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Module 1: Mejora del rendimiento estratégico

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Análisis de desarrollo de datos

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Hola y bienvenido a “ modelado y análisis para la gestión de la cadena de suministro ”! Estamos en la semana 5 y si recuerdas en la semana anterior, hemos empezado con una mejora de rendimiento estratégico y dijimos unas cuantas cosas. Recordemos esas pocas cosas en los puntos de la bala. Una, la cadena de suministro es un centro de costes. Número dos, por lo tanto, el rendimiento de la cadena de suministro tiene que ser muy-muy eficaz, eficiente en la eficiencia sabia, así como el costo sabio porque es un centro de costes. Y el número 3, es muy simple medida de rendimiento es igual a la salida por entrada. Pero en cada industria la producción no es una salida. Las salidas pueden ser de 2-3 tipos. De forma similar, las entradas tampoco son una entrada. Las entradas pueden ser de 2-3 tipos. Así que básicamente en cadena de suministro cuando hablamos de medición de rendimiento, hablamos de eso p, es igual a múltiples salidas, salida 1, salida 2, salida 3, salida dividida por entrada 1 entrada 2 entrada 3. Y entonces usted puede dar peso a todas estas cosas. Así que, sencillamente, el rendimiento es igual a esto. Así que en la cadena de suministro, habrá múltiples salidas y múltiples entradas. Ahora, y entonces lo que hicimos fue, tomamos este ejemplo muy, muy sencillo. Y dijimos que si se acuerdan, esto es con lo que terminamos. Dijimos que hay 5 unidades; 5 unidades – A, B, C, D, E. Asumir que se trata de una empresa de almacén, una empresa en particular tiene 5 almacenes en la India en 5 lugares, A, B, C, D, E; esto con Delhi, Mumbai, Kolkata, Madras, Ahmedabad, Bangalore. Por lo que A, B, C, D, E, tienen cinco DMU o unidades de toma de decisiones. El almacén es un DMU, asume. Ahora, las entradas, DMU A que es almacén a utiliza dos entradas. ¿Cuánto rendimiento genera? Genera 1 unidad de salida. Entonces, ¿qué está pasando? Tiene dos entradas. Cuánta salida está generando; 1. Así que cuál es mi eficiencia; 1 por 2 que es igual a 0.5; de manera similar A, B, C, D, todas las unidades tienen entradas y salidas. Ahora bien, si usted mira claramente esto, ¿cuál es la unidad más eficiente? Ahora, aquí es donde terminamos y empezamos esta semana con esta pregunta, ¿cuál de estas unidades es la más eficiente? Definitivamente B con 1,33 Ahora, por lo que esto será considerado como la unidad más eficiente, todos los demás son relativos a esto. Todos los demás son relativos a esto. ¿Acordado Todos los demás son relativos a esto. Así que el siguiente más alto eficiente es C, el tercero más alto es E. So B es 1, esto es 2; esto es 3, 4, 5. Así que este es el ranking de sus unidades. Así que hemos respondido a la primera pregunta. ¿Cuál es la primera pregunta? La primera pregunta dice, ¿cómo se mide la eficiencia, así que la salida por entrada. Aquí teníamos una salida, las unidades de salida y teníamos el número de entradas. Así que la eficiencia se mide, pero ¿será esto realmente suficiente en el mundo real? La respuesta es no. Esto no será suficiente. Qué suposición y una suposición muy alta que hemos tomado aquí. Qué suposición y debo decir, es una suposición muy alta que hemos tomado aquí. Hemos tomado aquí una suposición allí es una constante vuelta a la escala, que en situaciones monopólicas normales, no funciona. Así que asumimos una constante vuelta a escala. ¿Qué significa el retorno constante a la escala? Constantes retornos a escala significa que si una unidad, constantes retornos a escala no significa una línea de 45 grados a través del origen; retornos constantes a escala significa si una unidad está dando, una unidad de entrada está dando dos unidades de salida. Debería darme lo mismo a lo largo de años y años y no importa cuántas veces hagas esta actividad, debería darme el mismo nivel de salida que los insumos. No es decir, los retornos constantes a escala no está diciendo que 5 unidades de entrada deben darme 5 unidades de salida. No. 5 unidades de entrada deben darme 5 unidades de salida, no es decir así. Es demasiado grande en la suposición. Pero para CRS lo que vuelve constante a escala dice es que si 5 unidades de entrada está dando 10 unidades de salida ahora, debería dar 10 unidades de salida mañana, debería dar 10 unidades de salida en el día siguiente, eso es lo que es la consistencia; así que constantes retornos a escala. Así que esto es una suposición alta de que esta tabla se hace esta tabla es asumir que hay constante que tiene que escalar bien que es muy difícil de lograr. Ahora, lo siguiente que queremos decir es que es de entrada versus modelo orientado a la salida, modelo de entrada y un modelo de salida. Ahora, ver estos son los bloques de construcción para medir el rendimiento; estos son los bloques de construcción. Modelo de entrada, ¿qué es un modelo de entrada? En la medición del rendimiento, hay dos modelos, entrada y salida. El modelo de entrada es cuando usted, significa el propietario del negocio, cuando tiene el control sobre las entradas, es un modelo de entrada. Cuando tiene control sobre la salida, es un modelo de salida. Cuando no tiene control o control igual sobre las entradas y salidas, entonces mire el costo de estos modelos, implementando estos modelos y luego usted sigue adelante. Ahora, ¿puede dar un ejemplo de un modelo de entrada? El modelo de entrada es lo que si tiene control sobre la entrada es un modelo de entrada. Si tiene control sobre la salida es un modelo de salida. Ahora, pongamos un ejemplo; la medición del rendimiento de los bancos. ¿Es un modelo de entrada o es un modelo de salida? Ahora, para su comprensión, debemos decir que no hay nada llamado puede ser ambos. O tiene que ser este lado o ese lado. Ahora la medición del rendimiento de los bancos, ¿es un modelo de entrada o modelo de salida? Si usted piensa muy cuidadosamente, es un modelo de producción. ¿Porqué? ¿Porque cuáles son los insumos de un banco? Los aportes de un banco son depósitos para los que no tienes control, porque no eres el controlador de la economía; más dinero (generación), más generación de ingresos. Así que la gente va a los bancos a depositar. Pero usted no tiene ningún control en el desarrollo del desarrollo de lo que los agricultores deben hacer. Así que no tienes control sobre tus insumos que son los depósitos; no tienes control. ¿Tiene control sobre otra entrada que se llama empleados? No. Usted no tiene control. Pero si se observan los depósitos de salida generados, tal vez con algún esfuerzo extra se puede generar algunos depósitos más. Así que el banco es un modelo orientado a la producción. Por lo tanto, el modelo se orienta a la entrada si las entradas son controlables por la gestión, el modelo se orienta hacia la salida si las entradas no son controlables por la dirección. Si el responsable de la toma de decisiones tiene el control sobre las entradas y salidas, la elección de la orientación de entrada o salida dependerá del objeto del fabricante de decisiones, tanto si desea reducir los costes como si desea aumentar la producción. El coste de corte es un modelo de coste. Aumentar la salida es el modelo de salida. Ahora, aquí está lo que estábamos hablando de usar la mesa. La constante vuelve a escalar y la variable vuelve a escalar. Como hemos mencionado retornos constantes a escala no significa que 5 unidades de entrada tiene que dar 5 unidades de salida, 3 unidades de entrada tiene que dar 3 unidades de salida, 2 unidades de entrada tiene que dar 2 unidades de salida. En ese caso, la línea es una línea de 45 grados, línea recta, línea de 45 grados. Ese CRS no dice. CRS indica que si ha utilizado una unidad de entrada para fabricar dos unidades de salida por la mañana, debe utilizar las mismas unidades y obtener las mismas salidas por la noche y las mismas unidades y la misma salida por la noche. Eso es constante. Como si no eres constante entonces las herramientas matemáticas no se pueden aplicar, por lo que eso es lo que se llama como constante. La variable vuelve a escalar, sabemos que el mercado es imperfecto y en consecuencia los rendimientos también serán imperfectos. Es decir, la variable vuelve a escala. Esto es lo que acabamos de mencionar. Así que, básicamente, esto es lo que queríamos decir en realidad. Eso es si en realidad era una constante teóricamente, tiene que escalar la salida es igual a la entrada, esta era su línea de 45 grados, pero aquí lo que estamos diciendo; que es consistente, no la salida es igual a la entrada. Así que es consistente dado por la línea recta, pero es a un nivel mucho más pequeño; a la derecha; luego la línea de 45 grados. La variable vuelve a escalar, asume que la variable vuelve. Esto es apropiado cuando las DMU están generando diferentes niveles de salida. Este suele ser el caso cuando DMU se enfrenta a una competencia perfecta. Y esta es la misma tabla que utiliza una variable que vuelve a escalar. Vamos a explicar el CRS de nuevo aquí. Ahora ves B era la más eficiente; así que esta era la línea recta B. ¿Dónde estaba A? La eficiencia era ..., vamos a volver atrás; La eficiencia de A es 0.5. Así que en este diagrama, aquí está. Entonces, ¿o esto es lo que? Esta es su entrada y esta es su salida. Así que A está aquí; o A tiene que reducir la entrada hasta este punto, o A tiene que aumentar la salida hasta este punto. Por lo tanto, reduzca la entrada o reduzca la salida para subir a B. Esto se explica aquí; simplemente vuelva a la mesa. La puntuación de A es de 37.5 por ciento. La puntuación de A fue, esto significa que A podría reducir el número de entradas por 62.5 y todavía producir el mismo número de salidas. Se puede reducir en un 62,5 por ciento y la nueva cantidad de entrada se convierte en 0,75 para el mismo número de unidades. Así que definitivamente la DEA ayuda. Hemos dado alguna explicación. Este es el VRS o la variable vuelve al gráfico de escala. Así que lo que hacemos es simplemente conectar los extremos. Conectamos los extremos y naturalmente todos caerán por debajo de esta línea. Así que D tiene que reducir las entradas o aumentar la producción, tiene que reducir las entradas o aumentar la producción. Esto es lo que es su DEA. Y ahora si trazamos ambos los gráficos juntos, esto es lo que B está en el centro de esto. Ahora las situaciones pueden venir cuando estos dos pueden no coincidir. Esta es la fórmula para la eficiencia. La eficiencia técnica es igual a TECRS es igual a VRS en error estándar. Ahora aumentando y disminuyendo vuelve a escalar. Cualquier DMU por debajo de esto, cualquier DMU debajo de esto se considera como un retorno creciente. Cualquier DMU por encima de este es un retorno decreciente. Cualquier DMU por debajo de esto está aumentando las devoluciones. No voy a entrar en estos detalles porque usted ha aprendido esto en la economía. ¿Cuáles son los pares o puntos de referencia? Aquí si usted ve en contra de quien D debería referir? Fíjate en este gráfico. ¿A quién debe referir D? D debería ser de referencia contra A o B o E. Ahora, que es la más fácil de implementar; naturalmente B. Por lo tanto, D debe ser de referencia en contra de B. Esto es algo que está ahí. Por lo que esta parte se llama como la variable de holgura, esta parte se llama la holgura. ¿Cuál es el número máximo de entradas y salidas y DMU para el cálculo de la DEA? Normalmente, son entradas totales más salidas iguales a un tercer número de DMU. La entrada más la salida debe ser menor que un tercer número de DMU. Así que si usted tiene 9 DMU su número de, un tercio el número de DMU es 3 y la entrada más salida debe ser menor que igual a número de DMU. Por lo tanto, si el número total de unidades de toma de decisiones es 3, la entrada y la salida totales sólo pueden ser 2. Ahora, esto es mucho. ¿Con qué nos quedamos? El modelo tradicional era la programación lineal. El modelo tradicional era la programación lineal. La DEA puede utilizar la programación lineal también para resolver el problema. Vamos a escuchar con mucho cuidado. Este es el modelo normal. La DEA puede usar programación lineal para resolver este modelo. Pero tome una situación cuando hay 20 DMU. Así que para 20 unidades de toma de decisiones tendrá que escribir 20 ecuaciones, 20 restricciones. Si hay cada variable es una restricción, por lo que 20 ecuaciones, al menos 30 restricciones y que tendrá que repetir para cada DMU. Por cada DMU, tendrá que repetir eso. Por cada DMU tendrá que repetir. La misma ecuación y el mismo número de restricciones, por lo que sólo cosa es que los signos cambiarán. Así que imagine una situación cuando se le ha dado un trabajo, trabajo significa una asignación para medir la eficiencia de todos los distribuidores y distribuidores para Nirma en la India. Entonces, ¿cuántas ecuaciones de programación lineal tendrá? Debes estar teniendo al menos 10.000 distribuidores para Nirma. Entonces, ¿tendrá 10.000 ecuaciones de programación lineal para medir la eficiencia de cada uno? No. La respuesta es no. Hoy en día puedes modelar esto en excel, en solver, en otros lugares y ahí verás solo modelo, los números una vez y el resto saldrán los resultados. Por lo tanto, puede utilizar programación lineal. Hay algunos softwares de programación lineal que ya están disponibles. Por lo que no es necesario escribir o escribir las ecuaciones, sólo escribir en los números y los resultados saldrán. De modo que eso es así. Ahora permítanos mirar un tema más por solo unos minutos que es que hemos medido el rendimiento. ¿Cuál es el siguiente paso? El siguiente paso es el redespliegue de personas. Algunos lugares tendrán que reducir las personas, reducir las máquinas; algunos lugares tendrán 2 aumentar la producción. En función del modelo de entrada, del modelo de salida, los resultados serán tales. Pregunta es, ¿hay software disponible para hacer esto? Ver software listo, sólo software que está disponible es software de programación lineal. Eso también lo puedes hacer en Excel. Así que cada vez que sólo tiene que cambiar los números y el software generará alguna salida en particular. Pero más que eso, y usted puede programarlo definitivamente con otro software matemático moderno y más que eso no hay nada. Lo que es importante es que necesitamos saber cuántas unidades podemos reducir, cuántas entradas se pueden aumentar. Eso se puede hacer en Excel, que se puede hacer usando algunos otros softwares avanzados. Esta es la segunda pregunta, ¿cómo modela? El modelado no es nada, se puede utilizar un formato de programación lineal simple y se puede modelar. Ahora, la siguiente pregunta es, ¿qué hará la empresa después de medir? Después de medir, la empresa tiene que tomar una decisión sobre el redespliegue de los recursos; tan simple como eso. Después de la medición, la empresa tiene que tomar una decisión sobre el redespliegue de los recursos. Si hay una resistencia, la empresa tiene que pensar lo contrario. Así que esto es lo que es muy importante, es decir unidades de toma de decisiones. Ahora, habiendo dicho eso, acabamos de mencionar lo que discutimos hasta ahora es la medición del rendimiento de la cadena de suministro. Ahora, si miras cualquier libro de cadena de suministro estándar encontrarás una lista de, lista completa de medidas de rendimiento, para almacenes, para transporte, todo, todo, todo, pero ya sabes, básicamente el rendimiento de la cadena de suministro, solo una medida también si puedes tomar, debes tomar tiempo de cambio de camión. Esa es una medida omnipresente. Si su organización no utiliza camiones, si utilizan vehículos pequeños, entonces eso, tiempo de vuelta de eso. Esa es la única medida que abarca todas las medidas en la cadena de suministro que es el tiempo de cambio de camión; por lo que tendrá que mirar en eso. ¿Qué pasa con las otras medidas en la cadena de suministro? ¿Cómo medirá el rendimiento general de la cadena de suministro? El tiempo de entrega, esto, esto, pero entonces como dijimos que el tiempo de cambio de camión es una medida general, más que abarca el rendimiento en la cadena de suministro y usted necesita saber cómo modelar esto. Ahora, después de haber dicho que les digamos algo, ahora estamos en la semana 5. Así que la semana 1, 2, 3, 4, creo que todos ustedes han pasado por ellos muy meticulosamente y en paralelo lo que vamos a decir es, lo que vamos a sugerir es que paralelamente, usted lee diferentes libros, diferentes materiales, diferentes desarrollos a través de la cadena de suministro, sólo la lectura del periódico también ayuda. Tan diferentes materiales, diferentes cambios a través de la cadena de suministro y los tipos de modelos etcétera que se utilizan en la cadena de suministro, que también se practica utilizando las diapositivas y las plantillas que estamos proporcionando. La cadena de suministro es una vasta área, la modelización es también muy vasta área, pero entonces si usted comienza temprano usted debe ser capaz de hacerlo correctamente, hágalo bien. Así que mejor empezar a trabajar en ello. Eso es lo que queríamos decir. Hemos terminado de dar lecciones suficientes. Así que es un momento muy alto para empezar a trabajar en él sinceramente. Ahora este es un documento que tenemos como referencia. Este es un papel omnipresente. Charnes, Cooper y Rhodes son considerados los padres del pensamiento moderno en “ análisis de envolvente de datos ”. Hay muchos papeles que puedes conseguir por el autor Charnes; para que puedas pasar por ellos. Creo que esto le da un enfoque bastante, bastante idea acerca de cómo y por qué, dónde y cuándo debemos medir el rendimiento de una cadena de suministro. ¡Gracias!