Simulación de eventos discretos para estimar la representatividad de economías obtenibles de un caso aplicado de reaprovisionamiento conjunto

La colaboración en la cadena de suministro (SCC) ocurre cuando dos o más empresas autónomas forman relaciones a largo plazo para trabajar conjuntamente compartiendo información, recursos y riesgos. Además, toman decisiones de manera conjunta que generan resultados más favorables que al trabajar de m...

Full description

Autores:
Riquett Riqueth, Silena Judith
Zapata Prada, Laura Araly
Beltrán González, Xiomara Andrea
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad del Norte
Repositorio:
Repositorio Uninorte
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/9584
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10584/9584
Palabra clave:
Representatividad, Agregación de pedidos, Modelación DES
Representativeness, Order Aggregation policy, DES Modeling
Rights
License
Universidad del Norte
Description
Summary:La colaboración en la cadena de suministro (SCC) ocurre cuando dos o más empresas autónomas forman relaciones a largo plazo para trabajar conjuntamente compartiendo información, recursos y riesgos. Además, toman decisiones de manera conjunta que generan resultados más favorables que al trabajar de manera independiente. Sin embargo, es necesario conocer cuál sería el impacto en sus procesos al momento de decidir realizar una coalición. De este modo, se identificó la necesidad de conocer qué tan representativos son los ahorros de la agregación de pedidos para un reabastecimiento conjunto, al añadir estocasticidad al proceso. Este proyecto tuvo como objetivo desarrollar un modelo de simulación de eventos discretos que representara un proceso de reabastecimiento conjunto de productos para dos empresas interesadas en colaborar, a las que se aplicaron elementos de la agregación de pedidos para comparar los beneficios en costos logísticos del modelo conjunto determinístico y estocástico (TO-BE). Para ello, se realizó la simulación en el software Arena ® de los modelos AS-IS y conjunto. Posteriormente, se optimizaron los resultados obtenidos del modelo DES conjunto haciendo uso de la herramienta Solver, luego de haber incluido el costo de flete por camión despachado a los clientes en la simulación. Asimismo, se realizó un análisis de sensibilidad variando los parámetros de relevancia con el fin de demostrar los efectos de las variaciones sobre los resultados a obtener. Finalmente se obtuvo que el modelo es poco sensible a variaciones entre 10% y el 40% de los parámetros frecuencia de despacho, costo mayor de ordenar, costo menor de ordenar y costo de mantener, para el caso de las empresas estudiadas. Se pudo concluir que los ahorros del 9.11% para la empresa 1 y 11,12% para la empresa 2 son congruentes con la solución determinística.