Entendiendo la cadena de suministro desde la óptica de la dinámica de sistemas a partir del modelo del juego de la cerveza

Juan Carlos Vergara-Schmalbach, Victor Manuel Quesada-Ibargüen, Tomás José Fontalvo-Herrera

DOI: https://doi.org/10.32997/2463-0470-vol.18-num.18-2010-394

Resumen

Uno de los grandes aportes que ofrece la dinámica de sistemas, es que permite escudriñar un sistema entendiendo las causas de su comportamiento y efectos que éste genera, detallado a través de una serie de variables y relaciones enmarcadas en un modelo cuantitativo. Esta comprensión al detalle de los encadenamientos entre variables suministra al investigador herramientas para prever posibles estados futuros del sistema y, con base en ello, anticipar soluciones alternativas. El presente artículo tiene como objetivo proponer un modelo simplificado de una cadena de suministro desde la óptica de la dinámica de sistemas, tomando como referencia el conocido "Juego de la Cerveza", para entender el comportamiento medio de una cadena de suministro a través de la observación de la actuación de los agentes que participan en ella. El resultado alcanzado en esta investigación arroja un modelo general de cadena de suministro que permitirá, realizar experimentos o simular escenarios para visualizar el efecto de una variable sobre otra.

Palabras Clave: Métodos de simulación, organización de la producción, análisis de la producción, cadena de suministro, dinámica de sistemas.

 


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Referencias

Forrester J. W. The beginning of System Dynamics. The Mckinsey Quarterly. 1995,4 (1); 5-16.

Wyatt S. The potential of system dynamics. leading edge, The NHS Confederation. 2005, 1-5.

Richmond B. Ithink user manual. . New York: ISEE Systems, 1998.

Sterman J. D. System Dynamics Modeling: Tools for learning in a Complex Word. California Management Review. 2001,43 (4); 8-25.

Gigola C. Bullwhip Effect. Los efectos de una mala sincronización. Escuela de Negocios, 3(5), 10-19. 2001.

Budd J. The Academic Library: Its Context, Its Purpose, and Its Operation Missouri: Libraries Unlimited. 1998.

Coss Bu R. Simulación: Un enfoque practico. México: Limusa Noriega editores, 2002.

Parra C M, Pérez J I, Y Torres D. Modelación y simulación computacional de un proceso productivo de una pequeña empresa usando dinámica de sistemas. Ingeniería y Desarrollo. 2006, 20 (1); 151-171.

Richmond B. Systems Thinking: Four Key Questions. High Performance Systems, 1991; 1-8.

Hieber R & Hartel 1. Impacts of SCMorder strategies evaluated by simulation-based 'Beer Carne' approach: the model, concept, and initial experiences. Production Planning & Control, 2003. 14 (2); 122-134.

Towil D. R. Optimization of a Inventory and Order Based Production Control System. International Journal of Production Research, 20(6), 671- 687.1982.

Knolmayer G, Schmidt R, Y Rihs, S. Teaching Supply Chain Dynamics Beyond the Beer Game. Institute of Information Systems, University of Bern, Working Paper No. 197. 2007, 1-15.

Sterman J. D. Flight Simulators for Management Education: "The Beer Carne". de Sloan School of Management, Massachusetts Institute of Technology [Web] 2006 [Consultado el 03 de Febrero de 2010]. Disponible en URL: http:j jweb.mit.edujjstermanjwww jSDGjbeergame.htrnl.

Sterman J. D. System Dynamics Modeling: Tools for learning in a Complex Word. California Management Review. 2001,43 (4); 8-25.

Sterman J. D. Modeling Managerial Behavior: Misperceptions of Feedback in a Dynamic Decision Making Experiment. Management Science. 1989,35 (1); 321-329.

John S, Naim M N Y Towill D R. Dynamic analysis of a wip compensated decision support system. International Journal of Manufacturing System Design, 1(4).1994.

Berry D. The analysis, modelling and simulation of a re-engineered PC supply chain. Cardiff: PhD Thesis. University of Wales. 1994.

Capozzi D, Del Vecchio D & Glielmo D. A Novel Work in Progress based Production Control System. accettato alla European Control Conference 2003 (págs. 1-7). Cambridge: accettato alla European Control Conference.2003.

Campuzano F, Martínez E y Ros L. Cadenas de suministro tradicionales y colaborativas: Análisis de su influencia en la gestión de la variabilidad de la demanda. Organización y dirección de empresas, 85(1),33-40. 2010.

Gordon G. Simulación de Sistemas. lra Ed. México: Diana, 1980.

Lee H, Padmanabhan V y Whang S. Comments on "Information Distortion in a Supply Chain: The Bullwhip Effect". Management Science. 2004, 50 (12); 1887 - 1983.


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