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Consecuencias del efecto Bullwhip según distintas estrategias de gestión de la cadena de suministro: modelado y simulación = Bullwhip Effect Consequences according to Different Supply Chain Management Strategies: Modelling and Simulation
Ist Teil von
Revista de métodos cuantitativos para la economía y la empresa, 2008-01, Vol.5 (1), p.49-66
Ort / Verlag
Universidad Pablo de Olavide
Erscheinungsjahr
2008
Quelle
Free E-Journal (出版社公開部分のみ)
Beschreibungen/Notizen
Consecuencias del efecto Bullwhip según distintas estrategias de gestión de la cadena de suministro: modelado y simulación = Bullwhip Effect Consequences according to Different Supply Chain Management Strategies: Modelling and SimulationAbstract: El efecto Bullwhip es uno de los principales causantes de las inestabilidades en el proceso de gestión de demanda que se producen a lo largo de la cadena de suministro. El presente artículo expone un modelo capaz de recrear diferentes escenarios para la gestión de demanda en una cadena de suministro determinada, con independencia del número de niveles definidos en la cadena de suministro considerada. El modelo, realizado utilizando la metodología de la dinámica de sistemas, incorpora las variables necesarias para simular dicho proceso de gestión de demanda, como por ejemplo: niveles de inventario, órdenes de reabastecimiento, fabricación, previsiones u otras. Se muestra la utilidad del modelo propuesto, comparando los resultados que ofrecen dos escenarios diferentes, como son los representados por una cadena tradicional y el de una cadena reducida. = The Bullwhip effect is one of the main causes of instability in the management demand process along the Supply Chain. We introduce a model which is able to reproduce different Supply Chain Management Scenarios within a determinate Supply Chain with whichever the levels of this one. The model has been built using Systems Dynamics Methodology and incorporates the main variables which are required for simulating the Management Demand Process (Inventory levels, Replenishment orders, manufacturing process, forecasting etc.). This paper demonstrates the utility of the proposed model comparing the results offered by two different scenarios namely Traditional supply chain and Reduced supply chain.