Editado y traducido el 29 de diciembre del 2021 por Oswaldo Almonacid

Una cadena de suministro es una red que conecta proveedores con clientes para adquirir materiales, transformarlos en productos y entregarlos al cliente final. La gestión de la cadena de suministro es una función clave y de las que concita mayor interés en la mayoría de empresas o instituciones, ya que tiene como objetivo primordial balancear la oferta y demanda de bienes o servicios de manera eficiente, mediante un correcto diseño de cada eslabón en la cadena.

Precisamente, optimizar el diseño de redes de distribución es una de las labores que desempeña un analista de Investigación de Operaciones en proyectos de consultoría. Y esta labor se puede dar en varios niveles; por ejemplo, a nivel estratégico, el diseño de cadenas de suministro busca lograr el equilibrio adecuado entre los costos de adquisición, inventario, transporte y fabricación. 

El primer paso en este proceso involucra dos decisiones importantes:

1. Ubicación de instalaciones, incluidas fábricas, centros de distribución, almacenes intermedios y tiendas.
   • ¿Debemos agregar nuevas instalaciones a la red?
   • ¿Debemos mantener, reubicar o cerrar las instalaciones existentes?
2. Flujo de productos
   • ¿De qué ubicaciones deberíamos obtener los productos?
   • ¿Cuánto debería producirse y adquirirse?
   • ¿Cómo se deben mover los productos a través de la red? Es decir, ¿qué rutas y qué modos de transporte deben ser usados?

Estas son decisiones estratégicas con un impacto significativo en la estructura de costos de la empresa, su capacidad de resiliencia, la flexibilidad de la cadena, y los tiempos de entrega al cliente final. Si bien es cierto, aún existe la inclinación a tomar decisiones basadas en instinto y conjeturas al analizar una variedad de posibles diseños de red, las empresas con mayor madurez analítica comprenden el valor de los modelos de optimización para fomentar un proceso racional de toma de decisiones (ver, por ejemplo, Kuttappa, 2020; Gartner, 2019; Burtch Works, 2019; MarketWatch, 2021; Marker, 2017).

Existe una variedad de tecnologías para tales modelos prescriptivos: tecnologías de código abierto como PuLP para Python, SolverStudio para Excel, lpSolve para R y OR-Tools de Google; así como potentes solvers comerciales para problemas de gran escala como Gurobi y CPLEX. Adicionalmente, hay proveedores que ofrecen soluciones empaquetadas para modelos comunes de cadena de suministro, lo que potencialmente puede aumentar la productividad hasta cierto punto. Sin embargo, son menos flexibles que los modelos personalizados y, por lo tanto, no son de mucha utilidad cuando existan requisitos no capturados en modelos estándar.

Los modelos de optimización de diseño de red son extensiones del problema de ubicación de instalaciones (o problema de ubicación de almacén ). Por lo tanto, esta publicación describe el problema de ubicación de las instalaciones y algunos escenarios que generalmente se analizan durante los proyectos de diseño de redes. También hace hincapié en formas típicas en las que este modelo se extiende para capturar los requisitos de proyectos de diseño de redes reales.

El problema de la ubicación de instalaciones

El problema clásico de ubicación de instalaciones es el modelo de diseño de red más simple. Este modelo es bien conocido en el área de investigación de operaciones, y entra en la categoría de modelos de programación de enteros mixtos. En pocas palabras, el problema de ubicación de instalaciones selecciona lugares óptimos de un conjunto de sitios potenciales, y determina el flujo desde los lugares óptimos elegidos a los clientes para satisfacer la demanda de un solo producto. La elección de una ubicación tiene un costo fijo, y está asociada a una capacidad limitada. Además, se incurre en costos de envío del producto, generalmente por unidad, y dependiendo de la distancia entre el origen y el destino. El objetivo del modelo es minimizar los costos totales.

Los clientes de este modelo no representan necesariamente a clientes finales individuales. Estos pueden representar mercados en un nivel adecuado de agregación; por ejemplo, países, estados, códigos postales, etc. El nivel correcto de agregación depende de la disponibilidad de datos y pronósticos precisos de la demanda, así como de la complejidad del modelo.

En el siguiente ejemplo, consideramos una empresa minorista con sede en los Estados Unidos, la cual cuenta con clientes en todo el país, y opera dos almacenes ubicados en la costa este. Adicionalmente, la firma espera que la demanda aumente en los próximos cinco años y considera aumentar su competitividad en términos de tiempos de entrega y niveles de servicio. Por tanto, la empresa quiere ampliar su red de cadena de suministro, y para hacerlo de forma analítica, ha decidido construir un modelo de optimización.

El escenario base

El primer hito importante en la construcción de un modelo de optimización es definir la línea de base. Esta considera datos de entrada, reglas de negocio, y decisiones históricas. Luego de resolver el modelo de línea base, esperamos que los resultados, como los costos totales de envío, coincidan con lo que vemos en los datos históricos. Si hay un desajuste, el modelo es una representación deficiente de la realidad y debemos encontrar la causa.

Digamos que hemos determinado los insumos necesarios para el escenario base:

• Los costos fijos anuales de los dos almacenes
• El costo de envío promedio por kilómetro y por unidad
• Los volúmenes de venta históricos por cada región
• El volumen de envío histórico de cada almacén a cada región

La solución al escenario base se puede representar de la siguiente manera: las dos burbujas azules representan los dos almancenes existentes; las naranjas, los clientes. Además, el volumen de cada burbuja es proporcional a su flujo de entrada o salida. Las líneas amarillas indican el flujo de producto.

Resultados de la línea base:

Si los costos calculados en la línea base coinciden con los costos reales históricos, hemos validado nuestro modelo.

El escenario de línea base optimizado

El mapa anterior nos muestra que algunos clientes se abastecen desde el almacén más lejano, así como algunos clientes reciben servicios de ambos almacenes. Incluso antes de discutir los cambios en la red, la plana gerencial probablemente querrá saber qué beneficios a corto plazo traería reestructurar y eliminar estas ineficiencias. Eso es exactamente lo que se hace en el escenario de línea base optimizado: mantenemos la estructura de la red (mismas instalaciones y ubicaciones), pero permitimos que el modelo optimice los flujos. El resultado es el siguiente:

Resultados de la línea base optimizada

Al mejorar el flujo de productos, los costos variables podrían reducirse hasta en USD 300 mil (-1.8%).

Escenarios futuros

Los dos primeros escenarios solo se basan en datos históricos. A partir de aquí, pasaremos a pronosticar la demanda futura, así como los costos futuros, basándonos en múltiples escenarios, por ejemplo, uno con costos laborales comparativamente bajos y otro con costos laborales más altos. La compañía espera que la demanda incremente en 40%, los costos fijos se dupliquen en los próximos 5 años, y las tarifas de envío se mantengan estables.

A continuación, necesitamos identificar ubicaciones potenciales y estimar el costo fijo de los nuevos almacenes. La compañía estima que el costo fijo de cada nuevo almacén es de aproximadamente USD 4 millones por año, y desea mantener los dos almacenes en la costa este. El escenario descrito se muestra en el siguiente mapa, donde las burbujas azules representan los almacenes existentes, las verdes son las ubicaciones tentativas y las burbujas naranjas son los mercados a atender.

Es común evaluar múltiples diseños de redes tentativos en escenarios separados. Por ejemplo, un escenario con inversión reducida de capital -abriendo solo un nuevo almacén- con un escenario centrado en el cliente -con cortas distancias de entrega. Sin embargo, es importante centrarse en escenarios tentativos que sean realistas.

Diseño de red con costos óptimos

Un escenario particularmente interesante, que generalmente se analiza, es el diseño de red con un costo óptimo. En caso la gerencia considere elegir un diseño de red alternativo, por ejemplo, uno con distancias de entrega más cortas, puede comparar este escenario con el de costo óptimo para determinar el valor adicional que la empresa debe invertir por reducir las distancias de entrega. Para desarrollar el diseño de red rentable, incluimos solo las restricciones más esenciales. El proceso de desarrollo es iterativo. Las soluciones iniciales a menudo no son realistas y necesitamos agregar restricciones hasta que el resultado sea factible. Dadas las circunstancias futuras, la red de distribución de costo óptimo es la siguiente:

Resultados de la red de costo óptimo

Dado el objetivo de minimizar costos, esta solución falla en términos de velocidad de entrega, ya que las distancias desde los almacenes hasta los clientes son, en promedio, demasiado grandes.

Diseño de red centrado en el cliente

Por lo tanto, definimos un escenario adicional donde integramos un incentivo para evitar entregas en una distancia superior a 500 km, lo que lleva a que se instalen más almacenes, y podemos estimar cuánto más nos cuesta este escenario en comparación con la solución de costo óptimo. .

Resultados del diseño de red centrado en el cliente

Este diseño de red eleva los costos fijos y gastos de capital significativamente al incrementar el número de almacenes, lo que lleva a un aumento de costos totales en 59%. Por lo tanto, es necesario modificar este escenario.

Escenario equilibrado

Para lograr un equilibrio entre los costos y los tiempos de entrega, creamos varios escenarios en los que establecemos el número de nuevos almacenes en n = 2, 3, 4, 5, 6, 7. Después de evaluar cada solución, la plana gerencial acepta construir cuatro almacenes adicionales, dado que ofrece el mejor equilibrio entre costos y tiempos de entrega. El mapa inferior muestra la red de distribución resultante.

Resultados del diseño de red equilibrado

Los costos totales son un 20% más altos que en el diseño de red de costo óptimo, pero la distancia promedio de entrega es de solo 523 km en comparación con 806 km, lo que se alinea con la estrategia de la empresa.

Redes con múltiples escalones

El problema de la ubicación de instalaciones es demasiado simple para la mayoría de situaciones prácticas. Veamos cómo ampliar este modelo básico para incluir requisitos adicionales de situaciones del mundo real.

El problema de la ubicación de instalaciones asume que el producto se entrega directamente desde los almacenes a los clientes. Este modelo se llama de un solo escalón, en contraste con un modelo de varios escalones, donde el producto atraviesa múltiples estaciones o eslabones a lo largo de la cadena de suministro. Por ejemplo, el producto podría fabricarse en plantas de producción, desde las cuales el producto es llevado a centros de distribución (CDs), para finalmente ser entregados a los clientes finales. Por lo general, el modo de transporte difiere según el tipo de nodo de origen y destino, lo que influye en el costo unitario. Los envíos de las plantas a los CDs son a menudo intermodales o camiones de gran capacidad, mientras que los envíos de los CDs a los clientes son en su mayoría en vehículos de menor envergadura, lo cual genera costos unitarios más altos.

Dicho modelo podría generar el siguiente diseño de red de la cadena de suministro, donde las burbujas azules, verdes y naranjas son las fábricas, los CDs y los clientes, respectivamente. Las conexiones amarillas son los flujos desde las fábricas a los CDs, y las conexiones violetas son los flujos desde los CDs a los clientes.

Múltiples productos

Cuando productos heterogéneos comparten la misma red y recursos es necesario encontrar una agrupación conveniente de productos individuales en categorías como insumo relevante para el modelo. Por ejemplo, considera una comercializadora minorista de deportes con millones de productos. Por un lado, las categorías de productos no pueden ser demasiado amplias. Por ejemplo, se deben distinguir productos como máquinas de remo, tablas de snowboard y camisetas, ya que el envío se realiza de manera diferente y la demanda varía según la región. Estos requerirán categorías separadas. Por otro lado, las categorías de productos no deben ser demasiado detalladas. Por ejemplo, distinguir camisetas azules y verdes agrega poco valor y hace que el modelo sea más complejo. Para este ejemplo, una categorización adecuada podría ser: equipo de fitness, equipo para deportes de invierno y ropa deportiva.

Conclusiones

El problema de la ubicación de instalaciones es parte primordial de cualquier modelo de diseño de red de la cadena de suministro. Sin embargo, hay aspectos adicionales a incluir que son específicos de la empresa en consideración, sus objetivos y situación única. Para tomar decisiones estratégicas con bases sólidas es necesario agregar detalles al modelo, lo que aumenta rápidamente la complejidad. La complejidad, a su vez, aumenta el esfuerzo de desarrollo, lo cual podría justificar el uso de un solver comercial de escala industrial como CPLEX o Gurobi.

Las extensiones del problema de ubicación de instalaciones que se muestran aquí son solo la punta del iceberg. Otro ejemplo es integrar aspectos relacionados con la fabricación para dar respuesta a preguntas como la asignación de productos a las instalaciones de producción, si es necesario invertir en nuevos equipos, y si es así, si optar por equipos especializados y altamente eficientes, o equipos polivalentes más flexibles. En un entorno de comercio electrónico, podría haber un fuerte enfoque en el cumplimiento de entregas o fill rate, lo que requiere incluir múltiples modos de envío, como opciones de envío el mismo día y un día después. Estos ejemplos indican que es poco probable que los proyectos de diseño de redes de la cadena de suministro en diferentes empresas conduzcan exactamente al mismo modelo.

Además, un proyecto de diseño de red es muy dinámico en la práctica, ya que la información obtenida de las soluciones generadas inicialmente conduce a más preguntas y modificaciones del modelo. Cuando se trabaja en un proyecto de diseño de red, la claridad sobre las fortalezas y debilidades de los diferentes diseños de red evoluciona gradualmente para todos los miembros del proyecto. Por lo tanto, el diseño de la red de la cadena de suministro implica el modelado y la implementación, pero es, ante todo, un proceso muy interactivo entre el equipo consultor y los usuarios.

Escrito el 06 de mayo del 2021 por Christian Ruf

Christian Ruf

Soy Analista de Investigación de Operaciones enfocado en optimización, toma de decisiones bajo incertidumbre, así como simulación y visualización. Domino los lenguajes Python, Java y SQL, e implemento soluciones con las herramientas Gurobi, CPLEX, Coin-OR, SolverStudio, Excel, SimPy, y más.