PROPOSICIÓN DE UNA ESTRUCTURA JERARQUIZADA DE PRODUCCIÓN PARA OPTIMIZAR CADENAS DE SUMINISTRO

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1 PROPOSICIÓN DE UNA ESTRUCTURA JERARQUIZADA DE PRODUCCIÓN PARA OPTIMIZAR CADENAS DE SUMINISTRO A PROPOSITION HIERARCHICAL PRODUCTION PLANNING FRAMEWORK FOR TO OPTIMIZE SUPPLY CHAIN VIRNA ORTIZ-ARAYA 1 VICTOR M. ALBORNOZ 2 1 Dpto. de Ciencias Básicas, Facultad de Ciencias. Universidad del Bío-Bío. Avda. Andrés Bello s/n. Chillán. Chile. 2 Dpto. de Industrias. Universidad Técnica Federico Santa María. Avda Santa María Santiago. Chile. RESUMEN Hoy en día, las empresas deben enfrentar exigencias cada vez más fuertes de parte de los clientes así como también de la competitividad existente en el mercado. En efecto, la importancia y complejidad de la gestión de cadenas de suministro se torna cada vez un tema de mayor interés focalizando el estudio tanto de su estructura como de las entidades principales que la conforman (proveedores, fabricantes y clientes). Es así, como nosotros proponemos estudiar el impacto que en una cadena de suministro tiene el utilizar una estructura de planificación de producción jerarquizada (HPP), a nivel táctico, en la optimización de recursos y en la determinación de planes detallados de producción. Para esto, se establece una estructura HPP en dos niveles donde cada nivel tiene como objetivo interrelacionar las decisiones tomadas tanto para el plan agregado como el detallado, con la finalidad de guardar la coherencia y estabilidad del plan de producción. La optimización de cada nivel contempla modelos de programación con una formulación determinista compacta o extendida haciendo uso de un software de modelado, CPLEX. Por consiguiente es posible, a través de esta metodología obtener planes de producción detallados optimizando los recursos de la cadena de suministro integrada. Palabras clave: Planificación de la producción, planificación jerárquica de la producción, gestión de cadenas de suministro. ABSTRACT Nowadays, companies have to face increasingly stronger demands from customer as well as from the existing competitiveness in the market. In fact, the importance and complexity of the management of chains of supply has becomes a topic of major interest focusing its study of both, its stuctute and the principal entities that form part of it (suppliers, manufacturers and customers). Thus, we propose to study the impact a hierarchical production planning (HPP) at a tactical level has on a chain of supply structure, and on the resources optimization and on determining a master production scheduling. For this purpose, we have established a structure HPP in two levels where each level has the objective of interrelating the decisions taken either for the added planning or the detailed one, with the purpose of guarding the coherence and stability of the production plan. The optimization of each level considers programming models with a deterministic compact or extended formulation, using a CPLEX type software. This way, through this methodology, it is possible to obtain detailed production planning by optimizing the resources of the integrated supply chain. Key Words: Production planning, hierarchical production planning, supply chain management.

2 1. INTRODUCCIÓN Los sistemas de producción han evolucionado en el transcurso de estos últimos años. En los años 80 las empresas han decidido reagrupar en un mismo departamento todas las funciones que tratan de flujos físicos: aprovisionamiento, gestión de producción y logística. Es la necesidad de ampliar el concepto de logística integrada versus un concepto más abierto, la gestión de cadenas de suministro en el cual toda la organización de la empresa está pensada como un flujo, más allá de sus estructuras actuales de operación (ventas, distribución, producción, compras, aprovisionamiento), con la finalidad de permitir más flexibilidad y agilidad, no perdiendo de vista la robustez necesaria del funcionamiento performante y durable (Eymery (1997), Agarwal et al., (2007)). La gestión de cadenas de suministro (SCM) ha sido estudiada desde hace treinta años aproximadamente. Este término fue introducido por primera vez en 1982 por dos consultantes Olivier & Webber. Algunos autores como (Huang et al., 2003) explican que el comienzo de este concepto se encuentra en los trabajos de Forrester (Forrester, 1958 y Forrester, 1961) basados en el desarrollo de líneas de distribución física y de transporte, utilizando técnicas de la dinámica industrial. Otto y Kotzab (1999) estipulan que la SCM consiste en integrar unidades organizacionales a lo largo de una cadena de suministro, coordinar las materias primas, la información y los flujos financieros para satisfacer las demandas de los clientes con el objetivo de mejorar la competitividad de ésta (SC). Además, la SCM es tratada también como la coordinación sistemática y estratégica de negocios en una sociedad particular. Las empresas en una SC tienen por objetivo, a largo plazo, mejorar la performance en los diferentes sitios y en toda la cadena (Mentzer et al., 2001). Tan (2001) identifica, en particular, dos grandes líneas de investigación que han hecho emerger el concepto SCM. Por una parte, es vista y tratada como una aproximación que considera las compras y el aprovisionamiento y, por otra parte, el transporte y la logística. Otra manera de tratar la SCM es realizada por Stadtler (2005). El propone una casa en la cual el techo descansa sobre dos pilares fundamentales: la integración de las unidades de la organización y la coordinación de los flujos. Esta gestión es realizada con la fundación necesaria de: logística, negociación, técnicas de investigación operativa, compras y aprovisionamiento, entre otros. Por otra parte, existen diferentes problemas de planificación táctica ligados a las cadenas de suministro, como son: Localización: consideran cómo y dónde implantar las entidades de la cadena de suministro ((Mayer & Wagner, 2002), (Verter, 2002), (Lai et al., 2002)). Distribución: cuánto y dónde atribuir los volúmenes de productos en el sistema de distribución ((Lai et al., 2002), (Blackburn et al. 1986)). Alocación: cuánto y dónde afectar los volúmenes de productos en los sitios de producción o en los depósitos ((Garavelli et al., 1996), (Vercellis, 1999), (Wu et al., 2002)). Transporte: cuántas y cómo estructurar las entidades de transporte en la cadena de suministro (((Wu et al., 2002), (Xiaobo et al., 2002)). Planificación de la producción: cuándo y cuánto producir ((Escudero et al., 1999), (Kim & Kim, 2001), (Simpson & Erenguc, 1998)). Inventarios: cuánto guardar como stock y en qué lugar ((Gupta et al., 2000), (Applequist et al., 2000)). Diferentes herramientas de optimización y/o algorítmicas han sido utilizadas para resolver cada uno de los problemas estudiados como por ejemplo: programación lineal, mixta entera, ecuaciones de Chapman Kolmogorov, método de procesos AR, método branch & bound, entre

3 otros, dependiendo del número de variables a utilizar, así como del grado de complejidad del problema (Ortiz, 2005). En este trabajo, nos enfocamos a tratar un problema de planificación de la producción a nivel táctico considerando en la formulación de éste las tres entidades fundamentales de la cadena de suministro: proveedores, fabricantes y clientes. 2. PLANIFICACIÓN DE CADENAS DE SUMINISTRO: SISTEMAS JERARQUIZADOS Y PERFORMANCE La primera estructura jerarquizada fue propuesta por Anthony (Anthony (1965) citado en (Hax & Candea, 1984)). El clasificó las decisiones en tres niveles: la planificación estratégica, el control de gestión y el control operacional, categorías que actualmente conforman la gestión encontrada en las organizaciones existentes. En la SC, los niveles de gestión son establecidos a partir de una estructura jerarquizada. Esta estructura esta sujeta a horizontes temporales (nivel estratégico, táctico y operacional) (ver figura 1). Aprovisionamiento Producción Distribución Venta Estratégico - Programa MP - Programa productos - Elección proveedor - Localización de fábricas - Estructura de - Cooperación - Sistema de producción distribución estratégica de ventas Táctico del personal - MRP - Restricciones - Prog. maestro de prod. - Planif. de capacidades de la distribución a mediano plazo de ventas Operacional del personal - Órdenes de compras de MP - Dimensionar lotes - Asignación de máquinas - Réappro. De centros de transporte a corto plazo de ventas Figura Nº1. Sistemas jerarquizados de producción (Stadler, 2000). Los problemas de planificación de la producción tratados en toda la SC son generalmente complejos. Lai et al. (2002) y Joseph (2002) recomiendan dividir los modelos y analizarlos como sub-problemas. Vollmann et al. (1997) señalan que la jerarquización de planes y la desagregación contribuyen a generar el efecto bola de nieve (bullwhip effect): las decisiones tomadas a nivel agregado para satisfacer ciertos indicadores, como el costo total del plan, la tasa de servicio o la minimización del tiempo en el cambio de fabricación, por ejemplo. La declinación de decisiones de un nivel a otro, sin ser incoherentes, puede conducir a generar pequeñas diferencias entre los planes y el ajuste de aprovisionamiento o capacidad. Afín de evitar las variabilidades y sincronizar los sub-problemas, (Hax & Meal, 1975) y (Bitran & Hax, 1977) proponen una estructura jerarquizada para la planificación de la producción (HPP). Esta metodología ha sido

4 implementada por varios autores determinando volúmenes a producir de manera detallada y mejorando las técnicas de resolución como de niveles tratados en sus comienzos (Erschler et al. (1986), Mercé (1987), Ortiz (2005), Özdamar et al., (1996)). El problema de optimización de cadenas de suministro utilizando una estructura jerarquizada fue estudiado por Özdamar & Yazgac (1999) para la producción y distribución. Sin embargo, en nuestro estudio a nivel de fabricación consideraremos un modelo jerárquico de producción que tendrá por objetivo primordial coordinar las decisiones del plan agregado afín de determinar volúmenes detallados de producción. Estas decisiones serán implementadas en el modelo general de optimización de la SC afín de optimizar los recursos globales y ver el impacto que ellas tienen en los clientes. Basaremos este estudio en trabajos avanzados que han permitido trabajar con un estructura HPP (desagregación de familias de productos en productos terminados del mes a la semana) para problemas de planificación de la producción a nivel táctico (Ortiz, 2005). 3. METODOLOGÍA Y RESULTADOS En primera instancia, un modelo determinista para la cadena de suministro es definido y optimizado utilizando programación lineal. Este modelo considera como función objetivo minimizar los costos globales de producción, inventario, transporte. Un modelo HPP es implementado como segunda instancia afín determinar las decisiones de producción (volúmenes detallados de fabricación) que entran como parámetros al modelo de la cadena de suministro. Se ha estudiado el comportamiento para un problema de tamaño pequeño considerando para el modelo de desagregación sólo 3 familias de productos, con un horizonte de 12 meses, dejando los 3 primeros meses congelados. La técnica utilizada corresponde a horizonte rodante. El uso de AMPL se combina con CPLEX 10.0 como solver de programación lineal y cuadrática para la resolución de los dos primeros modelos y con MINOS 5.5 para la resolución del modelo nolineal (convexo) en el nivel final de desagregación. Para el modelo completo de la cadena de suministro se utiliza AMPL combinado con CPLEX Los resultados muestran que es factible realizar la optimización de la cadena de suministro global pero, resulta interesante considerar más real aún el problema tomando en cuenta otras variables de interés y realizando otras simulaciones que permitan mostrar nuevos comportamientos en este estudio. CONCLUSIONES Y PERSPECTIVAS FUTURAS Cabe destacar que la metodología empleada tanto para optimizar el modelo global de la cadena de suministro como la sub-etapa que permite trabajar de manera particular con la entidad de fabricación, la estructura HPP, entregan resultados que hacen factible su utilización. Los estudios propuestos por los autores como ((Forrester, 1958), (Ortiz, 2005)) muestran que es importante estudiar los efectos que tiene la variabilidad de la demanda en el estudio de problemas de planificación de la producción. Es por eso, que resultará interesante estudiar la incertidumbre de la demanda en el modelo a nivel de fabricación y como hacer que esta variabilidad sea controlada por las restricciones del modelo u por alguna otra metodología que permita minimizarla.

5 REFERENCIAS Agarwal A., Shankar R. & Tiwari M.K. (2007) Modeling agility in supply chain, Industrial marketing management, 36, Applequist G.E., Pekny J.F. (2000), Reklaitis G.V., Risk and uncertainty in managing chemical manufacturing supply chains, Computer & Chemical Engineering, 24, Bitran, G.R. and Hax, A.C. (1977). On design of hierarchical production planning systems, Decision Sciences, 8, Blackburn J:D:, Kropp H.D., Millen A. R.A. (1986), Comparison of strategies to dampen nervousness in MRP systems, Management Science, 32(4), Erschler, J., Fontan, G., Mercé, C. (1986), Consistency of the disaggregation process in hierarchical planning, Operations Research 34, Escudero L.F., Galindo E., Garcia G., Gomez E., Sabau V. (1999), Schumann, a modelling framework for supply chain management under uncertainty, European Journal of operational Research, 119, Eymery, P. (1997). La logistique de l entreprise, supply chain management. Ed. Hermès. París. Forrester J.W. (1958). Industrial Dynamics: A major breakthrough for decision makers, Harvard Business Review, 1958, 36(4), Forrester J.W. (1961). Industrial Dynamics, Wiley, New York. Garavelli A.C., Okogbaa O.G., Violante N. (1996), Global manufacturing systems: a model supported by genetic algorithms to optimize production planning, Computers and Industrial Engineering, 31, Gupta A., Maranas D.C. and McDonald C.M. (2000). Mid-Term supply chain planning under demand uncertainty: customer demand satisfaction and inventory management. Computer & Chemical Engineering, 24, Hax, A.C. and Meal, H.C. (1975). Hierarchical integration of production planning and scheduling. In M. Geisler (ed.), TIMS Studies in Management Science, Vol. 1, Logistics, North Holland /American Elsevier, New York. Huang G.Q., Lau J.S.K., Mak K.L.(2003) The impacts of sharing production information on supply chain dynamics: a review of the literature, International Journal of Production Research, 41(7), Kim B., Kim S. (2001). Extended model for a hybrid production planning approach. International Journal Production Economics, 73, Lai K.K., Xue J. and Zhang G. (2002). Layout design for a paper reel warehouse: A two-stage heuristic approach. International Journal of Production Economics, 75, Mayer G., and Wagner B. (2002), HubLocator: an exact solution method for the multiple allocation hub location problem, Computers & Operations Research, 29, Mentzer J.T., DeWitt W., Keebler J.S., Min S., Nix N.W., Smith C.D., Zacharia Z.G. (2001), Defining supply chain management, Journal of Business Logistics, 2001, 22(2), Mercé, C. (1987). Cohérence des décisions en planification hiérarchisée. Thèse de Doctorat d Etat, Université Paul Sabatier, Toulouse.

6 Ortiz, V. (2005). Proposition d un modèle de désagrégation pour un plan tactique stable dans le contexte de Chaîne Logistique et de l usage d un APS. These de Doctorat de l Université Henri Poincaré, Nancy I. Özdamar, L., Atli, A.Ö. and Bozyel, M.A., (1996) Heuristic family disaggregation techniques for hierarchical production planning systems, International Journal of Production Research 34 (9), Özdamar, L. and Yazgac, T. (1999). A hierarchical planning approach for a production-distribution system. International Journal of Production Research 37 (16), Tan K.C., Kannan V.R., Handfield R.B. (1998), Supply chain management: supplier performance and firm performance, International Journal of Purchasing and Material Management, 34 (3), 2-9. Simpson N.C., Erenguc S.S.(1998), Improved Heuristic Methods for Multiple Stage Production Planning, Computers & Operational Research, 25 (7/8), Stadler H. (2000), Personal Communication, Modelling features in two APS systems. Stadtler H. (2005), Supply chain management and advanced planning- basics, overview and challenges, European Journal of Operational Research, 163, Vercellis C. (1999), Multi-plant production planning in capacitated self-configuring two-stage serial systems, European Journal of International Research, 119, Verter V. (2002). An integrated model for facility location and technology acquisition. Computers & Operations Research, 29, Vollman, T.E., Berry, W.L. and Whybark, D.C. (1997). Manufacturing Planning and Control Systems, McGraw-Hill, 4 th Edn New York. Wu, D. and Ierapetritou, M. (2007). Hierarchical approach for production planning and scheduling under uncertainty, Chemical Engineering and Processing 46, Xiaobo Z., Gong Q., Wang J.(2002), On control strategies in a multi-stage production system, International Journal of Production Research, 40(5), Los autores desean agradecer el apoyo de financiamiento otorgado por la Universidad Técnica Federico Santa María, a través del Proyecto de Investigación USM

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