Resumen

Este artículo presenta y discute una propuesta basada en la teoría de conjuntos difusos para predecir el rendimiento de una cadena de suministro modelizada según las relaciones causales entre medidas de rendimiento propuestas por SCOR (versión 8.0). El uso de sistemas de medición del rendimiento para gestionar el rendimiento de las cadenas de suministro presenta algunas limitaciones, como la dificultad de interpretar resultados de naturaleza cualitativa, así como la complejidad de un sistema tradicional de medición del rendimiento para tratar adecuadamente las relaciones causales entre las métricas de rendimiento de los distintos procesos empresariales a lo largo de la cadena de suministro. Por otro lado, la Lógica Difusa, una técnica apropiada para tratar situaciones de incertidumbre y subjetividad, constituye una alternativa interesante. Utilizando un enfoque de investigación cuantitativa descriptiva, se planteó la hipótesis de que podría construirse un modelo de predicción cuantitativa para explicar (al menos en parte) el comportamiento de los procesos operativos. Los resultados del modelo demostraron ser bastante coherentes con la metodología de la marca SCOR propuesta por el Consejo de la Cadena de Suministro. Los análisis estadísticos de los resultados, basados en el método de superficie de respuesta, también confirmaron la pertinencia de las relaciones causales integradas en el modelo. En conjunto, los resultados refuerzan que la propuesta de adoptar un modelo de predicción basado en la lógica difusa y las métricas SCOR parece ser un posible enfoque para ayudar a los gestores en el proceso de toma de decisiones sobre la gestión del rendimiento en las cadenas de suministro.

1. INTRODUCCIÓN

La gestión del rendimiento de la cadena de suministro se ha convertido en una actividad de reconocida importancia, principalmente debido a la naturaleza compleja de los procesos empresariales, que generalmente implican múltiples criterios de decisión (CAI; LIU; LIU, 2009; YEH; CHENG; CHI, 2007). Las investigaciones sobre la aplicación de sistemas de medición del rendimiento para la gestión del rendimiento de la cadena de suministro se citan en numerosos trabajos. Es el caso de la aplicación del Cuadro de Mando Integral - CMI (BREWER; SPEH, 2000; KLEIJNEN; SMITS, 2003; PARK; LEE; YOO, 2005). Algunos autores también han propuesto métricas para la cadena de suministro (BEAMON, 1999; BEAMON; CHEN, 2001; GUNASEKARAN et al., 2001, 2004; SHEPHERD; GÜNTER, 2006). Estos enfoques identifican relaciones causales entre métricas de rendimiento, pero no las cuantifican.

Otros enfoques de la evaluación del rendimiento incluyen modelos multicriterio como el Proceso Analítico Jerárquico AHP (CHAN, 2003; AGARWAL; SHANKAR;TIWARI, 2006), o el uso combinado de BSC-AHP (SHARMA; BHAGWAT, 2007; THAKKAR et al, 2007; VARMA; WADHWA; DESHMUKH, 2008) y la programación lineal (BELTON; STEWART, 2002; SANTOS; BELTON; HOWICK, 2002, 2008; GAUDENZI; BORGHESI, 2006; SEYDEL, 2006; AISSAOUI; HAOUARI; HASSINI, 2007; WEBER et al., 2008; ORDOOBADI, 2009).

• Materias:Cadena de suministros Análisis de indicadores Medición del desempeño Lógica difusa
• Subjects:Supply chain Indicator analysis Performance measurement Fuzzy logic
• Palabras claves:Indicadores de cadena de suministro; Modelo SCOR; Sistema de evaluación de desempeño; Lógica difusa; Simulación SCOR
• Keywords:Supply chain metrics; Model SCOR; Performance evaluation system; Fuzzy logic; SCOR simulation