Herramientas para la gestión sostenible de la cadena de suministro

15 Noviembre 2021
Se aplican tres algoritmos de medición de la distancia para evaluar y clasificar a los proveedores de una industria de bienes de consumo. Los resultados demuestran la utilidad de los algoritmos en la toma de decisiones y aportan una contribución al desarrollo sostenible de las empresas.

En los últimos años, la cadena de suministro es una de las áreas más expuestas a la concienciación de los grupos de interés especialmente en la forma de considerar los productos y servicios, y los impactos sociales y ambientales de su actividad. En este contexto, el reto de las organizaciones es gestionar a sus proveedores tomando como referencia el desarrollo sostenible a la hora de comprar productos y servicios.

Una encuesta realizada en 2016 a 1.700 proveedores indica que la mayoría de los fabricantes tienen una visibilidad limitada de sus cadenas de suministro y de los riesgos de sostenibilidad que conllevan. Aunque la industria de bienes de consumo aporta muchos beneficios a la sociedad, también tiene un alto impacto en la sostenibilidad, como el uso del agua, el trabajo forzado e infantil, la pérdida de bosques tropicales a nivel mundial, las emisiones de gases de efecto invernadero y la contaminación del agua industrial. 

En este contexto, la mejora de la sostenibilidad puede ayudar a mitigar los impactos y reducir los costes y riesgos de la cadena de suministro. Asimismo, puede aumentar los ingresos y el crecimiento al abrir nuevos mercados para productos más innovadores y ecológicos. Por último, la gestión de cuestiones críticas de RSE, como los derechos laborales, también puede reducir los costes derivados de la pérdida de reputación. 

La gestión de una cadena de suministro no es una tarea fácil para las empresas. Entender, medir y rastrear la inmensa variedad de productos y los impactos de su ciclo de vida puede ser un reto debido al tamaño y la complejidad del sistema. Es necesario desarrollar herramientas que permitan a los directivos utilizarlas de forma fácil y amplia para colaborar en el proceso de toma de decisiones cotidianas, mejorar la transparencia de las partes interesadas, especialmente los proveedores, y de esta forma, ayudarles de forma eficaz a conseguir mejores resultados.

Para reducir estas brechas, se aplica tres algoritmos de la Lógica Difusa (Distancia de Hamming, Coeficiente de Adecuación, y los Operadores OWA) para evaluar cinco proveedores de una cadena de suministro de la industria de bienes de consumo, utilizando como criterios de evaluación los principios del Pacto Mundial.

Con los resultados la empresa puede ejecutar un plan de desarrollo de proveedores basado en esta evaluación de sostenibilidad. A continuación, la empresa puede proponer consultorías para cada proveedor que quiera mejorar los criterios más débiles y reforzar los más fuertes. De este modo, la empresa genera valor compartido en su cadena de suministro y contribuye positivamente al desarrollo sostenible. Estos algoritmos se aplican a todo tipo y tamaño de empresas. La flexibilidad de estas herramientas permite adaptarse a diferentes criterios de selección, a varios proveedores y al peso de cada criterio.

El resultado permitió establecer criterios de selección de proveedores, incluir la sostenibilidad en los procesos de evaluación de proveedores, reducir los riesgos en la cadena de suministro, identificar puntos de mejora, generar mayor transparencia para las partes interesadas y contribuir a una gestión sostenible. Asimismo, los resultados demuestran la utilidad de los algoritmos utilizados en la toma de decisiones para el desarrollo sostenible de las empresas.

DATO: Este artículo deriva del estudio Sustainable Management of the Supply Chain Based on Fuzzy Logic, que tiene como coautor a Barcellos Luciano, profesor e investigador de CENTRUM PUCP Business School.

REFERENCIA: Luciano Barcellos de Paula, Anna María Gil-Lafuente & Aline de Castro Rezende (2021) Sustainable Management of the Supply Chain Based on Fuzzy Logic, Cybernetics and Systems, 52:7, 579-600, DOI: 10.1080/01969722.2021.1910763

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