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1. Introducción

La competitividad empresarial ha obligado a las organizaciones a buscar nuevas formas para satisfacer las necesidades de los clientes, por lo que cada vez es más frecuente considerar la implementación de herramientas colaborativas para obtener resultados más productivos y rentables en la gestión logística. Una de estas herramientas es el Inventario Administrado por el Vendedor, o VMI por sus siglas en inglés (Vendor Managed Inventory), el cual se puede definir como un medio para optimizar el rendimiento de la cadena de suministro en el que el vendedor tiene acceso a los datos de inventario del cliente y es responsable de mantener el nivel de inventario requerido por el mismo Blackstone. (2002). Por su parte, el Council of Supply Chain Management Professionals (2013) define este concepto como una práctica en la que una empresa, principalmente minorista, otorga a sus proveedores, la responsabilidad de determinar el tamaño y el calendario de los pedidos, a partir de las órdenes y los datos de inventario de los puntos de venta.

El VMI posee una serie de etapas que convergen en el acuerdo entre el comprador y el vendedor. Primeramente, se inicia una comunicación de las expectativas y requerimientos de las empresas involucradas, después le sigue el establecimiento y la sincronización de la información que será compartida, establecimiento de políticas y recursos, diseños de esquemas para funciones de revisión, seguimiento y control, pruebas pilotos, y evaluación y retroalimentación del proceso Ganesh, et al. (2016). Los acuerdos VMI han sido usados en la industria desde 1980, desde que la organización de bienes de consumo Procter & Gamble y la minorista Wal-Mart introdujeron el VMI en su línea de pañales desechables. Wal-Mart comenzó implementando una estrategia de rápida respuesta y al adoptar el VMI, no solo disminuyó considerablemente sus inventarios, sino también el de sus proveedores para el logro de una respuesta competitiva Yan, et al. (2014).

El VMI para el comprador podría traer consigo beneficios como la reducción en los costos de pedido y el aumento de la productividad del espacio minorista, dado que a medida que se reducen tanto el inventario general como los niveles de existencias de seguridad, surge la posibilidad de aumentar la gama de bienes ofrecidos, por otra parte, en el caso del vendedor, los beneficios giran en torno a una producción alineada a la demanda del cliente y la disminución de los costos de transporte Hammer & Bernasconi. (2016).

La evolución de la investigación sobre el VMI se ha dirigido hacia el diseño de modelos de inventarios que en su mayoría se representan desde formulaciones matemáticas. Sin embargo, como cualquier otro campo de investigación, este puede abarcar diversas propuestas que constituyen pasos necesarios en el desarrollo ordenado del conocimiento científico y la innovación. Entonces, el valor de un determinado estudio estará definido por la dirección investigativa que proporciona, y por sus hallazgos. Los nuevos investigadores primero necesitan conocer que se ha investigado previamente o qué campos aún no han sido explorados con el fin de implantar algún valor agregado. Por otro lado, otro de los problemas se encuentra en las limitaciones de tiempo que hacen que sea imposible para la mayoría de los científicos mantenerse al día con nuevos estudios, excepto en algunas áreas temáticas de especial interés. Entonces, la necesidad de síntesis de investigaciones pasadas cobra gran importancia.

Por lo anterior, existen diferentes estudios de revisión de literatura relacionado con los modelos VMI que incluyen los trabajos de Marquès, et al. (2010), Villa, et al. (2011), Arango, et al. (2013), Govindan. (2013), Akhbari, et al. (2014) y el desarrollado por Lee, et al. (2015). Sin embargo, además de que estos trabajos no consideran publicaciones entre los años 2015 – 2017, obvian la implementación de un procedimiento sistemático que sintetice todas las investigaciones acumuladas en el periodo de estudio y se basan en la forma narrativa tradicional. En otras palabras, no hacen una síntesis de investigación. Las síntesis de investigación tienen el objetivo de integrar estudios pasados para extraer conclusiones generales (generalizaciones) de investigaciones que abordan hipótesis idénticas o relacionadas. El objetivo del sintetizador de investigación es presentar el estado del conocimiento sobre la relación de interés y destacar cuestiones importantes de la investigación Cooper. (2017).

Por lo tanto, este artículo cuenta con tres propósitos principales: Realizar una síntesis de investigación que permita presentar las principales generalidades de las publicaciones científicas sobre el diseño de modelos de inventario administrado por el vendedor (VMI) entre los años 2012 y 2017; presentar un conjunto de focos de priorización y lineamientos que son indispensables para el diseño de dichos modelos según la revisión llevada a cabo y finalmente, ofrecer una síntesis confiable para ayudar a los profesionales y a los responsables de diseñar modelos de inventario VMI en la formulación de sus propuestas y tomar decisiones críticas.

Para llevar a cabo lo anterior, se utiliza la metodología propuesta por Cooper, Hedges y Valentine. (2009) que más tarde fue profundizada por Cooper. (2017) para realizar una síntesis de investigación. La cual se enfoca en seguir una serie de pasos secuenciales, aplicando los principios básicos de recopilación, análisis e interpretación, con la tarea de producir una integración completa de investigaciones pasadas sobre un tema. Los resultados de la síntesis de investigación llevada a cabo proporcionan información sobre varios tipos de hallazgos relacionados con los resultados acumulativos de 61 publicaciones académicas, ver Anexo A, entre el periodo de tiempo estudiado.

Por último, el artículo está estructurado de la siguiente manera: en la sección 2 se describe la metodología utilizada para la construcción de la síntesis de investigación, junto a la definición de los pasos que se tuvieron en cuenta para llevarla a cabo, en la sección 3 se presenta los resultados y finalmente en la sección 4 se establecen las conclusiones.

2. Materiales y métodos

Las síntesis de investigación realizadas en la forma narrativa tradicional han sido criticadas Snilstveit, et al. (2012); Mallett, et al. (2012); Booth, et al. (2016); Gurevitch, et al. (2018), estas generalmente se llevan a cabo en artículos de revisión de literatura, en donde los autores consignan su análisis artículo por artículo. Quienes se oponen a la síntesis de investigación tradicional han sugerido que este método es impreciso tanto en el proceso como en el resultado. En particular, la síntesis de investigación narrativa tradicional carece de estándares explícitos de prueba. Los lectores y usuarios de estas síntesis no saben qué estándar de evidencia se utilizó para decidir si un conjunto de estudios respaldaba su conclusión Johnson and Eagly. (2000). Las reglas de combinación utilizadas por los sintetizadores tradicionales rara vez son conocidas por nadie más que por los propios sintetizadores, incluso si son conscientes de lo que está guiando sus inferencias.

Una de las primeras aproximaciones fue la de Feldman en 1971, quien publicó un artículo titulado "Uso del trabajo de los demás: algunas observaciones sobre la revisión y la integración", en el que escribió: "Revisar e integrar sistemáticamente la literatura de un campo puede considerarse un tipo de investigación en sí misma, que utiliza un conjunto característico de técnicas y métodos de investigación" Feldman. (1971). En el mismo año, Light y Smith. (1971) argumentaron que, si se tratara adecuadamente, la variación en los enfoques entre los estudios relacionados podría ser una valiosa fuente de información.

Desde mediados de los años noventa, han aparecido un número creciente de autores que han estudiado la síntesis de investigación y el metaanálisis. Por ejemplo, autores como Eddy, Hasselblad y Schachter. (1992), describen un método propio llamado Método de perfil de confianza, basado en comparabilidad o aplicabilidad de preguntas específicas a diferentes fuentes de información. Asimismo, Lipsey y Wilson. (2001), Card. (2015), Petticrew y Roberts. (2006) y, Schmidt y Hunter. (2015), tratan el tema en general, señalando pautas para identificar objetivos, definir el alcance, plantear preguntas de investigación y conducir la síntesis. Además, ofrecen recomendaciones para las actividades de búsqueda de literatura, reporte de resultados, entre muchas otras. También, algunos lo tratan desde la perspectiva de diseños de investigación particulares. Bohning, Rattanasiri y Kuhnert. (2008), proponen una metodología basada en un metaanálisis con datos agrupados individualmente, en el cual desarrollan diferentes medidas estadísticas. Si bien este trabajo está orientado principalmente a la síntesis de estudios clínicos, ellos recalcan que es posible replicarlo a otras áreas.

Por otro lado, algunos autores vinculan sus metodologías a paquetes de software específicos. Este es el caso de Arthur, Bennett y Huffcutt. (2001), quienes proponen un procedimiento de análisis estadístico y presentan al lector cómo realizarlo utilizando programación en SAS. De manera similar, Chen y Peace. (2013) desarrollan un código de análisis usando los paquetes en el software estadístico R y las funciones apropiadas. Planteando un enfoque sistemático que ayuda a los lectores a comprender diferentes métodos de análisis usando este programa.

Como se mencionó anteriormente, este estudió utilizó la metodología propuesta por Cooper, Hedges y Valentine. (2019), esta elección se fundamenta por el hecho de implementar un procedimiento sistemático para asegurar que toda la investigación relevante se ubique e incluya en la síntesis, junto con un conjunto de técnicas para maximizar la validez de las conclusiones extraídas. Este procedimiento involucró siete etapas, cada una de ellas gira alrededor a una pregunta de investigación diferente. Las etapas abarcan las tareas principales que deben llevarse a cabo para que los sintetizadores produzcan una descripción imparcial del estado acumulativo de la evidencia sobre un problema o hipótesis de investigación. La Tabla 1 resume todo el procedimiento llevado a cabo para el desarrollo de este trabajo.

3. Resultados y discusión

3.1 Caracterización de las publicaciones

Como se mencionó anteriormente, el estudio se llevó a cabo con artículos académicos publicados entre los años 2012 y 2017, obtenidos de bases de datos de gran prestigio internacional (ScienceDirect, ProQuest, Springer, entre otras). El contenido de las publicaciones correspondió a aquellas relacionadas con el diseño de modelos VMI, contando con un total de 61 artículos (Anexo A). En la Tabla 2 se ilustra la relación porcentual respecto al año de publicación. Un aspecto importante para destacar es que el 75,41% de los artículos fueron publicados en los últimos cuatro años, lo que reveló que aún hay una fuerte producción investigativa sobre esta temática en la comunidad científica.

Al mismo tiempo, se notó que la mayor parte de las publicaciones se concentró en países del continente asiático, concentrándose en países como Irán, China e India. Esto se representa en la Tabla 3. Por lo que fue posible inferir que hubo una reducida contribución en países de habla hispana.

Además, en la Tabla 4 se presentan las particularidades relacionadas con la técnica de modelamiento implementada en el diseño de los modelos. Se encontró que el 80,33% se concentró en tres técnicas de modelamiento: Programación No Lineal (13,11%), Teoría de Juegos (11.48%) y Optimización Clásica sin restricciones (55,74%), siendo esta última definida como aquel modelamiento analítico basado en teorías de optimización clásica sin restricciones o enfocado en el cálculo. Esto constituye un punto de partida para que los investigadores sepan a cuáles técnicas contribuir particularmente y fomentar aspectos que aún no se hayan analizado o que convengan ser ampliados.

Otra característica importante fueron aquellos criterios esenciales o preferibles seleccionados por los autores de las publicaciones para elegir una determinada técnica de modelamiento que se ajustara a los objetivos de su modelo. Estos criterios se resumen en la Tabla 5. Esta característica fue significativa para analizar aquellas implicaciones que con frecuencia se necesitan para los modelos VMI, bien sea para aplicar enfoques diferenciadores o generales. Así, los resultados mostraron que la mayoría de estos modelos se orientaron a una representación compleja de un problema de estudio (33.33%), seguido por la preferencia de un método de solución rápido (20.43%), junto a una minimización o maximización de funciones objetivos (18.28%).

En relación con el análisis anterior, el diseño de algunos modelos fue asistido por una técnica de solución, debido a que no fue posible en muchos casos, llegar a soluciones desde técnicas simples. Po otro lado, si bien es cierto que la aplicación de estas técnicas está asociada a requerimientos específicos de un determinado modelo según su formulación u objetivos, fue necesario observar el panorama general, con el fin de contar con un listado de las técnicas comúnmente aplicadas. En la Tabla 6 se muestran los resultados, donde un 54,10% de los autores, no requirieron la aplicación de ninguna técnica adicional para la solución de su modelo, en contraste con el 45,90% que aplicaron técnicas de solución avanzadas. Las técnicas con más frecuencia de implementación fueron los algoritmos genéticos y el diseño de heurísticas, ambas con un 11,48%.

Por otra parte, se hizo un análisis de la estructura de la cadena de suministro representada. Principalmente, los diseños trabajaron sobre supuestos referentes a “eslabones” y “nodos”. Los eslabones representan el movimiento de bienes entre distintos puntos en la cadena (proveedor, fabricante, distribuidor, mayorista, minorista, etc.). Por ejemplo, una cadena de dos eslabones podría estar conformada por un vendedor y un comprador; en cuanto a los nodos, estos se definieron como el número de agentes que desarrollan las mismas funciones logísticas en un determinado eslabón, en otras palabras, representan formas alternativas del flujo de bienes en la cadena. Entonces, una cadena de dos eslabones donde un vendedor abastece a varios compradores se puede definir como una cadena de dos eslabones de uno a varios nodos. Similarmente, si un comprador es abastecido por varios vendedores, se puede definir como una cadena de dos eslabones de varios nodos a un nodo.

En estas publicaciones, los resultados en la Tabla 7 muestran que estos modelos se diseñaron para representar cadenas de dos y tres eslabones. La estructura de la cadena de dos eslabones más analizada correspondió a una estructura de un nodo a varios nodos (un proveedor suministra a varios compradores) y de un nodo a un nodo (un proveedor suministra a un comprador), con 49,09% y 41,82% respectivamente. La estructura de tres eslabones representó 3,64% de los casos, siendo la estructura de un nodo a un nodo (flujo directo entre un único fabricante, proveedor y comprador) la única representada, con un 3,46% del total de publicaciones. Este análisis reflejó una aproximación a los escenarios donde existe una mayor profundización de la contribución investigativa.

Asimismo, se revisaron los supuestos con los que trabajaron estos modelos, con el fin de indagar que aspectos fueron asumidos como ciertos a efecto de su diseño. Esto se muestra en la Tabla 8. Para este análisis, se consideró un porcentaje representado por el número de publicaciones que incluyeron un determinado supuesto. De manera general, los supuestos que mayormente se consideraron en este tipo de modelos corresponden al supuesto del flujo de un solo producto y al supuesto de demanda constante incluidos en el 11,08% y 9,58% de los artículos, respectivamente. Es importante aclarar que los supuestos íntimamente relacionados al VMI, como el acuerdo de intercambio de información o la gestión de inventarios por parte del vendedor, no fueron tenidos en cuenta en este análisis, dado que resultan incuestionables en esta clase de modelos.

Además de que se reconocieron una lista con los supuestos utilizados con mayor frecuencia, se propuso un apartado denotado como “otro supuesto” para representar publicaciones que hicieron uso de supuestos muy específicos o íntimamente relacionados con las particulares de un modelo y que no se relacionan con los otros supuestos en el listado. Un ejemplo de lo anterior puede ser un supuesto relacionado con la emisión de CO2 y el consumo de combustible en un modelo VMI que considera variables ambientales. Entonces, supuestos como estos no son presentados en la tabla, ya que no pueden ser tomados como un punto de referencia común, sin mencionar que sería demasiado extenso referirse a todos ellos.

Por otro lado, teniendo en cuenta que los modelos están conformados por sistemas de ecuaciones y expresiones matemáticas que describen un determinado problema. Es posible mencionar que los investigadores fijan objetivos de optimización o indicadores cuantificables relacionados con ciertas variables de decisión. En la Tabla 9 se presenta la caracterización de estas variables, según el número de publicaciones que las consideraron con respecto al número total de artículos revisados. Por ejemplo, el Costo Total de Inventario en la Cadena es considerado en 37 de los 61 artículos consultados. En adición, al igual que con la caracterización de supuestos, se consideró un apartado adicional llamado “Otra Variable” con el fin de agrupar aquellas publicaciones que consideraban variables de decisión muy particulares o íntimamente asociadas con el modelo diseñado, ya que no pueden ser tomadas como punto de referencia común en un estudio general de este tipo.

En este análisis se observó que gran parte de estas variables fueron orientadas a funciones de minimización de costos totales de inventario o a la maximización de las utilidades de cada uno de los participantes en el acuerdo. Vale la pena mencionar que, de las 61 publicaciones científicas consultadas (Ver Anexo A), todas presentaron resultados positivos acordes a los objetivos establecidos. En consecuencia, fue posible inferir que se han desarrollado modelos o estrategias de inventarios colaborativos VMI a lo largo de los últimos años que señalan resultados beneficiosos en sus acuerdos colaborativos.

En adición, teniendo en cuenta que una validación es una comparación entre las respuestas de un modelo y el sistema real, con el fin de aceptar o no si este es satisfactorio. Se encontró que las publicaciones practicaron cuatro tipos de validación en la puesta a prueba de un determinado modelo: 1) el ejemplo ilustrativo, el cual consiste en un ejemplo ficticio donde se prueba la eficiencia del modelo en varios escenarios; 2) el análisis de sensibilidad para validar el modelo evaluando diferentes escenarios y los cambios en variables que generan impacto sobre algún objetivo específico de interés para la toma de decisiones asociada; 3) las demostraciones analíticas o aquella validación a base de inferencias, ya sea mediante pruebas de argumentos deductivos usando proposiciones matemáticas; Y 4) el caso de estudio, el cual consiste en un caso real donde se aplica el modelo desarrollado. Los resultados se presentan en la Tabla 10. Por tanto, el ejemplo Ilustrativo y el análisis de sensibilidad fueron los dos tipos de validación que más se utilizaron en el diseño de nuevos modelos, con valores del 53,85% y 29,67% respectivamente.

3. 2 Síntesis de las publicaciones

Este esquema de síntesis involucró aquellos aspectos relevantes y principales inferencias frente a las publicaciones consultadas, con el fin de fundamentar una síntesis que contribuyera al diseño y consolidación de nuevos modelos VMI que sean capaces de responder a los desafíos actuales.

En primer lugar, se propone un conjunto de criterios esenciales que los futuros investigadores deben considerar para seleccionar una determinada técnica de modelamiento. Esto resulta imperativo en un diseño, ya que la formulación de un modelo VMI debería incluir ciertos elementos afines con la representación de una cadena de suministro compleja junto con indiscutibles supuestos particulares. Sin embargo, al mismo tiempo un modelo debe poseer flexibilidad, fácil aplicabilidad y facilitar la toma de decisiones ofreciendo una variedad de soluciones posibles para distintos escenarios. En ese orden de ideas, se consideraron cuatro elementos esenciales que debe poseer un modelo VMI, y que deberían ser tenidos en cuenta para la formulación o elección de una técnica adecuada de modelamiento. A continuación, se detallan cada uno de ellos:

§ Capacidad para modelar sistemas complejos. Es necesario que los modelos de inventario administrado por el vendedor puedan representar correctamente la situación real investigada o problema de estudio, y al mismo tiempo, delinear las necesidades de operación y definir claramente las salidas esperadas. Así, el modelamiento matemático debe ser motivado por un contexto real.

§ Fácil aplicabilidad. En cuanto a la replicación o ejecución, se quiere que estos modelos sean de fácil manipulación analítica, todo ello con el fin de mitigar imperfecciones, disminuir costos de implementación y diseñar modelos útiles, pero no sobre simplificados.

§ Flexibilidad. Estos modelos no deberían ser robustos, se requiere que puedan ser aplicados a varios sectores, siempre y cuando se cumplan los supuestos establecidos.

§ Variedad de soluciones. Implica que los modelos puedan generar una variedad de soluciones que les permitan a las compañías involucradas, experimentar con diferentes escenarios hipotéticos, haciendo modificaciones a un conjunto compuesto por diversos parámetros establecidos que influyen en sus variables de salida.

Por otra parte, se establecieron aquellos elementos que debería ser incluidos en el diseño de modelos VMI; para llevar a cabo lo anterior, se definieron los focos de prioridad presentados en la Tabla 11. Estos están enlazados con objetivos a corto, mediano y largo plazo, e involucran distintos puntos relevantes. No obstante, estos objetivos pueden ser difíciles de alcanzar debido a un conjunto de barreras que se encuentran implícitas en las actividades de gestión de inventario, imposibilitando una correcta representación de los modelos. Del mismo modo, la Tabla 11 incluye las principales barreras que pueden estar presentes en los diseños.

Se destacó que los modelos a corto plazo deben ir orientados a establecer políticas y operaciones con respecto a la disminución de los costos logísticos, junto a aspectos fundamentales como la optimización del ciclo de pedido; Esto debe tener una enorme importancia para llegar a un punto en donde se establezca el equilibrio apropiado relacionado con los costos y la toma de decisiones sobre el tamaño del lote de pedido. Entonces, al momento de optimizar un sistema de inventario administrado por el vendedor, se determinó que es necesario un criterio de optimización o de eficiencia adecuado. En este caso, lo más recomendable seria orientarlo a la minimización de los costos, haciendo más énfasis en aquellos que impactan en gran medida el costo total de inventario, como los costos de adquisición, los costos de mantener inventario, los costos de pedido o de alistamiento de órdenes, los costos de penalización por faltantes, y los costos de transporte.

Igualmente, se resalta la necesidad de contar con modelos que involucren entre sus supuestos, productos con un comportamiento incierto en la demanda. Aspecto que es imperativo incluir para buscar modelos adaptables a la realidad. Del mismo modo, la eliminación de imposiciones limitantes en los acuerdos es fundamental para dar paso a la consolidación de redes de suministro colaborativas. Asimismo, la necesidad del aporte con casos de estudios reales de implementación es también necesaria para ilustrar los beneficios reales de un determinado modelo, ya que la mayoría de las investigaciones realizadas en los últimos años no presentaron una validación clara o real de estos.

Por otro lado, con miras a mediano plazo, estos modelos VMI deberían diseñarse para mejorar los resultados en los indicadores de gestión de inventarios. La creciente necesidad en el cumplimiento de políticas acordadas de suministro, las exigencias por parte de los consumidores y sumándole el hecho de una demanda incierta, nos dice que es necesario el reconocimiento de metas en los indicadores de faltantes y agotados. Aspectos tales como la satisfacción del cliente, el nivel de servicio, la frecuencia de agotados y la mitigación del efecto látigo, son todos ellos indispensables para lograr un acuerdo colaborativo de este tipo, que cumplan con el logro de beneficios para las compañías involucradas. Un ejemplo de lo anterior podría ser contemplar la sinergia entre un acuerdo VMI y una estrategia de distribución por cross-docking, dado que esto traería consigo la gestión de un inventario reducido y, en consecuencia, una minimización de los costos, además de acortar los tiempos de entrega a los diferentes puntos de venta que formen parte del acuerdo.

Finalmente, en su ejecución a largo plazo, los modelos diseñados deben contribuir a la consolidación de una red logística eficiente que ayude a incrementar los niveles de utilidad en el portafolio acordado y genere valor agregado a los productos y servicios de las compañías. Ambos aspectos son vitales para soportar la supervivencia o prolongación del acuerdo. Se deben diseñar propuestas que ayuden a romper las barreras existentes en la coordinación de los eslabones, dejando a un lado beneficios individualistas y buscando la eficiencia global como red de valor y que, al mismo tiempo, no comprometan los beneficios y riesgos para los miembros del acuerdo.

En adición a lo anterior, se consolidó un conjunto de lineamientos que surgen de la síntesis realizada y que al mismo tiempo funcionan como recomendaciones para el desarrollo de estos modelos VMI y el establecimiento de las pautas en estos acuerdos. Dichos lineamientos se pueden observar en la Tabla 12. En otras palabras, se incluyó el conjunto de aquellos elementos que no deben faltar en el diseño de un modelo de este tipo, tomando como referencia la revisión de las particularidades presentes en los acuerdos colaborativos de los más recientes trabajos de investigación. Estos lineamientos propuestos deben contemplarse en el diseño de los modelos en respuesta a las barreras anteriormente descritas en la Tabla 11.

4. Conclusiones

Al establecer el conjunto de los elementos que debería contener un modelo VMI, se logró consolidar una síntesis de investigación para servir como herramienta de consulta de caracterización bibliográfica y reflexión para el reconocimiento de todos aquellos criterios, focos de prioridad, barreras y lineamientos que han de tenerse en cuenta en el diseño de un modelo de inventario administrado por el vendedor. Por otra parte, la caracterización demostró que estos modelos tuvieron una gran presencia a nivel internacional en el contexto académico en los últimos años, sobre todo en países como Irán, China o India, pero no fue posible decir lo mismo de estas iniciativas en estudios que proceden de países de habla hispana. De forma general, dentro de esta síntesis fue posible inferir que el VMI como técnica sigue siendo un tema examinado y relacionado con estrategias concernientes con la gestión de inventario, la disminución de los costos logísticos y el incremento de la productividad en las operaciones, del mismo modo, se observa un interés en el énfasis del fortalecimiento de modelos colaborativos en las cadenas de suministro para consolidar redes de valor.

También, resulta interesante que la gran mayoría de estos modelos (80,33%) están basados en tres técnicas de modelamiento, la programación no lineal, la teoría de juegos y la optimización clásica sin restricciones. Los principales criterios de selección de estas técnicas estuvieron dados por la necesidad de una representación compleja de un problema de estudio (33.33%), la preferencia de un método de solución rápida (20.43%) y minimización o maximización de funciones objetivos (18.28%). Asimismo, cerca de la mitad de estos modelos (45,90%) fue asistido por una técnica de solución, siendo los algoritmos genéticos y heurísticos los más predominantes, con un 11,48% cada uno.

Es importante hacer mención que la mayoría de las investigaciones propiamente relacionadas con el diseño de modelos VMI están ciertamente limitadas a un conjunto de pasos básicos en la formulación de modelos matemáticos. Estos pasos van desde una justificación del problema, seguida por un establecimiento de supuestos, variables y demás elementos, hasta llegar a la formulación y posterior análisis de sensibilidad del modelo. Consecuentemente, se destaca la necesidad de respaldar estos trabajos o diseños, aumentando el número de estudios o de casos de implementación con datos reales que muestren los beneficios de estas propuestas. Similarmente, se debería integrar una mayor profundización de aquellos factores que se encuentran relacionados con la realidad logística de un determinado país o bien estudios que respalden que estos modelos funcionan acordes a las realidades empresariales.

Además de lo anterior, algunas limitaciones del estudio están relacionadas con su alcance, dado que resulta posible aplicar esta investigación como punto de partida para avanzar de forma evolutiva hacia síntesis que involucren las investigaciones llevadas a cabo para el diseño de modelos más elaborados que reflejen una mayor complejidad del sistema real, bien sea a través de una mejor representación de las características operativas a lo largo de la cadena de suministro. Un ejemplo de lo anterior podría ser el análisis de otras técnicas colaborativas ampliamente utilizadas en la actualidad como el CPFR (Collaborative Planning Forecasting and Replenishment) o el C-Commerce (Collaborative Commerce).

Por otro lado, aspectos adicionales para futuras investigaciones incluyen la revisión de aquellas propuestas relacionas con esquemas de implementación que puedan ser aplicables según el tipo de organización, sus políticas y restricciones asociadas. Esto podría estar acorde a recomendaciones para estudios previos de requerimientos funcionales, en capital, infraestructura y personal, así como la definición de medidas de desempeño, planes de capacitación, esquema de integración tecnológica, y ejecución de programas pilotos.

Por último, es posible mencionar que se sugiere la síntesis llevada a cabo como punto de partida de consulta para los investigadores en este campo y al mismo tiempo como una oportunidad para recalcar la gran importancia que tiene el integrar y lograr nuevas iniciativas asociadas al VMI, que fortalezcan o hagan aportes a los estudios académicos previos, y que sean respaldados y difundidos desde un contexto empresarial, fomentando la investigación como un elemento indispensable de la cultura de las organizaciones. Por lo anterior, este trabajo hace un llamado a las empresas y demás partes involucradas, para colaborar con las instituciones de educación superior y centros de investigación en la identificación, creación y validación de modelos aplicados a áreas de relevancia relacionadas con la gestión de la cadena de suministro.

ANEXO A

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