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 de computadora. A menudo se considera que es 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 la operación de su cadena de suministro de fabricación y distribución. Esto podría incluir medidas como maximizar el margen bruto de retorno 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 la cadena de suministro de entregar productos a los clientes al menor costo total y la mayor ganancia, compensando los costos de inventario, transporte, distribución y fabricación. Además, optimizar los costos de almacenamiento y transporte por medio del 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, incluidos los productos minoristas , industriales y 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 eventos futuros previstos. La ventaja de este enfoque es que se puede aplicar a datos agregados a un nivel bastante alto (por ejemplo, categoría de mercancía, semana, por grupo de clientes), lo que requiere tamaños de base de datos modestos y pequeñas cantidades de manipulación. La imprevisibilidad de la demanda se gestiona entonces estableciendo niveles de stock de seguridad , de modo que, por ejemplo, un distribuidor puede tener dos semanas de suministro de un artículo con una demanda constante, pero el doble de esa cantidad para un artículo donde la demanda es más errática. Los métodos estadísticos universalmente aceptados, como la desviación estándar y la desviación absoluta media, se utilizan a menudo para calcular los niveles de stock de seguridad.
Luego, utilizando esta demanda prevista, se crea un plan de distribución y planificación de la producción de la cadena de suministro para fabricar y distribuir productos que satisfagan esta demanda prevista al menor costo (o con la mayor rentabilidad). Este plan generalmente aborda las siguientes preocupaciones comerciales: - ¿Qué cantidad 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 deben reabastecer qué almacenes con qué productos? - ¿Qué modos de transporte se deben utilizar para la reposición de los almacenes y las entregas a los clientes?
La capacidad técnica para registrar y manipular bases de datos más grandes con mayor rapidez ha permitido que surja una nueva generación de soluciones de optimización de la cadena de suministro, capaces de realizar previsiones a un nivel mucho más granular (por ejemplo, por artículo, por cliente, por día). Algunos proveedores están aplicando modelos de "mejor ajuste" a estos datos, a los que se aplican reglas de stock de seguridad, mientras que otros proveedores 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, equilibrando 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 stock modelo es también un área que requiere optimización. Debido a que el movimiento del 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, hay una serie de decisiones que deben tomarse. 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 de camiones como unidades de envío económicas requiere sistemas de optimización para garantizar que se cumplan las restricciones de ejes y de espacio mientras se puede realizar la carga sin daños. Esto generalmente se logra agregando requisitos en fases de tiempo hasta que las cargas alcancen un peso o volumen mínimo. Los algoritmos de optimización más sofisticados tienen en cuenta las restricciones de apilabilidad, 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 el gasto de transporte (minimizar el "envío aéreo").
Las soluciones de optimización suelen formar parte de la planificación de las necesidades de distribución de los sistemas de reposición de la empresa o estar vinculadas a ella, de modo que se puedan generar pedidos de forma automática para mantener el perfil de stock modelo. Los algoritmos utilizados son similares a los que se utilizan para tomar decisiones de inversión financiera ; la analogía es bastante precisa, ya que el inventario puede considerarse una inversión en la rentabilidad prospectiva de las ventas.
La optimización de la cadena de suministro puede incluir mejoras en las distintas etapas del ciclo de vida del producto , de modo que los artículos nuevos, en uso y obsoletos se optimicen de diferentes maneras, y adaptaciones para diferentes clases de productos, por ejemplo, mercancías de temporada. También debe 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 para optimizar la cadena de suministro tienen credibilidad académica . La mayoría de las empresas especializadas que se han creado como resultado de proyectos de investigación pertenecen a instituciones académicas o firmas de consultoría, y citan artículos de investigación, libros blancos , asesores académicos y revisiones 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 niveles de costos logísticos más bajos, al tiempo que mantienen o mejoran el servicio al cliente mediante una mejor previsibilidad y una 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 casos y una renuencia 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 adherencia 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 ventajas competitivas mediante una mayor eficacia y ahorros mensurables, no sólo la optimización de la cadena de suministro puede generar una mejor calidad de la 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 de mercancías desde la planta al cliente directamente. Al mismo tiempo, los centros regionales, ubicados estratégicamente, proporcionan envíos nocturnos al máximo número de clientes. Este esquema de entrega reduce los costos de transporte y almacenamiento.