Resumen de Desarrollo de un modelo de simulación para ensayar políticas operacionales en cadenas de suministros de PYMES transformadoras
La presente investigación tiene por objeto, diseñar un modelo de simulación para determinar el impacto que causa en la cadena de suministros las variaciones de demanda, y de cómo las políticas operacionales de Capacidad, Inventario, Proceso o Fuerza Laboral pueden mitigar este impacto, contribuyendo así, con la gestión de la cadena de suministro a tener una organización competitiva en la entrega de pedido. Para lograr mejorar el proceso de toma de decisiones operacionales implícitas en la administración de la cadena, se desarrolló en el capítulo 4, el Modelo Conceptual de la Cadena de Suministro Genérica, que sirve de apoyo al modelo de simulación de eventos discretos en Arena 9, y al modelo de simulación de procesos continuos, en PowerSim 2.0. El modelo de eventos discretos se utiliza para equilibrar la cadena y el modelo de procesos continuos para ensayar con las políticas operacionales que correspondan. Gestionar una cadena de suministro representa un desafío importante, sobre todo considerando la necesidad de hacerla competitiva. En consecuencia la primera hipótesis de esta investigación, contrastada en el capitulo 6, plantea: las políticas operacionales de Capacidad, Inventario o Procesos son más efectivas para disminuir el nivel de pedidos pendientes, cuando se aplican de manera combinada. También el capítulo 6, ayuda a contrastar una segunda hipótesis: Los ajustes en la política de Capacidad de Despacho de Productos Terminados y de Almacenamiento de Materia Prima, tienen un impacto mayor en disminuir el nivel de pedidos pendientes, que la política de Cobertura de Inventarios de Productos Terminados. Este mismo capítulo, también contribuyen a demostrar, la tercera hipótesis: La relativa al tiempo de procesamiento de Despacho de Materia Prima que genera un impacto limitado en el disminuir el nivel de pedidos pendientes, cuando se aplica por si sola, o sin combinarla con otra política operacional. El capitulo siete, presenta la aplicación del modelo, en la cadena de suministro Madera-Muebles y en Leche-Quesos Blandos. Ambas aplicaciones afianzan la importancia de la aplicación de políticas operacionales en la cadena de suministros como herramienta competitiva en la rapidez de entrega de pedidos. Con estas demostraciones se logra una de las aportaciones más importantes de este trabajo: Contribuir a reducir la incertidumbre en la toma de decisiones del administrador de la cadena, por la rapidez con que puede analizar cuál combinación de políticas operacionales es la mejor, o la más efectiva ante un cambio en la demanda y antes de ponerla en práctica. Otra aportación útil, para sucesivas investigaciones, es incentivar a una mayor utilización de modelos de simulación de eventos discretos y de procesos continuos de manera combinada, para comprender más ampliamente, el comportamiento del modelo y del sistema objeto de modelación, y prescribir acciones o tomar decisiones de manera más rápida y con menor nivel de incertidumbre. ABSTRACT With the purpose of detecting the impact that variations of demand cause in the supply chain, and in order to determine how the operational policies of capacity, inventories or labor force can mitigate this impact, a system dynamics simulation model has been designed. The conceptual model of the generic supply chain developed in chapter four considers three producers of raw material, one supplier of raw material, one producer, one wholesaler and several distributing agents. These companies operate individually under normal conditions, but they have understood that their integration in a supply chain improves the competitiveness of all its members. That is to say, the sum is greater than the parts. The discrete events model simulated by Arena 9 software is used for obtaining a balanced supply chain and the continuous process model, simulated in Powersim 2.0 is used for performing tests with the different operational policies. For its initial design a simulation software model is used in which the resources of the supply chain are optimized. Afterwards, the product of this optimization facilitates some initial values to be used in the system dynamics model in which cause-effect or influence relationships have been previously established considering the most representative variables. Subsequently, changes in operational policies that can reduce the level of outstanding orders in the supply chain are tested using other simulation software. Supply Chain Management represents important challenges, when companies consider the need to become more competitive. Therefore, the first hypothesis of this research, tested in chapter six, is: operational policies of Capacity, Inventory or Processes are more effective in reducing the level of outstanding orders when they are applied in a combined way. Chapter six also presents the test of a second hypothesis: The adjustments in the policy of Dispatch Capacity of Finished Products and of Raw Material Storage, have a major impact in reducing the level of outstanding orders than the Policy of Coverage of Finished Products Inventories. This chapter also contributes to demonstrate the third hypothesis: the Policy of Raw Material Dispatch processing time impacts slightly on the level of outstanding orders if it is applied without combining it with other operational policies. Chapter seven presents the application of the model in two supply chain: Wood-Furniture and Milk-Soft Cheese. Both applications reinforce the importance of the implementation of operational policies in the supply chain as a competitive tool to deliver orders more rapidly. The main contribution of this research is that an organization can reduce the uncertainty in the decision making process of the supply chain management because combined policies can be analyzed quickly. In response to a variation of demand the most adequate policy could be tested and selected before the policy is implemented.
