Analysis of the impact of lead time on the total costs and the level of service for a supply chain with different product structures and rolling planning horizon
El principal objetivo de la investigación es analizar y evaluar el impacto o efectos que tienen el lead time por parte de los proveedores o eslabón primario sobre el sistema de costos y el desempeño del nivel de servicio, para una cadena de suministro de tipo multinivel. El sistema de producción, re...
- Autores:
-
Porto Merlano, Rafael
Coronado-Hernandez, Jairo R.
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/3311
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11323/3311
https://repositorio.cuc.edu.co/
- Palabra clave:
- Programación maestra de producción
Stroke y Skus
Lead time
Estructura de productos
Lista de materiales
Horizonte rodante
Periodo de congelamiento
Production master programming
Lead time
Product structure
Material's list
Rolling horizon
Freezing period
- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
Summary: | El principal objetivo de la investigación es analizar y evaluar el impacto o efectos que tienen el lead time por parte de los proveedores o eslabón primario sobre el sistema de costos y el desempeño del nivel de servicio, para una cadena de suministro de tipo multinivel. El sistema de producción, representado por el segundo eslabón de la cadena, se planifica y se programa mediante un horizonte rodante, el cual se optimiza para cada periodo, teniendo en cuenta los periodos de replanificación y los periodos de congelamiento. Se consideran también en esta etapa, los niveles de inventario, las recepciones programadas, y la limitación de los recursos. A través del modelo matemático GMOP (Generic Materials & Operations Planning), se optimiza el plan de requerimientos de materiales, basándose en el concepto de Stroke y Skus, y otro factor, entre ellos; los tiempos de entrega y las variantes en las estructuras de ensamble de los productos. El tercer eslabón de la cadena está condicionada por la heterogeneidad de la demanda, basada en el índice de Gini y un coeficiente de variación que simula un entorno con incertidumbre. Con los resultados de la simulación, se efectúa un análisis de varianza, con el propósito de evaluar el comportamiento, e interacción de los factores de entrada sobre el comportamiento de los costos totales y el efecto bullwhip, medido a través del nivel de servicio del sistema |
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