Ambas herramientas sirven para distintos momentos y ofrecen diversas soluciones. En pro de que las entendamos mejor, Francisco Olvera @franciscoolvera escribió para nosotros este artículo que creemos puede ser de mucha utilidad para quienes aún están explorando el tema. Aquí se los dejamos…
Entendiendo la simulación y optimización en la cadena de suministros
Lo primero que hay que entender es que la optimización analítica y la simulación dinámica son las dos tecnologías más comúnmente adoptadas para resolver problemas complejos en cadena de suministros. Sin embargo, en la industria se han presentado una gran cantidad de confusiones acerca de los términos “Optimización” y “Simulación” . Frecuentemente se malinterpretan por personas y compañías que ofrecen soluciones, siendo utilizadas erróneamente en su contexto.
Muchos gerentes cuestionan las diferencias entre estas tecnologías, se preguntan cuál es mejor o más eficiente, sin entender del todo qué problemas resuelve cada una de ellas. Así que con este artículo, buscaremos explicar cuándo es mejor aplicar cada uno de estas tecnologías.
Empecemos por comprender que gestionar la cadena de suministros implica la búsqueda continua de mejoras y la aventura constante de enfrentar nuevos retos. Por tanto, sus soluciones pueden involucrar diferentes áreas de experiencia y conocimiento, entendiendo que cada uno de estos retos se mueve en alguno de estos tres niveles: estratégico, táctico u operacional. Y aunque la exploración requiere de entender muchas particularidades, podríamos decir que los desafíos se agrupan en los siguientes detalles:
Con la optimización analitica se modela la cadena a través de clases, recursos, variables y restricciones. Los modelos son convertidos en un conjunto de ecuaciones lineales, considerando programación lineal y entera, utilizando motores de optimización que calculan una respuesta que se muestran con una interfaz de forma gráfica o a través de tablas, exhibiendo las relaciones, flujos de información, recursos y dinero.
Esta herramienta ayuda a resolver lo siguiente:
- Dónde ubicar
- “troughput”
- Flujos óptimos
- Planeación por períodos
- Dónde, cuánto y que …
- Balanceo demanda – suministro
- Tamaño de flota requerida
La simulación dinámica, por su parte,modela la cadena a través de clases, recursos, variables, restricciones e incertidumbre. El modelo se ejecuta, no solo se calcula. Con él se observa el comportamiento a través del tiempo, definiendo la lógica de comportamiento. La simulación Incorpora, además, retos de fluctuaciones de la demanda, variabilidad de suministro, políticas evolutivas y segmentadas.
Ayudando así a resolver lo siguiente:
- Diseño de redes
- Analizar comportamiento de los procesos de cada eslabón
- Análisis de riesgos
- Diseño de experimentos
- Validación de cambios granulares en procesos, recursos y lógica
- Riesgos en la estructura actual y futura
Entendiendo este panorama podemos concluir entonces que usamos la optimización analítica cuando el componente de incertidumbre y variables aleatorias no son significativas. Puesto que no es ideal su implementación cuando se desea analizar con profundidad y granularidad en la lógica, recursos, proceso y tiempo.
Así mismo, llegamos a la conclusión de que la simulación dinámica es ideal cuando la cadena de suministros es afectada sensiblemente por la incertidumbre en disponibilidad, desempeño y demanda, a un nivel de detalle considerable, puesto que permite analizar y estudiar dinámicamente escenarios e interdependencias. Pero, no ofrece un resultado óptimo de un modelo, ofrece visibilidad del comportamiento a través del tiempo.
Lo que finalmente se traduce a que dependerá de cada negocio y de cada etapa en la que se encuentre el mismo para tomar la decisión de una implementación u otra. Ya que ambas presentan pros y contras y deben ser analizadas e implementadas a conciencia entendiendo el entorno y las necesidades particulares.