Produccion

UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS DE MADRID
ETS DE INGENIERÍA (ICAI)
(Departamento de Organización Industrial)

EL EFECTO LÁTIGO (BULLWHIP) EN LAS
CADENAS DE SUMNISTRO Y LA
DEPENDENCIA DE LOS AGENTES QUE
LAS INTEGRAN

Tesis para la obtención del grado de Doctor
Director: Prof. Dr. D. Ángel Sarabia Viejo
Autor: Ing. D. Ramón Martín-Andino Benítez (doctorando)

2006

I

IIÍNDICE
ÍNDICE

III

ÍNDICE DE FIGURAS

IX

AGRADECIMIENTOS

XIX

CAPITULO I. Justificación y aportaciones de la tesis

1

CAPÍTULO II. El efecto látigo en las cadenas de suministro

9

2.1. El efecto látigo en las cadenas de suministro

9

2.2. Definición del efecto látigo

12

2.3. Repercusiones del efecto látigo en las cadenas de suministro

16

2.4. Causas delefecto látigo

21

2.5. Análisis de las causas: modelos propuestos

25

2.5.1. Modelo LST

26

2.5.2. Modelo CDRS

32

2.5.3. Modelo ALY

38

2.6. Metodología y evolución del análisis del efecto látigo

40

2.6.1 Dinámica de sistemas (Ingeniería de Control)

41

2.6.2 Teoría de redes

48

2.6.3 Simulación

49

2.6.4 Investigación de operaciones (método estadístico)50

2.6.5 Lógica difusa

54

III

CAPITULO III. Revisión crítica de los estudios sobre el efecto látigo

55

3.1. El método de medición

55

3.2. El modelo de gestión de existencias

62

CAPÍTULO IV. Análisis del efecto látigo mediante la aplicación de
técnicas de control
4.1. Introducción

65
65

4.2. Modelos de funciones de transferencia aplicables al estudio delefecto látigo

69

4.3. Secuencia temporal de las decisiones tomadas por los agentes

73

4.4. Modelos de predicción de la demanda

77

4.5. Modelo basado en la recuperación gradual del inventario

85

4.5.1. Ecuaciones del modelo

91

4.5.2. Función de transferencia

95

4.5.3. Estabilidad del modelo

99

4.6. La influencia del método de predicción

109

4.6.1.Alisado exponencial simple

109

4.6.2. Alisado exponencial doble

125

4.6.3. Modelos ARMA

130

4.6.3.1. Modelo AR(1)

131

4.6.3.2. Modelo ARMA(1,1)

142

4.7. Estudio comparativo de los modelos

149

4.7.1. Gráficas de análisis de los métodos de predicción
4.7.2. Conclusiones sobre el modelo de gestión de inventarios

IV

157
175

CAPÍTULO V. Modelos de gestión concontrol por el inventario
logístico

177

5.1. Justificación del modelo

177

5.2. Formulación del modelo

179

5.3. Interpretación de los parámetros

185

5.4. Estabilidad de la función de transferencia. Análisis de los polos

187

5.5. Influencia del método de predicción en el modelo

195

5.6. Indicadores de la respuesta del modelo

196

5.7. Alisado exponencialsimple

198

5.7.1. Respuesta para una demora L = 3

204

5.7.1.1. Resultados para L = 3

206

5.7.1.2. Análisis de sensibilidad para cambios en

206

5.7.2. Respuesta para una demora L = 5

208

5.7.2.1. Resultados para L = 5

210

5.7.2.2. Análisis de sensibilidad para cambios en

210

5.7.3. Respuesta para una demora L = 20

212

5.7.3.1. Resultados para L = 20214

5.7.3.2. Análisis de sensibilidad para cambios en

214

5.8. Modelo autorregresivo AR(1)
5.8.1. Respuesta para una demora L = 3

216
220

5.8.1.1. Resultados para L = 3

222

5.8.1.2. Análisis de sensibilidad para cambios en

222

V

5.8.2. Respuesta para una demora L = 5

225

5.8.2.1. Resultados para L = 5

227

5.8.2.2. Análisis de sensibilidad para cambiosen

227

5.8.3. Respuesta para una demora L = 20

230

5.8.3.1. Resultados para L = 20

232

5.8.3.2. Análisis de sensibilidad para cambios en

232

5.9. Modelo ARMA

235

5.9.1. Respuesta para una demora L = 3

238

5.9.1.1. Resultados para L = 3
5.9.1.2. Análisis de sensibilidad para cambios en

240
y

5.9.2. Respuesta para una demora L = 5

244

5.9.2.1....