Optimización de la cadena de suministro

La optimización de la cadena de suministro (OCS) tiene como objetivo garantizar el funcionamiento óptimo de una cadena de suministro de fabricación y distribución . ^{[ 1 ]} Esto incluye la ubicación óptima del inventario dentro de la cadena de suministro, minimizando los costos operativos, incluidos los costos de fabricación, transporte y distribución. La optimización suele implicar la aplicación de técnicas de modelado matemático mediante software informático. A menudo se considera parte de la ingeniería de la cadena de suministro , aunque esta última se centra principalmente en enfoques de modelado matemático, mientras que la optimización de la cadena de suministro también puede llevarse a cabo utilizando enfoques cualitativos basados ​​en la gestión . ^{[ 2 ]}

Por lo general, los gerentes de la cadena de suministro buscan maximizar la rentabilidad de su cadena de suministro de fabricación y distribución. Esto puede incluir medidas como maximizar el retorno del margen bruto sobre el inventario invertido ( GMROII ) (equilibrando el costo del inventario en todos los puntos de la cadena de suministro con la disponibilidad para el cliente), minimizar los gastos operativos totales (transporte, inventario y fabricación) o maximizar la ganancia bruta de los productos distribuidos a través de la cadena de suministro. La optimización de la cadena de suministro aborda el problema general de entregar productos a los clientes al menor costo total y con la mayor ganancia, compensando los costos de inventario, transporte, distribución y fabricación. Además, optimizar los costos de almacenamiento y transporte mediante el tamaño del producto/paquete es una de las implementaciones iniciales más fáciles y rentables disponibles para ahorrar dinero en la distribución de productos. ^{[ 3 ]}

La optimización de la cadena de suministro tiene aplicaciones en todas las industrias que fabrican y/o distribuyen bienes, incluyendo el comercio minorista , los productos industriales y los bienes de consumo envasados ​​(CPG).

El enfoque clásico de la cadena de suministro ha consistido en intentar pronosticar la demanda futura de inventario con la mayor precisión posible, aplicando técnicas de análisis de tendencias estadísticas y de "ajuste óptimo" basadas en la demanda histórica y los eventos futuros previstos. La ventaja de este enfoque es que puede aplicarse a datos agregados a un nivel bastante alto (por ejemplo, por categoría de mercancía, semanalmente, por grupo de clientes), lo que requiere bases de datos de tamaño moderado y poca manipulación. La imprevisibilidad de la demanda se gestiona estableciendo niveles de stock de seguridad ; por ejemplo, un distribuidor podría mantener un suministro para dos semanas de un artículo con demanda constante, pero el doble para un artículo cuya demanda es más errática. Para calcular los niveles de stock de seguridad se suelen utilizar métodos estadísticos universalmente aceptados, como la desviación estándar y la desviación media absoluta .

Luego, utilizando esta previsión de demanda, se crea un plan de producción y distribución de la cadena de suministro para fabricar y distribuir productos que satisfagan dicha demanda al menor costo (o con la mayor rentabilidad). Este plan generalmente aborda las siguientes cuestiones empresariales: - ¿Cuánto de cada producto se debe fabricar diariamente? - ¿Cuánto de cada producto se debe fabricar en cada planta de producción? - ¿Qué plantas de producción deben abastecer qué almacenes con qué productos? - ¿Qué medios de transporte se deben utilizar para el reabastecimiento de almacenes y las entregas a clientes?

La capacidad técnica para registrar y manipular bases de datos más grandes con mayor rapidez ha permitido el surgimiento de una nueva generación de soluciones de optimización de la cadena de suministro, capaces de realizar pronósticos a un nivel mucho más detallado (por ejemplo, por artículo, por cliente y por día). Algunos proveedores aplican modelos de "ajuste óptimo" a estos datos, a los que se les aplican reglas de stock de seguridad, mientras que otros han comenzado a aplicar técnicas estocásticas al problema de optimización. Calculan el nivel de inventario más deseable por artículo para cada tienda individual para sus clientes minoristas, sopesando el costo del inventario frente a la expectativa de venta. El nivel de inventario optimizado resultante se conoce como stock modelo . Alcanzar el nivel de stock modelo también es un área que requiere optimización. Dado que el movimiento de producto para alcanzar el stock modelo, llamado transferencia de stock, debe realizarse en unidades de envío económicas, como cargas unitarias completas o un camión completo, es necesario tomar una serie de decisiones. Muchos sistemas de planificación de requisitos de distribución existentes redondean la cantidad a la unidad de envío completa más cercana. Por ejemplo, la creación de cargas completas como unidades de envío económicas requiere sistemas de optimización para garantizar que se cumplan las restricciones de ejes y espacio, al tiempo que se realiza la carga sin daños. Esto generalmente se logra agregando requisitos escalonados en el tiempo hasta que las cargas alcancen un peso o volumen mínimo. Los algoritmos de optimización más sofisticados tienen en cuenta las restricciones de apilamiento, las reglas de carga y descarga, la lógica de paletización, la eficiencia del almacén y la estabilidad de la carga con el objetivo de reducir los costos de transporte (minimizar el volumen de envío).

Las soluciones de optimización suelen formar parte de la planificación de las necesidades de distribución de los sistemas de reabastecimiento de la empresa, o estar vinculadas a ella, de modo que los pedidos se puedan generar automáticamente para mantener el perfil de existencias del modelo.

La optimización de la cadena de suministro puede incluir mejoras en distintas etapas del ciclo de vida del producto , de modo que los artículos nuevos, en circulación y obsoletos se optimicen de diferentes maneras, así como adaptaciones para distintas clases de productos, como por ejemplo, la mercancía de temporada. También debe tener en cuenta los riesgos y las limitaciones imprevistas que suelen afectar a la eficiencia de una cadena de suministro global, como los aumentos repentinos en los precios del combustible, la escasez de materiales, los desastres naturales como los huracanes y la inestabilidad política mundial.

Si bien la mayoría de los proveedores de software ofrecen la optimización de la cadena de suministro como una solución empaquetada e integrada en el software ERP , algunos proveedores gestionan el software en nombre de sus clientes como proveedores de servicios de aplicaciones .

La optimización de la cadena de suministro considera cada vez más los resultados ambientales, como las emisiones, los residuos y el consumo de recursos, junto con los clásicos como el costo y la velocidad de entrega, una práctica que generalmente se clasifica dentro de la gestión de la cadena de suministro sostenible o verde. ^{[ 4 ]} Otro tema común en la literatura revisada en el mismo estudio es el uso del término "optimización multiobjetivo", que, como se ha mencionado, se está volviendo común con otras palabras clave como "inteligencia artificial" y "transformación digital" porque los problemas de optimización cuantitativa se vinculan cada vez más con la sostenibilidad en lugar de tratarse como un tema separado. ^{[ 5 ]}

En otro estudio, una cadena de suministro de circuito cerrado se define como el diseño, control y operación de un sistema para maximizar la creación de valor a lo largo de todo el ciclo de vida de un producto, con la recuperación dinámica de valor a partir de diferentes tipos y volúmenes de devoluciones. ^{[ 6 ]} Además, explica que la logística inversa implica la recolección de materiales, recursos y piezas para su reciclaje, reparación, reacondicionamiento y remanufactura.

Esto se confirma mediante una revisión más específica que se limita a las decisiones de inventario. Una revisión de 91 estudios de caso sobre los métodos de modelado cuantitativo empleados en la gestión sostenible de inventarios reveló que los métodos de modelado más utilizados estaban relacionados con la minimización de costos y la consideración de objetivos de reducción de gases de efecto invernadero, e implicaban el uso de variables como costos de mantenimiento, cantidades de pedido y niveles de stock de seguridad, a menudo combinados con algoritmos de solución heurísticos o metaheurísticos, la mayoría de los cuales implicaban programación lineal entera mixta. ^{[ 7 ]}

En primer lugar, se afirma que las técnicas aplicadas a la optimización de la cadena de suministro tienen credibilidad académica . La mayoría de las empresas especializadas surgidas a raíz de proyectos de investigación pertenecen a instituciones académicas o son consultoras, y citan artículos de investigación, informes técnicos , asesores académicos y análisis del sector para respaldar su credibilidad.

En segundo lugar, se afirma que las técnicas son comercialmente efectivas . Las empresas publican estudios de caso que muestran cómo los clientes han logrado beneficios significativos y cuantificables en términos de reducción de inventario y menores niveles de costos logísticos, al tiempo que generalmente mantienen o mejoran el servicio al cliente a través de una mayor previsibilidad y una mejor disponibilidad. Kokoris señala que una iniciativa de optimización de la cadena de suministro puede representar "una oportunidad sin explotar para lograr mayores flujos de efectivo a corto y largo plazo y ahorros de costos". ^{[ 8 ]} Sin embargo, hay pocos datos publicados fuera de estos estudios de caso, y una reticencia por parte de algunos profesionales a publicar detalles de sus éxitos (que pueden ser comercialmente sensibles), por lo que es difícil obtener evidencia sólida. Por último, pero no menos importante, los asesores independientes o los puntos de referencia muestran la persistencia y los beneficios logrados en subsectores específicos.

Las diferentes rutinas en la optimización de la cadena de suministro han alcanzado un estado de madurez y permiten a las empresas obtener una ventaja competitiva mediante una mayor eficacia y ahorros cuantificables. Además, la optimización de la cadena de suministro puede aportar una mejor calidad de las prendas, posiblemente una mejor colaboración y un aumento de los beneficios. ^{[ 9 ]}

Varias desventajas afectan la gestión de la cadena de suministro; por ejemplo, en India, la seguridad de los datos es un riesgo; debido al sistema de múltiples partes, la información puede quedar expuesta y caer en manos equivocadas, o los competidores pueden explotarla. La gestión de la cadena de suministro en India también sufre de dependencia de fuentes externas: las fluctuaciones de los precios del combustible, las políticas gubernamentales y el clima pueden provocar grandes interrupciones ^{[ 10 ]} .

La creciente dependencia de las tecnologías digitales también conlleva problemas como los riesgos de ciberseguridad, mientras que los nuevos sistemas y plataformas digitales pueden ser una inversión costosa, y el mantenimiento de estos sistemas supone un desafío adicional para las pequeñas y medianas empresas ^{[ 10 ]} .

Los esfuerzos de transformación digital pueden ser complicados debido a la mala calidad de la integración de los sistemas heredados existentes ^{[ 10 ]} . Gestionar el cumplimiento normativo sigue siendo un desafío, ya que las empresas deben adherirse a numerosas normativas y regulaciones complejas y mantenerse al tanto de dicho cumplimiento, lo que afecta la eficiencia y la fluidez operativa.

Cuando se utiliza, la gestión eficiente de la cadena de suministro tiene muchas desventajas. Desarrollar empleados que puedan desempeñarse en un entorno de cadena de suministro puede ser costoso, y esto puede resultar prohibitivo para las pequeñas empresas. Las fluctuaciones monetarias en los mercados internacionales hacen que varias ganancias sean imprevisibles, y las empresas que no operan con un plan a menudo pierden los impulsos continuos de eficiencia después del ahorro de costos ^{[ 11 ]} . Los largos plazos de entrega entre países son el riesgo asociado con la importación de diferentes países, lo que puede ser un riesgo significativo, como se evidenció en la interrupción global de fábricas y puertos del siglo XXI causada por una pandemia en China, que puso de manifiesto este riesgo.

La coordinación de varios departamentos diferentes puede añadir complejidad a la cadena de suministro, y una formación deficiente del personal probablemente aumente los errores costosos. La transferencia de datos de una instalación a otra es vital para la precisión de las comunicaciones, pero la transmisión inexacta de datos entre países podría resultar desastrosa; por el contrario, las largas distancias y las diferentes zonas horarias pueden contribuir a una garantía de calidad deficiente ^{[ 11 ]} .

También conocido como envío directo, el envío directo desde planta (DPS, por sus siglas en inglés) es un método para entregar la mercancía directamente desde la fábrica al cliente. Al mismo tiempo, centros regionales estratégicamente ubicados ofrecen envíos urgentes al mayor número posible de clientes. Este esquema de entrega reduce los costos de transporte y almacenamiento.

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