Un paseo por la frontera de la investigación en Supply Chain Management.

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1 Un paseo por la frontera de la investigación en Supply Chain Management. Santiago Kraiselburd Zaragoza Logistics Center MIT Center for Transportation & Logistics Instituto de Empresa

2 Santiago Kraiselburd Executive Director, Zaragoza Logistics Center (Spain). Associate Researcher, Center for Transportation & Logistics, Massachusetts Institute of Technology (USA). Lecturer, Omnium ExecMBA, Rotman School of Business (U of Toronto, Canada) and U of St. Gallen (Switzerland). Vice President, Centro Nacional de Competencia en Logística Integral, Spain. Associate Professor, INCAE Business School (Costa Rica/Nicaragua). Associate Professor, Operations and Technology Management, Instituto de Empresa (Spain). (Formerly) Professor, Operations and Technology Management, Instituto de Empresa (Spain). Over 10 years of work experience as independent consultant or employee in variegated firms such as Citibank (Regional Vice President) and Arthur Andersen (Senior Consultant), in Argentina, the USA and Panama, covering industries such as Consumer Goods, Oil & Gas, Heavy Machinery Manufacturing, Airlines, Baking and Newspaper. Doctor in Business Administration (D.B.A.), specialized in Technology and Operations Management, Harvard Business School (USA). MBA, University of Southern California (USA). Master of Science in Industrial and Systems Engineering, University of Southern California (USA). Ingeniero en Electrónica (5 year degree), specialized in microprocessors, Universidad Nacional de La Plata (Argentina). 2

3 Agenda Interacción Entre Finanzas, Operaciones y Logística Efecto Látigo y coordinación en sistemas multi-nivel El gerente vs el software Coordinación dentro de la firma y entre firmas ante demanda incierta Coordinación y Previsiones en Sistemas Globales de Salud 3

4 Interacción Entre Finanzas, Operaciones y Logística Equipo de Trabajo: Alejandro Serrano (MIT Zaragoza), Santiago Kraiselburd (MIT Zaragoza e INCAE Business School), Rogelio Oliva (Texas A&M y MIT Zaragoza), Ananth Raman (Harvard Business School).

5 Dupont Plus Gross Profit -SGA ROA = Sales Sales Total Assets = Gross Profit -SGA Gross Profit Gross Profit Sales Sales Inventory Inventory Total Assets = SGA Intensity Gross Margin Inventory Turns Inventory Intensity La interacción entre todos los términos del lado derecho de la ecuación es lo que acaba determinando el Retorno de los Activos (ROA). Por lo tanto, lograr un buen desempeño en un componente solo (ej: rotación de inventario) no es suficiente. Source: Raman, A., Vishal Gaur, and Marshall Fisher. "Linking Operations and Finance in Retailing." Working Paper. 5

6 La idea principal Valor para los accionistas Decisiones Financieras (i.e. Fuente de los fondos) Decisiones Operativas (i.e. Uso de los fondos) 6

7 La idea principal (cont.) La forma clásica Minimizar Costes Operativos, o Maximizar Beneficios, y, en paralelo, Minimizar los Costes de Capital. La nueva forma propuesta, Maximizar el valor de la empresa! 7

8 La idea principal (cont.) Forma Clásica min CRT = Coste de Ordenar + Coste de tener Stock Q = Coste de Rotura de Stock + Coste de tener Stock El coste de capital (WACC) es exógeno a operaciones Forma Propuesta max Q E = ECF r e El coste de capital (WACC) es parcialmente endógeno a operaciones (**) (**) (**) Incluyendo Coste de Capital 8

9 Parte de una idea más grande... Demanda Producto A???? Materia Prima A Demanda Producto B???? Materia Prima B??? Materia Prima C?? Materia Prima D?

10 Efecto Látigo y coordinación en sistemas multi-nivel Equipo de Trabajo: Bjorn Claes (IE), Santiago Kraiselburd (MIT Zaragoza e INCAE Business School), Rogelio Oliva (Texas A&M y MIT Zaragoza), Mario Monsreal (MIT Zaragoza) Con la financiación del Ministerio de Ciencia e Innovación. Proyecto Singular y Estratégico

11 Efecto Látigo, canales y modos de entrega Existe una diferencia en la variabilidad de los pedidos en caso de distintos acuerdos de entrega (VMI-no VMI, envíos directos a tienda/a CD, canal). Por ejemplo, hay mas / menos variabilidad en caso del uso de VMI versus no-vmi? Variabilidad de los Pedidos Entrega directa a tienda Entrega a centro de distribución VMI???? No VMI???? Concretamente: Reduce o incrementa la variabilidad de inventarios la entrega a los grandes superficies (retailers( retailers) ) a través s centros de distribución/almacenes centrales? Reduce VMI la variabilidad de inventarios tal y como predice la teoría? Se reduce o se incrementa la variabilidad de inventarios cuando se agrega los productos a nivel de SKU, Familia de Producto o Categoría? a? Con la financiación del Ministerio de Ciencia e Innovación. Proyecto Singular y Estratégico 11

12 Efecto Látigo, canales y modos de entrega (cont). Cambia la variabilidad de los pedidos según n los canales de distribución n (ej( ej: : grandes superficies versus compra por impulso (ej. gasolineras) Variabilidad de los Pedidos Entrega directa a tienda Entrega a centro de distribución Categoría A???? Categoría B???? Concretamente: Se puede (parcialmente) atribuir el efecto látigo l a la naturaleza del canal de distribución? Se reduce o se incrementa la variabilidad de inventarios cuando se agrega los productos a nivel de SKU, Familia de Producto o Categoría? a? Con la financiación del Ministerio de Ciencia e Innovación. Proyecto Singular y Estratégico 12

13 El gerente vs el software Equipo de trabajo: Luis Herrero (MIT Zaragoza ), Santiago Kraiselburd (MIT Zaragoza e INCAE Business School), Rogelio Oliva (Texas A&M y MIT Zaragoza), Noel Watson (Harvard Business School).

14 El gerente vs el software En una cadena de tiendas grandes (numero tres en el mundo en su sector), un software diseñado a medida hace las previsiones de demanda y decide los pedidos para cada tienda. Como es habitual, cada tienda se maneja por categorías, con un gerente asignado a cada una. Cada categoría tiene miles de referencias. Cada día, el gerente de categoría puede cambiar las decisiones del software. Mejora o empeoran las decisiones del gerente el desempeño con respecto al software sin injerencia humana? Por qué? En que condiciones? Como se puede diseñar y gerenciar sistema software-humano que trabaje cada vez mejor? Software Gerente de Categoría 14

15 Coordinación dentro de la firma y entre firmas ante demanda incierta Equipo de trabajo: Santiago Kraiselburd (MIT Zaragoza e INCAE Business School), Rogelio Oliva (Texas A&M y MIT Zaragoza), Noel Watson (Harvard Business School).

16 Coordinación/Previsiones Dos entidades/personas intentan coordinar acciones ante una demanda futura, pero, (a) Ninguno de los dos sabe exactamente lo que la demanda será, solo tienen una opinión sobre esta en forma de una previsión (b) Ninguno de los dos sabe exactamente los que el otro realmente piensa sobre la demanda futura (c) Los dos tienen incentivos diferentes (y, a veces, divergentes) (d) A veces, uno tiene más información que el otro. Como conseguir una buena coordinación en esta situación? Manufactura Ventas 16

17 Coordinación y Previsiones en Sistemas Globales de Salud Equipo de trabajo: Laura Rock Kopczac (MIT Zaragoza), Santiago Kraiselburd (MIT Zaragoza e INCAE Business School), Prashant Yadav (MIT Zaragoza), Laura Varela (MIT Zaragoza), Michael Laverty (MIT Zaragoza), Noel Watson (Harvard Business School).

18 Coordinación/Previsiones Projecto contratado por la Fundación Bill & Melinda Gates. En el area de salud global, donde hay una multitud de donantes, gobiernos, empresas farmaceuticas, ONGs, etc., quien debería hacer las previsiones sobre la cantidad de dinero necesaria, ventas, etc.? Dicho de otro modo, como sería un buen ecosistema que estuviera en equilibrio y minimizara pérdidas? 18

19 Cadena de suministros de medicamentos en el sistema público: Kenya Commodity Logistics System in Kenya (as of July 2006) Constructed and produced by Steve Kinzett, JSI/Kenya - please communicate any inaccuracies to or telephone Commodity Type (colour coded) Contraceptives and RH equipment Condoms for STI/ HIV/AIDS prevention STI Drugs Essential Drugs Vaccines and Vitamin A TB/Leprosy Blood Safety Reagents (inc. HIV tests) Malaria MOH Equipment Anti- Retro Virals (ARVs) Laboratory supplies Organization Key Government World Bank Loan Bilateral Donor Multilateral Donor NGO/Private JSI/DELIVER Source of funds for commodities U S A I D K f W E U U N F P A D F I D W H O GOK B T C J I C A C I D A G A V I UNICEF G D F K N C V S I D A D A N I D A GOK, WB/ IDA US Gov Global Fund for AIDS, TB and Malaria MSF Procurement Agent/Body U S A I D K f W E U R O P A U N F P A Crown Agents W H O K E M S A Government of Kenya Japanese Private Company UNICEF MEDS GTZ (procurement implementation unit) C D C J S I PSCMC (Crown Agents, GTZ, JSI and KEMSA) MSF Point of first warehousing KEMSA Regional Depots KEMSA Central Warehouse KEPI Cold Store MEDS NPHLS store Organization responsible for delivery to district levels NLTP (TB/ Leprosy drugs KEMSA and KEMSA Regional Depots (essential drugs, malaria drugs, consumable supplies) JSI/DELIVER/KEMSA Logistics Management Unit (contraceptives, condoms, STI kits, HIV test kits, TB drugs, RH equipment etc) KEPI (vaccines and vitamin A) MEDS (to Mission facilities) Provincial and District Hospital Laboratory Staff Private Drug Source Organization responsible for delivery to subdistrict levels Mainly District level staff: DPHO, DPHN, DTLP, DASCO, DPHO, etc or staff from the Health Centres, Dispensaries come up and collect from the District level Source: Steve Kinnset, PSI Kenya 19

20 Complejo, verdad? Humildemente, la mejor forma de atacar este problema es pedir refuerzos! 20

21 Global Health Supply Chain Consortium Draft Version Date: Oct 27th,

22 Problem Statement Inadequate healthcare supply chains in resource constrained settings contribute to poor product and service uptake and limited coverage of the population. This impedes large segments of the population from accessing health products and services and leads to unnecessary illness and death. 22

23 Mission To improve global healthcare supply chains through problem-driven, evidence-based, actionoriented research, and aiding interventions through: a. technical assistance b. Welfare Enhancing Investment (WEI), c. education/training, and d. communication/advocacy. 23

24 Potential Research Nodes & PIs First Name Last Name School Location Ravi Anupindi University of Michigan, Ann Arbor US Yehuda Bassok University of Southern California US Enzo Baglieri Bocconi University Italy Pankaj Chandra Indian Institute of Management, Bangalore India Sriram Dasu University of Southern California US Marshall Fisher University of Pennsylvania US Jérémie Gallien Massachusetts Institute of Technology US Ananth Iyer Purdue University US Gurhan Kok Duke Universtity US Santiago Kraiselburd Massachusetts Institute of Technology Zaragoza Program Spain Pablo Martin de Holan INCAE Costa Rica/Nicaragua Ananth Raman Harvard University US Justin Ren Boston University US Laura Rock Kopczak Massachusetts Institute of Technology Zaragoza Program Spain Anjali Sastry Massachusetts Institute of Technology US Yossi Sheffi Massachusetts Institute of Technology US Jay Swaminathan University of North Carolina at Chapel Hill US Mitch Tseng Hong Kong University of Science and Technology China Luk Van Wassenhove INSEAD France/Singapore Noel Watson Harvard University US Prashant Yadav Massachusetts Institute of Technology Zaragoza Program Spain Preliminarylistofinstitutions/individuals expressing interest in joining the GHSCC. More institutions/individuals could be added (e.g. in Sub-Saharan Africa). 24

25 Gracias por su tiempo!

26 Apéndice

27 Contact Information Fernando Liesa External Funding & Knowledge Transfer Office Zaragoza Logistics Center Santiago Kraiselburd Executive Director Zaragoza Logistics Center Avda. Gómez Laguna, 25, 1ª Planta Zaragoza Spain +34 (976)

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