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1 Proyecto de investigación Modelo para evaluar el desempeño de las cadenas de suministro de exportación: un enfoque con ecuaciones estructurales Presenta M.C. Liliana Avelar Sosa Presenta: Director: Director Dr. Jorge L. García Alcaraz Co--director: Dr. Miguel G. Cedillo Campos Co Asesores: Dra. Edith Flores Tavizón Asesores Dr. Humberto de J. Ochoa Domínguez Dr. Osslan O. Vergara Villegas

2 Contenido Entorno Cadena de suministro Desempeño en la cadena de suministro Factor región Objetivo general Instrumento de medición Modelo propuesto Metodología Resultados preliminares Conclusiones Actividades complementarias Referencias

3 . Entorno Figura. El hogar (AMAC, 3) 3

4 . Entorno (continuación ) Figura. El auto (AMAC, 3) 4

5 . Cadena de suministro Conjunto de empresas interrelacionadas por flujos de materiales, de información y financieros, donde cada una pretende añadir valor al producto, bien o servicio, (Stadler, ). Clientes Envío al cliente Detallistas Órdenes La competencia actual no es entre las empresas, sino entre las cadenas de suministro, (Feng, ) Envío tienda detallista Centro de distribución Fabricantes y proveedores Figura 3. Ejemplo de CdS, modificada (Santos, ). 5

6 3. Desempeño Atributos de Desempeño Los atributos proveen una base para evaluar alternativas e identificar criterios de decisión, (Abu-Suleiman et al., 4). Saber si las metas estratégicas proveen información y retroalimentación directa de los procesos de CdS, (Chan, 3) Un grupo de métricos que se usan para expresar una estrategia competitiva, (SCC., ) 6

7 3. Desempeño (continuación ) Tabla. Autores que han estudiado el desempeño de la cadena de suministro (fuente: propia) Autry et al. (), Cedillo and Pérez (), Choi (), Cirtita and ClaserSegura (), Dorling et al. (6), Elgazzar et al. (), Falk and Desempeño Hogstrom (), Forslund and Jonsson (7), Gallear et al. (), Giovanni and Esposito (), Green Jr. et al (), Janvier-James (), Jeong and Hong (7), Jiménez (4), Kannan and Tan (), Kroes (7), Lassar et al. (), Lin et al. (), Lockamy III and McCormack (4), McCormack et al. (8), Meixell and Gargeya (5), Ozdemir and Aslan (), Papageorgiou (9), Peroti et al. (), Persson (), Ryu et al. (9), Singh et al. (), Soin (4), Stentoft and Lüthje (), Su and Yang (c), Tang and Musa (), Theeranuphattana and Tang (8), Vilko and Hallikas (), Whitten et al. (), Won Cho et al. (), Wong and Wong (7), Zhou (3). Modelos que estudian la relación entre variables, pero se limitan en el número de atributos y en la forma de medir la competitividad operacional de las empresas. 7

8 3. Desempeño (continuación ) Figura 4. Técnicas usadas para estudiar la CdS (fuente: propia) Tabla. Área de aplicación estudiada con EE (fuente: propia) Area Ha faltado incluir el atributo región como elemento clave de desempeño. ERP Critical success factors Relationship Supply Chain Management Web-Supply Chain Adoption of technology Vulnerabilities Collaboration Lean and Agile Supply Chain RFID Others Quality Coordination Information sharing Green supply chain Agility Performance Integration Flexibility Virtual Supply Chain Trust Risk Structural equations

9 4. Factor región En México existen 657 empresas maquiladoras, de las cuales en Chihuahua hay 48 y en Ciudad Juárez 36. La fuerza de trabajo empleada por este sector es aprox., 4, empleos; de los cuales a Chihuahua corresponden 356,76 y a Ciudad Juárez,74. Comercio exterior, Ciudad Juárez importó en el año un total de, 655 millones de dólares en materias primas y exportó 43, millones de dólares, (AMAC, 3). Incorporando el potencial brindado por los factores regionales en términos del impacto en su desempeño operacional (Bhatnagar y Sohal, 5). 9

10 5. Objetivo general Diseñar un modelo para comprender y evaluar el desempeño de las cadenas de suministro en la industria manufacturera de exportación, identificando los atributos que las conforman, su importancia y las relaciones que explican una dependencia.

11 6. Instrumento de medición Demográfica: datos demográficos de los participantes. Riesgo: identificar el riesgo generado por la incertidumbre que se percibe en la relación con proveedores, procesos productivos y demanda. Región: identificar cuales elementos regionales son valorados por las empresas para operar en una región determinada. Prácticas de manufactura: identificar las prácticas de manufactura requeridas para la transformación de materia prima en producto terminado. Desempeño: pretende encontrar los índices de desempeño relevantes en la CdS, como resultado de las actividades realizadas en las empresas.

12 7. Modelo propuesto e Costos e Infraestructura e Mano de obra e3 Gobierno e4 Servicios e6 Operacionales e5 Calidad de vida e7 TQM e8 JIT Región e9 Mantenimiento e Manufactura Manufactura Desempeño CdS e3 e9 Procesos e Demanda Calidad e Flexibilidad e Servicio Cliente e3 Agilidad e4 Costos e5 Inventario e6 Financiero e7 e5 Proveedores e avanzada e8 Tiempo entrega Riesgo Figura 5. Modelo inicial propuesto (fuente: propia)

13 8. Metodología Etapa I Identificar atributos Etapa II Desarrollar el modelo inicial Plantear Etapa III Recolectar la información Etapa IV Analizar la información y construir el modelo explicativo Etapa V Resultados y conclusiones Figura 6. Metodología propuesta (fuente: propia) 3

14 8. Modelo Región-Riesgo Se realizó la modelación de los factores de riesgo y región partiendo del modelo inicial propuesto. Figura 7. Modelo de EE analizado 4

15 9. Resultados preliminares 9. Composición de la muestra Después de un periodo de recolección de datos durante 3 meses, se obtuvieron (48% entregados y distribuidos) cuestionarios de diferentes empresas (5) y sectores industriales. Tabla. Sector industrial y género Tabla. Puesto de trabajo y experiencia laboral Género Sector industrial Feminino Masculino Total Automotriz Médico Plásticos Metales Electrónicos Empaque Servicios Otros Total Años Puesto trabajo Director Gerente Ingeniero Supervisor Especialista Técnico Operador Planeador Total > Total Nota: Al día de hoy se tienen 5 cuestionarios completos 5

16 9. Resultados (continuación) 9. Análisis de fiabilidad Considerando una pequeña porción de la muestra se hizo el análisis de fiabilidad por dimensiones. Tabla 3. Resultados del análisis de fiabilidad (índice alfa de Cronbach) Dimensión Proveedores Procesos de producción Demanda Infraestructura regional Costos Servicios Flexibilidad Servicio al cliente Tiempo de entrega Calidad IAC Valor de corte.75, (Cortina, 993; Levy y Varela, 3; Streiner, 3) 6

17 9. Resultados (continuación) 9.3 Análisis descriptivo Tabla 4. Análisis descriptivo de Riesgo Dimensiones Mis proveedores IAC=.83 Mis procesos de producción IAC=.739 Mi demanda IAC=.846 Actividades Percentil Mediana 5 75 RI. Siempre me entregan a tiempo los pedidos Siempre me entregan órdenes completas y exactas Siempre me entregan productos conforme a estándares de calidad. 4. Siempre se mantienen en comunicación para reducir fallas Siempre mantienen procesos coordinados con los de nuesta empresa. 6. Usan sistemas de información (MRP, MRP II, SAP, RFID) Resultan muy afectados por la falta de servicios logísticos 3.6. (aduanas, transporte, almacén, asesoría jurídica, seguridad). 8. Resultan muy afectados por la baja eficiencia en los servicios financieros (bancos, casas de cambio, seguros, administracion de fondos). 9. Resultan muy afectados porque falta buena conectividad con los mercados destino.. Resultan muy afectados por la baja eficiencia en servicios de.9.6 telecomunicaciones (telefonía, televisión y radio).. Son confiables por la estabilidad en las políticas (fiscales y comerciales) 3.65del gobierno Es siempre comunicada por mi cliente con suficiente anterioridad. 4. Es transmitida por mis clientes a través de sistemas de información en tiempo real. 5. Es visible en tiempo real tanto para mi empresa, como para mis proveedores. 6. Del producto terminado es my estable y no afecta la programación de la producción *

18 9. Resultados (continuación) Análisis descriptivo Tabla 5. Análisis descriptivo de Región Dimensiones Actividades 7. La disponibilidad de terrenos, energía, transporte y telecomunicaciones facilita el desarrollo economico de nuestra empresa en esta región. Infraestructura regional IAC= Comparada con otras regiones, la calidadd de las telecomunicaciones (telefonía, televisión y radio) y la infraestructura de transporte facilita mis operaciones. 9. La disponibilidad y calidad del servicio de internet permite mejorar mis operaciones.. Los servicios ofertados por los parques industriales ayudan a mejorar la competitividad de mis operaciones.. El costo de los terrenos e infraestructura me hace competitivo.. El costo de mano de obra hace competitiva a mis operaciones. Costos IAC=.766 Servicios IAC= El costo de las telecomunicaciones no afecta mi estrategia competitiva. 4. El costo de los servicios públicos no exceden los planeados. 5. El costo derivado de la contratación de servicios de apoyo al negocio (bancos, transportistas, despachos legales y contables, mantenimiento, etc.) es bajo. 6. La disponbibilidad de servicios aéreos, marítimos, financieros, legales y tecnologías de información facilita el desarrollo de mis operaciones. 7. La calidad en los servicios aéreos, terrestres, marítimos, financieros, legales y tecnologías de información permite la mejora continua de mis operaciones. Percentil Mediana 5 75 RI *

19 9. Resultados (continuación) Análisis descriptivo Tabla 6. Análisis descriptivo de Desempeño Dimensiones Actividades 58. Se mejoraron los tiempos de set-up los últimos 3 años. Flexibilidad IAC= RI * 6. Los empleados cuentan con capacidades polivalentes Es posible adaptar rapidamente mis procesos a la demanda El nivel de inventarios se puede ajustar rápidamente según la demanda. 64. En general nuestra empresa ha tenido órdenes completas los últimos 3 años. 65. Nuestra empresa comparada con otras del mismo sector industrial, tiene cliente la mejor tasa de órdenes completas. 66. Nuestra empresa responde en tiempo y costo a las necesidades de IAC=.794 nuestros clientes. 54. Las entregas de nuestros productos se hacen usando la filosofía justo a Tiempo entrega tiempo. IAC= La empresa provee siempre órdenes completas Servicio al IAC=.549 Mediana 59. Los contratos laborales permiten flexibilidad horaria. 63. Los cambios al producto se realizan de forma ágil. Calidad Percentil 56. La calidad del producto que nuestra empresa provee cumple con las especificaciones del cliente. 57. La calidad del producto es satisfactoria (sin reclamos de cliente en los últimos 3 años)..45 9

20 9. Resultados (continuación) 9.4 Modelos de EE propuestos Proveedores Hs Hs Flexibilidad Hp Procesos Hp Servicio al cliente Hd Hd Demanda Figura 8. Modelo de EE propuesto (factor Riesgo) Figura 9. Modelo de EE propuesto (factor Región)

21 9. Resultados (continuación) 9.5 Modelos de EE obtenidos Si la Demanda se modifica en una unidad de desviación estándar, los Proveedores lo hacen en.68, efecto que se traduce en un cambio indirecto sobre el nivel de Flexibilidad de Figura. Modelo de EE obtenido (infraestructura) * nivel de confianza al 95% ** nivel de confianza al 99%.

22 9. Resultados (continuación) Si la Demanda se modifica en una unidad de desviación estándar, las Políticas de gobierno y la Manufactura lo hacen en.65, y además los Proveedores con Figura. Modelo de EE obtenido (políticas, manufactura) * nivel de confianza al 95% ** nivel de confianza al 99%.

23 9. Resultados (continuación) Cuando los Costos se modifican en una unidad de desviación estándar, los Servicios lo hacen a un valor de Figura. Modelo de EE obtenido (región) * nivel de confianza al 95% ** nivel de confianza al 99%. 3

24 9. Resultados (continuación) 8.6 Índices de ajuste de los modelos obtenidos Tabla 8. Resultados de ajuste obtenido en los modelos Índices CMIN/DF RMSR (root mean square residual) RMSEA(root mean square error of approximation) GFI (goodness of fit index) AGFI (adjusted goodness of fit index) CFI (comparative fit index) N Hoelter 95%, 99% Modelo infraestructura Modelo políticasmanufac. Modelo región , 96 95, 97, 7 GFI (Goodness-of-Fit Index) con valor de corte.8, (Levy y Varela, 3; Jöreskog y Sörbom, 97) RMSEA (Root-Mean-Square Error of Approximation) con valores entre.5 y.8, (Levy y Varela, 3) RMSR (Root Mean Square Residual) con valores entre.5 y.8 (Levy y Varela, 3) CFI (Comparative Fit Index).95 (Levy y Varela, 3) 4

25 . Conclusiones Modelos de riesgo Hs: Existe evidencia estadística para declarar que el buen desempeño de Proveedores en una CdS tiene un impacto positivo sobre Flexibilidad, si se incrementa una unidad de desviación estándar, ésta lo hace en.53. Hs: No existe evidencia estadística para afirmar que el buen desempeño en los Proveedores tiene un impacto positivo sobre el Servicio al cliente, pero sí hay pruebas para declarar que existe un efecto indirecto de.38 (Figura ) y de.43 (Figura ). Hp: No existe evidencia estadística para afirmar que un buen control de riesgo (infraestructura) tiene un impacto positivo en la Flexibilidad. Hp: No existe evidencia estadística para afirmar que el buen control de riesgo (políticas- manufactura esbelta) tiene un impacto positivo sobre el Servicio al cliente. Hd: No existe evidencia estadística para afirmar que el buen control de la Demanda impacta positivamente sobre la Flexibilidad, pero sí hay pruebas suficientes para declarar que existe un efecto indirecto de.36 (Figura ) y de.4 (Figura ). Hd: No existe evidencia estadística para afirmar que el buen control de la Demanda impacta positivamente sobre el Servicio al cliente, pero sí hay pruebas para declarar que existe un efecto indirecto de.6 (Figura ) y. 3 (Figura ). 5

26 . Conclusiones (continuación) Modelo de región Hi: Existe suficiente evidencia estadística para declarar que el buen desempeño en la Infraestructura regional tiene un impacto positivo de sobre el Tiempo de entrega, si se incrementa en una unidad de desviación estándar, éste lo hace en.53. Hi: No existe evidencia estadística para afirmar que el buen desempeño en la Infraestructura regional tiene un impacto positivo sobre la Calidad, pero sí hay pruebas estadísticas para declarar que existe un efecto indirecto de.3. Hc: No existe evidencia estadística para afirmar que un buen control de los Costos tiene un impacto positivo en el Tiempo de entrega, pero sí hay pruebas estadísticas para declarar que existe un efecto indirecto de.48. Hc: No existe evidencia estadística para afirmar que el buen control de los Costos tiene un impacto positivo sobre la Calidad, pero sí hay pruebas estadísticas para declarar que existe un efecto indirecto de.. Hs: No existe evidencia estadística para afirmar que el buen desempeño de los Servicios regionales tiene un impacto positivo sobre el Tiempo de entrega, pero sí hay pruebas estadísticas para declarar que existe un efecto indirecto de.46. Hs: No existe evidencia estadística para afirmar que el buen desempeño de los Servicios regionales tiene un impacto positivo sobre la Calidad, pero sí hay pruebas estadísticas para declarar que existe un efecto indirecto de.83. 6

27 . Actividades complementarias Estancia de investigación en Lexmark International Ciudad Juárez, Chihuahua, México Febrero a Marzo de 3 Titulación (Asesor): alumno de licenciatura (4 de Mayo de 3) Titulación(Co-Asesor): alumnos de maestría ( de Mayo de 3) Estancia en la Universidad Nacional de Colombia (en curso) Bogotá, Colombia Agosto - Estancia en la Universidad de Texas El Paso (en trámites) El Paso, Texas, E.U. Diciembre Enero 4 Invitación>International Journal of Modelling in Operations Management Miembro APICS (American Production and Inventory Control Society) 7

28 (continuación ) FERIA DE POSTERS CONACYT Ensenada, B.C., Marzo CONGRESO INTERNACIONAL ACADEMIA JOURNALS (PONENCIA) Instituto Tecnológico de Ciudad Juárez Ciudad Juárez, Chih., Abril CONGRESO INTERNACIONAL ACADEMIA JOURNALS (PONENCIA) Instituto Tecnológico de Tuxtla Gutiérrez Tuxtla Gutiérrez, Chiapas, Septiembre CONGRESO DE INGENIERÍA LOYOLA (PONENCIA) Instituto Especializado de Estudios Superiores LOYOLA San Cristóbal, República Dominicana, Noviembre CONGRESO INTERNACIONAL ACADEMIA JOURNALS (PONENCIA) Instituto Tecnológico de Ciudad Juárez Ciudad Juárez, Chih., Abril 3 CONGRESO INTERNACIONAL DE LOGÍSTICA Y CADENA DE SUMINISTRO (PONENCIA Y ARTÍCULO) Sanfandila, Querétaro, México, Octubre 3 8

29 . Referencias Abu-Suleiman, A., Boardman, B. y Priest, J. (4). A framework for an integrated Supply Chain, Performance Management System. Industrial Engineering research Conference. Houston, TX. Refereed research article and presentation. Agarwal, Ashish, Shankar, Ravi y Tiwari, M. K. (6). Modeling the metrics of lean, agile and leagile supply chain: an ANP-based approach. European Journal of Operational Research, Vol. 73, pp. -5. Akkermans, Henk, A., Bogerd, Paul, Yücesan, Enver y van Wassenhove, Luk N. (3). The impact of ERP on supply chain management: exploratory findings from a European Delphi study. European Journal of Operational Research, Vol. 46, pp Asociación de Maquiladoras Asociadas de Ciudad Juárez, Index Ciudad Juárez, disponible en [consulta 6 de Abril de 3]. Arun Kanda, Arshinder y Deshmukh, S. G. (8). Supply chain coordination: perspectives, empirical studies and research directions. International Journal of Productions Economics, Vol. 5, pp Assey M., Janvier-James (). A new introduction to supply chains and supply chain management: definitions and theories perspective. International Business research, vol. 5, No., pp Babak, Jamshidi N. y Saeid, Ismaeli (). Analyzing effective elements in agile supply chain. Management Science Letters, Vol. 4, pp Bhatnagar, R. y Sohal, A.S. (5). Supply chain competitiveness: measuring the impact of location factors, uncertainty and manufacturing practices. Technovation, (5), Bhatnagar, R, Jayaram, J. y Cheng P., Y. (3), Relative importance of plant location factors: a cross nationak comparison between Singapure and Malaysia, Journal of Business Logistics, Vol. 4, No., pp Bogataj, M., Grubbström, R. W., y Bogataj, L. (), Efficient location of industrial activity cells in a global supply chain, International Journal of Production Economics, Vol. 33, No., pp Cedillo C., Miguel G., Sánchez G., Juan y Sánchez R., Cuauhtémoc (6). The new relational schemas of inter-firms cooperation: the case of the Coahuila automobile cluster in Mexico. International Journal Automotive technology and Management, Vol. 6, No. 4, pp Cedillo C., Miguel G. y Pérez A., A. (). Hybrid supply chains in emerging markets the case of the Mexican auto industry. South African Journal of Industrial Engineering, Vol., No., pp Chen, Jengchung V., Yen, David C. y Tomochko, Nathan A. (). The antecedent factors on trust and commitment in supply chain relationships. Computers Standars & Interfaces, Vol. 33, pp

30 Referencias Choi, Sunkyung (). Key success factor of supply chain relationships: multiple case studies in China from buyer s and supplier s perspective. University of Gävle, Sweden, master thesis. Chong, Alain, Y., Ooi, Keng-Boon y Sohal, Amrik et al. (9). The relationship between supply chain factors and adoption of ecollaboration tools: an empirical examination. International Journal of Production Economics, Vol., pp Cortina, J. (993). What is coefficient alpha An examination of theory and applications. Journa of Applied Psychology, Vol. 78, No., pp Dorling, Kim, Scott, John y Deakins, Eric (6). Determinants of successful vendor managed inventory relationships in oligopoly industries. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, Vol. 36, No. 3, pp Falk, Hanna y Hogström, Linda (). Key success factors for a functioning supply chain in e-commerce BB. Master thesis. Fawcett, Stanley E., Magnan, Gregory M. y McCarter, Mattew W. (6). Benefits, barriers, and bridges to effective supply chain management. Supply Chain Management: an International Journal, Vol. 3, No., pp Feng, Yang (). System dynamics modeling for supply chain information sharing. Physics Procedia, Vol. 5, pp Forrester, J. W. (96). Industrial Dynamics, Portland (Or): Productivity Press. Forslund, Helena y Jonsson, Patrik (7). The impact of forecast information quality on supply chain performance. International Journal of Operations & Production Management, Vol. 7, No., pp J. Gordon and A. S. Sohal, Assesing manufacturing plant competitiveness: an empirical fiel study, International Journal of Operations and Production Management, Vol., No. ½, pp ,. Gunasekaran, A., Patel, C. y McGauhhey, Ronald E. (4). A framework for supply chain performance measurement. International Journal of Productions Economics, Vol. 87, pp Gunasekaran, A. y Ngai, Eric W. T. (4) a. Virtual supply chain management. Production Planning and Control, Vol. 5, No. 6, pp Gunasekaran, Angappa y Ngai, Eric W. T. (9) b. Modeling and analysis of built-to-order supply chains. European Journal of Operational Research, Vol. 95, pp Haytko, Diana L. y Kent, John L. (7). Mexican maquiladoras: helping or hurting the US/Mexico cross-border supply chain The International Journal of Logistics Management, Vol. 8, No. 3, pp Huang, Minfang, Yang, Miaoying, Zhang, Yuankai y Liu, Bingyi (). System dynamics modeling-based study of contingent sourcing under supply discruptions. Systems Engineering Procedia, Vol. 4, pp

31 Referencias Hui, Lv y Nuo, Liao (). System dynamics modeling and simulation of multi-stage supply chain: the value of information Jeong, Jung Sik y Hong, Paul (7). Customer orientation and performance outcomes in supply chain management. Journal of Enterprise Information Management, Vol., No. 5, pp Jiménez S., E. (4). Factores críticos de éxito de la cadena de suministro. Publicación Técnica No. 37, Sanfandila, Qro. Kannan, Vijay R. and Tan, Keah Choon (). Supply chain integration: cluster analysis of the impact of span of integration. Supply Chain Management: an International Journal, Vol. 5, No. 3, pp Khaji, Mohammad y Shafaei, Rasoul () a. A system dynamics approach for strategic partnering in supply networks. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, Vol. 4, No., pp Kisperska-Morón, Danuta (). Virtual logistics as a support for the decomposition process of supply chain (conceptual reflections). Scientific Journal of Logistics, Vol. 7, No. 5, pp Kroes, James R. (7). Outsoursing of supply chain processes: evaluating the impact of congruence between outsoursing drivers and competitive priorities on performance. Georgia Institute of Technology, Ph. Thesis. Kumar, Sammer, McCreary, Mariettsa L. y Nottestad, Daniel A. (). Quantifying supply chain trade-offs using six sigma, simulation, and designed experiments to develop a flexible distribution network. Quality Engineering, Vol. 3, pp Laosirihongthog, tritos, Punnakitikashem, Prattanaa y Adebanjo, Dotun (). Improving supply chain operations by adopting RFID technology: evaluation and comparison of enabling factors. Production Planning & Control, Vol., pp. -. Lassar, Walfried, Haar, Jerry, Montalvo, Raúl y Hulser, Leslie (). Determinants of Strategic Risk Management in Emerging Markets Supply Chain: Case of Mexico, Journal of Economics, Finance and Administrative Science, Vol. 5, No. 8, pp.5-4. Lin, Chinho, Chow, Wing S., Madu, Christian N., Kuei, Chu-Hua y Yu, Pei Pei (5) a. A structural equation model of supply chain quality management and organizational performance. International Journal of Productions Economics, Vol. 96, pp Lin, Yichen, Wang Yichuan y Yu, Chiahui () b. Investigating the drivers of the innovation in cannel integration and supply chain performance: a strategy orientated perspective. International Journal of Productions Economics, Vol. 7, pp Lockamy III, Archie y McCormack, Kevin (4). Linking SCOR planning practices to supply chain performance: an exploratory study. International Journal of Operations & Production Management, Vol. 4, No., pp

32 Referencias Lu, Xiang-Hua, Huang, Li-Hua y Heng, Michel S.H. (6) a. Critical success factors of inter-organizational information systems: a case study of Cisco and Xiao Tong in China. Information and Management, Vol. 43, pp Lu, Chin-Shan, Lai, Kee-hung y Chen, T. C. E. (7) b. Application of structural equation modeling to evaluate the intention of shippers to use internet services in linear shipping. European Journal of Operational Research, Vol. 8, pp McCormack, Kevin, Bronzo, Marcelo L. y Valadares, Marcos P. (8). Supply chain maturity and performance in Brazil. Supply Chain Management: an International Journal, Vol. 3, No. 4, pp Meixell, Mary J. y Gargeya, Vidyaranya B. (5). Global supply chain design: A literature review and critique, Transportation research part E, Vol. 4, pp Merschmann, Ulf y Thonemann, Ulrich W. (). Supply chain flexibility, uncertainty and form performance: an empirical analysis of German manufacturing firms. International Journal of Productions Economics, Vol. 3, pp Metters, R. Quantifying the bullwhip effect in supply chain. Journal of Operations Management, Vol.5, No., pp Nunnally, J. (978). Introduction to Psychological measurement. Mc Graw Hill. Japan. Özdemir, A. I. y Aslan, E. (). Supply chain integration, competition capability and business performance: a study on Turkish SMEs. Asian Journal of Business Management, Vol.3, No. 4, pp Persson, Fredrik (). SCOR template: a simulation based dynamic supply chain analysis tool. International Journal of Production Economics, Vol. 3x, No. x, pp. xx-xx. Power, Damien (5). Supply chain management integration and implementation: a literature review. Supply Chain Management: an International Journal, Vol., No. 4, pp Ranganathan, C., Teo, Thompson S.H. y Dhaliwal, Jasbir (). Web-enabled supply chain management: Key antecedents and performance impacts, International Journal of Information Management, xx Ryu, Il, So, SooHu y Koo, Chulmo (9). The role of partnership in supply chain performance. Industrial Management & Data Systems, Vol. 9, No. 4, pp Santos C., Juan Carlos (). consulta el 5 de Mayo de. Streiner, D. (3). Being inconsistent about consistency: when coefficient alpha does and doesn t matter. J Pers Assess, Vol. 8, pp. 7-. Surveymonkey, Encuestas online, avalaible: [consulta actual]. 3

33 Gracias Preguntas Sugerencias Críticas constructivas Estoy a sus órdenes!!! 33

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