION SOLVER

48 MATHEMATICAL MODELING PROCESS REAL WORLD ALGEBRAIC MODEL DATA MODEL MODELERS DSS DATABASE DECISION MAKERS MATRIX GENERATION THIRD PART PROVIDER G.R.G. /PC G.R.G. /PL BENDERS THEORY 0-1 BALAS-BENDERS FLUJO EN REDES P.L. BRANCH & BOUND D.F.P. x, p DSS DATABASE G.R.G. LAGRAGIAN RELAXATION NUMERICAL MODEL OPTIMIZATION SOLVER

49 MATHEMATICAL MODELING PROCESS REAL WORLD ALGEBRAIC MODEL DATA MODEL MODELERS DSS DATABASE DECISION MAKERS MAY BE THIRD PART PROVIDER MATRIX GENERATION G.R.G. /PC G.R.G. /PL BENDERS THEORY 0-1 BALAS-BENDERS FLUJO EN REDES P.L. BRANCH & BOUND D.F.P. x, p DSS DATABASE G.R.G. LAGRAGIAN RELAXATION NUMERICAL MODEL OPTIMIZATION SOLVER

50 A DECISION SUPPORT SYSTEM IS AS A DECISION MAKING CHAIN INTEGRATED BY A COLLECTION OF MODELS AND DATA FLOW

51 DSS Short / Medium Term Market Scenarios Medium / Short Term Demand Projections DEM Long/Medium/Short Demand Planning Short / Medium Term Market Scenarios PES Supply Chain Design PTA Industrial Operations Tactical Planning INV Inventory Policy Expansion Plans Inventory Policy Sourcing Goals Production Goals Distribution Goals PCO Sourcing POD Production Schedule DIS Distribution Schedule Sourcing Orders Production Orders Distribution Orders

52 DSS DEM Long/Medium/Short Demand Planning PES Supply Chain Design PCO Sourcing PTA Industrial Operations Tactical Planning COMMON DATA MODEL INFORMATION SYSTEM POD Production Schedule INV Inventory Policy DIS Distribution Schedule

53 STATE OF THE ART OF OPTIMIZATION TECHNOLOGIES

54 MATHEMATICAL MODELERS OPTIMIZATION LIBRARY FICO XPRESS CPLEX

55 MATHEMATICAL MODELERS CLOUD OPL FICO MOSEL OPTIMIZATION LIBRARY FICO XPRESS CPLEX

56 MATHEMATICAL MODELERS USER ORIENTED SYSTEMS IMPRESS SYSTEM FOR DSS SYSTEMS PRO ODME ALGEBRAIC LANGUAGE CLOUD OPL FICO MOSEL OPTIMIZATION LIBRARY FICO XPRESS CPLEX

57 MATHEMATICAL MODELERS USER ORIENTED SYSTEMS IMPRESS SYSTEM FOR DSS SYSTEMS PRO ODME ALGEBRAIC LANGUAGE CLOUD OPL FICO MOSEL OPTIMIZATION LIBRARY FICO XPRESS CPLEX

58 PROBLEM SOLUTION TIME

59 PROBLEM SOLUTION TIME (2009)

60 PROBLEM SOLUTION TIME

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63 VEHICLE ROUTING PROBLEM (VRP) EXPERIMENTS WITH IBM ILOG CPLEX MIP PARAMETERS Parameter Value Time (seg) 1 Cuts Without Cut Generalized Upper Bound (GUB) Cover Cuts Very aggressively Zero-Half Cuts Very aggressively PARAM_MIPEMPHASIS Optmality Cover Cuts Very aggressively Gomory Fractional Cuts Very aggressively Clique Cuts Very aggressively Mixed Integer Rounding (MIR) Very aggressively Flow Cover Cuts Very aggressively All Default

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65 CLOUD COMPUTING Google Apps Amazon Web Services Azure de Microsoft Blue Cloud de IBM

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67 DECISIONWARE OPTIMIZATION METHODOLOGIES/TECHNOLOGIES DW TECHNOLOGICAL PARTNERS

68 MATHEMATICAL MODELERS USER ORIENTED SYSTEMS IMPRESS SYSTEM FOR DSS SYSTEMS PRO ODME ALGEBRAIC LANGUAGE CLOUD OPL FICO MOSEL OPTIMIZATION LIBRARY FICO XPRESS CPLEX

69 OPTIMIZATION LIBRARY FICO XPRESS DETERMINA EL TIEMPO DE SOLUCIÓN DE LOS PROBLEMAS CPLEX

70 ALGEBRAIC LANGUAGE CLOUD OPL FICO MOSEL DETERMINA EL TIEMPO DE IMPLEMENTACIÓN DE LOS MODELOS OPTIMIZATION LIBRARY FICO XPRESS DETERMINA EL TIEMPO DE SOLUCIÓN DE LOS PROBLEMAS CPLEX

71 MATHEMATICAL MODELERS USER ORIENTED SYSTEMS IMPRESS ODBC DB2 ORACLE EXCEL DBF MySQL... E R P SYSTEM FOR DSS SYSTEMS DETERMINA EL TIEMPO DE PUESTA EN MARCHA DEL SISTEMA DE SOPORTE DE DECISIONES PRO ODME ALGEBRAIC LANGUAGE CLOUD OPL FICO MOSEL DETERMINA EL TIEMPO DE IMPLEMENTACIÓN DE LOS MODELOS OPTIMIZATION LIBRARY FICO XPRESS DETERMINA EL TIEMPO DE SOLUCIÓN DE LOS PROBLEMAS CPLEX

72 REAL WORLD DECISION MAKERS ALGEBRAIC MODEL DEVELOPING MATHEMATICAL MODELS MODELERS

73 REAL WORLD DATA MODEL DECISION MAKERS DSS DATA BASE ALGEBRAIC MODEL DEVELOPING MATHEMATICAL MODELS MODELERS TRADITIONAL WAY OPTIMIZATION TECHNOLOGY PROGRAMMERS OPL FICO MOSEL PROGRAMMING

74 REAL WORLD DATA MODEL DECISION MAKERS DSS DATA BASE ALGEBRAIC MODEL DEVELOPING MATHEMATICAL MODELS MODELERS FILLING THE BLANKS OPTEX WAY OPTIMIZATION TECHNOLOGY CODE GENERATION OPL FICO MOSEL

75 APLICACIONES BASADAS EN HOJAS DE CÁLCULO PROS Herramienta familiar Rápida adaptabilidad CONTRAS Complejidad y tamaño limitado Mantenimiento díficil Poca consistencia

76 APLICACIONES BASADAS EN HOJAS DE CÁLCULO PROS Herramienta familiar Rápida adaptabilidad CONTRAS Complejidad y tamaño limitado Mantenimiento díficil Poca consistencia APLICACIONES A LA MEDIDA MODELO A LA MEDIDA Diseñado a la medida de las necesidades del negocio Costoso y riesgoso Díficil de mantener en el tiempo Díficil uso y mejoras

77 APLICACIONES BASADAS EN HOJAS DE CÁLCULO PROS Herramienta familiar Rápida adaptabilidad CONTRAS Complejidad y tamaño limitado Mantenimiento díficil Poca consistencia APLICACIONES A LA MEDIDA MODELO A LA MEDIDA APLICACIONES EMPAQUETADAS MODELO GENERICO POR COMPAÑÍA DE SOFTWARE Diseñado a la medida de las necesidades del negocio Funcionalidad inmediata Configurable Mejores prácticas verticales Costoso y riesgoso Díficil de mantener en el tiempo Díficil uso y mejoras Puede no capturar todas las restricciones, costos y metas Muchas de ellas basadas en métodos de desarrollo obsoletos. Costoso de customizar

78 APLICACIONES BASADAS EN HOJAS DE CÁLCULO PROS Herramienta familiar Rápida adaptabilidad CONTRAS Complejidad y tamaño limitado Mantenimiento díficil Poca consistencia APLICACIONES A LA MEDIDA MODELO A LA MEDIDA APLICACIONES EMPAQUETADAS MODELO GENERICO POR COMPAÑÍA DE SOFTWARE Diseñado a la medida de las necesidades del negocio Funcionalidad inmediata Configurable Mejores prácticas verticales Costoso y riesgoso Díficil de mantener en el tiempo Díficil uso y mejoras Puede no capturar todas las restricciones, costos y metas Muchas de ellas basadas en métodos de desarrollo obsoletos. Costoso de customizar APLICACIONES A LA MEDIDA MODELO A LA MEDIDA Diseñado a la medida de las necesidades del negocio Funcionalidad inmediata Fácil de usar y mejorar Proceso de desarrollo iterativo Independiente de Plataforma Requiere compromiso y habilidades técnicas

79 TIEMPO DESARROLLO DE MODELOS años año meses (*) Librería Comerciales CPLEX Primer Lenguaje Algebraico GAMS Productores ERPs Invierten en Modelos Sistemas Comerciales Desarrollo Sistema de Soporte de Decisiones MPSX 1947 (*) CON LAS TECNOLOGÍAS APROPIADAS

80 OPTEX ERP ODBC 1 s t Q t r 2 n d Q t r Remote Access Server DATABASE Internet Connectivity OPTEX Graphic User Interface OPTEX Mathematical Modeling Processor USUARIOS ILIMITADOS FICO XPRESS CPLEX MATHEMATICAL MODEL S ERVER OPTIMIZATION LIBRARY

81 OPTEX ERP DATABASE Internet ODBC 1 s t Q t r 2 n d Q t r Remote Access Server Connectivity OPTEX Graphic User Interface OPTEX Mathematical Modeling Processor CPLEX OPL MATHEMATICAL MODEL S ERVER

82 MATHEMATICAL MODEL IBM-OPL LANGUAGE

83 IBM-ODM FRAMEWORK

84 OPTEX ERP DATABASE Internet ODBC 1 s t Q t r 2 n d Q t r Remote Access Server Connectivity OPTEX Graphic User Interface OPTEX Mathematical Modeling Processor FICO Xpress CPLEX MATHEMATICAL MODEL S ERVER

85 OPTEX ERP DATABASE Internet ODBC 1 s t Q t r 2 n d Q t r Remote Access Server Connectivity OPTEX Graphic User Interface OPTEX Mathematical Modeling Processor FICO Xpress CPLEX MATHEMATICAL MODEL S ERVER

86 OPTEX ERP DATABASE Internet ODBC 1 s t Q t r 2 n d Q t r Remote Access Server Connectivity OPTEX Graphic User Interface OPTEX Mathematical Modeling Processor MATHEMATICAL MODEL S ERVER

87 OPTEX ERP DATABASE Internet ODBC 1 s t Q t r 2 n d Q t r Remote Access Server Connectivity OPTEX Graphic User Interface OPTEX Mathematical Modeling Processor FICO Xpress CPLEX MATHEMATICAL MODEL S ERVER

88 s t Q t r 2 n d Q t r OPTEX DATABASE Internet ODBC Remote Access Server Connectivity OPTEX Graphic User Interface OPTEX Mathematical Modeling Processor CPLEX MATHEMATICAL MODEL S ERVER

89 MATHEMATICAL MODEL AIMMS ALGERAIC LANGUAGE

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91 OPTEX ERP DATABASE Internet ODBC 1 s t Q t r 2 n d Q t r Remote Access Server Connectivity OPTEX Graphic User Interface OPTEX Mathematical Modeling Processor FICO Xpress SLP IMPRESSS MATHEMATICAL MODEL S ERVER

92 SUPER STRUCTURE &sunit,&soperation,&sport,&sstate

93 CADENA DE TOMA DE DECISIONES OPTIMIZACIÓN DE LA CADENA DE VALOR

94 LA CADENA DE VALOR

95 LA CADENA DE VALOR

96 CADENA DE OFERTA CADENA DE DEMANDA PLANTAS MANUFACTURA CENTROS DISTRIBUCION MAYORISTAS BODEGAS CENTROS DISTRIBUCION TIENDAS RETAILERS CONSUMIDORES PLANTAS DE PROCESOS DISTRIBUCION TERMINALES DE PRODUCTOS CONSUMIDORES

97 Planeación de Producción (2,4) Secuencia (2) Planeación de Fuerza de Trabajo (2,4) Programación (2,3,4,5) Asignación (2) Distribución y Logística (2) Mezclas (1,2,3,4) Optimización Refinerías (3,4) Diseño de Procesos (4) Diseño de Ingeniería (3,4) Selección y Ubicación de Bodegas (2) Inversión / Des-Inversión (2,4) Diseño de Redes (2,4) Optimización Financiera (2,4) 1. LP : PROGRAMACIÓN LINEAL 2. MILP : PROGRAMACIÓN LINEAL ENTERA MIXTA 3. NLP : PROGRAMACIÓN NO LINEAL 4. MINLP : PROGRAMACIÓN NO LINEAL ENTERA MIXTA 5. CP :PROGRAMACIÓN POR RESTRICCIONES Josef Kallrath Modelling Languages, Bad Honnef, Apr

98 COORDINACION JERARQUICA DE LAS DECISIONES ESTRATEGIA INVERSIÓN A LARGO PLAZO LI: LÓGICA DE INVERSIÓN OM: OPERACIONES MENSUALES LI OM Condición de Frontera TÁCTICA DE MEDIANO PLAZO METAS OPERACIONALES A MEDIANO PLAZO OM: OPERACIONES MENSUALES OM TÁCTICA DE CORTO PLAZO METAS DE OPERACIONALES A CORTO PLAZO OM: OPERACIONES MENSUALES OS: OPERACIONES SEMANALES WO OM PROGRAMACIÓN DE OPERACIONES ORDENES DE OPERACION OS: OPERACIONES SEMANALES OD: OPERACIONES DIARIAS OD OS Horizonte Planificación

99 CADENA DE ABASTECIMIENTO MULTI-NEGOCIO PUERTO (pu) REFINERÍA CRUDO (re) REFINERÍA CRUDO (re) BIO-REFINERÍA (re) SISTEMA DUCTOS (s) TERMINAL (n) TERMINAL (n) BIO-REFINERÍA (re) PUERTO (pu) MODO TRANSPORTE SISTEMA PRODUCCIÓN CRUDO (sp) PLANTACION (zb) PLANTA TERMICA (ct) ZONA DE CONSUMO (zd)

100 CADENA NO SINCRONIZADA VENTAS: Podemos Vender 5000 MARKETING: La romoción venderá 7000 FINANZAS Tenemos Presupuesto para 3000 MANUFACTURA Podemos Producir 2500 DEMAND PLANNING PRODUCTION PLANNING/ SCHEDULING INVENTORY PLANNING SOURCING PLANNING

101 VENTAS: Podemos Vender 5000 MARKETING: La romoción venderá 7000 DEMAND PLANNING PRODUCTION PLANNING/ SCHEDULING INVENTORY PLANNING SOURCING PLANNING FINANZAS Tenemos Presupuesto para 3000 MANUFACTURA Podemos Producir 2500 Planificación Táctica y Estratégica Planificación Financiera Planificación de Fuerza de Ventas DEMAND PLANNING PRODUCTION PLANNING/ SCHEDULING INVENTORY PLANNING SOURCING PLANNING Planificación de Producción MODELO MATEMÁTICO PLANIFICACIÓN INTEGRADA Planificación Investigació y Desarrollo Planificación de Compras Planificación de Demanda Planificación Logística

102 DEMAND PLANNING PRODUCTION PLANNING/ SCHEDULING INVENTORY PLANNING SOURCING PLANNING Planificación Táctica y Estratégica Planificación Financiera Planificación de Fuerza de Ventas Planificación de Producción MODELO MATEMÁTICO PLANIFICACIÓN INTEGRADA Planificación Investigació y Desarrollo Planificación de Compras Planificación de Demanda Planificación Logística

103 S

104 S

105 LA FORMULACIÓN ALGEBRAICA DETERMINA LA CALIDAD/RENTABILIDAD DE LA SOLUCIÓN PROPUESTA POR LOS MODELOS

106 Pedidos de Clientes Comprometidos ERP ON-LINE Escenarios de Demanda de Largo/Mediano Plazo PLANIFICACIÓN ESTRATÉGICA SCD Diseño Cadena Abastecimiento Planes de Expansión Requerimientos de Materiales PCO Optimización Compras POD Programación Producción Ordenes de Compra Escenarios de Demanda de Mediano/Corto Plazo DEM Demanda Largo/Mediano/Corto Plazo Escenarios de Demanda de Mediano/Corto Plazo PTA Planificación Táctica Operaciones INV Políticas Inventario Políticas de Inventario PLANIFICACIÓN TÁCTICA Metas de Producción Metas de Distribución P2P Asignación Productos Pedidos DIS Programación Distribución SCHEDULING Ordenes de Producción Ordenes de Distribución

107 RESILIENCIA

108 RESILIENCIA ES LA CAPACIDAD DE SOPORTAR Y DE RECUPERARSE ANTE FUERTES PERTURBACIONES ( DESASTRES ) PARA CONTINUAR CON SU NORMAL FUNCIONAMIENTO Y GARANTIZAR EL CUMPLIMIENTO DE SUS FUNCIONES.

109 Volcán en Islandia (2010): la ceniza volcánica en la atmósfera forzó por varios días el cierre del gran parte del espacio aéreo de Europa, conllevando importantes interrupciones en los envíos de carga aérea. Terremoto/Tsunami en Japón (2011): Causaron devastación en la infraestructura productiva japonesa conllevando la interrupción de múltiples cadenas de suministro globales, debido a que muchas fábricas quedaron temporalmente no-operativas. Inundaciones en Tailandia (2011): Varias cadenas de suministro de alta tecnología resultaron severamente afectadas, provocando la interrupción en el abastecimiento de componentes claves en la industria informática; como, por ejemplo, unidades de disco duro. Escasez de materiales raros (2011): El Gobierno chino impuso restricciones a la exportación de materiales raros, lo que implica que no se podrían fabricar componentes electrónicos claves. En el presente, China representa cerca del 90% de la oferta mundial de materiales raros. Escasez de Nylon (2012): Una explosión en la fábrica de Evonik Industries en Alemania provocó una escasez mundial de CDT, un ingrediente clave de Nylon, que es ampliamente utilizado para la fabricación de componentes en la industria automotriz mundial.

110 DISEÑO ÓPTIMO DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO RESILIENTES

111 Pedidos de Clientes Comprometidos ERP ON-LINE PLANIFICACIÓN ESTRATÉGICA PCO Optimización Compras Escenarios de Demanda de Largo/Mediano Plazo SCD Diseño Cadena Abastecimiento Planes de Expansión Requerimientos de Materiales POD Programación Producción Ordenes de Compra Escenarios de Demanda de Mediano/Corto Plazo DEM Demanda Largo/Mediano/Corto Plazo Escenarios de Demanda de Mediano/Corto Plazo PTA Planificación Táctica Operaciones INV Políticas Inventario Políticas de Inventario PLANIFICACIÓN TÁCTICA Metas de Producción Metas de Distribución P2P Asignación Productos Pedidos DIS Programación Distribución SCHEDULING Ordenes de Producción Ordenes de Distribución

112 Pedidos de Clientes Comprometidos ERP ON-LINE PLANIFICACIÓN ESTRATÉGICA PCO Optimización Compras Escenarios de Demanda de Largo/Mediano Plazo SCD Diseño Cadena Abastecimiento Planes de Expansión Requerimientos de Materiales POD Programación Producción Ordenes de Compra Escenarios de Demanda de Mediano/Corto Plazo DEM Demanda Largo/Mediano/Corto Plazo Escenarios de Demanda de Mediano/Corto Plazo PTA Planificación Táctica Operaciones INV Políticas Inventario Políticas de Inventario PLANIFICACIÓN TÁCTICA Metas de Producción Metas de Distribución P2P Asignación Productos Pedidos DIS Programación Distribución SCHEDULING Ordenes de Producción Ordenes de Distribución

113 BODEGAS CROSS DOCKING CLIENTES RETAILERS Fabricas USA-ESTE Fabricas ASIA Cartagena HUB Bogotá Cali PANAMA Cartagena (Alterna) PUERTOS Cali Medellín Medellín CARTAGENA BUENAVENTURA

114 BODEGAS CLIENTES RETAILERS Fabricas USA-ESTE Fabricas ASIA Cartagena HUB Bogotá PANAMA PUERTOS Cali CARTAGENA BUENAVENTURA

115 SCD Supply Chain Design ALCANCE Permite realizar estudios para coordinar óptimamente las decisiones de largo plazo asociadas al diseño y a la operación óptima simulada de la cadena de abastecimiento para: Localización de nueva infraestructura Expansión y/o la modernización de la infraestructura actual Permite realizar estudios para determinar la estrategia óptima para operar la cadena de abastecimiento, dentro de los cuales se pueden citar: Asignación de zonas de atención a centros de distribución; Determinación de políticas de manejo de inventarios; Determinación de políticas de manejo de recursos de transporte El objetivo del modelaje será minimizar conjuntamente los costos de inversión y los costos esperados de operación. Puede incluir consideraciones sobre el control del riesgo financiero.

116 SCD Supply Chain Design DECISIONES Cuántas, cuándo y en dónde se deben ubicar los plantas de producción? Cuántas, cuándo y en dónde se deben ubicar las líneas de producción? Qué infraestructura debe ser propia y cuál se debe alquilar a terceros? Cuáles productos y en qué cantidades deben producirse en cada planta y/o equipo? Cuál proveedor, y en qué cantidades, debe atender a cada planta? Cuál planta, y en qué cantidades, debe atender a cada centro de distribución? Cuánto nivel de inventarios de materias primas, de productos en proceso y/o de productos terminados se debe mantener en cada almacenamiento de la cadena?

117 SCD Supply Chain Design BENEFICIOS Maximiza la utilidad esperada correspondientes a los planes de inversión Permite un rápido análisis de escenarios del entorno de la toma de las decisiones.

118 LEAD TIME A LO LARGO DE LA CADENA PROVEEDORES FÁBRICAS CENTROS DE DISTRIBUCIÓN CLIENTES/RETAILERS Lead Time Producción (Lp) Lead Time Entrega (Le) Lead Time Esperado = Le + Prob(stockout) x Lp Nivel de servicio Stock de Seguridad Probabilidad de Stockout

119 SCD Supply Chain Design MODELAJE DE INVERSIONES MODELAJE DE OPERACIONES

120 SCD Supply Chain Design OPCHAIN INTEGRACIÓN INVERSIÓN - OPERACIONES STRATEGIC PLANNING LOG-FIN Logística de Inversión Riesgos Financieros Planes Expansión Planes Operación Simulados PTA Simulación Operaciones

121 SCD Supply Chain Design OPCHAIN INTEGRACIÓN INVERSIÓN - OPERACIONES STRATEGIC PLANNING Costo Presente Inversión LOG-FIN Logística de Inversión Riesgos Financieros PRESENTE FUTURO Planes Expansión Planes Operación Simulados Costo Futuro Operación PTA Simulación Operaciones

122 SCD Supply Chain Design OPCHAIN INTEGRACIÓN INVERSIÓN - OPERACIONES STRATEGIC PLANNING DETERMINÍSTICO Costo Presente Inversión LOG-FIN Logística de Inversión Riesgos Financieros PRESENTE FUTURO Planes Expansión Planes Operación Simulados Costo Futuro Operación ALEATORIO PTA Simulación Operaciones

123 PTA Simulación Operaciones VARIABLES OPERATIVAS - DECISIONES FUTURAS SIMULADAS- Producción de Cerveza Concentrada Volumen de Cerveza Envasada Despacho de Cerveza Concentrada Despacho de Planta hacia el Centro de Distribución Despacho de Centro de Distribución a la Zona de Consumo Déficit de Demanda de Producto en la Zona de Consumo Demanda de Hectolitros en Carrotanques para la distribución Número y tipo de Carrotanques requeridos por Planta Existencia de Producto en Centro de Distribución Inventario de Cerveza para envasar Existencia de envase vacío en el Centro de Distribución Hora Ordinaria de Personal en Producción Hora Extra de Personal en Producción

124 SCD Supply Chain Design CHARACTERISTICS - MULTI-ECHELON - DETAILED INDUSTRIAL OPERATIONS - STOCHASTIC OPTIMIZATION - RISK CONSTRAINTS - INVENTORY POLICE OPTIMIZATION

125 SCD-ADV Supply Chain Design MODELAJE AVANZADO: - OPERACIONES INDUSTRIALES DETALLADAS: - GESTIÓN INVENTARIO PERECEDERO/FRESCO - MODELAJE DE SERVICIO AL CLIENTE - MODELAJE DE CONTAINERS - OPTIMIZACIÓN POLÍTICAS DE MANTENIMIENTO - GESTIÓN DE LA HUELLA DE CARBONO

126 SCD-ADV Supply Chain Design MODELAJE AVANZADO: OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA: - RESTRICCIONES DE RIESGO FINANCIERO - OPTIMIZACIÓN DE POLÍTICAS DE INVENTARIO - ANÁLISIS DE RESILIENCIA

127 SCD-ADV Supply Chain Design MODELAJE AVANZADO: MODELAMIENTO FINANCIERO - ESTADOS FINANCIEROS: - BALANCE - FLUJO DE CAJA - PÉRDIDAS Y GANANCIAS - OPTIMIZACIÓN DE: - MANEJO FISCAL (DIVIDENDOS, ) - ESTRUCTURA DE CAPITAL

128 SCD-AVD Supply Chain Design MODELAJE AVANZADO: OPTIMIZACIÓN DE LA CADENA GLOBAL: - IMPUESTOS REGIONALES - PRECIOS DE TRANSFERENCIA - REGÍMENES ADUANEROS ESPECIALES

129 SCD-AVD Supply Chain Design MODELAJE AVANZADO: OPTIMIZACIÓN INTEGRADA CON MARKETING Y VENTAS: - ANÁLISIS DE CAMPAÑAS

130 CASO ESTUDIO: DISEÑO DE UNA CADENA DE ABASTECIMIENTO DE BEBIDAS VÍA OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA

131 CADENA DE ABASTECIMIENTO SAB MILLER LATINOAMÉRICA

132 OPCHAIN INDUSTRIAL SYSTEM Factories Processing Plants Packing Plants Beers & Malts Packing Line Warehouses Raw Materials Facilities or Suppliers Waters Juices Packing Line Packing Line Consumer Zones Refreshments Packing Line Packing Material Plants or Suppliers Raw Materials Products Packs

133 CARACTERÍSTICAS CADENA DE ABASTECIMIENTO 8 fábricas que incluyen cada una de ellas una planta de cocinado y una planta de envasado. 45 centros de distribución o sedes. Todas las plantas pueden distribuir a todos los centros de distribución. 117 zonas de consumo. Cada sede tiene zonas asignadas. Una zona puede recibir de varias sedes. 6 tipos de transporte para la distribución. 9 SKU: 3 tipos de cerveza con 3 tipos de envase cada una. Horizonte de Planeación: 12 meses

134 SCD Supply Chain Design OPCHAIN INTEGRACIÓN INVERSIÓN - OPERACIONES STRATEGIC PLANNING LOG-FIN Logística de Inversión Riesgos Financieros Planes Expansión Planes Operación PTA Simulación Operaciones

135 LOG-FIN Logística de Inversión Riesgos Financieros OBJETIVO El objetivo de este caso es maximizar la utilidad teniendo en cuenta las siguientes decisiones de inversión: Decidir si operar los centros de distribución. Decidir si operar las plantas de envasado.

136 ARBOL DE DECISIÓN DETERMINÍSTICO Escenario Demanda Decisiones Inversión Decisiones Operación Simulada t = 1 t = 2

137 ARBOL DE DECISIONES EQUIPROBABLE DE DOS ETAPAS 0.10 Escenario Demanda 1 Escenario Demanda 2 Decisiones Inversión Decisiones Operación Simulada 0.10 Escenario Demanda 10 t = 1 t = 2

138 t = 1 t = 2 ARBOL DE DECISIONES NO-EQUIPROBABLE DE DOS ETAPAS 0.10 Demanda 1 Demanda NO Evento Extremo SI Evento Extremo Demanda 10 Demanda 1 Demanda Decisiones Inversión Decisiones Operación Simulada 0.10 Demanda 10

139 ESTUDIO ATENCIÓN DE LA DEMANDA MEDIA

140 RESUMEN RESULTADOS ESTUDIO DEMANDA MEDIA CASO DESCRIPCIÓN DEMANDA COSTOS FIJOS MERCADO ATENDIDO EVENTO EXTREMO OBJETIVO MAXIMIZAR DMED Demanda Media Sin Costos Fijos Media SI Libre NO Utilidad CASO UTILIDAD MMUSD COSTO FIJO MMUSD COSTO VARIABLE MMUSD VENTAS MMUSD ENVASA DORAS DMED CDs MERCADO ATENDIDO % MERCADO = MM USD (VENTAS ESPERADAS)

141 ARBOL DE DECISIÓN DETERMINÍSTICO Escenario Demanda Decisiones Inversión Decisiones Operación Simulada t = 1 t = 2

142 SOLUCIÓN - DEMANDA MEDIA

143 ESTUDIO DEMANDA ALEATORIA (BAJA MEDIA ALTA) ANÁLISIS DEL RIESGO DEL MERCADO ESCENARIOS INDEPENDIENTES

144 RESUMEN RESULTADOS ESTUDIO DEMANDA BAJA-MEDIA-ALTA CASO DESCRIPCIÓN DEMANDA COSTOS FIJOS MERCADO ATENDIDO EVENTO EXTREMO OBJETIVO MAXIMIZAR DBAJ Demanda Baja Baja SI Libre NO Utilidad DMED Demanda Media Media SI Libre NO Utilidad DALT Demanda Alta Alta SI Libre NO Utilidad CASO UTILIDAD MMUSD COSTO FIJO MMUSD COSTO VARIABLE MMUSD VENTAS MMUSD ENVASA DORAS CDs MERCADO ATENDIDO % DBAJ DMED DALT MERCADO = MMUSD (VENTAS ESPERADAS)

145 RESUMEN DECISIONES DE ENVASADOS DEMANDA BAJA MEDIA - ALTA CASO ENV 1 ENV 2 ENV 3 ENV 4 ENV 5 ENV 6 ENV 7 ENV 8 BAJ SI SI SI MED SI SI SI SI ALT SI SI SI SI SI LA DECISIÓN DEPENDE DEL ESCENARIO DE DEMANDA O SEA NO HAY DECISIÓN

146 ESTUDIO DEMANDA ALEATORIA ANÁLISIS DEL RIESGO DEL MERCADO VÍA OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA

147 DATOS HISTÓRICOS MODELO DEL PROCESO ESTOCÁSTICO OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA MULTIETAPA NO-ANTICIPATIVA PARÁMETROS DEL ENTORNO SIMULACIÓN GENERACIÓN ESCENARIOS SINTÉTICOS MODELO DEL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES RESTRICCIONES SOBRE EL RIESGO + FUNCIÓN DE UTILIDAD + PARÁMETROS MODELO ARÁMETROS S DEL ENTORNO OPTIMIZACIÓN MODELO PROBABILÍSTICO DEL ENTORNO ALEATORIO ARBOL DE DECISIONES DE MULTIPLES ETAPAS Escenario 1 Escenario 2 BENEFICIO ESPERADO SOPORTE DE DECISIONES Escenario H t = 1 t = 2 t = 3 t = 4 ARBOL DE ESCENARIOS FRONTERA EFICIENTE DECISIONES SÓLIDAS RIESGO

148 OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA 10 ESCENARIOS DE DEMANDA

149 ARBOL DE DECISIONES EQUIPROBABLE DE DOS ETAPAS 0.10 Escenario Demanda 1 Escenario Demanda 2 Decisiones Inversión Decisiones Operación Simulada 0.10 Escenario Demanda 10 t = 1 t = 2

150 ARBOL DE DECISIONES EQUIPROBABLE DE DOS ETAPAS 0.10 Escenario Demanda 1 Escenario Demanda 2 Decisiones Inversión Decisiones Operación Simulada 0.10 Escenario Demanda 10 t = 1 t = 2

151 OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA MAXIMIZAR VALOR ESPERADO 10 ESCENARIOS DEMANDA ESCENARIO UTILIDAD MMUSD COSTO FIJO MMSUD COSTO OPERACIÓN MMUSD VENTAS MMUSD MERCADO ATENDIDO % BAJO ESC ESC ESC MEDIO ESC ESC ESC ESC ALTO PROMEDIO MAX MIN DESVÍO

152 RESUMEN RESULTADOS CASO ESTOCÁSTICO

153 ESTUDIOS ANÁLISIS DE RIESGOS FINANCIERO DE UN EVENTO EXTREMO VÍA OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA

154 EVENTO EXTREMO: CONLLEVA QUE LA PLANTA DE ENVASADO 3 NO PUEDA OPERAR

155 HIPÓTESIS El modelaje considera posibles eventos extremos La cadena se diseña antes de conocer los eventos extremos. Se asume que: No se conoce lo que va a ocurrir Se conoce lo que puede ocurrir Los eventos extremos se modelan con base en escenarios, a los cuales se les asigna probabilidades de ocurrencia

156 t = 1 t = 2 ARBOL DE DECISIONES NO-EQUIPROBABLE DE DOS ETAPAS 0.10 Demanda 1 Demanda NO Evento Extremo SI Evento Extremo Demanda 10 Demanda 1 Demanda Decisiones Inversión Decisiones Operación Simulada 0.10 Demanda 10

157 Convencionalmente las cadenas de abastecimiento se diseñan para que funcionen óptimamente en condiciones normales Los eventos extremos, interrupciones en el flujo, cambios en los precios/disponibilidades, representan un factor importante, que conlleva: Incremento en los costos de operación Penalidades/costos por no atender el mercado El objetivo es diseñar una cadena de abastecimiento que opere: MUY BIEN cuando los eventos extremos no ocurren BIEN cuando los eventos extremos ocurren

158 ESCENARIO OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA MAXIMIZAR VALOR ESPERADO NO EVENTO EXTREMO UTILIDAD MMUSD COSTO FIJO MMSUD COSTO OPERACIÓN MMUSD VENTAS MMUSD MERCADO ATENDIDO % BAJO ESC ESC ESC MEDIO ESC ESC ESC ESC ALTO PROMEDIO MAX MIN DESVÍO

159 ESCENARIO OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA MAXIMIZAR VALOR ESPERADO SI EVENTO EXTREMO UTILIDAD MMUSD COSTO FIJO MMSUD COSTO OPERACIÓN MMUSD VENTAS MMUSD MERCADO ATENDIDO % BAJO ESC ESC ESC MEDIO ESC ESC ESC ESC ALTO PROMEDIO MAX MIN DESVÍO

160 PROMEDIO ANÁLISIS CONSOLIDADO RIESGO CATASTRÓFICO UTILIDAD MMUSD COSTO FIJO MMSUD COSTO OPERACIÓN MMUSD VENTAS MMUSD MERCADO ATENDIDO % NO EVENTO EXTREMO VALOR ESPERADO MAX MIN DESVÍO SI EVENTO EXTREMO VALOR ESPERADO MAX MIN DESVÍO ESCENARIO CONSOLIDADO VALOR ESPERADO MAX MIN DESVÍO

161 ESTUDIO CONTROL DE LOS RIESGOS FINANCIEROS DEL EVENTO EXTREMO

162 Conditional Value-at-Risk (CVaR) f ( f(x w) ) j b ( f(x w) ) Función de distribución de probabilidad de las pérdidas Desvío Estándar (s) s b=0.05 VaR a(b) Pérdidas - f(x w)

163 j b ( f(x w) ) Conditional Value-at-Risk (CVaR) f ( f(x w) ) Desvío Estándar (s) Función de distribución de probabilidad de los ingresos b= s VaR VaR CVaR a(b) Ingresos - f(x w)

164 CONTROL DE RIESGOS FINANCIEROS DOWN-SIDE RISK UTILIDAD > 0

165 ESCENARIO OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA MAXIMIZAR VALOR ESPERADO NO EVENTO EXTREMO UTILIDAD 0 UTILIDAD MMUSD COSTO FIJO MMSUD COSTO OPERACIÓN MMUSD VENTAS MMUSD MERCADO ATENDIDO % BAJO ESC ESC ESC MEDIO ESC ESC ESC ESC ALTO PROMEDIO MAX MIN DESVÍO

166 ESCENARIO OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA MAXIMIZAR VALOR ESPERADO SI EVENTO EXTREMO UTILIDAD 0 UTILIDAD MMUSD COSTO FIJO MMSUD COSTO OPERACIÓN MMUSD VENTAS MMUSD MERCADO ATENDIDO % BAJO ESC ESC ESC MEDIO ESC ESC ESC ESC ALTO PROMEDIO MAX MIN DESVÍO

167 PROMEDIO ANÁLISIS CONSOLIDADO RIESGO CATASTRÓFICO UTILIDAD MMUSD COSTO FIJO MMSUD COSTO OPERACIÓN MMUSD ESCENARIO CONSOLIDADO VENTAS MMUSD UTILIDAD LIBRE SIN CONTROL DE RIESGOS FINANCIEROS VALOR ESPERADO 7.66 MERCADO ATENDIDO % MAX MIN DESVÍO ESCENARIO CONSOLIDADO UTILIDAD 0 CON CONTROL DE RIESGOS FINANCIEROS MAX MIN DESVÍO VALOR ESPERADO 6.03

168 PROMEDIO ANÁLISIS CONSOLIDADO RIESGO CATASTRÓFICO UTILIDAD MMUSD COSTO FIJO MMSUD COSTO OPERACIÓN MMUSD ESCENARIO CONSOLIDADO VENTAS MMUSD UTILIDAD LIBRE SIN CONTROL DE RIESGOS FINANCIEROS VALOR ESPERADO 7.66 MERCADO ATENDIDO % MAX MIN DESVÍO ESCENARIO CONSOLIDADO UTILIDAD 0 CON CONTROL DE RIESGOS FINANCIEROS MAX MIN DESVÍO VALOR ESPERADO 6.03

169 PROMEDIO ANÁLISIS CONSOLIDADO RIESGO CATASTRÓFICO UTILIDAD MMUSD COSTO FIJO MMSUD COSTO OPERACIÓN MMUSD ESCENARIO CONSOLIDADO VENTAS MMUSD UTILIDAD LIBRE SIN CONTROL DE RIESGOS FINANCIEROS VALOR ESPERADO 7.66 MERCADO ATENDIDO % MAX MIN DESVÍO ESCENARIO CONSOLIDADO UTILIDAD 0 CON CONTROL DE RIESGOS FINANCIEROS MAX MIN DESVÍO VALOR ESPERADO 6.03

170

171 COMMERCIAL SOFTWARE FOR SUPPLY CHAIN DESIGN

172

173

174 OPCHAIN-SCD 1991

175 EL PRECIO COMERCIAL DE LAS LICENCIAS DE USO DE UN MODELO MATEMÁTICO DE OPTIMIZACIÓN PARA DISEÑO DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO, VENDIDO POR UNA EMPRESA DE TECNOLOGÍA DE ALTO RECONOCIMIENTO, PUEDE ESTAR EN EL ORDEN DE USD ,oo.

176 EPILOGO

177 PODEROSAS TECNOLOGÍAS INFORMÁTICAS SUFICIENTE CANTIDAD DE DATOS CAPACIDADES HUMANAS NECESIDAD EN LAS ORGANIZACIONES

178 RESULTADO CLAVE 2 Las inquietudes organizacionales de las empresas que detienen la implementación de ANALYTICS Obstáculos para extender el uso del análisis: Saber como utilizar ANALYTICS para mejorar el negocio Competencia de recursos asignados a proyectos Falta de habilidades internas Habilidad de conseguir la información Cultura existente desfavorece compartir información Las políticas de propiedad de los datos no es clara Falta de apoyo de los directivos Preocupaciones con los datos Costos percibidos son mayores a los beneficios No hay posibilidades de cambio Organizacional Datos Financieros Fuente: Traducción ANALYTICS: The new Path to Value

179 RESULTADO CLAVE 2 Las inquietudes organizacionales de las empresas que detienen la implementación de ANALYTICS Obstáculos para extender el uso del análisis: Saber como utilizar ANALYTICS para mejorar el negocio Competencia de recursos asignados a proyectos Falta de habilidades internas Habilidad de conseguir la información Saber como utilizar Cultura existente desfavorece compartir información ANALYTICS Las políticas de propiedad de los datos no es clara Falta de apoyo de los directivos para Preocupaciones mejorar con los datos el negocio, Costos percibidos son mayores a los beneficios es No la hay posibilidades principal de cambio barrera. Fuente: Traducción ANALYTICS: The new Path to Value Organizacional Datos Financieros

180 COMPETITIVIDAD es el resultado de la suma de tres productividades: TECNOLÓGICA: eficacia de los procesos industriales; ECONÓMICA: eficacia en el acceso a los mercados; GERENCIAL: eficacia del proceso de toma de decisiones.

181 COMPETITIVIDAD es el resultado de la suma de tres productividades: TECNOLÓGICA: eficacia de los procesos industriales; ECONÓMICA: eficacia en el acceso a los mercados; GERENCIAL: eficacia del proceso de toma de decisiones. LA PRODUCTIVIDAD GERENCIAL MANEJA DEL ORDEN DEL 15% DE LOS COSTOS Y ES EL RESULTADO DEL USO DE ANALYTICS

182 OPORTUNIDADES PROFESIONALES - EMPRESARIALES

183 OPTIMIZACIÓN

184 OPTIMIZACIÓN

185 OPTIMIZACIÓN

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