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...

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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

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description	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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Dirección y Organización, Núm. 45 Diciembre de 2011. Consultado en 04, 27, 2012. Miranda, F., Rubio, S., Chamorro, A., & Bañegil, T. (2005). Manual de dirección de. Editorial Thomson. [20] M,K, O., & J.A, B. (2009). Revising the master production schedule in a HPP framework context. (N. 2. Vol. 47, Ed.) International Journal of Production Research. "Mula Bru Josefa, & Poler Escoto Raúl (2002). Modelos y Métodos para la Planificación de la producción de la cadena de suministro bajo incertidumbre. Consultado en 11, 25, 2011 en http://www.sciencedirect.com/. Mohebbi, E., & Choobineh, F. (2004). The impact of component commonality in an assemble-to-order environment under supply and demand uncertainty (Vol. Omega 33 ). (S. Direct, Ed.) Nebraska-Lincoln: El Sevier. Nepal B., Monplaisir L., y Famuyiwa O. (2010) Matching product architecture with supply chain design. Consultado en 03, 24, 2012. European Jornal of Operational Research 216 (2012) 312–325. 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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 sistemaThe main objective of the research is to analyze and evaluate the impact or effects of the waiting time on the part of suppliers or the primary language on the cost system and the performance of the service level, for a supply chain of type multilevel. The production system, the second link in the chain, the program is based on a rolling horizon, which is optimized for each period, taking into account the replanning periods and the freezing periods. Inventory levels, scheduled receptions, and limitation of resources are also considered in this stage. Through the mathematical model GMOP (Generic Materials and Operations Planning), the material requirements plan is optimized, the results in the concept of Stroke and Skus, and another factor, among them; Delivery times and variants in the structures of all the products. The third link in the chain is conditioned by the heterogeneity of the demand, based on the Gini index and the coefficient of variation that simulates an environment with uncertainty. With the results of the simulation, an analysis of the variance is carried out, with the purpose of evaluating the behavior, and the interaction of the factors of the entrance on the behavior of the total costs and the effect of the dome, the measured through of the service level of the systemPorto Merlano, Rafael-960799a0-0795-43a7-9304-ae712a8ebc74-0Coronado-Hernandez, Jairo R.-61946460-99b3-4b47-a0ed-8d099cd66b16-0spaConsorcio Latinoamericano y del Caribe de Instituciones de Ingeniería.DOI: 10.18687 / LACCEI2018.1.1.45Asad Rami, & Demirli Kudret (2010). Production scheduling insteel rolling mills with demand substitution Rolling horizon implementation and approximations. Consultado en 11, 28, 2011, desde la base de datos Science Direct. Blackburn, J. D., Kropp, D. H, & & Millen, R. A. ((1986)). Comparisons of strategies to dampen nervousness in MRP systems. Management Science. Blackburn, J., Kropp, D., & Millen, R. (1985). MRP System nervousness: causes and cures. Engineering Costs and Productions Economics, 141-146. Bjork, K.-M., & Carlsson, C. (2007). The effect of flexible lead times on a paper producer. Elsevier Int. J. Production Economics 107, 139–150. Consultado en 06, 27, 2011, desde la base de datos Science Direct. Bozarth Cecil, Warsing D., & Flynn B. (2007). The impact of supply chain complexity on manufacturing plant performance. Journal of Operations Management 27 (2009) 78–93. Consultado en 10, 10, 2012, desde la base de datos Science Direct. Bredstom, D., y Ronnqvist, P. (2010). A new method for robustness in rolling horizon planning - A numerical study. Int. J. Production Economics. 12 de abril de 2012 desde la base de datos Science Direct. Calderón Lama, J. L. (2011). Planificación Táctica de las Operaciones en Cadenas de Suministro de respuesta rápida, con estructura alternativa de procesos: Modelado Matemático, Implementación y Experimentación. Universidad Politecnica de Valencia, Valencia. Chandra Ch. & Grabisb J (2006). Inventory management with variable lead-time dependent procurement cost. Omega 36 (2008) 877 – 887.Consultado en 11, 10, 2011, desde la base de datos Science Direct. Chopra, V. S., & Meindl, P. (2006). Supply Chain Management. Strategy Planning & Operation. Prentice Hall. De Treville, S., Shapiro, R. & Hameri, A. (2002). From supply chain to demand chain: the role of lead time reduction in improving demand chain performance. Journal of Operations Management 21 (2004) 613–627. Consultado 10, 05, 201, desde la base de datos Science Direct. Dimitry, I. a., Boris, S. b., & Joachim, K. (10 de Enero de 2009). A multi-structural framework for adaptive supply chain planning and operations control with structure dynamics considerations. (S. Direc, Ed.) European Journal of Operational Research, 409-420. Erkan Kabak, K., & Ornek, A. M. (2009). An improved metric for measuring multi-item multi-level schedule instability under rolling schedules. Computers & Industrial Engineering, 691–707. 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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

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