Simulación de eventos discretos para estimar la representatividad de economías obtenibles de un caso aplicado de reaprovisionamiento conjunto

Abstract

La colaboración en la cadena de suministro (SCC) ocurre cuando dos o más empresas autónomas forman relaciones a largo plazo para trabajar conjuntamente compartiendo información, recursos y riesgos. Además, toman decisiones de manera conjunta que generan resultados más favorables que al trabajar de manera independiente. Sin embargo, es necesario conocer cuál sería el impacto en sus procesos al momento de decidir realizar una coalición. De este modo, se identificó la necesidad de conocer qué tan representativos son los ahorros de la agregación de pedidos para un reabastecimiento conjunto, al añadir estocasticidad al proceso. Este proyecto tuvo como objetivo desarrollar un modelo de simulación de eventos discretos que representara un proceso de reabastecimiento conjunto de productos para dos empresas interesadas en colaborar, a las que se aplicaron elementos de la agregación de pedidos para comparar los beneficios en costos logísticos del modelo conjunto determinístico y estocástico (TO-BE). Para ello, se realizó la simulación en el software Arena ® de los modelos AS-IS y conjunto. Posteriormente, se optimizaron los resultados obtenidos del modelo DES conjunto haciendo uso de la herramienta Solver, luego de haber incluido el costo de flete por camión despachado a los clientes en la simulación. Asimismo, se realizó un análisis de sensibilidad variando los parámetros de relevancia con el fin de demostrar los efectos de las variaciones sobre los resultados a obtener. Finalmente se obtuvo que el modelo es poco sensible a variaciones entre 10% y el 40% de los parámetros frecuencia de despacho, costo mayor de ordenar, costo menor de ordenar y costo de mantener, para el caso de las empresas estudiadas. Se pudo concluir que los ahorros del 9.11% para la empresa 1 y 11,12% para la empresa 2 son congruentes con la solución determinística.

Supply chain collaboration (SCC) takes place when two or more independent companies form long-term relationships to work together by sharing information, resources, and risks. Furthermore, they jointly take decisions to get more favorable outcomes than when working independently. However, the impact in their processes is critical prior to the decision of colluding. Therefore, it is crucial to know how representative are order aggregation policy’ savings for a joint replenishment when adding stochasticity to the process. Thus, the project aims to develop a discrete event simulation model to represent a joint replenishment process for two collaborating companies, where an order aggregation policy was applied for assessing the logistics cost benefits of the deterministic and stochastic joint model (TO-BE). For that purpose, the AS-IS and joint models simulation was made in the Arena ® software. Results obtained from the joint DES model were optimized using the Solver tool from excel, after including the cost of freight per truck dispatched to customers in the simulation. Likewise, a sensitivity analysis was carried out about the relevant parameters to demonstrate the effects of the variations on the possible outcomes. Finally, it was found that the model is not very sensitive to variations from 10% to 40% of the parameters (sending frequency, major ordering cost, minor ordering cost and holding cost) in the case of the companies studied. It was possible to conclude the savings of 9.11% for company 1 and 11.12% for company 2 are consistent with the deterministic solution.