INCERTIDUMBRE EN CADENAS DE ABASTECIMIENTO 

El estudio de la incertidumbre asociada a las cadenas de abastecimiento, se inicia desde la descripción de la misma, su percepción y por qué el conocimiento asociado al uso de tecnologías, sistemas de información y manejo de modelos matemáticos pueden ser fundamentales para su tratamiento. Es común que se usen indistintamente, los términos riesgo e incertidumbre para referirse a una condición desconocida de un evento futuro. El riesgo es una función de los resultados y su probabilidad, por lo cual puede ser estimado. Por el contrario, la incertidumbre se da cuando no se puede estimar el resultado de un evento o la probabilidad de su ocurrencia. 

Establecida esta diferencia conceptual, se puede hacer una aproximación al estudio de la percepción y asociación de la incertidumbre en el ambiente de los negocios modernos, marcados por alta turbulencia y competencia en las cuales el recurso estratégico más importante para obtener ventaja competitiva es el conocimiento. En aquellas situaciones en las cuales la demanda es impredecible, los cambios tecnológicos rápidos y los ciclos de vida de los productos son cortos, una forma de obtener éxito en las operaciones es aplicando el conocimiento a los productos y a los procesos [7]. A medida que las empresas enfrentan mayor incertidumbre, mayores son los beneficios de aplicar conocimiento a la cadena de abastecimiento, y es clara una relación directa y positiva entre conocimiento y desempeño, a medida que aumenta la incertidumbre [8,9].

En el ámbito de las cadenas de abastecimiento, la incertidumbre es definida por Van Der Vorst y Beulens [10] así: “situaciones en las cuales el tomador de decisiones no sabe absolutamente qué decidir ya que está confundido respecto a los objetivos; carece de información acerca de la cadena de suministros y su ambiente; carece de información de las capacidades del proceso; no está en condiciones de predecir el impacto de las posibles acciones de control en el comportamiento de la cadena de suministro; o, carece de medidas eficaces de control”. 

La tipología de incertidumbre en cadenas de suministro, incluye tres dimensiones a cada fuente de incertidumbre, así [10]:

• Cantidad: cantidades de proveedores, demanda del cliente para la cantidad de producto, rendimiento y desperdicios de producto, disponibilidad de información. 
• Calidad: calidad del proveedor, demandas de los clientes para las especificaciones de producto, calidad del producto después de la fabricación y almacenamiento y exactitud de la información. 
• Tiempo: tiempo de entrega del proveedor, tiempo de distribución del pedido del cliente, tiempo de producción, tiempo de almacenamiento, tiempo de transferencia de la información, tiempo en tránsito.

Patel et al [11], establecen que la principal razón de incertidumbre en una cadena de abastecimiento es su dinamismo, y afirman que una cadena con múltiples niveles está sujeta a mayor grado de incertidumbre, debido a los grupos prestadores de servicios y a la existencia de incertidumbre en los elementos de cada nivel. Paulraj y Chen [12], consideran la demanda, la oferta y la tecnología como las tres fuentes de incertidumbre medioambientales en la administración de cadenas de abastecimiento. 

Lee [13], propuso una estructura de incertidumbre medioambiental para cadenas de abastecimiento con cuatro tipos de incertidumbre: bajas incertidumbres de demanda y oferta; alta incertidumbre en la demanda y baja en la oferta; baja incertidumbre en la demanda y alta en la oferta, y altas incertidumbres de demanda y oferta. La incertidumbre de la demanda está vinculada a la capacidad de pronosticar la demanda de un producto. Según Fisher [14], los productos funcionales tienen demandas más predecibles y, por lo tanto, tienen bajas incertidumbres de demanda; a su vez, los productos innovadores tienen una demanda altamente impredecible. 

Mason-Jones y Towill [15], adoptaron un enfoque de sistemas para detectar y codificar la incertidumbre en cadenas de suministro, basados en la identificación de problemas al estudiar los flujos a través de las interfaces de negocios, incluidos materiales, pedidos y flujos de caja y capacidad; desarrollaron el Modelo del Círculo de Incertidumbre (figura 1), para confirmar que ésta es un asunto estratégico en las cadenas de abastecimiento e identificaron sus cuatro principales fuentes: los suministros, el proceso de fabricación, los sistemas de control y la demanda. En este modelo, se enfatiza que la incertidumbre iniciada en los suministros y/o en los procesos de fabricación, puede ser mitigada con la aplicación de principios de gestión esbelta; y la incertidumbre causada por los sistemas de control y/o la demanda, requiere de la comprensión de la dinámica del sistema global.

Geary et al [16], desarrollaron una investigación en la industria automotriz, aplicando el enfoque del círculo de incertidumbre en el cual identificaron los principales tópicos asociados con los diferentes tipos de incertidumbre, al tratar de vincular las mejores prácticas de las cadenas de abastecimiento y los niveles de incertidumbre asociados a las mismas. Para combatir la incertidumbre y mejorar el desempeño propusieron una cadena de abastecimiento sin fisuras, que es un concepto ideal de flujos perfectos de información y materiales, facilitado por todos los actores de la cadena de abasto al actuar y pensar como uno solo. 

Existe una serie de iniciativas colaborativas para enfrentar la incertidumbre y mejorar el desempeño de las cadenas de abastecimiento y la exactitud de los pronósticos. Para Bradley [17], un enfoque prometedor es el de Planeación, Pronóstico y Reaprovisionamiento Colaborativos (Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment, CPFR), cuya idea principal es que los socios trabajen mancomunadamente en toda la cadena para determinar las estrategias de inventario y reaprovisionamiento, y realicen esfuerzos para alinear sus pronósticos de ventas consecuentemente. Si la iniciativa es exitosa, se logra disminución de inventarios en toda la cadena, aumento de la rotación de los mismos, disminución del agotamiento de existencias y aumento de la rentabilidad. La implementación de iniciativas de este tipo, requiere de un soporte tecnológico que garantice la conectividad de los socios y la rastreabilidad de los productos.

referencias

[7] Grant R., (1996) Prospering in dynamically-competitive environments: Organizational capability as knowledge integration. Organization Science, Vol. 7, N°4, pp. 375-387. 

[8] Grant R. and Baben-Fuller C. (1995) Knowledge based theory of inter-firm collaboration. Academy of Management Conference. 

[9] Claycomb C., Droge C. and Germain R. (2001) Applied process knowledge and market performance: the moderating effect of environmental uncertainty. Journal of Knowledge Management, Vol. 5, N° 3, pp. 264 – 278. 

[10] Van Der Vorst J. and Beulens A. (2002) Identifying sources of uncertainty to generate supply chain redesign strategies. International Journal of Physical Distribution and Logistics Management, Vol. 32, N°6, pp.409-430. 

[11] Patel C., Gunasekaran A., and Mcgaughey, R. (2004) A framework for supply chain performance measurement. International Journal of Production Economics, Vol. 87, pp. 333–347. 

[12] Paulraj A. and Chen I.J. (2007) Environmental uncertainty and strategic supply management: a resource dependence perspective and performance implications. The Journal of Supply Chain Management, Vol. 43, N° 3, pp. 29-42.

[13] Lee H. (2002) Aligning supply chain strategies with product uncertainties. California Management Review, Vol. 44, N°3, pp. 105-119. 

[14] Fisher M. (1997) What is the right supply chain for your product? Harvard Business Review, Vol. 75, N° 2, pp. 105-116. 

[15] Mason-Jones R. and Towill D.R. (1999) Shrinking the supply chain uncertainty circle. Control, The Institute of Operations Management, Vol. 24, N°7, pp.17-22. 

[16] Geary S., Childerhouse P., and Towill D. (2002) Uncertainty and the seamless supply chain. Supply Chain Management Review, July-August, pp. 52-61. 

[17] Bradley P., (2001) The certainty of uncertainty. Supply Chain Management Review, Vol. 1, N° 3.