Modelos de Simulacion. Vensim. Dinamica de Sistemas. Modelos de Simulacion. Vensim. Dinamica de Sistemas. Modelos de Simulacion. Vensim. Dinamica de Sistemas. Vensim.

Boletín de Dinámica de Sistemas

Simulación Aplicada a la Logística.
Gestión de la Cadena de Suministro

Basado en un modelo de simulación con Vensim

En la actualidad existen diferentes estructuras de gestión de Cadena de Suministro basadas en la colaboración entre los integrantes de la misma. Para este trabajo se analizan las ventajas y desventajas de la utilización de cada una de estas estructuras, en particular Vendor Managed Inventory (VMI) y Electronic Point of Sales (EPOS) en la gestión de la variabilidad de la demanda con respecto a la Cadena Tradicional. Además se utilizan varios modelos de Gestión de Cadena de Suministro, construidos usando la Metodología de la Dinámica de Sistemas, en los que se modelan y simulan con el programa informático Vensim© las estructuras mencionadas.

Estos modelos constituyen una herramienta eficaz que permite recrear diferentes escenarios, que se ajusten, en mayor o menor medida, con los objetivos empresariales (tácticos u operativos) propuestos. Con esta base será posible posteriormente analizar la variación del efecto látigo (también conocido como efecto Bullwhip) como uno de los principales causantes de las inestabilidades en el proceso de gestión de demanda que se producen a lo largo de la Cadena de Suministro.

Simulación Aplicada a la Logística. Gestión de la Cadena de Suministro

Las empresas valoran los conocimientos que permiten una correcta gestión de la Cadena de Suministro, basada en modelos de simulación, porque necesitan tomar sus decisiones teniendo en cuenta el impacto en la logística.
Este curso permite adquirir, de forma fácil y rápida, formación en la construcción de modelos dinámicos que sirvan de base para una buena gestión de la logística de la empresa.
Al finalizar el curso el alumno es capaz de:
1. Realizar una síntesis de un problema complejo.
2. Diagnosticar la evolución natural del sistema analizado.
3. Crear un modelo del sistema e introducirlo en el ordenador.
4. Realizar simulaciones con el modelo, orientadas a hacer propuestas de actuación.

La extrema competitividad que existe en la economía actual, unida a los efectos de la globalización, obligan a la industria a encontrar nuevas vías para interactuar y satisfacer a los clientes. En una Cadena de Suministro, los fabricantes, intermediarios comerciales, transportistas, proveedores y organismos oficiales colaboran para entregar la mercancía de forma rápida y eficaz de modo que el dinero fluya a través de la economía.

Una Cadena de Suministro optimizada, supone mejoras de eficiencia que pueden reducir las necesidades de inventario, ahorrar costes de transporte y otros gastos de distribución, y optimizar el time to market. Forrester (1958), analizando una Cadena de Suministro Tradicional, observó que un pequeño cambio en el patrón de demanda de un cliente se magnificaba según fluía a través de los procesos de distribución, producción y aprovisionamiento. En cada nivel de la cadena, esta desviación se amplificaba aguas arriba de la misma en forma de órdenes de reabastecimiento.

Esa amplificación se debía, según Forrester, a los problemas derivados de la existencia de tiempos de suministro (“non-zero lead times”), y la inexactitud de las previsiones realizadas por los diferentes miembros de la cadena ante la variabilidad de la demanda. Más tarde, Lee et al (1997) identifican que la distorsión de la demanda con respecto a las ventas debida al efecto Forrester se amplifica aún más debido a los siguientes efectos que pueden darse incluso de forma simultanea en la Cadena de Suministro: la lotificación de pedidos, la fluctuación de los precios de los productos, y el racionamiento y escasez de productos terminados. Se denomina efecto Látigo (o efecto Bullwhip) a la amplificación de la varianza en la demanda de productos, producida por la combinación de estos 4 elementos; amplificación que va aumentando según nos separamos del consumidor final y nos adentramos en la Cadena de Suministro.

Alguna de las causas del efecto Bullwhip pueden atribuirse a la desconfianza entre los miembros de la Cadena de Suministro que genera una escasez de información dando lugar a la aparición de problemas de gestión (como pueden ser los excesos de inventarios, demanda insatisfecha, tiempos de suministro elevados, etc.): esos se repercuten negativamente en el objetivo principal de la Cadena de Suministro, que es conseguir la máxima satisfacción del cliente final (Hosoda y Disney, 2005).

Simulación Aplicada a la Logística. Gestión de la Cadena de Suministro

Disney et al. (2004) comentan el interés que tendría para el análisis de la variabilidad de la demanda (efecto Bullwhip), la utilización de nuevas estructuras de Cadena de Suministro, tales como EPOS (Electronic Point of Sales), VMI (Vendor Management Inventory), ambas basadas en estrategias colaborativas entre los miembros que la forman, Reducida y E-shopping. La particularidad de la cadena Reducida es que se eliminan algunos miembros respecto a lo que puede ser una Cadena de Suministro Tradicional. Esto reduce los tiempos de suministro totales y las órdenes de reabastecimiento, lo que suaviza el efecto Bullwhipp. La cadena e-shopping (o de compra electrónica) se caracteriza por estar formada por dos miembros, fabricante y consumidor final (por ejemplo la venta de ordenadores Dell).

En este trabajo se analizan las ventajas y desventajas de la utilización de las estructuras Tradicional y las colaborativas EPOS (Electronic Point of Sales), VMI (Vendor Management Inventory) en la gestión de la variabilidad de la demanda a lo largo de una Cadena de Suministro multinivel. Dichas estructuras de Gestión de Cadena de Suministro se han modelado (Campuzano et al., 2008a y 2008b) usando la Metodología de la Dinámica de Sistemas.

Posteriormente se simulan con el programa informático Vensim©. Estos modelos constituyen una herramienta eficaz que permiten al investigador o al responsable de producción decidir, mediante la recreación de diferentes escenarios, qué estructura se ajusta en mayor o menor medida con los objetivos empresariales (tácticos u operativos) propuestos.


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  • 1995 Tokyo, Japan
  • 1996 Cambridge, MA, USA
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  • 1998 Quebec City,Canada
  • 1999 Wellington, New Zealand
  • 2000 Bergen, Norway
  • 2001 Atlanta, Georgia, USA
  • 2002 Palermo, Italy
  • 2003 New York City, USA
  • 2004 Oxford, England
  • 2005 Boston, MA, USA
  • 2006 Nijmegen, The Netherlands
  • 2007 Boston, MA, USA
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