GEO Tutoriales, Autor en Gestión de Operaciones

Qué es el Efecto Látigo o Bullwhip Effect en la Gestión de la Cadena de Suministro (SCM)

El Efecto Látigo conocido también como Bullwhip Effect es el fenómeno en el cual pequeñas variaciones en la demanda inducen progresivamente hacia mayores variaciones cuando se avanza hacia atrás en la Cadena de Abastecimiento. Dichas variaciones se amplifican cuando nos vamos alejando del consumidor final. El Efecto Látigo ha sido bien documentado desde la década del 50, donde Jay Forrester, padre de la dinámica de sistemas, ilustro el efecto en una serie de casos mediante simulación, en los que concluyo que las políticas y prácticas que adopta una empresa pueden tener efectos indeseables que se propagan a través del tiempo.

En la actualidad el Efecto Látigo es elemento de análisis en cursos de pregrado y postgrado en carreras de Ingeniería Industrial, Ingeniería Comercial, MBA y otros programas afines. En este contexto para poder explicar estos conceptos desde una perspectiva práctica se suele realizar una actividad denominada el “Juego de la Cerveza” en el cual se simula una cadena de suministro con un fabricante, un mayorista, un distribuidor y un detallista, donde cada uno vende cerveza. Cada eslabón o participante de la cadena de suministro toma decisiones de qué y cuánto comprar sin consultar a los demás participantes, confiando exclusivamente de la información que recibe de sus respectivos clientes. Lo anterior constituye un supuesto razonable dado que frecuentemente la única forma de comunicación de un cliente con su proveedor es a través de la emisión de un pedido o nota de pedido.

Ejemplo del Efecto Látigo o Bullwhip Effect

El equipo de fútbol de una pequeña ciudad ha ganado el prestigioso campeonato regional que se juega mensualmente frente a equipos de otras ciudades cercanas. Para celebrar esta importante victoria realizaran una fiesta para la cual requieren comprar cervezas, para ello se dirigen a la tienda del detallista y compran todas las cervezas que éste tenia (que sólo eran 10). Como lo anterior no fue suficiente el equipo se dirige a otros detallistas y compraron todas las cervezas que pudieron. Averiguando entre ellos los detallistas estimaron que la cantidad de cerveza que se compraron en total para la fiesta eran 100 unidades, luego cada uno de ellos pensó que sería una buena estrategia pedir 100 unidades al mayorista para el próximo mes dado que de esta forma si el equipo de fútbol requiere cervezas nuevamente no deberían tener problemas en poder abastecerlos de forma exclusiva.

Como consecuencia el mayorista recibió pedidos abultados de cervezas: antes pedían 10 unidades al mes, ahora 100. Si 10 comerciantes detallistas pedían 10 al mes, entonces el requerimiento es de 100 unidades, por el contrario si ahora piden 100 unidades al mes se necesitan 1.000 unidades!. Por ello el mayorista se ve tentado a realizar un pedido de 1.500 cervezas al distribuidor.

El distribuidor se sorprende de este pedido por parte del mayorista. Piensa que sería una buena estrategia aumentar su pedido al fabricante para evitar tener quiebres de stock y satisfacer de esta forma íntegramente la demanda del mayorista, para ello pide 3.000 cervezas a la fábrica.

Finalmente en la fábrica reciben el pedido de 3.000 cervezas. La cerveza es uno de los productos que tiene el mayor margen de comercialización para la fábrica. El Gerente de Operaciones determina que será necesario producir 5.000 cervezas para enfrentar el pedido del distribuidor con el objetivo de tener capacidad de respuesta si los requerimientos por parte de éste se incrementan.

Las varianzas en los pedidos se amplifican a medida que se retrocede en la cadena de suministro. Es decir, pequeñas variaciones al comienzo de la cadena (por ejemplo minorista o detallista) se transforman en grandes variaciones al final (fabricante).

¿Por qué ocurre el Efecto Látigo?. Existen varias opiniones al respecto. Algunos autores como Sterman explican el fenómeno como un comportamiento irracional por parte de los actores de la cadena, lo cual estaría gatillado por erróneas percepciones del feedback. En contraste Hau Lee postula que cada actor intenta optimizar su parte, pero en perspectiva de la cadena lo único que logra es un óptimo local.

¿Cómo mitigar el Efecto Látigo?. No es una pregunta de simple respuesta. Existen diversos enfoques que se pueden utilizar de forma complementaria para dicho propósito, a saber:

Reducir la variación, tratando de eliminar factores ajenos a la demanda de los clientes.
Diferenciar entre stock de reposición, stock de seguridad y stock para pedidos especiales.
Limitar la cantidad de actores que pueden hacer pedidos.
Construir capacidad de respuesta.

Características de un Proceso Productivo Flow Shop (Producción en Masa)

Un Proceso Productivo Flow Shop (conocido también como Producción en Masa) es similar a un proceso continuo, no obstante, está orientado al producto en líneas de fabricación exclusivas. El Flow Shop es un proceso de transformación en el cual continuas unidades de salida que fluyen en forma discreta siguen una misma secuencia de operaciones, con baja variación en el producto y a muy alta velocidad, involucrando líneas de producción. Una representación esquemática de un proceso de estas características se muestra a continuación:

Algunos ejemplos típicos de procesos tipo Flow Shop es el ensamble de electrodomésticos (donde se implementa el Plan de Requerimiento de Materiales o MRP), el envasado de vino y bebidas gaseosas, la fabricación de tarros de conserva, etc.

Las características de un proceso Flow Shop o de producción en masa son las siguientes:

Alto volumen de producto: Debido a que es un proceso con baja variedad de producto esto contribuye a un mayor volumen de producción. Esto es vital para que la empresa pueda alcanzar economías de escala.

Baja variedad de producto: Los productos suelen ser estándares y con baja variabilidad en sus características de modo que la producción sea masiva.

Equipamiento de propósito específico: En concordancia con la baja variedad de producto. Adicionalmente esta característica establece mayores barreras a la salida en caso de ser necesario vender los activos fijos.

Operadores menos capacitados: Al ser un proceso repetitivo el conocimiento de la función a desempeñar se alcanza con mayor rapidez. Luego las instrucciones de trabajo son escasas.

Bajo valor de la materia prima comparado con el valor del producto: Como también un inventario de producto en proceso (WIP) relativamente bajo en relación a la salida (output).

Make to Stock: Se fabrica para almacenar inventario de producto final y con estas unidades enfrentar la demanda del mercado lo que permite una mayor rapidez de respuesta en comparación a un proceso Job Shop. Para ello es vital realizar Pronósticos de Demanda que sean acertados.

Programación simple: Debido a la estandarización del proceso y el énfasis en el volumen de producción, se debe fijar una tasa de salida ad-hoc a los pronósticos de ventas.

Qué es la Gestión de Operaciones

La Gestión de Operaciones (Operations Management en inglés) es la creación, desarrollo y organización de la función de producción con el objetivo de alcanzar ventajas competitivas. La función de producción esta definida por la creación, producción, distribución, mantenimiento, etc, de los bienes y servicios generados por una empresa determinada.

La competitividad es la habilidad que tiene una empresa para desempeñarse mejor que su competencia según la percepción de sus clientes. Esto es esencial dado que el concepto de competitividad no es abstracto sino relativo, por ejemplo, una empresa puede ser competitiva en su mercado local pero no así al enfrentar competidores externos que tienen una estructura de costos menor.

Cabe diferenciar dos términos frecuentemente utilizados en el ámbito de la Gestión de Operaciones pero que tienen connotaciones distintas.

Competitividad: Posición relativa en el mercado, no es responsabilidad exclusiva de la Gestión de Operaciones.

Productividad: Productos por unidad de insumo, responsabilidad exclusiva de la Gestión de Operaciones.

Dicho de otro modo el área de producción u operaciones en una empresa contribuye a la competitividad de la misma a través de la productividad.

Para ser competitivo se debe ser productivo pero la productividad por si sola no garantiza la competitividad de la empresa.

Según Michael Porter, precursor de la estrategia corporativa y economista reconocido mundialmente por sus contribuciones en el ámbito de la gestión estratégica y el marketing, alcanzar ventajas competitivas tiene relación con la propuesta de valor a largo plazo de la empresa y se materializa a través de la aplicación de tres estrategias competitivas genéricas, a saber: liderazgo en costos, la diferenciación del producto y el enfoque.

Los objetivos de la Gestión de Operaciones son producir un bien y/o prestar un servicio específico al mínimo tiempo y costo posible. Si bien dichos objetivos son plausibles, es necesario establecer criterios y parámetros para efectos de evaluación y control. Dicha evaluación se hace a través de sistemas de gestión integrados y el monitoreo de indicadores de gestión o KPI (Key Performance Indicator o Indicador clave de rendimiento). En este contexto algunos criterios de evaluación son:

Volumen de la Producción
Costo (materiales, fuerza de trabajo).
Utilización (equipo y fuerza de trabajo).
Calidad y confiabilidad del producto
Inversión (rendimiento sobre activos).
Flexibilidad para cambios en el producto.

De esta forma es importante comprender la interacción del área de operaciones con otras áreas funcionales de la empresa como lo son finanzas, marketing, recursos humanos, investigación y desarrollo, etc. Cada una de ellas tiene un aporte y forma de evaluación particular, alineada a una estrategia corporativa, que en conjunto determinan la competitividad de la empresa y por ende su posición relativa en el mercado.

Las decisiones en el ámbito de la Gestión de Operaciones se pueden clasificar en estratégicas, tácticas y operativas (largo, mediano y corto plazo, respectivamente).

Por ejemplo la localización de una planta productiva es una decisión estratégica por el volumen de inversión que ello representa, los efectos que genera en las operaciones comerciales de una empresa y la dificultad de flexibilizar los impactos de dicha decisión en el corto plazo. Luego, las decisiones tácticas que se adopten serán bajo el contexto de las decisiones estratégicas consideradas previamente. Así por ejemplo la planificación de la producción (como el desarrollo de un Plan Maestro de la Producción o PMP) es una decisión táctica (mediano plazo) que usualmente considera un horizonte de planificación de 3 a 18 meses. Finalmente las decisiones operativas o de corto plazo tienen que ver con la implementación de la estrategia, lo que se denomina el “día a día” y que esta bajo el alero de la planificación de mediano plazo realizada anteriormente.

Características de un Proceso Productivo Job Shop (Producción Tipo Taller)

Un sistema productivo es un conjunto de componentes cuyo fin es convertir insumos en productos. En este contexto la clasificación de procesos productivos permite ordenar el análisis y sugiere las prioridades competitivas que se deberán privilegiar. Una de dichas clasificaciones corresponde a los procesos productivos Job Shop el cual está orientado a trabajos tipo taller. El Job Shop es un proceso de transformación en el cual los productos siguen diferentes trayectorias y secuencias a través de los procesos y máquinas, las cuales se encuentran agrupadas por funciones. Una representación esquemática de un proceso tipo taller con rutas alternativas se muestra a continuación:

La producción artesanal de ropa realizado por una modista como también la fabricación de parte y repuestos para maquinaria que se realizan en maestranzas industriales son ejemplos clásicos de los procesos Job Shop.

Las características típicas de un proceso Job Shop son las siguientes:

Alta variedad de producto: La flexibilidad del proceso permite adaptarse a distintos tipos de necesidades de los clientes.

Bajo volumen de producción: A diferencia de un proceso productivo Flow Shop, en un Job Shop la producción es en volúmenes relativamente bajos dado que se enfrentan requerimientos heterogéneos por parte de los clientes.

Equipos y máquinas de propósito general: Esto permite ofrecer una alta variedad de producto. Por ejemplo, en una maestranza industrial se dispone de soldadoras, tornos, fresadoras, herramientas, etc, que permiten atender distintos tipos de pedidos de los clientes. Dado su propósito general en caso de cierre del negocio, las barreras a la salida son más bajas (en comparación a un proceso tipo Flow Shop).

Operadores ampliamente capacitados: De modo de mantener un proceso productivo flexible que se adapte a las necesidades de los clientes, se requiere de trabajadores altamente capacitados, de modo que puedan abordar las distintas necesidades de producción.

Muchas instrucciones de trabajo: Un proceso Job Shop suele no ser repetitivo en contraste a un proceso Flow Shop que es estandarizado y donde las instrucciones de trabajo son escasas.

Alto valor de la materia prima relativa al valor del producto: Como también un inventario de producto en proceso (WIP) relativamente alto en relación al output o salida.

Flujo lento de productos: Básicamente por la necesidad de disponer de un proceso flexible.

Make to Order: Equivalente a producción a pedido donde los productos se procesas una vez que el cliente ha planteado su requerimiento. De esta forma se busca generar una oferta personalizada. No obstante para mitigar las implicancias que tiene en la rapidez de respuesta esta situación, es frecuente observar actualmente la proliferación de procesos híbridos donde se produce contra stock aquello que suele ser estándar en el producto y se termina a pedido los elementos que son más heterogéneos en cuanto a los requerimientos. De esta forma se busca rescatar la flexibilidad de un proceso Job Shop con la rapidez de respuesta que tiene un proceso Flow Shop.

Expansión de capacidad flexible: Es relativamente sencillo agregar nuevas máquinas o substituir las que se utilizan actualmente en el proceso productivo.

Programación compleja: La programación de la producción de un proceso Job Shop se caracteriza por ser compleja (en parte por las características detalladas anteriormente). En términos computacionales dicha programación de trabajos se suele considerar NP-Hard.

Ejemplo de Gráfica de Control P o de Proporciones en el Control Estadístico de Procesos

La gráfica de control de proporciones o gráfica p corresponde a una herramienta del Control Estadístico de Procesos (CEP) utilizada particularmente en la evaluación del cumplimiento de determinadas características del producto que son fáciles de evaluar (con frecuencia mediante inspección visual) asumiendo sólo 2 valores posibles: “cumple” o “no cumple”, “aprobado” o “no aprobado”, etc. Utilizar datos de atributos requiere de muestras relativamente grandes para obtener resultados estadísticos válidos. En el siguiente artículo de describe el procedimiento para la confección de una gráfica p utilizando distintos niveles de significancia estadística al momento de definir los límites de control.

Ejemplo Gráfica de Control P

Todos los días se tomaban muestras de las formas llenas, de un departamento en particular, en una compañía de seguros para revisar la calidad del desempeño de ese departamento. Con el fin de establecer una norma tentativa para el departamento, se tomó una muestra de 300 unidades al día (n=300) durante 10 días, obteniendo los siguientes resultados:

Desarrolle una gráfica de proporciones o gráfica p utilizando un intervalo de confianza de un 90% para las 10 muestras recolectadas. ¿Qué comentarios puede hacer sobre el proceso?. ¿Qué sucede ahora si los límites de control se definen a un σ del promedio de defectos?.

En primer lugar calculamos el promedio de unidades defectuosas para cada una de las muestras (celdas color celeste). Por ejemplo la muestra 1 presenta 10 defectos (de un total de 300 unidades inspeccionadas), en consecuencia el porcentaje de defectos de dicha muestra corresponde aproximadamente a un 3,33% (10/300). Luego se obtiene el promedio de unidades defectuosas del total de las muestras (celda amarilla) correspondiente a un 3,03% (se obtiene de [3,33%+2,67%+3,00%+…+2,67%]/10).

A continuación se procede con la estimación de la desviación estándar (Sp):

De la tabla de la distribución normal estándar un intervalo de confianza de un 90% equivale a definir los límites de control a 1,645*Sp. Con esto podemos calcular el Límite de Control superior (LCS) y Límite de Control Inferior (LCI) respectivamente (notar que los resultados han sido aproximados).

LCS = 3,03% + 1,645*0,9896% = 4,66%
LCI = 3,03% – 1,645*0,9896% = 1,40%

A continuación y con la ayuda de Excel se procede a graficar los límites de control (líneas verdes y violeta), el promedio de unidades defectuosas de cada una de las muestras (línea azul) y el promedio de defectos total (línea roja). El proceso se encuentra bajo control estadístico. Los promedios de defectuosos se encuentran dentro de los límites de control estadístico.

Si en cambio los límites de control se definen a un σ del promedio de defectos será necesario recalcular los límites de control estadístico obteniendo los siguientes resultados (aproximados):

LCS = 3,03% + 0,9896% = 4,02%
LCI = 3,03% – 0,9896% = 2,04%

Al estrechar los límites de control el proceso ya no se encuentra bajo control estadístico. La muestra n° 4 presenta un porcentaje de defectuosos mayor al LCS.