Autor: Julián Andrés Zapata Cortes
¿Te gusta la logística? En este blog conocerás los modelos más utilizados en la industria actualmente, además de la cadena de suministro para lograr una adecuada planificación de ventas y operaciones y distribuir los productos o servicios de forma exitosa
¿Ya conoces su definición? Empecemos por nombrar qué es un modelo: “se concibe como un objeto, o la agregación de objetos, que representan algo más” (Niss y Blum, 2020), esto significa que es una representación de una cosa, la cual puede ser un fenómeno, una actividad, un proceso, o un sistema. De esta forma, un modelo matemático, por ejemplo, será un tipo especial de modelo, que representa un objeto o una realidad mediante algunas relaciones y entidades matemáticas (Niss y Blum, 2020). Entre las posibles motivaciones para utilizar modelos, se encuentra que estos facilitan la predicción, la explicación, la descripción y el aprendizaje social de los fenómenos reales (Edmonds et al., 2019).
Por lo tanto, debemos tener presente que las realidades logísticas al ser modeladas dependen de las decisiones a las que nos podemos enfrentar en las empresas. De esta manera, podemos encontrar el modelamiento de realidades al más alto nivel en las organizaciones, comprendiendo aquellos procesos y fenómenos estratégicos, como lo son la integración con proveedores, clientes y demás partes involucradas en la cadena de valor, así como también realidades correspondientes al área administrativa como, por ejemplo, el funcionamiento de un proceso, la forma de asignar los recursos, y las realidades operativas (Bowersox et al., 2019).
De esta manera, es apenas natural encontrar una gran cantidad de modelos aplicados a la logística y la cadena de suministro, desde las actividades de planificación estratégica, hasta la optimización de las actividades del día a día. A continuación, se mencionan algunos de los modelos más comunes en algunas de las actividades claves de la logística y la cadena de suministro. En primer lugar, los modelos que describen el relacionamiento de las empresas con sus consumidores, encontrando principalmente:
Los modelos de producir para tener stock (push): la empresa fabrica sus productos y los pone en inventario para que estén disponibles al cliente cuando él los necesite.
- Producir bajo pedido (pull): los productos son solamente producidos cuando el cliente ha realizado el pedido de estos.
- Ensamblar para pedido (push/pull): es una combinación de los anteriores, en donde la empresa avanza en la producción hasta cierta parte del producto y al terminar comprende el ensamble de los componentes finales que depende del conocimiento de las características definitivas de los productos, las cuales son definidas en el momento en que el producto es solicitado por el cliente (Mehrsai et al., 2013).
- Modelo de inventario manejado por el vendedor (VMI): las decisiones de abastecimiento y entrega del producto son controladas por el vendedor, bajo un sistema de colaboración de información entre el proveedor y los clientes (Arango et al., 2011).
- Modelo de justo a tiempo: en el cual los productos son entregados a los clientes en el momento preciso de su consumo, con el objetivo de reducir al máximo los inventarios (Golhar y Stamm, 1991).
En la planificación de la demanda podemos encontrar los modelos clásicos de pronósticos, como lo son los modelos de regresiones, los modelos de suavizamiento exponencial, los modelos de Holt y de Winter (Chopra y Meindl, 2013). Desde el punto de vista de la planificación y la integración con las operaciones, el modelo más representativo es el de planificación de las ventas y las operaciones (S&OP), el cual, corresponde a una planeación agregada en la empresa para establecer equilibrios óptimos que tienen como finalidad asignar de manera eficaz los recursos y maximizar las utilidades de la empresa (Chopra y Meindl, 2013).
En cuanto al manejo de los inventarios, los modelos más comunes son:
- El modelo de pedido óptimo o modelo EOQ.
- El modelo de revisión continua.
- El modelo de revisión periódica.
- El modelo de aprovisionamiento por reposición.
En el transporte podemos encontrar modelos de administración del transporte, bajo las estrategias de envíos directos, envíos usando centros de consolidación y la estrategia de paradas múltiples, así como los modelos de ruteo de vehículos (VRP), en los cuales los más usados son el modelo VRP con capacidades homogéneas, el VRP con capacidades heterogéneas, el VRP con ventanas de tiempo, el VRP dinámico y el VRP con recogidas y entregas (Zapata-Cortes et al., 2020).
También, es muy utilizado el modelo combinado de ruteo y localización (LRP), el cual se encarga de seleccionar el lugar de donde deben partir las rutas de los vehículos buscando optimizar la operación de transporte (Zapata, 2016).
En la distribución urbana de mercancías, Gómez Marín et al., (2018) menciona que los principales modelos son los correspondientes al modelado de la demanda, los modelos de ruteo y los modelos para la planeación, selección y evaluación de políticas.
En cuanto al diagnóstico de la cadena de suministro, el modelo más común es el SCOR: Supply Chain Operations Reference Model, este se encarga del análisis, diagnóstico y mejora de los procesos de planificación, aprovisionamiento, fabricación, distribución y devoluciones en las empresas (Reddy et al., 2019).
Tal y como se puede apreciar, cada función, operación y nivel de decisión logística es susceptible de modelizar, lo que demuestra la importancia de esta herramienta para la mejora y solución de problemas logísticos. Debemos, estudiar el problema, intentar modelizarlo con alguno de esto, o de los tantos otros modelos que existen, y a partir de allí proponer, evaluar e implementar las mejoras que surjan de este análisis.
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Referencias
Arango, M. D., Zapata, J. A. and Adarme, W., (2011). «Aplicación del modelo de inventario manejado por el vendedor en una empresa del sector alimentario colombiano,» Revista EIA, vol. 15, pp. 21-32.
Arango-Serna, M.D., Gómez-Marín, C.G. y Serna-Úran, C.A. (2017). MODELOS LOGÍSTICOS APLICADOS EN LA DISTRIBUCIÓN URBANA DE MERCANCÍAS. Revista IA. vol. 14 no. 28
Ballou, Ronald H, “Logística, administración de la Cadena de Suministros”, México, Prentice Hall, Quinta Edición, 2004.
Bowersox, D., Closs, D., Cooper, M.B. 2019. Supply Chain Logistics Management. McGraw Hill; 5a edición.
Edmonds, B., Le Page, C., Bithell, M. Chattoe-Brown4, E., Grimm, V. Meyer, R. Montañola-
Sales, C. Ormerod, P., Root, H., Squazzoni, F. (2019). Different Modelling Purposes. Journal of Artificial Societies and Social Simulation 22(3) 6, 2019
Golhar, D.G y Stamm, C.L. (1991) The just-in-time philosophy: A literature review, International Journal of Production Research, 29:4, 657-676, DOI: 10.1080/00207549108930094
Gómez Marín, C. G., Arango Serna, M. D., & Serna Urán, C. A. (2018). MODELOS LOGÍSTICOS APLICADOS EN LA DISTRIBUCIÓN URBANA DE MERCANCÍAS. Revista EIA, 14(28), 57–76. https://doi.org/10.24050/reia.v14i28.1055
Mehrsai, A.,Karimi, H.R. Thoben, K.D. and Scholz-Reiter, B. 2013. Using Metaheuristic and Fuzzy System for the Optimization of Material Pull in a Push-Pull Flow Logistics Network. Mathematical Problems in Engineering, Vol 2013. https://doi.org/10.1155/2013/359074
Niss, M., Blum, W. 2020. The Learning and Teaching of Mathematical Modelling
Reddy, K.J.M, Rao, A.N., Krishnanand, L. 2019. A review on supply chain performance measurement systems, Procedia Manufacturing, Volume 30, pp. 40-47. DOI: https://doi.org/10.1016/j.promfg.2019.02.007.
Sidhartha S. Padhi, Stephan M. Wagner, Vijay Aggarwal. 2012). Positioning of commodities using the Kraljic Portfolio Matrix. Journal of Purchasing and Supply Management, Volume 18, Issue 1, p.p. DOI: https://doi.org/10.1016/j.pursup.2011.10.001.
Zapata-Cortes, J. (2016). Optimización de la distribución de mercancías utilizando un modelo genético multiobjetivo de inventario colaborativo de m proveedores con n clientes (Tesis doctoral). Medellín, Colombia: Universidad Nacional de Colombia.
Zapata-Cortes, J.A., Vélez-Bedoya, A.R. Y Arango-Serna, M.D. 2020. Mejora del proceso de distribución en una empresa de transporte. Investigación administrativa, vol. 49, n. 126 https://doi.org/10.35426/iav49n126.08.
