Análisis de comportamiento caótico en variables de la cadena de suministro
Loading...
Date
2011-12-30
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Universidad ESAN. ESAN Ediciones
Redes Sociales
Citación
Citación APAAbstract
In this article we develop a supply chain model of four levels through the utilization of system dynamics with Ithink® and Mathlab® softwares to analyze data. The supply chain is studied from the chaos theory perspective, which helps identifying the sensitive variables that can lead to a state of chaos. A generic structure model that comprehends factory links, distribution, wholesale, retail and the client is constructed. The difficulty of operations and logistics managers to decide how much to order and when to do it is simulated accordingly to what occurs in the links of the preceding and subsequent levels with two decision parameters: The first parameter denominated A indicates the participation (between 0 and 1) of the number of product units that are taken into account in the actual stock and the pending orders at the moment of performing an order. The second parameter, denominated B, is the participation (between 0 and 1) of the number of units in the supply line (in transit) at the moment of performing orders of each of the links of the supply chain.
Este artículo desarrolla un modelo de cadena de suministro de cuatro niveles mediante la utilización de la dinámica de sistemas con el software Ithink® y Mathlab® para el análisis de los datos. La cadena de suministro se estudia a partir de la Teoría del Caos teoría que ayuda a identificar cuáles son las variables más sensibles que puedan llevar a un estado de caos. Se construye un modelo de estructura genérica que comprende los eslabones de fábrica distribución mayorista minorista y cliente. Se simula la dificultad que los gerentes de operaciones y logística encuentran para decidir sobre cuánto ordenar y en qué momento de acuerdo con lo que ocurre en los eslabones del nivel anterior y posterior mediante dos parámetros de decisión: el primer parámetro denominado A indica la participación de la cantidad de unidades (entre 0 y 1) que se tiene en cuenta de los productos en el inventario actual y los pedidos pendientes al momento de hacer el pedido. El segundo parámetro denominado B es la participación de la cantidad de unidades (entre 0 y 1) que se encuentran en la línea de suministro (en tránsito) al momento de hacer el pedido en cada uno de los eslabones de la cadena de suministros.
Este artículo desarrolla un modelo de cadena de suministro de cuatro niveles mediante la utilización de la dinámica de sistemas con el software Ithink® y Mathlab® para el análisis de los datos. La cadena de suministro se estudia a partir de la Teoría del Caos teoría que ayuda a identificar cuáles son las variables más sensibles que puedan llevar a un estado de caos. Se construye un modelo de estructura genérica que comprende los eslabones de fábrica distribución mayorista minorista y cliente. Se simula la dificultad que los gerentes de operaciones y logística encuentran para decidir sobre cuánto ordenar y en qué momento de acuerdo con lo que ocurre en los eslabones del nivel anterior y posterior mediante dos parámetros de decisión: el primer parámetro denominado A indica la participación de la cantidad de unidades (entre 0 y 1) que se tiene en cuenta de los productos en el inventario actual y los pedidos pendientes al momento de hacer el pedido. El segundo parámetro denominado B es la participación de la cantidad de unidades (entre 0 y 1) que se encuentran en la línea de suministro (en tránsito) al momento de hacer el pedido en cada uno de los eslabones de la cadena de suministros.
Description
Keywords
Supply chain management, Logistics, Chaos theory, System dynamics, Simulation, Beer game, Administración de la cadena de suministros, Logística, Teoría del Caos, Dinámica de sistemas, Simulación, Juego de la Cerveza
Citation
Ramírez, S. A., & Peña, G. E. (2011). Análisis de comportamiento caótico en variables de la cadena de suministro. Journal of Economics, Finance and Administrative Science, 16(31), 85-106. https://doi.org/10.46631/jefas.2011.v16n31.05
