Evaluación del potencial de reducción del efecto Látigo en cadenas de suministro: un enfoque híbrido de machine learning y dinámica de sistemas
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Evaluación del Potencial de Reducción del Efecto Látigo en Cadenas de Suministro: Un Enfoque Híbrido de Machine Learning y Dinámica de Sistemas:
El efecto látigo es uno de los principales problemas en la gestión de cadenas de suministro, al generar amplificación de la variabilidad de la demanda, inestabil idad en los inventarios y las consecuentes pérdidas de eficiencia operativa. Considerando las nuevas herramientas de analítica avanzada para el pronóstico de la demanda y dinámica de sistemas, en este trabajo se hace el análisis y modelamiento del comportamiento de la cadena de suministro de una empresa manufacturera colombiana, evaluando el potencial de mitigación del efecto látigo mediante la integración de dichas herramientas.
El estudio adopta un enfoque de modelación y simulación aplicado a un caso real, utilizando datos históricos mensuales de ventas, pedidos e inventarios de un mayorista representativo anónimo. En una primera etapa, se desarrolló un modelo de Dinámica de Sistemas que reproduce el funcionamiento actual de la cadena bajo políticas tradicionales de reposición. Posteriormente, se incorporó una señal anticipativa de demanda generada a partir de modelos predictivos, la cual se integró al sistema dinámico para simular un escenario híbrido en un horizonte de 24 meses.
Los resultados muestran que la incorporación de una señal de demanda anticipativa contribuye a reducir la amplificación de la variabilidad aguas arriba, disminuye los indicadores del efecto látigo y estabiliza los niveles de inventario, sin modificar la estructura causal del sistema. Se concluye que la mitigación del efecto látigo puede lograrse mediante intervenciones informacionales basadas en analítica avanzada, siempre que exista una adecuada disponibilidad y calidad de los datos de demanda. (Texto tomado de la fuente)
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