MODELAMIENTO DE CADENAS DE SUMINISTRO: TECNOLOGÍAS, VALOR ECONÓMICO AGREGADO Y CASOS DE ÉXITO

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1 MODELAMIENTO DE CADENAS DE SUMINISTRO: TECNOLOGÍAS, VALOR ECONÓMICO AGREGADO Y CASOS DE ÉXITO Ing. Jesus Velasquez, Ph. D. Chief Scientist, DecisionWare Corp.

2 BUSINESS ANALYTICS AND OPTIMIZATION 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. Esta última maneja del orden del 20% de los costos totales y su soporte científico es Business Analytics and

3 TECNOLOGIAS: BUSINESS ANALYTICS AND OPTIMIZATION

4

5

6 1947

7 Objetivo Fundamento Matemática Optimization Programación Lineal, No-lineal, Mixta, Binaria, Teorías de Gran Escala Optimización Estocástica Equilibrio Computable Business Analytics Probabilidad Estadística Clásica Estadística Bayesiana Series de Tiempo Estimación de Estado Econometría Teoría de Colas Inteligencia Artificial Metaheurísticas: Algoritmos Genéticos Colonia Hormigas Recocido Simulado Tabu Search Redes Neuronales Lógica Difusa Sistemas Expertos Sistemas Multiagentes Celular Automata

8 BUSINESS ANALYTICS AND OPTIMIZATION

9 BUSINESS ANALYTICS AND OPTIMIZATION

10 LA CADENA DE TOMA DE DECISIONES

11 LA CADENA DE TOMA DE DECISIONES COORDINACIÓN JERÁRQUICA Horizonte Planificación ESTRATEGIA INVERSIÓN A LARGO PLAZO LI: LÓGICA DE INVERSIÓN OM: OPERACIONES MENSUALES LI OM TÁCTICA DE MEDIANO PLAZO METAS OPERACIONALES A MEDIANO PLAZO OM: OPERACIONES MENSUALES OM Condición de Frontera 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

12 LA CADENA DE TOMA DE DECISIONES CADENA DE ABASTECIMIENTO MULTINEGOCIO 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)

13 LA CADENA DE TOMA DE DECISIONES CADENA DE VALOR AGREGADO

14 OPTIMIZACIÓN DE LA CADENA DE OFERTA

15 Supply Chain Optimization SOPORTE DE DECISIONES ESTRATEGIA DISEÑO CADENA DE ABASTECIMIENTO PLANIFICACIÓN DE INVERSIONES POLÍTICAS ESTRATÉGICAS DE PRODUCCIÓN SELECCIÓN DE NUEVOS PRODUCTOS TÁCTICA PLANIFICACIÓN AGREGADA DE OPERACIONES INDUSTRIALES (METAS DE OPERACIÓN) OPERACIÓN PROGRAMACIÓN DE ACTIVIDADES COMPRAS - PRODUCCIÓN DISTRIBUCIÓN - DE MANTENIMIENTO

16 Supply Chain Optimization SOPORTE DE DECISIONES ADMINISTRACIÓN DE LAS DECISIONES PLANIFICACION DE INVERSIONES POLITICAS APS ESTRATEGICAS DE PRODUCCION PLANIFICACION AGREGADA DE OPERACIONES INDUSTRIALES Advanced Planning & Scheduling PRODUCCIÓN DISTRIBUCIÓN MANTENIMIENTO MES: Manufacturing Execution Systems

17 Supply Chain Optimization SOPORTE DE DECISIONES ADMINISTRACIÓN DE LAS DECISIONES PLANIFICACION DE INVERSIONES POLITICAS SCM ESTRATEGICAS DE PRODUCCION PLANIFICACION AGREGADA DE OPERACIONES INDUSTRIALES Supply Chain Management PRODUCCIÓN DISTRIBUCIÓN MANTENIMIENTO MES: Manufacturing Execution Systems

18 J. Shapiro. Beyond Supply Chain Optimization to Enterprise Optimization Supply Chain Optimization

19 J. Shapiro. Beyond Supply Chain Optimization to Enterprise Optimization Supply Chain Optimization

20 J. Shapiro. Beyond Supply Chain Optimization to Enterprise Optimization Supply Chain Optimization

21 Supply Chain Optimization J. Shapiro. Beyond Supply Chain Optimization to Enterprise Optimization Tecnologías Analíticas Tecnologías Transaccionales

22 Supply Chain Optimization J. Shapiro. Beyond Supply Chain Optimization to Enterprise Optimization APS SCM ERP-TMS-WMS

23 Supply Chain Optimization 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

24 Supply Chain Optimization VENTAS: Podemos Vender 5000 MARKETING: La romoción venderá 7000 DEMAND PLANNING PRODUCTION PLANNING/ SCHEDULING CADENA SINCRONIZADA INVENTORY PLANNING SOURCING PLANNING FINANZAS Tenemos Presupuesto para 3000 MANUFACTURA Podemos Producir 2500 DEMAND PLANNING INVENTORY PLANNING PRODUCTION PLANNING/ SCHEDULING SOURCING PLANNING

25 Supply Chain Optimization CADENA SINCRONIZADA DEMAND PLANNING PRODUCTION PLANNING/ SCHEDULING INVENTORY PLANNING SOURCING PLANNING MODELOS MATEMÁTICOS PLANIFICACIÓN INTEGRADA

26 Supply Chain Optimization CADENA SINCRONIZADA DEMAND PLANNING PRODUCTION PLANNING/ SCHEDULING INVENTORY PLANNING SOURCING PLANNING Planificación Táctica y Estratégica Planificación de Producción APS SCM Planificación Financiera Planificación de Fuerza de Ventas Planificación Investigació y Desarrollo Planificación de Compras Planificación de Demanda Planificación Logística

27 S Supply Chain Optimization

28 S Supply Chain Optimization

29 Supply Chain Optimization Planeación de Producción (2,4) Planeación de Fuerza de Trabajo (2,4) Secuencia (2) 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

30 Supply Chain Optimization

31 TIEMPO DESARROLLO DE MODELOS años meses Librería Comerciales CPLEX Primer Lenguaje Algebraico GAMS Productores ERPs Invierten en Modelos Sistemas Comerciales Desarrollo Sistema de Soporte de Decisiones MPSX 1947

32 OPTIMIZACIÓN DE LA CADENA DE DEMANDA

33 Demand Chain Optimization OPTIMIZACIÓN DE LA CADENA DE DEMANDA ESTRATEGIA TÁCTICA OPERACIÓN PLANIFICACIÓN DE INVERSIONES LOCALIZACIÓN DE ALMACENES SELECCIÓN DE NUEVOS PRODUCTOS SELECCIÓN DE PROVEEDORES ELABORACIÓN DE LISTAS DE PRECIOS PLANIFICACIÓN DE PROMOCIONES PLANIFICACIÓN DE FUERZAS DE VENTAS POLÍTICAS DE INVENTARIOS ASIGNACIÓN DE RECURSOS DE MECADEO Y VENTAS PROGRAMACIÓN DE ACTIVIDADES DE VENTAS PLANIFICACIÓN DE ESTANTERÍAS PLANIFICACIÓN DE REMATES

34 Demand Chain Optimization SOPORTE DE DECISIONES ADMINISTRACIÓN DE LAS DECISIONES PLANIFICACIÓN DE INVERSIONES REVENUE LOCALIZACIÓN DE ALMACENES SELECCIÓN DE NUEVOS PRODUCTOS SELECCIÓN DE PROVEEDORES MANAGEMENT ELABORACION DE LISTAS DE PRECIOS PLANIFICACION DE PROMOCIONES PLANIFICACION DE FUERZAS DE VENTAS POLÍTICAS DE INVENTARIOS OPTIMAL PROGRAMACION DE ACTIVIDADES DE VENTAS PLANIFICACION DE ESTANTERIAS PLANIFICACION DE REMATES PRICING

35 Demand Chain Optimization Compromised Client Orders ERP ON-LINE Long / Medium Term Demand Scenarios APLICACIONES EN LA CADENA DE DEMANDA CARACTERIZACION DE LA DEMANDA (LONG/MEDIUM TERM FORECAST) PREDICCION DE CORTO PLAZO (SHORT TERM FORECAST) Medium / Short Term Demand Forecast DEM Long/Medium/Short Term Demand REVENUE MANAGEMENT (OPTIMAL PRICING) OPTIMIZACION DE RECURSOS MODELOS SERVICIO A CLIENTES FUERZAS DE VENTAS DEMAND Medium / Short Term Demand Scenarios

36 Demand Chain Optimization EXPLORACIÓN DE DATOS (DATA MINING) BODEGA DE DATOS SEGMENTACIÓN DE CLIENTES COMPORTAMIENTO DE PRODUCTOS POR SEGMENTO OTRAS FUENTES DE DATOS Business Analytics FUNCIÓN DE DEMANDA POR SEGMENTOS DE CLIENTES

37 Demand Chain Optimization EXPLORACIÓN DE DATOS (DATA MINING) BODEGA DE DATOS SEGMENTACIÓN DE CLIENTES COMPORTAMIENTO DE PRODUCTOS POR SEGMENTO OTRAS FUENTES DE DATOS Business Analytics FUNCIÓN DE DEMANDA POR SEGMENTOS DE CLIENTES CARACTERIZACION DE LA DEMANDA - (LONG/MEDIUM TERM FORECAST) PREDICCION DE CORTO PLAZO - (SHORT TERM FORECAST)

38 Demand Chain Optimization OPTIMIZACIÓN DE PRECIOS ESTIMACION DE LA CURVA DE DEMANDA Cantidad = Función (Precio)

39 Demand Chain Optimization EXPLORACIÓN DE DATOS (DATA MINING) BODEGA DE DATOS SEGMENTACIÓN DE CLIENTES COMPORTAMIENTO DE PRODUCTOS POR SEGMENTO OTRAS FUENTES DE DATOS Business Analytics FUNCIÓN DE DEMANDA POR SEGMENTOS DE CLIENTES Optimization REVENUE MANAGEMENT ASIGNACION RECURSOS MODELO DE OPTIMIZACIÓN NIVELES DE INVENTARIO COSTOS PRODUCTOS

40

41 In 1985, PEOPLE Express an every day low price airline, was named the fastest growing company in America.

42 By September 1986, however, PEOPLE Express was dead. What changed? For one thing, American Airlines implemented a new version of Revenue Management

43 SOLUCIONES TECNOLÓGICAS

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48 Optimización Procesos Estocásticos Fundamentos Matemáticos Programación Lineal, No-lineal, Mixta, Binaria,... Teorías de Gran Escala Optimización Estocástica Equilibrio Computable Probabilidad Estadística Clásica Estadística Bayesiana Series de Tiempo Estimación de Estado Econometría Teoría de Colas Inteligencia Artificial Metaheurísticas: Algoritmos Genéticos Colonia Hormigas Recocido Simulado Tabu Search Redes Neuronales Lógica Difusa Sistemas Expertos Sistemas Multiagentes Celular Automata

49 Supply Chain Optimization DEMAND SUPPLY ERP ON-LINE PEDIDOS DE CLIENTES COMPROMETIDOS ESCENARIOS DE DEMANDA DE LARGO/MEDIANO PLAZO PLANIFICACIÓN ESTRATÉGICA SCD DISEÑO CADENA ABASTECIMIENTO PLANES DE EXPANSIÓN REQUERIMIENTOS DE MATERIALES SOO OPTIMIZACIÓN COMPRAS PSC PROGRAMACIÓN PRODUCCIÓN ORDENES DE COMPRAS ESCENARIOS DE DEMANDA DE MEDIANO/CORTO PLAZO DEM LONG/MEDIUM/SHORT TERM DEMAND ESCENARIOS DE DEMANDA DE MEDIANO/CORTO PLAZO TPO PLANIFICACIÓN TÁCTICA OPERACIONES POLITICA DE INVETARIOS INV POLÍTICAS INVENTARIOS PLANIFICACIÓN TÁCTICA METAS DE PRODUCCIÓN METAS DE DISTRIBUCIÓN ATP-D ASIGNACIÓN PRODUCTOS PEDIDOS DIS PROGRAMACIÓN DISTRIBUCIÓN SCHEDULING ORDENES DE PRODUCCIÓN ORDENES DE DISTRIBUCIÓN

50 MAPEO DECISION SUPPORT INFORMATION SYSTEM ERP ON-LINE TECNOLOGIAS PES Supply Chain Design Material Compromised Orders Requirements Buy Orders Expansion Plans PTA ANALITICAS Medium / Short Term Tactical Planning of Demand Projection Industrial Ops Production Goals Inventory DEM Policy Long/Medium/Short Term Deman Long / Medium Term Demand Scenarios INV Inventory Policy Medium / Short Term Demand Scenarios Distribution Goals PCO Sourcing Scheduling POD Production Scheduling DIS Distribution Scheduling Production Orders Distribution Orders COMPANY ERP INFORMATION SYSTEM ERP SAP - ORACLE BPCS INTELISIS

51 MAPEO DECISION SUPPORT INFORMATION SYSTEM APS Long / Medium -SCM Term Demand Scenarios ERP PCO Sourcing ON-LINE PES Scheduling Supply Chain Design Material Compromised Orders Requirements Expansion Plans Medium / Short Term Demand Projection DEM Long/Medium/Short Term Deman PTA Tactical Planning of RM Industrial Ops Inventory Policy INV Inventory Policy Medium / Short Term Demand Scenarios Production Goals Distribution Goals POD Production Scheduling DIS Distribution Scheduling Buy Orders Production Orders Distribution Orders COMPANY ERP INFORMATION SYSTEM ERP SAP - ORACLE BPCS INTELISIS

52 MAPEO DECISION SUPPORT INFORMATION SYSTEM SSD Long / Medium Term Demand Scenarios ERP PCO Sourcing ON-LINE PES Scheduling Supply Chain Design Material Requirements Expansion Plans POD PTA Production Sistema Medium / Short Term Soporte Scheduling Tactical Planning of Compromised Orders Demand Projection DEM Long/Medium/Short Term Deman Industrial Ops Inventory Policy De INV Inventory Policy Decisiones Medium / Short Term Demand Scenarios Production Goals Distribution Goals DIS Distribution Scheduling Buy Orders Production Orders Distribution Orders COMPANY ERP INFORMATION SYSTEM ERP SAP - ORACLE BPCS INTELISIS

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

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

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

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

57 Mathematical Modeling Process OPCHAIN-SCO OPTIMIZING THE VALUE CHAIN SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION DECISION SUPPORT INFORMATION SYSTEM XML MAPEO ERP INFORMATION SYSTEM ADMINISTRADORES SISTEMA SOPORTE DE DECISIONES USUARIOS OPERACIONES

58 OPTIMIZACIÓN: LA TECNOLOGÍA INFORMÁTICA DE MAYOR VALOR AGREGADO

59 63 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

60 CASOS DE ÉXITO

61 SOLUCIONES SECTOR MINERO

62 PRODUCTION SCHEDULING LKAB S KIRUNA MINE El complejo minero LKAB s Kiruna está localizadas por encima del Circulo Ártico en el norte de Suecia, emplea 3000 trabajadores y produce 24 millones de toneladas de mineral de hierro por año. El yacimiento es de clase mundial y tiene depósitos con altos grados de magnetita. En el año 2004 era el complejo minero subterráneo más grande del mundo

63

64 PRODUCTION SCHEDULING LKAB S KIRUNA MINE Los modelos matemáticos proporcionan soluciones óptimas para programación de operaciones que cubren 5 años, en muy poco tiempo (300 segundos en 2004). El ahorro en personal orientado a estas labores implica la reducción del 25% del costos de nómina y en un mejor uso del tiempo del personal calificado. Estas soluciones producen planes de producción con desvíos menores al 5% con respecto a la demanda, que son muy superiores a los obtenidos con las anteriores herramientas, que producían desvíos entre el 15-25%.

65 SOLUCIONES SECTOR AGOINDUSTRIAL

66 1990 USD en tres años

67 GRANJAS PLANTAS DE SACRIFICIO PONEDORAS Calor Artificial Calor Artificial SACRIFICIO Carne de Pollo FAENAMIETO Huevos INCUBACIÓN Pollitos de Engorde LEVANTE Pollos Sacrificados Alimento FRIGORIFICOS Carne de Pollo PLANTAS DE TRANSFORMACIÓN PROCESAMIENTO Carne de Pollo Consumo Humano Líneas Empaque LÍNEA EMPAQUE LÍNEA EMPAQUE CANALES DISTRIBUCIÓN Otros Insumos Procesamiento de Embutidos de Pollo LÍNEA EMPAQUE CENTROS CONSUMO

68 GRANJAS PLANTAS DE SACRIFICIO PONEDORAS Calor Artificial Calor Artificial SACRIFICIO Carne de Pollo FAENAMIETO Huevos INCUBACIÓN Pollitos de Engorde LEVANTE Pollos Sacrificados Alimento FRIGORIFICOS ESLABON PRIMARIO Carne de Pollo PLANTAS DE TRANSFORMACIÓN ESLABON INDUSTRIAL PROCESAMIENTO Carne de Pollo Consumo Humano Líneas Empaque LÍNEA EMPAQUE LÍNEA EMPAQUE CANALES DISTRIBUCIÓN Otros Insumos Procesamiento de Embutidos de Pollo LÍNEA EMPAQUE CENTROS CONSUMO

69 g Incubación CICLO PRODUCTIVO DEL POLLO 4 semanas 300 g Nacimiento 50 g 6 semanas 550 g Semanas 8 semanas 900 g Levantamiento 10 Semanas 1200 g

70 DESPIEZE DE ANIMALES Pollo Sacrificado a SKU GRANJA Pollos por Calidad (Raza y Peso) PLANTA Inventario Pollo Entero Inventario Partes de Pollo Pollo Sacrificado (Entero) POLLOS ENTEROS SACRIFICADOS Pollo Sacrificado (Piezas) PARTES POLLOS ENTEROS EMPACADOS PEDIDOS (En und y/o Kg) Pollos Enteros Por Calidad (SKU) Piezas de Pollo (SKU)

71 %-35% en reducción de costos

72 ASICAM: A Truck-Scheduling System Sistema de planificación de transporte diario El objetivo básico es satisfacer la demanda de los diferentes productos a cada cliente, minimizando los costos de transporte. Se manejan de 10 a 90 orígenes, de 5 a 30 destinos y de 50 a 300 posibles rutas. Ocho (8) firmas chilenas han implementado ASICAM, ellas reportan ahorro en costos entre el 15% y el 35%

73 COMPARACIÓN DE TECNOLOGÍAS DE INFORMACION SIN APS CON APS

74 CASOS DE ÉXITO SECTOR FARMACÉUTICO

75 LA INDUSTRIA FARMACÉUTICA

76 1998

77

78

79

80

81 "OR was applied effectively here and reversed the fourhub serial design decision in favor of a single SuperHub. It saved the company! ". FEDERAL EXPRESS Operation Research! saved the company! Desde 1973, FEDEX utiliza todo tipo de modelos matemáticos, para simular y planificar operaciones, finanzas, uso de recursos, asignación de personal, estructura de rutas, lo que ha permitido un crecimiento evidente de la empresa. FEDEX maneja paquetes por día en 200 países, más de 500 aviones y más de 3000 pilotos.

82 OPTIMIZATION IS EVERYWHERE

83 127

84 OPTIMIZAR HACER MÁS CON MENOS

85 BUSINESS ANALYTICS AND OPTIMIZATION 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. Esta última maneja del orden del 20% de los costos totales y su soporte científico es BUSINESS ANALYTICS AND OPTIMIZATION

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