La optimización de la cadena de suministro (SCO) 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, los costos de transporte y los costos de distribución. La optimización a menudo implica la aplicación de técnicas de modelado matemático utilizando 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 se puede llevar a cabo utilizando enfoques cualitativos basados en la gestión . [2]
Normalmente, los gerentes de la cadena de suministro buscan maximizar la operación rentable de su cadena de suministro de fabricación y distribución. Esto podría incluir medidas como maximizar el retorno del margen bruto sobre el inventario invertido ( GMROII ) (equilibrar 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 el retorno bruto del inventario invertido (GMROII). beneficio de los productos distribuidos a lo largo de la cadena de suministro. La optimización de la cadena de suministro aborda el problema general de la cadena de suministro de entregar productos a los clientes con el costo total más bajo y 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 del producto. [3]
La optimización de la cadena de suministro tiene aplicaciones en todas las industrias que fabrican y/o distribuyen bienes, incluido el comercio minorista , los productos industriales y los bienes de consumo envasados (CPG).
El enfoque clásico de la cadena de suministro ha sido tratar de pronosticar la demanda futura de inventario con la mayor precisión posible, aplicando tendencias estadísticas y técnicas de "mejor ajuste" 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, categoría de mercancía, semanalmente, por grupo de clientes), lo que requiere bases de datos de tamaño modesto y poca manipulación. La imprevisibilidad de la demanda se gestiona entonces estableciendo niveles de existencias de seguridad , de modo que, por ejemplo, un distribuidor podría tener dos semanas de suministro de un artículo con una demanda constante, pero el doble de esa cantidad para un artículo cuya demanda es más errática. Para calcular los niveles de existencias de seguridad se utilizan a menudo métodos estadísticos universalmente aceptados, como la desviación estándar y la desviación absoluta media .
Luego, utilizando esta demanda pronosticada, se crea un plan de distribución y planificación de la producción de fabricación de la cadena de suministro para fabricar y distribuir productos para satisfacer esta demanda pronosticada al menor costo (o mayor rentabilidad). Este plan generalmente aborda las siguientes inquietudes comerciales: - ¿Cuánto de cada producto se debe fabricar cada día? - ¿Qué cantidad de cada producto se debe fabricar en cada planta de fabricación? - ¿Qué plantas de fabricación deberían reabastecer qué almacenes con qué productos? - ¿Qué modos de transporte deberían utilizarse para el reabastecimiento del almacén y las entregas a los clientes?
La capacidad técnica para registrar y manipular bases de datos más grandes más rápidamente ha permitido que surja una nueva generación de soluciones de optimización de la cadena de suministro, que son capaces de realizar pronósticos a un nivel mucho más granular (por ejemplo, por artículo, por cliente y por día). Algunos proveedores están aplicando modelos de "mejor ajuste" a estos datos, a los que se aplican reglas de existencias de seguridad, mientras que otros proveedores han comenzado a aplicar técnicas estocásticas al problema de optimización. Calculan el nivel de inventario por artículo más deseable para cada tienda individual para sus clientes minoristas, compensando el costo del inventario con la expectativa de venta. El nivel de inventario optimizado resultante se conoce como stock modelo . Cumplir con el nivel de existencias de modelos también es un área que requiere optimización. Debido a que el movimiento de producto para cumplir con el stock modelo, llamado transferencia de stock, debe realizarse en unidades de envío económicas, como cargas unitarias completas o un camión completo, se deben tomar una serie de decisiones. Muchos sistemas existentes de planificación de requisitos de distribución redondean la cantidad a la unidad de envío completa más cercana. Por ejemplo, la creación de camiones como unidades de envío económicas requiere sistemas de optimización para garantizar que se cumplan las limitaciones de los ejes y de espacio mientras que la carga se puede realizar sin daños. Esto generalmente se logra agregando requisitos escalonados hasta que las cargas alcancen un peso o cubo mínimo. Algoritmos de optimización más sofisticados tienen en cuenta las limitaciones de apilabilidad, las reglas de carga y descarga, la lógica de paletizado, la eficiencia del almacén y la estabilidad de la carga con el objetivo de reducir los gastos de transporte (minimizar el "envío aéreo").
Las soluciones de optimización suelen formar parte o estar vinculadas a la planificación de requisitos de distribución de los sistemas de reabastecimiento de la empresa, de modo que los pedidos se puedan generar automáticamente para mantener el perfil de existencias modelo. Los algoritmos utilizados son similares a los utilizados en la toma de decisiones de inversión financiera ; la analogía es bastante precisa, ya que el inventario puede considerarse una inversión en el posible rendimiento de las ventas.
La optimización de la cadena de suministro puede incluir mejoras en varias etapas del ciclo de vida del producto , de modo que los artículos nuevos, en curso y obsoletos se optimicen de diferentes maneras, y adaptaciones para diferentes clases de productos, por ejemplo, mercancías de temporada. También debería tener en cuenta los riesgos y las limitaciones inesperadas que a menudo afectan la eficiencia de una cadena de suministro global, incluidos los aumentos repentinos en los costos del combustible, la escasez de materiales, los desastres naturales como los huracanes y la inestabilidad de la política global.
Si bien la mayoría de los proveedores de software ofrecen optimización de la cadena de suministro como una solución empaquetada e integrada en el software ERP , algunos proveedores ejecutan el software en nombre de sus clientes como proveedores de servicios de aplicaciones .
En primer lugar, se afirma que las técnicas que se aplican a la optimización de la cadena de suministro son académicamente creíbles . La mayoría de las empresas especializadas que se han creado como resultado de proyectos de investigación pertenecen a instituciones académicas o empresas de consultoría: y señalan artículos de investigación, libros blancos , asesores académicos y reseñas de la industria para respaldar su credibilidad.
En segundo lugar, se afirma que las técnicas son comercialmente eficaces . Las empresas publican estudios de casos que muestran cómo los clientes han logrado beneficios significativos y mensurables en términos de reducción de inventario y menores niveles de costos logísticos, mientras que normalmente mantienen o mejoran el servicio al cliente a través de una mayor previsibilidad y mayor 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 y ahorros de costos a corto y largo plazo ". [4] Sin embargo, hay datos publicados limitados fuera de estos estudios de caso, y algunos profesionales se muestran reacios a publicar detalles de sus éxitos (que pueden ser comercialmente sensibles), por lo que es difícil conseguir pruebas contundentes. Por último, y no menos importante, los asesores independientes o los puntos de referencia muestran la solidez 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 efectividad y ahorros mensurables, no solo sino que la optimización de la cadena de suministro puede generar una mejor calidad de ropa, posiblemente una mejor colaboración y aumentar las ganancias. [5]
También conocido como envío directo, el envío directo a planta (DPS) es un método de entrega directa de mercancías desde la planta al cliente. Al mismo tiempo, los centros regionales, estratégicamente ubicados, brindan envíos al día siguiente al máximo número de clientes. Este esquema de entrega reduce los costos de transporte y almacenamiento.