DETERMINACIÓN DE LA ESTRATEGIA DE PRODUCCIÓN- DISTRIBUCIÓN PARA LAS FÁBRICAS QUE CONFORMAN EL GRUPO EMPRESARIAL BIMBO DE COLOMBIA S.A

CAMILO ESTACIO

UNIVERSIDAD DE LA SABANA FACULTAD DE INGENIERÍA AREA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL LA CARO, CHIA 2007

DETERMINACIÓN DE LA ESTRATEGIA DE PRODUCCIÓN- DISTRIBUCIÓN PARA LAS FÁBRICAS QUE CONFORMAN EL GRUPO EMPRESARIAL BIMBO DE COLOMBIA S.A

CAMILO ESTACIO Cod: 200118180

Trabajo de grado para optar al título de ingeniero industrial

Director: Profesor Cesar Amílcar López Ingeniero Indistrial

Co-director: Edgar Gutierrez Franco Ingeniero Indistrial

UNIVERSIDAD DE LA SABANA FACULTAD DE INGENIERÍA AREA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL LA CARO, CHIA 2007

NOTA DE APROBACIÓN

______________________________

______________________________

______________________________

______________________________ Presidente

______________________________ Jurado

______________________________ Jurado

Santa Fe De Bogotá D.C, Agosto 17 de 2007.

A Julia Estacio, mi madre, quien se ha esforzado tanto por hacer de mí un ciudadano ejemplar, a las personas que están en mi corazón, a Catalina por enseñarme tanto, a Francisco Caro y a todo el grupo de Capoeira de Chía por otorgarme alma de guerrero. A todos ellos, a Dios, a mi ángel de la guarda, y a mi estrella vigilante… Meu coração e meus melhores desejos para vocés. .

AGRADECIMIENTOS

El autor agradece especialmente a:

Jorge Enrique Jiménez Cruz, gerente de logística de BIMBO DE COLOMBIA S.A., Pablo Quintero Renaud, Jefe de logistica, Fabio Caicedo Quintero, despachador de planta, y demás colaboradores del área de logística y de manufactura de la compañía, por todo lo aprendido por ellos y la oportunidad de realizar este trabajo.

A César López, Dusko Kalenatic, Leonardo Gonzalez y Edgar Gutierrez Franco, docentes del CITAD - UNIVERSIDAD DE LA SABANA, por su valiosa colaboración.

A la Universidad de La Sabana, profesores, administrativos, compañeros de carrera y amigos, por ayudarme a crecer como persona y profesional.

A Dios, por todo lo demás.

TABLA DE CONTENIDO

RESUMEN

16

OBJETIVOS

18

JUSTIFICACIÓN

19

ALCANCE DEL TRABAJO

20

INTRODUCCIÓN

21

1.

REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA

22

1.1.

LA CADENA DE SUMINISTRO

22

1.2.

LAS TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN (IT’S)

24

1.3.

LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES, LOS MODELOS MATEMÁTICOS Y LA SIMULACIÓN.

1.4.

26

RELACIÓN ENTRE LA CADENA DE ABASTECIMIENTO Y LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES.

1.

1.1.

29

EL SECTOR PANIFICADOR, LA EMPRESA Y EL PROYECTO CAPS LOGISTICS

31

INTRODUCCIÓN AL SECTOR PANIFICADOR

31

1.1.1. Principales productos

31

1.1.2. Características principales del sector

32

1.2.

EL SUBSECTOR DEL PAN

33

1.3.

RESEÑA SOBRE BIMBO.

35

1.3.1. Historia

35

1.3.2. Propósitos y Metas de la compañía

37

1.4.

ESTRUCTURA OPERATIVA DE BIMBO

38

1.4.1. Conceptualización de la operación de BIMBO DE COLOMBIA S.A.

42

1.4.2. Sistema de producción

47

1.4.3. El día a día de la empresa

50

1.4.4. Características de la logística de BIMBO

52

1.4.4.1.

Medios de manejo.

52

1.4.4.2.

Cumplimiento de la política corporativa.

53

1.5.

EL PROYECTO CAPS LOGISTICS

52

1.5.1. Características del software

54

1.5.2. La herramienta CAPS LOGISTICS

55

1.5.3. Casos de éxito.

56

1.6.

PROYECTO PARA BIMBO DE COLOMBIA S.A.

57

1.7.

CHECKLIST DE DATOS SOLICITADOS POR EL SOFTWARE.

58

2.

MODELO DE OPTIMIZACIÓN PARA BIMBO DE COLOMBIA S.A.

63

2.1.

METODOLOGÍA

63

2.1.1. Identificación del problema.

63

2.1.2. Generación del modelo de optimización.

64

2.1.3. Recolección de datos.

65

2.2.

66

DESARROLLO DEL MODELO

2.2.1. Forma general del modelo de optimización

66

2.2.2. Modelo de optimización de producción

75

2.2.2.1.

Resultados del modelo de producción

76

2.2.2.2.

Análisis de resultados del modelo de producción

78

2.2.2.3.

Análisis de sensibilidad del modelo de producción

80

2.2.3. Modelo de optimización de transporte

83

2.2.4. Resultados del modelo de transporte

83

2.2.5. Análisis de costos totales

87

3.

CONCLUSIONES

93

4.

RECOMENDACIONES

95

BIBLIOGRAFIA

96

ANEXOS

98

LISTA DE TABLAS

Tabla 1. Principales empresas productoras del sector panificador

37

Tabla 2. Porcentaje de producción de bandejas producidas en cada planta.

76

Tabla 3. Número de ítems elaborados por cada planta, según año.

77

Tabla 4. Número y porcentaje total de viajes realizados, por año

83

Tabla 5. Porcentaje de utilización cada tipo de transporte, según planta origen de los viajes. Tabla 6. Número total de viajes entre puntos. Tabla 7. Promedio mensual real de viajes de la empresa.

84 84 86

Tabla 8. Comparativo entre cantidad promedio mensual real y calculada de vehículos.

87

Tabla 9. Costos históricos y calculados, sin restricción.

89

Tabla 10. Costos históricos y calculados, con restricción.

91

LISTA DE FIGURAS

Figura 1. Principales productos del sector panificador en Colombia.

31

Figura 2. Índice de producción del sector Vs. Industria general

32

Figura 3. Cadena de Valor BIMBO DE COLOMBIA.

39

Figura 4. Flujo de Material terminado a través de la cadena de abastecimiento. 40 Figura 5. Esquema general de producción de las plantas de BIMBO.

43

Figura 6. Mapa de ubicación de plantas y agencias BIMBO DE COLOMBIA.

45

Figura 7. Cadena de abastecimiento BIMBO DE COLOMBIA.

46

Figura 8. Sistema general de producción.

47

Figura 9. Flujos continuos y discontinuos de materiales.

49

Figura 10. El día a día de la empresa.

51

Figura 11. Metodología de diseño del modelo de optimización.

63

LISTA DE GRÁFICOS.

Gráfico 1. Comparación global entre demanda y producción.

79

Gráfico 2. Comparación entre LEVEL y UPPER en la planta de Tenjo.

80

Gráfico 3. Comparación entre LEVEL y UPPER en la planta de Yumbo.

81

Gráfico 4. Comparación entre LEVEL y UPPER en la planta de Soledad.

81

Gráfico 5. Comparación entre LEVEL y UPPER en la planta de Itaguí.

82

Gráfico 6. Costos de producción y transporte anuales históricos y calculados, sin restricción de capacidad.

88

Gráfico 7. Costos de producción y transporte anuales históricos y calculados, con restricción de capacidad.

91

LISTA DE ANEXOS

ANEXO A. Forma general del modelo de producción (Enero a Julio de 2009). 98 ANEXO B Forma general del modelo de transporte (Año 2007)

101

ANEXO C. Artículo de PORTAFOLIO Colombia es el país con el menor consumo de pan en América Latina ANEXO D. Artículo de Revista Dinero ¿Como pan caliente?

104 108

GLOSARIO

Agencia: Lugar físico al cual son llevados los productos terminados en planta. Bandeja: Canasta plástica donde se disponen los productos terminados, con el fin de protegerlos. Son apilables, y se pueden acomodar para que éstas no se salgan de su sitio durante los viajes. Por tener un número específico e inmodificable a corto plazo, la bandeja es usada como medio de agregación por las plantas. BIMBO: Nombre de la marca principal de BIMBO DE COLOMBIA. Generalmente, son los panes los que llevan esta marca. Bollería: Tipo de pan producido para otras compañías, que lo usan para elaborar sus propios productos, como es el caso de los restaurantes. CAPS LOGISTICS: Firma desarrolladora de software comercial para soporte de decisiones

en

cadenas

de

suministro.

Página

optimización.

Web

http://www.caps.com. Ciudad destino: Ciudad donde se encuentran los clientes que atiende cada agencia. Cupo: Número de paquetes de un producto específico, que se ponen en una bandeja. Este número sólo puede ser modificado con permiso de la casa matriz de la empresa. Despacho: Lugar físico de las plantas, usado como lugar de crossdocking entre la planta y las agencias que atiende. Es a este lugar que los medios de transporte llegan a cargar. Dolly: Plataforma con rodachines donde se puede poner una cantidad específica GAMS: Software de modelación para resolución de problemas matemáticos, entre ellos, de programación lineal y entera. GAMS es la sigla para GENERAL ALGEBRAIC MODELING SYSTEM1. GRUPO BIMBO: Nombre de la multinacional a la que pertenecen BIMBO DE COLOMBIA, COMESTIBLES LALO y ROMA – MAMA INES. Este conjunto de 1

Fuente: Página oficial de GAMS, disponible en http://www.gams.com/, el día 14 de Agosto de 2007.

empresas tiene alrededor del mundo otras empresa del sector panificador, y es una de las más grandes e importantes del mundo. Item: Referencia o tipo de producto a elaborar. Se identifica con un nombre y un código único de cuatro dígitos para facilitar su reconocimiento en las bases de datos de la compañía. LALO: Comestibles LALO es una empresa panificadora barranquillera. Fue adquirida por GRUPO BIMBO en el año 2005. Linea: Conjunto de máquinas dispuestas en serie, con el fin de convertir materia prima en un producto terminado, por medio de una serie de procesos llevadas a cabo por las máquinas. MAMA INES: Empresa panificadora antioqueña, adquirida por GRUPO BIMBO en en Julio del año 2006. Manufactura: Dependencia de la planta, encargada de la elaboración de los ítems o productos a comercializar. Medio de manejo: Contenedor primario de productos terminados, usado para transportar y proteger los productos durante los traslados de logar, dentro y fuera de las plantas y agencias. Generalmente son bandejas plásticas, reutilizables, de varios tamaños, para el transporte en el territorio nacional, o cajas de cartón para las exportaciones. MIP: Mixed Integer Programation, o Programación Entera Mixta, es un tipo de programación lineal, en el que los datos de salida son números enteros. Modelo: Forma genérica de la función objetivo y las restricciones impuestas para la resolución de un problema de programación. Multilíneas: Paquetes que resultan de unir productos que han sido producidos en más de una línea. Panadería: Tipo de pan producido para venta directa en almacenes de cadena y supermercados, tales como los panes tajados, mogollas, etc. Pan-Bollería: Línea en la que se producen tanto productos tipo pan como productos tipo bollería.

Planta: Lugar físico destinado a la elaboración de los productos a comercializar. Las plantas tienen en sis instalaciones las áreas de manufactura y de despachos. Programa: Modelo con los datos de entrada ya introducidos, y puestos en lenguaje computacional. En el caso de este trabajo existe un programa para cierta cantidad de periodos. http://www.gams.com/ Zona: Sector del país que es atendido por cada planta y su conjunto de agencias.

RESUMEN

La compañía BIMBO DE COLOMBIA S.A. es una empresa de nivel mundial, perteneciente a la gran multinacional mexicana GRUPO BIMBO S.A. Esta empresa se halla en un proceso de expansión por medio de construcción y adquisición de plantas para fabricación y comercialización de productos de panadería alrededor del país. BIMBO DE COLOMBIA ha iniciado un proyecto denominado CAPS LOGISTICS, que busca encontrar una estrategia de producción y distribución acorde con el crecimiento que ha tenido en los últimos cinco años. Paralelo a este proyecto, y como apoyo para el mismo, se desarrolló el presente

documento,

para

el

cual

se

tomaron

datos

de

demandas,

disponibilidades de producción, costos, etc. Con estos datos se elaboraron modelos de optimización basados en un modelo de producción - distribución. El documento presentado contiene la base teórica para construir el modelo principal, seguido por una descripción de los procesos de la empresa y una corta reseña sobre el sector panificador en el país. Luego se describe el modelo y cómo fue concebido, dando a conocer los pasos que se dieron durante el proceso. Finalmente, se hace un análisis de los datos de salida de los programas y se hacen recomendaciones basadas en éstos.

Abstract: The company BIMBO DE COLOMBIA S.A. is a world level enterprise, part of the great Mexican multinational GRUPO BIMBO S.A. This company is on an expansion process by building a buying plant across the country. The company started the project CAPS LOGISTICS, whose objective is to find a production distribution strategy, according with its growth in the last five years. At the same time, and as support for the project, this document was done. Demands, production times and costs, and so on was collected from the company. With this data, a production – distribution model were developed. The presented document contains the base theory to build the main model, followed by a description of the

company’s processes, and a short remark about the bakery’s industrial sector. Then, the model and its conception are described, talking about steps given during the process. Finally, output data is analyzed, and based on it, recommendations are given.

Also, results obtained after run one of the periods are included.

Key Words: GAMS, Optimization Model, Bakery, Plant, Agency.

OBJETIVOS

OBJETIVO GENERAL: Determinar una estrategia de producción-distribución en la panificadora BIMBO DE COLOMBIA S.A.®, para mejorar el sistema de producción y distribución de la empresa, mediante el desarrollo de modelos matemáticos para soportar la toma de decisiones.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS:

•

Conocer la situación actual de la empresa y antecedentes relacionados con el problema de estudio, para representar construir modelos representativos de dicha situación, identificar las necesidades del mercado, para analizar y determinar la red de distribución.

•

Formular modelos matemáticos que representen la situación actual del sistema, para determinar en ellos diferentes alternativas de solución.

•

Levantar la información necesaria para determinar parámetros que alimenten los modelos.

•

Realizar el proceso experimental, mediante la construcción de escenarios que permitan realizar un análisis eficiente del problema.

•

Establecer oscilaciones en costos ocasionados por los cambios propuestos por el proyecto, y obtener una relación costo / beneficio útil en el proceso de toma de decisiones.

JUSTIFICACIÓN

Desde hace cinco años, BIMBO DE COLOMBIA®, ha comenzado un proceso de expansión a lo largo del país. Como parte de este proceso, la compañía adquirió una planta en Medellín en Julio de 2006, que se suma a las tres plantas ya existentes (Bogotá, Cali y Barranquilla). Esta situación de crecimiento ha hecho que la empresa se cuestione acerca de su actual estrategia de producción – distribución, y desee evaluar estrategias diferentes a ésta, con miras a encontrar la más idónea y efectiva.

Con el presente proyecto, se busca determinar una estrategia de producción distribución que permita a la empresa aumentar la competitividad y efectividad de su trabajo, aprovechando la nueva planta, y hacer que la empresa se acerque más al logro de sus objetivos corporativos. Para el año 2007, la compañía tiene amplias expectativas en ventas, sobre todo porque al final del año 2006, la compañía tuvo ingresos netos positivos por primera vez desde su fundación en el país. Para mantener y aumentar esta expectativa en ventas, es primordial saber hasta dónde se puede cubrir la demanda con la situación actual de la empresa y sus plantas, y sobre todo, como hacerlo de la forma más económica sin afectar el servicio al cliente.

Este proyecto pretende dar respuesta a la inquietud de la compañía, por medio de un modelo matemático de producción – distribución, evaluando las incidencias en los costos de producción globales y de transporte según viajes realizados, con el fin de obtener información para anticipar problemas en alguna de las dos áreas.

ALCANCE DEL TRABAJO

El trabajo presentado pretende mostrar una posible forma de producir y transportar los bienes producidos por la compañía de la forma más económica posible, teniendo en cuenta las restricciones que en la empresa se mencionaron en cuanto a traslado de productos entre plantas. El trabajo aplica para un horizonte de tiempo comprendido entre Enero del año 2007 y Agosto de 2010. Aunque originalmente, la idea era generar bases para obtener información útil en los procesos de planeación hasta Diciembre de 2011, evidentemente se pierde la objetividad con los datos y políticas actuales de la compañía para un horizonte a más largo plazo, sin embargo la dinámica de los modelos podrá ajustarse para períodos posteriores. En el planteamiento del problema se tienen en cuenta todos los orígenes y destinos dentro del territorio nacional, pero solamente dos de sus ocho familias de productos. El estudio se limita a observar en qué planta el modelo propone producir mes a mes, y en qué tipo de medio llevar los bienes producidos a su destino, y evaluar los costos generados de estas dos operaciones, construyendo un modelo sencillo con la menor cantidad de datos posible; esto último para tratar de no hacer el modelo matemático más pesado. A partir de este trabajo, se desea dar un soporte básico a los datos arrojados por el proyecto original CAPS LOGISTICS llevado a cabo en la compañía.

INTRODUCCIÓN

La globalización y expansión de empresas multinacionales alrededor del mundo ha hecho que varias empresas grandes se acerquen a Colombia y decidan establecerse en este país, y crecer en él. Una de estas empresas es BIMBO DE COLOMBIA S.A., parte de la multinacional de panificación mexicana GRUPO BIMBO S.A., que además tiene varias plantas en Latinoamérica, Norte América, Europa y Asia, y continúa creciendo. BIMBO DE COLOMBIA ha crecido mucho en los últimos cinco años, de una a cuatro plantas en Cundinamarca, Antioquia, Atlántico y Valle del Cauca. Este crecimiento representa un nuevo reto para la empresa, ya que ahora debe hacer interactuar las cuatro plantas existentes de una forma armoniosa y al menor costo posible. El trabajo que se presenta a continuación pretende dar una opción para que esa armonía se dé en términos logísticos, con un modelo matemático sencillo, y dar inicio a una serie de investigaciones con miras a lograr que la empresa llegue ser la primera a nivel nacional en cuanto a servicio, calidad y cumplimiento.

2.

REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA

Todo producto o servicio involucra una serie de procesos, y a su vez, estos procesos requieren recursos económicos, humanos, tecnológicos, etc., para que entrelazados, se llegue a un resultado final, a saber, productos en manos de clientes satisfechos. La cadena de suministro se entiende como el conjunto de elementos que intervienen en el proceso de entregar un producto a un cliente, desde quien provee de la materia prima del producto, hasta quien lo entrega en manos del cliente.

4.1.

La cadena de suministro

En la cadena de suministro, los elementos más destacados son los proveedores, los clientes, el transporte, el encargado del proceso de transformación, y la comunicación entre ellos. Todos estos elementos, en una cadena efectiva, están encaminados hacia la satisfacción del cliente final. Por esto se da la necesidad de alguien que administre estos elementos, y los haga caminar de forma armoniosa. De eso se encargan la logística y el SCM.2

El concepto de Supply Chain Management (SCM, o Administración de la Cadena de Abastecimiento), ha ido evolucionando desde la década de los 90, hasta nuestros días, convirtiéndose en una poderosa base conceptual para mejorar los procesos productivos en todo tipo de empresas, principalmente los enfocados a logística y cumplimiento con el cliente. De acuerdo a The Council of Logistic Management3 (Consejo de Administración Logística), la administración logística o de cadenas de suministro es "El proceso de planear, implementar y controlar la 2

Fuente: SMITHS, Sanne, Tactical design of production – distribution networks, Technische University Eindhoven , Holanda, 2003. p. 1. (Versión digital). 3 Su nombre actual es Council of Supply Chain Management Professionals. Web: www.cscmp.org.

eficiencia, el flujo de costos y el almacenamiento de materia prima, inventario en proceso, productos terminados, e información concerniente desde el punto de origen al de destino, con el fin de satisfacer los requerimientos del cliente". De modo que la forma más efectiva de evaluar una cadena de suministro es preguntando al cliente final sobre el nivel de servicio de la empresa, es decir, observando si el producto está en el lugar que el cliente quiere, en el momento en que lo necesite, y al precio que espera.4

La SCM se puede ver como todo un modelo de administración, tan poderoso que se dice que la competencia actual en el mundo de los negocios no se da entre empresas, sino entre cadenas de abastecimiento completas.

Usualmente, la SCM tiene como objetivo minimizar los costos que implica la cadena de suministro de la compañía, por medio de la minimización de: -

Costos de adquisición de materia prima.

-

Costos de transporte.

-

Costos de producción.

-

Costos de inversión.

-

Costos de distribución.

-

Costos de inventario.

-

Costos de apertura o cierre de instalaciones.5

Ahondando un poco más en el concepto de SCM, se tiene que en éste se identifican tres niveles en los que se puede aplicar una decisión tomada,

4

Fuente: SMITHS, Sanne, Tactical design of production – distribution networks, Technische University Eindhoven , Holanda, 2003. p. 2. (Versión digital). 5 Fuente: SHAPIRO, Jeremy, Modeling the supply Chain, Massachusetts Institute of Technology, Thompson Learning, U.S.A, 2001, p. 5 – 7.

dependiendo del horizonte de planeación (del tiempo en que se ha de aplicar la decisión). Estos niveles son:

Estratégico: Este nivel comprende las decisiones a largo plazo, es decir, un año o más. Estas decisiones pueden ser localizar una nueva planta, designar productos a una serie de plantas, tener transporte propio o contratarlo, etc.

Táctico: Este nivel comprende las decisiones tomadas en el mediano plazo; menos de un año. Estas decisiones se relacionan, por ejemplo, con los niveles de inventario mínimos, las formas de empaque y transporte, el control de la producción y la elección de proveedores. Estas decisiones suelen ser consecuencia de las decisiones tomadas a nivel estratégico.

Operacional: Este nivel encierra a todas las decisiones que se toman a diario, como son, qué y cuánto se debe producir en la jornada, qué ruta tomar para llegar a cierto cliente, a qué cliente se debe atender primero, etc. Como se puede notar, se trata de decisiones que se deben tomar en cuestión de horas o minutos. Vale la pena destacar que las directrices en las decisiones tomadas a nivel operacional dependen en gran medida de las tomadas a nivel estratégico y táctico.

Como cada decisión requiere de diferentes variedades de información, también se requiere de diferentes técnicas y modelos para su solución.

4.2.

Las Tecnologías de información (IT’s)6

En toda empresa se puede decir que se manejan dos tipos de información, que se gestiona y manipula para llevar a cabo sus operaciones futuras, y para llevar registro de sus operaciones pasadas. Las IT’s permiten hacer una gestión rápida y 6

Fuente: SHAPIRO, Jeremy, Modeling the supply Chain, Massachusetts Institute of Technology, Thompson Learning, U.S.A, 2001, p. 7 – 9.

efectiva de dicha información, sobre todo en una época como la actual, en la que las herramientas tecnológicas lo permiten de forma fácil y económica.

Las IT’s de dividen en dos clases, a saber; las IT’s transaccionales y las IT’s analíticas. -

IT’s transaccionales: Estas IT’s son las que permiten gestionar, incluso en tiempo real, toda la información que se va generando a lo largo del tiempo, como históricos de ventas, producción, despachos, etc. Estas tecnologías permiten consultar información en un lapso de tiempo corto, e incluso generar un análisis de datos tendiente a identificar anomalías en los procesos. ORACLE, por ejemplo, es un software IT, que permite consultar datos de operaciones, pero no ayuda en mucho a mejorarlos.

-

- IT’s analíticos: Estos IT’s permiten mejorar un proceso, o una serie de procesos, a través del análisis de resultados pasados y características del proceso o procesos a mejorar. Su propósito principal es dar soluciones óptimas, dependiendo de lo que se quiera lograr, mediante manipulación del proceso mismo, sus características, su entorno, etc. Herramientas como CAPS LOGISTICS, SAP, APO, ARENA, PROMODEL y otros software APS’s (Advance Planning Scheduling), son IT’s analíticos que permiten visualizar una mejor forma de llevar a cabo un proceso. Estas IT’s trabajan en llave con las IT’s transaccionales, puesto que son éstas las que generan los datos de entrada.

4.3.

La investigación de operaciones, los modelos matemáticos y la

simulación. 7

La investigación de operaciones, base de las IT’s analíticas, se usa para mejorar todo tipo de procesos (evaluando y reestructurando su diseño), entre los que se encuentran los desarrollados en empresas manufactureras y de servicios. Pero su fin último es encontrar la forma de utilizar y aprovechar al máximo todos los recursos disponibles, optimizándolos para obtener un beneficio en costos, ganancias, tiempos, etc. En la investigación de operaciones se usan modelos matemáticos, apoyados por herramientas estadísticas y computacionales, útiles para la optimización o mejora de cadenas productivas, niveles de servicio, ganancias o costos de las compañías, así como una gran variedad de combinaciones de los temas anteriores y otros más específicos. Se podría decir que al usar la investigación de operaciones como herramienta para evaluación de procesos, se busca una mejor forma de hacer las cosas, ya sea en términos de costos, tiempos, ganancias, nivel de servicio al cliente, o lo que sea que se desee mejorar.

La investigación de operaciones incluye entre sus subtemas, herramientas más específicas como Programación Lineal, Programación No lineal, Teoría de juegos, Teoría de colas o líneas de espera, Problemas de Transporte, de logística, de inventarios, y otros que resultan especialmente útiles para casos puntuales.

Específicamente, los modelos matemáticos son representaciones matemáticas de situaciones reales, que se usan como soporte de decisiones, o para entender el comportamiento de una situación.

Existen diferentes modelos. Entre ellos se encuentran los siguientes: 7

Fuente: SHAPIRO, Jeremy, Modeling the supply Chain, Massachusetts Institute of Technology, Thompson Learning, U.S.A, 2001, p. 10 - 11.

o Modelo de optimización (prescriptivos): Estos modelos buscan valores útiles para optimizar (maximizar o minimizar, según convenga) una o varias funciones objetivo, cumpliendo al mismo tiempo con una serie de restricciones.

o Modelo estático: Son los modelos en los que las variables de decisión no requieren series de decisiones para ser resueltas.

o Modelo dinámico: Lo contrario a los estáticos. Se requiere para las variables de decisión, que otras variables hayan sido resueltas con anterioridad, lo que genera sujeciones de decisiones.

o Modelo lineal: Estos modelos tienden a ser los más sencillos, porque la función objetivo y las restricciones están descritas como funciones de tipo lineal (Ax+By+C >0, Ax+By+C < o Ax+By+C = 0).

o Modelo no lineal: Este caso se da si al menos una de las variables, o funciones objetivo no es de tipo lineal.

o Modelo entero: A este grupo pertenecen los modelos en los que las variables debe arrojar como resultado un número entero. Si hay varias variables, y no todas deben ser enteras, el modelo es entero mixto.

o Modelo determinístico: Es el tipo de modelo en el que se conoce el valor de la función objetivo, y si las restricciones se cumplen, para cualquier valor de las variables de decisión.

o Modelo estocástico: Es el caso contrario del modelo determinístico, para cualquier valor de las variables de decisión.

Entre todos los modelos anteriores, el más usado es la programación lineal, pues resulta ser la más generalizada, flexible y sencilla. Con este tipo de programación, se hace más fácil adicionar o restar restricciones, aunque los datos de entrada deben ser suficientemente confiables.8

Otra herramienta usada en Investigación de Operaciones es la simulación. Esta herramienta se puede usar cuando se tiene que hacer tantas suposiciones en el modelo matemático, que el resultado se aleja más de lo deseable de la realidad, o cuando el sistema real no se puede cambiar para su análisis. La simulación se puede definir como la representación de una situación real y su evolución a través del tiempo, bajo suposiciones expresadas como relaciones matemáticas y lógicas, y se usa para obtener muestras significativas del sistema (la realidad simulada), evaluar alternativas y experimentar con el mismo, si afectar el sistema real.

Los sistemas que se simulan se pueden clasificar en dos grandes grupos:

o Sistemas discretos: Son aquellos en los que las variables cambian de valor en intervalos definidos de tiempo.

o Sistemas continuos: Son aquellos en los que las variables cambian de valor continuamente.

Los tipos básicos de simulación son:

o Modelos estáticos: Son representaciones de un sistema en un punto particular del tiempo.

8

Fuente: SHAPIRO, Jeremy, Modeling the supply Chain, Massachusetts Institute of Technology, Thompson Learning, U.S.A, 2001, p. 84 – 85.

o Modelos dinámicos: Son representaciones de un sistema, a medida que este evoluciona con el tiempo.

La simulación se puede usar a la par con la modelación matemática, si se pueden comparar el sistema actual y el propuesto por el modelo, y ver los resultados en acción.

4.4.

Relación entre la cadena de abastecimiento y la investigación de

operaciones. En las cadenas de abastecimiento, especialmente, la investigación de operaciones resulta ser especialmente útil, puesto que mediante las técnicas que ésta posee, se pueden responder preguntas como cuántas, cuándo y en dónde se deben ubicar los plantas de producción o de empacado, quá infraestructura debe ser propia y cuál se debe alquilar a terceros, cuáles productos y en qué cantidades deben producirse en cada planta o equipo, cuál planta, y en quá cantidades, debe atender a cada centro de distribución, qué nivel de inventarios de materias primas, de productos en proceso o de productos terminados se debe mantener en cada almacenamiento de la cadena, o cuál es el nivel de riesgo asociado a las operaciones en la cadena. Aplicando directamente módulos de simulación a las cadenas de abastecimiento, se pueden enumerar varios tipos de modelos de optimización:9 -

Modelos de pronóstico: Se basa en datos históricos de demanda, para

generar pronósticos de ventas, además de necesidades futuras de materias primas, capacidades de planta, etc.

9

Fuente: SHAPIRO, Jeremy, Modeling the supply Chain, Massachusetts Institute of Technology, Thompson Learning, U.S.A, 2001, p. 10 - 11.

-

Modelos de relación de costos: Determinan la variabilidad de una serie de

costos, asociados a ciertos factores. -

Modelos de uso de recursos: Describe de qué forma cada proceso debe

consumir o usar sus recursos de la forma más óptima. -

Modelos de simulación: Describe la forma en que funciona la cadena de

suministro a través del tiempo.

5.

EL SECTOR PANIFICADOR, LA EMPRESA Y EL PROYECTO CAPS LOGISTICS

5.1.

INTRODUCCION AL SECTOR PANIFICADOR

5.1.1. Principales productos

Según datos de la ANIF, en el año 2000, el sector panificador en Colombia se mueve principalmente por las galletas (32% del valor de la producción), seguido por el pan de trigo (22%), y por pastas y ponqués (12% cada uno), como se puede ver en la figura 1.

Figura 1. Principales productos del sector panificador en Colombia.10

En cuanto a manufactura, en el año 1998 la producción del sector ascendió a los 0.85 billones de pesos, equivalente al 1.8% de la producción industrial del país; prácticamente el mismo porcentaje desde 1995.

10

Fuente: Pagina Web de la ANIF, disponible en

www.anif.com.co/publicaciones/documentos/mercados/3117.pdf, el 14 de agosto de 2007.

La tasa de crecimiento de la producción entre 1975 y 1998, fue de 4.4% (el de la industria fue de 4.9%.), como se muestra en la figura 2.

Figura 2. Índice de producción del sector Vs. Industria general11

5.1.2. Características principales del sector Entre las características más notables del sector están: - Ciclos de la producción: El sector de panificación es el que tiene mayores ciclos productivos. La demanda por productos del sector es sensible a variaciones en los niveles de ingreso y al precio al mercado, debido a la gran cantidad de productos sustitutos existentes.

- Licencias y permisos especiales: El INVIMA tiene una estricta reglamentación para fabricación, importación y venta de alimentos. Se debe suministrar información básica sobre el fabricante y la descripción del producto. Para productos importados, se debe incluir un certificado expedido por la autoridad sanitaria del país exportador, en el cual conste que el producto está autorizado para el consumo humano y que es de venta libre en el país de origen.

11

Ibíd.

-

Exportaciones e importaciones: Frente al resto de sectores industriales,

éste es un sector relativamente cerrado. En 1999, el sector registró un nivel de penetración de importaciones del 5.1% (promedio de la industria: 34.7%). Respecto a las exportaciones, el indicador fue, en este mismo año, de 6.2% (promedio de la industria: 17.5%). En este año, las exportaciones del sector ascendieron a US$29.3 millones, y las importaciones, US$23.8. -

Destino de las exportaciones: Venezuela y Ecuador ocupan el 52% de las

exportaciones del sector, seguidos por Puerto Rico, (10%), República Dominicana (9%), Estados Unidos (5%) y Haití (5%), y otros (18%). Los productos de mayor exportación son las galletas, los barquillos, las obleas y productos de panadería. -

Concentración geográfica de exportaciones: Los principales departamentos

de origen de la exportaciones del sector son Antioquia (75.3% del valor exportado) y Risaralda (21.7%). A nivel global, son pocos los productos exportados, y sólo un grupo reducido de empresas ha logrado participar en los mercados externos.

5.2.

EL SUBSECTOR DEL PAN 12

El pan es un producto de consumo básico en la canasta familiar colombiana, pero también tiene muchos sustitutos, como las arepas o las galletas.

Según FENALCO, los colombianos son los menores consumidores del producto en Latinoamérica, mientras Chile llega a consumir 96 kilos al año, Argentina 30 y Perú 28, respectivamente13. En el escenario internacional, países como Alemania 12

Fuente: Artículo Colombia es el país con el menor consumo de pan en América Latina, de la Web de PORTAFOLIO, disponible en http://www.portafolio.com.co/port_secc_online/porta_perf_online/mayo/ARTICULO-WEBNOTA_INTERIOR_PORTA-2063517.html, consultada en Agosto 16 de 2007. 13 Datos Per Cápita

consumen 120 kilos de pan al año… en Colombia el consumo per cápita de pan al año alcanza los 24 kilos. En el mismo artículo se menciona que En la industria panificadora colombiana hay dos grandes hitos que han sacudido en años recientes el mercado por la entrada de grandes competidores internacionales en la escena del sector panadero. Uno es el arribo de la mexicana BIMBO, que significó para los productores de pan empacado en el país, una obligada búsqueda de mayor eficiencia en sus procesos e incluso se llegó a una baja en los precios del producto, y el otro ha sido el ingreso de Carrefour, que dentro de la estrategia de mercadeo que implantó a su llegada, utiliza su sección de panadería como gancho para el resto de los productos que vende14. Como se puede notar, en un país donde se consume menos pan del que se cree, empresas como BIMBO DE COLOMBIA se han podido abrir paso y hacer grandes avances económicos. El principal medio de venta de pan en el país es la tiende de barrio y la panadería pequeña. Entre estos dos canales, se reparten por igual en Bogotá en 80% de las ventas, mientras que el 20% restante corresponde a los autoservicios. Lo cierto es que el panorama comercial del sector de la panificación en Colombia se complica año tras año. Un ejemplo claro es Pan Pa’ Ya, donde se siente mucho el peso que los gravámenes impuestos al negocio del pan. Hacen exportaciones a pérdida y está en el mismo nivel de utilidades desde el año 2002. Se dice que la única estrategia formulable por ahora es optimizar operaciones y bajar costos15. Se han hecho bastantes esfuerzos para hacer que la gente consuma mayor cantidad de pan, exaltando sus beneficios a la salud, pero ha sido poco más que

14 15

Ibíd. Ibíd.

inútil16. Según la revista Dinero, sin unir esfuerzos será imposible para la industria lograr la reivindicación del pan y su consecuente despegue comercial en el mercado colombiano. La tarea es compleja por lo atomizado y heterogéneo del sector, el cual lleva 5 años con precios a la baja y costos al alza17.

5.3.

RESEÑA SOBRE BIMBO®. 18

5.3.1. Historia El GRUPO BIMBO® Fue fundado en México, en 1945, y es hoy en día una de las empresas

de

panificación

más

importantes

del

mundo

por

su

buen

posicionamiento de marca, sus volúmenes de producción y de ventas, y por ser líder indiscutible de su mercado en México y Latinoamérica. GRUPO BIMBO® está presente en 16 países de América y Europa, cuenta con cerca de 5,000 productos y con más de 100 marcas reconocidas en el mercado, como lo son BIMBO®, LARA, BARCEL, RICOLINO, CORONADO, WONDER, TIA ROSA y MARISELA®. En Colombia se elaboran las marcas BIMBO, MARISELA, MARINELA, MR. BROWN, BONIPAN, DELEYTE, LALO

y MAMA INÉS.

Desde 1980, GRUPO BIMBO® cotiza en la Bolsa Mexicana de Valores y está formada por seis organizaciones y un corporativo, que cuales operan empresas de la industria de la panificación y de alimentos en general. La multinacional GRUPO BIMBO® cuenta ahora con 44 plantas en México, 3 en Centroamérica, 11 en Latinoamérica, 13 en USA, 1 en Europa, 1 en Asia, y tres comercializadoras, para un gran total de 76 empresas.

16

Fuente: Página Web de Revista Dinero, disponible en http://www.dinero.com/wf_InfoArticulo.aspx?idArt=27658, consultada en Agosto 16 de 2007. 17 Ibíd. 18 Fuente: Página de GRUPO BIMBO, disponible en http://www.grupobimbo.com.mx/display.php?section=1, Agosto 14 de 2007.

En Colombia, se encuentran las fábricas BIMBO COLOMBIA en Bogotá, BIMBO COLOMBIA II en Cali, COMESTIBLES LALO en Barranquilla, y PRODUCTOS ROMA en Medellín, cuya marca bandera es MAMA INÉS. Este conglomerado de empresas se reúne en una organización llamada BIMBO DE COLOMBIA S.A. que, junto a las demás plantas BIMBO en Latinoamérica, hace parte de la Organización Latinoamericana de Bimbo OLA.

En el año 1999, la compañía BIMBO DE COLOMBIA S.A. ocupó el tercer lugar del país en activos, a pesar de tener utilidad neta negativa en ese año. La empresa PRODUCTOS ROMA ocupó el puesto 14, y COMESTIBLES LALO el 31, como se puede apreciar en la tabla 1.

Tabla 1. Principales empresas productoras del sector panificador19.

Cabe destacar que, al final del año 2006, BIMBO DE COLOMBIA S.A. obtuvo utilidades netas positivas por primera vez desde su fundación.

5.3.2. Propósitos y Metas de la compañía

Entre los propósitos de BIMBO® se encuentran: - Hacer de nuestro negocio un negocio, ser productivos. Alcanzar los niveles de rentabilidad establecidos.

19

Fuente: Pagina Web de la ANIF, disponible en

www.anif.com.co/publicaciones/documentos/mercados/3117.pdf, el 14 de agosto de 2007.

-Lograr un creciente volumen y participación de nuestras marcas. Estar cerca de nuestros consumidores y clientes, ellos son nuestra razón de ser. - Buscar que nuestro personal se desarrolle y realice plenamente (vivir nuestra filosofía). Orientados permanentemente a aprender. - Asegurar la operación en un adecuado ambiente de control (información, sistemas y confianza). Participación y autocontrol. Y su misión es “Elaborar y comercializar productos alimenticios, desarrollando el valor de nuestras marcas,

comprometiéndonos a ser una empresa altamente

productiva y plenamente humana, innovadora, competitiva y fuertemente orientada a la satisfacción de nuestros clientes y consumidores, y líder internacional en la industria de la panificación, con visión a largo plazo.20”

Par el año 2010, GRUPO BIMBO S.A. espera ser el líder mundial en panificación, y una de las mejores empresas alimenticias a nivel nacional. Además de esperar convertirse en una empresa cuyas marcas sean líderes de su mercado y confiables para sus clientes, sólida para accionistas y entorno social, y un lugar extraordinario para trabajar.21

5.4.

Estructura operativa de BIMBO.

Como la mayoría de las empresas de manufactura, BIMBO DE COLOMBIA S.A. tiene procesos principales, de apoyo y gerenciales, cuya sincronía y mutua colaboración hace que la empresa sea rentable. Esto se puede observar claramente en la cadena de valor de la empresa.

20

Fuente: Modelo de Gestión de Negocios BIMBO; Plegable “Nuestro Sistema de Gestión de Calidad – Un compromiso de todos por la empresa que queremos” 21 Fuente: Ibíd.

La cadena de valor de BIMBO DE COLOMBIA S.A. se puede observar en el esquema de la figura 3:

Figura 3. Cadena de Valor BIMBO DE COLOMBIA.

Resumiendo, se pude explicar que el proceso eje de la compañía comienza con el mercadeo, donde se estudian las tendencias de mercado, se generan ideas de promociones, eventos, nuevos productos, etc., que provoquen un aumento en el volumen de ventas, teniendo en cuenta la capacidad de producción del área de manufactura y el de almacenaje de abastecimiento.

Luego está el abastecimiento, que asegura que cada producto sea elaborado con los productos de más alta calidad posible, y con el costo más bajo que se pueda ofrecer. El volumen de materia prima para cada producto se concilia junto a manufactura, según las proyecciones que se dan desde mercadeo.

El área de manufactura elabora los productos, y acomoda su producción para lograr una sincronización con el área de logística y despachos, para reducir al máximo los costos generados en ésta área por faltantes de producción y demoras de entrega.

A su vez, logística se encarga de llevar los productos ya terminados a sus diferentes destinos. Esta área es la encargada de asegurar el máximo nivel de servicio a los clientes finales, por medio de la política básica de entregas correctas, completas y a tiempo.

Una vez se hace efectivos los pagos, el área de ventas se encarga de recolectar la información de productos vendidos con cada cliente, e identificar, a través de dicha información, cualquier problema al que se le hace trazabilidad para hacer mejoras al sistema. Sin embargo, cada proceso tiene su propia metodología para identificar, trazar y mejorar sus procesos. El proceso se puede ver en la figura 4.

MAFRA DESPACHOS PRODUCCIÓN

EMBALAJE

PEDIDO TERCEROS ENTREGA

RECAUDO

DEVOLUCION

AGENCIAS

TRANSPORTE

Figura 4. Flujo de Material terminado a través de la cadena de abastecimiento.

En la descripción anterior se nota claramente una cadena de valor completa, desde proveedores hasta clientes finales. Esta será la base del trabajo a llevar a cabo con la compañía, pues son principalmente los datos que se puedan extraer de la cadena de valor, y los indicadores de gestión que se manejan en su administración, tan de la mano con la SCM, lo que dará luz al proyecto al momento de evaluar su efectividad.

De hecho, la empresa tiene juntas semanales de cadena de suministro, en donde se discuten los resultados de la cadena en general, y se toman medidas para corregir, mejorar o mantener los resultados expuestos durante la reunión.

5.4.1. Conceptualización de la operación de BIMBO DE COLOMBIA S.A.

BIMBO DE COLOMBIA tiene básicamente tres líneas de productos: Pan, Dulce y Multilíneas (Cajas con varios productos de las dos líneas anteriores). Sin embargo, en planta, estas líneas son: ƒ

Panadería (Todos los tipos de pan que se venden en grandes cadenas y tiendas de barrio.)

ƒ

Bollería (Pan Perro y Pan Hamburguesa para Cadenas de restaurantes como McDonalds, El Corral, Presto, etc. Conocidos como Consumos)

ƒ

Pastelería (Línea de productos con relleno, como los Submarinos y los Pipiolos)

ƒ

Panquelería (Línea de productos dulces sin relleno, como los Ponquecitos y los Brownies)

ƒ

Tostados (Línea de panes tostados)

ƒ

Tortillas.

ƒ

Migas (Miga de pan, hecha con los extremos cortados de los panes.)

ƒ

Promociones (Paquetes armados con los productos de las otras líneas, tales como las Cajas Navidad, Cajas Peajes y Maletines)

En la compañía se pueden considerar las siguientes locaciones físicas:

Plantas: Lugares físicos donde se realiza la producción. En este momento existen Cuatro, ubicadas en Tenjo (Cundinamarca), Soledad (Atlántico), Itaguí (Antioquia), y Yumbo (Valle). Además, hay una empresa maquiladora llamada INAVIGOR, con plantas en Bogotá (Cundinamarca) e Ibagué (Tolima), que fabrica tres referencias para la compañía; Chocoso (ponqué rectangular con cubierta de chocolate), Gustoso (ponqué rectangular sabor a vainilla), y Redondo (Ponqué redondo sabor

a vainilla). Este primer eslabón de la cadena de suministro viene atada a los proveedores de materia prima inicialmente.

Todas las plantas manejan productos de las marcas BIMBO y MARISELA, concentrándose éstos principalmente en las plantas de Tenjo y Yumbo. La razón es que, desde su fundación, estas plantas fueron designadas para producir estas marcas.

Por otra parte, las plantas de Itaguí y Soledad producen un volumen no tan alto de estas marcas, sino que también producen las marcas MAMA INES y LALO, respectivamente. Esto se dio porque las plantas mencionadas no pertenecieron a BIMBO desde el principio, sino que fueron adquiridas, junto a sus marcas, en 2005 para Soledad y 2006 para Itaguí. El esquema de producción de la empresa se muestra en la figura 5.

PRODUCTOS BIMBO PRODUCTOS MI/LALO

PLANTA TENJO

PLANTA ITAGUÍ

PLANTA SOLEDAD

PLANTA YUMBO

Figura 5. Esquema general de producción de las plantas de BIMBO.

Las líneas existentes en cada una de las plantas son:

Tenjo: Panadería, Bollería, Panquelería, Pastelería, Tortillas, Tostados, Migas y Promociones. Cabe destacar que la gran mayoría de los productos marca BIMBO, MARISELA y BONTRIGO que se producen en Colombia se fabrican en esta planta.

Yumbo: Panadería, Bollería y Tostados. Esta planta abastece su región de influencia, y además sirve de apoyo a la planta de Tenjo, cuando las líneas de Panadería y Bollería de esta planta se saturan.

Soledad: Panadería, Panquelería, Bollería, Dulce. Esta planta posee dos líneas, de las cuales una es manual. La mayoría de los productos elaborados en esta planta son marca LALO, y sus productos son característicos de su región de influencia.

Itaguí: Panadería, Bollería, Panquelería, Tostados. Al igual que en Soledad, la planta de Itaguí elabora productos propios de su antigua marca, MAMA INÉS, y algunos productos BIMBO.

Cada planta tiene un área de despacho, en la que se dividen los productos según su agencia destino, y se hacen las respectivas transacciones de productos, para el caso en el que se envíen apoyos desde otra planta. Se pueden entender como centros de distribución anexos a cada planta.

Agencias: Corresponden al segundo eslabón de la cadena de suministro de la empresa. Son los lugares físicos donde llegan los productos de las plantas, para ser distribuidos a las grandes cadenas, supermercados, tiendas de barrio, cadenas de restaurantes, etc. Existen nueve agencias, en las ciudades de Bogotá, Tenjo, Medellín, Cali, Bucaramanga, Pereira, Barranquilla, Cartagena y Soledad. Existen agencias que se encuentran justo dentro o muy cerca de las plantas, como es el caso de las agencias de Tenjo y Soledad.22

Ciudades destino: Son el último eslabón de la cadena de suministro. Son las ciudades donde residen los clientes, y que son abastecidas de producto pro parte de las agencias. Cada agencia tiene una zona de influencia, que puede ser exclusiva, o compartida con otra agencia.

22

Una agencia, desde el punto de vista de los despachos planta, se puede entender como un centro agregado de demanda, o como un subcentro de distribución.

En la figura 6 se da una idea de la ubicación geográfica de cada una de las plantas y agencias que conforman a BIMBO DE COLOMBIA, así como la zona de influencia de cada planta, según las marcas en las que son demandados que elaboran.

ZONAS DE INFLUENCIA

C

ZONA A: Influencia de Planta Tenjo, y Agencias Bogotá y Tenjo (Prod. BIMBO). ZONA B: Influencia de Planta Yumbo y Agencia Cali, y parte de la zona C (Prod. BIMBO)

D

B

A

ZONA C: Influencia de Planta Itaguí, y Agencias Medellín y Pereira, y parte de la zona B (Prod. BIMBO y MAMA INES). ZONA D: Influencia de la planta Soledad, y las Agencias Soledad, Barranquilla y Cartagena (Prod. BIMBO y LALO. La agencia Bucaramanga es compartida por las zonas de influencia A y C.

Figura 6. Mapa de ubicación de plantas y agencias BIMBO DE COLOMBIA.23

Así que, de esta forma se obtiene una red que conformaría la cadena de abastecimiento de BIMBO DE COLOMBIA, o el flujo de productos terminados desde cada planta hasta su respectiva agencia, y de allí a su destino final, sin tener en cuenta a los proveedores.

El estado actual de la compañía se puede explicar en la figura 7. Una de las plantas, en esta caso Tenjo, abastece a la muchas más agencias que las otras plantas. A pesar de que la capacidad instalada de la planta en mención es la

23

Fuente Mapa de base: Microsoft Encarta 2004 – Sección Atlas dinámico.

mayor y más tecnificada de las cuatro plantas, ésta ha tenido problemas de saturación de líneas por su volumen alto de pedidos.

Tenjo PLANTAS

AGENCIAS Bogotá

TENJO

Cali Medellín

YUMBO Pereira B/manga ITAGUÍ B/quilla DESTINOS SOLEDAD

C/gena Soledad

Figura 7. Cadena de abastecimiento BIMBO DE COLOMBIA.

5.4.2. Sistema de producción

El sistema de producción comienza con las materias primas usadas para la elaboración de los productos terminados. Un solo producto puede ser una mezcla de más de una materia prima, así como la misma materia prima puede usarse para la elaboración de más de un producto, como es el caso de la harina.

Cada producto, según sus características de producción (sabor, contextura, forma, coberturas, rellenos, aditamentos, etc.), es clasificado en una línea, como lo son en este caso los panes, las mezclas dulces, las tortillas, etc.

Así, a partir de las materias primas, se elaboran las masas o batidos, para la elaboración de los productos, en su respectiva línea. Una vez salen los productos terminados, estos son dispuestos en sus respectivos medios de manejo, agregados a manera de embalajes, y seguidamente son embarcados y transportados a su centro de demanda agregada. Lo anterior se describe gráficamente en la figura 8.

M A

LINEAS DE PRODUCCIÓN

T E

DESPACHOS

R

T R A N S P O R T E

I A S

P R I M A S

Figura 8. Sistema general de producción.

Por otro lado, se tiene el problema de la falta de homogeneidad entre los procesos de manufactura de las diferentes plantas. Lo que se quiere decir es que sus tecnologías defieren de las más antiguas a las adquiridas por BIMBO más recientemente, pues pasan de la especialización en cada tipo de producto a la fabricación prácticamente artesanal. En tanto que las plantas de Tenjo y Yumbo manejan un sistema de producción en línea y en gran parte automatizado, Soledad e Itaguí manejan procesos más manuales, y enfocados a la producción por procesos, o en baches de producto, que generan materia prima en proceso

detenida entre dos procesos subsiguientes. Esta diferencia se puede ver gráficamente en la figura 9.

Figura 9. Flujos continuos y discontinuos de materiales.

La primera forma de producción especifica que el producto nunca deja de moverse a través de la línea, de modo que no se generan líneas de espera entre masas de la misma referencia, con la desventaja de que sólo se pueden elaborar referencias que tengan las mismas características de tiempo, temperatura, empaque, etc. En este orden de ideas, la velocidad de la línea será la velocidad del proceso cuello de botella, que suele ser diferente para cada producto. En cambio, la segunda forma de producir, por ser artesanal, es mucho más flexible a la hora de elaborar referencias con características diferentes, pero no provee la ventaja de poder elaborar una gran cantidad de productos en línea. De esta manera, si se requiere

elaborar un volumen alto de varias referencias, se genera una línea de espera de productos entre un proceso y el siguiente, básicamente porque el proceso siguiente puede estar ocupado procesando una serie de productos que se demoran más, y el espacio disponible no es suficiente para procesar el bache de producción completo. En este caso, se toma como tiempo de empaque el promedio de tiempos de los procesos anteriores.

Esta diferencia tecnológica hace que se tenga que planear con mucho cuidado cualquier cambio que se dé entre plantas a la hora de decidir donde fabricar cierto producto. Además entran otros temas, como lo son los fletes de transporte entre cada planta y sus agencias, las demandas de cada referencia que las agencias reportan como pedidos a las plantas, las tendencias del mercado, los proyectos futuros de cierre, ampliación, construcción, etc.

5.4.3. El día a día de la empresa

El proceso a nivel operacional de BIMBO DE COLOMBIA S.A. se puede resumir así:

Toma de pedido: Las agencias toman los pedidos de sus respectivos clientes, los clientes llaman directamente al callcenter de BIMBO, o por medio del sistema EDI de e-commerce24. Después de confirmar cada pedido con el cliente, se consolidan todos los pedidos en uno solo, y se genera una orden de producción. Por ejemplo, los almacenes de grandes superficies, como CARREFOUR, tienen la posibilidad de usar EDI, en tanto que algunos puntos de EL CORRAL llaman al callcenter.

Producción: El pedido se elabora según las líneas a las que pertenezcan los productos pedidos, con todos los requerimientos de materia prima, personal 24

Los pedidos de EDI (Electronic Data Interchange, Intercambio Electrónico de Datos) se efectúan a través de correo electrónico, o a través de una página web a la que tienen acceso los clientes.

eventual, extras, y demás disposiciones que sean necesarias. Esta parte es coordinada directamente por los departamentos de compras y manufactura. Los productos a abastecer para la producción son planeados mensualmente, según los pronósticos del área de mercadeo.

Almacenaje y transporte: El producto terminado es dispuesto en medios de manejo, según la referencia (Bandejas grandes o chicas, cajas, bolsas plásticas, etc.), dividido y puesto en un lugar específico del área de despachos, según su destino. Cuando llega el transporte, el producto es cargado y enviado a su respectiva agencia. El transporte de los productos es contratado por el departamento de Logística, y los tipos de transporte tienen capacidad de 3.7 a 11.7 toneladas, o de 18 a 48 dollys25.

Entrega: Cada agencia recibe el producto de la o las plantas que la abastecen, y las distribuye según los pedidos que se generaron al principio. Esta entrega se hace en camiones propios y triciclos. La única excepción son los productos elaborados para McDonald’s, que son llevados a una distribuidora contratada por el cliente.

Este proceso se puede explicar gráficamente en la figura 10.

25

Un dolly es una plataforma con rodachines, sobre la que disponen verticalmente 32 bandejas grandes o 54 bandejas chicas. Cabe aclarar que la mayoría de los productos de BIMBO se transportan en estos dos tipos de bandejas, de diseño único para BIMBO, a fin de evitar que se maltraten. Por el momento, la excepción más común son las exportaciones.

MAFRA DESPACHOS PRODUCCIÓN

EMBALAJE

PEDIDO TERCEROS ENTREGA

RECAUDO

AGENCIAS

DEVOLUCION

TRANSPORTE

Figura 10. El día a día de la empresa.

5.4.4. Características de la logística de BIMBO.

5.4.4.1.

Medios de manejo.

Las bandejas en que se almacenan los productos son de diseño exclusivo de BIMBO, importadas. Por esta razón, dichas bandejas deben ser devueltas de cada cliente a su agencia, y de cada agencia a su planta, para ser lavadas y reutilizadas. Sin embargo, algunas de las bandejas de dañan o se pierden en el proceso, la mayoría de las veces en manos del cliente.

En el caso de las exportaciones a Venezuela, Ecuador y U.S.A., el medio de manejo es una caja de cartón.

5.4.4.2.

Cumplimiento de la política corporativa.

Para asegurar el eslogan de la compañía, “SIEMPRE RICO, SIEMPRE FRESCO”, los productos tienen en su empaque dos fechas: La fecha de vencimiento, y otra la fecha de anaquel, identificada con la sigla BCO. Esta sigla denota la fecha en la que se considera que el producto deja de ser fresco, y debe ser recogido en aras de mantener la política corporativa. Estos productos son llevados a los denominados expendios, donde son puestos para la venta a un precio más bajo, antes de cumplir con la fecha de vencimiento. Al llegar la fecha de vencimiento, los productos son devueltos a la planta donde fueron producidos. Allí son dispuestos como barredura, y se venden a particulares como alimento para animales.

5.5.

El proyecto CAPS LOGISTICS

El proyecto CAPS LOGISTICS a desarrollar en BIMBO DE COLOMBIA tiene como propósito principal, explotar al máximo posible cada una de las locaciones que la empresa tiene en Colombia (Plantas y Agencias), a fin de minimizar los costos relacionados con la operación de la empresa, a saber, producción y distribución.

Más específicamente, lo que se busca es ubicar los productos que la empresa elabora en el centro de producción más idóneo, teniendo en cuenta su capacidad productiva, su cercanía a los puntos de demanda más importantes para los productos que elaborará, y los costos asociados a producción y distribución.

La forma de hacerlo, será a través del diseño de un modelo matemático útil para hallar la distribución ideal de productos entre las cuatro plantas BCO, teniendo en cuenta sus parámetros y restricciones básicas de capacidad, costos, distancias, nivel de servicio, demanda, etc. Inicialmente, se ha pensado en un modelo matemático dinámico multiobjetivo, que permita minimizar los costos totales de

producción y distribución de productos, y al tiempo maximice en nivel de servicio, entendido éste como porcentaje o número de llegadas a tiempo al cliente final.

Para la empresa, se usará un software que hará la misma función, con la diferencia de que no tendrá en cuenta niveles de servicio, pero sí la capacidad de abastecimiento de proveedores, así como los proyectos futuros de la compañía.

Sin embargo, ambas estrategias se encaminan hacia lo mismo: predecir en qué momento la oferta superará a la demanda, para tomar medidas al respecto, como proyectos de inversión, apertura o cierre de agencias, instalación de nuevas líneas, etc.

5.5.1. Características del software

Desde el Diseño de la Cadena de Abastecimiento, hasta la Optimización de las Rutas de Despacho, los productos de CAPS Supply Chain simultáneamente reducen costos, mejoran el servicio e incrementan la rentabilidad de su negocio.26

El software a utilizar permite también evaluar la posibilidad de establecer nuevos puntos de distribución (agencias para el caso de BIMBO), por lo que el estudio incluye una evaluación sobre la creación de una nueva agencia, o el traslado de agencias a otros lugares del país. Igualmente, permite simular situaciones que aún no se han dado, como lo es la inminente puesta en marcha de la nueva línea de tostados de la planta de Yumbo, o incluso poner líneas que aun no están el proyecto, como una posible línea nueva de pan en Tenjo.

26

Fuente: http://www.grupo-novatech.com/caps.htm

5.5.2. La herramienta CAPS LOGISTICS27

El software, llamado CAPS LOGISTICS, es una herramienta de optimización de recursos. Este programa contiene módulos útiles para optimización del inventario, ubicación de centros de producción y de distribución a través de centroides de demanda, optimización de medios de transporte, y en general, mejora u optimización de la cadena de suministro. Esta herramienta se compone de los siguientes módulos:28 -

TransPro:

Software

para

Planeamiento

de

Transporte

Genera planes inteligentes de transporte que reduce costos de envío en toda forma de selección (compañía de transporte, consolidación de embarque para rutas vehiculares, información de tarifas y programación). A través de su alto rendimiento y el eficiente manejo de grandes volúmenes de información, TransPro optimiza fácilmente planes complejos de transporte como así también las decisiones de embarque (Itinerario de transporte, modo y selección, consolidación de carga, Cross-docking, programación de cargamentos, etc.). -

BidPro:

Software

para

Análisis

de

Licitación

a

Transportistas

Esta diseñada para asistir a los despachadores analizando y seleccionando óptimos

contratos

despachadores

y

licitaciones

usan

con

BidPro

la

compañía primero

de

transporte.

para

Los

organizar

y proyectar requerimientos de transporte, incluyendo las entradas y salidas de los distintos sitios en volúmenes esperados. BidPro analiza las licitaciones preparadas y selecciona las licitaciones óptimas y la compañía de transporte que mejor minimiza los costos de transporte como también los requerimientos de servicio. 27 28

Fuente: http://www.mazalan.com/cgi-bin/Noticias/Noticias.cgi?acc=seeItem&id=9018 Fuente: http://www.mazalan.com/cgi-bin/Noticias/Noticias.cgi?acc=seeItem&id=9018

-

RoutePro: Software de optimización estratégica de ruteo y análisis. Incluye

el más poderoso análisis de componentes de recorridos en la industria para empresas de uso privado o con flotas contratadas ya sean vehículos o navíos. Está compuesta de cinco módulos: RoutePro Designer (optimiza y fija rutas maestras, alinea territorios de clientes, tamaño de flotas y analiza frecuencias de servicio), RoutePro Dispatcher (permite crear nuevas rutas o adaptar las rutas maestras diariamente en base a fluctuaciones de los órdenes reales, y monitorear o reaccionar ante cualquier cambio), RoutePro Vessel (optimiza las rutas que deben ser creadas sobre rutas navieras, incluyendo la más poderosa y avanzada funcionalidad en la industria para optimizar el transporte naviero), RoutePro Residential (muestra la cantidad de trabajo en los territorios e incluye animación a través de una secuencia que permite la visualización de las secuencias de las rutas residenciales), RoutePro Replenisher (permite contemplar las decisiones de planeamiento y operativas en el transcurso de determinar cuando y como hacer el próximo envío a un cliente) 5.5.3. Casos de éxito.29

ALICORP (Perú). Esta empresa peruana de consumo masivo de alimentos en Latinoamérica observó que existían una serie de instancias en la cadena logística que permitían generar ahorros, por lo que se contrató una Auditoria Logística que desembocó en la implementación del Caps Logistic, para mejorar sus resultados en la solución que mejoraría los despachos y los servicios a los clientes; Más específicamente se implementó el software RoutePro Dispatcher, con el objetivo de lograr sus objetivos de nivel de servicio al cliente y la optimización de Sistema Transporte de Alicorp. 29

Fuente: http://www.grupo-novatech.com/casostecnologia.htm

La implementación del software permitió reducir costos logísticos, debido a la mejor utilización de sus vehículos en cuanto a la capacidad de carga y a tiempos en ruta. BRINKS DE COLOMBIA. Esta empresa contrató a una empresa para realizar la implementación de la solución ROUTE PRO en el año 2003, con el fin de perfeccionar el uso de su flota vehicular. El proyecto tomó 4 meses, prácticamente con un equipo propio de gente entendida de su negocio. Con la implementación del Software, Brinks mejoró sustancialmente su manejo y planificación de flota de transporte y reducir sus costos de operación.

5.6.

Proyecto para BIMBO DE COLOMBIA S.A.

Inicialmente, el proyecto CAPS había sido pensado para generar el modelo matemático de optimización de costos a través de la tesis de grado de un estudiante de ingeniería, lo que implicaba hacer todo el proceso de documentación, generación del modelo, validación e implementación de resultados.

Sin embargo, la herramienta CAPS LOGISTICS (que dio nombre al proyecto) fue la solución al problema de generar un modelo matemático que solucionara el problema del cual surgió el proyecto de tesis. Debido a que el software, cuya licencia tiene el corporativo GRUPO BIMBO S.A.30, tiene un modelo genérico

30

GRUPO BIMBO es la casa matriz de BIMBO DE COLOMBIA S.A.

incorporado, el proyecto tuvo un cambio de enfoque en sus primeras fases. Ya no se enfocaría en construir el modelo, sino en recolectar, analizar y alimentar el modelo con los datos solicitados por el SUPPLY CHAIN DESIGNER.31

Para no entorpecer el proceso de tesis del estudiante que la está llevando a cabo, el apoyo para el proyecto CAPS LOGISTICS en la empresa, y la generación del modelo

de

optimización

pensado

originalmente,

se

llevarían

a

cabo

simultáneamente.

5.7.

CHECKLIST DE DATOS SOLICITADOS POR EL SOFTWARE.

A continuación se enumerarán los ítems básicos de información solicitados por CAPS LOGISTICS, y las conclusiones que, hasta el momento se han obtenido de ellos.

AREA COMERCIAL.

Este ítem incluye históricos de ventas de las referencias incluidas en el estudio, a saber, las pertenecientes a las líneas de Pan, Bollería, Tostados y Tradicional. De la misma manera, los pronósticos de ventas para los próximos años. Estos son los datos más importantes, ya que es con ellos que se establecerán los centroides de demanda, base de todo el programa.

Estos datos fueron filtrados para tener solamente datos históricos de las referencias que actualmente están vigentes. Aunque retirar las referencias inactivas afecta grandemente la tendencia de los datos, se tiene muy claro que lo 31

Se aclara que en la tesis se va a presentar un modelo propio, construido por el estudiante, alimentado con los mismos datos con le que se alimentará el CAPS, u otros equivalentes, dependiendo de la política de confidencialidad de datos de BIMBO DE COLOMBIA S.A.

que se desea es detectar una posible saturación de líneas con los productos actuales y futuros.

Además, como BIMBO DE COLOMBIA sólo maneja pronósticos de ventas a un año, sólo estuvo disponible uno de los cinco años solicitados por CAPS. Se decidió entonces generar un pronóstico con el programa EXCEL32, y luego contrastarlo con las opiniones de la gerencia de marca Panes, encargada de las cuatro líneas objetivo del estudio.

También se pide en este punto la ubicación geoespacial de cada planta y agencia existente, y de la locación más aproximada a una futura locación, como es el caso de una hipotética agencia ubicada en Ibagué. Para establecer una relación histórica entre plantas y agencias, se pide el número máximo de dollys distribuidos de cada planta a cada agencia en un día pico, además de una tabla en la que se especifique qué planta abastece a qué agencias.

MANUFACTURA

Este ítem incluye todos los costos relacionados con la operación de manufactura en el último año (2006 para este caso), más específicamente con relación a las líneas objetivo del estudio. Así, se debe tener información sobre costos fijos y variables de producción, así como mano de obra básica, temporal y tiempo extra. Se incluyen también datos de las líneas de estudio, como son la tasa de producción por referencia, las horas disponibles para el año siguiente (es decir, el año 2007), los tiempos totales de paradas, limpiezas, mantenimientos y fallas mecánicas. Todo esto para establecer un límite de saturación de líneas. Adicionalmente, se deben relacionar los productos potenciales, definidos para este caso como los productos que se podrían elaborar en la línea, y que se están 32

Se probaron las técnicas lineal, exponencial y Holt Winters, adaptándose esta última para generar una aproximación propia.

haciendo en otra locación, y los productos que entrarán al mercado en el año 2007.

También entran en este ítem las materias primas necesarias para producir cada una de las referencias estudiadas, y las cantidades en que son requeridas. De tal forma que se debe presentar una explosión de materiales tan desglosada como lo permita la política de confidencialidad de la empresa. Para establecer este grado de profundización, se tomó como base el concepto de “niveles de Materia Prima”33, con el que fue sencillo establecer, en general, nivel 3 para tostados, y nivel 2 para las demás líneas.34

PLANTAS / AGENCIAS.

En este punto se describe todo lo relacionado a la distribución, como son los costos fijos y variables de distribución, el número total de bandejas distribuidas en el año 2006, fosas de carga, tiempos de carga y descarga de vehículos, y finalmente la lista de productos activos a la fecha, con sus respectivas especificaciones. De esta manera se profundiza en la relación actual entre plantas y agencias, se logran establecer vínculos y se puede tener un panorama más claro de las implicaciones que traería un cambio de locación de cualquier producto o agencia, debido a que los centroides de demanda están íntimamente relacionados con las agencias, y éstas con sus plantas.

33

El concepto de Nivel de Materia Prima se basa en los pasos de preparación del producto. Por ejemplo, un pan tajado, una bolsa plástica y un plastinudo conforman un producto terminado, lo que se denominaría Nivel 1. La masa del pan, y todo lo necesario para hornearlo conforman un pan tajado (Nivel 1), lo que hace que la masa y sus aditamentos sean de nivel 2. En consecuencia, los ingredientes para elaborar la masa (Nivel 2), son todos de nivel 3, como es el caso de las pesadas. Los ingredientes de las pesadas serían de nivel 4. 34 La razón por la que se toma esta decisión es que los tostados pasan por un proceso más que los panes. En el ejemplo anterior, el pan tostado es de nivel 1, y el pan para tostar es de nivel 2. este pan para tostar es el que hace que todos los ingredientes hacia abajo retrocedan un nivel.

TRANSPORTES / VEHÍCULOS

CAPS necesita ser alimentada con información referente a la cantidad y capacidad de vehículos disponibles para transportar las referencias, desde cada planta hasta cada agencia, así como los costos por fletes, los viajes realizados por año y las distancias y tiempos dados en cada viaje, de cada origen a cada destino.

Aunque BIMBO DE COLOMBIA S.A. cuenta con una buena flota de vehículos de carga, proporcionados por varias empresas especializadas en transporte de alimentos, es vital esta información, pues el costo de un flete en especial puede hacer que se tome la decisión de trasladar una agencia o un producto, con el fin de disminuir costos de transporte.

COMPRAS

Este apartado nos remite a la parte de atrás de la cadena de suministro, haciendo que el software ponga como restricción la distancia de cada proveedor a cada centro de producción, y tenga en cuenta su capacidad de abastecimiento, a ser contrastado con la tasa de crecimiento en ventas (y en consecuencia, de producción), y su capacidad de reacción a la hora de necesitar materia prima de forma súbita o insospechada.

FINANZAS

Este apartado permite que el software evalúe la factibilidad económica de hacer alguna inversión relacionada con los resultados del modelo, como pueden ser la instalación de una línea, la creación de una nueva agencia, o la compra de vehículos propios.

CONTABILIDAD

Los estados de resultados del año anterior permitirán contrastar los datos de costos fijos y variables de los ítems anteriores, y adicionalmente, darán una idea del comportamiento económico de la empresa, de modo que será más fácil copiar la forma de la empresa, y reproducirla en los años siguientes con los resultados del CAPS.

INGENIERÍA Y PLANEACIÓN

Este ítem está íntimamente ligado al de finanzas, pues este establece montos ya aprobados para inversiones que afecten de alguna manera los resultados del modelo a futuro, como pasa con la nueva línea de tostados de Yumbo. Además, se debe describir en qué forma afecta al modelo la nueva inversión. Para el caso de los tostados, se deben incluir los mismos datos que se solicitaron para las líneas ya existentes. De esta forma, se garantiza que se habrán tendido en cuenta los cambios que tendrá la compañía a futuro.

6.

6.1.

MODELO DE OPTIMIZACIÓN PARA BIMBO DE COLOMBIA S.A.

Metodología

La metodología seguida para dar solución al problema objeto del estudio se puede resumir a través de la figura 11:

IDENTIFICACIÓN DEL PROBLEMA

Generación del modelo, y análisis de datos de salida

Datos de entrada (inputs)

Capacidades Y costos de proveedores

Capacidades de planta

Datos Logísticos y costos

Datos Logísticos y costos

Históricos de ventas, etc.

Datos de salida (outputs)

Capacidad futura de plantas

Red óptima de distribución

Mejor escenario posible

Para dar solución al problema inicial

Figura 11. Metodología de diseño del modelo de optimización.35

35

Fuente : SHAPIRO, Jeremy, Modeling the supply chain, Thompson Learning, U.S.A., 2001, p. 152.

6.1.1. Identificación del problema.

Este primer paso consiste en identificar las causas principales por las que se generan los inconvenientes que se quieren controlar. Generalmente, las empresas tienen ya identificado el problema, el cuello de botella, o la oportunidad de mejora que se quiere atacar. De este modo, es más fácil hacer un correcto análisis del problema, o de sus alternativas de solución. Es muy importante aclarar que la generación del software, ni el modelo de optimización, son en sí mismos la solución a ningún problema. Lo que se desea con el modelo es probar cambios en el actual sistema de producción – distribución, para ver su comportamiento en el tiempo y resultados económicos, por lo que el modelo es sólo un soporte para la toma de decisiones. Por esta razón, el alcance de la construcción del modelo sólo llega hasta el análisis de los resultados; posiblemente las alternativas que se puedan extraer del modelo nunca se ejecuten, o se hagan efectivas en el mediano o largo plazo. Esta conclusión se debe tener mucho en cuenta, pues si las sugerencias del modelo se ponen en práctica en el largo plazo, es posible que para esa época haya que generar de nuevo el modelo o cambiar substancialmente los datos de entrada, y esto provocaría un posible cambio en las soluciones óptimas.

6.1.2. Generación del modelo de optimización.

La generación del modelo de optimización comprende varias etapas; recolección de datos, caracterización del modelo, identificación de parámetros, construcción de variables, definición de función objetivo y restricciones, implementación en software de optimización, y análisis de resultados.

6.1.3. Recolección de datos.

En esta etapa se recolectan, filtran y compilan los datos relevantes para construir el modelo, previo estudio de los datos necesarios para solucionar el problema. Con esto se quiere decir que, en lo posible, el modelo debe ser cargado con los datos necesarios, y con el nivel de detalle necesario.

Los datos que entrarán a alimentar el modelo son los que se describen en el checklist. Resumiendo, estos datos son: -

Ventas: Históricos y pronósticos de ventas, desde el año 2004 hasta el

2011, por agencia y cuidad destino. -

Relación de plantas y agencias: Ubicación geoespacial de cada planta y

agencia, y la relación entre cada planta y la o las agencias que abastece. -

Producción: Costos de producción, materias primas para cada producto,

capacidades de producción por planta y línea, horas disponibles para producción, referencias fabricadas en cada planta. -

Despachos: Costos de despachos, tiempos de carga y descarga de

vehículos. -

Vehículos: Capacidad de transporte por tipo de vehículo, velocidad

promedio, tiempos y distancias de viaje, costos de flete. -

Contabilidad: Costos fijos por planta y estado de resultados del año 2006.

-

Compras: Costos de materias primas, capacidad de abastecimiento de

proveedores. -

Ingeniería y Planeación: Información de proyectos que afectarán el modelo

en el futuro.

6.2.

Desarrollo del modelo

El modelo fue concebido inicialmente como un programa de producción – distribución útil para integrar ambos aspectos de la empresa y hacerlos interactuar de forma dinámica, regidos principalmente por sus clientes (las agencias) y sus demandas.

6.2.1. Forma general del modelo de optimización

Para la elaboración de modelo se introdujeron los siguientes conjuntos, cuya interacción haría posible el armado del modelo:

Plantas de producción: Este conjunto contiene los lugares designados para producir los ítems demandados por los clientes. Se incluyen todas las existentes en el país, a saber, Tenjo, Yumbo, Soledad e Itaguí. En el programa se designa con la letra “j”.

Ítems: Es el conjunto de productos demandados por los clientes, y que por tanto, deben ser producidos en las plantas y transportados hacia sus respectivos destinos. Estos productos son introducidos como códigos de cuatro dígitos, y se producen en la realidad en las líneas de panadería y bollería de las plantas. Existen más productos de los referenciados en el programa, pero todos se han agregado en uno solo; el código 000036. En el programa, este conjunto de denota con la letra “i”.

36

Este código reúne a todos los productos que no pertenecen a las líneas de pan o bollería de las plantas, pero se incluyen porque de todas maneras son demandados por las agencias y deben ser transportados. Para evitar que este código genere errores en la función objetivo del programa, su costo de producción es de $0.

Agencias: Son los destinos a los que llegan los ítems producidos y transportados en las plantas; los centros de demanda que para este caso, son tomados como clientes. En la realidad, las agencias son centros de paso entre las plantas y los clientes, en los cuales los ítems producidos son dispuestos en camiones de reparto propios de la compañía y transportados a sus clientes finales, tales como tiendas de barrio, supermercados, restaurantes, etc. En el país existen agencias ubicadas en Tenjo (Cundinamarca), Bogotá (Cundinamarca), Cali (Valle), Pereira (Risaralda), Medellín (Antioquia), Itaguí (Antioquia), Barranquilla (Atlántico), Cartagena (Bolívar), Soledad (Atlántico), Bucaramanga (Santander). Además se incluyeron como agencias las mismas plantas, para satisfacer también su demanda interna, como lo son los casinos y restaurantes. Esto da como resultado un total de 14 agencias. En el programa, el conjunto se denota con la letra “k”.

Medios de transporte: Reúne los diferentes medios de transporte que se usan para llevar los ítems desde las plantas hasta las agencias. Cada uno tiene un costo de viaje según los puntos origen – destino y una capacidad de carga, expresada en bandejas. De menos a mayor capacidad son turbos, sencillos, mulas y autotrenes. En el programa se asume que la disponibilidad de cada tipo de transporte es infinita. En el programa, los medios de transporte tienen la letra “l”.

Periodos de tiempo: Es el conjunto de períodos para el que se hace el estudio, para hacer del modelo un programa dinámico en el tiempo. Según el mes y/o año en el que se encuentre el programa, van cambiando la demanda de todos los productos y la disponibilidad de tiempo de las plantas. Los períodos van desde Enero de 2007 hasta Diciembre de 2011, para un total de 60 períodos. Los períodos se denotan con la letra “t”.

Los parámetros a tener en cuenta en el modelo son los siguientes:

Demanda: Es la cantidad de bandejas37 demandadas de cada ítem, por cada agencia en cada período de tiempo. En el modelo aparece como “D(i,k,t)”.

Costo de producción: Es el costo de producir una bandeja de cada ítem en cada planta. Más adelante se explicará la razón por la que este parámetro depende también del destino que tenga la bandeja producida. Se expresa en $/bandeja y en el modelo aparece como “CP(i,j,k,t)”.

Tiempo requerido de producción: Es el tiempo que tarda en producirse una bandeja de cada ítem en cada planta. Se expresa como segundos/bandeja38, y en el programa es la matriz “A(i,j)”.

Tiempo disponible en planta: Es el tiempo de producción disponible en cada planta, dependiendo de los turnos en el que se trabaje en cada una, y el mes del año en que se está. Se suponen turnos de 8 horas (excepto Yumbo, que tiene un turno de 11 horas), y sólo en días hábiles. Está expresado en segundos para hacerla compatible con el parámetro anterior, y en el programa aparece como “TD(j,t)”.

Costos de transporte: Esta matriz contiene el costo de viaje desde cada planta hasta cada agencia para cada tipo de transporte utilizado. Se expresa en $/viaje y en el programa se expresa como “CV(j,k,l)”.

Capacidad de carga: Es la cantidad promedio de bandejas que puede transportar cada tipo de vehículo. Se expresa en bandejas, y en el programa se encuentra como “CPV(l)”39. 37 Una bandeja es una canasta plástica dentro de la que se dispone cierta cantidad de unidades empacadas de algún ítem. Este número de productos por bandeja está estandarizado, y es norma parea cada producto, por lo que es posible usar la bandeja como elemento agregado. Se puede hacer además, porque las agencias hacen sus pedidos en bandejas, y no en unidades. 38 Originalmente estaba en bandejas/segundo, pero se decidió invertir la razón para evitar al máximo posible números decimales dentro del programa, pues se soluciona bajo programación entera mixta.

Las variables utilizadas para la solución del programa fueron las siguientes:

Y(j,k,l,t): Denota el número de viajes a programar desde la planta "j" hasta la agencia "k" en el momento "t".

X(i,j,k,l,t); Muestra la cantidad a transportar del producto "i" desde la planta "j" hasta la agencia "j" con el medio de transporte "l" en el periodo "t".

Z(i,j,t): Es la cantidad a producir del producto "i" en la planta "j" en el periodo "t". TBandejas(J,K,T): Es el total de bandejas transportadas entre “j” y “k”40.

La función objetivo usada en el programa fue la siguiente:

Función Objetivo:

Minimizar costos de producción y costos de transporte.

F

=

∑ ∑ ∑ ∑ ∑ (CP T

L

K

J

M

t = 1

l = 1

k = 1

j = 1

i = 1

∑ ∑ ∑ ∑ (CV T

L

K

J

t = 1

l = 1

k = 1

j = 1

i , j ,k ,t

j ,k ,l

*

Y

*

X j ,k ,l ,t

i , j ,k ,l ,t

)

)+

(Ec. 1)

Sujeto a:

Restricción de capacidad de planta: La suma del tiempo de proceso de cada ítem por el número de ítems producidos (l tiempo utilizado en producción de cada

39

La capacidad de bandejas a transportar es diferente dependiendo del tipo de bandeja, así que se tomó como capacidad el promedio entre las capacidades con cada tipo de bandeja. 40 Esta es una variable extra introducida luego de que se fraccionó el programa en 10 partes.

planta en cada período) debe ser menor al tiempo total disponible para producción, en cada planta y cada período.

M

∑a *Z i, j

i =1

i , j ,t

≤ TD j ,t

∀j = 1, 2, … J ∀ t = 1, 2, … T

(Ec. 2)

Restricción de balance entre transporte y producción: La suma de las bandejas de todos los ítems, transportadas a todas las agencias, con todos los medios de transporte debe ser menor a la cantidad de bandejas producidas por la planta, para cada planta y período de tiempo.

L

K

I

M

∑∑∑ X i, j ,k ,l ,t ≤ ∑ Z i, j ,t l =1 k =1 i =1

∀ j = 1, 2, … J

i =1

∀ t = 1, 2, … T

(Ec. 3)

Restricción de demanda: La suma de bandejas transportadas desde todas las plantas, con todos los medios de transporte, debe ser mayor o igual a la demanda, para cada ítem, cada agencia y cada período de tiempo.

J

L

∑∑ X j =1 l =1

i , j ,k ,l ,t

≥ Di ,k ,t

∀ i = 1, 2, … M ∀ k = 1, 2, … K ∀ t = 1, 2, … T

(Ec. 4)

Restricción de capacidad de transporte: La suma de bandejas de todos los ítems a transportar debe ser menor o igual a la cantidad de viajes por la capacidad del vehículo transportador, para cada planta, cada agencia, cada medio de transporte y cada período de tiempo.

M

∑X i =1

i , j ,k ,l ,t

≤ CPV l * Y j ,k ,l ,t

∀ j = 1, 2, … J ∀ k = 1, 2, … K ∀ l = 1, 2, … L ∀ t = 1, 2, … T

(Ec. 5)

Segunda restricción de demanda: La suma de las bandejas producidas en todas las plantas debe superar a la suma de las demandas de todas las agencias, para cada ítem y cada período.

M

∑Z j =1

i , j ,t

≥

D

i , k ,t

∀ i = 1, 2, … M ∀ t = 1, 2, … T

(Ec. 6)

En el programa, la función objetivo se expresa así:

CT =E= SUM((I,J,T),CP(I,J)*z(I,J,T)) + SUM((J,K,L,T),(CV(K,L,J)*Y(J,K,L,T)));

Y las diferentes restricciones se expresan de la siguiente forma:

Restricción de capacidad de planta: Planta(J,T)..

SUM(I,(A(I,J)*z(I,J,T)))=L=TD(J,T);

Restricción de balance entre transporte y producción: Balance(i,J,T)..

z(I,J,t)=G=sum((l,k),x(I,J,k,l,T));

Restricción de demanda: Demanda(I,K,T)..

SUM((J,L),X(I,J,K,L,T))=E=D(I,T,K);

Restricción de capacidad de transporte: Transporte(J,K,L,T).. SUM(I,X(I,J,K,L,T))=L= CPV(L)*Y(J,K,L,T);

Segunda restricción de demanda: Demanda2(I,T)..

SUM(J,Z(I,J,T)) =G= SUM(K,D(I,T,K));

En las pruebas de escritorio realizadas con este modelo se descubrieron inconsistencias que fueron solucionadas y ajustadas antes de correr el programa a escala mayor (es decir, con todos los conjuntos completos). Sin embargo, al correr el modelo grande el programa generaba errores porque la licencia otorgada para el programa que se estaba trabajando es limitada y tiene un máximo de variables permitidas superadas por el modelo que se estaba trabajando. Esta razón obligó a dividir el programa en cinco partes inicialmente (un programa por año, 12 períodos por programa). De esta manera el problema de máximo de variables permitidos quedó solucionado pero las respuestas no eran consistentes con lo que se esperaba. Mediante pruebas se logró determinar que cada uno de los cinco programas debía ser dividido en dos partes, de modo que el problema de producción

fuera

tratado

primero,

y

se

introdujera

la

nueva

variable

TBandejas(J,K,T), que alimentaría la segunda parte de cada modelo, encargada del problema de transporte. Luego se descubriría que para el programa de producción, lo mejor sería hacer divisiones semestrales, pero esto se aclarará en el apartado destinado a la explicación de esta parte del modelo.

La razón por la que se decidió hacer esta división es simple. La primera parte del modelo es menos compleja que la segunda, porque la primera no requiere que las bandejas a producir sean enteras. De todas formas, las bandejas demandadas son enteras, y la idea es producir esta demanda. Esto hace que el problema de producción se pueda solucionar con programación lineal sin ningún problema. En cambio, el problema de transporte requiere que el número de viajes sea entero, pues cuesta lo mismo enviar un vehículo lleno que vacío, y además es imposible transportar, por ejemplo, 3,54 viajes. Si el modelo toma este número para calcular sus costos, estará cargando al costo total el costo de este número de viajes, cuando en la realidad este número de viajes será seguramente de 4, o de 3 viajes de una capacidad dada y 1 de una capacidad o costo menor41. Esta parte requería de un tipo de programación entera, que diera valores enteros a las variables de decisión. El programa GAMS (General Algebraic Modelling System), además de tener el módulo de programación lineal requerido en los programas de producción, también contenía uno de MIP (Programación entera Mixta), útil para los programas de transporte.

De esta manera, los programas fueron rediseñados, y quedaron de la siguiente manera:

El programa de producción conservó todos los conjuntos, excepto el de medios de transporte, por no ser necesario. Así mismo conservó los parámetros de demanda, tiempo requerido de producción y costo de producción, pero éste último sufrió una modificación importante: El costo de producción entraría a depender también del destino de la bandeja a producir, para hacer que, en lo posible, el programa dejara cada ítem donde se había estado produciendo históricamente, a pesar de que la idea principal era balancear la producción entre las plantas. 41

En la realidad el peso de las bandejas es insignificante comparado con la capacidad de carga de los vehículos. Por eso es inútil para las transportadoras que llevan los productos cobrar por peso.

Esta decisión obedece a que se concluyó durante la recolección de datos que los ítems no se pueden trasladar de una planta a otra sin hacer inversión más allá de un traslado de moldes. Los productos que tiene la opción de elaborarse en más de una planta son pocos, y comprenden a Tenjo y Yumbo, pues sus características de producción son las más parecidas entre las cuatro plantas.

Las variables de decisión serían X(i,j,k,t), Z(i,j,t) y TBandejas(j,k,t). La función objetivo sólo contemplaría los costos de producción, y las restricciones serían las de balance entre producción y demanda (Ec. 6), y entre transporte y demanda (Ec. 4), la restricción de balance (Ec. 3), y la de capacidad de producción (Ec. 2). La variable TBandejas(j,k,t) entra para agrupar a todas las bandejas que deben ser llevadas hacia cada agencia en cada período, y sería usada como demanda del problema de transporte. Cada uno de los cinco programas de producción se soluciona con LP (Programación Lineal)

Por su parte, el problema de transporte usaría todos los conjuntos, excepto el de ítems, por no ser necesario. Sus parámetros serían las capacidades y costos de transporte (denominadas en el programa CMT(l) y CPV(j,k,l) respectivamente) y una matriz de demanda agregada de bandejas elaborada a partir de los valores asignados a la variable TBandejas(J,K,T) el modelo de producción, y denominada B(j,k,t).

Las variables del modelo de transporte son Y(J,K,L,T), que almacena el número de viajes a realizar entre la planta "j" y la agencia "k" en el medio "l" durante el periodo "t", y TV(j,k,t), que contiene los viajes a realizar entre la planta "j" y la agencia "k" durante el periodo "t".

La función objetivo sólo comprende el costo de transporte de cada viaje, y sólo existe la restricción de cumplimiento de demanda (Ec 4), modificando el nombre

de los parámetros y variables respectivos. Los cinco problemas de transporte se solucionan con MIP (Programación Entera Mixta).

6.2.2. Modelo de optimización de producción.

El programa de optimización de la producción comprende la primera parte del modelo matemático, en el cual se minimiza el costo total de producción, con restricciones de capacidad de planta y asignación de productos a cada planta según sus centros destino de demanda. Además, agrega las bandejas a transportar desde cada planta a cada destino en cada período, para alimentar la parte del modelo que corresponde a la minimización de los costos de transporte.

Luego de haber corrido este primer programa para los cinco periodos, de 12 meses cada uno, y de corregir errores en la programación que provocaban inconsistencias en los datos de salida, se elaboraron 9 programas, desde Enero de 2007 hasta Agosto de 2010, con la siguiente distribución temporal Enero a Junio de 2007, Julio a Diciembre de 2007, Enero a Junio de 2008, Julio a Agosto de 2008, Septiembre a Diciembre de 2008, Enero a Junio de 2009, Julio a Diciembre de 2009, Enero a Junio de 2010 y Julio a Agosto de 2010. Se hizo de esta forma porque en segundo semestre de 2008 y de 2010, el programa no presentaba solución posible, por falta de capacidad en planta. De este modo, para Septiembre de 2008 se asumió que se doblaría el tiempo disponible de las plantas de Tenjo y Yumbo42. Luego de cambiar los parámetros para estas plantas, el programa funcionó normalmente hasta el segundo periodo de 2010, en el que sólo se halló solución factible para los meses de Julio y Agosto.

42

Se asumió doblaje de tiempo vía separación de las líneas de Pan – Bollería de las dos plantas BIMBO, debido a que durante la recolección de datos en la empresa se evidenció un proyecto a largo plazo con este objetivo.

Otro cambio vital que se hizo al modelo de producción, fue sacar del estudio los ítems de la línea de tostados, principalmente porque en Tenjo existe la línea tradicional, donde es posible elaborar los panes a tostar sin ocupar la línea de pan – bollería, Además, se simplifica el modelo al no tener que estudiar una forma de establecer en qué porcentaje los panes tostados ocupan la línea.

6.2.2.1.

Resultados del modelo de producción

Se obtuvo una distribución en la carga de producción de cada planta para cada año,. Los promedios se muestran en la tabla 2.

Tabla 2. Porcentaje de producción de bandejas producidas en cada planta.

PLANTA

GENERAL

2007

ITAGUI

16.1% 5,477,809

SOLEDAD

14.1% 4,806,234

TENJO

61.1% 20,819,320

YUMBO

8.8% 2,991,060

ITAGUI

14.4% 1,162,771

SOLEDAD

11.8%

TENJO

66.8% 5,407,687

YUMBO GENERAL

2008

7.0%

953,985

570,099

100.0% 8,094,543

ITAGUI

18.3% 1,675,518

SOLEDAD

16.3% 1,492,866

TENJO

57.5% 5,279,793

YUMBO GENERAL 2009

Porcentaje Bandejas

ITAGUI

7.9%

726,644

100.0% 9,174,822 15.2% 1,505,932

SOLEDAD

14.0% 1,391,700

TENJO

61.2% 6,069,290

YUMBO

9.6%

GENERAL

2010

955,679

100.0% 9,922,600

ITAGUI

16.4% 1,133,587

SOLEDAD

14.0%

TENJO

58.9% 4,062,550

YUMBO

10.7%

GENERAL

967,683

738,638

100.0% 6,902,458

Se pude observar que, en promedio, la planta de Tenjo es la encargada de producir casi tres cuartas partes de la producción total (esto debido a que es la planta más grande y tecnificada, además de que es más barato transportar a otras partes del país desde la ubicación de esta planta), seguido por Itaguí, Soledad y Yumbo, en este orden. Sin embargo, también se puede ver que a medida que pasan los años, Tenjo tiene que ceder su producción a las otras plantas porque poco a poco, Tenjo se comienza a saturar hasta hacer imposible mantener en producción todos sus ítems asignados. En la siguiente tabla veremos como varía la asignación de ítem en cada planta, a medida que pasan los años:

Tabla 3. Número de ítems elaborados por cada planta, según año. TENJO

YUMBO SOLEDAD ITAGUÍ

2007

69

3

29

23

2008

50

4

35

25

2009

49

4

34

20

2010

49

4

32

19

Las plantas de Tenjo e Itaguí son las de mayor ocupación en cuanto a la capacidad usada en planta contra la disponible. La baja progresiva de ítems elaborados en estas plantas se debe justamente a tener que descargar productos a otras plantas por falta de capacidad.

Vale la pena aclarar que en muchos de los casos de los años 2007 y 2008 se comparten productos hasta en tres plantas diferentes en muchos de los casos, mientras que en 2009 y 2010, debido al aumento de capacidad en Septiembre de 2008, la mayoría de los productos compartidos, están en dos plantas. Las complicaciones en la planta de Itaguí se deben a que la marca MAMA INES, elaborada en esta planta, resulta ser prioritaria por ser de demanda local, como lo es la marca LALO en Soledad. Esto se evidencia al notar que casi todos los productos compartidos se elaboran actualmente en la planta de Itaguí.

Como ya se había mencionado, la distribución de productos entre las plantas no se afectó durante el programa. Esto fue posible asociando el costos de producción tanto a la planta productora como a la agencia destino, y asignando costos altos a aquellos productos que fueran demandados en cierta agencia si provenían de una planta en la que normalmente no se produce. Como el programa es de minimización, este evitaría en lo posible asignar un producto a una planta con un costo alto. Cada producto tiene el mismo costo para todas las agencias.

6.2.2.2.

Análisis de resultados del modelo de producción

La primera revisión que se hizo del modelo de producción fue comprobar que se cumpliera la demanda, lo cual se logró de forma satisfactoria. A lo largo de los cuatro años de estudio se dio una diferencia insignificante entre las bandejas producidas y las demandadas, producto de diferencias decimales.

La homogeneidad entre demanda y producción se puede observar en la gráfica 1.

Gráfico 1. Comparación global entre demanda y producción.

DEMANDA VS VARIABLE Z DEMANDA VARIABLE Z

1,000,000 900,000 800,000

BANDEJAS

700,000 600,000 500,000 400,000 300,000 200,000 100,000

Jul-10

Mar-10

May-10

Nov-09

Ene-10

Jul-09

Sep-09

May-09

Mar-09

Ene-09

Nov-08

Sep-08

Jul-08

May-08

Mar-08

Ene-08

Nov-07

Sep-07

Jul-07

May-07

Mar-07

Ene-07

-

MES

Entre las restricciones impuestas al modelo de producción, la más significativa es la referente a la capacidad en planta, entendida como el tiempo disponible que tiene cada planta mensualmente para la elaboración de sus productos.

Las plantas de Tenjo e Itaguí son utilizadas por el programa a su máxima capacidad durante los cuatro años, mientras que la planta de Yumbo sirve de apoyo para estas dos plantas, y Soledad se encarga de abastecer su propia demanda, y produce lo mismo de las demás plantas con la capacidad que le queda.

6.2.2.3.

Análisis de sensibilidad del modelo de producción.

El programa GAMS arroja un resultado óptimo para cada variable o restricción, en una columna denominada LEVEL. Otra columna, a la izquierda de ésta, se llama LOWER, e identifica el valor más bajo que puede obtener una variable sin afectar el valor de la función objetivo. A la derecha de LEVEL, está la columna UPPER, que da el valor más alto que puede obtener una variable sin afectar el valor de la función objetivo. Para esta restricción, el valor de UPPER es el tiempo máximo total que se puede emplear para producción. Las gráficas 2, 3, 4 y 5 muestran la comparación entre el LEVEL y el UPPER de producción de cada planta.43

Gráfico 2. Comparación entre LEVEL y UPPER en la planta de Tenjo. Planta TENJO 6,000,000

5,000,000

Bandejas

4,000,000

Suma de LOWER Suma de LEVEL

3,000,000

Suma de UPPER 2,000,000

Jul-10

Mar-10

May-10

Ene-10

Nov-09

Jul-09

Sep-09

Mar-09

May-09

Ene-09

Nov-08

Sep-08

Jul-08

Mar-08

May-08

Ene-08

Nov-07

Jul-07

Sep-07

Mar-07

May-07

0

Ene-07

1,000,000

Mes

43

La barra LOWER no aparece en ninguna de las gráficas. Las barras claras representan los UPPER y las oscuras el LEVEL.

Gráfico 3. Comparación entre LEVEL y UPPER en la planta de Yumbo. Planta YUMBO 6,000,000

5,000,000

Bandejas

4,000,000

Suma de LOWER Suma de LEVEL

3,000,000

Suma de UPPER

2,000,000

1,000,000

Mar-10

Jul-10

May-10

Ene-10

Nov-09

Sep-09

Jul-09

Mar-09

May-09

Ene-09

Nov-08

Jul-08

Sep-08

May-08

Mar-08

Ene-08

Nov-07

Sep-07

Jul-07

May-07

Ene-07

Mar-07

0

Mes

Gráfico 4. Comparación entre LEVEL y UPPER en la planta de Soledad. Planta SOLEDAD 3,000,000

2,500,000

Suma de LOWER 1,500,000

Suma de LEVEL Suma de UPPER

1,000,000

500,000

Mes

Jul-10

May-10

Mar-10

Ene-10

Nov-09

Sep-09

Jul-09

May-09

Mar-09

Ene-09

Nov-08

Jul-08

Sep-08

May-08

Mar-08

Ene-08

Nov-07

Sep-07

Jul-07

May-07

Mar-07

0 Ene-07

Bandejas

2,000,000

Gráfico 5. Comparación entre LEVEL y UPPER en la planta de Itaguí. Planta ITAGUÍ 3,000,000

2,500,000

Bandejas

2,000,000

Suma de LOWER 1,500,000

Suma de LEVEL Suma de UPPER

1,000,000

500,000

Jul-10

May-10

Mar-10

Ene-10

Nov-09

Sep-09

Jul-09

May-09

Mar-09

Ene-09

Nov-08

Jul-08

Sep-08

May-08

Mar-08

Ene-08

Nov-07

Sep-07

Jul-07

Mar-07

May-07

Ene-07

0

Mes

Como se observa en las figuras, la diferencia entre las plantas BIMBO (Tenjo y Yumbo) y las demás, es que para las primeras existe un salto en el UPPER (las barras claras) en el mes de Septiembre del año 2008. Además se evidencia que el LEVEL (las barras oscuras) en las plantas de Tenjo e Itaguí son iguales a las de UPPER, demostrando que se maximiza el nivel de ocupación de dichas plantas.

Es claro a primera vista, que las plantas de Tenjo e Itaguí son más convenientes para producción, dado que el modelo las satura al máximo posible, dejando a las otras dos plantas produciendo su demanda específica, y sirviendo como apoyo a las otras dos plantas, pero sólo en aquellos productos que lo permiten. Se debe destacar que en la realidad, la planta de Tenjo trabaja a tres turnos, Soledad e Itaguí en dos turnos y Yumbo en un solo turno de 11 horas, aunque para esta última se tiene pensado aumentar el número de turnos a dos de ocho horas. En el modelo se utilizan las 24 horas del día, todos los días del mes.

6.2.3. Modelo de optimización de transporte

La segunda parte del programa minimiza el costo total de transporte, teniendo como restricciones la capacidad de carga de cada transporte y el costo de transporte según puntos origen – destino y tipo de vehículo.

6.2.4. Resultados del modelo de transporte

Luego de correr los cinco programas de transporte (uno por cada año), el programa arrojó resultados que se pueden resumir en las siguientes tablas. En la tabla 4, que se muestra a continuación, se expresa la utilización cada tipo de transporte, según año y planta origen de los viajes.

Tabla 4. Número y porcentaje total de viajes realizados, por año, GENERAL AÑO ITAGUI SOLEDAD TENJO

YUMBO Total ITAGUI SOLEDAD TENJO YUMBO

2007

416

477

2,947

402

4,242

10%

11%

69%

9%

2008

773

709

2,893

503

4,878

16%

15%

59%

10%

2009

584

616

3,477

674

5,351

11%

12%

65%

13%

2010

488

419

2,348

499

3,754

13%

11%

63%

13%

2,221

11,665

2,078

18,225 12%

12%

64%

11%

TOTAL 2,261

Por un amplio margen, Tenjo tiene la mayor cantidad de viajes a realizar, mientras que las demás plantas tienen, en general, una cantidad de viajes muy parecida. Este resultado se esperaba, dado que es la planta de Tenjo la que abarca la mayor parte de la producción total de bandejas dentro del sistema. Para hacer más específica la explicación, es necesaria la tabla 5, una tabla comparativa de los tipos de vehículos disponibles.

Tabla 5. Porcentaje de utilización cada tipo de transporte, según planta origen de los viajes.

PLANTA

AUTOTREN MULA SENCILLO TURBO

ITAGUI

25.74%

11.12%

29.14%

0.00%

SOLEDAD

55.14%

3.29%

9.29%

0.03%

TENJO

3.82%

66.54%

60.56%

90.67%

YUMBO

15.29%

19.06%

1.01%

9.31%

Total general 100.00%

100.00% 100.00%

100.00%

Es observa en la tabla que Tenjo no maneja muchos viajes en autotren, pero usa una gran parte de los otros tipos de vehículos disponibles para cumplirle a sus agencias. Los autotrenes son ampliamente usados en la costa, aunque no se suelen usar turbos. Itaguí Usa mayormente autotrenes y sencillos, mientras que Yumbo usa autotrenes y mulas.

La tabla 6 contiene los viajes totales entre cada planta y cada agencia. Los cuadros sombreados contienen valores calculados con costo cero, por tratarse de agencias contiguas a las plantas o de la demanda interna de las mismas plantas (los restaurantes y casinos, por ejemplo). Como estos viajes no se efectúan en realidad, deben ser restados del total de viajes realizados, como aparece en la columna de Total real.

Tabla 6. Número total de viajes entre puntos.

AGENCIA P. ITA

P. SOL

P. TEN

P. YUM

T. general T. Real

Mes* Día*

ABA

216

1,014

844

71

2,145

2,145 49

2

ABO

216

28

1,311

166

1,721

1,721 39

1

ABU

42

10

814

113

979

979

22

1

ACA

156

107

1,817

13,200

15,280

ACR

72

459

343

35

909

909

21

1

13,200

93

759

146

14,198

998

23

1

AME

225

107

4,052

701

5,085

5,085 116

4

APE

304

64

1,416

56

1,840

1,840 42

1

ASO

87

13,200

135

62

13,484

ATE

439

137

13,200

568

14,344

13,200

41

44

16

13,301

101

2

0

PSO

11

13,200

86

7

13,304

104

2

0

PTE

473

161

13,200

137

13,971

771

18

1

PYU

20

-

44

13,200

13,264

64

1

0

AIT

PIT

T. general

28,661

28,621

38,065

28,478

2,261

2,221

11,665

2,078

18,225

Prom. Mes

51

50

265

47

414

Prom. Día

2

2

9

2

14

T. Real

2,080 47

284

2

6

0

1,144 26

1

123,825 18,225 414

14

*

El programa calcula un promedio de 414 viajes en total por mes, o alrededor de 14 viajes diarios desde todas las plantas, lo que se acerca de forma más lógica a la realidad.

A continuación se muestra, en la tabla 7, el promedio de viajes a las agencias, suministrada por el área de vehículos de la empresa. Esta tabla es importante para contrastar el número de viajes real con el calculado por el programa. Sin embargo, para contrastar esta tabla es necesario saber que en ella se tienen en cuenta solamente los viajes desde la planta Tenjo, y el circuito Cali – Pereira Medellín. Los viajes entre la planta Soledad y sus agencias no están incluidos, ni

*

Valores promedio.

los viajes entre las plantas Itaguí y Yumbo, y la agencia Pereira44. Este promedio va desde Agosto hasta Diciembre del año 2006.

Tabla 7. Promedio mensual real de viajes de la empresa. PROMEDIO MENSUAL Vehículo AUTOTRE SENCILL TRACTOMU Destino

TURB

T.

N

O

LA

O

general

AMERICAS

0

30

54

2

86

BUCARAMANGA

3

8

10

1

22

EQUIPO

0

3

0

1

3

CALI

3

13

24

6

46

COLFRIGOS

0

6

13

4

22

COSTA

1

8

26

2

37

MEDELLÍN

5

19

27

8

60

PEREIRA

12

17

4

3

36

CALI - PER-MED

0

9

20

0

29

Total general

24

112

178

26

340

CALI-TENJO RET

Tomando en cuenta lo anterior, se puede dejar de tener en cuenta para el análisis los vehículos que parten de la planta Soledad45. Los dos promedios del programa están calculados entre Enero de 2007 y Diciembre de 2011.

44

El circuito Yumbo – Pereira – Itaguí consiste en mulas que salen de una de las plantas llevando producto a la agencia y recogiendo allí bandejas para la planta destino. Este circuito no fue tenido en cuenta en el estudio. En lugar de esto, los viajes a Pereira son tomados independientemente para cada planta, como un problema de transporte clásico. 45 Otra razón es que los administrativos de vehículos de Tenjo centralizan las operaciones de Tenjo y Yumbo, y algunas de las de Itaguí, pero Soledad administra y programa sus propios viajes independientemente, por lo que Tenjo no conoce a ciencia cierta la cantidad y tipo de vehículos que se usan en la costa.

En el estudio dado se tienen en consecuencia, los promedios estipulados en la tabla 8.

Tabla 8. Comparativo entre cantidad promedio mensual real y calculada de vehículos.

Promedio Real Promedio programa

AUTOTREN

MULA

SENCILLO

TURBO

TOTAL

24

178

112

26

340

73

105

72

164

414

33

102

65

164

364

Promedio Programa sin Costa

La tabla refleja que el programa de optimización de transportes promueve el uso de vehículos tipo turbo en las áreas no costeras (las de influencia de Tenjo, Tumbo e Itaguí), la disminución del uso de mulas y el empleo de autotrenes en la costa.

Se puede considerar que el programa de transporte tiene una lógica en sus resultados aproximada a la realidad, pero se debe pensar que se están comparando datos del pasado con datos futuros, y por tanto inciertos, no sólo en cuanto a demandas, sino a costos y capacidades en general. Por lo tanto, el programa sólo sería válido en las condiciones actuales.

6.2.5. Análisis de costos totales.

En una corrida anterior del programa de producción, en el que no se incluyó la restricción de capacidad de planta, se obtuvieron resultados coherentes con los históricos de la empresa.

Los costos totales calculados por el modelo descrito son consecuentes con los históricos correspondientes a los años 2005 y 200646 de la figura 6 mostrada abajo.

Gráfico 6. Costos de producción y transporte anuales históricos y calculados, sin restricción de capacidad. Montos anuales de producción y transporte sin restricción. $12,000,000,000

$10,000,000,000

Monto ($)

$8,000,000,000

PRODUCCION TRANSPORTE

$6,000,000,000

$4,000,000,000

$2,000,000,000

$0 2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

Año

Los costos generados por el modelo sin restricción y los extraídos del P&G se encuentran el la tabla 9. Hay que tener en cuenta al momento de observar estas 46

Los datos de producción y transporte históricos fueron tomados del estado de resultados de los años mencionados (Costos totales de producción y Distribución Fábrica Ruta, respectivamente), proporcionado por la compañía.

cantidades, que en el año 2005 fue adquirida la planta de Comestibles LALO de Soledad, y en Julio del año 2006 fue adquirida la planta ROMA MAMA INÉS de Itaguí, de modo que ni el año 2005 ni el primer semestre del 2006 incluyen entre sus costos contables la producción ni el transporte de las plantas de Itaguí ni Soledad.

Tabla 9. Costos históricos y calculados, sin restricción.

FUENTE

TIPO

AÑO

MONTO

PYG

PRODUCCION 2005 $ 4,690,919,442

PYG

PRODUCCION 2006 $ 6,357,732,290

GAMS

PRODUCCION 2007 $ 7,575,900,000

GAMS

PRODUCCION 2008 $ 8,443,300,000

GAMS

PRODUCCION 2009 $ 9,296,500,000

GAMS

PRODUCCION 2010 $10,190,000,000

GAMS

PRODUCCION 2011 $10,310,000,000

PYG

TRANSPORTE 2005 $ 6,951,086,269

PYG

TRANSPORTE 2006 $ 6,913,933,687

GAMS

TRANSPORTE 2007 $ 7,686,200,000

GAMS

TRANSPORTE 2008 $ 9,110,200,000

GAMS

TRANSPORTE 2009 $ 9,390,500,000

GAMS

TRANSPORTE 2010 $ 9,663,900,000

GAMS

TRANSPORTE 2011 $ 9,679,100,000

EL modelo fue pensado para que la única variable a cambiar con el paso de los meses y los años fuera la demanda. Lógicamente, lo más probable es que tanto los costos de producción como los de transporte varíen con el tiempo. Incluso, es posible que los competidores de la empresa estudiada decidan tomar medidas

para frenar el creciente robo de mercado. Tampoco se han tenido en cuenta otras consideraciones, como los proyectos de inversión a mediano y largo plazo, cuya ejecución puede darse años adelante, como pueden ser la adquisición de nuevas marcas, o la inversión en maquinaria de alta tecnología para las plantas actuales. Esto pensando en la restricción dada de no poder mover la gran mayoría de los productos entre las cuatro plantas. Bajo estas suposiciones, se puede asegurar que el modelo desarrollado sólo es válido para las condiciones actuales. Es un modelo bastante sencillo, y su lógica básica tiene la ventaja de ser fácilmente alterable, en caso de ser necesario. En un estudio algo más profundo, se pueden incluir datos sobre la disponibilidad real de los vehículos, o se puede crear una tercera parte que distribuya los ítems de cada ciudad y costee la operación mes a mes.

Sin embargo, con la restricción de capacidad, los costos de producción varían demasiado para el año 2009, debido a que las plantas de Tenjo e Itaguí están siempre a su máxima capacidad, y su producción debe trasladarse a otras plantas, donde es mucho más costoso producir47, como se puede observar en la gráfica 7.

47

Esto se debe al costo de producción asociado al lugar de producción y a la agencia destino. El hecho de producir un ítem donde normalmente no se produce acarrea un costo unitario muy elevado en el modelo.

Gráfico 7. Costos de producción y transporte anuales históricos y calculados, con restricción de capacidad. Montos anuales de producción y transporte con restricción $50,000,000,000

$45,000,000,000

$40,000,000,000

$35,000,000,000

Monto ($)

$30,000,000,000 PRODUCCION TRANSPORTE

$25,000,000,000

$20,000,000,000

$15,000,000,000

$10,000,000,000

$5,000,000,000

$0 2005

2006

2007

2008

2009

2010

Año

El modelo se ve bastante afectado en costos de producción, debido a que la planta de Itaguí tiene que descargar producción en otras plantas. Se aclara que esta planta no tuvo duplicación de tiempo en el programa, por tratarse de una planta semimanual que no ha sido BIMBO desde el principio. En números, la afectación que tiene el modelo en los costos se puede observar en la tabla 10. Tabla 10. Costos históricos y calculados, con restricción.

FUENTE

TIPO

AÑO

MONTO

PYG

PRODUCCION

2005

$4,690,919,442

PYG

PRODUCCION

2006

$6,357,732,290

GAMS

PRODUCCION

2007

$7,262,786,202

GAMS

PRODUCCION

2008

$8,634,359,731

GAMS

PRODUCCION

2009 $34,219,838,992

GAMS

PRODUCCION

2010 $44,447,538,686

PYG

TRANSPORTE

2005

$6,951,086,269

PYG

TRANSPORTE

2006

$6,913,933,687

GAMS

TRANSPORTE

2007

$7,323,082,988

GAMS

TRANSPORTE

2008

$9,376,069,496

GAMS

TRANSPORTE

2009

$8,915,231,258

GAMS

TRANSPORTE

2010

$9,320,172,079

Los costos de transporte siguen siendo coherentes con los históricos, al igual que los de producción en los años 2007 y 2008. Sin embargo, esa súbita elevación en costos evidencia la necesidad de hacer inversión en las plantas de Itaguí y Soledad.

7.

CONCLUSIONES

Primero, el modelo de producción es acorde a la situación actual, debido a su falta de flexibilidad para cambiar de planta para producir cada uno de los ítems. Los resultados arrojados por el modelo de transporte son también coherentes con la realidad de la empresa. Por esto, se puede concluir que el trabajo realizado otorga un buen acercamiento al escenario real de la compañía, y puede servir como soporte para toma de decisiones tendientes a inversión en planta o cambios de tipo logístico. Se concluye también que, por cuestiones de costos y cercanía con los centros de demanda más significativos, la planta de Itaguí debería ser aprovechada tanto como sea posible. Sin embargo, para hacerlo de forma eficiente y sin temer una saturación de líneas, la tecnología usada en esta planta debe ser actualizada. Aunque en el programa se hizo duplicación de tiempo en las plantas de Tenjo y Yumbo, lo más aconsejable es lograr dicha duplicación en Itaguí, o descargar producción en las plantas de Yumbo y Soledad. Se puede decir, además, que en la situación actual es muy posible que las plantas de Tenjo e Itaguí se saturen de producción, debido a la demanda que espera atender a lo largo del periodo de estudio, por ser más viable transportar bienes desde dichas plantas hacia las diferentes agencias, exceptuando las de la costa. Así, se hace urgente que en la empresa lleve a cabo los proyectos que se han estado planeando de actualización tecnológica en las plantas de Itaguí y Soledad, y la de separación de la línea Pan – Bollería en Tenjo.

Sería muy útil para el estudio de factibilidad de estos proyectos de inversión tecnológica y estructural, que se hiciera un pronóstico de demanda un poco más amplio, por lo menos para evaluar grandes proyecto de inversión. Aunque se sabe que pronosticar a largo plazo, o para más de un año es complicado y riesgoso, también es verdad que sería muy útil tener cierta certeza acerca de las futuras saturaciones de líneas de producción, no sólo en la línea estudiada, sino en todas las demás, para hacer los preparativos necesarios e impulsar el cumplimiento de las metas de producción y ventas. Además, es posible ir alimentando los pronósticos dados con las demandas reales pasadas, y así evitar al máximo posible que se incurra en errores de pronóstico. Por último, se puede decir que fue un trabajo interesante el de elaborar un programa que no requiere la gran cantidad de datos que se obtuvieron de la empresa, pero también se daría pie a un buen trabajo de investigación al trabajar con los demás datos, incluyendo los que no fueron tenidos en cuenta para la elaboración de este documento.

8.

RECOMENDACIONES

La investigación que se llevó a cabo para la elaboración de este trabajo de grado se dio originalmente para el proyecto CAPS LOGISTICS, y todos los datos recolectados serán usados en un programa mucho más complejo que el presentado, aunque más rígido por tratarse de un software comercial. De este modo, se debería aclarar que los resultados de este estudio pueden ser un soporte para toma de decisiones si se usa como apoyo del CAPS. Sin embargo, los datos obtenidos se pueden usar para hacer estudios posteriores que complementen o mejoren esta investigación. Por ejemplo, se puede complementar la red hasta las ciudades destino, se puede elaborar una programación de vehículos a nivel operativo, etc. Por su parte, la compañía debería continuar de la mano de unidades académicas de investigación, de modo que pueda mejorar sus procesos y, al mismo tiempo dar de su experiencia como multinacional.

BIBLIOGRAFÍA

ASOCIACION Fabricación

NACIONAL

de

DE

productos

de

INSTITUCIONES panadería,

FINANCIERAS

versión

digital,

www.anif.com.co/publicaciones/documentos/mercados/3117.pdf,

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BIMBO

S.A.,

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oficial

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Internet,

disponible

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http://www.grupobimbo.com.mx/, consultada en Agosto 15 de 2007. GRUPO NOVATECH – Consultores en tecnología.

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Página

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Internet,

http://www.portafolio.com.co, consultada en Agosto 16 de 2007.

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Revista DINERO, Página oficial de Internet, disponible en http://www.dinero.com, consultada en Agosto 16 de 2007. SHAPIRO, Jeremy, Modeling the supply chain, Wadsworth Group, Australia, 2001. SMITS, Sanne, Tactical Design of Production – Distribution Networks, Universiteit Ehindoven,

Holanda,

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ANEXOS

ANEXO A. Forma general del modelo de producción (Enero a Julio de 2009).

SETS P0147, P0998, P1421, P1826, P2558, P3762, P4504, P5005, P5100, P6413, P7963, P9486,

I PRODUCTOS /P0033, P0046, P0052, P0055, P0300, P0400, P0443, P0546, P0608, P0609, P1041, P1102, P1114, P1167, P1171, P1186, P1425, P1439, P1440, P1482, P1576, P1623, P1962, P2023, P2068, P2132, P2198, P2282, P2565, P2758, P2837, P2838, P3125, P3576, P3949, P3952, P3953, P3954, P3955, P3956, P4506, P4659, P4685, P4687, P4713, P4724, P5006, P5007, P5008, P5011, P5019, P5028, P5137, P5143, P5161, P5250, P5564, P5565, P6445, P6457, P6715, P7475, P7477, P7807, P8769, P8891, P9022, P9023, P9336, P9374, P9507, P9685, P9707, P9868, P9909, P0000/

P0062, P0787, P1338, P1734, P2295, P3578, P4409, P4846, P5033, P5571, P7824, P9411,

P0076, P0899, P1404, P1773, P2417, P3582, P4502, P5003, P5078, P5572, P7837, P9430,

P0082, P0902, P1407, P1824, P2557, P3706, P4503, P5004, P5079, P5660, P7879, P9458,

J PLANTAS /TENJO, YUMBO, SOLEDAD, ITAGUI/ K AGENCIAS /ABA, ABO, ABU, ACA, ACR, AIT, AME, APE, ASO, ATE, PIT, PSO, PTE, PYU/ T PERIODOS DE TIEMPO /JL10, AG10/

TABLE CP(I,J,K) COSTO DE PRODUCCION DEL PRODUCTO I EN LA PLANTA J SEGUN EL DESTINO K ABA

ABO

ABU

ACA

P0033.TENJO

99999

99999

99999

99999

P0046.TENJO

99999

99999

99999

99999

P0147.TENJO

00651

00651

00651

00651

P2837.TENJO

00528

00528

00528

00528 ...

; TABLE TD(J,T) TIEMPO DISPONIBLE PARA PRODUCCION EN LA PLANTA "J" EN EL TIEMPO "T" EN HORAS.

TENJO YUMBO SOLEDAD ITAGUI

JL09

AG09

SP09

OC09

5356800 5356800 2678400 2678400

5356800 5356800 2678400 2678400

5184000 5184000 2592000 2592000

5356800 5356800 2678400 2678400

; TABLE A(I,J) TIEMPO REQUERIDO DE FABRICACION DEL PRODUCTO "I" EN LA PLANTA "J".

ITAGUI

SOLEDAD

TENJO

YUMBO

P0033

0021

0021

0021

0021

P0046

0055

0055

0055

0055

P0052

0010

0010

0010

0010

P0055

0055

0055

0055

0055

P0062

0010

0010

0010

0010

P0076

0018

0018

0018

0018

P0082

0019

0019

0019

0019

P0147

0006

0006

0006

0006 ...

TABLE D(I,T,K) DEMANDA DEL PRODUCTO "I" EN LA AGENCIA "K" EN EL PERIODO "T"

P0033.JL09 P0033.AG09 P0033.SP09 P0033.OC09 P0033.NV09 P0033.DC09 P0046.JL09 P0046.AG09 P0046.SP09 P0046.OC09 P0046.NV09 P0046.DC09

ABA 005454 006913 006452 007059 007570 008594 000000 000000 000000 000000 000000 000000

ABO 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000

ABU 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000

ACA ... 000000... 000000... 000000... 000000... 000000... 000000... 000000... 000000... 000000... 000000... 000000... 000000...

; Positive Variable

X(I,J,K,T) Cantidad a transportar del producto "i" desde la planta "i" hasta la agencia "j" con el medio de transporte "l" en el periodo "t" Z(I,J,T) Cantidad a producir del producto "i" en la planta "j" en el periodo "t"

TBandejas(J,K,T) Total de bandejas transportadas entre J y K;

Free Variable

CT Costo total de produccion y distribucion;

Equations

TOTALBandejas(J,K,T)

Total de bandejas transportadas entre J y K

Planta(J,T)

Restriccion de capacidad de produccion en planta

Balance(I,J,T) produccion

Restriccion de balance entre transporte y

Demanda(I,K,T) transporte

Restriccion de cumplimiento de demanda vs

Demanda2(I,T)

Restriccion de demanda vs produccion

Costos

Costos totales de produccion y transporte;

TOTALBandejas(J,K,T)..

TBandejas(J,K,T) =E= SUM(I,X(I,J,K,T));

Planta(J,T)..

SUM(I,(A(I,J)*Z(I,J,T))) =L= TD(J,T);

Balance(I,J,T)..

Z(I,J,T) =E= sum((K),X(I,J,K,T));

Demanda(I,K,T)..

SUM((J),X(I,J,K,T)) =E= D(I,T,K);

Demanda2(I,T)..

SUM(J,Z(I,J,T)) =E= SUM(K,D(I,T,K));

Costos..

CT =E= SUM((I,J,K,T),CP(I,J,K)*X(I,J,K,T));

MODEL BIMBOTEST /ALL/; SOLVE BIMBOTEST USING MIP MINIMIZING CT;

ANEXO B. Forma general del modelo de transporte (Año 2007).

SETS J PLANTAS /TENJO, YUMBO, SOLEDAD, ITAGUI/ K AGENCIAS /ABA, ABO, ABU, ACA, ACR, AIT, AME, APE, ASO, ATE, PIT, PSO, PTE, PYU/ L MEDIOS DE TRANSPORTE /SENCILLO, TURBO, MULA, AUTOTREN/ T PERIODOS DE TIEMPO /EN07, FB07, MR07, AB07, MY07, JN07, JL07, AG07, SP07, OC07, NV07, DC07/

PARAMETERS

CMT(L) CAPACIDAD DE CARGA EN BANDEJAS DE CADA TIPO DE MEDIO DE TRANSPORTE "L". /

SENCILLO 903 TURBO 735 MULA 1484 AUTOTREN 2016/

TABLE B(K,T,J) BANDEJAS A DESPACHAR DESDE "J" HASTA "K" EN EL PERIODO "T"

ITAGUI

SOLEDAD

TENJO

YUMBO

ABA.EN07

014875

029925

011899

000000

ABO.EN07

000000

000000

025427

022029

ABU.EN07

000000

000000

011151

006163

ACA.EN07

000000

000000

063194

000000

ACR.EN07

008375

014598

004336

000000

AIT.EN07

051291

001106

000806

001456

AME.EN07

000000

000000

059047

024240

APE.EN07

004096

000245

017486

009540

ASO.EN07

000034

014373

005350

000000

ATE.EN07

029253

000000

159900

000000

PIT.EN07

000235

000001

000001

000000

PSO.EN07

000000

000000

000563

000008

PTE.EN07

022446

000000

000176

000000

PYU.EN07

000039

000000

000007

000000

ABA.FB07

002182

039814

009521

000000

ABO.FB07

000000

000000

026920

023858

ABU.FB07

000000

000000

010725

007108

ACA.FB07

000000

021336

038073

000000

ACR.FB07

000785

017037

003217

000000...

; TABLE CPV(K,L,J) COSTO DE UN VIAJE DESDE "J" HASTA "K" EN EL MEDIO "L"

TENJO

YUMBO

SOLEDAD

ITAGUI

ABA.MULA

1766667

9999999

0225000

9999999

ABO.MULA

0225000

9999999

9999999

9999999

ABU.MULA

1660000

9999999

9999999

9999999

ACA.MULA

1700000

0000000

9999999

1900000

ACR.MULA

1766667

9999999

0225000

9999999

AIT.MULA

2200000

1900000

9999999

0000000

AME.MULA

2200000

1900000

9999999

0225000

APE.MULA

1900000

1900000

9999999

1900000

ASO.MULA

1766667

9999999

0000000

9999999

ATE.MULA

0000000

1700000

1766667

2200000

PIT.MULA

2200000

1900000

9999999

0000000

PSO.MULA

1766667

9999999

0000000

9999999

PTE.MULA

0000000

1700000

1766667

2200000

PYU.MULA

1700000

0000000

9999999

1900000

ABA.SENCILLO

1075000

9999999

0225000

9999999

ABO.SENCILLO

9999999

9999999

9999999

9999999

ABU.SENCILLO

0850000

9999999

9999999

9999999

ACA.SENCILLO

1200000

0000000

9999999

9999999

ACR.SENCILLO

1075000

9999999

0225000

9999999...

;

INTEGER VARIABLES

Y(J,K,L,T) VIAJES A REALIZAR ENTRE LA PLANTA "J" Y LA AGENCIA "K" EN EL MEDIO "L" DURANTE EL PERIODO "T" TV(J,K,T) VIAJES A REALIZAR ENTRE LA PLANTA "J" Y LA AGENCIA "K" DURANTE EL PERIODO "T" ;

FREE VARIABLE CTT;

EQUATIONS

COSTOTRANS

FUNCION OBJETIVO DE MINIMIZACION DE COSTOS

DEMANDA(J,K,T)

RESTRICCION DE CUMPLIMIENTO DE DEMANDA DE BANDEJAS;

COSTOTRANS..

CTT =E= SUM((J,K,L,T),CPV(K,L,J)*Y(J,K,L,T));

DEMANDA(J,K,T).. SUM(L,Y(J,K,L,T)*CMT(L)) =G= B(K,T,J);

MODEL BIMBOTRANS /ALL/; SOLVE BIMBOTRANS USING MIP MINIMIZING CTT;

ANEXO C. Artículo de PORTAFOLIO Colombia es el país con el menor consumo de pan en América Latina48 En Chile comen 96 kilos por persona al año. En Alemania alcanza los 120 kilos. Las panaderías en el país no pasan por su mejor momento. No sólo se ha estancado el consumo de pan, sino que cada día crece la competencia con otros alimentos para participar en el desayuno. Mientras en Colombia el consumo per cápita de pan al año alcanza los 24 kilos, en países como Chile esta cifra llega a ser cuatro veces superior. Además, en los últimos cuatro años las importaciones de trigo han tenido poca dinámica. Según FENALCO, lo colombianos son los menores consumidores del producto en Latinoamérica, mientras Chile llega a consumir 96 kilos al año, Argentina 30 y Perú 28, respectivamente. En el escenario internacional, países como Alemania consumen 120 kilos de pan al año. Rafael España, director económico de la agremiación, argumenta que el poco consumo del alimento es por desconocimiento de la gente y en ello influye el concepto de los médicos. “Hay desconocimiento por parte del público acerca del pan. Los médicos muchas veces no aconsejan su consumo a sus pacientes, cuando es un alimento que posee elementos nutritivos como ácido fólico, vitamina A, hierro, niacina, riboflavina e incluso fibra en el caso del pan integral” explicó. En la industria panificadora del país hay dos grandes hitos que han sacudido en años recientes el mercado por la entrada de grandes competidores internacionales en la escena del sector panadero. Uno es el arribo de la mexicana Bimbo, que significó para los productores de pan empacado en el país el buscar mayor eficiencia en sus procesos e incluso se llegó a una baja en los precios del producto. El otro factor importante ha sido el ingreso de Carrefour, que dentro de la estrategia de mercadeo que implantó a su llegada, utiliza su sección de panadería

48

Tomado de su página de Internet, disponible http://www.portafolio.com.co/port_secc_online/porta_perf_online/mayo/ARTICULO-WEBNOTA_INTERIOR_PORTA-2063517.html, consultada en Agosto 16 de 2007.

en

como gancho para el resto de los productos que vende. “Puede no ser rentable, pero atrae clientela”, indicó España. No obstante esas grandes inversiones, el 80 por ciento del mercado se sigue moviendo en los pequeños comercios. Cifras de FENALCO señalan que la distribución del mercado del pan en Bogotá se divide en 40 por ciento para las tiendas de barrio, 40 por ciento para las panaderías tradicionales y 20 por ciento en los autoservicios, dato que incluye a los supermercados. Respecto de las típicas panaderías de barrio, estas son en su mayoría empresas familiares. Algunas incluso son informales, pues en su manejo no llevan contabilidad. “La tercera parte de estos negocios tiene alrededor de 2 años de constituido, lo que significa una alta mortandad, que guarda relación directa con la que se da en las tiendas de barrio. El reto de estos pequeños comercios es esmerarse en el servicio al cliente y diversificarse en servicios y productos”, según FENALCO. Por su parte, los molineros consideran que el consumo del trigo, principal insumo de la industria panadera, se ha mantenido estable. Manuel Riaño, de FEDEMOL, indicó que el consumo del cereal per cápita en el país está entre 18 y 22 kilos al año. Por su parte, “el mercado ha tenido una demanda pareja en los últimos 4 años, que representa 1,2 millones de toneladas de trigo al año. En 2001 se paralizó el crecimiento”. El 70 por ciento del trigo en el país se vende a las panaderías, mientras el porcentaje restante se va a la industria de alimentos para animales, según datos de FEDEMOL. El trigo que se consume en Colombia proviene en su mayoría de Estados Unidos, Canadá y este año también de Argentina, gracias a los convenios que se firmaron con el MERCOSUR. La importación del producto representa el 98 por ciento, contra un 2 por ciento de la producción nacional. Frente al dato, Riaño explicó que es mejor “el trigo que se produce en países con estaciones por su alto contenido de proteínas, lo que le da consistencia a la harina. En cambio el grano nacional es más denso y es mejor en la elaboración de galletas”. “En 2004 se importaron 1.153.732 toneladas de trigo, de las que 56 por ciento fueron traídas de E.U., mientras el resto se importó de Canadá. Este año,

Argentina logró una participación de 7 por ciento en el mercado, mientras que se divide en partes iguales la de los dos países norteamericanos”, aseguró. Se estima que la producción nacional está por las 42.000 toneladas de trigo. El sector molinero se encuentra igualmente a la expectativa frente a lo que pudiera suceder en la negociación del TLC con Estados Unidos, pues “en caso de que se firmara representaría una evidente disminución de costos”. El mercado está estancado, dicen los panaderos Con 19 años en el mercado, Pan Pa’ Ya cuenta con 33 puntos de distribución de sus productos en Bogotá pero cada vez está viendo menores sus posibilidades de crecer. Bernardo Estrada, gerente de la compañía, considera que “el mercado de pan en Colombia está estancado. El consumo per cápita no es muy grande”. El empresario se mostró preocupado por la serie de gravámenes que han terminado por afectar la rentabilidad del negocio. “Los negocios cambiaron el panorama”, manifestó “Los locales de nuestros puntos de venta propios son en arriendo y nos aplicaron 10 por ciento más por impuestos. Así mismo se gravó el pan también con 10 por ciento y la pizza con 16 por ciento. Eso encareció todo”, señaló. La situación es tal que Estrada advirtió que si los arrendadores con los que se negocian los contratos por los locales piden incremento superior al IPC “tendremos que cerrar los puntos de venta y abrir en otros con condiciones similares, buscando estar en el mismo sector”. Exportar tampoco ha sido una buena salida para la compañía. “Actualmente lo estamos haciendo a pérdida. En Estados Unidos fijamos unos contratos con el distribuidor con precios fijos y lo que se había planeado que tuviera una utilidad de 25 por ciento se lo comió la revaluación” indicó. En la operación que se realiza en España, “las exportaciones son poco representativas, a pesar de que los precios son en euros. (...) Una almojábana se vende en Madrid en 4.200 pesos al cambio, los distribuidores tienen poca visión”, dijo. La empresa obtuvo ganancias el año pasado por 22.223 millones de pesos y no se ha recuperado en nivel de utilidades de 2002. “La rentabilidad no es color de rosa” reveló.

La estrategia es seguir optimizando la operación y bajar costos. “No hemos abierto nuevos puntos y no es fácil continuar si no hay apoyo”.

ANEXO D. Artículo de Revista Dinero ¿Como pan caliente?49 El consumo de pan en Colombia no levanta cabeza. Por eso, ahora la industria panificadora busca alternativas para mejorar el posicionamiento del producto y vender más. Es tiempo de unir esfuerzos. "Desde que me conozco, he sido testigo de un montón de iniciativas para buscar que la gente coma más pan, pero nunca se ha podido hacer nada", afirma con desilusión Alberto Jiménez, un panadero que lleva alrededor de 30 años en el negocio. Su preocupación es la misma de toda la industria panificadora, la cual viene padeciendo desde hace casi 20 años el bajo nivel de consumo per cápita que registra este producto en Colombia. La comparación es elocuente. Mientras según FEDEMOL aquí cada habitante come en promedio 25,9 kilos de pan al año —estaba en 23,2 pero subió por efecto estadístico del reciente censo del Dane—, en Venezuela consumen 28 por persona; en Perú 31,5; en Uruguay 54; en Argentina 83, y en Chile 97. Y ni qué decir de países europeos donde este indicador alcanza y supera los 120 kilos anuales per cápita. El pan tiene un inmenso terreno por ganar en nuestro mercado, pero la falta de un líder para aglutinar a todo el sector en torno a esa estrategia común ha impedido que sus ventas salgan de su estado vegetativo. "La industria proveedora de las panaderías y los líderes de la categoría están en mora de lanzar una cruzada para poner el pan de moda", advertía hace más de un año el director económico de FENALCO Bogotá, Rafael España, en su estudio Las nuevas realidades del sector panadero. Sin duda, el camino es reposicionar de manera conjunta y coordinada el producto. Tradicionalmente, el consumo del pan ha sido en el desayuno, pero las nuevas tendencias alimentarias han venido transformando poco a poco ese menú en beneficio de alimentos sustitutos. "La población está cada vez más preocupada por el balance, la nutrición y los productos saludables en la alimentación diaria", afirma Audrey Lian, gerente de marketing de cereales para el desayuno de Nestlé. Por eso, hay dos creencias populares que le han hecho mucho daño al pan en Colombia: que engorda y que no nutre.

49

Tomado de su página de Internet, disponible en http://www.dinero.com/wf_InfoArticulo.aspx?idArt=27658, consultada en Agosto 16 de 2007.

Al pan, pan

Ahora el reto es darle al producto un posicionamiento justo. "El pan es una gran fuente de fibra, vitaminas y minerales —su harina viene fortificada con vitaminas B1, B2, B3, hierro y ácido fólico— y sobre todo, no engorda, siempre y cuando se ingiera en cantidades adecuadas", afirma José Luis Sánchez, gerente general para la región andina de Danisco (productora de enzimas y emulsificantes para la industria panadera). Además, el sector le viene apostando desde hace varios años a la innovación. "Se trata de producir líneas saludables, con panes integrales, bajos en grasa, light, de sabores, caseros o para usos comerciales específicos", agrega Sánchez. Un punto de referencia indiscutible en el sector son las panaderías PanPa'Ya!, que fueron pioneras en el modelo de distribución de masa congelada, el cual revolucionó el mercado y le permitió a la empresa atender clientes como cafés, restaurantes, hoteles, etc., no solo en el país sino —especialmente— en el exterior (Estados Unidos, Europa y Japón). De igual forma, su diversificación de la oferta, con opciones de pizza, mucho servicio y valor agregado, le han dado resultados positivos. Casos exitosos como este muestran el potencial del negocio y los avances de la industria. Y más ahora, que la coyuntura es favorable. "El TLC será positivo para el sector panadero porque permitirá una disminución en los costos de su materia prima, la harina de trigo, de entre 2% y 6%", afirma Jaime Jiménez, presidente ejecutivo de la Federación Nacional de Molineros de Trigo (FEDEMOL). Por eso, ahora serán mayores las oportunidades en estratos altos, con productos de mayor valor agregado, y entre quienes siguen siendo sus consumidores por excelencia, los estratos bajos. "Hay que llegarles con productos que estén al alcance de esa gran masa, pero que sean beneficiosos para su salud", asegura Carlos Posada, gerente general de la Panadería Herman, de Medellín. Pero sin unir esfuerzos será imposible para la industria lograr la reivindicación del pan y su consecuente despegue comercial en el mercado colombiano. La tarea es compleja por lo atomizado y heterogéneo del sector, el cual lleva 5 años con precios a la baja y costos al alza. Pero el producto lo merece.