Modelo para la planificación de operaciones en una cadena de suministro global de maquinaria agrícola utilizando herramientas de programación lineal. Caso de estudio de John Deere Ibérica

Abstract

[ES] La globalización y el crecimiento de la población mundial en países como China e India hacen que grandes multinacionales dentro del sector agrícola se vean obligadas a reorientar sus redes de distribución para abarcar más cuota de mercado y competir por una mayor tasa de crecimiento de sus ventas. A su vez, la apertura a nuevos mercados va vinculada a retos más complicados, cómo, por ejemplo, hacer llegar el producto al cliente sin que esto suponga un sobrecoste para la empresa. En este punto, entra la gran relevancia que tiene la logística dentro de una compañía que persigue la internacionalización como estrategia de crecimiento. La logística, como ciencia que busca la mejora de la eficiencia y la eficacia todas las actividades que implican un flujo de materiales y recursos, así como de información; tiene mucha importancia para el sector de la maquinaria agrícola; dónde los productos fabricados son de gran tamaño, forma irregular y gran peso, por lo que los procesos de configuración de carga son bastante complejos y es el principal reto al que se enfrenta la empresa de estudio.

La cadena de suministro en la que se encuentra inmersa esta empresa pertenece al grupo Deere & Co., fabricante mundial de maquinaria agrícola muy heterogénea, desde tractores agrícolas hasta tecnología para monitorización de parámetros en las diferentes fases de cultivo. Concretamente, la delegación sobre la que se realiza este estudio se encuentra en la comunidad autónoma de Madrid, España. Las instalaciones de esta sede se conocen como John Deere Ibérica o JDI. JDI fabrica componentes que más tarde se ensamblan en los productos finales o en los motores diésel. Estos componentes son diseñados y montados de manera exclusiva como parte de su estrategia de negocio, es decir, son marca John Deere y, por lo tanto, son productos críticos. Por otro lado, la cadena de suministro de JDI tiene la particularidad de que compite con otras delegaciones de Deere & Co. del mundo, las cuales fabrican los mismos componentes, para dar servicio a las mismas fábricas cliente. Esto hace necesario que JDI luche por mejorar su posición estratégica en toda la red de suministro global de Deere, en un mercado dónde el crecimiento de las ventas de maquinaria agrícola se ha estancado y sufre una recesión.

En este contexto, JDI debe ser mucho más competitivo en calidad y plazo de entrega, contando con la desventaja que otras fábricas de componentes posicionadas en EEUU sirven al mercado de NAFTA (EEUU, México y Canadá), que acumula alrededor de un 60% de toda la demanda de JDI; y lo hacen en un menor plazo de entrega y con calidades similares que JDI. Sin embargo, el departamento de supply chain de JDI lleva tiempo actuando de manera proactiva para mejorar todos los procesos de toma de decisiones referentes al abastecimiento de materia prima; en el corto, medio y largo plazo, iniciando prácticas de colaboración estrechas con sus proveedores y compañías dedicadas o farmout suppliers, es decir, subcontratas que fabrican componentes exclusivos para John Deere. Sin embargo, desde la dirección regional se ha intentado impulsar todavía más una reducción del coste logístico en las fases de abastecimiento y distribución de productos, maximizando el nivel de servicio al cliente (NSC).

Por ello, este trabajo pretende desarrollar un modelo de toma de decisiones basado en el principio de optimización matemática, más concretamente, usando herramientas de programación lineal. Algunos de los objetivos que se persiguen mediante el desarrollo de este modelo son los siguientes: mejorar las decisiones de subcontratar capacidad de producción a las empresas exclusivas, mejorar las tomas de decisiones relativas al grupaje de los contenedores de materia prima que proviene de la India; reducir otros costes logísticos como el del lanzamiento y el de inventario, buscando la mejor política de lotificación que minimice

[EN] The globalization and the growth of the world population in countries such as China and India mean that large companies of the agricultural sector are forced to reorient their distribution networks to cover more market share and compete for a higher growth rate of their sales. In turn, opening up to new markets is linked to more complicated challenges, for example, to deliver the product to the customer reducing as much as possible the extra cost for the company. At this point, the logistics has a great relevance within a company which pursues internationalization as a main growth strategy. Logistics, as a science that seeks to improve efficiency and effectiveness, includes all the activities related to the flow of materials and resources, as well as information; so, it is very important for the agricultural machinery sector; where the manufactured products are large, irregular in shape and heavy, so the load configuration processes are quite complex and this is the main challenge of the assessed company in this project. The supply chain of this company, belongs to the Deere & Co. group, a global manufacturer of very heterogeneous agricultural machinery; such as agricultural tractors and technology for monitoring parameters in the different phases of life cycle of crops. Specifically, this study is focused on the delegation located in Madrid, Spain; which covers the marketing activities of Spain and Portugal. The facilities at this headquarters are known as John Deere Ibérica or JDI. JDI manufactures components which are later assembled into final products or diesel engines. These components are exclusively designed and assembled as part of its business strategy, that is, all of them are John Deere brand¿s products, therefore, they are critical. On the other hand, JDI's supply chain competes with other Deere & Co. delegations around the world, which manufacture the same components, to deliver them to the same client factories. This makes it necessary for JDI to strive to improve its strategic position throughout Deere's global supply network, in a market where farm machinery sales growth has stalled and is in recession.

In this context, JDI must be much more competitive in quality and delivery time, counting on the disadvantage that other component factories positioned in the US, cover the NAFTA market (US, Mexico and Canada), which accumulates around 60% of all JDI demand; and they do it in a shorter delivery time and with similar product quality than JDI, as well. However, JDI's supply chain department has been working proactively on improving all decision-making processes regarding the supply of raw materials; in the short, medium and long term, by means of a close collaboration with its suppliers and dedicated companies or farmout suppliers, that is, outsourced factories which manufacture exclusive components for John Deere Ibérica. However, regional management has tried to further drive a reduction in logistics cost in the supply and distribution phases of products, maximizing the level of customer service (NSC).

Therefore, this work aims to develop a decision-making model based on the principle of mathematical optimization, more specifically, using linear programming tools. Some of the objectives pursued through the development of this model are the following: improve decisions to outsource production capacity to exclusive companies; improve decision-making regarding groupage of raw material containers that comes from India; reduce other logistics costs such as setup and inventory costs, seeking the best policy which minimizes the combination of these two costs, and finally, maximizing the level of service to the end customer; which is marked as the first inviolable priority.

Regarding the tool for solving this problem, with the ultimate goal of providing added value to JDI's supply chain planning and automate the decision-making process, which will have a positive impact on th