Modelo colaborativo de reaprovisionamiento conjunto, estocástico y multi-objetivo: reducción de costos, desviación y ciclo de conversión de efectivo (C2C)

Las pequeñas y medianas empresas se consideran como uno de los motores de la economía. Ellas contribuyen al desarrollo del país generando empleo y aportando gran parte del producto interno bruto. Sin embargo, este tipo de organizaciones suelen ser volátiles y vulnerables por varias razones. Por ejemplo, es común que se enfrenten a altos costos logísticos y baja liquidez. Ante esta realidad, se propuso previamente un modelo (S-CJRP) que reduce los costos de gestión de inventario mediante la colaboración de pequeñas empresas para realizar pedidos de reaprovisionamiento conjuntamente. No obstante, esta solución dejó de lado el problema de la liquidez, que afecta de manera expresa a las PyMEs y que de hecho constituyen buena parte de los potenciales beneficiarios del S-CJRP. En este proyecto se buscó una solución que, aparte del costo, también tenga en cuenta los problemas de baja liquidez y flujo de caja de las PyMEs mediante la extensión del modelo S-CJRP. La función objetivo del modelo inicial fue expandida incluyendo dos objetivos que impacten positivamente la liquidez: cash to cash, que mide el tiempo requerido en convertir el dinero pagado a los proveedores en dinero cobrado a los clientes, y desviación de los pagos por reaprovisionamiento de productos, que indica el promedio de las digresiones con respecto a la media. Se analizaron tres posibles combinaciones de criterios estudiados así: $$ - C2C, $$ - σ y $$ - C2C – σ Para resolver el problema de optimización, se partió de un algoritmo genético diseñado para resolver el S-CJRP que minimiza el costo, el cual fue modificado para que adicionalmente minimice el C2C y σ. Los resultados obtenidos indicaron que las combinaciones de criterios más interesantes son: $$ - C2C y $$ - C2C – σ. En un caso en particular, se encontró que usando el modelo que incluye los tres objetivos se logra reducir la desviación en un 70% y el cash to cash en un 18.48%, a expensas de un aumento en el costo de solo el 5.23%.

• Autores: Del Valle Reyes, Carolay Vanessa; Madariaga Ruíz, Andres Arturo; Niebles Barrios, María Camila
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/8250
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/8250
• Palabra clave: Optimización; Multi-objetivo; Algoritmo genético; Ciclo de efectivo; Cash cycle; Genetic algorithm; Multi-objective; Optimization
• License: Universidad del Norte