Francisco Guardeño RoldanMETODOLOGÍAS Y MÉTODOS EMPRESARIALES MÁS CONOCIDOS SEGÚN LA FUNCIÓN PRINCIPAL A LA QUE VAN DIRIGIDAS
LOGÍSTICAS Tres son los procesos de negocios más extendidos en el área de la Logística: Aprovisionamiento, Gestión de Stocks y Distribución, y para los tres existen métodos específicos y bien conocidos en el mundo empresarial: APROVISIONAMIENTO
Las herramientas utilizadas y estudiadas en todos los libros sobre esta función son las dos siguientes: TAM (TASA ANUAL MÓVIL): Consistente en calcular la variación de la media de la demanda para el mes en curso, en función de los datos históricos de un año hacia atrás. ¿Se entiende?. Lo dudamos. Por eso casi sólo le hablará de ella, el usuario que lo utiliza. Además no es actualmente muy significativa, ya que existen verdaderos simuladores de “business games” capaces de prever la demanda en función de muchas otras variables a parte de las ventas históricas del último año. Conviene que conozca el término (como todos los demás) pero no le dé mucha importancia. Fundamentalmente se lo encontrará en tratados y libros pero no en la vida real. REGRESIÓN LINEAL o AJUSTE POR MÍNIMOS CUADRADOS: No se trata de dar una lección sobre estadística así que no entraremos en la explicación de esta herramienta que nos ayuda mucho más que el TAM a prever la futura demanda del mercado, y por tanto las necesidades de aprovisionamiento que tendremos. Baste con saber que se trata de solucionar la ecuación y = a + b * x, que representa una recta en la que: Si de verdad quiere profundizar sobre REGRESIONES LINEALES (que se utilizan, además de para el cálculo de Aprovisionamientos para otras muchas aplicaciones), teclee regresión lineal en Google y se divertirá un buen rato. GESTIÓN DE STOCKS La herramienta más conocida universalmente para el cálculo e incluso su distribución en planta es la famosa Ley de Pareto, también llamada CLASIFICACIÓN ABC, que más o menos dice que el 20% de un colectivo (por ejemplo clientes) produce el 80% del tráfico (por ejemplo ventas). Este grupo sería el A. Si quiere saber como se conforman el B y el C, teclee como siempre en Google clasificación ABC. Comprobará que no sólo se utiliza para el control de stocks, si no también para más aplicaciones, tales como gestión de clientes, proveedores y otros. Ocurre como con la Regresión lineal. Y es que una vez que se formula una condición matemática para un área o actividad, la veremos utilizada en todo tipo de funciones empresariales. De ahí que hayamos afirmado antes que no existen métodos exclusivos para un área. Algunos confunden el método de codificación EAN (EUROPEAN ARTICLE NUMERING) con una metodología de trabajo, cuando en realidad es un sistema de codificación cuya adquisición supone desde el inicio supone la adopción total de dichas normas y sus procedimientos. En todo caso sería otro método más de gestionar los Stocks (hoy en día el más extendido desde luego). En España la representa y gestiona la AECOC (teclee asociación española de codificación comercial y entérese de que es una RAL, algo que tiene que ver bastante con aspectos metodológicos, en este caso para la Logística. DISTRIBUCIÓN La distribución de mercancías y el cálculo de recursos de transporte necesarios resultan enormemente complejos, ya que debe llevarse a cabo en función de un gran número de variables, tales como, distancias, orden de descargas, medios, tiempos (por ejemplo para productos perecederos), canales de distribución, puntos de venta, etc. Por ello, no nos encontraremos con una metodología exclusiva que ayude a gestionar eficazmente esta función, sino más bien con diversos y variados métodos, tales como el del NOROESTE, WILSON y MARTIN, que en definitiva no son más que modelos funcionales para cálculos estadísticos llevados a cabo con criterios de Investigación Operativa, simulación de resultados y utilización de diversos tipos de distribución estadística (Binomial, Normal, de Poisson, etc.) bastante en consonancia con las curvas de regresión múltiple, los cálculos Gaussianos y SIX SIGMA (donde Sigma es el símbolo de la Desviación Típica, y se busca un valor igual a 6, o sea, el nº de defectos ya comentados anteriormente). Nos encontraremos en Internet bajo la denominación DISTRIBUTION REQUIREMENTS PLANNING (DRP), algunos de los conceptos vertidos en el párrafo anterior. Francisco Guardeño RoldanManagement Solutions |
|||
Management Solutions |
|||
A´SJV APDFJBAÇ´DBAÇP KAÇFGJADPBJAFBJADFBGIJAD+PFBJAD+ÇPFHJADF IHA Ç+FBIDBHAD´GHAÇ´FGVBADÇFGBHAD´ÇGBÇHDFKLABA´ÇGHÁG SDKfgdsdegasdg fdgsdafg
VFASSñdASçkSAKçfVSASDÇAGVÇAVGMJÇDAGÇADBVKDAFÒeswgtegedhrhertsadgasderlgeañçgmjaçpegmnjçeprgç
djfoeoeroeroeiroerioeiroeiroereorioeiroerioeiroeireoireoreoireoiroerioeiroereoiroeiroeroereorieoireorieoiroerioeiroerieoireorieoiroerioeireorieoiroerieoreoreoreoreoreoirfgfgkjfgjkfgjkfgjkfgjkfgjkfjgkhlñphlptglptlhtplhtplplp
jroitoritioritrotiorirotiorti0450454¡'54tkogkorgkorkgorkgorgkorgkorkgorkgorgkrogkrogkrogkrokgorgkorgkrogkrogkkrokgokrgokluililililililililildfggfgfgfgfgfgfgfgfggggggggggggggggg
afañsfkjdafjdlñfaslñkdjfñasdjfklsafjsdlñafjsalñfjsdlañfjsaldñgslñjdgjalñsgñsldgjaslggjñalgjñxcv<xsxzvc
sjf´sklfjsa´lkgas´lgkjaçdgkbjdçbmsdçkbhaçdmjaçbmjaçdbaçkdlbnaçdkbnaçdkbnaçdkbnaçdbknaçbnkdaçfbadklfhjkagjhsjhbnsç mçsdbmkanmadçbghnaçdb
adkfgadklgjadlhgakdl´hjda´lhjd´klahjda´lkhjda´hbjdakl´hj´dahgjkdl´hajklhja´dhgjdlka´hj´dahkj´dsahja´dhja´dhjad´hkjdhkjdhjgeoihyjeihehjehb+jhadçhjlkdjh´ldshj
dkfgjadñlkgjdlñfglñdshjsdñhlkdshjdhlksñlhjadñlhgjdflñhgjñdlfhadñhjñalhjjñsahjalñhjsñdlhjñalhkadlkfhjdafñhghdlahjañdlhañldhjhñadlhjañlhajhañlhjñahjñld
sdkfasdjas´lkdgvkasldjg´kalsga´klsgfja´gjcv<xmnvxm,<cnv<mx,cnvxm,cnvm,bvsdsdsdfdf
A´SJV APDFJBAÇ´DBAÇP KAÇFGJADPBJAFBJADFBGIJAD+PFBJAD+ÇPFHJADF IHA Ç+FBIDBHAD´GHAÇ´FGVBADÇFGBHAD´ÇGBÇHDFKLABA´ÇGHÁG SDKfgdsdegasdg fdgsdafgghdfbdbn
VFASSñdASçkSAKçfVSASDÇAGVÇAVGMJÇDAGÇADBVKDAFÒeswgtegedhrhertsadgasderlgeañçgmjaçpegmnjçeprgçdsdgdhfhrhrtjhtj
djfoeoeroeroeiroerioeiroeiroereorioeiroerioeiroeireoireoreoireoiroerioeiroereoiroeiroeroereorieoireorieoiroerioeiroerieoireorieoiroerioeireorieoiroerieoreoreoreoreoreoirfgfgkjfgjkfgjkfgjkfgjkfgjkfjgkhlñphlptglptlhtplhtplplpHJNJFGHHHGJH