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Boletín de Dinámica de Sistemas

Gestión de la cadena de suministro en un supermercado

Basado en un modelo de simulación con Vensim

Raúl Osvaldo Basso Pino
r_basso@yahoo.com

Cada fin de año el formato mayorista de una cadena de supermercado con fuerte presencia en Santiago vende “Cajas Navideñas” a Empresas y locales de venta de su cadena.

Esta situación obliga al área comercial a entregar la planificación con antelación al área de operaciones para la preparación y distribución de las cajas.

Cada año ha sido una fortuna acertar la cantidad de preparación produciendo quiebres importantes de stock y problemas comerciales por no cumplir en los plazos establecidos.

Gestión de la cadena de suministro en un supermercado

La capacidad de producción no se apoya en ninguna herramienta predictiva y los recursos son escasos, ya que los meses de noviembre y diciembre son temporada alta para el tipo de trabajo “part-time”. Por ende, se desea evaluar de la manera confiable posible la relación de mano de obra necesaria y otros índices de gestión críticos dependiendo de la capacidad de producción deseada.

Los análisis deben permitir visualizar información necesaria para construir una adecuada la planificación financiera que sustenten el plan de desarrollo de la Empresa.

Gestión de la cadena de suministro en un supermercado

A continuación se visualiza la dependencia de todos los parámetros con la cantidad a producir tomando en cuenta las 8 semanas del periodo en evaluación.

Gestión de la cadena de suministro en un supermercado

Según Wikipedia la dinámica de sistemas es una técnica para analizar y modelar el comportamiento temporal en entornos complejos. Se basa en la identificación de los bucles de realimentación entre los elementos, y también en las demoras en la información y materiales dentro del sistema. Lo que hace diferente este enfoque de otros usados para estudiar sistemas complejos es el análisis de los efectos de los bucles o ciclos de realimentación, en términos de flujos y depósitos adyacentes. De esta manera se puede estructurar a través de modelos matemáticos la dinámica del comportamiento de estos sistemas. La simulación de estos modelos actualmente se puede realizar con ayuda de programas computacionales específicos.

Originalmente desarrollada en 1950 para ayudar a los administradores de empresas a mejorar su comprensión de los procesos industriales, actualmente se usa en el sector público y privado para el análisis y diseño de políticas. Fue creada a principios en la década de 1960 por Jay Forrester de la MIT Sloan School of Management del Massachusetts Institute of Technology) con la creación del MIT System Dynamics Group.

Los modelos de simulación con Dinámica de Sistemas tienen aplicaciones en prácticamente todas las áreas del conocimiento como podemos observar en los numerosos artículos publicados en los congresos anuales de la System Dynamics Society. Se trata de una potente herramienta para:

  • Enseñar a los reflejos del sistema de pensamiento de las personas que está siendo entrenado.
  • Analizar y comparar los supuestos y modelos mentales acerca de cómo funcionan las cosas.
  • Obtener una visión cualitativa sobre el funcionamiento de un sistema o las consecuencias de una decisión.
  • Reconocer arquetipos de sistemas disfuncionales en la práctica diaria.

    Los modelos permiten simular el impacto de diferentes políticas relativas a la situación a estudiar ejecutando simulaciones what if (¿qué pasaría si?) que permiten ver las consecuencias a corto y medio plazo, y ser de gran ayuda en la comprensión de cómo los cambios en un sistema lo afectan en el tiempo. En este sentido es muy similar al Pensamiento sistémico ya que se basa en los mismos diagramas de causales con bucles o lazos de retroalimentación (feedback). Sin embargo, estos modelos de simulación permiten además hacer simulaciones para estudiar el comportamiento de los sistemas y el impacto de políticas alternativas. Se utiliza en especial para investigar la dependencia de los recursos naturales y los problemas resultantes del creciente consumo a nivel global para mejorar el especial en el desarrollo de nuevos productos. Existe una gran variedad de marcas de software en el mercado que ayudan a aplicar esta herramienta de una forma amigable: Vensim, Stella, ithink, Powersim, Dynamo, etc.

    Conclusiones
  • El modelo muestra que el sistema es robusto respecto a la demanda de cajas evitando un “sobre stock” y quiebre que puede afectar las relaciones comerciales.
  • El apoyo de personal y su productividad son un actor importante lo cual se recomienda que el área de RRHH trabaje con tiempo en la contratación y planificación de los recursos.
  • El plan de producción tiende a la baja a medida que se acercan las semanas 7 y 8 con el claro objetivo de evitar el sobre stock.
  • Las ventas acumuladas aumentan en el periodo y son graficadas de manera exponencial.

    (*) Aquí puede descargar el documento completo


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