Impacto de la incertidumbre en el diseño de la Red

Durante la vida de una cadena, la compañía experimenta fluctuaciones en:

• la demanda,
• los precios,
• los tipos de cambio
• y el ambiente competitivo.

Una decisión que parece acertada en el ambiente actual podría no serlo en otro.

Por ejemplo, los contratos a largo plazo para almacenar son más atractivos si la demanda y el precio del almacén no cambian en el futuro o si sube el precio de los almacenes. En contraste, el contrato a corto plazo es más atractivo si la demanda o el precio del almacén cae en el futuro. El grado de incertidumbre de la demanda y el precio tienen una influencia significativa en el portafolio apropiado de espacio de almacenamiento a largo y a corto plazo que la compañía debe tener.

La incertidumbre de la demanda y el precio influye en el valor de construir una capacidad de producción flexible en la planta. Si el precio y la demanda varían con el tiempo en la red global, la capacidad de producción flexible puede reconfigurarse para maximizar las utilidades en el nuevo ambiente.

A finales de la década de los noventa, Toyota flexibilizó sus plantas de ensamblaje para que cada una pudiera abastecer múltiples mercados. Uno de los principales beneficios de la flexibilidad es que le permitió reaccionar a las fluctuaciones en la demanda, los tipos de cambio y los precios locales al modificar la producción para maximizar las utilidades. Una compañía puede decidir construir una cadena de suministro global flexible incluso en presencia de poca incertidumbre en la demanda o la oferta, si existe incertidumbre en los tipos de cambio o los precios. Así, la incertidumbre de la oferta, la demanda y financiera deben ser consideradas al tomar decisiones sobre el diseño de la cadena.

REPRESENTACIONES DE LA INCERTIDUMBRE

El gerente de Trips Logistics considera que tanto la demanda futura como los precios del mercado spot son predecibles. En realidad, la demanda y los precios son altamente inciertos y es probable que fluctúen durante la vida de cualquier decisión sobre la cadena. Para una cadena de suministro global, los tipos de cambio y la inflación probablemente también varíen con el tiempo en diferentes lugares. Los gerentes de la cadena deben incorporar estas incertidumbres en el momento de tomar las decisiones acerca de la red.

A continuación, analizaremos algunos modelos que se pueden emplear para representar la incertidumbre en factores como la demanda, el precio y el tipo de cambio.

REPRESENTACIÓN BINOMIAL DE LA INCERTIDUMBRE

La representación binomial de la incertidumbre se basa en la suposición de que al pasar de un periodo al siguiente, el valor del factor subyacente (como la demanda o el precio) tiene sólo dos posibles resultados: sube o baja.

En la representación binomial multiplicativa

Se supone que el factor subyacente aumenta por un factor u > 1 con la probabilidad p, o disminuye por un factor d < 1 con una probabilidad 1 – p. Dado un precio P en el periodo O, los posibles resultados en los periodos futuros son los siguientes:

Periodo l:Pu,Pd Periodo 2: Pu^l, Pud, Pa^l Periodo 3: Pu³, Pu^íd, Pud², Pd³ Periodo 4: Pu⁴, Pu^d, Pu^-d^L, Pud³, Pd⁴

En general, el periodo T tiene todos los resultados posibles Pu^td^(T~^ para t = 0,1,… ,T. Desde una etapa Pu^ad^(T~^d) en el periodo t, el precio puede moverse ya sea Pu^a+ld^<•^T~^a^ con una probabilidad p o Pu^ad⁽•^T~^a^^+l con una probabilidad (1 — p) en el periodo t + 1.

Esto se representa con el árbol binomial que se muestra en la figura 6.1.

En el árbol binomial aditivo,

se supone que el factor subyacente se incrementa por u en un periodo dado con una probabilidad p y disminuye por d con una probabilidad de 1 — p. El árbol binomial aditivo tiene las siguientes etapas en un periodo dado:

Periodo 1:P+ u,P – d

Periodo 2: P + 2u, P + u – d, P – Id

Periodo 3: P + 3u, P + 2u – d, P + u – 2d, P – M

Periodo 4: P + 4u, P + 3u – d, P + 2u – 2d, P + u – 3d, P – 4d

En general, el periodo T tiene todos los resultados posibles P + tu – (T – t)d, para t = 0,1, …,T.

El árbol binomial multiplicativo no puede contener valores negativos y se puede usar para factores como la demanda, el precio y los tipos de cambio, que no pueden volverse negativos. También tiene la ventaja de que el crecimiento o decremento de un factor dado es proporcional al valor actual del factor. Por ejemplo, un producto cuyo precio unitario es de 10 dólares es menos probable que tenga una fluctuación de 5 dólares en el precio que uno cuyo precio unitario sea de 100 dólares. Este hecho se capta mejor con el árbol binomial multiplicativo.

Una objeción lógica a ambos árboles binomiales es el hecho de que el factor subyacente toma sólo uno de los dos posibles valores al final de cada periodo. Es cierto que el precio puede | cambiar a más de sólo dos valores, pero cuando el periodo es suficientemente corto, la suposición puede estar justificada. El lapso seleccionado depende del factor bajo consideración y de la frecuencia con la cual ocurre la toma de decisión. Por ejemplo, si la decisión se toma cada mes, el periodo no debe ser mayor a un mes. El periodo que es menor a un mes puede justificarse para permitir más de dos resultados al final de cada mes.

Conforme el número de periodos se incrementa, la distribución de probabilidades entre los estados finales del árbol binomial multiplicativo se hace más suave y empieza a parecerse a la distribución normal. Observemos que conforme nos vamos adentrando en el futuro, el rango de posibles resultados se incrementa. Ésta es una propiedad común de toda la distribución binomial y es una suposición razonable para muchos factores como la demanda, el precio o los tipos de cambio.

OTRAS REPRESENTACIONES DE LA INCERTIDUMBRE

En la evaluación de las opciones, suele permitirse que el precio del activo subyacente varíe continuamente con el tiempo. Un proceso empleado de manera ordinaria para describir la evolución del precio del activo es el proceso de difusión log-normal.

Posee las siguientes características:

• el precio nunca cae por debajo de cero.
• la varianza del precio del activo crece con el tiempo. De hecho, crece proporcionalmente a la extensión del horizonte de tiempo.

Otra representación común de la evolución de un factor financiero es el proceso de reversión medio. La idea aquí es que el factor fluctúa alrededor de una media y experimenta sacudidas. Cuando el factor se desvía, con el tiempo se le obliga a volver a acercarse a la media. Mientras más lejos de la media se desvíe el factor, más fuertemente se le regresa hacia ella.

EVALUACIÓN DE LAS DECISIONES DEL DISEÑO DE LA RED UTILIZANDO ÁRBOLES DE DECISIÓN

Cuando un gerente diseña una red de cadenas de suministro, toma varias decisiones. Por ejemplo:

• ¿Debe la compañía firmar un contrato a largo plazo para el espacio de almacenaje u obtenerlo en el mercado spot como se vaya necesitando?
• ¿Cuál debe ser la mezcla a largo y a corto plazo en el portafolio de la capacidad de transporte?
• ¿Cuánta capacidad deben tener varias instalaciones? ¿Qué fracción de ésta debe ser flexible?

Si se pasa por alto la incertidumbre, un gerente siempre firmará contratos a largo plazo (ya que por lo general son más baratos) y evitará toda flexibilidad de la capacidad (debido a que es más cara). Sin embargo, tales decisiones pueden perjudicar a la compañía si la demanda o los precios futuros no están pronosticados al momento de tomar la decisión.

Por ejemplo, hasta alrededor de 1990, toda la capacidad de producción en la industria farmacéutica era dedicada, puesto que era más barata que la capacidad flexible, aunque tenía la desventaja de que sólo podía ser empleada con el medicamento para el cual se diseñó. Sin embargo, a las compañías farmacéuticas les ha sido muy difícil pronosticar la demanda y el precio de los medicamentos en el mercado. Por lo tanto, una gran fracción de la capacidad dedicada puede quedarse sin utilizar si la demanda pronosticada no se concreta. En la actualidad todas las compañías farmacéuticas tienen la estrategia de llevar un portafolio de capacidad dedicada y flexible. La mayoría de los productos se introducen mediante una instalación flexible y luego se trasladan a una dedicada sólo cuando se dispone de un pronóstico razonablemente preciso de la demanda futura.

Durante el diseño de la red, los gerentes necesitan una metodología que les permita estimar la incertidumbre en su pronóstico de la demanda y el precio y luego incorporarla al proceso de toma de decisiones. Tal metodología es muy importante en las decisiones relacionadas con el diseño de la red, ya que éstas son difíciles de cambiar en el corto plazo.

El árbol de decisión es un dispositivo gráfico que se emplea para evaluar las decisiones bajo incertidumbre. Los árboles con flujo de efectivo descontados se emplean para evaluar las decisiones de diseño de la cadena de suministro dada la incertidumbre en precios, demanda, tipos de cambio e inflación.

Existen herramientas como Treeplan que están disponibles para ayudar a resolver los árboles de decisión en las hojas de cálculo.

La metodología para el análisis de árboles de decisión se resume así:

1. Identificar la duración de cada periodo (mes, trimestre, etc.) y el número de periodos T sobre los cuales debe ser evaluada la decisión.
2. Identificar los factores como la demanda, el precio y el tipo de cambio cuya fluctuación será considerada durante los siguientes T periodos.
   • estos factores incluyen la demanda,
   • el precio,
   • el tipo de cambio y
   • la inflación entre otros.
3. Identificar las representaciones de la incertidumbre para cada factor; esto es, determinar qué distribución emplear para modelar la incertidumbre. por ejemplo, la demanda y el precio.
4. Identificar la tasa de descuento periódica k para cada periodo.
5. Representar el árbol de decisión con estados definidos en cada periodo así como las probabilidades de transición entre las etapas de los periodos sucesivos.
6. Comenzar en el periodo T, y regresar hasta el periodo O identificando la decisión óptima y los flujos de efectivo esperados en cada paso. Los flujos de efectivo esperados en cada etapa en un periodo dado deberán ser descontados hacia atrás cuando se incluyan en el periodo anterior.

El gerente tiene en consideración tres opciones:

1. Obtener todo el espacio de almacenamiento en el mercado spot conforme se necesite.
2. Firmar un contrato de arrendamiento por tres años por una cantidad fija de espacio de almacenamiento y conseguir el espacio adicional que necesite en el mercado spot.
3. Firmar un contrato de arrendamiento flexible con un cargo mínimo que permita el uso variable del espacio de almacenamiento hasta un límite, con requerimiento adicional del mercado spot.

Ahora analizaremos cómo el gerente debe tomar la decisión apropiada, tomando en consideración la incertidumbre.

Se necesitan 1,000 pies² (92.9 m²) de espacio de almacenamiento por cada 1,000 unidades de demanda, y la actual para Trips Logistics es de 100,000 unidades por año. El gerente decide emplear la representación binomial multiplicativa de la incertidumbre tanto para la demanda como para el precio. De un año al siguiente, la demanda puede subir 20% con una probabilidad de 0.5 o bajar 20% con una probabilidad de 0.5. Las probabilidades de los dos resultados permanecen constantes de un año al siguiente.

El gerente puede firmar un contrato de arrendamiento de tres años a un precio de 1 dólar por pie² por año. El espacio de almacenamiento se encuentra disponible actualmente en el mercado spot por 1.20 dólares por pie por año. De un año al siguiente, los precios spot del espacio de almacenamiento pueden subir 10% con una probabilidad de 0.5 o bajar 10% con una probabilidad de 0.5 de acuerdo con un proceso binomial. Las probabilidades de los dos resultados no cambian de un año al otro.

El gerente cree que los precios del espacio de almacenamiento y la demanda del producto fluctúan de manera independiente. Cada unidad que Trips Logistics maneja produce un ingreso de 1.22 dólares, por lo que la compañía se ha comprometido a manejar toda la demanda qu^e surja. Trips Logistics emplea una tasa de descuento k = 0.1 para cada uno de los tres años.

Periodo 0 Periodo 1 Periodo 2

EVALUACIÓN DE LA FLEXIBILIDAD MEDIANTE ÁRBOLES DE DECISIÓN

La metodología de análisis del árbol de decisión es muy útil para evaluar la flexibilidad dentro de la cadena de suministro. Ahora consideraremos la evaluación de la flexibilidad con árboles de decisión en el contexto, de las opciones de almacenamiento de Trips Logistics.

Se le ofreció un contrato al gerente de esta compañía en el cual, por un pago por adelantad’ de 10,000 dólares, tendrá la flexibilidad de emplear entre 60,000 pies² y 100,000 pies² de espacie de almacenamiento a un precio de $l/pie² por año. Trips Logistics debe pagar 60,000 dólares.

EVALUACIÓN DE LAS DECISIONES DE DISEÑO DE UNA CADENA DE SUMINISTROS BAJO INCERTIDUMBRE

En esta sección analizamos la decisión del diseño de la cadena de suministro en AM Tires, un fabricante de llantas, para ilustrar el poder de la metodología de análisis del árbol de decisión en la toma de decisiones bajo incertidumbre. AM Tires enfrenta la decisión sobre la ubicación de una planta en la red global con tipos de cambio fluctuantes e incertidumbre en la demanda.

AM Tires vende sus productos tanto en México como en Estados Unidos. La demanda en el primero es de 50,000 llantas por año y en el segundo de 100,000 por año. De un año al otro, la demanda en cualquiera de los dos países puede incrementarse 20% con una probabilidad de 0.5 o disminuir 20% con una probabilidad de 0.5. Las fluctuaciones de la demanda en los dos países son independientes.

Realizaremos el análisis bajo el siguiente supuesto: una llanta se vende en 30 dólares en Estados Unidos y 240 pesos en México. El tipo de cambio actual de 1 USD por 9 pesos. Se espera que el tipo de cambio fluctúe de acuerdo con la distribución binomial. De un año al siguiente, el peso puede subir 25% o bajar 25%, cada suceso tiene una probabilidad de 0.5. Las fluctuaciones en el tipo de cambio son independientes de la fluctuación en la demanda.

AM Tires está diseñando su red de manufactura, la cual estará lista en dos años. Está planeando construir una planta de 100,000 unidades en Estados Unidos y otra de 50,000 en México. Las plantas pueden ser dedicadas o flexibles; en el primer caso, sólo podrán atender el mercado local; en el segundo caso, podrán abastecer cualquier mercado. Los costos fijos y variables de cada opción se muestran en la tabla 6-8.

Observe que los costos fijos están dados por año en lugar de anticipados con valor de rescate. Los costos de transporte entre Estados Unidos y México son de 1 dólar por llanta de ida o regreso. La decisión sobre las plantas estará vigente en los siguientes dos años y la tasa de descuento empleada es k = 0.1. El vicepresidente de operaciones trabaja con el CEO para decidir el tipo de instalación a construir en cada país. La compañía está obligada por contratos (con cada uno de los gobiernos locales) a construir una planta en cada país.

El vicepresidente construye un árbol de decisión que se muestra en la figura 6-3. Cada nodo en un periodo dado lleva a ocho nodos posibles en el siguiente, ya que la demanda en cada país y el tipo de cambio pueden subir o bajar. Los vínculos detallados en el periodo 2 correspondientes a un nodo en el periodo 1 se muestran en la figura 6-3. La probabilidad de transición.

ADMINISTRACIÓN DE RIESGOS Y DISEÑO DE REDES

La red de una cadena de suministro global se expone a una variedad de riesgos, entre otros, interrupciones, retrasos del suministro y fluctuaciones en la demanda, el precio y el tipo de cambio. Si no se ponen en funcionamiento los planes apropiados de mitigación, estos riesgos afectarán negativamente el desempeño de la cadena. Por ejemplo, la contaminación en uno de los dos proveedores de vacuna para la gripe en Estados Unidos produjo una grave escasez al principio de la temporada de gripe en 2004. Esta escasez llevó al racionamiento en muchos estados y a un incremento severo en el precio en algunos casos. De igual manera, el fortalecimiento significativo del euro ha dañado a las compañías cuyas fuentes de suministro se localizan en su mayoría en Europa Occidental.

Riesgo a considerar en la cadena de suministro durante el diseño de la red.

El buen diseño de la red puede asumir un papel significativo en la mitigación del riesgo de la cadena de suministro. Por ejemplo, tener múltiples proveedores mitiga el riesgo de interrupción de cualquier fuente de suministro. Un excelente ejemplo es la diferencia en el impacto sobre Nokia y Ericsson, cuando una planta propiedad de Royal Phillips Electronics ubicada en Albuquerque, Nuevo México, se incendió en marzo de 2000. Nokia se adaptó a esta interrupción rápidamente utilizando otras plantas de su red. En contraste, Ericcson no tenía una fuente de respaldo en su red y le fue imposible reaccionar. Como resultado de ello, estimó pérdidas en ingresos por 400 millones de dólares. De igual manera, tener una capacidad flexible mitiga los riesgos de las fluctuaciones en la demanda global, precio,y tipos de cambio. Por ejemplo. Hiño Trucks utiliza capacidad flexible en sus plantas para modificar los niveles de producción de diferentes productos mediante el cambio de la fuerza laboral entre las líneas. Como resultado, la compañía mantiene una fuerza laboral constante en la planta, incluso cuando la producción de cada línea varía, para igualar de la mejor manera la oferta y la demanda. Como lo ilustraron estos ejemplos, el diseño de las estrategias de mitigación en la red mejora significativamente la capacidad de la cadena para manejar el riesgo.

Sin embargo, toda estrategia de mitigación tiene un precio y puede incrementar otros riesgos. Por ejemplo, aumentar el inventario mitiga el riesgo de sufrir retrasos pero incrementa el riesgo de obsolescencia. Mantener múltiples proveedores mitiga el riesgo de sufrir interrupciones pero incrementa los costos, ya que cada proveedor puede tener dificultades para lograr economías de escala. Por tanto, es muy importante formular estrategias de mitigación adaptadas durante el diseño de la red para lograr un buen equilibrio entre la cantidad de riesgo mitigado y el incremento en el costo. Algunas estrategias de mitigación a la medida se enumeran en la tabla 6-18. La mayoría de éstas se analizan con mayor detalle más adelante en el libro.

Estrategias de mitigación del riesgo adaptadas durante el diseño de la red.

TOMA DE DECISIONES DE DISEÑO DE LA CADENA DE SUMINISTRO BAJO INCERTIDUMBRE EN LA PRÁCTICA.

Los gerentes deben considerar las siguientes ideas para ayudarse a tomar mejores decisiones de diseño de redes bajo incertidumbre.

1. Combinar la planeación estratégica y la planeación financiera durante el diseño de la red.

En la mayoría de las organizaciones, la planeación financiera y la planeación estratégica se realizan de manera independiente. La planeación estratégica trata de preparar para las incertidumbres futuras pero con frecuencia sin un análisis cuantitativo riguroso, mientras que la planeación financiera realiza un análisis cuantitativo, pero supone un futuro predecible o bien definido. Este capítulo presenta varias metodologías que permiten la integración de la planeación financiera y la estratégica. Los encargados de tomar las decisiones deben diseñar las redes de las cadenas de suministro considerando un portafolio de opciones estratégicas: la opción de esperar, construir capacidad en exceso, construir capacidad flexible, firmar contratos a largo plazo, comprar en el mercado spot, etc. Las diversas opciones deben ser evaluadas en el contexto de la incertidumbre futura.

2. Utilizar múltiples métricas para evaluar las redes de la cadena de suministro. Como una métrica sólo puede mostrar una parte del panorama, es benéfico examinar las decisiones sobre el diseño de la red empleando múltiples métricas, como las utilidades de la compañía, utilidades de la cadena de suministro, niveles de servicio al cliente y tiempos de respuesta. Las buenas decisiones se desempeñan bien respecto a las métricas más relevantes.

Citar este texto en formato APA: _______. (2013). WEBSCOLAR. Impacto de la incertidumbre en el diseño de la Red. https://www.webscolar.com/impacto-de-la-incertidumbre-en-el-diseno-de-la-red. Fecha de consulta: 25 de November de 2023.