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ISSN 0717- ISSN Online 0718-
Autor para correspondencia: [email protected] Recibido: 27.05.2010 Aceptado: 20.08.
IMPACTO EN LAS DECISIONES DE LA CADENA DE
SUMINISTROS DE UNA EMPRESA DE CONFECCIÓN DE
PRENDAS DEPORTIVA ACUATICAS CON LA UTILIZACIÓN DE
DINÁMICA DE SISTEMAS
THE IMPACT OF SUPPLY CHAIN DECISIONS, USING DYNAMIC
SYSTEMS, OF AN AQUATIC GARMENT MANUFACTURING COMPANY
Sergio Ramírez Echeverri^1 , Daniel Escalante Ochoa^1 , Mauricio Pineda Toro^1 , Gloria Elena Peña^2. (^1) Departamento de Ingeniería de Producción. Universidad EAFIT. Medellín, Colombia. (^2) Escuela de Ingeniería de la Organización. Universidad Nacional de Colombia. Medellín,
Colombia.
RESUMEN
En este artículo se presenta un modelo de la cadena de abastecimiento de la empresa Creaciones Nadar S.A., que confecciona ropa para los deportes acuáticos. La cadena se compone de los siguientes eslabones: clientes, tienda, centro de distribución integrado (CEDI), planta interna, plantas satélites y abastecimiento de materias primas. La cadena de suministros de la empresa Creaciones Nadar S.A. es un sistema complejo, debido a que posee diferentes actores que forman estructuras de realimentación y efectos de retardos en el comportamiento. La cadena de suministro posee diferentes comportamientos dinámicos generados por cambios en los factores exógenos, como la demanda de prendas, el número de operarios que se requieren en la planta propia, el inventario del CEDI y la tienda, etc. Para la modelación de la cadena, se emplea la metodología de dinámica de sistemas y el software Ithink®. Se analizan diferentes escenarios, utilizando la simulación y teniendo en cuenta las variables más representativas para ser modificadas. Los resultados arrojados por el modelo permiten buscar políticas y parámetros con los mejores beneficios para la empresa.
Palabras Clave: Dinámica de sistemas, Administración de la Cadena de Suministros o abastecimiento (SCM), Simulación, Confección, Modelación, Evaluación de modelos.
ABSTRACT
This article shows the supply chain model of the company Creaciones Nadar S.A. that manufactures aquatic sports garments. The chain links are the clients, the store, the warehousing, the internal and satellite plants and raw material supply. The supply chain of Creaciones Nadar S.A. is a complex system given the different agents that form the feedback structures and delayed effects on behaviors. The supply chain has different dynamic behaviors generated by changes in external factors such as garment’s demand, number of required workers in the company’s plant, the warehousing, and the store, among other. A dynamic system methodology and the software Ithink® were used to model the chain; moreover, different scenarios were analyzed using simulation and taking into account the most representative variables to be modified. The obtained results allow Creaciones Nadar S.A. to determine policies and parameters and to obtain the best kind of benefits for the company.
Keywords: System dynamics, Supply Chain Management (SCM), Simulation, Textile, Apparel, Modelling, Model test.
Ingeniería Industrial - Año 9 N° 1: 67 - 85 , 2010
Universidad del Bío-Bío
INTRODUCCIÓN
Los cambios acelerados en ciencias, tecnología, población, economías y demás, requieren cambios en las formas de pensar y actuar. En vista de esto, surge el pensamiento sistémico como una forma de ver el mundo, entendiéndolo como un sistema complejo, en el cual no se puede hacer una cosa sin afectar otra, pues todo está conectado entre sí. Una de las ramas del pensamiento sistémico es la dinámica de sistemas, la cual facilita el acercamiento al aprendizaje de sistemas complejos a través de modelos formales y métodos de simulación. De esta forma se prueban y mejoran los modelos mentales que se tienen de la naturaleza de los problemas, y además se diseñan nuevas políticas que apalanquen cambios sustanciales y efectivos en los sistemas. Formalizar modelos mentales mediante modelos cuantitativos y ensayarlos por razón de la simulación, muchas veces conduce a cambios radicales en la manera en que comprendemos la realidad.
En el presente trabajo se construye un modelo de la cadena de abastecimiento de una empresa del sector confección usando la simulación de dinámica de sistemas. Es importante anotar que una cadena de abastecimiento se extiende por fuera de los límites de una simple organización y que el modelo debe representar el flujo de materiales e información a través de diversos eslabones, que pasan por el abastecimiento de materias primas, la producción, el almacenamiento, el canal de distribución hasta los clientes. Como cada uno de estos actores tiene diversos inventarios, flujos y reglas de decisión, se crean realimentaciones importantes entre los socios de la cadena; por lo tanto, la dinámica de sistemas es una herramienta apropiada para la modelación y el diseño de políticas de cadenas de abastecimiento. El modelo construido facilita un mejor entendimiento del comportamiento de las diferentes variables que integran la cadena de abastecimiento del sector industrial.
- Descripción de la Empresa
La empresa de confección Creaciones Nadar S.A se fundó en 1991 en la ciudad de Medellín. Esta empresa se dedica a la confección y venta de prendas deportivas de la marca Speedo ®, la cual se usa bajo la licencia de Speedo Holdings B.V. y cuya casa matriz se encuentra ubicada en Londres, Inglaterra. Esta licencia permite a Creaciones Nadar S.A. producir, diseñar y comercializar todos los productos de la marca Speedo ® dentro del país. La planta de producción está ubicada en Medellín y, para la comercialización de los productos, la compañía cuenta con aproximadamente 30 puntos de venta distribuidos en las ciudades más importantes del país y con ventas en sus más grandes superficies (EXITO®, Carrefour®, entre otros). Esto hace que la cadena de abastecimiento se acorte, eliminando intermediarios, reduciendo inventarios, disminuyendo la variabilidad y permitiendo a la empresa un mayor control y visibilidad de los procesos.
Las prendas que se fabrican en la planta propia y en las plantas satélites de la empresa son tanto para hombre como para mujer, con énfasis especial en el sector de prendas deportivas, específicamente de uso en el agua. La empresa comercializa sus productos a través de diversos puntos de venta ubicados en centros comerciales de todo el país. Hay dos categorías de productos: los considerados de moda, que son colecciones por tiempo limitado, y los productos de línea, que se producen y venden continuamente y hacen parte del catálogo habitual de la compañía.
En la figura 1 se muestra un esquema del proceso de operaciones en Creaciones Nadar S.A. Se ven los flujos de materiales, los productos semi-elaborados y terminados, y las órdenes.
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Para demostrar el impacto en la cadena de abastecimientos, Sterman (1989), con el “Juego de la Cerveza”, conduce un experimento para simular el manejo de la producción y distribución industrial, en el que se presentan varios actores, realimentaciones y retardos a lo largo de la línea de abastecimiento. En el juego se observa cómo el sistema exhibe tres comportamientos: oscilación, amplificación de las órdenes y retrasos en la cadena. Todo esto se debe a la poca percepción de realimentación, aunque en la vida real es importante tener en cuenta que los gerentes tienen acceso a más información de la que está disponible en el experimento. En el juego de la cerveza, las oscilaciones se deben a que las reglas de decisión no tienen en cuenta los retrasos de materiales e información que hay entre el momento en que se pone la orden y cuando se reciben los materiales. Explica adicionalmente el razonamiento utilizado por las personas para la toma de decisiones (Sterman, 1989).
Las cadenas de suministro del sector textil-confección se pueden considerar sistemas complejos, dado que poseen diferentes variables y se encuentran estrechamente relacionadas, tales como las ventas, la mezcla de prendas de vestir a producir en la planta, los precios, los operarios, etc. La complejidad del sistema no siempre se refiere al número de elementos en el sistema (la cual se denomina 2complejidad combinatoria”). La complejidad dinámica puede surgir de sistemas que incluso tengan una baja complejidad combinatoria (pocos elementos). La complejidad dinámica surge de las interacciones de los agentes en el tiempo (Sterman, 2000).
En 1997, Parlar & Weng consideran la coordinación conjunta entre una firma manufacturera y los departamentos de suministro, con productos de vida de ciclo corto. La demanda se modela con un supuesto de distribución probabilística para el modelo del vendedor de periódicos. Se analizan los casos de las decisiones conjuntas e independientes sobre la cantidad a producir y la utilización de materia prima a ser suministrada para manufacturar (Higuchi & Troutt, 2008).
Ovalle, 2003, en su artículo sobre “Mejora del Rendimiento Operativo y financiero de las Cadenas de Suministro mediante el uso de las herramientas de Colaboración basadas en Internet”, de la revista Ciencia y tecnología , propone una secuencia para mejorar el rendimiento de la cadena de abastecimiento mediante un aumento gradual de la colaboración o integración ofrecida por las tecnologías de la comunicación en la cadena y que satisfacen las necesidades de los clientes, aumentando la eficiencia de los inventarios y de los flujos de abastecimiento. El estudio también arroja que la integración brinda menores costos financieros y de operación a lo largo de la cadena de abastecimiento
En el artículo “Propuesta de Gestión de la Cadena de Suministro Centralizad”, se compara con la cadena de suministro en la revista Ciencia y Tecnología mediante el sistema de gestión CONWIP ( Constant Work In Process ), que es una generalización del sistema Kanban y evalúa el rendimiento de la estrategia de la cadena de abastecimiento. Bajo este criterio, el autor determina, mediante la simulación en dinámica de sistemas, que una cadena de abastecimiento que utiliza CONWIP ofrece mayores ventajas sobre las otras cadenas de abastecimiento. Cuando las cadenas de abastecimiento ofrecen niveles de servicio similares, hay un control más eficiente del inventario de producto en proceso y se hace menor cantidad media de pedidos, siendo menos vulnerable a la variabilidad en la demanda; y ofrece una mayor eficiencia, porque tiene menores niveles medios de inventarios totales (Ovalle, 2004).
En 2005, la revista Systems Dynamics Review (The System Dynamics Society), publicó una edición especial dedicada a las cadenas y redes de abastecimiento. En la publicación aparecen varios artículos, de los cuales se hará una breve reseña: Akkermans & Dellaert (2005), por ejemplo, realizan un estudio sobre las contribuciones de la dinámica de sistemas a la cadena de suministros hasta el 2005. Encontró unas invariables suposiciones en las investigaciones de la modelación de cadenas de abastecimiento, que incluyen la acumulación de la demanda, funciones de costos lineales, capacidad infinita, los tiempos de entrega (Lead Times) y demanda. Además, llegan a la conclusión de que la meta común de estas investigaciones, por lo general,
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es la minimización de los costos de mantener un inventario para conseguir un cierto nivel de servicio para el cliente, o reducir las variaciones (oscilaciones) del inventario
Goncalves et al. (2005) estudian el impacto de la demanda endógena en los sistemas de producción híbridos push-pull, para lo cual construyen un modelo de la cadena de abastecimientos de los semiconductores de Intel. Analizan qué tanto responde la demanda de los clientes a niveles de servicio por parte de la compañía, teniendo en cuenta dos efectos: el efecto de las ventas y el efecto de la producción. El primero representa, en una realimentación negativa, cómo la escasez de producto hace que los clientes busquen otras fuentes de abastecimiento (competencia), haciendo que se reduzca la demanda y disminuya la escasez en Intel.
El segundo efecto captura el impacto de los cambios en la demanda de las decisiones de producción del fabricante: menos demanda lleva a reducción de la producción (de la utilización de la capacidad) para evitar tener excesos de inventario. Al bajar la producción se tendrán bajos inventarios y bajos niveles de servicio al cliente por escasez de producto, lo que deprime aún más la demanda, en un ciclo de retroalimentación positiva. Es decir, el efecto de la producción genera una reacción que refuerza aún más la perturbación original. También muestran cómo el sistema híbrido se puede convertir en un sistema push, si se agotan los inventarios de productos terminados (Goncalves et al. 2005).
Anderson et al. (2005) analizan el manejo de la capacidad en cadenas de abastecimiento de empresas de servicio y de manufactura hecha a la medida. En este tipo de cadenas no se tienen inventarios de producto terminado, sino que los trabajos atrasados se van acumulando y únicamente se pueden manejar ajustando la capacidad. Para tratar este problema desarrollan un modelo en dinámica de sistemas destinado a mostrar los efectos de la reducción del tiempo de entrega en las empresas de servicio y no se ajusta la capacidad, llevando a que se puedan reducir los trabajos acumulados a corto plazo, pero se incrementan a largo plazo.
Parra et al. (2006), en el artículo “Modelación y simulación computacional de un proceso productivo de una pequeña empresa usando dinámica de sistemas”, publicado en revista Ingeniería y Desarrollo , desarrollan un modelo de simulación de la empresa FRAMECO S.A., en el cual representan el comportamiento dinámico del proceso de plastificado de barras metálicas para carpetas y contribuyen de esta manera a experimentar diferentes escenarios, haciendo los análisis de sensibilidad para implementar políticas más productivas y de bajo costo para la empresa
METODOLOGÍA PARA LA CONSTRUCCIÓN DEL MODELO
La modelación es un proceso iterativo, no una secuencia lineal de pasos. Los modelos pasan por una constante interrogación, revisión y refinación. A medida que se avanza es necesario retomar lo construido según los nuevos hallazgos. Para el logro de los objetivos y el diseño del modelo se siguen los cinco pasos sugeridos en el libro Strategic modeling and business dynamics: a feedback approach de Morecroft (2007), los cuales se observan en la figura 2.
Figura 2. Pasos para la modelación
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Las flechas gruesas representan el flujo de materiales que se da en un sentido unidireccional a lo largo de la cadena, empezando desde el suministro de las materias primas, de las cuales se surte la planta propia y las plantas satélites. Este último punto es importante resaltarlo: las materias primas son surtidas desde la propia empresa a las plantas satélites. Los productos terminados de las plantas satélites son enviados al CEDI, de donde se despachan a la tienda para ser vendidos a los clientes.
Por su parte, el flujo de información se presenta en la del macromodelo mediante flechas delgadas, y se da de la siguiente forma: la tienda ordena productos al CEDI, el cual a su vez disminuye las órdenes pendientes de la tienda mientras se despacha el producto. A medida que el inventario del centro de distribución disminuye, la planta interna toma la decisión de fabricar, y cuando su capacidad no es suficiente para cubrir con la orden de producción, se subcontratan plantas satélites para que con su capacidad adicional ayuden a llegar a la tasa de fabricación deseada. La planta interna informa al área de materias primas sus necesidades para confeccionar las prendas, y las plantas satélites reciben el programa de producción y las materias primas del jefe de operaciones El subsistema de costos e indicadores se alimenta con información proveniente de los demás elementos de la cadena; todos los flujos de información hacia este subsistema son de entrada, ninguno de salida.
En la figura 4 se muestra el diagrama causal del modelo de la empresa con algunos ciclos de realimentación entre las variables más significativas.
Para la realización del modelo se analiza profundamente la estructura de la cadena de suministros de la empresa Creaciones Nadar S.A., y se logran identificar las relaciones más importantes entre las variables al interior y los efectos de cada una en el desempeño de la cadena relacionadas con el comportamiento de la demanda en productos de moda y de línea, la utilización de la capacidad de la planta propia y la subcontratación para observar los indicadores de costo, nivel de servicio y utilización de las plantas.
Los modelos de cadenas de abastecimiento siempre involucran realimentaciones negativas (Sterman, 2000), las cuales comparan el estado real del sistema respecto de su estado deseado, para iniciar acciones correctivas que eliminen las discrepancias. La acción correctiva consiste en alterar los flujos de entrada y de salida de los niveles, para así mantenerlos dentro de unos rangos deseados. Por lo general, se tiene más control sobre la tasa de entrada debido a que es más difícil controlar las tasas de salida, como son la demanda de los clientes por parte de la tienda o las órdenes recibidas en el CEDI que provienen de los puntos de ventas. Además, es muy importante anotar que desde el inicio de la acción correctiva y los efectos de la misma, hay demoras que deben ser tenidas en cuenta.
Los pasos 3 y 4 comienzan con el modelo de la cadena de abastecimiento de Creaciones Nadar S.A., el cual está compuesto por seis subsistemas; cinco de ellos hacen parte del flujo de materiales y del de información, mientras que uno (Indicadores y Costos) participa únicamente del flujo de información. Los subsistemas del modelo son:
- Subsistema Tienda
- Subsistema CEDI
- Subsistema Planta Interna
- Subsistema Plantas Satélites
- Subsistema Materias Primas
- Subsistema Indicadores y Costos
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Figura 4. Diagrama Causal del Modelo
Cada uno de estos subsistemas están compuestos de niveles, flujos y variables auxiliares que interactúan entre sí. Los valores de las variables y las pruebas del modelo se obtienen mediante entrevistas hechas al personal directivo, con gran conocimiento de la empresa, apoyados en información histórica y en su propia experiencia.
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- Escenario 1 : Simulación bajo condiciones iniciales.
La simulación bajo condiciones iniciales se lleva a cabo con los siguientes parámetros:
- Demanda Línea: - Media: 600 unidades / semana _- Desviación Estándar: 20 unidades / semana
- Demanda Colección:_ - Pico Colección: 5.000 unid _- Mínimo Demanda Colección: 3.000 unidades
- Turnos: 1 turno / día
- Operarios: 10
- Días Trabajo Semana: 6
- SAM(_ standar alocate mesuring _): 5 minutos / unidades
- Inventario Deseado Tienda: 7.000 unidades.
- Inventario Deseado CEDI: 10.000 unidades._
Se simula el modelo con este escenario y se obtienen los resultados que se muestran en la figura 7 y en la tabla 1.
Nivel de Servicio 77,8%
Utilización Capacidad 60,5%
Costos Planta Interna $247.
Costos Plantas Satélites $85.
Costos Inventario $298.
Costos Totales $631.
Tabla 1. Resultados del Escenario 1.
Figura 6. Nivel de Servicio Escenario 1.
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- Escenario 2: Aumento del número de operarios en la planta interna
Se lleva a cabo una simulación con los mismos parámetros del escenario 1, salvo que se aumenta el número de operarios, pasando de 10 a 20 trabajadores, los resultados se observan en la , y en la.
- Operarios: 20
Figura 7. Utilización Capacidad Escenario 1
Tabla 2. Resultados del Escenario 2
Nivel de Servicio 75,5%
Utilización Capacidad 42,4%
Costos Planta Interna $345.
Costos Plantas Satélites $3.
Costos Inventario $307.
Costos Totales $656.
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- Escenario 3: Aumento del inventario deseado del CEDI.
Se realiza una simulación aumentando el inventario que se desea mantener en el CEDI, pasando de 10.000 unidades a 25.000. En la , 11 y en la se observan los resultados
- Inventario Deseado CEDI: 25.000 unidades
Tabla 3. Resultados del Escenario 3
Nivel de Servicio 80,0%
Utilización Capacidad 40,4%
Costos Planta Interna $247.
Costos Plantas Satélites $167.
Costos Inventario $501.
Costos Totales $916.
Figura 10. Nivel de Servicio Escenario 3
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- Escenario 4 : Aumento del inventario deseado de la tienda
En la, 13 y en la se observa el comportamiento del modelo al variar el inventario deseado de la tienda. Se aumenta el inventario de 7.000 unidades a 18.000.
- Inventario Deseado Tienda: 18.000 unidades
Los resultados obtenidos se resumen en la tabla 4.
Figura 11. Utilización Capacidad Escenario 3
Tabla 4. Resultados del escenario 4.
Nivel de Servicio 91,5%
Utilización Capacidad 70,8%
Costos Planta Interna $247.
Costos Plantas Satélites $108.
Costos Inventario $419.
Costos Totales $776.
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Los resultados de los cuatro escenarios anteriores se muestran en Tabla 5.
De las alternativas analizadas anteriormente, la que mayor incidencia tiene en un aumento del nivel de servicio es el incremento en el inventario deseado de la tienda, sin que ello signifique un aumento exagerado de los costos. Es conveniente analizar con mayor detalle esta variable, en busca de un nivel satisfactorio dentro de unos costos razonables. Para lograr esto se realiza un análisis de sensibilidad con los parámetros de la.
Tabla 5. Resultados de los diferentes escenarios.
ALTERNATIVA
Nivel
Servicio
Utilización
Capacidad
Costos
Planta
Interna
Costos
Plantas
Satélites
Costos
Inventario
Costos
Totales
Escenario 1:
Condiciones
Iníciales
Escenario
2: Aumento
Operarios
Escenario
: Aumento
Inventario
Deseado CEDI
Escenario
4: Aumento
Inventario
Deseado
Tienda
En la figura 14 se observa cómo varía el nivel de servicio para diferentes valores de inventarios deseados en la tienda.
Tabla 6. Valores del Inventario deseado de la tienda.
Línea
Inventario
Deseado Tienda
(und)
Nivel de
Servicio (%)
Costos
Totales ($)
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Como se observa, a medida que aumenta el inventario deseado de la tienda, aumenta el nivel del servicio, pero al mismo tiempo aumentan los costos totales de la cadena de abastecimiento. Con un análisis de este tipo, la empresa puede determinar fácilmente cuánto le cuesta alcanzar un nivel de servicio determinado. En el escenario 4 el nivel de servicio es del 91.5% con una inversión en inventario de $776.099, y en la en la línea 4 se observa que el nivel de servicio es del 92.75% y la inversión en inventario es de $835.832. El incremento en el nivel de servicio es del 1.36%, con un incremento en el costo del 7.69%. Con un análisis de este tipo, la empresa puede determinar fácilmente cuánto cuesta alcanzar un nivel de servicio determinado y si está dispuesta a pagar por este incremento de nivel de servicio.
CONCLUSIONES
Bajo el escenario 1 se analiza el sistema en las condiciones iníciales y se obtiene un nivel de servicio del 77,8%. La utilización de la capacidad de la planta propia es del 60,5% en promedio a lo largo del horizonte de tiempo analizado. Los costos totales son de $631.615, divididos en $247.665 de costos internos (39%), $85.512 en costos de las plantas satélites (14%), y $298.438 en costos de inventarios (47%).
El Escenario 2 es el que presenta el menor nivel de servicio, con un costo total mayor que el del Escenario 1, que tiene un mejor nivel de servicio.
Cuando se aumenta el inventario deseado del CEDI en el Escenario 3, el nivel de servicio aumenta de un 77,8% a un 80%. Sin embargo, disminuye la utilización de la capacidad y los costos se elevan a $916.747, es decir, aumentan en un 45%. Los costos del inventario pasan de $298.438 a $501.230, es decir, aumentan en 67%.
Por su parte, cuando se incrementa el nivel de inventario deseado en la tienda, en el Escenario 4 se percibe un aumento mucho mayor del nivel de servicio, pasando del 77,8% mencionado a 91,5%, esto es, un 13,7% más. Adicionalmente se utilizan mejor los recursos propios de la
Figura 14. Análisis de Sensibilidad: Inventario Deseado Tienda - Nivel de Servicio
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Ovalle, R. (2004). Propuesta de Gestión de la Cadena de Suministro Centralizada. Comparación con la Gestión de la Cadena de Suministro Totalmente Integrada. Ciencia y Tecnología , 40-
Sterman, J. D. (2000). Business Dynamics: systems thinking and modeling for a complex world. Washington: McGraw Hill.
Sterman, J. D. (1989). Modeling managerial behavior: misperceptions of feedback in a dynamic decision making experiment. Management Science (35), 321-329.
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