MODELO PARA LA TOMA DE DECISIONES MEDIANTE LA GESTIÓN COLABORATIVA EN PROCESOS LOGÍSTICOS

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1 MODELO PARA LA TOMA DE DECISIONES MEDIANTE LA GESTIÓN COLABORATIVA EN PROCESOS LOGÍSTICOS Ciprés, D. (p) ; Sáenz M. Abstract Global market generates complex networks between companies and continuous changes in the environment. These factors increase uncertainty about future scenarios and therefore the difficulties for defining the scope of the common logistic operations increase as well as the decision making in the planning process. This paper proposes a conceptual model by means of the use of simulation techniques for future scenarios based on information and knowledge sharing in order to define the logistics processes, best alternative choice, planning, risk estimation as well as some key indicators. Keywords: Supply chain, process simulation, collaborative technologies Resumen La globalización de los mercados genera redes complejas entre las empresas y numerosos cambios en el entorno. Estos factores aumentan la incertidumbre sobre los escenarios futuros y por tanto aumentan las dificultades en la definición del alcance de las operaciones logísticas compartidas entre agentes y en la toma de decisiones en el proceso de planificación. En este artículo se propone un modelo conceptual mediante el uso de técnicas de simulación de escenarios futuros basados en el uso colaborativo de la información y el conocimiento compartido para la definición de los procesos logísticos, evaluación de las mejores alternativas, plazos de ejecución, estimación de riesgos y estimación de los indicadores clave. Palabras clave: Cadena de suministro, simulación de procesos, técnicas colaborativas 1. Introducción y justificación La globalización de los mercados genera redes complejas entre las empresas y numerosos cambios en el entorno. La industria del automóvil y el sector de la distribución sufren una fuerte competencia donde los ciclos de producción son cada vez más cortos, los consumidores más exigentes y aparecen nuevos mercados. Las prácticas de negocio colaborativas se están estableciendo como una de las mejores formas para desarrollar proyectos exitosos y sostenibles. La colaboración es uno de los temas mas comentados en los negocios hoy en día [1]. Pero como indica Fawcett en [2] existe mucha retórica en torno a la colaboración en la cadena de suministro, de forma que este término se ha convertido en una meta a veces difícil de alcanzar y por otra parte con garantía de resultados para aquellos que la superan. Para algunas empresas la colaboración en cadena de suministro (SC) se trata simplemente la colaboración entre los departamentos internos de la compañía. Para otras empresas se trata de la relación con los proveedores, o con los clientes. Pero casi ninguna empresa gestiona la cadena en un sentido tradicional: desde el proveedor de mi proveedor hasta el cliente de mi cliente. Las cadenas son cada vez más complicadas, y gestionar bien esta complejidad 1937

2 es el mayor desafío. También destacar que como indica Lambert en [3] Las empresas realizan acuerdos de colaboración para compartir riesgos y beneficios. El objetivo es asegurar una mejor ejecución en colaboración que la que se conseguiría de forma individual En este escenario tan complejo y con un alto grado de incertidumbre la definición del alcance y la planificación de los proyectos logísticos cuando requiere de la participación de varios agentes es una tarea fundamental. Cuando estos agentes tienen que planificar un nuevo proyecto logístico conjunto cada uno tiene su propia visión del proyecto. Estas visiones no tienen porque coincidir forzosamente y si no se corrigen desde las primeras etapas del proyecto pueden llevar a la falta de coordinación durante la fase de ejecución del proyecto. En logística la gestión de los plazos es importante. Algunos autores afirman " En logística mas vale nunca que tarde". Por ejemplo si entregamos un artículo con corazones para el día de San Valentín el día 15 de febrero, habremos generado un coste logístico en la operación que no va a producir venta. Ante esta situación, es preferible para la empresa no realizar la operación que asumir el retraso. El objetivo de esta ponencia es describir una metodología de trabajo que ayuda a la gestión colaborativa del alcance de una forma novedosa, integrando el conocimiento, la gestión colaborativa de la información y utilizando modelos de simulación del comportamiento de los procesos. Como resultante se obtiene una simulación que integra la información y el conocimiento de cada agente de forma unificada. Este artículo propone un modelo conceptual y describe cada una de los elementos que lo componen. Finalmente se enumeran unos casos prácticos donde este modelo es de aplicación. 2. Modelo conceptual La definición de la planificación y alcance de un proyecto logístico es una tarea compleja debido a la incertidumbre y al entorno cambiante en el que se desarrollan las tareas. Además en este tipo de proyectos, siempre son varios agentes los que trabajan en la ejecución de las tareas. La coordinación en la ejecución de las tareas es fundamental. A continuación se presenta un nuevo modelo conceptual para la realización del análisis colaborativo entre agentes de la SC. 1938

3 Agente 1 Conocimiento Agente 2 Conocimiento Información Información Modelo de Procesos Modelo de Procesos Simulación nueva cadena de suministro Análisis colaborativo del alcance: - Planificación conjunta del proyecto - Estimación de recursos integrada - Gestión del conocimiento compartido - Enfoque único para el proyecto Figura 1. Modelo conceptual Para definir con precisión el alcance de un proyecto logístico es necesario que todas las partes colaboren aportando conocimiento e información sobre los escenarios futuros. Esta información debe ser codificada en un lenguaje que todo el mundo entienda de igual manera. En este modelo se propone la utilización de un modelo de simulación porque facilita la interpretación de las voluntades que ambas partes quieren plasmar en el proyecto. Es decir si dos empresas tienen percepciones diferentes sobre la misma tarea, en cuanto a la duración, los recursos a utilizar o el procedimiento aplicado, etc la modelización del proceso genera una visión única del proceso con el nivel de detalle necesario. La visualización del modelo del proceso permite poner el foco sobre las actividades críticas del proyecto y además poner el mismo foco para que todos los agentes colaboradores identifiquen el problema de la misma forma. A continuación se describen los diferentes componentes que comprenden el modelo. 2.1 Conocimiento El conocimiento es la base para la definición de nuevos proyectos. Hay que distinguir entre diferentes tipos de conocimiento que entran en juego a la hora de definir un proyecto describen cuatro tipos distintos que requieren respectivamente diferentes tipos de dominio [4]: Conocimiento fáctico (know-what), constituye el conocimiento objetivo de un tema determinado. 1939

4 Conocimiento científico (know-why), el se refiere a los conocimientos académicos o de tipo profesional que influyen sobre el desarrollo tecnológico y el ritmo y las características de su aplicación en las industrias de cualquier tipo. Conocimiento práctico (know-how) describe la capacidad para operar en destreza en contextos diferentes (p.e. valuar las perspectivas de mercado para un nuevo producto, o hacer funcionar una máquina-herramienta). El conocimiento práctico se desarrolla sobre todo a escala individual, pero también resulta evidente su importancia si se consideran niveles de cooperación dentro de una organización e incluso entre varias organizaciones como se propone en este modelo. Conocimiento relacional (know-who). es otro tipo de conocimiento cuya importancia está en auge. Consiste en un conjunto de diferentes capacidades, en particular capacidades sociales, que dan acceso y permiten utilizar los conocimientos que posee otra persona, a menudo por medio de una combinación de redes profesionales y personales [5]. Para la definición del proyecto, los diferentes componentes de conocimiento entran en juego, sobre todo el conocimiento práctico de cada organización como el conocimiento relacional. El conocimiento relacional es un factor clave en la relación porque incide directamente en la relación que se establece entre los agentes para el desarrollo del proyecto. Este tipo de conocimiento es útil para solventar las dificultades de definición y planificación que aparezcan. 2.2 Información compartida El segundo aspecto que se propone para la colaboración en este modelo es la colaboración en la información utilizada en el proyecto. Como indica Verespej en [6]: Hay que usar la información en la cadena de suministro para cambiar el proceso de toma de decisiones involucrando a la gente una postura proactiva para aprovechar las oportunidades no solo resolver problemas. Es decir, a través de la incorporación de la información a la simulación se pueden detectar problemas mucho antes de que sucedan y por tanto se pueden tomar medidas para la redefinición de tareas o replanificación de las mismas. Este modelo propone la utilización de todo el conocimiento incluido en los sistemas de información como base para definición y planificación de los nuevos proyectos. Los modelos de simulación a realizar se deben adaptar a la cantidad y calidad de la información disponible. La integración de la información puede ser una herramienta poderosa para aumentar las relaciones en la SC. La integración de la información se basa en el uso de la tecnología para asimilar datos relevantes de fuentes internas y externas para el desarrollo de aplicaciones de alto valor añadido para la empresa [7] El conocimiento obtenido de la información no puede ser utilizado directamente para la planificación de los nuevos proyectos. Es necesaria la coordinación con la información del resto de agentes. Esta conexión no es directa, pues probablemente la codificación sea distinta y es necesaria una adaptación. La información necesaria para la simulación proviene en muchas ocasiones de fuentes dispersas y es muy compleja de manipular y tratar por su carácter cualitativo. Mediante herramientas de gestión del conocimiento es posible recopilar, codificar, tratar y dar valor a toda la información disponible. Vista la importancia de las actividades de planificación a la hora de gestionar cualquier tipo de empresa, es interesante destacar los efectos que tienen una planificación errónea en proyectos logísticos. Pueden provocar todo tipo de pérdidas en la empresa: desde las pérdidas económicas inherentes a un exceso de inventario, o a una venta no llevada a cabo (rotura de inventario), hasta las pérdidas de imagen que conlleva también una demanda insatisfecha, con sus consiguientes efectos nocivos a largo plazo. Como se indica en [8] 1940

5 Detectar las futuras tendencias en los negocios requiere una gran cantidad de esfuerzo para analizar factores cuantitativos y cualitativos. 2.3 Modelización del proceso Para la selección del tipo de modelización más adecuada hay que analizar la relaciones que componen el modelo. Si las relaciones son muy simples, se pueden utilizar métodos matemáticos como el álgebra, el cálculo o la estadística para obtener la solución analítica. Sin embargo, la mayoría de los sistemas reales son muy complejos para obtener una solución analítica. En la simulación se utiliza un ordenador para evaluar los modelos numéricamente. En el caso de los proyectos logísticos las relaciones que se establecen actualmente son complejas por tanto los modelos analíticos no son suficientes y se recomienda utilizar simulación numérica [9]. El diseño de la cadena de suministro se define como el diseño de la red logística completa en coordinación con la estrategia de gestión y sus objetivos asociados de forma rentable en cuanto a eficacia y costes. Por ejemplo la satisfacción de la demanda del cliente de forma fiable, rápida y eficiente.[10]. La selección de la mejor técnica global para el modelado de redes logísticas es problemático por las diferentes influencias del entorno que afectan a cada empresa y, en consecuencia, a sus parámetros para la toma de decisiones [11]. Actualmente existe un amplio rango de metodologías que tratan el tema del análisis de procesos en las cadenas de suministro. Entre las más populares se encuentran Supply Chain Operation Referente model (SCOR), Unified Modeling Language (UML) y Architecture of Integrated Information Systems (ARIS). Para realizar la modelización del proceso es recomendable que exista un agente externo, independiente de los intereses de los agentes implicados, que realice el modelado uniforme sobre los procesos de los agentes para facilitar la posterior integración. Resaltar que las técnicas de simulación de procesos no están muy extendidas entre las empresas. Fuera del ámbito universitario es complicado que una empresa del sector logístico disponga de las herramientas y el conocimiento para el desarrollo de los modelos planteados en este modelo conceptual. La modelización se ha de desarrollar en un clima de colaboración entre los agentes, pues cuanto mayor sea la cantidad de información transmitida, mayor será la utilidad de los modelos. Cabe destacar la combinación del componte de conocimiento del modelo conceptual y los componentes de información y modelo de procesos. Según Nonaka y Takeuchi [12], la creación del conocimiento en el seno de la empresa se basa en la interacción entre el conocimiento tácito residente en los individuos y el conocimiento explícito, utilizando para ellos medios que permitan que ese conocimiento se plasme en soportes para su correcta exposición y comprensión por el otro agente, este es el caso del flujo de información y el uso del modelo de procesos. 2.4 Simulación de nueva cadena de suministro Tras la obtención de los modelos de los procesos se crea la simulación de la nueva cadena de suministro en la que se plasma la interacción estratégica y operacional de los diversos agentes. Debido a la diversidad de tipos cadenas de suministro, además diferentes metodologías para el modelado, existen diferentes tecnologías para la realización de las simulaciones en [10] se citan como las tecnologías más aplicadas la comparación estática de escenarios la simulación dinámica y la optimización matemática. En cada una de estas técnologías existen en el mercado un amplio abanico de software para la simulación de la cadena de suministro: 4flow, Supply Net Simulator, SimFlex, e-scor, Supply Chain Analyzer, Enterprise Dynamics, Witness, Arena, Supply Chain Guru, etc. En [13] sobre un análisis 1941

6 extenso de la literatura actual se concluye que los modelos de eventos discretos son los más empleados para la simulación de la SC. Unos de los aspectos a resaltar de esta técnica es la incorporación de efectos aleatorios para la simulación de los procesos. Los proyectos logísticos están caracterizados por las contingencias. Existen numerosos factores imprevistos que afectan al desarrollo de la actividad. La simulación a través de eventos discretos permite incorporar parte de estos efectos a los modelos a través de distribuciones de probabilidad. Esto introduce una variación aleatoria al modelo y los resultados de la simulación resultan estocásticos, obligando a hacer análisis estadístico para validar sus conclusiones [14] La simulación permite definir un conjunto de escenarios posibles para el proyecto con diferentes alcances y planificaciones. En la siguiente fase se realiza el análisis de cada uno de ellos. Si el número de escenarios es elevado, pueden utilizarse técnicas de optimización (algoritmos genéticos, tabu search) para disminuir el número de soluciones factibles. 2.5 Análisis colaborativo La etapa final del modelo consiste en el análisis de forma conjunta de los modelos simulados. Para fomentar la colaboración entre empresas que colaboran en una misma cadena o red de suministro en [15] se propone la utilización de un laboratorio para el aprendizaje en la cadena de suministro. La metodología para el uso del laboratorio scmlab consiste en la realización de varias sesiones conjuntas en las que participan los diversos miembros de las empresas involucradas con unos guiones preestablecidos para tratar una serie de temas con objetivos concretos y propiciando la visión conjunta. En estas sesiones se utilizan los modelos de simulación conjuntos como herramientas explícitas en las que se plasma tanto el escenario de partida, como escenarios futuros de colaboración estratégica. En la fase de análisis los agentes evalúan el alcance del proyecto planteado estudiando las restricciones planteadas sobre los modelos desarrollados. Las restricciones pueden ser tanto temporales, en el caso de la planificación de las tareas, como de recursos. La estimación de los recursos a utilizar en el proyecto es uno de los resultados mas interesantes que se obtienen de este tipo de modelos. La simulación dinámica permite al usuario observar la evolución en el tiempo del modelo. La mayoría de los programas comerciales utilizados permiten realizar modificaciones sobre los parámetros del modelo durante la ejecución de la simulación. Esta característica es de gran interés para el análisis colaborativo del modelo, pues permite simular las reacciones de los agentes ante las contingencias de forma interactiva. 3. Casos de estudio La validación de este planteamiento se va a desarrollar a través de unos proyectos en donde es posible la aplicación de este modelo conceptual. Se trata de dos casos, en dos sectores diferenciados: el sector del automóvil y el sector de la distribución. El primer caso se trata de una empresa del sector del automóvil que para reducir los costes de su producto y mantener su competitividad necesita realizar un proyecto logístico con una empresa de otro país para el suministro en secuencia de un componente. Para acordar las condiciones económicas de la pieza hay que determinar como debe ser la planificación del suministro de esta pieza de forma que esté alineada con la planificación del resto de actividades de la empresa y con el fabricante de automóvil. En este caso hay varios agentes implicados y deberán de trabajar de forma sincronizada para cumplir las condiciones de plazo y secuencia del fabricante final. 1942

7 El segundo caso es en el sector de la distribución. Una empresa y un operador logístico quieren desarrollar un proyecto para implantar un centro automatizado avanzado para la gestión de una operación logística de gran volumen. Se aplicará el modelo de colaboración propuesta y se realizará un modelo de simulación de los nuevos procesos automatizados utilizando la información de datos históricos para caracterizar los volúmenes y los flujos del nuevo centro. En ambos casos se realizará una aproximación al proyecto utilizando los modelos de simulación. De esta forma se espera mejorar el proceso de toma de decisiones de forma conjunta al disponer de gran cantidad de información y conocimiento incorporada en los modelos y un punto de vista común sobre los procesos del proyecto. 4. Conclusiones El modelo presentado pretende obtener beneficios a partir de la colaboración entre los agentes de la cadena de suministro para reducir la incertidumbre en la definición de los proyectos logísticos a través de la información y el conocimiento mediante el uso de modelos de simulación. La metodología presentada ofrece ventajas en varios campos de la gestión de proyectos como son la planificación conjunta del proyecto, la estimación de recursos integrada entre los agentes participantes y una gestión del conocimiento compartida. La utilización de un modelo de simulación para los procesos de los agentes proporciona un enfoque único a los agentes. Este enfoque es de gran utilidad para la definición de los proyectos complejos. Por último, a través de esta metodología se pretende facilitar el proceso de toma de decisiones pues los modelos están compuestos por la información y conocimiento de los agentes aplicados a la definición del nuevo proyecto. Referencias [1] Barratt, Bowerson et al, Positioning the role of collaborative planning in grocery supply chains, The International Journal of Logistics Management, Vol. 14, No 2, 2003, pp [2] Fawcett S.E., Magman G.M., The rhetoric and reality of supply chain integration, International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, Vol. 32, No 5,2002 pp [3] Lambert D.M, Emmelhainz M.A. and Gardner J.T., Building successful partnerships, Journal of Bussines Logistics, Vol. 32, No 5,1999, pp [4] Lundvall, B.; Johnson, B. The learning economy. Journal of industrial studies, 1994, 1. [5] Eraut, M. et al. Development of knowledge and skills in employment. Informe de investigación de la Universidad de Sussex, 1998, Falmer, [6] Verespej M Supply chain collaboration, Frontline Solutions, available at: (2005) [7] Jhingran A.D, Mattos N. and Pirahesh H., Information integration: a research agenda, IBM systens Journal, Vol. 41, No 4, 2002, pp [8] MIT Supply Chain 2020, Leading Opinions on the Future of Supply Chains, Supply Chain 2020 project working paper, Dic 2004 [9] Law A.M. and Kelton W.D., Simulation modeling and analysis, 3rd edition McGraw-Hill,

8 [10] Seidel T, Integrating Static Scenario Comparison and Dynamic Simulation: A combined methodology for Supply Chain Design, Research paper of the project ILIPT Intelligent Logistics for Innovative Product Technologies, [11] Isermann, H.: Logistik im Unternehmen - eine Einführung. In: Isermann, H. (editor): Logistik - Beschaf-fung, Produktion, Distribution; Moderne Industrie, Landsberg am Lech 1994, pp [12] Nonaka I. and Takeughi H. The Knowledge Creating Company, Oxford University Press,1995 [13] Calderón J.L., Lario F.C., Simulación de Cadenas de Suministro: Nuevas Aplicaciones y Áreas de Desarrollo, Información Tecnológica, Vol. 18, 2007,p [14] Carson J.S., Introduction to modelling and simulation, Winter Simulation Conference, 1, 7-13, 2003, New Orleans [15] Knoppen, D., Saénz, M. A Learning Laboratory for Supply Chain Collaborative Redesign., Thoben, Hauge, Smeds and Riis (Eds.), Multidisciplinary Research on New Methods for Learning and Innovation in Enterprise Networks, 2007, pp Agradecimientos Agradecer al Instituto Tecnológico de Aragón por el apoyo en el desarrollo de este trabajo y a la Universidad de Zaragoza por la formación y la tutela del mismo. Correspondencia (Para más información contacte con): David Ciprés Bagüeste Instituto Tecnológico de Aragón C/ María Luna 8, Zaragoza (España). Phone: Fax: +: URL: 1944

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