Sistemas de Información Gerencial

Sistemas de Información Gerencial

Autores: Kenneth C. Laudon

Jane P. Laudon  

Décima edición 2008

ISBN 10: 970-26-1191-1

ISBN 13: 978-970-26-1191-2

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PROCTER & GAMBLE REESTRUCTURA SU CADENA DE SUMINISTRO

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rocter & Gamble (P&G) es una de las empresas de bienes de consumo más grandes del mundo, con ingresos anuales de 51,000 millones de dólares y 80,000 empleados en 140 países. La empresa vende más de 300 marcas en todo el mundo, incluyendo a Crest, Charmin, Tide, Pringles y Pampers. Aunque P&G es conocida por su fortaleza innovadora y de marketing está buscando maneras de reducir sus costos, en respuesta a sus competidores y a la presión de grandes clientes, como Wal-Mart.

A principios de 1990, P&G comenzó a buscar formas de reducir los costos de la cadena de suministro y a mejorar la eficiencia a través de toda su red de manufactura y distribución en Norteamérica. La administración deseaba respuestas a preguntas como “¿Cuántas fábricas debe haber para elaborar un producto nuevo?”,” ¿Dónde deben ubicarse?”,” ¿Dónde se deben ubicar los centros de distribución?” y “¿Cómo podemos entregar estos productos más rápido y de mejor manera a nuevos clientes principales?”.

No era fácil obtener respuestas a estos interrogantes por la increíble complejidad de las cadenas de suministro de P&G, compuestas por más de 100,000 proveedores. Tan sólo la división Global Beauty Care de P&G maneja cientos de combinaciones de proveedores, instalaciones de manufactura y mercados, además de 10 a 15 lanzamientos anuales de nuevos productos. Cada una de las docenas de productos para el cuidado de la belleza de la empresa tiene múltiples tamaños y diseños de empaque. Un pequeño cambio —y los cambios son constantes— repercute en toda la cadena de suministro, impactando los niveles de inventario, los niveles de servicio y los costos.

Jean Kinney, un gerente de compras de P&G, recuerda el lanzamiento de un nuevo producto para el cuidado de la salud a nivel mundial cuyo éxito dependía de que se eligieran correctamente el lugar para ubicar las fábricas y los proveedores de materias primas. El problema era muy complicado y había millones de soluciones posibles. Si se les preguntaba a los gerentes de los países que comercializarían este producto, todos contestaban que las fábricas deberían ubicarse en sus países. Sin embargo, los expertos corporativos decían que la escala es importante y que P&G debería construir una sola mega fábrica en lugar de distribuir la producción. Había millones de soluciones intermedias. ¿Cuál era el mejor enfoque?

P&G encargó una solución a su grupo de Analítica Global de TI. Este grupo construyó algunos modelos utilizando el software de hoja de cálculo de Microsoft Excel mejorado con el What’sBest! de LINDO System para lograr una optimización más robusta y el software @RISK de Palisade para la simulación de Monte Carlo, la cual genera valores al azar para variables indeterminadas. Los modelos trataban de maximizar el valor de la inversión, tomando en cuenta los costos de manufactura, los costos de carga, los impuestos de importación y exportación, los salarios locales, las tasas de cambio extranjeras, los impuestos y el costo de capital.

Este modelo fue parte de una serie de modelos desarrollados por el grupo de Analítica Global de TI para reestructurar la cadena de suministro de P&G. La empresa utilizó modelos de optimización para determinar la mejor forma de asignar recursos a la cadena de suministro, al igual que modelos de simulación para probar matemáticamente varias opciones y observar cómo reaccionaban a cambios en variables importantes. Además; P&G recurrió a técnicas, como árboles de decisión, que combinaban las posibilidades de diversos desenlaces con sus resultados financieros. Con estas herramientas de apoyo a la toma de decisiones, el grupo de Analítica Global TI determinó que el éxito de una cadena de suministro no necesariamente depende de la solución óptima sino de la más robusta, que pueda mantener firme en cualquier circunstancia de la vida real.

P&G utiliza una gran cantidad de herramientas de software para implementar sus modelos. Además de Excel y productos complementarios, P&G emplea paquetes de software independientes. Estos paquetes incluyen Xpress-MP de Dash Optimization Inc. Y Cplex de Ilog Inc. para construir modelos de optimización, y Extend de Imagine That Inc. para elaborar modelos de simulación. La mayoría de los datos para estos sistemas de apoyo a la toma de decisiones provienen de un gigantesco almacén de datos de Oracle que contienen 36 meses de datos sobre proveedores, manufactura, clientes y registros de consumo por región.

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