RESUM

Es definix la Cadena de Subministrament de Resposta Ràpida (Responsive Supply Chain) com aquella apropiada per a productes innovadors amb processos estables. Esta Cadena de Subministrament (CS) ha d'enfrontar una incertesa alta en la previsió de la demanda dels seus múltiples productes (demanda que és a més estacional i volátil). Interessa reduir els costos, les ruptures d'estoc i l'excés de productes que hauran de rematar-se al final de cada temporada de vendes.
L'objectiu d'esta tesi és millorar la Planificació Tàctica de les Operacions en les Cadenes de Subministrament de Resposta Ràpida amb estructura alternativa de processos (es dir amb la possibilitat fabricar els productes de diverses maneres aplicant el concepte d'ajornament -postponement-), per a productes amb cicle de vida curt (con dràstica pèrdua de valor en el mercat al final de la temporada de ventas), amb proveïdors alternatius i amb components comuns i no comuns. Es busca maximitzar els beneficis com a diferència entre els ingressos per vendes i els costos totals de producció, magatzematge i transport.
Quant a la metodologia de modelatge, s'ha tingut en compte dos moments en la presa de decisions. El primer moment de planificació de les operacions ocorre uns quants mesos abans de l'inici de la temporada de vendes i es planifica contra previsions molt incertes de la demanda. El segon moment de planificació de les operacions ocorre a l'inici de la temporada de vendes, quan les primeres vendes permeten obtindre unes previsions molt precises de la demanda. En conseqüència s'han desenrotllat dos models matemàtics de planificació tàctica de les operacions (un model estocástico i un model determinista) amb un nou enfocament, el de strokes, de manera que es planifiquen els processos i no els productes. Amb este nou enfocament se simplifica el modelatge matemàtic de les múltiples alternatives d'ajornament i els múltiples processos de fabricació i transport.
Per a implementar els models de manera que s'executen consecutivament, s'ha desenrotllat una ferramenta a Java que: genera un arxiu XML, el qual conté tota la informació d'entrada al primer model, simula la demanda per al segon model (usando el mètode de difusió de Bass per a productes nous i la simulació de Monte Carlo), calcula els resultats del primer model en l'inici de la temporada de vendes (en funció de la demanda simulada) i els ingressa el segon model, executa el segon model tantes vegades com el decisor considere convenients (para el mateix nombre de demandes simuladas), calcula els resultats (promedio de les diferents ejecuciones) i genera un altre arxiu XML amb els resultats. Els models matemàtics s'han programat en llenguatge AMPL i es resolen amb l'optimitzador comercial Gurobi Optimizer 3.0.3.
Amb la informació proporcionada per una empresa valenciana, que produïx localment i a més subcontracta (a proveïdors en China) la fabricació de components i articles de plàstic i metall, s'ha experimentat distintes alternatives de costos, incertesa de la demanda, moments de decisió, temps d'entrega, etc., per a distintes problemátic de la CS. 
Es pot afirmar que el conjunt de models desenrotllats millora la planificació tàctica de les operacions en CS de resposta ràpida, permet la selecció de distints proveïdors alternatius i, permet anticipar i analitzar diferents escenaris de demanda i alternatives de processos, capacitats, valors d'acabament, etc.