ISSN 0798 1015

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Vol. 38 (Nº 31) Año 2017. Pág. 25

Complejidad en la cadena de suministro: clasificación, fuentes y medición

Supply chain complexity: classification, drivers and metrics

Jairo R. CORONADO-HERNÁNDEZ 1; José P. GARCÍA-SABATER 2

Recibido: 27/01/2017 • Aprobado: 03/03/2017


Contenido

1. Introducción

2. Metodología

3. Complejidad en la cadena de suministro

4. Clasificación de la complejidad en la cadena de suministro

5. Fuentes de complejidad en la cadena de suministro

6. Esfuerzos de medición de la complejidad en las cadenas de suministro

7. Conclusiones

Referencias bibliográficas


RESUMEN:

En este trabajo se presenta una revisión de la literatura sobre la complejidad en cadenas de suministro. Se realiza una clasificación según el origen en complejidad interna, externa y/o total, y según su tipo, en complejidad estática, dinámica y/o decisional. Posteriormente, se identifican las fuentes de complejidad en la cadena de suministro según el origen y tipo. Por último, se presentan diferentes enfoques de medición de la complejidad en la cadena de suministro.
Palabras clave Cadena de suministro, complejidad, sistemas complejos

ABSTRACT:

This paper presents the literature review about the complexity in supply chains. A classification of the complexity is carried out: (i) according to the origin, where it can be internal, external or total complexity, and (ii) according to the type, where it can be static, dynamic and decisional complexity. Then, the sources of complexity are identified in supply chains considering the classification mentioned before. Finally, different point of views to do measurements regarding to the complexity in supply chains are presented.
Keywords Supply chain, complexity, complex system

1. Introducción

La cadena de suministro es una red compleja de entidades empresariales que interactúan aguas arriba y aguas abajo, por medio de flujos de bienes y/o servicios, dinero e información (Beamon, 1998). Gestionar la cadena de suministro consiste en integrar diferentes organizaciones a lo largo de toda la cadena de suministro coordinando el flujo de materiales, información y finanzas de forma que satisfaga la demanda de los clientes incrementando la competitividad de toda la cadena (Stadtler, 2005). Dicha gestión, es un proceso complejo porque las condiciones las condiciones del entorno cambian diariamente, lo que conlleva a que se generan fenómenos o comportamientos no esperados a los que asociamos al concepto de complejidad. La complejidad es una característica inherente de las cadenas de suministro, que mal administrada puede dar lugar a un aumento de la incertidumbre, riesgos, costes innecesarios  (Christopher, 2011) y reducción del desempeño (Bozarth, Warsing, Flynn, & Flynn, 2009).

En ese sentido se requiere conocer que es la complejidad cadena de suministro, cuales son las fuentes que la generan y como medirla con el propósito de gestionarla. Por tal motivo, la gestión de la complejidad de la cadena de suministro es fundamental para las organizaciones modernas (Perona & Miragliotta, 2004). Algunos autores se interesan en estudiar la complejidad de la cadena de suministro como un todo, mientras que otros sólo miran la complejidad en segmentos específicos (Bode & Wagner, 2015).

2. Metodología

Este trabajo se realizó a partir de la consulta a fuentes bibliográficas primarias y secundarias a través de las bases de datos especializadas como son: ScienceDirect, SpringerLink, Emerald, Taylor & Francis, Scopus y Google Scholar. En cada una de estas se hizo una búsqueda en Title, Abstract y Keywords utilizando términos como: (“Complexity”, “Supply Chain Complexity”, “Entropy”, (“Chaos” OR “caotics”), etc.

De los resultados de la búsqueda, se seleccionaron aquellos artículos de investigación y revisiones de literatura que exponían los estudios relacionados con la complejidad en la cadena de suministro. La búsqueda se realizó con el propósito de definir la complejidad y su clasificación en la cadena de suministro, identificar las fuentes que generan la complejidad y por último para identificar las métricas más comunes que se han utilizado para la medición de la complejidad en la cadena de suministro.

3. Complejidad en la cadena de suministro

3.1.  La complejidad y los sistemas complejos

El estudio de la complejidad nace de tratar de explicar y predecir el comportamiento de un sistema a través de modelos formales. Para (Bar-Ham, 1992) la complejidad es una medida de la dificultad para alcanzar cierto nivel de entendimiento, es decir, la complejidad es la cantidad de información necesaria para describir dicho sistema. El concepto de complejidad, entonces, se puede explicar cómo la incapacidad de entender y modelar el comportamiento de un sistema desde la perspectiva de un observador. Para ello, se requiere en los modelos de un número de variables que aumenta con el nivel de detalle, y a mayor número de variables requeridas, se aumenta la complejidad de dicho sistema o la capacidad para entender dicho sistema. En (Combita-Niño & Morales-Ortega, 2016) se muestra que la innovación permite responder a la complejidad inducida por el entorno, pero que a su vez incrementa la complejidad interna.

El manejo de la complejidad se refiere a la habilidad para alcanzar distinciones y mantener un nivel adecuado de desempeño en tareas que son de interés (Espejo & Reyes, 2011). Según (Ashby, 1956) solo complejidad absorbe complejidad, a lo que se le llama la Ley de Requisito de la Variedad. Esta ley sugiere que entre más complejo sea el sistema que está siendo regulado, más complejo debe ser el regulador del sistema, es decir, mayor debe ser la complejidad del observador frente a ese dominio de acción. En el desarrollo de la teoría de la complejidad se encuentra el estudio de los sistemas complejos. Para (Yates, 1978) un sistema complejo, resulta de uno o de la combinación de los siguientes elementos:

Dentro del estudio de los sistemas complejos se encuentran los sistemas adaptativos complejos (CAS). Estos son un tipo especial de sistema complejo el cual es considerado como una red dinámica de muchos elementos que podemos llamar agentes que actúan en paralelo con su propia autonomía de manera constante y reaccionando a las acciones los otro agentes. Para  (Anderson, 1999), los sistemas adaptativos complejos son capaces de anticipar los resultados de sus acciones, para lo cual desarrollan esquemas o modelos.  Un sistema adaptativo complejo se define como un sistema que surge con el tiempo de manera coherente, el cual va evolucionando, se adapta y va organizándose de acuerdo a los cambios del entorno para poder sobrevivir como sistema abierto, de manera que pueda responder a las variaciones del entorno.

3.2.  La cadena de suministro como un sistema adaptativo complejo

El concepto de complejidad nos permite entender cómo las cadenas de suministro co-evolucionan con su entorno aunque no sean sistemas vivos, y ayudan a identificar los patrones que surgen de tal evolución (Aelker, Bauernhansl, & Ehm, 2013). Las cadenas de suministro no están aisladas sino que conforman lo que se ha venido en denominar redes de suministro y fabricación (Surana, Kumara, Greaves, & Raghavan, 2005). De estas redes, emergen comportamientos no esperados cuando nodos de una cadena participan en otras cadenas de suministro, en ocasiones paralelas, en ocasiones complementarias y/o en situación de competencia. Para (Blackhurst, Wu, & O’Grady, 2004) una cadena de suministro clásica es compleja e incluye los siguientes elementos:

En (Choi, Dooley, & Rungtusanatham, 2001) se propone considerar las cadenas de suministro como sistemas adaptativos complejos, donde cada una de las empresas que la conforma, trata de maximizar sus beneficios de manera individual y sobrevivir al entorno, mientras intercambian información, productos y servicios entre ellas. Como sistema adaptativo complejo, en la cadena de suministro se presentan fenómenos de emergencia y co-evolución para generar orden y control dentro de la red porque las empresas que hacen parte se auto-organizan, existiendo interacciones no lineales donde cada una actúa de manera interdependiente (Surana et al., 2005), lo que genera comportamientos no esperados. Dentro de los fenómenos de emergencia más conocidos tenemos el efecto látigo (Forrester, 1961) y el síndrome de tiempos (Knollmann & Windt, 2013; Selçuk, 2013).

A medida que se presentan estos fenómenos de emergencia en el entorno, la cadena de suministro al sentirse estimulada, tiende a evolucionar para buscar mecanismos que permitan minimizar la complejidad que se presenta en el sistema. Un ejemplo es la reducción en el número de niveles en los diferentes tipos de estructuras que se presentan en la se muestra en el trabajo de (Ivanov, Sokolov, & Kaeschel, 2010) como un resultado de la aplicación de diversas metodologías cualitativas y cuantitativas.

 

4. Clasificación de la complejidad en la cadena de suministro  

Los investigadores han estudiado la complejidad en la cadena de suministro desde diferentes perspectivas y con diferentes focos, en (Elmaraghy, ElMaraghy, Tomiyama, & Monostori, 2012): (i) complejidad de diseño de ingeniería y el proceso de desarrollo de productos, (ii) complejidad de los procesos y sistemas de fabricación, y (iii) complejidad de la cadena de suministro global y la gestión de la totalidad del negocio. En esta sección se presenta una clasificación de los estudios de complejidad en la cadena de suministro basado en la clasificación de acuerdo a su origen y su tipo (Bozarth et al., 2009; Serdarasan, 2013).

Una manera de clasificar la complejidad es dependiendo de donde se observa u origina (Blecker, Kersten, & Meyer, 2005), a la que (Windt, Philipp, & Böse, 2008) llama complejidad sistémica en su modelo del cubo de la complejidad y que (Milgate, 2001) llama complejidad organizacional. De esa óptica, la complejidad clasificada desde su origen se puede diferenciar como la complejidad dentro de la empresa (complejidad interna) y causada por factores externos a la organización (complejidad externa). Para (Isik, 2010) las razones que causan la complejidad pueden originarse desde dentro o fuera de la cadena de suministro y puede clasificarse de manera general en tres categorías principales: interna, externa y total; de esa manera, cada miembro de la cadena de suministro puede tener su propio nivel de complejidad interna, externa y total. La complejidad interna se asocia con los flujos dentro del fabricante, la complejidad externa se asocia con flujos de un proveedor y / o de un cliente al fabricante y viceversa, y la complejidad total, cubre toda la complejidad interna y externa. En (Bozarth et al., 2009) se desarrolló una serie de sub-dimensiones que constituyen la complejidad general del sistema, que se dividen en aguas arriba, fabricación interna, y la complejidad de aguas abajo.

La complejidad también se puede clasificar de acuerdo a su tipo, el cual se relaciona con el tiempo, variedad y el grado de incertidumbre en el sistema (Frizelle & Woodcock, 1995; Windt et al., 2008). Sobre la base de esta definición, la complejidad de la cadena de suministro se puede clasificar en complejidad estática dinámica (operacional), que se asocia con la incertidumbre del sistema dinámico y complejidad decisional.

La complejidad estática se define como la cantidad esperada de información necesaria para describir el estado de un sistema dependiendo de la cantidad y variedad de los elementos que describen la estructura de la cadena de suministro (Deshmukh et al., 1998; Frizelle & Woodcock, 1995; Modrak & Semanco, 2012), la cual surge a partir de la naturaleza fija de los productos, estructuras y procesos (Blecker et al., 2005) y es independiente del tiempo (Elmaraghy et al., 2012). La complejidad estática también se conoce como complejidad estructural o de detalle.

La complejidad dinámica hace referencia a la incertidumbre en la cadena de suministro e involucra los aspectos de tiempo y azar, y se define como la cantidad de información necesaria para describir el estado de desviación del sistema respecto a lo planificado debido a la incertidumbre (Deshmukh et al., 1998), y se puede medir como la diferencia entre el rendimiento real y el planeado (Calinescu, Efstathiou, Schirn, & Bermejo, 1998). En ese sentido, la complejidad dinámica es dependiente del tiempo y se relaciona con el comportamiento operacional del sistema (Elmaraghy et al., 2012). La complejidad dinámica se puede importar y exportar de un eslabón a otro de la cadena de suministro como se muestra en (Sivadasan, Efstathiou, Frizelle, Shirazi, & Calinescu, 2002).

La complejidad decisional o complejidad en la toma de decisiones se refiere a la dificultad en la toma de decisiones en la gestión de una cadena de suministro (Manuj & Sahin, 2011), donde hay complejidad estática y dinámica. Es una medida del esfuerzo colectivo necesario para la definición del problema, la recopilación de datos, análisis de problemas, implementación de la solución, y el control(Manuj & Sahin, 2011).

En la Tabla 1 se presenta una clasificación de los estudios de la complejidad en la cadena de suministro teniendo en cuenta la complejidad desde el origen, su tipo de complejidad y la metodología con la que fue abordado.

Tabla 1 : Revisión de los tipos de complejidad estudiados (Elaboración propia)

Autores

Complejidad según su tipo

Complejidad según su vista

Metodología

Estática

Dinámica

Decisional

Interna

Externa

Total

(Karp & Ronen, 1992)

 

x

 

X

   

Modelo de entropía

(Frizelle & Woodcock, 1995)

x

x

 

X

   

Modelo de entropía

(Deshmukh et al., 1998)

x

   

X

   

Modelo de entropía

(Wilding, 1998)

 

x

 

X

x

 

Modelo teórico

(Calinescu et al., 1998)

x

x

 

X

   

Modelo de entropía

(Towill, 1999)

x

x

X

X

x

 

Modelo teórico

(Calinescu, Efstathiou, Sivadasan, & Huatuco, 2000)

x

x

 

X

   

Interpretación de información teórica y modelo de entropía

(Seese, 2001)

x

     

x

 

Teoría de grafos

(Milgate, 2001)

x

x

   

x

 

Modelo de entropía

(Novak & Eppinger, 2001)

x

   

X

x

 

Modelo estadístico

(Sivadasan et al., 2002)

 

x

 

X

x

 

Modelo de entropía

(Vachon & Klassen, 2002)

x

x

   

x

 

Modelo estadístico

(Vorst & Beulens, 2002)

   

X

X

   

Modelo teórico

(Zhou, 2002)

x

x

     

x

Modelo teórico

(Meijer, 2002)

x

 

X

X

   

Modelo teórico

(Wu et al., 2002)

x

x

   

x

 

Caso de estudio con parámetros de entropía y uso de simulación

(Efstathiou, Calinescu, & Blackburn, 2002)

x

x

X

X

   

Software con parámetros de entropía

(Makui & Aryanezhad, 2002)

x

   

X

   

Modelo de entropía

(Childerhouse, Aitken, & Towill, 2002)

 

x

 

X

   

Estado del arte

Albino, 2003

x

x

   

x

 

Caso de estudio con programación lineal

(Childerhouse & Towill, 2004)

 

x

 

X

x

 

Modelo teórico

(Huan, Sheoran, & Wang, 2004)

   

X

 

x

 

Modelo de toma de decisiones

(Arteta & Giachetti, 2004)

x

     

x

 

Modelo de redes de Petri con paramentos de entropía

(Mills, Schemitz, & Frizelle, 2004)

x

x

   

x

 

Estado del arte

(Perona & Miragliotta, 2004)

x

x

 

X

x

 

Desarrollo de índices de complejidad

(Tan & Platts, 2004)

   

X

X

   

Desarrollo de software con análisis jerárquico de decisiones

(Blackhurst et al., 2004)

 

x

 

X

x

 

Modelo estadístico con redes de Petri

(Seuring, Goldbach, & Koplin, 2015)

x

   

X

   

Modelo teórico

(Blecker et al., 2005)

x

x

 

X

x

 

Modelo teórico

(Phukan, Kalava, & Prabhu, 2005)

   

X

X

   

Desarrollo de índices de complejidad y caso de estudio

(Hoole, 2005)

x

   

X

   

Modelo teórico

(Laumanns & Lefeber, 2006)

x

x

   

x

 

Modelo numérico

(Größler, Grübner, & Milling, 2006)

 

x

 

X

x

 

Análisis estadístico

(Sivadasan, Efstathiou, Calinescu, & Huatuco, 2006b)

 

x

 

X

x

 

Modelo de entropía

(Battini, Persona, & Allesina, 2007)

x

x

   

x

 

Modelo de entropía y propuesta de indicadores de ecosistemas

(Y. Wu, Frizelle, & Efstathiou, 2007)

x

X

x

Teoría de colas, simulación discreta, entropía

(Gabriel, 2007)

x

   

X

   

Desarrollo de índices de complejidad

(Martínez-Olvera, 2008)

 

x

 

X

   

Modelo de entropía y simulación

(Hu, Zhu, Wang, & Koren, 2008)

x

x

 

X

x

 

Modelo de entropía

(Donner, Scholz-Reiter, & Hinrichs, 2008)

x

x

 

X

x

 

Simulación discreta y análisis de redes

(Windt et al., 2008)

x

x

 

X

X

 

Modelo teórico

(Bozarth et al., 2009)

x

x

 

X

X

x

Análisis de cuestionario

(Romano, 2009)

x

     

X

 

Modelo teórico

(Huatuco, Efstathiou, Calinescu, Sivadasan, & Kariuki, 2009)

 

x

 

X

   

Modelo de entropía

(Sivadasan, Calinescu, Smart, & Huatuco, 2010)

 

x

 

X

X

 

Modelo de entropía y caso de estudio

(Huatuco, Burgess, & Shaw, 2010)

 

x

   

X

 

Modelo de entropía

(Isik, 2010)

 

x

     

x

Modelo de entropía

(Raj & Lakshminarayanan, 2008)

 

x

     

x

Modelo de entropía y simulación

(Gullander, Davidsson, Dencker, & Fasth, 2011)

x

x

X

X

   

Modelo de teorico para re-balancear líneas y programación de personal

(Jacobs & Swink, 2011)

 

x

 

X

X

 

Modelo teórico

(Manuj & Sahin, 2011)

   

X

   

x

Teoría fundamentada

(Elmaraghy et al., 2012)

x

x

 

X

   

Estado del arte y modelo de entropía

(Efthymiou, Pagoropoulos, Papakostas, Mourtzis, & Chryssolouris, 2012)

x

   

X

   

Estado del arte

(Vrabic & Butala, 2012)

 

x

 

X

   

Modelo de entropía

(Gimenez, van der Vaart, & Pieter van Donk, 2012)

 

x

 

X

X

 

Análisis de cuestionarios

(Bezuidenhout, Bodhanya, Sanjika, Sibomana, & Boote, 2012)

x

       

x

Análisis de redes

(Modrak & Semanco, 2012)

x

       

x

Desarrollo de índices de complejidad

(Modrak & Marton, 2012)

x

       

X

Desarrollo de índices de complejidad

(Modrak & Marton, 2013b)

x

       

X

Desarrollo de índices de complejidad

(Modrak & Marton, 2013a)

x

       

x

Desarrollo de índices de complejidad y modelo de entropía

 (Smart, Calinescu, & Huatuco, 2013)

x

x

X

Interpretación de información teórica

(Hashemi, Butcher, & Chhetri, 2013)

x

x

   

X

 

Interpretación de información teórica

(Serdarasan, 2013)

x

x

X

X

X

 

Revisión del estado del arte y análisis de cuestionarios

(Chryssolouris, 2013)

 

x

 

X

   

Desarrollo de índices de complejidad & simulación discreta

(Efthymiou, Pagoropoulos, Papakostas, Mourtzis, & Chryssolouris, 2014)

 

x

 

X

   

Desarrollo de índices de complejidad & simulación discreta

(Cheng, Chen, & Chen, 2014)

x

       

X

Modelo de entropía

(Hwarng & Yuan, 2014)

 

x

 

X

x

 

Teoría del caos – dinámica no lineal

(Eckstein, Goellner, Blome, & Henke, 2014)

 

x

     

X

Análisis de regresión

(Blome, Schoenherr, & Eckstein, 2014)

 

x

X

X

x

 

Interpretación de información teórica

(CORONADO HERNANDEZ, 2016)

x

x

 

x

x

x

Simulación y medición con la entropía

 

5. Fuentes de complejidad en la cadena de suministro

Con el fin de gestionar la complejidad, es importante conocer las fuentes que la generan (Christopher & Holweg, 2011). La mayoría de los estudios plantean la complejidad de la cadena de suministro como un fenómeno multifacético, multidimensional que es impulsado por varias fuentes. Estas fuentes de complejidad, están relacionadas con la estructura de la cadena suministro, el tamaño, las expectativas del cliente, las condiciones ambientales, la globalización y la reestructuración de la organización (por ejemplo, fusiones, adquisiciones y consolidaciones) (Manuj & Sahin, 2011). Estas, son las fuentes que aumentan la complejidad de la cadena de suministro mediante el aumento de la estructura, el tipo y volumen de actividades interdependientes, las transacciones y procesos en la cadena de suministro o aumentar el número de restricciones e incertidumbres en las que estas actividades, operaciones y procesos se llevan a cabo.

En (Serdarasan, 2013)  se presenta un conjunto de factores de acuerdo al tipo de complejidad y de acuerdo al origen. Están basados en prácticas observadas ​​en diferentes cadenas de suministro que van desde el comercio minorista y de bienes de consumo a la química, automotriz, electrónica y humanitario, donde cada una tiene variedad de complejidades. En la Tabla 2 se presenta una clasificación de las diferentes fuentes de complejidad según su origen y tipo las cuales han sido identificadas/tratada por diversos autores como fuentes de complejidad.

Tabla 2 : Clasificación de las fuentes de complejidad en la cadena de suministro según origen y tipo

Complejidad

Autores

Fuente

Origen

Tipo

Número de clientes

Externa

Estática

(Bozarth et al., 2009; Serdarasan, 2013; Vollmann, Berry, Whybark, & Jacobs, 2005)

Heterogeneidad en necesidades del cliente

Externa

Dinámica

(Bozarth et al., 2009; Elmaraghy et al., 2012; Serdarasan, 2013)

Ciclo de vida del producto

Externa

Dinámica

(Aitken, Childerhouse, & Towill, 2003; Bozarth et al., 2009; Childerhouse et al., 2002; Fisher & Ittner, 1999; Hashemi et al., 2013; Serdarasan, 2013)

Variabilidad de la demanda

Externa

Dinámica

(Aitken et al., 2003; Bozarth et al., 2009; Childerhouse et al., 2002; Lee, Padmanabhan, & Whang, 1997))

Amplificación de la demanda

Externa

Dinámica

(Serdarasan, 2013; Wilding, 1998)

Tendencias del mercado

Externa

Dinámica

(Klotler & Caslione, 2010; Serdarasan, 2013)

Incertidumbre de la demanda

Externa

Dinámica

(Gerschberger, Engelhardt‐Nowitzki, Kummer, & Staberhofer, 2013; Gupta & Maranas, 2003; Serdarasan, 2013; Vachon & Klassen, 2002)

Rangos de la demanda del producto

Externa

Dinámica

(Größler et al., 2006; Hashemi et al., 2013; Perona & Miragliotta, 2004)

Dinamismo de la demanda

Externa

Dinámica

(Calinescu et al., 1998; Kaufmann & Carter, 2006)

Cambios e incertidumbre en el entorno

Total

Dinámica

(Calinescu et al., 1998; Serdarasan, 2013)

Cambios en el entorno geopolítico

Externa

Decisional

(Elmaraghy et al., 2012; Serdarasan, 2013)

Factores externos  fuera el ámbito de control

Total

Decisional

(Serdarasan, 2013)

Incertidumbre en factores desconocidos e incontrolables

Total

Decisional

(Gerschberger et al., 2013; Serdarasan, 2013)

Nuevas tecnologías e innovaciones

Total

Decisional

(Klotler & Caslione, 2010; Serdarasan, 2013)

Número y variedad de productos

Interna

Estática

(Bozarth et al., 2009; Größler et al., 2006; Salvador, Forza, & Rungtusanatham, 2002; Serdarasan, 2013)

Número de partes

Interna

Estática

(Bozarth et al., 2009; Fisher & Ittner, 1999; Gabriel, 2007; Vachon & Klassen, 2002)

Grado de comonalidad entre partes

Interna

Estática

(Gabriel, 2007; Hashemi et al., 2013)

Volumen de producción

Interna

Dinámica

(Aitken et al., 2003; Bozarth et al., 2009; Childerhouse et al., 2002; Größler et al., 2006; Perona & Miragliotta, 2004)

Estructura del Producto (BOM)

Interna

Estática

(Calinescu et al., 1998; Elmaraghy et al., 2012; Gabriel, 2007; Perona & Miragliotta, 2004)

Tecnologías de manufactura

Interna

Estática

(Elmaraghy et al., 2012; Klotler & Caslione, 2010)

Planificación y programación de la producción

Interna

Dinámica

(Bozarth et al., 2009; Calinescu et al., 1998; Serdarasan, 2013; Vollmann et al., 2005)

Incertidumbre en el proceso

Interna

Dinámica

(Gerschberger et al., 2013; Serdarasan, 2013)

Compras nacionales e internacionales

Interna

Dinámica

(Kaufmann & Carter, 2006)

Faltas de control en el proceso

Interna

Dinámica

(Serdarasan, 2013)

Complejidad de los empleados

Interna

Dinámica

(Elmaraghy et al., 2012; Santoyo, 2000; Serdarasan, 2013)

Estructura organizacional

Interna

Decisional

(Serdarasan, 2013)

Sistema de información tecnológica

Interna

Decisional

(Serdarasan, 2013)

Procesos de toma de decisiones

Interna

Decisional

(Serdarasan, 2013)

Número y variedad de proveedores

Externa

Estática

(Bozarth et al., 2009; Choi & Krause, 2006; Perez & Galdeano, 2015; Serdarasan, 2013)

Sistemas de información incompatibles

Externa

Decisional

(Serdarasan, 2013)

Brechas en la información cliente-proveedor

Externa

Decisional

(Serdarasan, 2013)

Sincronización proveedor-cliente

Externa

Decisional

(Serdarasan, 2013)

Tiempos de entrega (lead time)

Externa

Dinámica

(Bozarth et al., 2009; Vachon & Klassen, 2002; Vollmann et al., 2005)

Globalización de los proveedores y clientes

Externa

Dinámica

 (Bozarth et al., 2009; Cho & Kang, 2001; Gerschberger et al., 2013; Kaufmann & Carter, 2006)

Competencia Global

Externa

Dinámica

(Elmaraghy et al., 2012; Klotler & Caslione, 2010)

Métodos de medición

Total

Decisional

(Perez & Galdeano, 2015)

Nivel de colaboración en la cadena de suministro

Total

Decisional

(Perez & Galdeano, 2015)

Estructura de canales de distribución

Externa

Estática

(Perez & Galdeano, 2015; Perona & Miragliotta, 2004)

Distribución en planta

Interna

Estática

(Calinescu et al., 1998; Größler et al., 2006)

Para (Bozarth et al., 2009) la complejidad tienen un impacto negativo en el rendimiento de la cadena de suministro. En cuanto a la complejidad estática se ha estudiado que tiene un efecto negativo sobre la productividad y la calidad (MacDuffie, Sethuraman, & Fisher, 1996); por ejemplo, en el sector automotriz un elevado número de productos y/o la variedad de sus componentes genera dificultades en el diseño y operación de las líneas de montaje y la cadena de suministro (Hu et al., 2008). Así mismo, la complejidad estática relacionada con el producto tiene un impacto negativo sobre los costes (Banker, Datar, Kekre, & Mukhopadhyay, 1990), la productividad (MacDuffie et al., 1996) y es una fuente de riesgo de disrupción para la cadena de suministro (Inman & Blumenfeld, 2013).

Por otro lado, la complejidad dinámica tiene un efecto negativo sobre los costes, a mayor complejidad dinámica, hay mayores costes (Frizelle, 1998). Así por ejemplo, (Wu et al., 2007) muestra evidencia de que los costes de inventario están asociados con la complejidad dinámica de la cadena de suministro. Así mismo, la incertidumbre del mercado incrementa la complejidad dinámica en los sistemas proveedor-cliente (Sivadasan, Efstathiou, Calinescu, & Huatuco, 2006a). (Bozarth et al., 2009) muestra que los tiempos de entrega largos por parte de los proveedores tienen un impacto significativo negativo en la programación, los costes unitarios de fabricación, la satisfacción del cliente y el rendimiento competitivo.  

6. Esfuerzos de medición de la complejidad en las cadenas de suministro

Además de identificar los factores de complejidad, es necesario medirla para relacionarla con los costes, y otros indicadores de desempeño con el propósito de ver oportunidades de mejora (Aelker et al., 2013). En ese sentido, la medición de la complejidad es un requisito previo para comprenderla, reducirla o gestionarla (Hon, 2005; Wiendahl & Scheffczyk, 1999). Según (Efthymiou et al., 2014) los enfoques más comunes para medir la complejidad abordados en la literatura son la teoría de la información, la dinámica no lineal, la teoría axiomática, el uso de entrevistas, entre otros. En la Tabla 3 se muestra una clasificación de los diferentes métodos aplicados para medir los tipos de complejidad.

Con la teoría de la información se mide la complejidad en función del cálculo de la entropía del sistema a través de la cantidad de información esperada para describir el estado del sistema (Calinescu et al., 2000).

La dinámica no lineal es un conjunto de técnicas matemáticas de la teoría del caos que se utilizan para la medición de la complejidad dinámica(Chryssolouris, Efthymiou, Papakostas, Mourtzis, & Pagoropoulos, 2013), con el propósito de identificar la presencia de caos o para evaluar si un sistema es estable. Para ello utiliza dos conjuntos de técnicas: las cuantitativas y las gráficas (Hwarng & Yuan, 2014).

La teoría axiomática trata de medir la complejidad con una medida de incertidumbre en la consecución de los requisitos funcionales (Suh, 1999). La complejidad con base al diseño axiomático se calcula en función de la cantidad de información requerida para alcanzar un requisito funcional definido dentro del rango del cliente (Efthymiou et al., 2012). En (Blecker et al., 2005) se realiza un análisis de la complejidad estática y dinámica en toda la cadena de suministro aplicando la teoría axiomática.

En la literatura también se observan diversos trabajos donde se proponen diferentes índices cuantitativos para medir la complejidad del sistema. En (Gabriel, 2007) se proponen índices para medir la complejidad estática en la estructura del producto, en la ruta de producción y el proceso. En (Battini et al., 2007) se cuantifica el nivel de complejidad de una red de suministro a través de la aplicación de técnicas de ecología de ecosistemas. En (Németh & Foldesi, 2009) se describe un indicador de complejidad considerando el número de nodos y el número de vínculos de enlazados.  En (ElMaraghy, Algeddawy, Samy, & Espinoza, 2014) se proponen seis índices de complejidad de la distribución en planta basados en las características estructurales utilizando teoría de grafos.

Otra técnica utilizada para medir y estudiar la complejidad es el uso de cuestionarios utilizando escalas Likert a través de encuestas estructuradas o entrevistas guiadas en las empresas. Los resultados obtenidos son analizados estadísticamente o por técnicas de la teoría fundamentada.

Tabla 3 : Enfoques propuestos para medir complejidad (elaboración propia)

Enfoque

Complejidad según su tipo

Estática

Dinámica

Decisional

Teoría de la información

(Arteta & Giachetti, 2004; Battini et al., 2007; Calinescu et al., 1998; Cheng et al., 2014; Deshmukh et al., 1998; Efstathiou et al., 2002; Frizelle & Woodcock, 1995; Hu et al., 2008; Isik, 2010; Makui & Aryanezhad, 2002; Martínez-Olvera, 2008; Sivadasan et al., 2002)

(Battini et al., 2007; Calinescu et al., 1998; Efstathiou et al., 2002; Frizelle & Woodcock, 1995; Hu et al., 2008; Huatuco et al., 2010, 2009; Isik, 2010; Karp & Ronen, 1992; Raj & Lakshminarayanan, 2008; Sivadasan et al., 2010, 2002; Vrabic & Butala, 2012; Y. Wu et al., 2007)

(Calinescu, Efstathiou, Sivadasan, & Huatuco, 2001; Efstathiou et al., 2002)

Dinámica no lineal

 

(Alfaro & Sepulveda, 2006; Chryssolouris et al., 2013; Donner et al., 2008; Göksu, Kocamaz, & Uyaroğlu, 2014; Hwarng & Yuan, 2014; Papakostas, Efthymiou, Mourtzis, & Chryssolouris, 2009; Papakostas & Mourtzis, 2007; Peters & Worbs, 2004; Scholz-Reiter, Freitag, & Schmieder, 2002; Wang, Wee, Gao, & Chung, 2005)

 

Teoría axiomática

(Blecker et al., 2005)

(Blecker et al., 2005)

 

Entrevistas y cuestionarios

(Bozarth et al., 2009; Größler et al., 2006; Novak & Eppinger, 2001; Perona & Miragliotta, 2004)

(Abdullah, Jamaludin, & Talib, 2014; Blome et al., 2014; Bozarth et al., 2009; Eckstein et al., 2014; Größler et al., 2006; Perona & Miragliotta, 2004)

(Blome et al., 2014; Bozarth et al., 2009; Größler et al., 2006; Guimaraes, Martensson, Stahre, & Igbaria, 1999; Manuj & Sahin, 2011; Novak & Eppinger, 2001; Perona & Miragliotta, 2004)

Índices cuantitativos

(Battini et al., 2007; Borgatti & Li, 2009; ElMaraghy et al., 2014; Gabriel, 2007; Németh & Foldesi, 2009)

(Battini et al., 2007; Romano, 2009)

 

7. Conclusiones

En este artículo se han revisado las principales investigaciones de complejidad en la cadena de suministro y se propone una clasificación en función de los tipos, fuentes que la generan y los esfuerzos que se han realizado para medirla. La complejidad en la cadena de suministro se puede clasificar según su tipo en complejidad estática, dinámica o decisional, y según su origen en interna, externa o total. La complejidad estática se define como la cantidad esperada de información necesaria para describir el estado de un sistema dependiendo de la cantidad y variedad de los elementos que describen la estructura de la cadena de suministro. La complejidad dinámica hace referencia a la incertidumbre en la cadena de suministro e involucra los aspectos de tiempo y azar, y se define como la cantidad de información necesaria para describir el estado de desviación del sistema respecto a lo planificado debido a la incertidumbre. La complejidad decisional o complejidad en la toma de decisiones se refiere a la dificultad en la toma de decisiones en la gestión de la cadena de suministro. Según su origen, la complejidad interna es la que se asocia con la complejidad generada por las interacciones internas dentro de cada una de las empresas que la conforman la cadena de suministro, la complejidad externa es la asociada con las interacciones con los proveedores y/o clientes, y la complejidad total, cubre toda la complejidad interna y externa.

La complejidad en la cadena de suministro proviene de fuentes que pueden tener un origen interno, externo o total y pueden de tipo estático, dinámico o decisional. Cuando estas fuentes actúan de manera independiente o en conjunto, pueden tener un impacto negativo sobre el desempeño de la cadena de suministro. Diversos trabajos muestran que existe un vínculo entre las fuentes de complejidad y los costes; cadenas de suministro con mayores niveles de complejidad por lo general son cadenas de suministro con mayores costes de operación. Así mismo, la incertidumbre y la imprevisibilidad del sistema como fuente de complejidad tienen un impacto negativo en el diseño, planificación y operación de sistemas lo que conlleva a riesgos en la cadena de suministro que puede causar interrupciones e impactos negativos sobre la economía de las empresas que la conforman.

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Este trabajo se ha desarrollado gracias al apoyo de la Fundación Carolina del Reino de España.

1. Doctor Ingeniero Industrial. Profesor titular. Grupo PRODUCOM. Facultad de Ingenieria. Universidad de la Costa. Barranquilla, Colombia. jcoronad18@cuc.edu.co

2. Doctor Ingeniero Industrial. Catedrático. Grupo ROGLE. Dpto. de Organización de Empresa. Universitat Politècnica de València. Valencia, España. jpgarcia@omp.upv.es


Revista ESPACIOS. ISSN 0798 1015
Vol. 38 (Nº 31) Año 2017

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