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Edited by:
Ing. Vilma E Gaitán G. Directora de Programa de Ingeniería Industrial Corporación Politécnico Costa Atlántica.
Ing. Julio M Daza E. Profesor Tiempo Completo Investigador Corporación Politécnico Costa Atlántica.
Ing. Julio C Mojica H. Profesor Tiempo Completo del Programa de Ingeniería Industrial Politécnico Costa Atlántica.
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Corporación Politécnico Costa Atlántica Programa de Ingeniería Industrial Programa Editorial Título: Memorias Congreso Internacional de Ingeniería Corporación Politécnico Costa Atlántica CIIPCA 2013: Engineering for a Sustainable Planet: Operational Research, Logistics, and Supply Chain Management Practices and Emerging Countries Editado por: Ing. Vilma E Gaitán. Ing. Julio M Daza E. Ing. Julio C Mojica H.
Editorial: Corporación Politécnico Costa Atlántica Materia: Ingeniería y operaciones afines ISBN: 978-958-58139-0-8 Publicado: 2013-10-31 Primera edición Directora de Investigación Corporación Politécnico Costa Atlántica: Dr. Ruth Camerano Comité Editorial: Gaitán González, Vilma Daza Escorcia, Julio Mario Mojica Herazo, Julio César © Corporación Politécnico Costa Atlántica Corporación Politécnico Costa Atlántica Carrera 38 No 79A – 167 Barranquilla., Colombia Teléfonos: 57 (5) 3361800 Ext. 103-128-123-110 “El contenido de esta obra corresponde al derecho de expresión del (los) autor(es) y no compromete el pensamiento institucional de la Universidad Politécnico de la Costa Atlántica, ni genera su responsabilidad frente a terceros. El (los) autor(es) asume(n) la responsabilidad por los derechos de autor y conexos contenidos en la obra, así como por la eventual información sensible publicada en ella” Barranquilla, Atlántico, Colombia Octubre de 2013
Comité Organizador Victor Torres Rangel Vice-rectoría Académica Corporación Politécnico Costa Atlántica Oswaldo Saavedra Ballesteros Vice-rectoría Administrativa y Financiera Corporación Politécnico Costa Atlántica Ruth Camerano Directora de Investigación Corporación Politécnico Costa Atlántica Vilma Gaitán Directora de Ingeniería Industrial Corporación Politécnico Costa Atlántica Comité Científico Mario Ferrer Vásquez, PhD Chair Alfaisal University College of Business, KSA CEO of Integrated Logistic Consulting Group Ricardo Santa, PhD. Chief Scientist Alfaisal University College of Business, KSA CEO of SIEWin - Software Engineering Co. Comité Académico Julio Mario Daza-Escorcia Dr. (c) Chair University of Valencia, Spain Daniel Hernando Romero-Rodríguez PhD(c) Chief Academic University of South Florida, USA Equipo de apoyo Jorge Torres Machado Ingeniero de desarrollo y soporte Martha Barrios Prado Mercadeo Julio Cesar Mojica Herazo. Apoyo administrativo y Logístico Alvaro Sierra Altamiranda M.Sc. Premiación y clausura
Contenido
Beneficios de la inteligencia de negocios y la mineria de datos en el sector portuario .......................................... 7
Beneficios de la simulación empresarial para estudiantes y docentes en programas de ingeniería industrial
y/o afines ....................................................................................................................................................................... 12
Ciclo Cash to Cash en la industria de sillas de oficina de colombia: Caso estudio ............................................. 17
Diagnóstico estático del efecto de ampliación de la demanda en cadenas de suministro adaptando el modelo
SCOR a la modelación de procesos. .......................................................................................................................... 23
Diseño de una metodología de costeo de proyectos de manufactura aplicado a empresas del sector
metalmecánico en la ciudad de Barranquilla ............................................................................................................. 32
Identificación análisis y mitigación de riesgos profesionales bajo el enfoque de la norma ISO 31000 y la
GTC 45. Caso de estudio empresa de servicios en Barranquilla ........................................................................... 38
Identificacion de diferencias en el perfil productivo de las empresas exportadoras y no exportadoras del
departamento del atlántico, por medio de la aplicación del análisis discriminante ............................................. 43
Propuestas multivariadas para medir el Indice de Capacidad en el monitoreo de variables ........................ 51
Longitud de la cadena de suministro de las empresas avícolas .............................................................................. 59
Medical tourism supply chain: A literature review ................................................................................................... 69
Revisión de los desafíos en las operaciones logísticas de los hospitales .............................................................. 75
Simulación en tiempo discreto de un proceso abastecimiento de combustible como una herramienta de toma
de decisiones: Caso estación de servicios en Barranquilla ...................................................................................... 80
Uso de las herramientas de gestión de operaciones en el sector hotelero en las poblaciones de tolú y coveñas
en colombia, sur américa ............................................................................................................................................. 85
Beneficios de la inteligencia de negocios y la mineria de datos en el sector portuario
Julio César Mojica Herazo Corporación Politécnico Costa Atlántica, Barranquilla, Atlántico, Colombia.
Vilma Gaitán Corporación Politécnico Costa Atlántica, Barranquilla, Atlántico, Colombia.
M.Sc Juan Carlos Mojica Herazo Universidad de Panamá, Ciudad de Panamá, Panamá
ABSTRACT
Actualmente existen en el mercado amplia variedad de software de Inteligencia de negocios (BI) que pueden ser utilizados en las diferentes áreas de la empresa, tales como, ventas, marketing, finanzas, producción, logistica, mantenimiento, etc. Muchas empresas se han beneficiado por la implementación de un sistema de BI, que con el tiempo se convertirá en una necesidad para todas las empresas (ROSS, 2002).
Un estudio realizado en Europa por: Information Builders Ibéric reflejó el costo que tiene la falta de sistemas de toma de decisiones en las organizaciones, según estos datos, el empleado medio europeo pierde una media de 67 minutos diariamente buscando información de la compañía, lo que equivale a un 15,9% de su jornada laboral. Para una organización de 1.000 empleados que gane unos 50.000 euros al día esto equivale a 7,95 millones de euros al año de salario perdido, todo ello por la búsqueda de información para tomar una decisión (ZUMEL, 2008).
La información en el sector portuario es clave para la obtención de ventajas competitivas. Una terminal portuaria para mantenerse a la vanguardia requiere de gerentes y tomadores de decisiones que puedan accesar a información de manera rápida, segura y oportuna.
Una manera de poder alcanzar lo anteriormente descrito es por medio de la utilización de Business Intelligence (BI), la Minería de Datos y la web mining, las cuales proporcionan información accionable que realmente habilita y optimiza el proceso de toma de decisiones y la definición de estrategias y acciones encaminadas a mejorar el desempeño del negocio. Lo anterior permite explorar y análizar gran volumen de datos, utilizando métodos automáticos o semi -automáticos, con el objeto de descubrir patrones significativos y reglas de comportamiento (WUNSCH, 2009). La mineria de datos y la BI juegan un papel relevante en la toma de decisiones y definición de estrategias competitivas a nivel portuario.
Keywords: Iinteligencia de Negocios, Mineria de Datos, Mineria de Procesos, Web Mining, Supply Chain Management.
1. INTRODUCCION
El desarrollo de los sistemas de información ha hecho posible que la información pueda ser capturada, procesada, almacenada, compartida y transmitida en tiempo real y de manera instantánea (INMON, 2005). Los terminales portuarios hacen parte de la Supply Chain Management y para poder operar han desarrollado y apropiado tecnologías útiles para la consolidación de bases de datos (ACHARYA, 2003). Toda la información generada por las bases de datos de los terminales portuarios puede ser explotada de manera efectiva integrando: imágenes, videos, textos, cifras y otros datos (P. CABENA, 1997). La constante para los próximos años esta relacionada con el acceso de las terminales portuarias a grandes volumenes de datos multimedia que traeran consigo una desarrollo y aprovechamiento de la información. Sin embargo, es común encontrarse en el sector portuario con bases de datos con
un número de ejemplos del orden de o superior y dimensiones (SANTOS, 2008). Cuando la escala de exploración, manipulación e inferencia va más alla de la capacidad humana, se requiere la colaboración de las tecnologías de información para automatizar los procesos (LINOFF, 1997).
La mineria de datos trabaja de la mano con los almacenes de datos, sobre todo en los casos de volumenes de datos muy grandes o de interelaciones entre los datos complejas, es decir, que no puedan ser expresadas en una tabla plana. La minería de datos entrega información útil de una base de datos (CHANG, 2006). Estos procesos de extracción tienen una amplia gama de aplicaciones, siendo una de ellas la Web Mining. La Web Mining representa una herramienta para el estudio de páginas web con diversas técnicas y procedimientos, pudiendo generarse una avalancha de datos (J. HERNANDEZ, 2007). Es por ello que es importante establecer bien los parámetros de búsqueda, evitando así datos innecesarios.
2. METODO
La clasificación de los métodos se puede apreciar a continuación:
Utilizando el software Gespark de la empresa IX net IT Solutions se pueden incorporar al modelo herramientas de minería de datos OLAP orientadas al análisis en profundidad de la información del sistema del terminal portuario (BERSON ALEX, 2000). El objetivo de esta herramienta es que la gerencia de la terminal portuaria pueda evaluar el negocio desde múltiples puntos de vista y así asistir en la toma de decisiones estratégicas. El Software GestPark incorpora una completa extranet y un sistema de notificaciones automáticas para informar a cada cliente del estado de sus mercancías, que pueden integrarse con una aplicación web mining. Gracias a esta aplicación, ya no es necesario enviar informes de situación al cierre de la jornada.
El sistema además incorpora herramientas estándares para integrar de manera fácil cualquier archivo de Excel, consiguiendo que no se digiten más números VIN. GestPark está diseñado para funcionar de forma autónoma o vinculado a un ERP.
Con el sistema pueden trabajarse e integrarse las siguientes técnicas:
Clasificación: Clasifica un dato dentro de una de las clases categóricas predefinidas. Responde a preguntas como ¿Cuál es el riesgo en un terminal portuario de otorgarle crédito a un cliente nuevo?.
Regresión: El modelo busca corresponder un dato con un valor real de una variable. Responde interrogantes como: ¿Cuál es la previsión de ventas de carga contenedorizada (TEUS), granel (ton) y carga suelta para el próximo mes?. ¿ De que depende?.
Clustering: Agrupación de registros, observaciones y casos en clases de objetos similares. ¿Cuántos tipos de clientes utilizan los servicios del terminal portuario?. ¿Qué perfil tienen un grupo particular de lineas y agencias maritimas?.
Generación de reglas: Descubrimiento de relaciones de asociación y dependencias funcionales entre los diferentes atributos. ¿Si un cliente del terminal portuario solicita el servicio de muellaje, también solicita el servicio de uso de instalaciones, almacenaje y cargue y descague?. ¿Cuándo debe ser el valor de rendimiento de una grúa portico o de un sistema tracto remolque para que se considere bajo?.
Sumarización: Descripción compacta de un conjunto de datos. Cómo terminal portuario ¿Cuáles son las principales características de mis clientes?.
Análisis de secuencialización: Modelación de patrones secuenciales.
Podria también utilizarse el algoritmo J4.8 de WEKA para la construcción de un modelo de minería de datos. El algoritmo J4.8 genera árboles de decisión los cuales clasifican los datos en clases o categorías (J. Hernández, 2007).
Por ejemplo se podría análizar el perfil de los clientes que deciden utilizar otro terminal portuario y la predicción del comportamiento de los nuevos clientes.
Se podrían analizar datos históricos de clientes que han desertado y de clientes que continan con el servicio. También se pueden analizar las variables de cada cliente (antiguedad, numero de trabajadores, localización, alianzas estrategicas, etc.). De igual forma se puede analizar para cada cliente: la morosidad, la frecuencia de uso, el horario de solicitudes de los servicios y los descuentos. Al contrario de lo que se podría pensar, los clientes que decidieron marcharse generaban ganancias para la empresa; sin embargo, una de las conclusiones más importantes radica en el hecho que los clientes recibían pocos beneficios y descuentos en las tarifas portuarias, ademas registraban un mayor número de incidencias respecto a la media. Al descubrir el perfil que resentaban, la terminal portuaria tuvo que diseñar un trato más personalizado para sus clientes actuales con esas características. De esta forma se recomendó realizar un estudio sobre sus ofertas, diversificar y diferenciar los servicios prestados
Para poder predecir el comportamiento de los nuevos clientes se diseñó un sistema de predicción basado en la cantidad de datos que se podía obtener de los nuevos clientes comparados con el comportamiento de clientes anteriores (MITCHELL)., 2010.
3. RESULTADOS
Al realizar el proceso de Inteligencia de negocios y de mineria de datos, el terminal portuario obtuvo la siguiente información relevante:
Datos cuantitativos para tener en cuenta en la planeación estrategica del negocio.
Datos de entrada que ayudan al diseño de la Estrategia de Posicionamiento.
Datos de entrada que ayudan al diseño de Estrategias de Diferenciación de servicios ofrecidos.
Datos de entrada que ayudan al diseño de Estrategias de Diversificación de servicios ofrecidos.
El problema observado es la pérdida paulatina del número de clientes que esta asociado a la disminución del volumen de ventas de carga contenedoriza, granel y suelta y a la incursión de multinacionales que prestan servicios similares en muelle y en la modalidad de fondeo. El modelo de minería de datos puede predecir el comportamiento de los clientes y con ello, evitar al máximo la pérdida de contratos con clientes pareto, esto tanto en la modalidad de Carga contedorizada como en la de granel y carga suelta.
4. CONCLUSIONES
La Inteligencia de Negocios y la Minería de Datos pueden ser empleadas por las empresas para incrementar su rendimiento, productividad y competitividad (INMON., 2005). La era de la información en la que vivimos y las nuevas tecnologías existentes, son uno de los factores clave para el comercio, ya que los grandes comercios invierten para mejorar constantemente sus sistemas de información en aras de optimizar su relación con los proveedores, ahorrar tiempo y recursos, conocer mejor a sus clientes y ofrecer un buen servicio bien diferenciado al de las otras organizaciones.
El sector Portuario Colombiano se ha caracterizado por mantenerse en constante evolución. Su desarrollo y consolidación se ha venido dando desde principios del siglo XX a un ritmo acelerado, llevando incluso a los entes gobiernos gubernamentales a reglamentar cada vez más la actividad marítimo portuaria. Sin embargo, no fue sino hasta el año 2003 cuando se dio un gran cambio, permitiendo las concesiones públicas y privadas, tanto de capital nacional como extranjero. Desde entonces se ha observado un crecimiento consistente, que no sólo ha estado por arriba de los niveles de inflación, sino además, a un ritmo superior al del crecimiento económico.
Un claro ejemplo del crecimiento y la diversificación que ha tenido dicho sector en Colombia lo representa la gran variedad de terminales portuarios que hoy en día existen. La entrada de socios extranjeros al negocio representó no solo una importante inyección de capital al sector, sino al sistema de transporte nacional. La industria portuaria es un negocio con un gran potencial, y el capital extranjero ha encontrado bastantes facilidades para su inserción. Dentro de este contexto de competencia, os terminales portuarios han buscado nuevas maneras de obtención de ventajas competitivas. Una de ellas gira en torno a la retención de clientes, la cual se basa en la premisa de que cuesta más conseguir un cliente nuevo que retener a un cliente actual. Es por ello que muchas terminales portuarias están centrando sus esfuerzos en convertir a todos sus clientes hacia la lealtad.
La lealtad supone en un terminal portuario un profundo compromiso por volver (recalado). Este compromiso de recompra, se torna en un proceso complejo de decisión, y es que en el mercado portuario, como en cualquier otro mercado, la decisión de compra se ve afectada por un sinnúmero de factores geográficos, económicos, ambientales, políticos, culturales, sociales, psicológicos y personales. La parte verdaderamente crucial consiste en identificar a los clientes que tienden a ser desleales con la empresa.
Con el desarrollo de esta investigación, se buscó categorizar a los clientes basándose en la información que la terminal portuaria posee, para posteriormente, tomar algún curso de acción que lleve a estos clientes a los terrenos de la lealtad.
Desde la perspectiva de esta investigación, consideramos que la inteligencia de negocios y la minería de datos pueden ser utilizadas como herramienta para construir modelos predictivos que clasifiquen a los clientes de una terminal portuaria.
Producto de lo anterior las terminales portuarias pueden canalizar y orientar esfuerzos específicos para fortalecer los programas de retención de clientes. Para validar lo anterior construimos un modelo de predicción para una de las terminales portuarias del país, el cual puede clasificar a los clientes en función al tiempo de permanencia con su contrato.
La técnica elegida fue la de Inducción de Árboles de Decisión, con un modelo predictivo, y un conjunto de reglas de decisión que predicen con un buen grado de confiabilidad a los clientes que tienden a cancelar su contrato durante el primer semestre de vigencia.
De esta forma, tenemos que las reglas de decisión clasifican a los clientes en dos tipos: los clientes que cancelan su contrato durante el primer semestre, es decir, clientes que cumplen con al menos una de las reglas; y los clientes que cancelan a partir del segundo semestre, es decir, los clientes que no cumplen con ninguna de las reglas. Este conjunto de reglas de decisión es el que se propone como modelo predictivo, ya que puede ayudar a la terminal portuaria en estudio a identificar, desde la emisión de la póliza, a los clientes que son tendientes a cancelar su contrato dentro de los siguientes seis meses. Además, se pueden aportar elementos para fortalecer la actual estrategia de retención, ya que con el modelo es posible dar un seguimiento más personalizado a los clientes que son más desleales con la terminal portuaria.
Consideramos que una posibilidad más de investigación podría ser el construir árboles más específicos segmentando por región de venta, tipo de carga movilizada, etc., o por algún cruce de estas variables.
Por último, hay que especificar que el presente trabajo es un primer intento de analizar la factibilidad de utilizar la minería de datos para modelar el comportamiento de los clientes en una terminal portuaria. Consideramos que las bondades que pueden aportar estas técnicas al sector portuario pueden ser enormes, solo es cuestión de explorar las áreas de oportunidad y emprender nuevos proyectos de minado de datos.
La minería de datos es un área de estudio con gran potencial de desarrollo, primordialmente por las expectativas de transferencia a la sociedad que plantea.
REFERENCIAS
ACHARYA, S. M. (2003). Data mining: Multimedia, Soft computing and bioinformatics. jhon Wiley & Sons. BERSON ALEX, S. J. (2000). Data Warehouse, Data. Mc Graw Hill. CHANG, J. F. (2006). Bussiness Process Management System. Auerbach. INMON, W. H. (2005). Building the data warehouse. Wiley publishing. INMON., W. H. (2005). Building the data warehouse. Wiley. J. HERNANDEZ, M. J. (2007). Introduccion a la mineria de datos. Pearson- Prentice Hall. J. Hernández, M. J. (2007). Introducción a la Minería de Datos. Prentice Hall- Addison-Wesley. LINOFF, M. J. (1997). Data Minning Techniques. Wiley. MITCHELL, T. M. Machine Learning. Mc Graw Hill. P. CABENA, P. H. (1997). Discovering Data Mining From concept to implementation. Prentice Hall. ROSS, R. K. (2002). The Data Warehouse Toolkit. Wiley. SANTOS, A. y. (2008). KDD. EEUU. WUNSCH, R. X. (2009). Clustering. Wiley. ZUMEL. (2008). Information Builders Iberic. Europa.
Beneficios de la simulación empresarial para estudiantes y
docentes en programas de ingeniería industrial y/o afines
Aldo Calvo Grillo Universidad Iberoamericana de Puerto Rico, USA [email protected]
Erick Calvo Grillo Universidad del Atlántico, Barranquilla, Atlantico, Colombia, [email protected]
Viviana García Rodríguez, Universidad Internacional Iberoamericana UNINI de Puerto Rico (USA), [email protected]
ABSTRACT
Diferentes empresas a nivel mundial, especialmente en Estados Unidos y Europa han venido desarrollando en los últimos treinta años diferentes software de simulación que son utilizados para entrenar a estudiantes y a ejecutivos en diversos ambientes de negocios. Este artículo hace una revisión de algunos enfoques y beneficios del uso de la simulación empresarial en diversos programas de estudio.
Several companies worldwide, especially in USA and Europe have developed in the last thirty years different simulation software that is used to train students and executives in several business environments. This article makes a summary of some approaches and benefits about the use of business simulation software in academic programs worldwide
Keywords: simulation, games, business, operation tools, management
1. INTRODUCCION
BPS, también conocida como Simulación de Procesos de Negocios es una herramienta que tiene sus raíces en el análisis de sistemas de manufactura pero está siendo utilizada para asistir en la gestión del cambio en una variedad de ambientes de manufactura y servicio. (Greasley, A, 2003). De acuerdo con Greasley la simulación de eventos puede referirse a un rango de tipos de modelos desde hojas de cálculo, simulación dinámica de sistemas, y modelamiento de simulación de eventos discretos. Un modelo de simulación de eventos discretos es uno en los cuales el estado del modelo cambia únicamente en puntos de tiempo discretos. Sin embargo la mayoría de software de modelamiento de simulación de eventos discretos ha implementado una interfase para el usuario gráfica, utilizando iconos que son localizados en la pantalla del computador para producir un modelo.
2. USO DE SOFTWARE DE SIMULACION EMPRESARIAL Y EL BENEFICIO INHERENTE
PARA EL ESTUDIANTE
King y Newman en su artículo: “Evaluating business simulation software: approach, tools and pedagogy” hacen referencia a como el uso de diferentes softwares para uso en las clases de estudiantes de pregrado y/o postgrado deben obedecer a un proyecto en el cual se evalúe al menos tres de los diez aspectos críticos de aprendizaje y enseñanza identificados por Campbell and Oblinger (2007) para el EDUCAUSE Advisory Committee for Teaching and Learning (ACTL):
1. Seleccionar modelos y estrategias apropiadas para e-learning. 2. Proveer herramientas para alcanzar las expectativas siempre crecientes de los estudiantes. 3. Entender el role envolvente de los tecnologistas académicos
Para alcanzar lograr lo anterior, el proyecto que King y Newman dirigieron estableció una prueba piloto para evaluar software de acuerdo con un modelo para el uso en enseñanza y aprendizaje.
En lo concerniente al segundo punto: “Proveer herramientas para alcanzar las expectativas siempre crecientes de los estudiantes”, el proyecto se enfocó en software de simulación empresarial y las herramientas complementarias
Para entender el role envolvente de los tecnologistas académicos, capturar y afianzar el cuerpo del conocimiento de éstos y de los especialistas en materias o áreas especificas, la investigación estableció la captura de los diferentes y variados roles de un equipo de trabajo interdisciplinario
Al realizar su investigación King y Newman establecieron requerimientos para evaluación de software de simulación, la cual era necesaria que:
1. Fuese amplia y que el estudiante estuviese en control de los datos entrados; 2. Proveyera información actualizada y detallada pero que quizás el estudiante pueda ingresar y manipular algo
de estos datos 3. Simulara cambios repentinos en el mercado y que los estudiantes puedan ser premiados para reaccionar a
estos 4. Presentara la dimensión del tiempo e intervenciones con el mundo real de manera aleatoria 5. Simulara varios años de existencia en el negocio durante el semestre 6. Tuviese ruido aleatorio en la información entre los grupos
King y Newman especifican como el investigador Oblinger explicaba como los “juegos” tienen muchos atributos en medios ambientes de aprendizaje efectivos. Por ejemplo, los juegos incluyen elementos de urgencia, complejidad, aprendizaje a través de prueba y error y puntajes obtenidos. Estos soportan el aprendizaje activo, aprendizaje experimental, y el aprendizaje basado en problemas. Los juegos hacen posible usar la información en el contexto y están inherentemente centrados en el aprendizaje y proveen retroalimentación inmediata. (King y Newman, 2009)
Asi mismo Adobor y Daneshfar (2006), al momento de determinar la efectividad de las simulaciones empresariales, desarrollaron medidas para evaluar factores en tres áreas principales. Estas son: factores dinámicos del equipo (conflictos emocionales y de tareas asignadas), interactividad (amigable) con el usuario y realismo de la simulación. El equipo del proyecto utilizó estos factores como un punto de inicio.
Para evaluar los factores dinámicos del equipo Adobor y Daneshfar utilizaron un cuestionario para evaluar habilidades requeridas en cualquier empleo incluyendo trabajo en equipo, comunicaciones y resolución de conflictos.
El segundo factor: interactividad (amigable) con el usuario fue evaluado mediante un cuestionario relacionado con el uso de la simulación utilizando métodos reconocidos y el tercer factor, involucrando realismo, seria direccionado incluyendo consultores empresariales y un académico con experiencia en la industria en el equipo del proyecto quien era integral para la simulación. (King y Newman, 2009)
Para llevar a cabo una evaluación pedagógica más formal, King y Newman se enfocaron en las habilidades para hacer mas empleable a los estudiantes y que software podría tener un impacto más positivo. El portafolio de habilidades y descripciones fueron tomadas de la publicación, The Art of Building Windmills – Career Tactics for the 21st Century by Hawkins (1999). Peter Hawkins es el cofundador y consejero para los Graduados en la Unidad de Empleo en la Universidad de Liverpool.
En el Reino Unido, Graduate Prospects (www.prospects.ac.uk), el website oficial para estudiantes graduados del Reino Unido, también usa el portafolio de habilidades de Windmills para resaltar las habilidades que los empleadores buscan.
Para los propósitos de la evaluación llevada a cabo, King y Newman desarrollaron un cuestionario de 18 habilidades distintas que serian utilizadas para medir percepciones de cómo los estudiantes desarrollarían cada una de éstas a través del uso de software de simulación empresarial. Las 18 habilidades fueron categorizados ya sea en habilidades personales (trabajo en equipo, liderazgo, habilidades interpersonales, orientación al cliente, comunicación oral e idioma extranjero), habilidades de autoconfianza en sí mismo ( confianza, autopromoción, iniciativa y proactividad), habilidades para establecimiento de contactos (networking ), deseo de aprender y ejecutar planes de acción) o habilidades generales ( resolución de problemas, competencias en tecnología, flexibilidad, habilidades numéricas, visión para los negocios y compromiso).
King y Newman realizaron su evaluación con base en dos programas de simulación empresarial los cuales fueron evaluados por los estudiantes, los cuales reportaron sus evaluaciones al completar el cuestionario.
Los estudiantes reportaron que en el Programa 1 la habilidad que estos consideraban que impactaba más su habilidad para conseguir empleo fue la de visión del negocio.
El Programa 1 recibió una puntuación muy alta en habilidades de trabajo en equipo seguido muy cercanamente por habilidades de relaciones interpersonales, de planeación de acciones y liderazgo. En el Programa 2, habilidades relacionadas con la iniciativa, pro-actividad y planeación de acciones recibió un alto puntaje. El programa 2 obtuvo un valor muy bajo para idiomas extranjeros y tanto el Programa 1 como el Programa 2 obtuvieron un promedio bajo en orientación del cliente. (King y Newman, 2009)
Reforzando la empleabilidad de los estudiantes Avramenko en su investigación: Enhancing students’ employability through business simulation manifiesta como la simulación empresarial es mayormente a menudo asociada con juegos de simulación de negocios, los cuales han crecido debido a los avances en la tecnología de computación. Sin embargo juegos de guerra y de pizarra (tablero) fueron usados ampliamente por muchas civilizaciones antiguas hace mas de 5000 años incluyendo las Chinas, Persas, Indias, y otras, los cuales representan un antiguo pero respetable enfoque de aprendizaje. Los principales beneficios reportados de las simulaciones basadas en el uso de computadores incluyen un ambiente libre de riesgos, un mundo real simplificado, aprendizaje por comparación, y la adquisición de habilidades en la gestión de tiempo. (Avramenko, 2012)
Boyle y Brown en su investigaciónn Using a business simulation to teach applied skills – the benefits and the challenges of using student teams from multiple countries muestran conclusiones interesantes acerca del uso de software en particular luego de que equipos de diferentes países participaran en un concurso especialmente diseñado para tal fin.
Doyle y Brown ponen de ejemplo como Gilgeous y D’Cruz compararon el uso de juegos con métodos tradicionales de enseñanza con métodos de enseñanza tradicionales. Brevemente las comparaciones mostraron lo siguiente:
Lecturas: Numerosos conceptos pueden ser mexclados en un solo juego, así que en vez de aprender solo acerca de una cosa, el material completo puede ser explorado; esto es mucho más interesante y promueve un alcance mayor de aprendizaje. Los juegos son utilizados para soportar más que reemplazar las lecturas. La información de las lecturas puede ser utilizada en juegos para profundizar el entendimiento de una persona de éstos. Los aprendices son participantes en un juego y tienen la responsabilidad de motivarse así mismos, dado a que mas esfuerzo que le ponen al juego, lo más que estos
aprenderán. Las simulaciones de una situación en vida real ayuda a que la información sea aprendida a través de la experiencia, y muchas habilidades puedan ser puestas en práctica.
El Caso de Estudio: Un caso de estudio es usualmente una fotografía de la situación real de una empresa en un momento de tiempo dado, con alguna otra información incluida tales como estados financieros o cuentas de la empresa. Un juego puede además representar una fotografía de una compañía hipotética controlada por el diseñador. El modelo que es diseñado puede ser usado para generar cualquier resultado de una posible solución propuesta. De esta manera, los participantes puedan aprender acerca de la calidad de sus decisiones directamente. Estos pueden ver como las decisiones puedan resultar en restricciones sobre decisiones futuras. La ventaja de un modelo el cual permite diferentes enfoques es que el juego puede ser repetido o reiniciado con nuevas ideas, donde el caso de estudio puede ser utilizado solamente una vez.
El rol en el juego: los juegos proveen mucha más interacción personal que los juegos de rol, simplemente debido al aspecto del trabajo en equipo de muchos de estos. Los juegos de rol están limitados por el hecho de que los individuos presumen roles en los cuales estos han tenido muy poca experiencia, pero las posiciones asumidas en los juegos son muy reales.
Evaluaciones: las evaluaciones en el desempeño de la simulación sugieren una creencia que las personas quienes mejor se desempeñan han aprendido a jugar el juego mejor. Sin embargo, es posible que aquellos que mejor se desempeñaron hayan simplemente dado en la estrategia “correcta”, o mejorada a través del aprendizaje basado en dificultades para mejorar. Incluso es posible que los jugadores quienes se desempeñaron pobremente durante la mayoría del juego, pero que conscientemente jugaron el juego, aprendieron sustancialmente (Doyle y Brown, 2000).
3. METODO
Este paper se desarrolló mediante el análisis teórico de diferentes investigaciones a nivel mundial acerca de simuladores empresariales, y de la evaluación de dos soluciones tecnológicas en el área de simulación empresarial utilizados en Europa y en Estados Unidos de América. Estas aplicaciones permitieron simular operaciones en un hotel, un banco, una heladería, un café, una disquera, una empresa manufacturera, un restaurante, un centro de mercadeo, una empresa de telecomunicaciones, y la combinación de algunas de las anteriores. El análisis de los proyectos permitió la visualización de posibles beneficios para la comunidad académica, incluyendo docentes y estudiantes
4. CONCLUSIONES
Este estudio introductorio acerca de los beneficios del uso de simuladores empresariales en programas académicos permitió la revisión de ciertos proyectos desarrollados por académicos y emprendedores a nivel mundial.
Una serie de requisitos claves para la evaluación de simuladores empresariales y sus beneficios potenciales fueron expuestos. Estos últimos y los retos para los estudiantes tal como el trabajo en equipo, manejo de comunicaciones y resolución de conflictos fueron tenidos en cuenta por los investigadores teniendo en cuenta el portafolio de habilidades y descripciones basadas en la publicación, The Art of Building Windmills – Career Tactics for the 21st Century by Hawkins.
Las comparaciones entre los métodos de enseñanza tradicionales y los simuladores empresariales permitió concluir como estos últimos contribuyen o pueden contribuir significativamente a que los estudiantes refuercen ciertas habilidades y a profundizar el conocimiento que una persona tenga de estos.
REFERENCIAS
Greasley, A,(2003). Using business-process simulation within a business-process reengineering, Business Process Management Journal, pp 1-3
King, M, Newman, R, (2009), Evaluating business simulation software: approach, tools and pedagogy, On The Horizon, vol 17, No. 4 pp 368-377
Avramenko, A, (2012), Enhancing students’ employability through business simulation, Education + Training, Vol 54, No. 5, pp 355-367
(Doyle, D y Brown, F, (2000). Using a business simulation to teach applied skills – the benefits and the challenges of using student team from multiple countries, Journal of European Industrial Training, pp 330-336
Ciclo Cash to Cash en la industria de sillas de oficina de
colombia: Caso estudio
Juan Pablo Escorcia Caballero Universidad Autonoma del caribe, Barranquilla, Atlantico, Colombia, [email protected]
Rene Amaya Mier Universidad Del Norte, Barranquilla, Atlantico, Colombia, [email protected]
ABSTRACT Mediante la integración de las variables financieras a través de la cadena de suministro, se logra obtener una optimización del flujo financiero a través de la misma (Gunasekaran, Lai, & Edwin Cheng, 2008)), uno de los enfoques que permite conocer la competitividad de la cadena en este aspecto es la determinación del ciclo Cash to Cash, dado que este indicador permite establecer el periodo de tiempo en el que una empresa debe contar con un capital de trabajo suficiente para cancelar las cuentas por pagar mientras recibe el efectivo proveniente de las ventas de productos y servicios. En la presente investigación se pretende identificar puntos específicos de mejora en la competitividad de una empresas pertenecientes a la industria de sillas de oficinas de colombia, por medio un análisis del ciclo casto cash de las principales empresas del sector.
1. INTRODUCCIÓN
Históricamente el estudio de los flujos que se presentan en una cadena de suministros se ha centrado en los flujos de materiales y en los flujos de información, pero la integración de las variables financieras a través de ésta ha sido pasada por alto (Gunasekaran, Lai, & Edwin Cheng, 2008), desaprovechando los beneficios que se pueden obtener en la optimización del mismo. Uno de los enfoques que permite la toma de decisiones adecuadas en este aspecto, es la determinación del ciclo Cash to Cash, El cual fue conceptualizado por Gitman (1974) como una medida dinámica de la gestión de la liquidez, definido como el tiempo en que transcurre desde que la empresa compra las materias primas hasta que recibe el dinero por las ventas de producto terminado. La importancia de esta métrica radica en que permite conocer el tiempo en que la empresa deberá contar con capital de trabajo para cancelar sus cuentas por pagar, mientras recibe el dinero por la venta de sus productos.
2. ESTADO DEL ARTE
En la literatura se encuentra varios estudios que intentan establecer la relación entre el ciclo Cash to Cash y las medidas del rendimiento operacional, tales como: rentabilidad sobre activos (ROA) y rentabilidad sobre recursos propios (ROE). Wang (2002) realiza un estudio en diversos sectores de la economía de Japón y Taiwán, en el cual concluye que en la gran mayoría de los casos se encontró una correlación negativa significativa entre el ciclo Cash to Cash y las medidas de rendimiento operacional en las empresas estudiadas. García-Teruel & Martínez-Solano (2007) realizan un estudio similar en pequeñas y medianas empresa de España, concluyendo igualmente una correlación significativa entre el Cash to Cash y las medidas de rendimiento operacional, por tal motivo se puede afirmar que existe un consenso en la literatura (basados en investigaciones como las de Jose et al. (1996), Shin & Soenen (1998); Wang (2002); Deloof, (2003)) de que una disminución en el ciclo Cash to Cash tendrá como resultado un aumento en el rendimiento operacional.
La métrica para el cálculo del ciclo C2C está definida como la relación de tres variables; días de inventario, días de cuentas por cobrar y días de cuentas por pagar:
Randall & Farris (2009) Realizaron una Evaluación comparativa del C2C a un grupo de empresas pertenecientes al mismo sector, concluyendo que dicha evaluación permite a las empresas identificar dónde concentrar mejoras con sus socios comerciales de la cadena de suministro, logrando con esto establecer puntos de apalancamientos que permitan la disminución del ciclo cash to cash y por ende un aumento en rendimiento operacional de la compañía. En la presente investigación se pretende realizar una evaluación comparativa del C2C en empresas colombianas del sector industrial de sillas de oficinas de Colombia, con el fin de determinar puntos de apalancamiento que permita la disminución del ciclo C2C en una compañía especifica del sector a la que en la presente investigación se hace referencia como compañía 1.
3. RESULTADOS
En la siguiente tabla se resumen los resultados obtenidos al medir el ciclo C2C en 35 empresas del sector.
Tabla 1: Resultados C2C sector (35 Empresas)
INDICADORES 2007 2008 2009 2010 2011
C2C promedio 88,7 87,2 106,4 94,0 114,6
Cuartil 1 (25%) 57,3 50,8 64,6 64,3 69,7
Cuartil 2 (50%) 77,0 84,2 102,3 89,3 101,2
Cuartil 3 (75%) 113,6 124,6 141,4 134,8 152,1
C2C mínimo 8,4 -10,0 2,3 10,7 28,8
C2C máximo 264,9 181,2 297,0 200,7 273,6
Compañía 1 55,9 99,0 180,4 12,4 28,8
Según los resultados anteriores, se observa que el ciclo C2C promedio del sector industrial ha ido en crecimiento desde el 2007 a 2011, presentando un valor inicial de 89 días y final de 115 días. En los periodo evaluados compañía 1 se ubica en el 2007 entre el 25% de las empresas de mejor C2C del sector, mientras que en los años 2008 y 2009, presenta un aumento significativo en su ciclo C2C, ocasionando que a cierre de 2009 se ubique entre el 25% de las empresas de peor C2C del sector. Sin embargo para los años 2010 y 2011 la empresa presenta una mejora significativa ubicándose nuevamente entre el 25% de las empresas de mejor C2C, presentando en el 2011 el C2C menor de la muestra seleccionada del sector.
Con el fin de identificar oportunidades de mejoras, se debe determinar en cuál de las variables que afectan el C2C se está presentando en la compañía 1 un mejor o peor comportamiento de acuerdo a la tendencia del sector, para lo cual se calcularon indicadores a cada variable, la siguiente tabla resume los resultados obtenidos para los días de cuentas por pagar.
Tabla 2: Resultados Dias CxP Sector (35 Empresas)
INDICADORES 2007 2008 2009 2010 2011
C2C promedio 49,9 55,5 51 55,5 55,3
Cuartil 1 (25%) 32,3 35,1 37,7 32,2 38
Cuartil 2 (50%) 47,3 53,1 50,9 51,2 49,9
Cuartil 3 (75%) 65,9 74,8 62,9 64 64,9
C2C mínimo 7,38 17,9 17,7 18 17
C2C máximo 107 108 95,4 125 120
Compañía 1 26,9 48,7 38,9 27,5 37,5
Según los resultados obtenidos, se tiene que en los periodos evaluados se presenta un promedio de las cuentas por pagar entre los 50 a 60 días, lo cual indica que el sector un gran número de empresas presenta políticas de pago de 30, 60 y 90 días. Por su parte compañía 1 presenta en todos los periodos días de cuentas por pagar inferiores a la media del sector, y en los años 2007, 2010, y 2011 se ubica entre 25% de las empresas de cuentas con menores días. Seguidamente se presenta los resultados de los días de cuentas por cobrar.
Seguidamente se presenta los resultados de los días de cuentas por cobrar.
Tabla 2: Resultados Días CxC Sector (35 Empresas)
INDICADORES 2007 2008 2009 2010 2011
C2C promedio 58,78 62,5 69,8 66,03 70,97
Cuartil 1 (25%) 40,33 43,4 47,2 46,21 48,4
Cuartil 2 (50%) 60,53 60,5 62,4 52,09 68,46
Cuartil 3 (75%) 73,43 74,7 91,6 78,02 86,94
C2C mínimo 15,58 17,5 26,4 19,91 18,88
C2C máximo 122,2 153 201 183,6 223,4
Compañía 1 46,27 54,6 67,8 19,91 49,05
Según los resultados obtenidos, se observa que los días promedio de cuentas por cobrar en el sector están entre los 55 y 70 días. En los periodos de 2007 a 2009 compañía 1 presenta unos días de cuentas de cobro muy cercanos a la media del sector, mientras que en 2010 a 2011 presenta una disminución en la variable, siendo en el 2010 la empresa con menor días de cuenta de cobro y en el año 2011 ubicándose muy cerca del 25% de las empresas de menores días de cobro del sector. Finalmente se presentan los resultados de la variable días de inventario.
Finalmente se presentan resultados para la variable inventario
Tabla 2: Resultados días Inv. Sector (35 Empresas)
INDICADORES 2007 2008 2009 2010 2011
C2C promedio 79,8 80,2 87,7 83,5 99,0
Cuartil 1 (25%) 37,0 46,3 50,0 61,2 55,8
Cuartil 2 (50%) 77,8 83,2 78,8 87,3 94,2
Cuartil 3 (75%) 93,2 101,7 102,4 105,8 119,6
C2C mínimo 5,6 11,3 17,6 20,0 13,2
C2C máximo 259,3 173,3 274,8 197,4 223,7
Compañía 1 36,5 93,2 151,6 20,0 17,2
Según los resultados observados, se observa que el promedio de la variable días de inventario se en cuenta entre los 80 y 100 días, con una desviación estándar cerca a los 50 días, lo cual indica la alta variabilidad de la variable en las empresas del sector. PROVEEDOR en los periodos 2008 y 2009 con un valor de la variable por encima de la media del sector, sin embargo en los periodos 2010 y 2011 se presenta una disminución significativa de la variable, ubicándose entre las empresas con mejores resultados, y es justo esta variable la que justifica el buen comportamiento del ciclo C2C en PROVEEDOR en los años 2010 y 2011.
Según los resultados obtenidos anteriormente, se presentara algunas propuestas de mejora que permitan la disminución del C2C en la compañía 1.
Modelos de Pronósticos: Actualmente la compañía 1 no cuenta con un sistema de pronostico que le permita mejorar la planificación de sus operaciones, logrando con esto minimizar costos relacionados a las mismas. Por tal motivo, se hace indispensable el estudio de las demandas de los productos más representativos de la compañía y establecer modelos de pronósticos adecuados.
Políticas de administración de inventario: Actualmente las políticas para la administración de inventario en la compañía 1 bajo estudio se han desarrollado de forma empírica, lo cual conlleva a desconocer con certeza con qué frecuencia ordenarse el Ítem, Cuando debe ordenarse el ítem, y que cantidad debe ordenarse en cada requisición. Por tal motivo se recomienda la implementación de sistemas de inventario de revisión periódica o continua, realizando una agregación de referencias en familias, debido a la cantidad de referencias que manejan la empresa y la alta variabilidad que se presenta en la demanda individual de cada ítem. Además de los sistemas de inventario mencionados anteriormente, se recomienda la implantación de una política de inventario multi-eslabón con uno de sus principales proveedores. Dado que con este sistema pueden lograr un aumento de la coordinación de las operaciones y una disminución de costos. La siguiente figura muestra un esquema de este tipo de políticas
4. CONCLUSIONES
La aplicación de técnicas de C2C benchmarking permite obtener mejoras en el rendimiento del flujo financiero de la cadena de suministros. Este aspecto se ha visto demostrado en diversas investigaciones encontradas en la literatura. La clara contribución de esta investigación se fundamenta en la realización de un caso estudio del sector industria de sillas de Colombia. En donde obtuvo que en general los mejores las mejores empresas presentan un C2C menor a 60 días.
REFERENCES
Cachon, G. P., & Fisher, M. (2000). Supply chain inventory management and the value of shared information. Management Science, , 1032-1048.
Deloof, M. (2003). Does working capital management affect profitability of belgian firms? Journal of Business Finance &
Accounting, 30(3‐4), 573-588.
Emery, G. W. (1984). Measuring short-term liquidity. Journal of Cash Management, 4(4), 25-32.
Farris II, M. T., & Hutchison, P. D. (2002). Cash-to-cash: The new supply chain management metric. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 32(4), 288-298.
Farris II, M. T., & Hutchison, P. D. (2003). Measuring cash-to-cash performance. International Journal of Logistics Management, 14(2), 83-92.
Farris II, M. T., Hutchison, P. D., & Hasty, R. W. (2011). Using cash-to-cash to benchmark service industry performance. Journal of Applied Business Research (JABR), 21(2)
Forrester, J. W. (1958). Industrial dynamics: A major breakthrough for decision makers. Harvard Business Review, 36(4), 37-66.
.Ganeshan, R. (1999). Managing supply chain inventories: A multiple retailer, one warehouse, multiple supplier model1. International Journal of Production Economics, 59(1-3), 341-354.
García-Teruel, P. J., & Martínez-Solano, P. (2007). Effects of working capital management on SME profitability. International Journal of Managerial Finance, 3(2), 164-177.
Giannoccaro, I., Pontrandolfo, P., & Scozzi, B. (2003). A fuzzy echelon approach for inventory management in supply chains. European Journal of Operational Research, 149(1), 185-196.
Gitman, L. J. (1974). Estimating corporate liquidity requirements: A simplified approach. Financial Review, 9(1), 79-88.
Gunasekaran, A., Lai, K., & Edwin Cheng, T. (2008). Responsive supply chain: A competitive strategy in a networked economy. Omega, 36(4), 549-564.
Hutchison, P. D., & Farris II, M. T. (2003). Cash-to-cash assessment and benchmarks in the oil and gas industry. Oil, Gas, & Energy Quarterly, 51(3), 479-491.
Hutchison, P. D., Farris II, M. T., & Anders, S. B. (2007). Cash-to-cash analysis and management. The CPA Journal Online, (August, 2007), 42. Retrieved from www.nysscpa.org/cpajournal/2007/807/essentials/p42.htm
Jose, M. L., Lancaster, C., & Stevens, J. L. (1996). Corporate returns and cash conversion cycles. Journal of Economics and Finance, 20(1), 33-46.
Lambert, D. M., & James, R. (1993). Strategic logistics management Irwin Homewood, IL.
Lancaster, C., & Stevens, J. L. (2011). Corporate liquidity and the significance of earnings versus cash flow. Journal of Applied Business Research (JABR), 14(4), 27-38.
Lee, H. L., & Billington, C. (1992). Managing supply chain inventory: Pitfalls and opportunities. Sloan Management Review, 33(3), 65-73.
Randall, W. S., & Farris II, M. T. (2009a). Supply chain financing: Using cash-to-cash variables to strengthen the supply chain. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 39(8), 669-689.
Randall, W. S., & Farris II, M. T. (2009b). Utilizing cash-to-cash to benchmark company performance. Benchmarking: An International Journal, 16(4), 449-461.
Shin, H. H., & Soenen, L. (1998). Efficiency of working capital management and corporate profitability. Financial Practice and Education, 8, 37-45.
Soenen, L. A. (1993). Cash conversion cycle and corporate profitability. Journal of Cash Management, 13, 53-53. .
Wang, Y. J. (2002). Liquidity management, operating performance, and corporate value: Evidence from japan and taiwan. Journal of Multinational Financial Management, 12(2), 159-169.
Diagnóstico estático del efecto de ampliación de la demanda en
cadenas de suministro adaptando el modelo SCOR a la
modelación de procesos.
Fernando González Solano Corporación Politécnico Costa Atlántica, Barranquilla, Atlantico, Colombia [email protected]
ABSTRACT
A brief abstract of the research work not more than 200 words in length should be typed here. Must include a statement of relevance, the main objective, the scope of work to be presented, and most significant findings. Do not include figures, tables or illustrations in this section. The conference will accept papers in English, Spanish, Portuguese and French. If the papers is written in a language different than English, a translation of the abstract and the keywords must be included after the abstract.
1. INTRODUCCION
El auge de nuevas tecnologías en diversas industrias ha permitido llevar los productos y servicios a más lugares de maneras más eficientes, lo que ha transformado paulatinamente las estrategias competitivas de las empresas. Anteriormente se creía que la calidad en los productos y servicios era lo más importante a la hora de satisfacer las necesidades del cliente, pero desde hace algún tiempo esta creencia ha ido perdiendo vigencia ante el reconocimiento de la importancia que tiene la cadena de suministro (CS, por sus iniciales como se referirá en el resto del documento) en la creación de valor para el consumidor final.
El concepto de cadena de suministro abarca todos los procesos relacionados con el intercambio o flujo de materiales, información y de dinero que surgen dentro de una empresa y de las relaciones comerciales entre la misma con sus proveedores y clientes. Es importante resaltar que una CS no es un conjunto aislado de empresas relacionadas. Por el contrario, todas las cadenas de suministro hacen parte de una gran red de suministro dado que por lo general, las empresas no sólo se surten de un proveedor, ni atienden unos pocos clientes.
Teniendo en cuenta lo anterior, las relaciones que surgen entre las empresas que conforman la CS han resultado muy complejas, por lo que para el buen funcionamiento de la cadena es necesaria la integración y colaboración entre las mismas. Colaboración referente a compartir información en cuanto a pronósticos, ventas, y niveles de inventario, por ejemplo, que faciliten la planificación y permitan reducir excesos o faltantes en la satisfacción del consumidor final, el cual representa el origen y fin de la CS. Por esta razón, a la hora de buscar mejoras en el desempeño para superar las expectativas de los clientes, es necesario analizar la CS completa para evitar eficiencias locales, logrando que el impacto sea significativo para todos, no para una sola empresa que la conforma.
Desde hace casi medio siglo, se ha detectado un problema que perturba el eficaz desempeño de una CS. Este problema se manifiesta en el incremento de la variabilidad de la demanda de un eslabón a otro en la cadena a medida que se avanza desde el consumidor hacia el fabricante (Fransoo, J, 2000). A este problema se le denomina efecto látigo o como se le conoce en inglés bullwhip effect.
De los estudios realizados hasta ahora, se destacan los realizados desde la Dinámica de Sistemas (Ingeniería de Control) por (Forrester, 1961) y (Bolstroff, Peter, 2001), la Simulación con el juego de la cerveza ideado por (Sterman, 1989), y la Investigación de Operaciones en la que se destacan los estudios de (Lee, 1997).
Además de hacer un recuento de los resultados y conclusiones más importantes a los que han llegado los investigadores más destacados en la materia, es propósito de este trabajo comprobar la efectividad de un nuevo enfoque en la manera en que se pretenden detectar los síntomas del efecto látigo. Este enfoque es a través de la Modelación de Procesos por diagramas. Para esto, se tomará como guía la estructura del modelo SCOR (Supply Chain Operations Reference model), desarrollado por la Supply Chain Council1. Se opta por esta estructura debido al enfoque sistémico bajo el cual evalúa el desempeño de la CS; además, se tomarán los fundamentos de la gestión por procesos para desarrollar la perspectiva de diagnóstico propuesta en un caso aplicado en la industria.
Este trabajo de se compone primeramente de una fundamentación teórica del efecto látigo en las cadenas de suministro y del modelo SCOR, con especial énfasis en la importancia de la modelación a través de diagramas de procesos para el entendimiento del funcionamiento de la CS. Luego se presenta la implementación de lo referente a la modelación en una CS real para poder comprobar la efectividad de la modelación de los procesos en la identificación de causas del efecto látigo; y finalmente se proponen algunas mejoras para aminorar el problema.
2. MATERIALES Y METODOS
a. DIAGNOSTICO ESTATICO DEL FENOMENO DE AMPLIACION DE DEMANDA.
En lo relacionado a la gestión de CS la meta principal es mejorar el desempeño de la misma, pero ante esto existen dos problemas fundamentales: definición de la cadena y medición del desempeño de la misma.
La cadena a modelar, está compuesta por tres eslabones cada uno con una empresa. Como se expresó en el alcance, se incluye un fabricante, un distribuidor y un detallista los cuales se relacionan con productos médicos que se utilizan como insumos hospitalarios y clínicos. Por razones de confidencialidad, sus nombres no pueden ser documentados, sin embargo se deja claro que la modelación se hace para los procesos realizados por las tres empresas en lo relacionado al producto más significativo del fabricante y que son de vital importancia para el distribuidor y el detallista en la satisfacción del consumidor (ver figura 1).
Una vez definida la CS con la que se va a trabajar, la metodología a seguir para la realización del diagnóstico estático, está basada en apartes del libro Supply Chain Excellence: A handbook for dramatic improvement using SCOR model, publicado por Peter Bolstroff y Robert Rosembaum, miembros de la Supply Chain Council; y en A Model and Methodology to Diagnose Demand Amplification Problems in Supply Chains desarrollado por Amaya.
Figura 1. Cadena de Suministro a Modelar
La estructura de la metodología a seguir, se muestra en la figura 3.2, y está conformada por dos grandes fases: la fase preliminar y la fase de diagnóstico. La fase preliminar comprende las actividades iniciales previas al trabajo de diagnóstico. Dentro de ésta se encuentran dos etapas: la primera es lograr apoyo de la organización y la segunda es instalar el proyecto en la empresa.
La primera etapa comprende seleccionar una empresa dentro de la cadena que sirva de puente para acceder a los demás eslabones de la cadena. Para esto, se sugiere escoger empresas más lejanas a los puntos de consumo, o se puede estudiar la cadena para determinar el eslabón predominante que ejerza liderazgo en la cadena y persuada a las demás empresas de participar en el proyecto. Una vez se establece la empresa puente, es necesario establecer contacto con
1 Para más información de Supply Chain Council y sus productos visite www.supply-chain.org
esta para explicar la metodología, el alcance del proyecto y establecer contacto con los jefes de logística, compras, producción, despachos, y otros procesos importantes.
En el caso de la CS estudiada la empresa puente es el fabricante, pues es el que más influye en el flujo de productos en la cadena, y es la más fuerte e influyente para facilitar los objetivos de la investigación.
Figura 2 Estructura de la metodología.
Antes de poder modelar el estado actual de los procesos de las empresas de la CS, es necesario conocerlos (hasta el nivel necesario de acuerdo al modelo SCOR y al problema de ampliación de demanda) a través de visitas a las empresas y entrevistas con los dueños de los procesos.
El primer paso para la modelación del estado actual de los procesos de la cadena es generar un Geographic Diagram -diagrama geográfico- donde se ubican las empresas y se cargan los procesos del nivel 2 que se presentan para cada una de ellas de acuerdo con la referencia del modelo SCOR. En el diagrama se carga un bosquejo del mapa del área metropolitana de la ciudad de Barranquilla en el cual se ubica la fábrica, el distribuidor y el detallista (ver Figura 3).
Para cada empresa de la CS se explican los tres niveles considerados por el modelo de referencia, aclarando que para los casos que ameritan análisis por indicios que causen el efecto Bullwhip, se ahonda en la modelación hasta el nivel 4. Además, el proceso plan (P1) se considerará para cada una de las empresas (dada la realidad de la CS estudiada), y no para la cadena de suministro como lo considera el modelo.
Figura 3 Diagrama Geográfico
Una vez se cargan los procesos, se genera el Thread Diagram -diagrama de hilos- donde se muestran las categorías de proceso para cada empresa de la CS y las relaciones que existen entre estas (ver Figura 4). Las flechas que se muestran en el Thread Diagram corresponden al flujo de productos.
Figura 4 Diagrama de Hilos.
Seguidamente, despues de realizar el diagrama de hilos se presenta una relación de elementos de procesos para la fabrica salud (Ver figura 5)
Después de analizar la figura anterior, se procede a presentar un diagnostico de problemas detectados, no sin antes
mostrar los factores claves al momento de realizar este diagnostico:
• Buscar acciones y actividades relacionadas con los procesos generadores del efecto bullwhip que tengan
rápido ROI (Return Over Investment– Retorno sobre la inversión) con cambios culturales mínimos.
• Identificar aquellas actividades de los procesos que son organizacionales o interdepartamentales con el fin de
detectar posibles desconexiones que existan entre procesos de este tipo en la empresa (en el caso trabajado en este
documento serían actividades que tienen relación con varios procesos que pueden ser dentro de la empresa o
relacionado con los proveedores y clientes).
• Identificar en los elementos de proceso que tengan relación potencial con las causas del efecto de ampliación
demanda.
• Identificar todas aquellas actividades, variables de entrada o de salida que no están agregando valor en los
procesos. Esto se hace con el objetivo de disminuir en complejidad en los procesos, y así poder disminuir la
probabilidad de que esas actividades, variables de entrada o de salida estén ayudando a generar o a aumentar el efecto
de ampliación de demanda.
El resumen de problemas detectados es el siguiente:
Inventario Disponible
Envío
S1.4 - S2.5
Recepción de Productos
S1.3 - S2.4
Programar Recepción del
Pedido
S1.5 - S2.6
Verif icación de Productos
M1.1 - M2.1
Programar Producción
M1.2 - M2.2
Recepción de Materiales
M1.3 - M2.3
Transformacion de
Materiales en Partes
M1.4 - M2.4
Ensamble y Empaque de
Productos
S1.10, S1.12 ó S1.13
Transporte de productos
M1.6 - M2.6
Liberación de Productos
D1.6 - D2.6
Jerarquización y
Priorización de pedidos
D1.10 - D2.12
Recibir Productos
D1.11 - D2.13
Despacho del pedido
P2
Requerimientos
Recursos
Balance
P3
Requerimientos
Recursos
Balance
P4
Situación de Clientes
Claseif icación de Clientes
Decidir despacho
Revisión General
P1
Requerimientos
Análisis del Mercado
Balance
Programar trabajos
Materiales Requeridos Inventario Requerido
Ordenes Planeadas
Ordenes Diarias
Planeación de Materiales
Actualización de Planes anuales
Estrategias, metas, planes anuales de negocio
Pronósticos y Órdenes de Aprovisionamiento
Figura 5 Relación de elementos de procesos para la fábrica salud.
Figura 6 Resumen de problemas detectados.
ACCIONES DE MEJORAS PROPUESTAS
Las acciones de mejora se dividieron en soluciones para la fabrica salud, distribuidor salud y detallista salud. A continuación se presentan:
Fabrica Salud.
Calcular pronósticos con base en la demanda y no en las ventas.
Calcular los pronósticos de exportación y considerarlo en la programación de las actividades de producción.
Compartir información de demanda e inventario entre las empresas de la CS.
Conectar los procesos de producción y despacho.
Manejar una política de precios bajos constantes entre las empresas de la CS.
Realizar estudio de loteo de materias primas cuando los proveedores ofrecen economías de escala.
Distribuidor Salud.
Manejar una política de precios bajos constantes entre las empresas de la CS
Compartir información de demanda e inventario entre las empresas de la CS
Calcular pronósticos con base en la demanda y no en las ventas.
Detallista Salud.
Utilización del promedio móvil como método de proyección de consumo para realizar las compras.
3. CONCLUSIONES
El resultado de todo lo anterior se concentra en la detección de procesos problema cuyas actividades generan efecto bullwhip en la cadena de suministro. La mayor cantidad de problemas se generan desde el fabricante, y los procesos del distribuidor y detallista identificados guardan relación y están condicionados a las prácticas del fabricante. Como factor común, el proceso de pronósticos en todas las empresas de la CS estudiada son generadores de incremento en la señal de demanda debido al análisis de las ventas y no de la demanda. En consecuencia de lo anterior, la determinación de las cantidades de compra de las tres empresas se hace con base en datos distorsionados a los cuales cada empresa le induce su error por el método inadecuado para el cálculo de pronósticos. El proceso de programación de la producción también se identificó como crítico, así como las decisiones de despacho en el fabricante.
En la empresa fabricante se detectó un problema en el proceso de compras adicional al de pronósticos y programación de producción. Este se basa en el loteo de materias primas que se realiza con los clientes que ofrecen economías de escala, lo que aumenta el efecto de ampliación de demanda, dado que no se maneja un patrón constante de pedido de materias primas.
La recomendación general más sencilla de aplicar, es la colaboración e integración entre las empresas de la cadena, de tal forma que se pueda compartir información, en especial la referente al cliente consumidor directamente. Otra de las buenas prácticas a implementar es el establecimiento de alianzas que permitan manejar políticas de precios constantes que beneficien a las dos empresas involucradas.
La verificación de la efectividad de los tratamientos al problema propuestos no fue comprobada por el horizonte de tiempo para el que se constituyó este proyecto. Sin embargo la mayoría de las propuestas no requieren demasiados esfuerzos si se compara con los beneficios económicos que se pueden obtener.
En general se puede decir que la modelación de procesos a través del modelo SCOR determina potencialmente los procesos críticos generados del problema estudiado. No los determina con un 100% de certeza dado que la modelación lo que arroja son los procesos candidatos donde se piensa que existe el problema estudiado, por lo que se cree que se debe acompañar con la aplicación de indicadores y cálculos matemáticos que puedan confirmar la hipótesis inicial.
Entonces el principal aporte de la modelación de procesos es que esta permite descartar una gran cantidad de procesos donde inicialmente se podrían hacer cálculos matemáticos para determinar el problema, pero que con este método no, pues ya estos cálculos no se tendrían que aplicar a todos los procesos sino solamente a los que arroje el diagnóstico de la modelación de procesos.
El principal aporte de la modelación de procesos al problema estudiado, es que ésta además de permitir detectar procesos que son potenciales generadores de problemas, permite detectar las oportunidades de mejoras y ayuda realizar el rediseño de los procesos para disminuir el efecto de ampliación de demanda.
REFERENCIAS
FRANSOO, Jan; et al. Measuring the bullwhip effect in the supply chain. Supply Chain Management: An International Journal Volume 5. Number 2. 2000. pg 78-89.
LEE Hau L, et al.; Whan seungjin. Information Distortion in a Supply chain: The Bullwhip Effect. Management Science; Apr 1997; 43,4; ABI/inform Global pg. 545
BOLSTROFF, Peter; How do I use SCOR? Abril de 2001. Disponible en www.pragmatek.com o en www.supply-chain.org.
MCNULLEN, Meter, et al, Diagnosis and reduction of bullwhip in supply chains; Suply Chain Management: An International Journal. Volume 7 Number 3 2002, pg 164-179.
[SUPPLY CHAIN COUNCIL, Supply-Chain Operations Reference-model, SCOR Overview 8.0. Desarrollo de un modelo de referencia. Año 2003. Disponible en www.supply-chain.org.
BOLSTORFF, Peter; ROSEMBAUM, Robert. Supply Chain Excellence: A handbook for dramatic improvement using SCOR model. New York . American Management Association.2003.
TRKMAN Peter; ŠTEMBERGER Mojca Indihar; JAKLIČ Jurij; GROZNICK Aleš. Process approach to supply chain integration. Supply Chain Management: An International Journal. Volume 12 · Number 2 · 2007 · 116–128
H. HUAN, SAMUEL; et al. A review of analysis of supply chain operations reference (SCOR) model. An International Journal Volumen 9. Numero 1 de 2004, pag 23-29.
FRANCIS, JOE. Team Building with the SCOR MODEL. www.scmr.com, marzo de 2007.
Diseño de una metodología de costeo de proyectos de
manufactura aplicado a empresas del sector metalmecánico en la
ciudad de Barranquilla
Luis Eduardo Ramírez Polo Universidad Autónoma del Caribe, Barranquilla, Atlántico, Colombia [email protected]
Erik Daniel Maldonado Ascanio Universidad Autónoma del Caribe, Barranquilla, Atlántico, Colombia [email protected]
Yuliana Paola Ferreira Pérez Universidad Autónoma del Caribe, Barranquilla, Atlántico, Colombia [email protected]
Claudia Marcela Pérez Villamil Universidad Autónoma del Caribe, Barranquilla, Atlántico, Colombia [email protected]
Pablo Luis Daza Oñate Universidad Autónoma del Caribe, Barranquilla, Atlántico, Colombia [email protected]
ABSTRACT
The XXI century brings many challenges for global companies, but for an emerging country like Colombia the business challenge is even greater, due to environmental differences and the influence of all social, political and economic have on a company; competitiveness becomes a key factor for an organization of a country in view of development, it is precisely this factor which determines the market remained difficult.
With that in mind, this project has been generated in the metalworking sector, aimed at improving their competitiveness taking into account the processes that are used in industry and analyzing their variables, with this one could identify and propose a solution to the problem, which affects companies and long-term development could stall them.
Accordingly, it is intended to directly attack situations encountered problems, in order to be able to identify the weaknesses of each process and mitigate the effects they generate.
1. INTRODUCCIÓN
Para toda empresa es importante tener un sistema de costeo acorde a las necesidades inherentes a su naturaleza, por lo tanto deben contar con una estructura bien definida para tener claridad en cuanto a los costos que incurren en sus procesos.
Cuando se observa a las empresas del sector metalmecánico y más especialmente a las que se dedican al desarrollo de proyectos de ingeniería o al maquinado de piezas por pedido, se aprecia que las necesidades de costeo se hacen más relevantes debido a la dificultad a la hora de estandarizar sus procesos de fabricación. Esto nos lleva en concreto a la necesidad que tienen las empresas metalmecánicas, las cuales cuentas con estas dificultades, debido a que no se consideran variables que se encuentran en medio de la complejidad propia de los procesos lo que conlleva a hacer un estudio detallado de cada uno de ellos, todo esto obliga a las empresa a encontrase en una situación que les genera problemas en las cotizaciones entregadas a los clientes, a la falta de una estructura de costeo adecuado. Por medio del desarrollo de la estructura de costeo se buscará disminuir la incertidumbre que se pueda presentar al interior de las empresas en el momento de la definición de los costos de un determinado proyecto.
Se pretende desarrollar una metodología de costeo, que permita calcular de forma efectiva y precisa el costo de un proceso productivo, con el fin aplicarlo a las empresas del sector metalmecánico en general, permitiendo comparar el costo estándar del proceso con los costos calculados, facilitando el análisis entre ambos costos para conseguir una adecuada toma de decisiones.
2. ESTADO DEL ARTE
En consencuencia del crecimienento progresivo y el desarrollo de las industrias, se fueron necesitando en cada momento productos más específicos y acordes con las necesidades cada vez más exigentes de su propio mercado, es aquí en este espacio de tiempo que las empresas que trabajan bajo proyecto hacen su aparición, dedicando su tiempo, energía y procesos a responder a las necesidades de cada cliente. Ciertos investigadores han presentado una serie de escritos en los cuales estudian la manera como una empresa la cual no tiene un portafolio definido y desconoce sus producto realizara el costeo de sus operaciones de manera eficiente. En el año 2007 se presenta un proyecto de investigación cuyo objetivo fue desarrollar una estructura de costos en la empresa Maquinplast S.A., a través del análisis de productos, para determinar con precisión los costos finales, esto se hizo en cada departamento de la empresa y finalmente al desarrollar las actividades (Arcila y Tabares, 2007). En el año 2008 se generó una investigación que da a conocer la metodología para realizar el costo por procesos en la industria metalmecánica de envases para gas licuado de Petróleo (Sánchez, 2008), en donde el autor plantea las empresas del sector metalmecánico cada día buscan mejorar su administración con el fin de obtener mejores ganancias en el futuro, no solo para la organización sino también para el consumidor. En el 2012 se presenta un proyecto de investigación que pudo establecer de manera exitosa una metodología para estimar los costos de producción de soldadura de mantenimiento para la línea de transporte de hidrocarburos (Rodríguez, 2012), que para lograr una excelente metodología de costos de producción, se estimaron los rendimientos como base de medición de la eficiencia en los procesos de soldadura. en el 2012 se realizó una investigación que consistió en diseñar una estructura de costos por procesos para la empresa Preformados de Línea, C.A. (Rincón, 2012), basándose en el diagnóstico del sistema contable del proceso productivo, verificando los elementos que intervienen en la producción y determinar adecuados centros de costos. en el año 2012 (López y Quiñonez, 2012) buscaron contribuir a precisar la estimación del valor integral de un producto derivado de las operaciones generales en proyectos de construcción metalmecánica que desarrollan las empresas en la ciudad de Cali, por medio del cual, además de lo anteriormente señalado, se propusieron realizar actividades del área administrativa realizadas por la empresa de construcción en metal identificada y documentada, teniendo en cuenta modelos de costeo por actividad y herramientas definidas o elaboradas.
3. DESARROLLO DE LA METODOLOGÍA
Con el fin de diagnosticar se realizó un estudio de métodos y tiempos que permite conocer el estado actual de los procesos. En primera instancia fue necesaria la toma de datos para posteriormente alimentar el estudio de métodos, dicha recolección se realizó por un periodo de tiempo un año y tres meses, en el cual los analistas según la asignación del día y jornada se presentaban en la empresa con unos formatos previamente establecidos con el fin de llevar a cabo la toma de tiempos, durante todo el proceso la retroalimentación correspondiente al desarrollo del estudio estaban presentes ya que siempre se ha deseado realizar un estudio de tiempos que se encuentre acorde con las necesidades y la realidad de la compañía estudiada. Para realizar la estandarización de los principales procesos metalmecánicos trabajados en empresas de este sector, se tuvo en cuenta que estos fueron divididos en 3 grandes grupos así:
Tabla 1: Procesos metalmecánicos estudiados
Proceso de Mecanizado
Proceso de Soldadura
Proceso de trabajo en caliente
Torneado Soldadura MIG Oxicorte
Fresado Soldadura SMAW
Taladrado
Con base al diagnóstico hecho en la primera fase se pasa a realizar el análisis de cada proceso identificando las variables que van a tener en cuenta para la última fase y determinar el método con el cual se calculará los tres elementos fundamentales de cada proceso que son: materiales, equipos y mano de obra. A manera de ejmeplo, a continuación se presentan las variables utilizadas para la metodología en los procesos de trabajo en caliente y soldadura:
Figura 1: Variables de trabajo en caliente.
Figura 2: Variables de soldadura
Con base al diagnóstico del proceso, variables, y las ecuaciones existentes en la literatura para el cálculo de los costos, como (Jütz y Lobert, 1990), (Groover, 2007) y (Maury et. al., 2009) , además de las identificadas en el estudio de empresas de este sector de la ciudad, se desarrolló una aplicación basada en hojas de cálculo, el cual tiene diferentes hojas (una por cada proceso) y a su vez cada una de ellas divididos en cuatro aspectos: El cálculo del costo de los materiales, el cálculo del costo de la mano de obra, el cálculo del costo de los equipos y el porcentaje de los costos administrativos (10%). Todo esto inmiscuyendo profundamente los elementos de los procesos considerando aspectos
Oxicorte
-Tipos de material a cortar (Insumos)-Velocidad de recorrido (Vr)-Longitud del corte (L)-Tiempo de maquinado (Tm)
Trabajo en caliente
-Tipos de material a unir (Insumos)-Tipo de electrodo (Insumos)-Velocidad del recorrido (vr)-Longitud del cordón (L)-Tiempo de maquinado (Tm)
Soldadura
SMAW
MIG/MAG
-Tipos de material a unir (Insumos)-Tipo de gas (Insumos)-Velocidad de recorrido (Vr)-Longitud del cordón (L)-Tiempo de maquinado (Tm)
que generalmente las empresas Pymes no tiene en cuenta pero impactan considerablemente las finanzas de la empresa y deben ser considerados como tal con el fin de controlarlo. De acuerdo con esto el desarrollo de este aplicativo se hizo con el fin de tener completamente detallado cada proceso, y así poder controlar los costos desde el punto en el cual se generan. La validación final de la metodología de costeo fue necesaria la selección de un proceso al cual manualmente ya se le aplicaron todas las ecuaciones para los aspectos estudiados y posteriormente usar la aplicación realizada en Excel, para de esta manera comparar la discrepancia entre estos y determinar la desviación, la cual es necesario que sea menos o igual al 5% para ser aceptada. La presentación del aplicativo desarrollado para el cálculo de costos de algunos de los procesos se muestran en la figura 3 y 4.
Figura 3: Presentación del aplicativo para fresado.
Figura 4: Presentación del aplicativo para oxicorte.
Al momento de comparar pudimos constatar que el modelo propuesto es válido, ya que la desviación estándar es inferior al 5% dando como resultado que los dos proyectos la desviación entre el cálculo manual y el resultado del aplicativo corresponde a de menos del 1% lo cual demuestra que el trabajo realizado es aceptable y por ende se puede adoptar esta metodología de costeo a cualquier Pyme de la industria metalmecánica que trabaje bajo proyecto en la ciudad de Barranquilla.
4. CONCLUSIONES
A manera de conclusión se puede mencionar la importancia de las variables de corte y su influencia en el cálculo del costo estimado de un proyecto en cualquier empresa PYME del sector metalmecánico, lo cual le aporta exactitud y veracidad a las cotizaciones presentadas por la misma, trayendo como consecuencia inmediata el aumento de la competitividad. Tal como se mostró en el presente documento, la estructura aquí planteada difiere en porcentajes muy pequeños con respecto a los cálculos planteados mediante otros métodos lo cual comprueba la eficiencia del producto de la presente investigación. Después de realizada la investigación se concluye que cada una de las empresas pyme del sector metalmecánico en Barranquilla están posibilitadas a la adopción del producto de esta investigación con el fin de poder ser adaptado a cualquier tipo de proyecto, entregando cotizaciones veraces y de una gran confiabilidad.
REFERENCIAS
Arcila, A., Iván, C., & Tabares Mendoza, D. A. (2007). "Diseño e implementación de una estructura de costos para la empresa Maquinplast SA". Trabajo de grado. Universidad Tecnológica de Pereira, Colombia.
Groover, M. P. (2007). Fundamentos de manufactura moderna: materiales, procesos y sistemas, 3a ed., México, DF: McGraw-Hill.
Jütz, H., Scharkus, E., & Lobert, R. (1990). Tablas para la industria metalúrgica. Barcelona: Reverté.
López Polanía, J. M., & Quiñonez Castillo, R. (2012). "Herramienta de presupuesto de proyectos en una PYME del sector metalmecánico de la ciudad de Cali". Trabajo de grado. Universidad ICESI.
Maury, H., Niebles, E., & Torres, J. (2009). Diseño para la fabricación y ensamble de productos soldados. 1ra edición. Editorial Universidad del Norte.
Rincón, José. (2012). "Diseño de una estructura de costos por procesos para la empresa metalmecánica Preformados de Línea C.A.". Memorias de evento, VIII CIAEC. Pontificia Universidad Católica del Perú.
Rodríguez Ospina, A. J. (2012). "Diseño metodológico para la estimación de costos de producción de soldadura para el mantenimiento de líneas de transporte de hidrocarburos". Trabajo de grado. Universidad Libre, Bogotá, Colombia.
Sánchez Z, Mariela (2008). "Costo por procesos en la industria metalmecánica de envases para gas licuado de petróleo (G.L.P.) de uso doméstico". Trabajo de grado. Escuela Politécnica Nacional, Ecuador.
Identificación análisis y mitigación de riesgos profesionales bajo
el enfoque de la norma ISO 31000 y la GTC 45. Caso de estudio
empresa de servicios en Barranquilla
Ing. Alexander De Jesús Pulido Rojano Universidad Simón Bolivar, Barranquilla, Colombia [email protected]
Yesireth Mercado Arteta Universidad Simón Bolívar, Barranquilla, Colombia [email protected]
Jazmín Badillo Gamboa Universidad Simón Bolívar, Barranquilla, Colombia [email protected]
Jorge Gómez Montenegro Universidad Simón Bolívar, Barranquilla, Colombia [email protected]
Maira López González Universidad Simón Bolívar, Barranquilla, Colombia [email protected]
RESUMEN
Se presenta un diseño para la identificación, análisis y mitigación de posibles riesgos laborales en una empresa de servicios de la ciudad de Barrabquilla, dedicada a la colocación de dineros a sus asociados a través de créditos por libranzas. El tratamiento de los riegos identificados se logrará gracias al diseño ajustado de una herramienta de decision creadad bajo un enfoque de reacción, tratamiento y prevencion de fuentes de riesgos (Pulido Rojano & Barbosa Correa, 2012), la cual permitirá analizar el estado de cada puesto de trabajo. Una vez identificado que riesgos laborares se pueden incurrir en cada puesto, y una vez logrado esto poder evaluar los riesgos, tratarlos y mitigarlos mediante el desarrollo de diferentes acciones y técnicas, contenidas en la GTC 45 y la ISO 31000. (Evilia, 2001)
1. INTRODUCTION
El objetivo principal es el analisis y mitigación de riesgos laborales buscando el mejoramiento continuo de las Condiciones de Salud y de Trabajo y el bienestar de los trabajadores, para que se desempeñen de una manera adecuada y eficiente, permitiendo su crecimiento personal y familiar y, a la vez, el mejoramiento de la productividad de la Empresa. (asesoria en salud ocupacional , 2010)
La mitigacion de riesgos requiere tener una planeación que permita de manera más efectiva y eficiente integrar los recursos humanos, físicos y financieros de una organización. Con relación a la identificación y el análisis de los riesgos se puede decir que ésta planeación suministra un camino de acción con el fin de mitigar las consecuencias de una situación súbita que puede poner en peligro la estabilidad de los distintos recursos que componen una organización, en especial a las personas. Dicha planeación no solo requiere el compromiso de los directivos o encargados, sino de todas las personas que comparten un espacio físico en común para realizar sus actividades laborales y es en ésta integración es donde radica el éxito o el fracaso del proceso. (unidad de seguridad y salud en el trabajo , 2007). Asmimo, se presentan el rediseño en los puestos de trabajo de cada uno de los empleados de la empresa buscando mitigar los factores de riesgo ergonómicos de manera efectiva, siendo estos los riesgos con mayor porcentaje de ocurrencia.
2. ANALISIS DE LOS FACTORES DE RIESGOS
Los factores de riesgos laborales son muchos y se pueden clasificar atendiendo a diferentes criterios: Origen de los riesgos, Gravedad y Condiciones de trabajo (Mapfre, 2003). En los primeros pasos del proceso de gestión de riesgos según la ISO 31000 y la GTC 45 (Ver Figura 1 y Figura 2), normas que son complementarias por su enfoque común, se presentan, como ejemplo de la aplicación, los riegos identificados en el puesto de trabajo de recepcionista de atencion al cliente (Figura 3).
.
Figura 1: Proceso general de gestión de riesgo. ISO 31000, 2009
Figura 2: Proceso general de gestión de riesgo. GTC 45
PUESTO DE
TRABAJO
CAUSAS /
RIESGODESCRIPCIÓN POSIBILIDAD GRAVEDAD
VALOR DEL
RIESGOCALIFICACIÓN
ACCIÓN
PREVENTIVA
RESPONSABLE
ACCIÓN
PREVENTIVA
CAUSAS / RIESGO DESCRIPCIÓN PUESTO DE
TRABAJO
RECEPCIONISTA
ATENCION AL
CLIENTE
PSICOLABORALES
El personal de atención
al cliente trabaja con
un ritmo de trabajo
elevado, lo cual le
provoca en varias
ocasiones estrés
PSICOLABORALES
El puesto de trabajo es
compartido con otra
persona, las cuales no
poseen una buena
relación, esto puede
causar aislamiento de
una de las partes y bajo
rendimiento.
PSICOLABORALES
debe tratar a muchas
personas de diferentes
características y
edades, en ciertas
ocasiones ocurren
diferencias entre las
partes lo cual puede
causar estrés
BIOLÓGICOS
El personal de atención
al cliente tiene contacto
directo con terceras
personas, lo cual lo
expone durante su
actividad laboral a
adquirir algún tipo de
virus
ERGONÓMICOS
El personal de atención
al cliente mantiene una
mala postura en su
puesto de trabajo, lo
cual puede causar
dolores de espalda y
hombros tensos
Estas normas, ISO 31000 y la GTC 45, tiene como objetivo ayudar a generar un enfoque para mejorar la gestión del riesgo de todo tipo, de manera sistemática y brindar diversidad de posibilidades para que de manera integral haya una gestión que permita lograr a cabalidad los objetivos de las compañías.
Figura 3: Riegos identificados en el puesto de trabajo de recepcionista de atención al cliente
3. HERRAMIENTA DE MITIGACIÓN
Se presenta el diseño ajustado de una herramienta de decision creada bajo un enfoque de reacción, tratamiento y prevencion de fuentes de riesgos (Pulido Rojano & Barbosa Correa, 2012). Esta herramienta nos permitirá tomas decisiones de como mitigar los diferentes riesgos ya identificados, clasificados y valorados (Ver Figura 4).
Figura 4: Herramienta de Mitigación.
El rediseño del puesto de trabajo desarrollado mediante la herramienta Solidwork se presenta en la Figura 5. Este diseño aplica a todos los puestos de trabajo a fines.
Figura 5: Rediseño del puesto de trabajo
4. CONCLUSIONES
- Se identificó con éxito todos los actos y condiciones inseguras dentro de la empresa, evidenciándose que la mayoría de los riesgos que pueden suceder en esta son de carácter ergonómico y psicosocial, esto se logró gracias al uso de la guía técnica GTC 45.
- Se logró el análisis de los riesgos laborales identificados en cada uno de los puestos de trabajos, esto se realizó gracias al estudio exhaustivo de las condiciones laborales en la cual se encuentra cada trabajador, determinando así el origen de los riesgos, en este análisis se determinó que uno de los factores que podrían incidir para el origen de los riesgos, es el diseño inadecuado de los puestos de trabajo.
- Se valoraron y clasificaron cada uno de los riesgos laborales identificados y analizados, lo cual se realizó mediante el uso de una herramienta de mitigación, la cual facilito lograr este objetivo, para esto se tomó como base la guía técnica GTC 45 y la ISO 31000, de esta valorización se pudo deducir que el personal está más propenso a enfrentarse con riesgos de carácter ergonómico seguidos por riesgos psicosociales, mientras que por el contrario los menos propensos son los riesgo físicos.
REFERENCIAS
Evilia, P. M. (2001). Investigación de la salud y accidentabilidad laboral en las empresas del sector industrial en Medellín. Medellín: CLC Colombia.
Pulido, A. and Barbosa R. (Marzo de 2012). Diseño de un sistema de monitoreo y control estadístico de calidad bajo un enfoque six sigma y de gestión de riesgos. Barranquilla, Atlántico, Colombia.
Unidad de seguridad y salud en el trabajo. (2007). bases para el desarrollo de proyectos de investigación e innovación tecnológica en prevención primaria de accidentes de trabajo y enfermedades profesionales. Revista colombiana de salud ocupacional, pp 21-22.
Mapfre. (2003). manual de prevención de accidentes para operaciones industriales. Bogotá : editorial Mapfre.
Australian/New Zealand Standard ISO 31000. (2009). AS/NZ ISO 31000 Risk Management. Principles and Guidelines. Sidney: AS/NZ S Standards.
ICONTEC:GTC45. (15 de 12 de 2010). Guía para la identificación de los peligros y la valoración de los riesgos en seguridad y salud ocupacional. Recuperado el 10 de 10 de 2012, de http://datateca.unad.edu.co/contenidos/102505/Legislacion_Vigente/_GTC45.pdf
Identificacion de diferencias en el perfil productivo de las empresas exportadoras y no exportadoras del departamento del atlántico, por medio de la aplicación del análisis discriminante
Juan Carlos Cabarcas Reyes Universidad del Atlántico [email protected]
ABSTRACT
En el Departamento del Atlántico de Colombia, se encuentran establecidas más de 4000 empresas de diferentes sectores industriales. Sin embargo, menos del 20% de ellas se encuentran exportando sus productos, a pesar de que este departamento se encuentra en una ubicación geográfica privilegiada que le permite tener fácil acceso a puertos fluviales, marítimos y aéreos. El objetivo central de este trabajo es caracterizar el perfil productivo de las empresas exportadoras y no exportadoras del Departamento del Atlántico para identificar sus principales diferencias. Para ello se utilizó el análisis estadístico multivariable, específicamente el análisis discriminante que permite hallar funciones de clasificación para cada tipo de empresa y una función discriminante que resume las principales diferencias de las dos poblaciones, basándose en una serie de variables previamente identificadas. Como resultado del proyecto se obtuvieron las variables relevantes para comparar a los dos tipos de empresas, un instrumento para medición de estas variables, las funciones de clasificación y la función discriminante. Como conclusión central se demostró que existen diferencias en los perfiles productivos de las empresas exportadoras y no exportadoras del Departamento del Atlántico de Colombia.
Palabras Clave: Análisis Discriminante, Potencial Exportador, Función Discriminante.
1. INTRODUCCION
El gobierno colombiano, desde el inicio de la apertura económica en los años 90’s, se encuentra realizando un gran esfuerzo para internacionalizar las empresas de todos sus subsectores industriales. El Departamento del Atlántico, por su posición geográfica privilegiada, debería ser uno de los departamentos con mayor número de empresas exportadoras del país. Sin embargo, a pesar de que la dinámica exportadora del Departamento del Atlántico se ha ido incrementando con el pasar de los años, aún el porcentaje de empresas que han logrado incursionar en mercados internacionales no supera el 25%. La razón por la cual se continúa con el esfuerzo para internacionalizar los productos colombianos, es porque se estima que las exportaciones pueden incrementar el ingreso per-capita de los colombianos, propiciar el crecimiento empresarial lo que aumenta el empleo y la calidad de vida de las personas incrementando la competitividad del País.
Una pregunta interesante es ¿qué tienen las empresas actualmente exportadoras que no tienen las empresas no exportadoras? Este interrogante es el que motivó al desarrollo de la presente investigación, en la cual, a través de un trabajo de campo y la utilización de herramientas del Análisis Estadístico Multivariable, se pudieron encontrar las principales diferencias en los perfiles productivos de las empresas exportadoras y no exportadoras del Departamento del Atlántico. En el transcurso de este artículo se presentarán y explicarán las etapas que se llevaron a cabo para ello, como fueron: la identificación de las variables adecuadas para representar el perfil de las empresas del Departamento del Atlántico, el levantamiento de información de las unidades experimentales seleccionadas en un muestreo previo, la construcción de modelos discriminantes, la validación de los modelos, el análisis de los resultados y la presentación de las principales conclusiones.
2. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA
El Atlántico es uno de los Departamentos más importantes de Colombia teniendo en cuenta que , entre los departamentos colombianos, es el quinto con un comercio exterior más diversificado. Exporta un 28% de los productos de la canasta exportadora del país e importa un 57% de los bienes de la canasta importadora. También ocupa el quinto puesto en cuanto a inversión de la industria en innovación y desarrollo y en personal con maestría
y doctorado dentro de las empresas, según la Segunda Encuesta de Desarrollo e Innovación Tecnológica (2003-2004). Estos dos resultados están muy correlacionados con el nivel de desarrollo industrial de una región.
En cuanto al comercio exterior, el sector más dinámico en las exportaciones del departamento es el de productos químicos, en particular los plaguicidas y abonos. Dentro del sector de alimentos, los principales renglones exportadores corresponden a pescados y crustáceos y a grasas y aceites. Otros bienes importantes en la canasta exportadora del Atlántico son los productos básicos del hierro y el acero; cemento, cal y yeso, sustancias químicas industriales, y tejidos y manufacturas de algodón. El principal destino de las exportaciones es Estados Unidos (26%), seguido de Venezuela (11,28%), Ecuador (5,64%) y Perú (4,47%). Otros destinos importantes son: Italia (4,21%), México (4,20%), China (4,16%) y Costa Rica (3,85%). En el marco de la globalización económica y cultural, los territorios están llamados a adecuar sus estructuras económicas y sociales, a fin de afrontar adecuadamente los retos y oportunidades que se derivan del nuevo orden económico mundial. Uno de ellos es el generado por las expectativas frente a las negociaciones del Tratado de Libre Comercio (TLC) mediante el cual, el departamento del Atlántico podría elevar su capacidad de colocación de bienes en el mercado norteamericano, lo cual podría aprovecharse para dinamizar su aparato productivo y favorecer la generación de empleo e ingresos. Asimismo, resulta importante identificar nuevos mercados, a fin de generar opciones alternas y crear nichos que complementen y amplíen las opciones comerciales para los productos. Otras posibilidades subyacen en el aprovechamiento de diferentes convenios, acuerdos y tratados de comercio internacional vigentes o en proceso de consolidación (ATPDEA, CAN, ALCA, G-3 y MERCOSUR). Es conocido que en el incremento regional y nacional de las exportaciones subyace gran parte de las posibilidades de crecimiento económico y desarrollo social del departamento. Sin embargo, esta oportunidad puede llegar a convertirse en una amenaza, si no se avanza decididamente en la adecuación y modernización del aparato productivo, no se realizan replanteamientos estructurales e institucionales y no se mejora sustancialmente la competitividad sistémica.
Además el Estado colombiano ha mostrado un gran interés por lograr la internacionalización de sus empresas realizando negociaciones y acuerdos comerciales para propiciar esta actividad. Actualmente Colombia cuenta con los siguientes acuerdos y tratados :
• Acuerdos Multilaterales (Asociación Latinoamericana de Integración, ALADI y Comunidad Andina, CAN) • Acuerdos de Libre Comercio Vigentes (Acuerdo Colombia-Chile; Colombia- El Salvador; Guatemala y Honduras) • TLC Grupo de los Tres. • Acuerdos de Libre Comercio Suscritos (Colombia- Estados Unidos; Colombia-Canadá; Colombia-Asociación Europea de libre Comercio AELC, Suiza, Noruega, Islandia, Liechtenstein) • Acuerdos de Alcance Parcial (Acuerdos de Complementación Económica; Acuerdos de Preferencias Fijas) • Preferencias Arancelarias (SGP Plus, Unión Europea; ATPA – ATPDEA, Estados Unidos) • Negociaciones en Curso (Acuerdo Comercial entre la Unión Europea y los Países Andinos; Acuerdos de Promoción y Protección Recíproca de Inversiones; Acuerdo Comercial entre Colombia y Corea; Acuerdo Comercial entre Colombia y Panamá) Durante el año 2009, las exportaciones del país fueron del orden de US$ 32. 8 billones de dólares; siendo el departamento de Bolívar o la Dirección Seccional de Aduanas de Cartagena la aduana más utilizada para el movimiento de carga con destino de mercados externos con el 42, 09% del total nacional, seguida de Santa Marta (8,6%) y la Guajira (Riohacha) con el 8,3% de las exportaciones generales. Las exportaciones realizadas por el departamento o registradas por la Dirección Seccional de Aduanas de Barranquilla para el año 2009, fueron del orden de los US$ 1.1 billones; lo que representa el 3.4% de la carga o productos exportados hacia mercados externos; este porcentaje es relativamente pequeño si miramos la importancia estratégica del puerto local y la importancia económica del Departamento. El Atlántico, participa con el 4% del total del PIB Nacional; lo que lo sitúa entre los 5 departamentos más importantes del país; por encima incluso de Bolívar . Durante la última década, las exportaciones del departamento, que utiliza como puerto de salida la Dirección Seccional de Aduanas de Barranquilla; presenta un crecimiento promedio del 11%; las exportaciones registran una tendencia creciente, a partir del año 2003 aun cuando moderada; se aproximan a los 800 millones de dólares al año, con una participación al 3.4% (año 2009), en el total de exportaciones de Colombia . La Balanza comercial del Atlántico; durante la década de análisis 2000-2009; ha sido deficitaria; el valor de las importaciones supera en 1 billón de dólares; el valor de las exportaciones que salen por el puerto o la aduana local hacia mercados externos; el déficits
promedio es de 14%; lo que significa la balanza comercial desfavorable está creciendo a un promedio de 14% anual; factores con la desindustrialización local; la poca o casi nula competitividad de las empresas locales para conquistar o penetrar mercados externos exigentes . Es necesario resaltar que de las más de 4000 empresas con registro mercantil, según la cámara de comercio de Barranquilla, menos del 25% participan de esas exportaciones. En el 2009, Atlántico registró un total de solo 737 empresas exportadoras de bienes no tradicionales; a pesar de esto, el Departamento del Atlántico en el líder en exportaciones no tradicionales en la región Caribe con 1083 millones de dólares durante el año 2009 donde el 26% de las empresas tuvo exportaciones a Venezuela, el 18% a Estados Unidos y el 14% a Panamá .
Es preocupante ver que el sector industrial del Departamento es uno los que más le aportan al PIB del mismo, que tiene un número alto de empresas registradas y solo un pequeño porcentaje de estas encuentra exportando. Si se llegara a incrementar este porcentaje de empresas exportadoras, se tendría un impacto positivo en el PIB del departamento, y por ende en su competitividad nacional, lo que debe redundar en un mayor ingreso per cápita, índice de empleo y mejor calidad de vida de sus habitantes.
Al observar que solo pocas empresas exportan, se podría inferir que existen diferencias en los perfiles productivos de las empresas exportadoras y no exportadoras del Departamento del Atlántico.
3. METODO Para lograr el objetivo principal de esta investigación, el cual consiste en construir una regla discriminante que permita clasificar empresas con potencial exportador, fue necesario desarrollar varias fases que se describen a continuación:
3.1 Identificación de Variables: En esta fase de la investigación, el objetivo era identificar cuales son las variables más relevantes para medir el potencial exportador de una empresa. Para desarrollar esta fase de la investigación, se entrevistaron a personas de diferentes sectores industriales que laboran en entidades como la Cámara de Comercio de Barranquilla, Proexport, Zeyki de la Universidad del Norte, Acopi y ProBarranquilla. Además se tuvieron en cuenta los resultados de la tesis doctoral de Ingeniero Alirio Estupiñan Paipa que identificaba los indicadores de productividad de las empresas del sector alimenticio de Barranquilla y Cartagena, presentados en la Tercera Conferencia Internacional Latinoamericana y del Caribe de Ingeniería y Tecnología (LACCET¨2005) “Avances en Ingeniería y tecnología: Una Perspectiva Global”, 8-9 de Junio 2005, Cartagena de Indias. Finalmente, se realizó un análisis exhaustivo de cada variable para seleccionar las que serían utilizadas en el proyecto. Se debían utilizar aquellas que cumplieran con 3 requisitos fundamentales que son: Universalidad: que fuera pertinente para cualquier empresa de cualquier sector industrial. Significancia: que estuviera relacionada con el potencial exportador de una empresa. Independencia: que fuera linealmente independiente de las otras variables seleccionadas.
Las variables finales son:
X1 Porcentaje de unidades reprocesadas
X2 Porcentaje promedio de materia prima que se desperdicia mensualmente
X3 Porcentaje de cumplimiento de la demanda mensual
X4 Porcentaje de utilización de la capacidad de la maquinaria que está siendo usado en los procesos
X5 Porcentaje de la maquinaria que es “Hechiza”
X6 Porcentaje de la maquinaria que tiene menos de tres años
X7 Porcentaje de las máquinas que son automatizadas X8 Porcentaje de productos devueltos de la totalidad de los que son despachados X9 Porcentaje de materia prima importada X10 Inventario promedio del mes X11 Rotación mensual del inventario X12 Porcentaje promedio de facturas generadas mensualmente con inconsistencias X13 Porcentaje de trabajadores capacitados dentro de la empresa X14 Cantidad promedio de dinero invertida en capacitaciones para sus empleados
X15 Porcentaje de empleados por prestación de servicios X16 Porcentaje de los trabajadores por contrato directo X17 Porcentaje de productividad (H-H Trabajadas/H-H Programadas). X18 Porcentaje de ausentismos mensual X19 Promedio de accidentes de trabajo mensual X20 Inversión anual en investigación y desarrollo X21 Asociación con alguna otra empresa X22 Días de cuentas por cobrar que tiene la empresa X23 Porcentaje de endeudamiento X24 Porcentaje de materia prima reciclada X25 Porcentaje de productos ecológicos X26 Cuenta con SGA X27 Cuenta con SGC
3.2 Procesamiento de la Informacion. Con estas variables se construyó una encuesta que se le aplicó a 80 empresas de diferentes sectores industriales del Departamento del Atlántico, donde 31 son actualmente exportadoras y 49 no exportadoras. Luego de realizar el levantamiento de la información y procesarla a través de software SPSS utilizando una prueba fe F-Fisher, se encontró que no todas las variables seleccionadas son significativas, esto redujo el número de variables del estudio a 14 que son:
X3 X4 X5 X7 X9 X10 X12 X13 X14 X19 X20 X25 X26 X27
Continuando con el análisis de los resultados, se realizó la Prueba de Box para comparar estadisticamente las de matrices de varianza-covarianza de las dos poblaciones estudiadas. De acuerdeo con los resultados de esta prueba, se puede inferir que las matrices varianza-covarianza de las dos poblaciones estudiadas no son iguales, es decir que sí existen diferencias significativas entre ellas.
Teniendo en cuenta este resultado y que las variables seleccionadas tienen impacto en esas diferencias entre las poblaciones, se construyó una Función de Clasificacion para cada una de estas dos poblaciones (empresas exportadoras y no exportadoras), las cuales se presentan a continuación:
Tabla 1. Coeficientes de las funciones de clasificacion de las dos poblaciones estudiandas.
Variable
Coeficiente para la Poblacion 1 Coeficiente para la poblacion 2
X3 300.84 318.81
X4 18.73 15.48
X5 35.52 39.92
X7 -1.19 -0.80
X9 -13.53 -14.91
X10 0.00 0.00
X12 -34.43 -34.56
X13 2.16 0.93
X14 0.00 0.00
X19 4.72 4.31
X20 0.00 0.00
X25 25.86 26.38
X26 -5.38 -6.37
X27 -9.49 -14.09
Constante -151.65 -161.53
3.3 Interpretacion de Resultados Analizando los coeficientes de las funciónes de clasificacion, se pueden hacer las siguientes inferencias sobre la relación de las variables utilizadas con las poblaciones estudiadas: Las variables utilización de maquinaria (X4), porcentaje de materia prima importada (X9), Porcentaje de trabajadores capacitados dentro de la empresa (X13), accidentes de trabajo (X19), presencia de SGC y SGA, se encuentran más relacionadas con las empresas exportadoras (población 1). Y las variables cumplimiento de la demanda (X3), porcentaje de maquinaria hechiza (X5), Porcentaje de maquinas automatizadas (X7), Porcentaje de productos ecológicos (X25), se encuentran más relacionadas con las empresas no exportadoras (población 2). Las variables Inventario promedio del mes (X10), dinero invertido en capacitaciones de empleados (X14) y inversión anual en investigación y desarroll0 (X20), tienen coeficiente cero, lo que no apoya a ninguna población a pesar de ser significativas. Las demas variables tieen practicamente el mismo impacto en ambas poblaciones. 3.4 Validacion Para validar la eficacia de estas funciones de clasificacion, se realizaron varias pruebas, entre las cuales se encuentran la prueba de distacnias de Mahalanobis, la prueba de Bayes, la validacion cruzada, y por resustitucion. Los resultados de estas validaciones resumen que estas funciones en general clasificaron correctamente el 88,75% de las empresas encuestadas, lo que indica que sus resultados son confiables en alto grado y que pueden ser utilizados para la clasificación de empresas según su perfil productivo como exportadora y no exportadora. O mejor, y que es el objetivo de esta investigación, esta función nos sirve para identificar las principales diferencias en el perfil productivo de las empresas exportadoras y no exportadoras del Departamento del Atlántico.
4. CONCLUSIONES
Luego de concluir la anterior investigación y de analizar sus resultados se puede llegar a una serie de conclusiones generales como:
El sector industrial del Departamento del Atlántico se encuentra conformado un importante número de empresas (más de 4000), en su mayoría pymes.
Los subsectores que más contribuyen con las exportaciones del departamento son el alimenticio, metalmecánica y petroquímico dentro del cual se encuentra el plástico.
A pesar de la dinámica exportadora del departamento que lo ubica en una buena posición en la Región Caribe y en el País, menos del 25% del total de empresas participan de estas exportaciones.
Los mercados internacionales son una atractiva fuente de ingresos por ventas para cualquier empresa del cualquier subsector industrial.
En el departamento existen muchos productos atractivos en mercados internacionales y las exportaciones ampliarían los mercados de las industrias requiriendo ampliación de las mismas, lo que redundaría en más empleo, mayor competitividad de la región y del país y mejor calidad de vida para sus habitantes.
El país ha realizado un esfuerzo importante para propiciar la internacionalización de las industrias de todos los sectores.
El Atlántico es un departamento que se encuentra en una posición geográfica privilegiada que le permitiría aprovechar de mejor manera los acuerdos y tratados internacionales firmados por Colombia con otros países.
Existen diferencias significativas entre los perfiles productivos de las pocas empresas exportadoras y las muchas empresas no exportadoras del Departamento del Atlántico.
El Análisis Estadístico Multivariable específicamente el Análisis Discriminante, es una herramienta que permite la identificación de esas principales diferencias entre los perfiles mencionados, con una alta confiabilidad en los resultados.
De las funciones de clasificación construidas, se puede concluir que si una empresa actualmente no exportadora quisiera convertirse en exportadora debería:
Implementar sistemas de gestión de calidad y ambiental. Esto podría reducir sus errores en procedimientos, mejorando la calidad de sus productos y reduciendo las devoluciones. Además podría representar reducciones de costos si se implementa una adecuada política de reciclaje de materias primas. Entre otras, existen muchos mercados internacionales, como el europeo por ejemplo, que le abren más las puertas a empresas que garanticen un mínimo impacto ambiental.
Tener una política de inversión y actualización de tecnología, lo que podría incrementar su productividad, reducir productos no conformes y reducción de costos de mantenimiento.
Implementar, en lo posible, modelos de asociatividad empresarial con otras empresas de su sector. Esta estrategia puede resultar importante a la hora de adquirir poder de negociación en la compra de materias primas. Además se puede ganar mayor capacidad de producción y por ende de cumplimiento de demanda.
REFERENCIAS
[1 ]Albors, Hidalgo & Hervás, (2007), “Evaluación de programas de difusión de alta tecnología. Modelización y evidencia empírica en el caso del programa GAME en España”. Universidad Politécnica de Valencia y Universidad Politécnica de Madrid.
[2] Arias & Blanco, (2007), “La gestión de conocimientos en entidades de conocimiento. El caso de los laboratorios académicos y de las empresas de base tecnológica en Europa” Revista Pensamiento y Gestión. Universidad del Norte.
[3] Bustos, Duarte, Beltrán, Salah, Loyola, Peña, Jalocha, (2004), “Clasificación de vinos chilenos usando un enfoque bayesiano” Dpto. de Ing. Eléctrica, Universidad de Chile. Dpto. de Agroindustria y Enología; Enero-Febrero 2004)
[4] Donado & Roncallo (2007) “Diseño de una estrategia para el análisis de datos en la caracterización de los egresados de los programas acreditados en la Universidad del Norte de la ciudad de Barranquilla”
[5] ESTUPIÑAN (2005) “Diseño de indicadores de producción en la industria de alimentos de Barranquilla y Cartagena”, Tercera Conferencia Internacional Latinoamericana y del Caribe de Ingeniería y Tecnología (LACCET¨2005) “Avances en Ingeniería y tecnología: Una Perspectiva Global”, 8-9 de Junio 2005, Cartagena de Indias.
[6] Ermer & Duna, “The Sensory Profile: A Discriminant Analysis of Children With and Without Disabilities”
[7] Etemad & Chellappa “Discriminant analysis for recognition of human face images” Department of Electrical Engineering and Center for Automation Research, University of Maryland, College Park, Maryland 20742 (Received January 29, 1996; revised manuscript received October 25, 1996; accepted February 14, 1997)
[8] FERNÁNDEZ M., Edgardo. Comercio Exterior En El Departamento Del Atlántico Entre 2000-2009. Análisis de la Balanza Comercial; Tasa de Cambio e indicadores de competitividad local. Pág. 8.
[9] Johnson, Dallas. Métodos Multivariantes Aplicados Al Análisis De Datos. 2001. International Thomson Editores)
[10] Martínez (2006) “Potencial exportador de las pequeñas y medianas empresas de la ciudad de Barranquilla”. Universidad del Norte
[11] SAMPAIO (et al 2008) (Centro de Investigación en Ciencias del Deporte y Desarrollo Humano, CISESD) “Análisis de las estadísticas discriminantes en jugadores de baloncesto según su puesto específico, en las finales de las competiciones europeas (1988-2006). Diferencias entre jugadores titulares y suplentes”.
[12] Plan de Desarrollo Departamental 2008 – 2011. Capitulo I. Información General. Página 14.
500 Nuevos Productos y Servicios con Gran Potencial de Mercado en los Estados Unidos Capítulo 3: Atlántico, Bolívar y Magdalena.
[13] ACOPLÁSTICOS, Plásticos en Colombia 2009-2010.
[14] página web http://www.4-72.com.co/content/%E2%80%9Cla-arenosa%E2%80%9D-recibe-el-proyecto-pais-exportafacil
Propuestas multivariadas para medir el Indice de Capacidad en
el monitoreo de variables
Roberto José Herrera Acosta Universidad del Atlántico [email protected]
Adel Mendoza Mendoza Universidad del Atlántico [email protected]
Elizabeth Acosta Logreira Universidad del Atlántico [email protected] ABSTRACT
En este artículo se presentan las propuestas multivariantes más relevantes para calcular el índice de capacidad real de un proceso, bajo el supuesto de normalidad multivariante. La propuesta planteada por [1] basadas en zonas de tolerancia, en donde [2] evalúa la medida de probabilidad conjunta de cumplir con las especificaciones requeridas para cada una de las variables de control y la propuesta de [3] que aplica componentes principales para reducir el número de variables o características de calidad. Los resultados en simulaciones realizadas, mostraron que en el campo de los índices de capacidad multivariado no se tiene una definición clara de la noción de capacidad de un proceso.
Palabras Clave: Capacidad, especificaciones, variabilidad, componentes principales, razon de volumen.
This article presents the most relevant multivariable methods that have been proposed to calculate the actual capacity index of a process, under the assumption of multivariable normality. The method proposed by [1] based on tolerance zones, where [2] assesses the joint probability to comply with the specifications required for each of the control variables, and the method proposed by [3] that applies principal component analysis to reduce the number of variables or quality characteristics. The simulation results showed that in the field of multivariate capability indices there is no clear definition of the notion of process capacity.
Key Words: Capacity index, Specifications, Variability, principal components, volume ratio.
1. INTRODUCCIÓN
Para medir la eficacia de un procedimiento de control, es necesario determinar entre otras cosas el índice de calidad del proceso. Índice que permita determinar si éste cumple con las especificaciones técnicas de calidad requeridas. Sin embargo la dificultad radica en que es frecuente encontrar productos con más de una variable de control o característica de calidad. Por ende es imperativo encontrar un indicador que permita evaluar en forma simultánea, si un proceso es capaz o no de cumplir con las especificaciones técnicas delineadas en el diseño. [1] propone una razón entre la región de tolerancia y la región del proceso. [4] en su propuesta utiliza componentes principales para construir nuevas variables linealmente independientes o en su defecto obtener una dimensión reducida del problema.
Si es el primer caso, se asume que las nuevas variables son independientes pero no necesariamente su comportamiento sigue una distribución normal. Posteriormente evalúa la medida de probabilidad conjunta del cumplimiento de las especificaciones para cada variable o característica de calidad.
2. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA
A medida que la globalización ha impactado fuertemente los mercados mundiales, formando consumidores más analistas y exigentes, es preciso que las empresas puedan cumplir todas las especificaciones requeridas por los clientes y ofrecer productos robustos, con el objetivo de mantenerse en el mercado.
[5] indica que autores dedicados al mejoramiento continuo de la calidad2 como Genichi Taguchi, Edwards Deming, Kaoru Ishikawa, Walter Andrew Shewart, entre otros destacados, coinciden en la necesidad de desarrollar técnicas que proporcionen un estimativo del cumplimiento de los requisitos y especificaciones de los procesos.
Dentro de éstas herramientas se encuentran los índices de capacidad de procesos. Los índices de capacidad de proceso han sido utilizados en la industria manufacturera para proporcionar medidas e indicadores de tipo cuantitativo sobre el potencial de proceso y rendimiento3 generalmente con única variable o característica de calidad univariante, a diferencia de los índices de capacidad para procesos con múltiples características.
3. METODOLOGÍAS
Se tiene la matriz de datos X de orden , donde es el número de características de calidad medidas en un
producto y es el número de productos monitoreados. Se asume que las n observaciones son independientes y representan una muestra aleatoria de una distribución multivariada con correlaciones entre las variables.
Cada una de las variables posee unas especificaciones técnicas de cumplimiento, en donde el vector
contiene los valores objetivos para cada una de las características de calidad medidas.
Según [6] y [7], para evaluar los índices de capacidad en el caso univariado solo es necesario comparar la razón de dos intervalos: los límites de tolerancia de las especificaciones y la medida de dispersión de la curva normal.
Para este caso univariado las formulaciones tradicionales aplicadas son de la siguiente forma,
[ ]
{
}
Cuando se evalúa el índice capacidad utilizando [8] valores objetivos, las formulaciones aplicadas son las siguientes,
[ ]
√ [ ]
{
√ [ ]
√ [ ] }
Siendo el valor objetivo del proceso, generalmente establecido por conocimiento del experto del proceso.
En el caso multivariado es más complejo, si asumimos una distribución normal multivariada el análogo a los intervalos son los contornos elípticos o elipsoides.
2 http://www.monografias.com/trabajos30/control-estadistico-calidad/control-estadistico-calidad.shtml 3European Journal of Operational Research. Volume173, Issue 2, 1 September 2006, Pages 637-647
En términos generales según [8] existen cuatro formas de definir los índices de capacidad multivariado.
A. La proporción de productos no conformes.
B. La razón de la región de tolerancia a la región de proceso.
C. otras aproximaciones que usan funciones de pérdidas.
D. Mediantes componentes principales.
3.1 La proporción de productos no conformes
Se han desarrollado diversos índices de capacidad multivariados para evaluar características que influyen dentro de un proceso productivo, y evidenciar de manera veraz el grado con que un producto puede cumplir integralmente con cada una de las especificaciones y requerimientos del mercado.
Basado en las características del proceso se seleccionó el índice de capacidad para múltiples características de [9]
, el cual se obtiene como se muestra a continuación:
{
[∏ ( ( ) ) ]
}
Dónde T denota el valor de la característica para y es el número de características, y vislumbra la capacidad con un proceso cumple de manera integral con todas las disposiciones estipuladas.
Para el cálculo del índice de capacidad para un proceso que cuenta con variables, [2] considera una manera simple de hacerlo es tomando el porcentaje mínimo de no conformes de cada una de las características
. Por lo que en todo el proceso la medida mínima es Suponga que
las características son cinco (p = 3), con igual porcentaje de no conformes Aplicando la formulación de [2] entonces el porcentaje del proceso es (o 2700 ppm de no conformes). Asumiendo que las características son independientes, el rendimiento del proceso es
or 8078 ppm de no conformes), que es significativamente menor al calculado por [2], usando la propuesta el índice de capacidad multivariado se toma la siguiente formulación,
{
[∏ ( ( ) ) ]
}
∏[( ( ) ) ] )
∏
∏[( ( ) ) ] ( )
∏
∏[( ( ) ) ] ( )
La propuesta de [9] es la siguiente,
{[∏ )
]}
Donde es la probabilidad de cumplir con las especificaciones, considerando que las observaciones del proceso
poseen una distribución normal ( ). Esta probabilidad está definida como,
{[∏ )
]} {[∏ )
]}
3.2 Mediante razón de regiones
La propuesta de [1] define un vector con tres componentes. Dos componentes usan el supuesto que los datos del proceso provienen de una distribución normal multivariada [10] con contornos elípticos definiendo regiones de probabilidad.
El tercer componente se basa en el conocimiento geométrico de la región del proceso, relativo a la región de especificación.
El primer componente es análogo a la razón de longitudes en el caso univariado.
[
]
[2] define el numerador como la región de tolerancia, en el caso bidimensional es el área o el volumen en tres dimensiones y el denominador es el área o volumen de una región modificada del proceso.
En [11] se presenta la región más pequeña similar en forma a la región de tolerancia, circunscrita al rededor de un contorno de probabilidad específico. Los bordes del rectángulo, definidos como límite inferior del proceso y límite
superior del proceso ( y respectivamente), se obtienen resolviendo el sistema de
ecuaciones de primeras derivadas con respecto a , de la forma cuadrática.
[ ) ) )
]
) , es el percentil superior ) de la distribución con grados de libertad.
[∏ [ ]
∏ [ ]
]
Los límites de control están denotados como:
√
| |
| |
√
| |
| |
Donde j es el determinante de una matriz obtenida de | | borrando la fila y columna i.
4. CONCLUSIONES
[12] muestra que los resultados obtenidos de los índices de capacidad multivariado, basados en las variables críticas o de interés es imperioso obtener información de tipo apareadas en el tiempo, ya que es necesario medir cada una de las características del producto en el mismo instante y de esta manera medir la calidad de manera conjunta, este hecho se provoca una cuidadosa depuración de los datos, caso que no ocurre con los Índices de Capacidad Univariados en los cuales cada una de las variables es analizada independientemente sin tener en cuenta en qué intervalo de tiempo se realizó cada medición, sin embargo en ambos se debe tener en cuenta que el proceso no haya tenido cambios permanentes en alguno de sus factores de producción en el intervalo seleccionado.
Para la obtención de los Índices de Capacidad Multivariado es necesario conocer un índice especifico para cada
variable ,que posteriormente pasa ser parte esencial del índice de capacidad Multivariado
Se observa, que el Índices de capacidad Multivariado propuesto por [7]. no examina de manera individual el grado en qué cada una de las variables cumplen con las especificaciones, sino que muestra de manera general la capacidad con la que se desarrolla del proceso; en cambio a través del cálculo de índices de capacidad univariados es posible cuantificar cuales son las variables que se encuentran más alejadas de los valores nominales y cuales cumplen con los requerimientos, siendo de gran ayuda al momento de priorizar las acciones correctivas que tienen que llevarse a cabo, para el cumplimiento de los requerimientos operativos y la disminución variabilidad.
REFERENCIAS
[1] HUBELE N., S. H. (2000), Comparison of three multivariate process capability indeces, Journal of Quality Technology 32(3). [2] BOTHE, D. (1991), A Capability study for an entire product, ASQC Quality Control Transations. [3] WANG F.K., D. T. (2000), Using principal component analysis in process perfomance for multivariate date. Omega. [4] WANG F.K., C. J. (1998), Capability index using principal component analisys, Quality Engineering
[5] CHEN,W. L. Pearn, P. C. Lin. Capability Measures for Processes with Multiple Characteristics.2003.
[6] MONTGOMERY, Douglas C. Control estadístico de la calidad. Tercera Edición, México. Enero 2004.
[7] VARGAS José Alberto, Control de Calidad. Primera Edición 2006-01-01, BOGOTA D.C.
[8] HERRERA Roberto,. Seis Sigma, Métodos Estadísticos y sus Aplicaciones. Ecoe Ediciones. Bogota 2004.
[9] BOYLES RA. Process capability with asymmetric tolerances. Communications in Statistics: Computation and Simulation 1994; 23(3):615–643.
[10]JOHNSON, R. (2002), Applied Multivariate Statistical Analysis, 5 edn, Prentice Hall.
[11] GARCIA Teodoro, VASQUEZ Maura, RAMIREZ Guillermo, GARCIA José. Extensión multivariante del índice de capacidad real de procesos. Revista Ingeniería UC. Vol. 14, No 3, 86-91, Venezuela 2007.
[12] HUBELE Norma, LAWRENCE Frederic, MISKULIN John, SHAHRIARI Hamid, WANG F. “Comparison of three multivariate process capability indices”. Journal of Quality Technology. Vol. 32. No 3, Julio 2000.
Longitud de la cadena de suministro de las empresas avícolas
Aponte F., Bertila J. Universidad del Zulia -LUZ, Maracaibo, Zulia, Venezuela [email protected], [email protected]
González, Abraham J. Universidad del Zulia -LUZ, Maracaibo, Zulia, Venezuela [email protected]
González P., Angel D. Universidad Santiago Mariño, Maracaibo, Zulia, Venezuela [email protected]
RESUMEN
En las empresas avícolas se realiza una gran cantidad de procesos que originan una brecha de tiempo y espacio entre el insumo y el producto final, dificultando el adecuado análisis de sus elementos. Por esto el objetivo del presente artículo es analizar la longitud de la cadena de suministro correspondiente a la producción de pollo. La investigación fue de tipo analítica, no experimental; con un diseño transeccional. La muestra estuvo conformada por 4 empresas avícolas del estado Zulia-Venezuela. Los resultados indican que la fase de aprovisionamiento de la cadena de suministro avícola posee 9 eslabones que aplican alianzas comerciales, tecnológicas y de producción para mantenerse integrados. La fase de procesamiento está compuesta por 2 eslabones que operan bajo una estrategia de producción continua. Finalmente, la fase de distribución posee 4 eslabones, que conforman canales de distribución de varios intermediarios que distribuyen los productos de forma intensiva. En conclusión, la industria avícola posee una cadena de suministro compleja, formada longitudinalmente por 15 eslabones que se encargan de producir, procesar y distribuir diferentes productos a los consumidores en el momento, cantidad y condiciones deseadas.
Palabras clave: cadena de suministro, empresa avícola, aprovisionamiento, procesamiento, distribución.
ABSTRACT
Processes developed within poultry companies produce a time-space crack between input and output, making harder the analisys of the processes' elements. Thus, this article's aim is to analyze the corresponding supply chain length related to the chicken's production. This is a non-experimental research, it has an analytical behaviour and a transeccional design. The sample was taken from four poultry companies from the State of Zulia, Venezuela. The results indicate that the provisioning phase of the supply chain has nine links which in order to keep themselves joint; they form different alliances such as trading alliances, technology alliances and production alliances. The processing phase is formed by two links that operate under a continuous production strategy. Finally, the distribution phase is formed by four links, which conform distribution channels of several middleman that distribute the products on an intensive way. In short, the poultry industry has a complex supply chain, processing and distributing different products to the consumers in the right time, quality and conditions.
Key words: supply chain, poultry company, provisioning, processing, distribution.
1. INTRODUCCIÓN
En la actualidad, el ámbito empresarial ha sido afectado por constantes cambios generados, entre otros, por: los avances tecnológicos, la globalización de los negocios y las modificaciones en el ámbito político, económico y social; alterando los criterios tradicionales de gestión organizacional. Todo esto ha conllevado a un ambiente competitivo que a cualquier empresa se le dificulta la producción de los bienes o servicios a ofrecer si trabaja de manera aislada; por tanto, es necesaria la actuación en conjunto de diferentes proveedores, distribuidores, clientes y todos aquellos que forman parte de su cadena de suministro, para hacer llegar el producto de la manera más económica y eficiente posible.
La cadena de suministro es definifa por Miquel et al. (2008:435), como “la unión de todas las empresas que participan en la producción, distribución, manipulación, almacenamiento y comercialización de un producto; es decir, integra todas las empresas que hacen posible que un producto salga al mercado”. Ballou (2004) añade que se refiere a la relación e integración de todas las actividades asociadas a los productos, desde la adquisición de materia prima hasta la entrega del mismo al consumidor final, para crear una ventaja competitiva sólida.
En este contexto, la industria avícola nacional se caracteriza por realizar un número considerable de procesos, entre los cuales se incluyen la fecundación, cría y el beneficio de las aves, e incluso la elaboración del alimento balanceado para las misma; por lo que, desde el momento en que se inicia hasta que culmina el proceso de producción, existe una gran cantidad de tiempo y de actividades que incrementan el grado de complejidad para gestionar su cadena de suministro.
La carne de pollo es de suma importancia para Venezuela y el mundo, dado que forma parte de un producto de la cesta básica. Según el Instituto Nacional de Estadísticas (2011) existe un incremento sostenido en el consumo nacional. En los últimos años ha aumentado en un 3%; es decir, el consumo incrementó de 5.946.632 toneladas en el segundo semestre de 2009 a 6.110.627 toneladas en el segundo semestre de 2010.
Es de destacar que, una inadecuada gestión de la cadena de suministro ocasiona, entre otros, retrasos en los trámites para obtener divisas necesarias para la compra de productos importados; fluctuaciones en la distribución del producto; malas relaciones con proveedores y comercializadores; altos costos de producción; incluso paradas por falta de materia prima; así como retrasos en los tiempos de entrega del producto final al cliente; afectando de forma directa la rentabilidad de la empresa y la competitividad en el mercado al ofrecer productos de baja calidad y/o de elevado costo.
Debido a la gran importancia y necesidad que la carne de pollo representa para el mercado nacional y por el hecho de ser parte importante de la alimentación de la sociedad, es necesario analizar la longitud que compone la cadena de suministro de la industria avícola. Con el propósito de lograr este objetivo, la investigación se cataloga como analítica, definida por Hurtado (2007:103), como “aquella que trata de entender las situaciones en términos de las relaciones de sus componentes”. Este tipo de investigación permite analizar los elementos que conforman el tema en estudio y la manera en la que están conectados.
De igual forma, el diseño de la investigación es no experimental, la cual según Hernández et al. (2006:25) comprende “un estudio que se realiza sin la manipulación deliberada de variables y en los que solo se observan los fenómenos en su ambiente natural para después analizarlos”.
Con respecto a la temporalidad es transeccional contemporáneo, porque se realiza en un único momento del tiempo. Hernández et al. (2006:208) explican que “los diseños de investigación transeccional o transversal recopilan datos en un sólo momento, en un tiempo único. Su propósito es describir variables y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado”. A su vez, se considera con un diseño de campo, debido a que todos los datos e información necesarios para la investigación fueron tomados de fuentes directas en su contexto natural durante el año 2012.
La población está conformada por todas las empresas avícolas que operan en el estado Zulia. Al respecto Chirinos et al. (2008) indican que en el estado Zulia operan 6 empresas avícolas que poseen integradas gran parte de su cadena de suministro: Avícola de Occidente (AVIDOCA), Avícola La Rosita (AVIROSA), Protinal del Zulia,
Agropecuaria Nivar (AGRONIVAR), Procesadora Industrial de Pollo (PINPOLLO) y Productores Avícolas del Zulia (PROAVE). En este estudio se toma una muestra por conveniencia compuesta por las siguientes empresas: 1. AVIDOCA, 2. AVIROSA, 3. Protinal y 4. AGRONIVAR. Las empresas mencionadas fueron las que estuvieron dispuestas a participar en la investigación. Para la recolección de datos se emplea un cuestionario con 21 preguntas, el cual es aplicado a gerentes de las 4 empresas mencionadas. A continuación se describe cada una de las fases de la cadena de suministro analizando cada uno de los eslabones que son llevados a cabo y que determina su longitud
Fase de aprovisionamiento
Esta fase incluye todas las empresas que forman parte del canal de abastecimiento de la cadena de suministro avícola, el cual según Pires y Carretero (2007:25) “es el encargado de surtir de materiales a aquellas empresas que tendrán la tarea de procesarlos”. En dicho canal se da el proceso de abastecimiento de la empresa; es decir, en él se realizan las actividades que intentan asegurar la obtención de materiales de alta caldiad y bajo costo que fluirán en la cadena para posteriormente ser transformados en un producto de valor para el cliente.
La cadena de suministro de las empresas avícola posee un canal de abastecimiento de nueves niveles, el cual según Pires y Carretero (2007) es el que comprende varios proveedores (niveles) por los que deben pasar la materia prima hasta estar lista para ser utilizada o procesada. A continuación se describen los niveles o eslabones que forman parte del canal de abastecimiento:
Proveedores de noveno nivel: integrado por los proveedores externo que se encargan de suministrar a la planta de alimento balanceado todos los ingredientes necesarios para la elaboración de sus productos: macroingredientes, polvos de harina de diferentes tipos, químicos líquidos, entre otros. De igual forma también comprende los proveedores de medicina, vacunas y desinfectantes para las diferentes aves.
Proveedores de octavo nivel: integrado por las granjas progenitoras de las abuelas como proveedor externo y la planta de alimento balanceado como proveedor interno de todas las empresas.
Proveedores de séptimo nivel: integrado por las granjas de levante de abuelas que se encargan de la cría de las aves abuelas durante 24 semanas. Es importante mencionar que la única empresa que tiene integrado este eslabón es Protinal del Zulia; para el resto de las empresas es un proveedor externo, tanto para este nivel como los niveles 6 y 5.
Proveedores de sexto nivel: conformado por las granjas de reproducción de padres en donde se colocan las aves abuelas cuando llegan a 24 semanas de edad y se mantienen 40 semanas, período durante el cual se da la producción de los huevos fértiles que contienen los futuros padres de las aves de consumo.
Proveedores de quinto nivel: integrado por las incubadoras de padres donde los huevos son colocados durante 19 días en las máquinas incubadoras para que reciban el calor necesario y luego son llevados a las máquinas nacedoras en la cual nacen los pollitos en un período de 2 días.
Proveedores de cuarto nivel: constituido por las granjas de levante de padres las cuales se encargan de la cría durante 24 semanas de las aves que serán padres de las aves de consumo.
Proveedores de tercer nivel: integrado por las granjas de reproducción de pollos de consumo, en ellas se colocan las aves padres cuando llegan a 24 semanas de edad y se mantienen 40 semanas, período durante el cual se da la producción de los huevos fértiles que contienen las aves de consumo.
Proveedores de segundo nivel: conformado por las incubadoras de los pollos de consumo; este nivel realiza el mismo trabajo que las incubadoras ya mencionadas, solo que aquí se manejan los huevos fértiles que contienen los pollos que serán vendidos para el consumo.
Proveedores de primer nivel: constituido por las granjas de engorde en las que se reciben los pollitos recién nacidos procedentes de las incubadoras de pollos de consumo y se encargan de engordar las aves durante 42 días empleando para ello un riguroso programa de alimentación que varía la composición de los alimentos según la edad del ave. Transcurrido este tiempo las aves se encuentran listas para ser procesadas. Este nivel también incluye a las diversos proveedores externos que se encargan de surtir a la fase de procesamiento de materiales para el empaque y embalado de los pollos.
El Tabla 1 sintetiza los eslabones de la fase de aprovisionamiento con lo que integra cada empresa; sólo Protinal del Zulia en su fase de aprovisionamiento tiene un proceso complejo que se encarga de la producción de los
padres (granjas de abuelas) adquiriendo los pollitos para las granjas de levante de proveedores de Brasil; el resto de las empresas adquieren los pollitos para el levante (aves padres) de proveedores externos nacionales o internacionales.
Tabla 1. Eslabones de la fase de aprovisionamiento.
ESLABONES E M P R E S A S
1 2 3 4
PLANTA DE ALIMENTOS BALANCEADOS
X X X X
GRANJAS DE LEVANTE DE ABUELAS
X
GRANJAS REPRODUCTORAS DE PADRES
X
INCUBADORA DE PADRES
X
GRANJAS DE LEVANTE DE PADRES
X X X X
GRANJAS REPRODUCTORAS DE AVES DE CONSUMO
X
X X X
INCUBADORAS DE AVES DE CONSUMO
X X X X
GRANJAS DE ENGORDE
X X X X
Fuente: Adaptación de la información suministrada por las empresas (2012).
Fase de procesamiento
Está integrada por todas las empresas que se encargan de transformar la materia prima en diferentes productos para los clientes. Para Casanovas y Cuatrecasas (2003:18) el procesamiento comprende la “gestión de las operaciones de fabricación de las diferentes plantas.” Urzelai (2006) agrega que esta fase se encarga de procesar los productos en grandes lotes, en aras de evitar los cambios de producción, aprovechar las economías de escala y minimizar el costo unitario del producto.
En el caso de la fase de procesamiento de la industria del sector avícola, ésta incluye las plantas que se encargan de beneficiar a las aves para obtener el pollo entero, incluyendo el proceso de evisceración por medio del cual se obtienen diferentes subproductos, tales como: corazón, hígado, cabezas, patas, entre otros. Algunas plantas tienen incorporados en sus procesos de beneficio el proceso de despresado; por medio de éste se obtienen por separado diferentes partes del ave, tales como: alas, pechuga, muslo, entre otros.
De igual forma, algunas plantas se encargan de procesar la carne de pollo para convertirla en productos como: carne mecánicamente deshuesada(CMD), nuggets, croquetas, entre otros conformados.
Las plantas en esta fase son de producción masiva o continua; es decir, trabajan bajo una estrategia de producción según planeación. Vollmann et al. (2005) indican que esta estrategia es aplicada por las empresas que explotan una economía de escala a partir de series de producción extensas. Bajo la misma se suele fabricar un gran inventario de artículos terminados en previsión de los requerimientos futuros del cliente.
Sin embargo, en algunas ocasiones especiales (festividades, ferias, entre otras) las empresas producen algunos productos bajo pedidos del cliente; tal es el caso del beneficio de gallina en diciembre o el pollo tipo parrilla. Según Vollmann et al. (2005), esta estrategia busca producir exactamente lo especificado por los clientes, con el fin de cubrir sus solicitudes.
Una vez analizados los eslabones que son dos los que conforman la fase de procesamiento y las estrategias con las cuales trabaja, en la figura 1 se presenta el diagrama de dicha fase.
Figura 1: Fase de procesamiento avícola.
Fuente: Adaptación de la información suministrada por las empresas (2012).
Fase de distribución
Esta fase incluye a todos los eslabones u organizaciones que se encargan de conducir los productos terminados hasta el consumidor. La decisión para conducir el producto es de vital importancia; de esto depende en gran medida el grado de satisfacción dado al cliente y además garantiza que el producto esté al alcance, permitiendo la rentabilidad y perdurabilidad de la organización.
Al respecto, Serra (2005:20) opina que “en general, una de las primeras decisiones que se deben tomar es cómo llevar los productos a los consumidores. Aquí aparece el concepto de canal logístico o de suministro, que conecta al productor con el cliente”. En tal sentido, Miquel et al. (2008:57) expresan que “el canal de distribución está constituido por la trayectoria que ha de seguir un bien o servicio desde su punto de origen o producción hasta su consumo, y, además, por el conjunto de personas y/o entidades que permiten la realización de las tareas correspondientes a lo largo de dicha trayectoria”.
De igual manera, Mercado (2004:320) define los canales de distribución como “los conductos que cada empresa escoge para la distribución más completa, eficiente y económica de sus productos o servicios de manera que el consumidor pueda adquirirlos con el menor esfuerzo posible”.
Plantas de
beneficio
Plantas de
despresadoAprovisionamiento Distribución
Plantas
beneficiadoras
Plantas
procesadoras de
carne de pollo
Plantas de
conformado
AVIDOCA Planta de beneficio y despresado AVIDOCA
AVIROSAMara I
Mara IIVILVA
AGRONIVAR Planta de beneficio y despresado AGRONIVAR
ProtinalPlanta de beneficio y despresado Empacadora
Planta de beneficio y despresado Zupollo
Cen
tros d
e
dis
trib
ució
n
De conformidad con lo anterior, los canales de distribución son las distintas rutas o vías integradas por personas y/o entidades a través de las cuales fluye el producto terminado, para llegar con el menor esfuerzo hasta el consumidor final, de manera que satisfaga sus necesidades, significando para la empresa menores costos y mayor eficiencia. Una clasificación dada es según su longitud, depende del número de intermediarios que participen. En tal sentido, Lamb et al. (2006) indican 4 posibles canales:
Canal directo: donde no interviene ningún intermediario. El consumidor adquiere los productos en donde es producido.
Canal corto: intervienen los minoristas o detallistas para venderle el producto al consumidor.
Canal largo: se presenta la intervención de los mayoristas para venderle el producto a los detallistas y éstos al consumidor final.
Canal largo (agente vendedor): funciona igual al anterior salvo por la intervención de los vendedores entre los mayoristas y los productores.
La investigación realizada muestra que en el caso de la industria avícola, los miembros del canal mencionados anteriormente, se combinan para formar un gran número de canales que facilitan llevar el producto al mercado.
1) Planta procesadora – consumidor: los productos son vendidos de forma directa al consumidor final.
2) Planta procesadora – centro de distribución - consumidor: el producto es llevado desde la planta hasta los diferentes puntos de venta que poseen detallistas para venderlo al consumidor final.
3) Planta procesadora - mayorista – consumidor: algunos clientes mayoristas buscan sus productos en las plantas procesadoras y tienes ventas al detal para venderlos al consumidor.
4) Planta procesadora – minorista- consumidor: el minorista busca el producto en la planta procesadora y posteriormente vende estos productos a los consumidores finales.
5) Planta procesadora - centro de distribución - mayorista - consumidor: algunos clientes mayoristas de la empresa tienen tiendas detallistas para vender al consumidor final.
6) Planta procesadora - centro de distribución - minoristas - consumidor: el producto se traslada a los distribuidores de la empresa para que sea vendido a diferentes supermercados, abastos y tiendas al menudeo, donde el consumidor pueda adquirirlos.
7) Planta procesadora - vendedor - mayorista - consumidor: algunas veces los vendedores de la empresa le llevan el producto a los mayoristas y estos se los venden al detal al consumidor final.
8) Planta procesadora - vendedor - minorista – consumidor: en algunos casos la empresa emplea sus vendedores para hacer contacto con minoristas y distribuirle el producto para que ellos lo vendan al consumidor final.
9) Planta procesadora - mayorista - minoristas - consumidor: algunos clientes mayoristas buscan sus productos en las plantas procesadoras para luego venderlos a minoristas y ellos al consumidor final.
10) Planta procesadora - centro de distribución- mayoristas - minoristas - consumidor: este canal se produce de la combinación de los dos anteriores.
11) Planta procesadora - vendedor - mayorista - minorista – consumidor: en algunos casos la empresa emplea sus vendedores para hacer contacto con mayoristas, estos a su vez le distribuyen el producto a minoristas para que lo vendan al consumidor final.
12) Planta procesadora - centro de distribución- vendedor - mayoristas - consumidor: este canal se da cuando los vendedores sacan los productos de los puntos de venta para llevarlos a mayoristas que venden productos al detal.
13) Planta procesadora - centro de distribución - vendedor – minorista - consumidor: algunos clientes minoristas se atienen por medio de vendedores.
14) Planta procesadora - centro de distribución- vendedor - mayorista - minorista - consumidor: este es el canal de mayor longitud, producto de la intervención de todos los intermediarios ya mencionados.
De igual forma se puede observar que los canales emplean una gran cantidad de intermediarios (mayoristas, minoristas, vendedores) para distribuir sus productos; es decir, emplean una distribución intensiva para cubrir el mercado. Serra (2005:23) define la distribución intensiva como la “venta a través del máximo de puntos de venta posibles”. Asimismo, Lamb et al. (2006:318) afirma que ésta es “una forma de distribución dirigida a una cobertura de mercado máxima. El fabricante trata de tener el producto disponible en cada punto de venta donde clientes potenciales podrían querer comprarlo”.
Finalmente, es importante aclarar que esta es la fase de la cadena de suministro avícola que se encuentra menos integrada. La investigación realizada revela que sólo algunas de las empresas poseen centros de distribución propios que se encargan de distribuir los productos al mayor o de venderlo al detal. La mayoría emplea vendedores que se encargan de distribuir el producto en el mercado y una vez vendidos se pierde el control sobre los mismos.
Por lo antes mencionado, se puede afirmar que los canales de distribución de esta fase de la cadena son independientes. Según Miquel et al. (2006) dichos canales son aquellos en los que sus componentes o elementos no se encuentran relacionados, por lo que cada uno adopta sus políticas de venta de manera independiente, una vez que las empresas vende el producto pierde cualquier tipo de control sobre el mismo. La organización que lo adquiere, ya sea mayorista o minorista, puede vender su producto en el precio, cantidad y condiciones que quiera (recordando que el pollo es un producto regulado); incluso la mayoría de las veces pueden venderlo a quien ellos deseen.
Una vez estudiados los diferentes canales de distribución utilizados, la forma en que éstos se encuentran integrados y su intensidad de distribución, la fase de distribución está compuesta por cuatro eslabones, como se esquematiza en la figura 2.
Figura 2: Fase de distribución avícola.
Fuente: Adaptación de la información suministrada por las empresas (2012).
CONCLUSIONES
La cadena de suministro avícola tiene una longitud de 15 eslabones distribuidos en tres fases: aprovisionamiento, procesamiento y distribución. El sector avícola es uno de los pocos sectores en el país que posee su cadena de suministro casi en su totalidad; al tener integrado 10 de sus 15 eslabones aumenta la fluidez a sus procesos para dar respuesta a los requerimientos de los clientes en la cantidad, momento y condiciones requeridas, a un bajo costo.
Mayoristas
externos
Minoristas
externos
Consumidor
final
Mayoristas Minoristas
Centro de
distribución (Punto
de venta)
Centros de distribución Consumidor
Procesamiento
AVIDOCA -
AVIROSA
Maracaibo I
Maracaibo II
Punto Fijo
Barrio Guzmán
Concordia
Pollo Andino
Protinal
Servifresco Maracaibo
Servifresco Ciudad Ojeda
Servifresco Punto Fijo
Servifresco El Vigía
Servifresco San Cristóbal
AGRONIVAR AVICARNES
Clientes y consumidor final
La fase de aprovisionamiento contiene mayor cantidad de eslabones y se encuentra parcialmente integrada por razones principalmente económicas; es decir, algunas empresas prefieren adquirir su materia prima en el nivel 9 del canal de abastecimiento o en el 5, con la finalidad de incurrir en menos costos de producción.
La fase de procesamiento es el corazón productivo de la cadena de suministro. Al ser un producto de consumo masivo, es necesaria la aplicación de la estrategia de producción continua para satisfacer las necesidades del mercado de forma ininterrumpida. Las empresas se encuentran en una etapa de transformación para automatizar los procesos en esta fase, de tal manera que se aumente la rata de producción y se obtengan productos de mayor calidad.
En la fase de distribución, la industria avícola emplea en total 14 canales para la distribución de sus productos. Es la fase de la cadena que se encuentra menos integrada con la finalidad de poder abarcar el mercado de forma intensiva. Sin embargo, las relaciones entre los centros de distribución de las empresas y los mayoristas y minoristas son muy estrechas, con la finalidad de dar respuesta a los requerimientos del cliente.
El alto grado de integración en la cadena de suministro avícola, aunado a las estrategias aplicadas en las fases de procesamiento y distribución, están dirigidas a satisfacer el mercado y a mantenerse competitivo en el mismo; sin embargo, las estrategias aplicadas en la fase de aprovisionamiento se ven afectadas por las políticas cambiarias del país, afectando así el nivel de productividad de toda la cadena. Éste es uno de los principales factores que generan la escasez de los productos avícolas en el mercado.
REFERENCIAS
Ballou, Ronald (2004). Logística: administración de la cadena de suministro. Quinta edición. México. Pearson Educación.
Casanovas, August; Cuatrecasas, Luis (2003). Logística empresarial. Primera edición. Barcelona, España. Gestión 2000.
Chirinos, Alira; Rodríguez, Guillermo; Bonomie, María (2008). “Integración vertical de la cadena de valor del sector avícola en la empresas del estado Zulia”. Revista Venezolana de Análisis de Coyuntura. Volumen XIV, número 001, pp. 175-193.
Hernández, Roberto; Fernández, Carlos; Baptista, Pilar (2006). Metodología de la Investigación. Cuarta edición. México D.F. McGraw-Hill.
Hurtado, Jacqueline (2007). El proyecto de investigación: Metodología de la Investigación Holística. Quinta edición. Caracas, Venezuela. Quirón Ediciones.
Instituto Nacional de Estadística INE (2011). “Informe del sector avícola venezolano”. Disponible en http://www.ine.gov.ve. [Consulta: 2011, Octubre 10]
Lamb, Charles; Hair, Joseph; McDaniel, Carl (2006). Fundamentos de marketing. Cuarta edición. España. Editorial Thomson.
Miquel, Salvador; Parra, Francisca; Lhemie, Christian; Miquel, María (2008). Distribución comercial. Sexta edición. México. Pearson Educación.
Mercado, Salvador (2004). Mercadotecnia programada. Segunda edición. México. Editorial Limusa.
Pires, Silvia; Carretero, Luis (2007). Gestión de la cadena de suministro. Primera edición. España. McGraw-Hill.
Serra, Daniel (2005). La logística empresarial en el nuevo milenio. España. Gestión 2000.
Urzelai, Aitor (2006). Manual básico de logística integral. España. Ediciones Días de Santos.
Vollmann, Thomas; Berry, Williams; Whybark, Clay; Jacobs, Robert (2005). Planeación y control de la Producción: Administración de la cadena de suministro. Quinta edición. México. McGraw-Hill.
Medical tourism supply chain: A literature review
Julio Mario Daza-Escorcia Corporación Politécnico Costa Atlántica, Barranquilla, Atlántico, Colombia [email protected]
Daniel Romero Rodríguez Corporación Politécnico Costa Atlántica, Barranquilla, Atlántico, Colombia [email protected]
Alvaro Sierra Altamiranda Corporación Politécnico Costa Atlántica, Barranquilla, Atlántico, Colombia [email protected]
Mario Ferrer-Vásquez ILCG, Barranquilla, Atlántico, Colombia [email protected] ABSTRACT
The research paper involves conceptualizing the key driving operational factors upstream and downstream both the Saudi Arabian medical supply chain and the Colombian medical supply chain. The investigators of this project consider that as medical tourism product is similar to a consumer product in supply chain management, to a certain extent, many of the operations objectives found in a manufacturing supply chain can also be readily applicable to the medical tourism supply chain. We propose and test a model, that is founded on supply chain related constructs—quality, access, affordability, and reliability—to inform the demand for medical service in both Colombia and Saudi Arabia.
Keywords: medical service, medical tourism, supply chain.
1. INTRODUTION
Medical tourism service (MTS) supply chain is fast gaining momentum, and relationships between its participants, including patients, are increasingly becoming complex and subject to dynamic change. Medical tourism service in emerging countries has arisen as the top-growing component of the tourism industry, despite the global economic downturn. The MTS supply chain is driven by an increasing accessibility of quality healthcare services, and low healthcare costs in emerging countries. Many factors such as high quality, low cost, government support, Join Commission International Accreditation (JCI) and high public-private investments are believed to be contributing to a significant growth in the medical tourism service market in emerging countries including, India, Singapore, Malaysia, Colombia, and Saudi Arabia.
This research is motivated by the significant economic importance of the health and wellness tourism in countries like Colombia and Saudi Arabia, which needs to be modeled, understood and managed. Colombia’s health and wellness tourism is expected to enjoy continued strong growth over the next three years forecast period, with annual retail value growth rate of 14% through 2016 to reach Col$1.6 billion. Because health and wellness tourism generates high levels of income and employment, Colombia’s government is very active in promoting Colombia’s medical tourism services abroad. Organizations such as Proexport and the Ministry of Commerce, Industry and Tourism support improvements to the local medical infrastructure, increasing the quality of health services, and maintaining competitive prices . In addition Saudi Arabia Health and wellness tourism value is expected to increase at a 3% constant value CAGR reaching sales of SR620 million by 2016. It is important to highlight that Saudi Arabia has managed to get JCI accreditation for more than fifteen of its hospitals while Colombia has only got two (Fundación Cardiovascular and Fundación Santa Fé).
2. STATE OF THE ART
Medical tourism in itself is not a new practice or a phenomenon. USA and Europe were the industrial, business and healthcare centre’s of the world from 1900 to 1997 Asian crisis. The affluent and rich from Asia and the Middle East travelled to these countries in order to receive advanced specialized medical treatment and services.
Medical tourism, where patients travel overseas for alternative therapies, diagnostic treatment, complex invasive elective and cosmetic surgeries has grown rapidly in the past decade, especially for heart, cancer, liver transplant, hip-replacement, reproductive, dental and cosmetic surgery. Medical tourism has been widely acknowledged by academic scholars in this twenty first century (Forgione & Smith 2007; Bookman & Bookman 2007; Brotman 2010; Heung, Kucukusta & Song 2010). Developing economies such as Thailand since 1997 and India since 2003, have been promoting their respective countries as a first world Joint Commission International (JCI) accredited, state-of-the-art medical technology, affordable low cost, no waiting period, health and medical tourism destinations to the world.
For most of the world’s population, the gap between the supply of quality medical care and the demand for that care is large and rapidly increasing. The 3-A framework – representing affordability, access and awareness – has been proposed to contain the fundamental elements for the design of a health care supply chain capable of closing this gap (Sinha and Kohnke 2009). This framework seeks to make it possible to evaluate and improve health care supply chain innovation initiatives and improve the ability of global health care supply chains to deliver high volume, quality care to unserved. The 3-A framework is based on the definition of the health care supply chain as stated by Schneller and Smeltzer (2006, p.30) which defines the health care supply chain as “the information, supplies, and finances involved with the acquisition and movement of goods and services from the supplier to the end user in order to enhance clinical outcomes while controlling costs.” This definition identifies three critical aspects of the supply chain as finances, supplies and information and these aspects are embodied by the three medical care supply chain constructs of: affordability, access and awareness (Sinha and Kohnke 2009).
While supply chain management (SCM) has become a very important concept in the business literature (Ketchen and Hult 2007), there has been some debate as to the definition and scope of the term (Stock and Boyer 2009). In spite of this lack of consensus, there have been many studies that have linked various supply chain practices to improved performance (Kaynak and Hartley 2008). At the same time as this upsurge in the popularity of SCM, there has also been a well documented shift of the global economy toward services instead of manufacturing (Sengupta, Heiser and Cook 2006). However, much less attention has been given to developing supply chain theories that are specific to this growing service sector. Although a number of studies have attempted to apply principles and frameworks from the manufacturing sector to the service sector (Sengupta, Heiser and Cook 2006; Vandaele and Gemmel 2007), a significant volume of other research has emphasized the uniqueness of the service supply chain and called for more studies which account for these factors. At the same time, other scholars have called for research on supply chain management with specific considerations of industry and operating environment (Babbar et al. 2008).
Like product supply chain, a MTS supply chain can be considered the network of entities that plan, source, fund, and distribute medical services and manage associated information and finances from manufacturers to medical service delivery points. Factors such as cost, speed (waiting period) and reliability (privacy) are of utmost importance in this kind of supply chain (Ferrer and Medhekar 2012). Similarly, the quality management literature has delved into the role and impact of quality improvement initiative in improving both processes and products which in return has a positive impact on financial performance. These quality management tools have been extended to applications in the supply chain, which have been shown to have significant impact (Yeung 2008; Kaynak and Hartley 2008), but the theory in this area is still at a nascent level of development. In the same spirit, quality management principles have been adopted in the health care industry and have been shown to positively influence outcomes for patients and hospitals (Sage and Kalyan 2006). There are numerous actors and types of relationships involved in making MTS supply chain work: patients, donors and funders, government policymakers, procurement agents, program managers, regulators, suppliers, distributors, and dispensing staff from the public and private hospitals. This research will contribute a service supply chain framework by drawing upon key insights derived from quality management literature.
It is a challenge for the medical system in developing countries such as Saudi Arabia to reduce the waiting time for seeing a specialist and elective surgery. Thus, Hurst & Siciliani (2008), further note that according to Organization of Economic Cooperation and development (OECD) waiting time is used for rationing given the shortage of skilled surgeons/specialists to restrict access to medical care in countries having public provision, that is government supply chain management of health care and universal health insurance these further results in pain and poor health for the patient in the long-run and may reduce longevity and quality of life.
The stark reality of the global medical care market is that many patients who need quality care in developing and underdeveloped countries are either not receiving care or are receiving poor quality care (WHO, 2012). The commonly accepted wisdom is that medical care for many of these underserved communities is simply unaffordable but an argument can be made that the real reason is the unaddressed complexities of the medical care supply chain. In a global marketplace, where goods and services are exchanged across country boundaries at a rapid and efficient rate, the undeveloped state of the medical care supply chain stands in stark contrast. In the management parlance, there is an extreme level of demand which is currently being met by an inefficient supply of quality health care.
Medical tourism in Colombia is heavily reliant on patients coming from abroad. Saudi Arabia provides good option for medical treatments for patients from neighboring countries such as Palestine and Iraq, mainly due to the poor political and economic situation resulting in a poor medical care system. Similarly Colombian medical tourism services are demanded by neighboring countries such as Aruba, Curacao, Ecuador, Panamá and Venezuela. It should be noted that 39% of health tourists coming to the country for medical reasons are, in fact, Colombians who reside abroad, mainly in the United States.
Saudi nationals represent a small proportion of patients in the Kingdom as they prefer to travel abroad for treatment, going to the US or some parts of Western Europe like the UK and Germany. Medical tourism value is expected to increase at a 3% constant value CAGR reaching sales of SR620 million by 2016. In an effort to retain Saudi nationals requiring medical care, the government has plans to open new world-class hospitals and medical centres over the near future; the Ministry of Education has announced plans to establish medical colleges and hospitals for all of the country’s 24 government universities. Whilst these are educational hospitals, the plan is for these establishments to provide medical services for patients in the same area. While the importance of the affordability and quality of medical care cannot be denied, it is but one key to unlocking the complexities of care delivery in local communities which requires a solution that has the capacity to address numerous additional factors.
Countries engaging in medical tourism face a number of challenges. In a World Health Organization study on trade practices and export of health services, Díaz Benavides (2002) finds that the main barriers for medical tourism are: non-portability of insurance coverage; perceived quality of health professionals and health care facilities; mutual recognition of professional credentials; lack of standards for electronic medical records; and complexities in cross-jurisdictional malpractice liability. Additional barriers identified by other authors include the difficulties in international travel, cultural and linguistic differences and the management of post-operative complications. Although domestic policies can help alleviate or eliminate some of the barriers, most will require regional and international cooperation. Therefore, it is topical to understand what is the effective role members of the Colombian and Saudi Arabia medical tourism supply chain must play in order to provide efficient health and wellness services demanded by tourists.
Likewise, this study is motivated by the need of supplying quality, timely and affordable medical services in Colombia as well as in Saudi Arabia and the need to understand the predictability nature of demand drivers of international to capitalize, given the significant investment both nations have made in their health system. We then, consider conceptualizing affordability, waiting time and quality as important characteristics upstream and downstream the medical supply chain.
3. METHODOLOGY AND OBJETIVES
The study is designed to quantitatively identify the key drivers of demand in the Colombian and Saudi Arabia medical tourism supply chain. Thus, data is going to be collected using self-administered surveys. The survey is going to be administered to relevant supply chain operatives in Colombia and Saudi Arabia. The surveys will use reliable scales to examine the perception, among the supply chain operatives, on the different factors influencing the decision to demand medical care in Colombia and Saudi Arabia. The scales used for this study’s variables are going to be developed and adapted for this study. Statistical analyses to be used, but are not limited to compare means (or medians) of the Colombian and Saudi Data, to make some correlation, to look at how one or more independent variable(s) and one dependent variable relate to each other and, to measure association between one or more independent variable.
The objective of the research is focused to understand the main drivers of medical tourism demand in Colombia and Saudi Arabia. To build conceptual framework for the medical tourism supply chain in Colombia and Saudi Arabia. To design the data collection instrument (DCI). To pilot and administer the DCI, and preliminary analyze the collected data.
REFERENCES
Babbar, Su, et al. "Organizational Factors Affecting Supply Chains in Developing Countries." International Journal of Commerce & Management 18.3 (2008): 234-51
Bookman, H, and Bookman, K “Medical Tourism in Developing Countries,” N.Y. Palgrave Macmillan, 2007
Brotman, B, 2010, “Medical Tourism Private Hospitals: Focus India. Journal of Health Care Finance,” vol. 37, no. 1, pp. 45-50.
Díaz Benavides, David, 2002, “Trade policies and export of health services: a development perspective”, Trade in Health Services: Global, Regional and Country Perspectives, World Health Organization (WHO), Washington, D.C.
Darline, V and Gemmel, P, 2007, "Purchased Business Services Influence Downstream Supply Chain Members." International Journal of Service Industry Management vol.18, no .3, pp. 307-21.
Forgione,D and Smith, P, 2007, “Medical tourism and its impact on US healthcare system,” Journal of Health Care Finance, vol. 34, no. 1, pp. 27-35.
Ferrer, M & Medhekar, A, 2012, “Key operational drivers in the medical tourism industry”, International Journal of Accounting Information Science & Leadership, vol. 5, no. 12, pp.62-76.
JCI (2012), Joint Commission International Accreditation Standards for Hospitals-4th Edition, http://www.jointcommissioninternational.org/ (viewed: 4-10-2012).
Hurst, J. and Siciliani, L, 2008. Tackling Excessive Waiting Times for Elective Surgery: A Comparison of Policies in Twelve OECD Countries. OECD Health Working Papers 6. Paris: Organisation for Economic Co-operation and Development.
Heung, H, Kucukusta, D, and Song, H, 2010, “A Conceptual Model of Medical Tourism: Implications for Future Research,” Journal of Travel & Tourism Marketing, vol. 27, no. 3, pp. 236-251.
Kaushik, S, Heiser, D and Cook, L, 2006, "Manufacturing and Service Supply Chain Performance: A Comparative Analysis." Journal of Supply Chain Management: A Global Review of Purchasing & Supply vol 42, no .4, pp. 5-16.
Kaynak, H, and Janet, H, 2088, "A Replication and Extension of Quality Management into the Supply Chain." Journal of Operations Management vol. 26, no. 4, pp. 468-89.
Ketchen, D, and Hult, G, 2007 "Bridging Organization Theory and Supply Chain Management: The Case of Best Value Supply Chains." Journal of Operations Management vol. 25, no. 2, pp.573-80.
Sage, W, and Kalyan, D, 2006,. "Horses Or Unicorns: Can Paying for Performance make Quality Competition Routine?" Journal of Health Politics, Policy & Law vol. 31 no.3, pp. 531-56.
Schneller, E, and Smeltzer, L, 2066 Strategic management of the health care supply chain. San Francisco, CA: Jossey-Bass.
Sinha, K, and Kohnke, E, 2009 "Health Care Supply Chain Design: Toward Linking the Development and Delivery of Care Globally." Decision Sciences vol. 40, no. 2, pp.197-212.
Yeung, A, 2008 "Strategic Supply Management, Quality Initiatives, and Organizational Performance." Journal of Operations Management vol. 26, no .4, pp. 490- 502.
The World Health Report 2011: Reducing Risks, Promoting Healthy Life.
Revisión de los desafíos en las operaciones logísticas de los
hospitales Daniel Romero Rodríguez Corporación Politécnico Costa Atlántica, Barranquilla, Atlántico, Colombia [email protected]
Álvaro Sierra Altamiranda Corporación Politécnico Costa Atlántica, Barranquilla, Atlántico, Colombia [email protected]
Julio Mario Daza-Escorcia Corporación Politécnico Costa Atlántica, Barranquilla, Atlántico, Colombia [email protected]
Mario Ferrer-Vázquez ILCG, Barranquilla, Atlántico, Colombia [email protected] ABSTRACT
The following research is a review and analysis of challenges that hospitals have been managed in the decision making process of ther operations. The research focused two main processes the inventory management and resource scheduling.
Keywords: healthcare Logistics, Inventory management, resource scheduling.
1. INTRODUCCIÓN
A nivel mundial, el sector salud ha ido cobrando importancia por su impacto en la calidad de vida de las personas. En los últimos tiempos se evidencian los altos costos de operación de los hospitales, al igual que deficiencias en las operaciones del sistema las cuales generan demoras en la atención de los pacientes, y baja calidad del servicio.
En [1],[2],[3] y [4] se explica que el conjunto de decisiones que deben tomarse en lo concerniente a las operaciones logísticas de los centros hospitalarios varían desde la asignación de habitaciones, asignación de salas especializadas para procedimientos quirúrgicos, asignación de equipos médicos y personal del centro, ruteo on-line de ambulancias, programación de citas, y logística inversa de materiales de alto riesgo.
Los hospitales deben tomar decisiones permanentemente en condiciones de riesgo, debido al amplio portafolio de servicios, variabilidad en los tiempos de atención e incertidumbre en el arribo de pacientes al sistema. 2 evidencia la necesidad de implementar herramientas y modelación matemática de naturaleza estocástica y adaptada para situaciones on-line, ahondando en la magnitud de la administración de las operaciones logísticas en los hospitales.
Considerando el volumen de las operaciones y la complejidad matemática de los procesos hospitalarios la necesidad de herramientas de optimización el reto que enfrentan los hospitales es alto al tener que responder de forma ágil y flexible a las necesidades de los pacientes.
2. REVISIÓN LITERARIA
En la literatura se establecen analogías entre los problemas que se presentan en entornos de manufactura y las situaciones que caracterizan las operaciones de un hospital. Jiménez et al (2008) enuncia los problemas de pronósticos, distribución en planta, planeación agregada, programación de recursos (Scheduling) y los indicadores de rendimiento de las organizaciones, como comunes a las empresas y los hospitales.
Adicionalmente existen desafíos propios de las actividades de un hospital y que serán considerados a lo largo de la presente investigación. En los trabajos revisados se destaca la utilización de herramientas propias de la investigación de operaciones para encontrar la solución óptima a los desafíos planteados, sin embargo los autores
resaltan que la gran mayoría de situaciones evaluadas requieren de herramientas propias de ambientes estocásticos y online. En la gestión de la logística hospitalaria se realizan procesos propios de las cadenas de suministro pero en ciertos casos los objetivos y desafíos varían con respecto a la logística tradicional. A continuación se complementan las áreas y tipos de decisiones en hospitales que se pueden enriquecer con la administración de operaciones e investigación de operaciones.
De acuerdo a Woosley & Schneider (2012) la gestión de compras e inventarios en la gestión hospitalaria es crítica debido a que representa en promedio entre un 10% y 18% de los ingresos en los hospitales. Los altos costos de los medicamentos en gran medida se generan por los costos de desarrollo y pruebas que deben realizar los fabricantes antes de garantizar de que el medicamento que van a producir cumple con su objetivo sin afectar la integridad del paciente.
Almarsdóttir &Traulsen (2005) describen las diferencias que existen entre la distribución y almacenamiento de medicamentos y productos de otra naturaleza. Los medicamentos al tener como principal misión curar y/o aliviar alguna enfermedad o trastorno a un usuario final, requiere de mayores regulaciones en todos los procesos logísticos para garantizar que las medicinas no se vean alteradas en sus propiedades físicas y químicas al momento de llegar al usuario final.
En la revisión de la literatura se evaluaron principalmente los desafíos de las operaciones en la gestión de inventario y la programación de recursos de los hospitales, al considerarse las actividades de mayor importancia.
3. GESTIÓN DE INVENTARIOS
En la gestión de inventario de hospitales los principales desafíos en las operaciones se destacan los siguientes:
-Niveles y costos de inventario: Como se describió con anterioridad los costos de los medicamentos se mueven en un rango muy amplio hasta un punto en que se puede considerar alto para ciertos productos. El costo de capital y el valor asociado al inventario de un hospital es un factor clave en la gestión de inventarios. Por otra parte el nivel de servicio es una variable preponderante en esta industria a diferencia de cualquier otra.
- Capacidad de almacenamiento: Los hospitales son diseñados con la principal misión de atender la mayor cantidad de pacientes con los estándares de calidad en los tiempos esperados. Una de las mayores restricciones de los mismos es el poco espacio que tienen para el almacenamiento de medicamentos e insumos que se requieren para la prestación de los servicios de salud.
-Inventarios centralizados y descentralizados: Al interior de los hospitales existe un almacén central donde se mantienen las existencias de los diferentes productos e insumos de la institución, sin embargo debido a la necesidad de tiempos de respuestas agiles para la atención de pacientes en otras instalaciones del hospital se dispone de existencias de insumos fundamentales para cualquier tipo de intervención (algodones, jeringas, gasa, etc.…). La situación descrita se materializa en inventarios descentralizados al interior de los hospitales.
-Inventarios de productos perecederos: La gestión de productos perecederos no es exclusiva de las cadenas de suministro de medicamentos, sin embargo las consecuencias tienden a tener mayor impacto en la situación de los hospitales donde un producto vencido o el no tener existencias suficientes es considerado un asunto de vida o muerte.
-Inventarios de productos regulados: Ciertos medicamentos debido a su potencial de generar adicción o ser utilizados para fines ajenos a su creación y pueden comprometer la salud de las personas requieren de permisos especiales para su venta, de manera que requieren un proceso de transporte y almacenamiento diferenciado para cumplir con las reglamentaciones de cada país.
-Inventario de sangre y órganos: A diferencia de cualquier producto tradicional que puede ser ordenado a un proveedor en una transacción comercial en los órganos humanos y sangre no existe un aprovisionamiento basado en decisiones de pedido, sino basado en las donaciones y la capacidad de los hospitales e instituciones para procesar y almacenar los órganos.
4. PROGRAMACIÓN DE RECURSOS
La programación de recursos en la logística es hospitalaria es fundamental para garantizar la disponibilidad de recursos críticos para la atención de los pacientes de las instituciones. El concepto de recursos en un hospital involucra los siguientes actores:
Personal médico: Principalmente médicos, especialistas, enfermeras y personal de apoyo médico.
Espacios físicos: habitaciones, salas de cirugía , y salas especializadas (neonatos, cuidados intensivos, etc.)
Equipos: Equipo especializado para evaluación e intervención de pacientes en cualquier procedimiento que se realice al interior de los hospitales.
Los principales desafíos en la programación de estos recursos se describen a continuación:
Programación de salas de cirugía y habitaciones
Programación de equipos especializados para procedimientos de alta complejidad
Programación de los turnos de médicos y enfermeras.
Asignación de citas a los pacientes
Ruteo de ambulancias
CONCLUSIONES
La investigación logró identificar las principales problemáticas que enfrentan los hospitales en la gestión de inventario y programación de recursos. Existen oportunidades de investigación para trabajos futuros en el área de gestión de inventario de órganos humanos, y el desarrollo de aplicaciones que permitan visualizar el impacto de las herramientas propuestas en la literatura en las operaciones reales de los hospitales.
En Colombia no existe una inmersión alta de la academia en la logística hospitalaria tal como lo describe Jiménez et al (2008). En el caso particular de Barranquilla se evidencia la necesidad de realizar diagnósticos e implementaciones de mejores prácticas en las operaciones de los hospitales de la ciudad.
REFERENCIAS
[1] Nachtmann, Heather, and Edward A. Pohl. "The state of healthcare logistics." Cost and quality improvement opportunities (2009).
[2] Jiménez, A. M., Guerrero, J. G., Amaya, C. A., & Velasco, N. (2008). Optimización de los recursos en los hospitales: revisión de la literatura sobre logística hospitalaria.
[3] Silver, E. A., Pyke, D. F., & Peterson, R. (1998). Inventor Management and Production Planning and Scheduling. New York: John Wiley & Sons.1
[4] Simchi-Levi, D., Chen, X., & Bramel, J. (1997). The Logic of Logistics: theory, algorithms and applications for logistics and supply chain management. Springer Series in Operations Research .
[5] Harper, P. R. (2002). A Framework for operational modelling of hospital resources. Health care Management Science, 5(3), 165-173.
[6] Cardoen, B., Demeulemeester, E., & Belien, J. (2010). Operation room planning and scheduling: A literature review. European Journal of operational Research 201 (3), 921-932.
[7] Thungjaroenkul, P., Cummings, G. G., & Embleton, A. (2007). The impact of nurse staffing on hospital costs and patient length of stay: a systematic review. Nursing Economics, 25(5), 255.
[8] Lankshear, A. J., Sheldon, T. A., & Maynard, A. (2005). Nurse staffing and healthcare outcomes: a systematic review of the international research evidence. Advances in Nursing Science, 28(2), 163-174.
[9] Gupta, D., & Denton, B. (2008). Appointment scheduling in health care: Challenges and opportunities. IIE transactions, 40(9), 800-819.
[10] Cayirli, T., Veral, E., & Rosen, H. (2006). Designing appointment scheduling systems for ambulatory care services. Health Care Management Science, 9(1), 47-58.
[11] Kaandorp, G. C., & Koole, G. (2007). Optimal outpatient appointment scheduling. Health Care Management Science, 10(3), 217-229.
[12] Denton, B., & Gupta, D. (2003). A sequential bounding approach for optimal appointment scheduling. Iie Transactions, 35(11), 1003-1016.
[13] McLafferty, S. L. (2003). GIS and health care. Annual review of public health, 24(1), 25-42.
[14] Kelle, P., Woosley, J., & Schneider, H. (2012). Pharmaceutical supply chain specifics and inventory solutions for a hospital case. Operations Research for Health Care.
[15] Almarsdóttir, A. B., & Traulsen, J. M. (2005). Cost-containment as part of pharmaceutical policy. Pharmacy World and Science, 27(3), 144-148.
[16] Stanger, S. H., Yates, N., Wilding, R., & Cotton, S. (2012). Blood inventory management: hospital best practice. Transfusion medicine reviews, 26(2), 153-163.
Simulación en tiempo discreto de un proceso abastecimiento de
combustible como una herramienta de toma de decisiones:
Caso estación de servicios en Barranquilla
Ing. Erick Eduardo Orozco Acosta Universidad Simón Bolívar, Barranquilla, Colombia [email protected]
Ing. Alexander De Jesús Pulido Rojano Universidad Simón Bolívar, Barranquilla, Colombia [email protected] RESUMEN
Se presenta un análisis profundo de un modelo de líneas de espera, específicamente en una estación de servicio que posee algunos problemas de tráfico y productividad, lo cual afecta negativamente el nivel de servicio y la sostenibilidad de la empresa en términos económicos. A partir de conceptos de la simulación y modelaje de procesos, soportados en la teoría de la probabilidad, tópicos de estadística matemática y modelos de colas de espera, se obtuvo un modelo computacional de simulación que recrea la realidad que vive el sistema actual, generando estadísticas vitales para el proceso de toma de decisiones. La investigación se fundamenta bajo un enfoque descriptivo que hace parte de un estudio piloto de un proyecto de simulación de tráfico en una de las localidades de la ciudad de Barranquilla-Colombia y su interacción con el sistema de transporte masivo. El modelo permite diagnosticar el comportamiento estadístico de las estaciones de suministro apoyando la toma de decisiones estratégicas relacionadas con la capacidad instalada.
1. INTRODUCCIÓN
Según Kelton et al (2004), la simulación puede ser aplicada a lo largo de muchos campos, industria y situaciones. Aunque de forma general, el término simulación tiene varios significados dependiendo de su aplicación, en negocios normalmente se refiere al uso de una computadora para llevar a cabo experimentos en un modelo de un sistema real (Chase, Jacobs, & Aquilano, 2009). Asimismo, “La aplicación de la simulación para buscar la esencia de un sistema implica, por lo general, el manejo de un volumen considerable de datos y la ejecución de un alto número de repeticiones del proceso, ya que se pretende lograr una adecuada historia artificial que permita tomar una decisión con alto grado de confiabilidad; solo es factible que este manejo se haga en el computador con la ayuda de un software especializado; de este tipo existen en el mercado una alta gama” (Fabregas Ariza, Wadnipar Rojas, Paternina Arboleda, & Mancilla Herrera, 2003), pero en este trabajo se usará el Arena Software.
En términos generales, este trabajo apunta al diseño un modelo de simulación como una herramienta de toma de decisiones enfocada a la mejora del tiempo de atención al cliente en una estación de servicio de gas y gasolina. Para esto, es necesario determinar las condiciones actuales del servicio de aprovisionamiento de combustible para modelar y analizar el sistema, que a su vez dan respuesta a preguntas como: ¿Qué análisis computacional proveerá a la administración del lugar un panorama claro de lo que verdaderamente está ocurriendo en función de costos, trabajo en proceso y tiempos improductivos, que oriente a un óptimo proceso de toma de decisiones? Todo esto ante problemáticas como: largas colas de los automóviles esperando servicios, operadores de servicio con muchas asignaciones de maquinas, llegadas muy frecuentes de los móviles, maquinaria ineficiente para que el servicio sea rápido, entre otras, que se presentan en el lugar.
Y, como respuesta a los propósitos anteriores, se presenta la descripción del sistema, el comportamiento de las llegadas y del servicio y la construcción del modelo. Después, en los resultados, se presentan las estadísticas recopiladas en cada proceso del modelo. Se termina con las conclusiones de los resultados del modelo.
2. MATERIALES Y MÉTODOS
El proceso estudiado es una estación de servicio de aprovisionamiento de Combustible. Se presenta el caso del gas natural vehicular y de la gasolina en sus tipos premium y corriente. Un esquema general de la prestación del servicio se muestra en la Figura 1. Aquí, se presenta una llegada de entidades al sistema representadas por vehiculos, seguidamente una decisión acerca del tipo de combustible. Si es gas, se procede al servicio y si es gasolina se procede a tomar otra decisión correspondiente a la clase de gasolina. Después, se presenta la finalización del servicio.
Figura 1: Esquema General de Prestación de Servicio en la Estación
3. ANÁLISIS DESCRIPTIVO Y AJUSTE DE DATOS
Los datos de las llegadas, se registraron con un conteo de los carros que llegan a la estación de servicio en intervalos de 1 minuto. De estos, se tomaron 40 observaciones. Y, en los tiempos de servicios se tomaron como referencia 45 tiempos. Cabe resaltar, que la medida inició desde que el Vehículo se estaciona hasta que el operador de la empresa de servicio cierra el dispositivo de seguridad del vehículo. Con estas consideraciones, se procede al análisis exploratorio de los datos para las llegadas y los tiempos de servicio usando las salidas del analizador de datos de entrada o “Input Analyzer”. Este “Es una poderosa herramienta que se encuentra en el ambiente ARENA que se puede utilizar para determinar qué distribución de probabilidad se ajusta a los datos de entrada; también para ajustar una distribución específica a los datos, con el fin de comparar funciones de distribución, buscando visualizar los efectos de cambios en los parámetros de una misma distribución. También puede generar números aleatorios que se pueden analizar a través de la función de ajuste del programa” (Fabregas Ariza, Wadnipar Rojas, Paternina Arboleda, & Mancilla Herrera, pág. 111).
4. MODELO DE SIMULACIÓN
El modelo de simulación, se construye bajo las siguientes condiciones iniciales:
Las réplicas del modelo son de 8 horas (480 minutos) debido a que la versión académica de la herramienta Informática se proporciona 250 entidades.
El modelo de línea de espera simulado sigue los parámetros de las distribuciones de probabilidad tipo poisson y exponencial para llegadas y servicios respectivamente. Por lo tanto, el modelo de simulado es M/M/2: (DG/∞/∞)
Los tiempos de servicio y de llegadas están con base en minutos, pero las estadísticas están en horas.
La experiencia de la administración de la estación de servicio, en un estudio preliminar, llegó a la conclusión de que el 65% de los vehículos que llegan son para solicitar el aprovisionamiento de GNV y el resto gasolina. Y en esta última, la preferencia es por la gasolina corriente.
La ramificación entre el servicio de gasolina corriente y premiun, no se contempló en este estudio, debido a que no genera traumatismos en la prestación del servicio.
CONCLUSIONES
• Se evidencio que los problemas transito se presenta en el servicio de Gas, por ende es importante examinar alternativas de disminución del tiempo promedio de espera de los vehículos. Esto, se puede mostrar en la disciplina y las métricas de rendimiento evaluadas del modelo de líneas de espera desarrollado.
• En el modelo de simulación, en la réplica estudiada, se observa que el porcentaje de entidades que entra a cada proceso es de 66% para GNV y de 34% par gasolina manteniéndose una tendencia bastante equilibrada ante la hipótesis inicial que se manejó que era de 65 y 35%, respectivamente.
• En el uso de los recursos, existe un aspecto relevante en el proceso, debido a que el porcentaje de uso de las bombas de gasolina es del 34%, es decir, por cada 8 horas de trabajo, ellas solamente están generando dinero en 2,72 horas. Aquí, es necesario, examinar que tanto impacta este producto en las utilidades de la compañía y examinar una política de aumento de la fuerza de ventas con el fin de ganar productividad.
• El problema de las colas puede tener causa asignable en la presión que manejar las bombas de gas pero antes de recomendar la inversión, es necesario, hacer un estudio de tiempos y movimientos.
REFERENCIAS
Blanco, L. (2012). Probabilidad (Segunda Edición ed.). Bogotá, Colombia: Universidad Nacional de Colombia.
Chase, R. B., Jacobs, F. R., & Aquilano, N. (2009). Administración de Operaciones. Producción y Cadena de Suministro (Duodecima Edición ed.). (E. Zuñiga, Ed.) Mexico DF, Mexico: McGraw-Hill.
Fabregas Ariza, A., Wadnipar Rojas, R., Paternina Arboleda, C., & Mancilla Herrera, A. (2003). Simulación de Sistemas productivos con Arena. Bogotá: Ediciones Uninorte.
Gómez, F. (2008). Aplicación de teoría de colas en una entidad fi nanciera: herramienta para el mejoramiento de los procesos de atención al cliente. Revista Universidad EAFIT, 44(150), 51-63.
Greasley, A. (2003). Using business-process simulation within a business-process reengineering approach. Business Process Management Journal, XI(4), 408-420.
Helquist, J. H., Deokar, A., Cox, J. J., & Walker, A. (2012). Analyzing process uncertainty through virtual process simulation. Business Process Management Journal, XVII(1), 4-19.
Hillier, F. S., & Lieberman, G. J. (2010). Introduction to Operations Research. Columbus: McGraw-Hill Higher Education.
Kelton, W. D., Sadowski, R. P., & Sturrock, D. T. (2004). Simulation with Arena (Tercera edición ed.). Bostón: MacGraw Hill.
Llinás, H., & Rojas, C. (2012). Estadística Descriptiva y Distribuciones de Probabilidad. Barranquilla: Editorial Universidad del Norte.
Mayorga, J. H., & Muñoz, L. A. (Junio de 2010). Bondad de ajuste empleando la función generadora de momentos. Revista Colombiana de Estadística, XXXIII(1), 111-125.
Taha, H. (2005). Investigacion de Operaciones. Mexico: Pearson Education.
Uso de las herramientas de gestión de operaciones en el sector
hotelero en las poblaciones de tolú y coveñas en colombia, sur
américa
Aldo Calvo Grillo Universidad Iberoamericana de Puerto Rico, USA [email protected]
Erick Calvo Grillo Universidad del Atlántico, Barranquilla, Atlantico, Colombia [email protected]
Mario A. F. Vásquez Central Queensland University, Australia [email protected].
ABSTRACT
Existe muy poca evidencia documentada del uso de herramientas de Gestión de Operaciones en el sector Hotelero (1-5 estrellas) en las poblaciones de Tolú y Coveñas.
Proposito:Esta investigación buscó determinar si los hoteles toman decisiones gerenciales con base en el uso de herramientas de operaciones, tecnológicas y/o sólo en experiencia y/o sentido común, así como los posibles usos actuales que los hoteles dan a Herramientas de Gestión detectando las falencias en el sector con respecto al uso de éstas y/o al entrenamiento del personal de dirección y/u operativo.
There is little documented evidence about the use of Management Operation tools in the hospitality sector (1-5 starts rating) in the towns of Tolu y Coveñas.
Hallazgos: Los hoteles en las poblaciones de Tolu y Coveñas carecen en su gran mayoria de herramientas tecnológicas y de operaciones para la prestación del servicio.
This project sought to determine if the hotels make decisions based on the use of operation management tools, technological tools and/or only based on experience, as well as the possible uses (actual) that hotels give to Management tools detecting the weaknesses in the sector with respect to the use of these tools and/or the training of management and operational personnel
Keywords: hospitality, service, operation tools, management
1. INTRODUCCION
El Plan de Desarrollo de Colombia para el periodo 2011 - 2014 "Prosperidad para Todos", incluye un capítulo denominado El turismo como motor de desarrollo. (https://www.mincomercio.gov.co/minturismo/publicaciones.php?id=655 )
Dentro de las directrices contenidas en este documento y el cual se concreta en el Plan Sectorial de Turismo de este período, se especifica cómo en los últimos cuatro años Colombia ha mostrado una tendencia creciente del turismo, al pasar de 1.978.000 visitantes en 2006 a 2.494.000 en 2009, mientras que el ingreso por divisas al país debido a este renglón de la economía pasó de USD$2,0 millones a USD$2,6 millones en los mismos años.
De acuerdo con el documento estas cifras son “el resultado del enfoque de una política dirigida a poner mayor énfasis en la oferta turística y a incrementar los recursos para la promoción del país”.
En el documento se expresa que es por tanto necesario mantener los logros alcanzados y consolidar al sector como uno de los de mayores perspectivas de la economía nacional, garantizando que la actividad turística sea sostenible (entendida como el equilibrio adecuado entre las dimensiones de sostenibilidad ambiental, económica y sociocultural) e incluyente.
El diagnóstico realizado concluyó que en la ejecución de la política de turismo se encuentran los siguientes problemas:
1. Baja capacidad institucional
2. Ausencia de coordinación entre las entidades del orden nacional
3. La baja calidad de los servicios turísticos
4. Deficiencias de la planta turística así como de la infraestructura de soporte de la actividad
Estas denominadas “deficiencias” se constituyen en un lastre para la situación competitiva de la actividad turística del país el cual se ubicó al país en el puesto 77 entre 139 países, representando esto un retroceso con el puesto obtenido en el año 2009.
El Índice de Competitividad de Viajes y Turismo emitida en el año 2011 por el FEM ( World Economic Fórum ) permitió concluir que Colombia sigue mejorando su puntaje, dado a que en 2009 obtuvo un puntaje de 3,89 y en 2011 alcanzó 3,94 puntos.
De acuerdo con el estudio realizado Colombia estaba en el año 2011 por encima del 45% de países incluidos en la muestra, 133 países en 2009 y en 139 en 2011.
Uno de los pilares del estudio, la Infraestructura de TICS, tuvo un discreto incremento de un (1) punto en valores absolutos y de un 0.44 en términos porcentuales.
En el año 2009 el Gobierno de Colombia emitió un documento en versión final denominado “Competitividad: El desafío para alcanzar un turismo de clase mundial” en el cual se definieron los lineamientos de política de competitividad turística y dentro de estos como mejorar la calidad y la sostenibilidad de los servicios y destinos turísticos lo cual implica el uso de herramientas de gestión y tecnológicas acordes con los requerimientos del sector y de los clientes.
La política del gobierno busca por tanto facilitar a los prestadores de servicios y destinos turísticos, el acceso a esquemas de financiamiento para la renovación de la planta e infraestructura turística, implementación de nuevas tecnologías y conocimientos, que faciliten alcanzar las certificaciones de calidad turística y de sostenibilidad (Ministerio de Comercio, Industria y Turismo, 2009)
El uso de herramientas de gestión y tecnológicas ineficientes así como la toma de decisiones con base solo en experiencia pueden contribuir a un rezago en las condiciones óptimas de prestación del servicio hotelero.
Los retos que encara un país como Colombia, en lo concerniente a la búsqueda de la mejora en la infraestructura en el sector turístico hacen necesario conocer la percepción que del uso de herramientas de gestión de operaciones y tecnológicas tienen los administradores y gerentes de los hoteles en las poblaciones de Tolú y Coveñas.
2. USO DE HERRAMIENTAS DE GESTIÓN DE OPERACIONES Y TECNOLOGÍA EN LOS HOTELES
Diversas investigaciones sobre el uso de Herramientas de Gestión de Operaciones y Tecnología en los hoteles han sido realizadas a nivel mundial.
En una investigación realizada por Joaquim Martínez, Joaquim Majó , Martí Casadesús, de la Escola Universitària de Turisme, Universidad de Girona y del Departament d’Organització, Gestió Empresarial i Disseny de Producte
de la misma universidad en el año 2006 muestran como los computadores tuvieron su inicio en el sector hotelero en el año de 1963. (Martínez,et al., 2006 ).
Esto ocurrió en el hotel Milton, en la ciudad de Nueva York, el cual fue el primer hotel que tuvo un ordenador con la intención de automatizar la gestión de habitaciones. Ya en los años 70 aparecen los denominados CRS o Sistemas Computarizados de Reservas, inicialmente con aplicación para un único hotel y posteriormente en 1987 con la aparición de Holidex, de la compañía Holiday Inn, que era capaz de gestionar el inventario de todos los hoteles en una cadena de manera conjunta (Martínez,et al., 2006).
La investigación esboza como los hoteles han pasado por varias etapas desde un CRS hasta un GDS “Global Distribution System”, siendo estas últimas aplicaciones las que permiten a las agencias de viaje contratar los servicios de las diferentes empresas turísticas, como compañías aéreas u hoteles. Esto permite conocer en cada momento, gracias a la conexión con los CRS de los diferentes proveedores de servicio, el inventario real, y finalmente los PMS (Property Management System), que son sistemas que permiten controlar la gestión de los hoteles en todas sus áreas.
La investigación define como los PMS tuvieron su inicio en el Sheraton de Wakiki en 1970, y como gracias a la microinformática el desarrollo de estos sistemas se ha disparado. (Martínez,et al., 2006 ).
El estudio realizado describe las diferentes funcionalidades de los sistemas de Gestión Hotelera o PMS. Estos permiten a los hoteles realizar o coordinar la información necesaria para las diferentes áreas del hotel. Contienen en la mayoría de los casos módulos para Reservas, Check in / Check Out, Gestión de Habitaciones, Históricos de Huéspedes, y la Gestión de Agencias de Viaje. La investigación también resalta como existen módulos adicionales que permiten controlar diferentes áreas de los hoteles de acuerdo con su tamaño y/o complejidad.
La investigación hace hincapié en entender como el uso de las tecnologías de la información debe darse de acuerdo con el tamaño del hotel y su complejidad, dado a que en su mayoría son pequeñas y medianas empresas. El estudio revela como diferentes características del hotel también se ven afectadas de acuerdo con las necesidades tecnológicas de la información.
El estudio hace énfasis en los diferentes tipos de sistemas disponibles en el mercado (GDS o CRS) instalados en los servidores de los hoteles o en las nubes. Estos últimos, indican los investigadores, permiten a las organizaciones conectarse al internet sin la necesidad de incurrir en costos de adquisición de equipos y ofrecer el mismo servicio a los clientes.
Los investigadores concluyen que las tecnologías de la información se han convertido en una fuente de ventaja competitiva y en su arma estratégica. Así mismo mencionan como la implantación de tecnología se ha convertido o puede considerarse como requisitos para formar alianzas estratégicas, desarrollar canales de distribución innovadoras y nuevas vías de comunicación con proveedores y clientes (Buhalis y Main, 1998). El estudio ofrece también la visión que los directivos de hoteles tienen en un estudio realizado por Van Hoof et al. en 1995 de que se consigue mejorar la satisfacción de los clientes mediante el uso de las tecnologías de información.
La investigación recalca también que la incorporación de nuevas tecnologías no está exenta de riesgos y manifiesta que de acuerdo con un estudio de OASIS un 90 % de los proyectos de Tecnologías de Información no alcanzan los objetivos. El estudio revela como en una investigación realizada por Sígala en el año 2002, en un estudio en hoteles de 3 estrellas del Reino Unido se llegó a la conclusión que para ”obtener beneficio es necesario aprovechar las capacidades de integración, información y transformación que tienen estas tecnologías, así como hacer un uso mas estratégico”
Finalmente la investigación culmina especificando que el sector hotelero esta por detrás de otros sectores en el uso y aplicación de herramientas informáticas especificando que de acuerdo con Peacock, así como en el sector manufacturero la introducción de tecnologías de la información representa mejoras en el funcionamiento, en otros sectores, desafortunadamente, muchos de los proyectos no obtienen los objetivos esperados o fracasan.
El estudio sugiere que se debe investigar cual es el estado actual de los sistemas de información en los hoteles, con el objetivo de adivinar como estos deberían ser y cual deber ser el proceso de implementación en los hoteles, de forma similar a como se han llevado en otros sectores.
En la revista Bit de Agosto de 2008, Patricia Miralles, Jefe de Proyectos de ITH (Instituto Técnico Hotelero) y responsable de la red tecnológica Hotelera (RedHotech) presenta un análisis de las diferentes herramientas de gestión de operaciones y tecnología utilizadas por el sector hotelero en España. Especifica en su artículo que el turismo desde los años 60, tiene una indiscutible relevancia como motor de desarrollo económico y social en España, representando el 10% del PIB y el 12% del empleo. Siendo a 2008, el sector uno de sus pilares, con 14000 establecimientos y 198000 profesionales.
Leyla Göthesson and Susanna Riman en su tesis de Maestría (2004) titulada: Revenue Management Within Swedish Hotels (Gestión de Ingresos dentro de los Hoteles Suecos de la universidad de Gotemburgo), hacen un análisis de si la gestión de los ingresos es la clave para hacer dinero desde la perspectiva del Gerente del Hotel Sueco. Los investigadores buscaban resolver la pregunta de si los hoteles en Suecia practican lo que ellos pregonan. Göthesson y Riman en su tesis manifiestan que existe un interés creciente por parte de los consultores profesionales para resolver el cuestionamiento dentro de la industria hotelera en Suecia así como en diferentes cadenas de hoteles operando tanto en el mercado nacional sueco como en los mercados internacionales. (Göthesson y Riman,2004)
Los investigadores especifican como parece haber una mala interpretación que la gestión de los ingresos es la misma que ofrecer precios de cuartos con descuentos.
Y van más allá de esto, existe la creencia que el concepto sería aplicable a hoteles más grandes y en condiciones de mercado donde la demanda excede la oferta. El sistema está también relacionado a un decrecimiento en la satisfacción de los clientes, dilución de marca y pérdida de reconocimiento (goodwill).
Los investigadores manifiestan que luego de haber llevado a cabo la investigación en los hoteles de Suecia, las malas interpretaciones y las fronteras percibidas de la gestión de los ingresos, el sistema debe estar interrelacionado con los clientes, capacidad, precio, ventas y mercadeo, costos, y gestión de recursos humanos, y que un estilo de gestión proactivo necesita ser adoptado para ser exitosamente financiero a largo plazo.
3. METODO
En este paper se diseñó un cuestionario con el que se evaluaron diferentes variables:
1. Tipo de organización
2. Ubicación
3. Nivel del hotel ( 1-5 ) estrellas
4. Proceso de toma de decisiones
5. Uso de tecnología
6. Nivel de utilidad
7. Desempeño de la organización
El cuestionario consta de veinticuatro preguntas en donde se contemplaron preguntas relacionadas con el proceso de toma de decisiones, análisis cuantitativo de datos, tecnología para la prestación de servicios, softwares PMS utilizados, funcionalidades de los softwares, nivel de utilidad y desempeño de la organización, tasa de ocupación promedio, uso de procedimientos documentados, usos de sistema de gestión, nivel de capacidad de las organizaciones, variaciones en las demandas, analisis estadisticos de preferencias de los clientes, herramientas de gestion de operaciones
Un análisis descriptivo de cada una de las preguntas fue realizado previa muestra estadistica de organizaciones habilitadas durante el periodo de la investigación.
Se procedio a entrevistar a los administradores y/o gerentes de las diferentes organizaciones. Luego de la recolección de la información se procedió a digitar toda la información recopilada mediante software online: de digitación y resultados preliminares y software estadístico
4. RESULTADOS
Los resultadados obtenidos en ciertas variables claves se muestran a continuación:
Figura 1: Clasificación de organizaciones hoteleras
En este caso de los treinta y cinco establecimientos encuestados treinta y dos de estos, 91 %, corresponden a hoteles, dos establecimientos corresponden a hostales, 9 %, y uno, 3%, equivalente a lo denominado como Apartamento Turístico.
Se encontró que el 74% de los establecimientos hoteleros no están categorizados bajo ningún reconocimiento formal, lo que nos indica que no poseen ninguna estrella. Cinco establecimientos, equivalentes al 14% de los establecimientos están catalogados como cuatro estrellas, uno como tres estrellas, y tres de los encuestados respondieron que no sabían que categoría tenía el establecimiento en donde trabajaban.
32
2 0 1 0 0 0 0
0
5
10
15
20
25
30
35
Su organización esta catalogada como
Figura 2: Proceso de Toma de Decisiones
Se encontró que 40% de los encuestados respondieron que el proceso de toma de decisiones está basado
mayormente en la experiencia, así mismo se encontró que un 40% del total de los encuestados manifestaron así
mismo que el proceso de toma de decisiones en su organización está basado igualmente en la experiencia y en
análisis cuantitativo de los datos, el 20 % de los encuestados respondieron a la pregunta: No sabe/no corresponde
Figura 3: Uso de Tecnología
En este caso el 94% de los encuestados manifestaron que su organización no utilizaba ningún tipo de tecnología para la prestación de servicios a sus clientes
14
0
14
7
0
2
4
6
8
10
12
14
16
Mayormenteen la
Experiencia
Mayormenteen AnalisisCuantitativo
de Datos
Igualmenteen la
Experiencia yen AnalisisCuantitativo
de Datos
NS/NC
El proceso de toma de decisiones en su organizacion esta basado:
Figura 4: Uso de Procedimientos Documentados
Las organizaciones encuestadas revelaron que solo una (1) organización (3%) del total tiene un procedimiento documentado. Treinta y cuatro organizaciones revelaron que no tienen procedimientos documentados para recolección de quejas y reclamos.
Un total de treinta y cinco administradores y/o personal administrativo de las diferentes organizaciones hoteleras en las poblaciones de Tolú y Coveñas participaron en este estudio introductorio en esta parte de Colombia. Los hallazgos revelan que numerosos hoteles no cuentan con ningún tipo de herramienta tecnológica para la prestación de un servicio eficiente, así como con procedimientos documentados para el manejo de quejas y reclamos. El 100% de los hoteles encuestados manifestaron que no utilizaban software de administración de hoteles o PMS. Aunque los encuestados revelaron que basaban el proceso de toma de decisiones mayormente en la experiencia en una proporción que igualmente en la experiencia de los datos y en análisis cuantitativo de datos el estudio no concluye satisfactoriamente que los hoteles si utilizan herramientas de gestión, por el contrario se puede concluir con la muestra encuestada que los hoteles no llevan a cabo un análisis de datos con base en el uso de herramientas de gestión
CONCLUSIONES
Este estudio introductorio llevado a cabo en las poblaciones de Tolú y Coveñas mostró que numerosas organizaciones del sector hotelero no cuentan con infraestructura tecnológica, y no evidencian el uso de herramientas de gestión para una prestación adecuada de servicios a los turistas que visitan la región durante diferentes periodos al año. La experiencia juega un papel preponderante en la prestación de servicios en un alto porcentaje debido al no análisis de datos mediante técnicas estadísticas que permita un análisis detallado de las tendencias del mercado, y una adecuada planificación de la demanda y por consiguiente de la oferta de servicios. El desconocimiento por parte de los administradores de los hoteles de las herramientas de gestión de operaciones, de cómo los clientes llegan a los hoteles, sumado a la poca utilización de recursos tecnológicos y a la carencia de hoteles que cumplan con las normas de gestión más populares hace que este sea un escenario interesante de estudio con el objetivo de mejorar el nivel de entrenamiento de los administradores en cuanto a los procesos para la mejora en su nivel de prestación de servicio y atención a los clientes.
REFERENCIAS
Buhalis, D, Main,H (1998) "Information technology in peripheral small and medium hospitality enterprises: strategic analysis and critical factors", International Journal of Contemporary Hospitality Management, Vol. 10 Iss: 5, pp.198 - 202, 08/19/12
Martinez, J., Majó, J Martí Casadesús. (2006).“El uso de las tecnologías de la información en el sector hotelero”.Turitritec, pp 47-58
Ministerio de Comercio Industria y Turismo, Turismo como motor del desarrollo regional, (2011),https://www.mincomercio.gov.co/minturismo/descargar.php?id=47624,08/20/12
Ministerio de Comercio Industria y Turismo, Competitividad: El desafío para alcanzar un turismo de clase mundial (2009), http://www.mincit.gov.co/minturismo/publicaciones.php?id=197
Miralles, P, (2008), La modernización tecnológica, nuevo desafío del sector hotelero, Bit, http://www.coit.es/publicaciones/bit/bit170/42-45.pdf, 09/10/2012
Riman, S, Göthesson, L, (2004) Revenue Management within Swedish Hotels, Masters Thesis,2004:61, https://gupea.ub.gu.se/handle/2077/2256, 08/19/12
Sigala,(2003). The information and communication technologies productivity impact on the UK hotel sector, International Journal of Operations & Production Management, Vol. 23 Iss: 10, pp.1224 – 1245
World Economic Forum, (2012),Travel & Tourism Competitiveness Report 2011, http: http://www.weforum.org/issues/travel-and-tourism-competitiveness,08/20/12