3.1 Caracterización de las publicaciones

Como se mencionó anteriormente, el estudio se llevó a cabo con artículos académicos publicados entre los años 2012 y 2017, obtenidos de bases de datos de gran prestigio internacional (ScienceDirect, ProQuest, Springer, entre otras). El contenido de las publicaciones correspondió a aquellas relacionadas con el diseño de modelos VMI, contando con un total de 61 artículos (Anexo A). En la Tabla 2 se ilustra la relación porcentual respecto al año de publicación. Un aspecto importante para destacar es que el 75,41% de los artículos fueron publicados en los últimos cuatro años, lo que reveló que aún hay una fuerte producción investigativa sobre esta temática en comunidad científica.

Al mismo tiempo, se notó que la mayor parte de las publicaciones se concentró en países del continente asiático, concentrándose en países como Irán, China e India. Esto se representa en la Tabla 3. Por lo que fue posible inferir que hubo una reducida contribución en países de habla hispana.

Además, en la Tabla 4 se presentan las particularidades relacionadas con la técnica de modelamiento implementada en el diseño de los modelos. Se encontró que el 80,33% se concentró en tres técnicas de modelamiento: Programación No Lineal (13,11%), Teoría de Juegos (11.48%) y Optimización Clásica sin restricciones (55,74%), siendo esta última definida como aquel modelamiento analítico basado en teorías de optimización clásica sin restricciones o enfocado en el cálculo. Esto constituye un punto de partida para que los investigadores sepan a cuáles técnicas contribuir particularmente y fomentar aspectos que aún no se hayan analizado o que convengan ser ampliados.

Otra característica importante fueron aquellos criterios esenciales o preferibles seleccionados por los autores de las publicaciones para elegir una determinada técnica de modelamiento que se ajustara a los objetivos de su modelo. Estos criterios se resumen en la Tabla 5. Esta característica fue significativa para analizar aquellas implicaciones que con frecuencia se necesitan para los modelos VMI, bien sea para aplicar enfoques diferenciadores o generales. Así, los resultados mostraron que la mayoría de estos modelos se orientaron a una representación compleja de un problema de estudio (33.33%), seguido por la preferencia de un método de solución rápido (20.43%), junto a una minimización o maximización de funciones objetivos (18.28%).

En relación con el análisis anterior, el diseño de algunos modelos fue asistido por una técnica de solución, debido a que no fue posible en muchos casos, llegar a soluciones desde técnicas simples. Po otro lado, si bien es cierto que la aplicación de estas técnicas está asociada a requerimientos específicos de un determinado modelo según su formulación u objetivos, fue necesario observar el panorama general, con el fin de contar con un listado de las técnicas comúnmente aplicadas. En la Tabla 6 se muestran los resultados, donde un 54,10% de los autores, no requirieron la aplicación de ninguna técnica adicional para la solución de su modelo, en contraste con el 45,90% que aplicaron técnicas de solución avanzadas. Las técnicas con más frecuencia de implementación fueron los algoritmos genéticos y el diseño de heurísticas, ambas con un 11,48%.

Por otra parte, se hizo un análisis de la estructura de la cadena de suministro representada. Principalmente, los diseños trabajaron sobre supuestos referentes a "eslabones" y "nodos". Los eslabones representan el movimiento de bienes entre distintos puntos en la cadena (proveedor, fabricante, distribuidor, mayorista, minorista, etc.). Por ejemplo, una cadena de dos eslabones podría estar conformada por un vendedor y un comprador; en cuanto a los nodos, estos se definieron como el número de agentes que desarrollan las mismas funciones logísticas en un determinado eslabón, en otras palabras, representan formas alternativas del flujo de bienes en la cadena. Entonces, una cadena de dos eslabones donde un vendedor abastece a varios compradores se puede definir como una cadena de dos eslabones de uno a varios nodos. Similarmente, si un comprador es abastecido por varios vendedores, se puede definir como una cadena de dos eslabones de varios nodos a un nodo.

En estas publicaciones, los resultados en la Tabla 7 muestran que estos modelos se diseñaron para representar cadenas de dos y tres eslabones. La estructura de la cadena de dos eslabones más analizada correspondió a una estructura de un nodo a varios nodos (un proveedor suministra a varios compradores) y de un nodo a un nodo (un proveedor suministra a un comprador), con 49,09% y 41,82% respectivamente. La estructura de tres eslabones representó 3,64% de los casos, siendo la estructura de un nodo a un nodo (flujo directo entre un único fabricante, proveedor y comprador) la única representada, con un 3,46% del total de publicaciones. Este análisis reflejó una aproximación a los escenarios donde existe una mayor profundización de la contribución investigativa.

Asimismo, se revisaron los supuestos con los que trabajaron estos modelos, con el fin de indagar que aspectos fueron asumidos como ciertos a efecto de su diseño. Esto se muestra en la Tabla 8. Para este análisis, se consideró un porcentaje representado por el número de publicaciones que incluyeron un determinado supuesto. De manera general, los supuestos que mayormente se consideraron en este tipo de modelos corresponden al supuesto del flujo de un solo producto y al supuesto de demanda constante incluidos en el 11,08% y 9,58% de los artículos, respectivamente. Es importante aclarar que los supuestos íntimamente relacionados al VMI, como el acuerdo de intercambio de información o la gestión de inventarios por parte del vendedor, no fueron tenidos en cuenta en este análisis, dado que resultan incuestionables en esta clase de modelos.

Además de que se reconocieron una lista con los supuestos utilizados con mayor frecuencia, se propuso un apartado denotado como "otro supuesto" para representar publicaciones que hicieron uso de supuestos muy específicos o íntimamente relacionados con las particulares de un modelo y que no se relacionan con los otros supuestos en el listado. Un ejemplo de lo anterior puede ser un supuesto relacionado con la emisión de CO₂ y el consumo de combustible en un modelo VMI que considera variables ambientales. Entonces, supuestos como estos no son presentados en la tabla, ya que no pueden ser tomados como un punto de referencia común, sin mencionar que sería demasiado extenso referirse a todos ellos.

Por otro lado, teniendo en cuenta que los modelos están conformados por sistemas de ecuaciones y expresiones matemáticas que describen un determinado problema. Es posible mencionar que los investigadores fijan objetivos de optimización o indicadores cuantificables relacionados con ciertas variables de decisión. En la Tabla 9 se presenta la caracterización de estas variables, según el número de publicaciones que las consideraron con respecto al número total de artículos revisados. Por ejemplo, el Costo Total de Inventario en la Cadena es considerado en 37 de los 61 artículos consultados. En adición, al igual que con la caracterización de supuestos, se consideró un apartado adicional llamado "Otra Variable" con el fin de agrupar aquellas publicaciones que consideraban variables de decisión muy particulares o íntimamente asociadas con el modelo diseñado, ya que no pueden ser tomadas como punto de referencia común en un estudio general de este tipo.

En este análisis se observó que gran parte de estas variables fueron orientadas a funciones de minimización de costos totales de inventario o a la maximización de las utilidades de cada uno de los participantes en el acuerdo. Vale la pena mencionar que, de las 61 publicaciones científicas consultadas (Ver Anexo A), todas presentaron resultados positivos acordes a los objetivos establecidos. En consecuencia, fue posible inferir que se han desarrollado modelos o estrategias de inventarios colaborativos VMI a lo largo de los últimos años que señalan resultados beneficiosos en sus acuerdos colaborativos.

En adición, teniendo en cuenta que una validación es una comparación entre las respuestas de un modelo y el sistema real, con el fin de aceptar o no si este es satisfactorio. Se encontró que las publicaciones practicaron cuatro tipos de validación en la puesta a prueba de un determinado modelo: 1) el ejemplo ilustrativo, el cual consiste en un ejemplo ficticio donde se prueba la eficiencia del modelo en varios escenarios; 2) el análisis de sensibilidad para validar el modelo evaluando diferentes escenarios y los cambios en variables que generan impacto sobre algún objetivo específico de interés para la toma de decisiones asociada; 3) las demostraciones analíticas o aquella validación a base de inferencias, ya sea mediante pruebas de argumentos deductivos usando proposiciones matemáticas; Y 4) el caso de estudio, el cual consiste en un caso real donde se aplica el modelo desarrollado. Los resultados se presentan en la Tabla 10. Por tanto, el ejemplo Ilustrativo y el análisis de sensibilidad fueron los dos tipos de validación que más se utilizaron en el diseño de nuevos modelos, con valores del 53,85% y 29,67% respectivamente.

3.2 Síntesis de las publicaciones

Este esquema de síntesis involucró aquellos aspectos relevantes y principales inferencias frente a las publicaciones consultadas, con el fin de fundamentar una síntesis que contribuyera al diseño y consolidación de nuevos modelos VMI que sean capaces de responder a los desafíos actuales.

En primer lugar, se propone un conjunto de criterios esenciales que los futuros investigadores deben considerar para seleccionar una determinada técnica de modelamiento. Esto resulta imperativo en un diseño, ya que la formulación de un modelo VMI debería incluir ciertos elementos afines con la representación de una cadena de suministro compleja junto con indiscutibles supuestos particulares. Sin embargo, al mismo tiempo un modelo debe poseer flexibilidad, fácil aplicabilidad y facilitar la toma de decisiones ofreciendo una variedad de soluciones posibles para distintos escenarios. En ese orden de ideas, se consideraron cuatro elementos esenciales que debe poseer un modelo VMI, y que deberían ser tenidos en cuenta para la formulación o elección de una técnica adecuada de modelamiento. A continuación, se detallan cada uno de ellos:

Capacidad para modelar sistemas complejos. Es necesario que los modelos de inventario administrado por el vendedor puedan representar correctamente la situación real investigada o problema de estudio, y al mismo tiempo, delinear las necesidades de operación y definir claramente las salidas esperadas. Así, el modela-miento matemático debe ser motivado por un contexto real.

Fácil aplicabilidad. En cuanto a la replicación o ejecución, se quiere que estos modelos sean de fácil manipulación analítica, todo ello con el fin de mitigar imperfecciones, disminuir costos de implementación y diseñar modelos útiles, pero no sobre simplificados.

Flexibilidad. Estos modelos no deberían ser robustos, se requiere que puedan ser aplicados a varios sectores, siempre y cuando se cumplan los supuestos establecidos.

Variedad de soluciones. Implica que los modelos puedan generar una variedad de soluciones que les permitan a las compañías involucradas, experimentar con diferentes escenarios hipotéticos, haciendo modificaciones a un conjunto compuesto por diversos parámetros establecidos que influyen en sus variables de salida.

Por otra parte, se establecieron aquellos elementos que deberían ser incluidos en el diseño de modelos VMI; para llevar a cabo lo anterior, se definieron los focos de prioridad presentados en la Tabla 11. Estos están enlazados con objetivos a corto, mediano y largo plazo, e involucran distintos puntos relevantes. No obstante, estos objetivos pueden ser difíciles de alcanzar debido a un conjunto de barreras que se encuentran implícitas en las actividades de gestión de inventario, imposibilitando una correcta representación de los modelos. Del mismo modo, la Tabla 11 incluye las principales barreras que pueden estar presentes en los diseños.

Se destacó que los modelos a corto plazo deben ir orientados a establecer políticas y operaciones con respecto a la disminución de los costos logísticos, junto a aspectos fundamentales como la optimización del ciclo de pedido; Esto debe tener una enorme importancia para llegar a un punto en donde se establezca el equilibrio apropiado relacionado con los costos y la toma de decisiones sobre el tamaño del lote de pedido. Entonces, al momento de optimizar un sistema de inventario administrado por el vendedor, se determinó que es necesario un criterio de optimización o de eficiencia adecuado. En este caso, lo más recomendable seria orientarlo a la minimización de los costos, haciendo más énfasis en aquellos que impactan en gran medida el costo total de inventario, como los costos de adquisición, los costos de mantener inventario, los costos de pedido o de alistamiento de órdenes, los costos de penalización por faltantes, y los costos de transporte.

Igualmente, se resalta la necesidad de contar con modelos que involucren entre sus supuestos, productos con un comportamiento incierto en la demanda. Aspecto que es imperativo incluir para buscar modelos adaptables a la realidad. Del mismo modo, la eliminación de imposiciones limitantes en los acuerdos es fundamental para dar paso a la consolidación de redes de suministro colaborativas. Asimismo, la necesidad del aporte con casos de estudios reales de implementación es también necesaria para ilustrar los beneficios reales de un determinado modelo, ya que la mayoría de las investigaciones realizadas en los últimos años no presentaron una validación clara o real de estos.

Por otro lado, con miras a mediano plazo, estos modelos VMI deberían diseñarse para mejorar los resultados en los indicadores de gestión de inventarios. La creciente necesidad en el cumplimiento de políticas acordadas de suministro, las exigencias por parte de los consumidores y sumándole el hecho de una demanda incierta, nos dice que es necesario el reconocimiento de metas en los indicadores de faltantes y agotados. Aspectos tales como la satisfacción del cliente, el nivel de servicio, la frecuencia de agotados y la mitigación del efecto látigo, son todos ellos indispensables para lograr un acuerdo colaborativo de este tipo, que cumplan con el logro de beneficios para las compañías involucradas. Un ejemplo de lo anterior podría ser contemplar la sinergia entre un acuerdo VMI y una estrategia de distribución por cross-docking, dado que esto traería consigo la gestión de un inventario reducido y, en consecuencia, una minimización de los costos, además de acortar los tiempos de entrega a los diferentes puntos de venta que formen parte del acuerdo.

Finalmente, en su ejecución a largo plazo, los modelos diseñados deben contribuir a la consolidación de una red logística eficiente que ayude a incrementar los niveles de utilidad en el portafolio acordado y genere valor agregado a los productos y servicios de las compañías. Ambos aspectos son vitales para soportar la supervivencia o prolongación del acuerdo. Se deben diseñar propuestas que ayuden a romper las barreras existentes en la coordinación de los eslabones, dejando a un lado beneficios individualistas y buscando la eficiencia global como red de valor y que, al mismo tiempo, no comprometan los beneficios y riesgos para los miembros del acuerdo.

En adición a lo anterior, se consolidó un conjunto de lineamientos que surgen de la síntesis realizada y que al mismo tiempo funcionan como recomendaciones para el desarrollo de estos modelos VMI y el establecimiento de las pautas en estos acuerdos. Dichos lineamientos se pueden observar en la Tabla 12. En otras palabras, se incluyó el conjunto de aquellos elementos que no deben faltar en el diseño de un modelo de este tipo, tomando como referencia la revisión de las particularidades presentes en los acuerdos colaborativos de los más recientes trabajos de investigación. Estos lineamientos propuestos deben contemplarse en el diseño de los modelos en respuesta a las barreras anteriormente descritas en la Tabla 11.