Estrategias integradas para el diseño de la red de suministro: desafíos, modelos y perspectivas

La movilización eficaz y eficiente de mercancías, desde los lugares de extracción de materias primas hasta las unidades de procesamiento, fábricas de componentes, instalaciones de montaje de productos, centros de distribución, puntos de venta e incluso el consumidor final, es crucial en el competitivo entorno actual. Aproximadamente el 13% del producto interno bruto se destina a actividades relacionadas con la gestión de la red de suministro. Este porcentaje puede ser aún mayor cuando se consideran los impuestos en sectores específicos, donde el costo de entregar un producto terminado al consumidor puede superar considerablemente ese margen. La gestión eficiente de esta red no se limita simplemente al transporte de productos; implica decisiones estratégicas sobre (1) los lugares de producción, los productos a fabricar y los volúmenes de producción en cada lugar, (2) la gestión de inventarios en diferentes etapas del proceso, (3) la integración y compartición de información entre todos los participantes de la red, y (4) la selección de lugares para establecer fábricas y centros de distribución.

La selección de ubicaciones es crucial en la configuración de una red de suministro eficiente, presentando considerables desafíos para futuros cambios. Mientras que los ajustes en estrategias de transporte, gestión de inventarios y compartición de información pueden realizarse con flexibilidad en respuesta a cambios en el mercado o regulaciones, las decisiones sobre lugares de producción tienen una notable rigidez. Los costos laborales, por ejemplo, que a menudo se fijan en acuerdos a largo plazo, y la capacidad de producción, que se considera fija a corto plazo, limitan la adaptabilidad. Ajustes en las cantidades producidas son posibles a medio plazo, pero la reubicación de instalaciones significativas, como fábricas o centros de distribución tecnológicamente avanzados, es prácticamente inviable en el mismo período. Decisiones subóptimas de ubicación resultan en cargas financieras continuas a lo largo de la vida útil de las instalaciones, a pesar de las optimizaciones posibles en otras áreas operativas de la red.

Al abordar la cuestión de la ubicación de plantas productivas y centros de distribución, nos enfrentamos a una incertidumbre significativa sobre las condiciones operativas futuras, una complejidad que se manifiesta en el momento crítico de la toma de decisiones. La capacidad para prever los costos relacionados con el transporte, el mantenimiento de inventarios —afectados por factores como tasas de interés y seguros— y la producción es notablemente limitada. Esta realidad subraya la gran importancia de que los planificadores incorporen el reconocimiento de la incertidumbre futura en sus estrategias de ubicación.

La decisión sobre la ubicación de una instalación tiene prioridad, considerando los altos costos de construcción y la complejidad para realizar cambios una vez establecidos. Por otro lado, los ajustes en las rutas de vehículos y la gestión de inventarios presentan una mayor flexibilidad, permitiendo revisiones periódicas con relativa facilidad. Investigaciones muestran que las decisiones de ubicación, cuando se toman de manera aislada, difieren de aquellas realizadas con una consideración integrada de enrutamiento y gestión de inventarios, evidenciando la interdependencia de estos elementos en la red de suministro.

Además, existe una tendencia entre los planificadores a subestimar la importancia de la robustez y la confiabilidad en las etapas iniciales de diseño, justificada por la percepción de que las interrupciones son eventos raros. Sin embargo, es posible lograr mejoras significativas en la confiabilidad y robustez de la red con aumentos marginales en los costos, un aspecto que merece atención en la formulación de estrategias de red de suministro.

Custos Fixos vs Custos Variáveis

El problema de localización de instalaciones con costos fijos es crucial en la optimización de la red de suministro de una empresa. Implica decidir dónde colocar instalaciones, como centros de distribución, para satisfacer las demandas de los clientes de manera eficiente y económica. Cada instalación potencial tiene un costo fijo asociado a su apertura, independientemente de la cantidad de demanda que atienda. Además de los costos fijos de apertura de las instalaciones, existen costos variables asociados al envío de productos desde las instalaciones hasta los clientes. Estos costos generalmente varían con la distancia recorrida y pueden ser diferentes para cada par instalación-cliente. El objetivo es encontrar la configuración de instalaciones que minimice los costos totales, considerando tanto los costos fijos de apertura de las instalaciones como los costos variables de fabricación y transporte. Esto generalmente implica un análisis cuidadoso de las ubicaciones potenciales de las instalaciones, así como de los patrones de demanda de los clientes. Hay varias aproximaciones para resolver este problema, que van desde heurísticas simples que proporcionan soluciones aproximadas rápidamente, hasta algoritmos más complejos que pueden encontrar soluciones óptimas pero requieren más tiempo computacional. Una extensión común del problema considera instalaciones con capacidad limitada, es decir, que solo pueden atender a una cantidad específica de demanda. Esto añade otra capa de complejidad a la red, ya que ahora es necesario asegurar que la capacidad de las instalaciones sea suficiente para satisfacer la demanda de los clientes. A pesar de la complejidad del problema, existen técnicas efectivas de resolución disponibles, como métodos de programación lineal, programación entera mixta y algoritmos de optimización heurística, que pueden manejar diferentes aspectos como la capacidad limitada de las instalaciones y múltiples variables de decisión.

Modelos Integrados de Localización/Ruteo

Los modelos de localización y ruteo son herramientas esenciales para la gestión eficiente de la red de suministro. Sin embargo, enfrentan limitaciones significativas debido a la suposición convencional en el diseño de redes de que los envíos se realizan en cantidades completas de carga de camión (FTL, por sus siglas en inglés). Esta suposición implica que cada entrega se realiza de manera independiente, sin considerar otras entregas realizadas en la misma ruta. Sin embargo, en la realidad, muchas entregas se hacen en cantidades menores, conocidas como Less-Than-Truckload (LTL), e implican múltiples paradas a lo largo de la ruta. Al ignorar los envíos LTL, los modelos convencionales no capturan adecuadamente la complejidad de los costos de entrega, que pueden variar según los otros clientes atendidos en la ruta y la secuencia de visitas a los clientes. Esto puede llevar a estimaciones imprecisas de los costos y a una subutilización de los recursos disponibles. Para abordar esta limitación, los modelos integrados de localización/ruteo combinan la determinación estratégica de dónde posicionar las instalaciones con las decisiones tácticas de cómo asignar clientes a esas instalaciones y rutar los vehículos para satisfacer la demanda. Esta aproximación ofrece una visión más integral y realista de la operación logística, permitiendo una mejor utilización de los recursos y una reducción en los costos operativos. Sin embargo, resolver estos modelos es desafiante debido a su complejidad computacional, especialmente al considerar la necesidad de manejar envíos LTL y FTL. La investigación continua en este campo busca desarrollar algoritmos eficientes y soluciones prácticas para optimizar la gestión de la red de suministro y mejorar la eficiencia logística de las empresas.

Modelos Integrados de Localización/Inventario

Al tomar decisiones sobre la localización estratégica de instalaciones en la red de suministro, muchas empresas se enfrentan a un desafío: ¿cómo considerar adecuadamente los costos asociados al inventario? El problema de localización con costo fijo, comúnmente utilizado, no tiene en cuenta los impactos del inventario en las decisiones de localización de las instalaciones. Sin embargo, ignorar los costos de inventario puede llevar a decisiones subóptimas que afectan negativamente los costos y la eficiencia operativa. Los costos de inventario aumentan aproximadamente con la raíz cuadrada del número de instalaciones ubicadas, introduciendo una fuerza adicional que tiende a reducir el número óptimo de instalaciones a ubicar. Esta relación entre costos fijos de instalación, costos de transporte promedio y costos de inventario forma la base de los Modelos Integrados de Localización/Inventario (LMRP, por sus siglas en inglés). Recientemente, los investigadores han desarrollado modelos avanzados que incorporan decisiones de inventario en los análisis de localización de instalaciones. El LMRP minimiza no solo los costos fijos de localización y los costos de transporte, sino también los costos de inventario y de seguridad en los centros de distribución. Estos modelos ofrecen una visión integral que permite a las empresas tomar decisiones más informadas y estratégicas sobre la localización de sus instalaciones.

Otra estrategia común en estos modelos es aproximar los costos de inventario a una función lineal, simplificando así la modelización y el proceso de toma de decisiones. Aunque esta aproximación puede simplificar el modelo, también puede introducir algunas simplificaciones en los datos de la realidad. Sin embargo, esta linealización puede ser una aproximación razonable en muchos casos y aún así proporcionar resultados significativos y útiles para la gestión de la red de suministro. Además, estos modelos tienen el potencial de modelar las capacidades de las instalaciones, introduciendo nuevas dimensiones en la gestión de la red de suministro que no se consideran en los modelos tradicionales de localización de costo fijo. Esto incluye la opción de realizar pedidos con más frecuencia en cantidades más pequeñas para manejar aumentos en la demanda, proporcionando así una visión más precisa de las capacidades reales de las instalaciones.

Aunque integrar la gestión de inventario con decisiones de localización de instalaciones presenta desafíos conceptuales, los beneficios potenciales son significativos. La investigación continua en esta área es esencial para mejorar los modelos existentes, proporcionando a las empresas herramientas más efectivas para optimizar sus redes de suministro y aumentar la eficiencia operativa. Con enfoques innovadores como el LMRP, las empresas pueden posicionarse para enfrentar los desafíos dinámicos del mercado global con confianza y resiliencia.

Planeamiento en un Entorno de Incertidumbre

En el dinámico entorno empresarial, las decisiones estratégicas a largo plazo, como la localización de instalaciones, enfrentan desafíos significativos debido a la incertidumbre. Cambios imprevistos en costos y demanda pueden impactar drásticamente las decisiones en curso. Sin embargo, muchos de los modelos tradicionales de localización de instalaciones no abordan esta incertidumbre, lo que puede llevar a soluciones subóptimas. Brevemente exploramos dos enfoques principales para abordar esta incertidumbre: la programación estocástica y la optimización robusta. En la programación estocástica, los parámetros inciertos se modelan mediante escenarios discretos con el objetivo de minimizar el costo esperado. Por otro lado, en la optimización robusta, los parámetros se consideran como intervalos continuos, sin tener en cuenta probabilidades, y el objetivo es minimizar el peor caso o el arrepentimiento. Estos enfoques proporcionan ideas valiosas para que los gerentes enfrenten dilemas complejos de localización de instalaciones en un entorno empresarial volátil, buscando soluciones que sean resilientes y efectivas bajo diferentes escenarios de incertidumbre.

Gestión de Riesgos en la Red de Suministro

Al diseñar la red de suministro, es crucial considerar los riesgos asociados con la indisponibilidad de las instalaciones, como condiciones climáticas adversas, huelgas, desastres naturales o conflictos. Estos eventos pueden resultar en costos adicionales de transporte y afectar negativamente el servicio al cliente. En este contexto, existen varios modelos para seleccionar ubicaciones de instalaciones que minimicen los costos fijos y de transporte, al mismo tiempo que mitiguen los riesgos asociados con la inoperancia de las instalaciones. Estos modelos buscan equilibrar el costo operativo y el nivel de servicio con el riesgo de inoperancia de las instalaciones, asegurando la continuidad de las operaciones incluso en escenarios adversos. Entre ellos se encuentran el modelo de costo máximo de riesgo, que evalúa el peor escenario en el que una sola instalación falla, y el modelo de costo esperado de riesgo, que considera la probabilidad de falla de múltiples instalaciones simultáneamente. Ambos modelos tienen como objetivo asignar clientes a instalaciones principales y de respaldo, garantizando una operación continua y confiable. La mitigación de riesgos puede lograrse con costos adicionales razonables, proporcionando beneficios significativos en términos de confiabilidad operativa.

Consideraciones Finales y Recomendaciones

La eficiente localización de instalaciones desempeña un papel crucial en la operación efectiva de una red de suministro. Instalaciones mal ubicadas pueden generar costos excesivos y perjudicar la calidad del servicio prestado, independientemente de otras políticas que sean optimizadas. En el centro de muchos modelos de localización de instalaciones está encontrar el equilibrio entre costos fijos y variables, una tarea que se vuelve más compleja con consideraciones adicionales como capacidades de las instalaciones, múltiples niveles en la red y variedad de productos. Aunque los modelos de localización a menudo consideran envíos en cantidades de carga completa, la realidad de la distribución a menudo implica rutas de carga fraccionada. Esto plantea desafíos significativos en la reconciliación entre las decisiones estratégicas de localización y las rutas operativas en constante cambio.

La inclusión de decisiones de inventario es crucial para una modelización completa de la red de suministro. Aunque hemos avanzado en la formulación de modelos que consideran el impacto del inventario, aún hay espacio para mejoras, especialmente en la incorporación de modelos de inventario más sofisticados y en la exploración de enfoques óptimos y heurísticos. Además, la incertidumbre es una constante en la gestión de la red de suministro. Los modelos de localización deben ser capaces de manejar la incertidumbre en las condiciones futuras.

Los modelos basados en la confiabilidad para la gestión de redes de suministro aún están evolucionando y requieren más investigación para una mejor integración con los modelos de localización e inventario existentes. Este es un campo de investigación en desarrollo constante que demanda un enfoque holístico y orientado a resultados para garantizar la robustez y eficacia de las decisiones estratégicas en la red de suministro.

*El Prof. PhD Mauro Sampaio tiene postdoctorado en Gestión de la Cadena de Suministro por el Fisher College of Business de la Ohio State University (OSU-USA) y por la Chalmers University of Technology (CHALMERS-Suecia). Es Doctor y Máster en Administración de Empresas por la EAESP/FGV. Ingeniero de Producción-Materiales por la Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). Actualmente es director del Digital Supply Chain Lab y profesor adjunto del Departamento de Ingeniería de Producción del Centro Universitario FEI. Se desempeña profesionalmente como profesor, investigador y consultor. Sus temas de interés incluyen Gestión de la Cadena de Suministro, Logística y Gestión de Operaciones.