DISEÑO Y ANÁLISIS DE LA CADENA DE SUMINISTROS

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El coste total es una suma de la tenencia media de inventario y los costes fijos (de pedido, de entrega o de establecimiento). Finalmente, el rendimiento de cada heurística se compara utilizando una amplia gama de experimentos empíricos, y las recomendaciones se hacen sobre la base de la calidad de la solución y la estructura de la red.

Williams (1983) desarrolla un algoritmo de programación dinámica para determinar los tamaños de lotes de producción y distribución en cada nodo dentro de un suministro o red de la cadena. Como en Williams (1981), se supone que el proceso de producción es un proceso de ensamblaje. El objetivo de la heurística es minimizar el costo promedio por período en un horizonte infinito, donde el costo promedio es una función de los costos de procesamiento y los costos de mantenimiento de inventario para cada nodo de la red.

Ishii, et. Al (1988) desarrollan un modelo determinista para determinar los niveles de stock base y los plazos asociados con la solución de menor costo para una cadena de suministro integrada en un horizonte finito. Los niveles de stock y los plazos de entrega se determinan de evitar la disponibilidad de existencias y minimizar la cantidad de inventario obsoleto en cada punto de inventario Su modelo utiliza un sistema de pedido de tipo de tracción que es impulsado por, en este caso, procesos de demanda lineales (y conocidos).

Cohen y Lee (1989) presentan un entero determinista, mixto, matemático no lineal modelo de programación, basado en las técnicas de cantidad económica de pedidos (EOQ), para lo que los autores se refieren como una política de "despliegue de recursos globales". Más específicamente, la función objetivo utilizada en su modelo maximiza el beneficio total después de impuestos para el instalaciones de fabricación y centros de distribución (ingresos totales menos gastos totales antes de impuestos menos impuestos debidos). Esta función objetivo está sujeta a una serie de restricciones gerenciales "(limitaciones de recursos y producción) y consistencia lógica restricciones "(viabilidad, disponibilidad, límites de demanda y no negatividad variable).

Los resultados de su modelo incluyen:

- Asignaciones de productos acabados y subconjuntos a plantas de fabricación, vendedores a centros de distribución, centros de distribución a regiones de mercado.

- Las cantidades de componentes, subconjuntos y productos finales que se enviarán vendedores, instalaciones de fabricación y centros de distribución.

- Las cantidades de componentes, subconjuntos y productos finales que se fabricarán instalaciones de fabricación.

Además, este modelo desarrolla requisitos de materiales y asignaciones para todos los productos, maximizando los beneficios después de impuestos.

Cohen y Moon (1990) extienden Cohen y Lee (1989) desarrollando un modelo de optimización, llamado PILOT, para investigar los efectos de varios parámetros, costo de la cadena de suministro y considerar el problema adicional de determinar las instalaciones de fabricación y los centros de distribución deben estar abiertos.

Más específicamente, los autores consideran una cadena de suministro que consiste en proveedores de materias instalaciones, centros de distribución y minoristas. Este sistema produce productos finales y productos intermedios, utilizando diversos tipos de materias primas. Usando este sistema en particular, el modelo PILOT acepta como entrada varios costos de producción y transporte, y en consecuencia:

- ¿Cuáles de las instalaciones de fabricación y centros de distribución abierta?

- Materias primas y cantidades de pedidos intermedios para vendedores y fabricantes instalaciones.

- Las cantidades de producción por producto por la planta de fabricación.

- Las cantidades de envío específicas del producto de la planta de fabricación al centro de distribución al cliente.

La función objetivo del modelo PILOT es una función de coste, consistente en costos variables de producción y transporte, sujeto a suministro, capacidad, asignación, demanda y requerimientos de materia prima. Basados en los resultados de su ejemplo sistema de la cadena de suministro, los autores concluyen que hay una serie de factores que pueden dominar los costos de la cadena de suministro en una variedad de situaciones, y que los costos de transporte que desempeñan un papel importante en los costos generales de las operaciones de la cadena de suministro.

Newhart, et. Alabama. (1993) diseñan una cadena de suministro óptima utilizando un enfoque de dos fases. La primera fase es una combinación de programa matemático y modelo heurístico, con el objetivo de minimizar el número de tipos de productos distintos que se mantienen en toda la cadena de suministro. Esto se logra mediante la consolidación de tipos en SKUs individuales. La segunda fase es un modelo de inventario basado en hojas de cálculo, que determina la cantidad mínima de material de seguridad necesaria para absorber la demanda y fluctuaciones del tiempo de entrega. Los autores consideraron cuatro alternativas de localización de la ubicación de las diferentes instalaciones dentro de la cadena de suministro.

El siguiente paso es calcular la cantidad de inversión de inventario en cada alternativa, dado un conjunto de requisitos y, a continuación, seleccione la alternativa de costo mínimo.

Arntzen, et. Alabama. (1995) desarrollan un modelo de programación entero mixto, llamado GSCM (Global Supply Chain Model), que puede acomodar múltiples productos, instalaciones, etapas (Escalas), períodos de tiempo y modos de transporte.

Más específicamente, la GSCM minimiza una función compuesta de:

- Días de actividad

- Total (fijo y variable) Costo de producción, inventario, manejo de materiales, gastos generales y costos de transporte. Los requiere, como insumo, listas de materiales, volúmenes de demanda, costos e impuestos, y el número y la ubicación de las actividades de centros de distribución, la asignación del centro de distribución del cliente, el número de escalas (cantidad de integración vertical), y la asignación planta­producto.

Voudouris (1996) desarrolla un modelo matemático diseñado para mejorar la eficiencia y capacidad de respuesta en una cadena de suministro. El modelo maximiza la flexibilidad del sistema, por la suma basada en el tiempo de las diferencias