Cadena de suministro del sector textil: indicador integral para la evaluación del desempeño

Palabras clave: cadena de suministro, evaluación, desempeño, simulación de eventos discretos

Resumen

En los países latinoamericanos las pequeñas y medianas empresas se enfrentan a enormes desafíos, como el de insertarse en las cadenas de suministros. Aun así, en estas existen otras limitantes, el registro informal de la información de la gestión y la falta de datos históricos en estas empresas inciden en la toma de decisiones empíricas en relación a la planificación y control de la gestión. En estas condiciones, el objetivo de la investigación es elaborar un indicador integral para la evaluación del desempeño de las medianas y pequeñas empresas que conforman la cadena de suministro textil en el Ecuador, que propicie la toma de decisiones para la sostenibilidad de estas. Se diseñó un procedimiento, y se utilizan las herramientas de: recogida de información de la literatura, el método de expertos, el triángulo de Fuller, y la simulación para la identificación de los rangos de las métricas (aporte metodológico). Como resultado, se definió el indicador integral de la cadena de suministro de camisetas en el norte de Ecuador. El mismo es evaluado de Regular, determinado principalmente por el indicador de costo de proceso. Se concluye que en este último se concentran las mayores oportunidades de mejora, aporte práctico de esta investigación. Además, se demostró la aplicabilidad del procedimiento diseñado en la cadena objeto de estudio.

Biografía del autor/a

Erik Orozco-Crespo

Docente, Universidad Técnica del Norte, e investigador del Grupo de Producción y Servicios, Universidad Técnica de Manabí, Portoviejo, Ecuador. E-mail: erikcopo@gmail.com. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2811-6243

Neyfe Sablón-Cossío

Docente investigador, Grupo de Producción y Servicios, Instituto de Posgrado, Universidad Técnica de Manabí, Portoviejo, Ecuador. E-mail: nsabloncossio@gmail.com. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6691-0037. (Autor para la correspondencia)

Carlos Manuel Taboada-Rodríguez

Docente investigador, Universidad Federal Santa Catarina, Brasil. E-mail: tabcarlos@gmail.com. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2328-378X

Francielly Hedler Staudt

Docente investigador, Universidad Federal Santa Catarina, Brasil. E-mail: franhedler@gmail.com. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3221-1067

Citas

Alomoto, N. (2010). Diseño de una metodología para diagnosticar la situación actual de las PyMEs en el Ecuador. Revista Politécnica, 29(1). http://revistapolitecnica.epn.edu.ec/ojs2/index.php/revista_politecnica2/article/view/284

Alomoto, N., Acuña, C., Salvador, M., Ortíz, J., & Ruiz, A. (2014). La gestión de la cadena de suministro en Ecuador: caso de las PyMEs. Revista Arbitrada Formación Gerencial, 13(2), 171–196. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7193417

Amindoust, A., & Saghafinia, A. (2017). Textile supplier selection in sustainable supply chain using a modular fuzzy inference system model. Journal of the Textile Institute, 108(7), 1250–1258. https://doi.org/10.1080/00405000.2016.1238130

Arend, R. J., & Wisner, J. D. (2005). Small business and supply chain management: is there a fit? Journal of Business Venturing, 20(3), 403–436. https://doi.org/10.1016/j.jbusvent.2003.11.003

Ates, A., & Bititci, U. (2011). Change process: a key enabler for building resilient SMEs. International Journal of Production Research, 49(18), 5601–5618. https://doi.org/10.1080/00207543.2011.563825

Büyüközkan, G., Güler, M., & Mukul, E. (2020). Evaluation of supply chain analytics maturity level with a hesitant fuzzy MCDM technique. International Conference on Intelligent and Fuzzy Systems, INFUS 2019, 1029, 1076–1084. https://doi.org/10.1007/978-3-030-23756-1_127

Cano Olivos, P., Orue Carrasco, F., Martínez Flores, J. L., Mayett Moreno, Y., & López Nava, G. (2015). Modelo de gestión logística para pequeñas y medianas empresas en México. Contaduría y Administración, 60(1), 181–203. https://doi.org/10.1016/S0186-1042(15)72151-0

Chin, T. A., Hamid, A. B. A., Rasli, A., & Baharun, R. (2012). Adoption of Supply Chain Management in SMEs. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 65, 614–619. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.11.173

Cuervo Lara, F. A. (2018). Maturity Analysis of Processes for the Implementation of the SCOR Model in Companies in the Northern Colombian Zone. Proceedings of the 25th Pan-American Conference of Naval Engineering—COPINAVAL , 237–248. https://doi.org/10.1007/978-3-319-89812-4

de Andrade Guerra, J. B. S. O., Garcia, J., de Andrade Lima, M., Barbosa, S. B., Heerdt, M. L., & Berchin, I. I. (2018). A proposal of a Balanced Scorecard for an environmental education program at universities. Journal of Cleaner Production, 172, 1674–1690. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.11.179

Fiala, P. (2013). Modely a metody rozhodování. (Models and Methods of Decision Making). In Oeconomica (Ed.), Modely a metody rozhodování.

Flexsim Software Products, I. (2019). Quiénes somos - Flexsim Simulation Software. https://www.flexsim.com/company/

Fotr, J., & Švecová, L. (2010). Manažerské rozhodování: postupy, metody a nástroje. Manažerské Rozhodování: Postupy, Metody A Nástroje.

Friedman, M. (1937). The use of ranks to avoid the assumption of normality implicit in the analysis of variance. Journal of the American Statistical Association, 32(200), 675–701.

García Dunna, E., García Reyes, H., & Cárdenas Barrón, L. E. (2013). Simulación y análisis de sistemas con ProModel. Pearson Educación.

Georgise, F. B., Thoben, K.-D., & Seifert, M. (2013). A Framework of the Forces Influencing the Adaptation of the SCOR Model to the Situation of the Manufacturing Industry in Developing Countries. In Dynamics in Logistics. Proceedings of the Third International Conference, LDIC 2012 Bremen, Germany (pp. 477–487). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-35966-8_40

Georgise, F. B., Thoben, K.-D., & Seifert, M. (2016). Adapting the SCOR Model Deliver and Source Processes for the Manufacturing Firms in the Developing Countries. In Dynamics in Logistics (pp. 521–531). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-23512-7_51

Gómez Ravelo, I., de las Cuevas Milán, H. R., Fernández de Castro Fabre, A., & González Viera, D. (2013). Software evaluación de expertos por el método Delphy para el pronóstico de la investigación agrícola. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, 22(4), 81–86. https://bit.ly/2ZZ2kAy

Hankun, Y., & Xiyao, Z. (2015). A novel evaluation indicator system and evaluation method for supply chain performance of food production. Advance Journal of Food Science and Technology, 7(4), 255–259. https://doi.org/10.19026/ajfst.7.1304

Hernández Nariño, A. (2010). Contribución a la gestión y mejora de procesos en instalaciones hospitalarias del territorio matancero. In A. Medina León (Ed.), Facultad de Industrial y Economía. Departamento de Ingeniería Industrial. Universidad de Matanzas “Camilo Cienfuegos.”

IBM. (2020). IBM SPSS Statistics 25 core system user’s guide: IBM Corporation Somers, New York.

Kendall, M. G., & Smith, B. B. (1939). The problem of m rankings. The Annals of Mathematical Statistics, 10(3), 275–287.

Kuhi, K., Kaare, K. K., & Koppel, O. (2015). A concept for performance measurement and evaluation in network industries. Proceedings of the Estonian Academy of Sciences, 64(4S), 536–542. https://doi.org/10.3176/proc.2015.4S.01

Law, A. M. (2011). ExpertFit. Version 8. User’s Guide. Averill M. Law & Associates, Inc. http://www.averill-law.com/distribution-fitting/

Mathur, A., Mittal, M. L., & Dangayach, G. S. (2012). Improving productivity in Indian SMEs. Production Planning & Control, 23(10–11), 754–768. https://doi.org/10.1080/09537287.2011.642150

Moon, K. K. L., Yi, C. Y., & Ngai, E. W. T. (2012). An instrument for measuring supply chain flexibility for the textile and clothing companies. European Journal of Operational Research, 222(2), 191–203. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2012.04.027

Morales, P., & Rodríguez, L. (2016). Aplicación de los coeficientes correlación de Kendall y Spearman. Barquisimeto, Venezuela: Universidad Centroccidental Lisandro Alvarado (UCLA).

Moreno Monge, A. M. (2019). Diseño de un indicador integral para la evaluación del desempeño de la cadena de suministro de camisetas en el Ecuador.

Moreno, K., Freire, G., Caisa, D., & Moreno, A. (2021). Cadena de suministros verde: Análisis estratégico de la gestión de residuos sólidos en Pelileo-Ecuador. Revista De Ciencias Sociales, 27, 293-308. https://doi.org/10.31876/rcs.v27i.36512

Motevali Haghighi, S., Torabi, S. A., & Ghasemi, R. (2016). An integrated approach for performance evaluation in sustainable supply chain networks (with a case study). Journal of Cleaner Production, 137, 579–597. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.07.119

Mustafin, A. N., & Vavrek, R. (2019). Multi–criteria evaluation in terms of Slovak local government-case study of Trencin region. International Journal on Emerging Technologies, 10(2), 28–33. https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85074627898&partnerID=40&md5=427cd3ffb226a971c44116364ae0e285

Narimissa, O., Kangarani-Farahani, A., & Molla-Alizadeh-Zavardehi, S. (2020). Evaluation of sustainable supply chain management performance: Indicators. Sustainable Development, 28(1), 118–131. https://doi.org/10.1002/sd.1976

Orozco Crespo, E., Sablón Cossío, N., Bolaños Bolaños, D., Machado Orges, C. A., & Ortega Montenegro, E. P. (2018). Supply Chain the T-Shirt with Circular Economy Approach: Case Study in Ecuador. Proceedings of the International Conference of Industrial Engineering and Operations Management. http://ieomsociety.org/dc2018/proceedings/

Pardo Merino, A., & Ruiz Díaz, M. A. (2006). Análisis de datos con SPSS 13 Base. McGraw-Hill Interamericana de España S.A.U.

Perzina, R., & Ramík, J. (2014). Microsoft Excel as a tool for solving multicriteria decision problems. In R. J. Howlett, P. Jedrzejowicz, I. Czarnowski, & L. C. Jain (Eds.), International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information and Engineering Systems, KES 2014 (C, Vol. 35, pp. 1455–1463). Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.procs.2014.08.206

Rincón, H., Burgos Tovar, J., & Cherema, N. (2010). Estrategias financieras usadas para el manejo de los instrumentos financieros en las PyMEs, del sector metalmecánico. Revista de Formación Gerencial, 9(2), 263–295. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=3368067

Ruiz Torres, A. J., Mahmoodi, F., & Ayala Cruz, J. (2012). Supply Chain Management Research in Latin America: a Review. Supply Chain Forum: An International Journal, 13(1), 20–36. https://doi.org/10.1080/16258312.2012.11517285

Sablón Cossío, N., Pulido Rojano, A., Orozco Crespo, E., & Ruiz Cedeño, M. (2018). Integration in supply chains. Case study in Colombia and Ecuador. In Siemens (Ed.), 3rd North American IEOM Conference. IEOM 2018 (SEP, Vol. 2018, pp. 2395–2404). IEOM Society. https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85067021520&partnerID=40&md5=b6ac96cae5427b76d299e37c848598e6

Sablón-Cossío, N., E. O. Crespo, A. Pulido-Rojano, A. J. Acevedo-Urquiaga and S. d. M. Ruiz Cedeño (2021). Análisis de integración de la cadena de suministros en la industria textil en Ecuador. Un caso de estudio. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, 29, 94-108.

Shen, B., Li, Q., Dong, C., & Perry, P. (2017). Sustainability issues in textile and apparel supply chains. Sustainability (Switzerland), 9(9). https://doi.org/10.3390/su9091592

Shokri, A., Nabhani, F., & Hodgson, S. (2010). Supplier development practice: Arising the problems of upstream delivery for a food distribution SME in the UK. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 26(6), 639–646. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2010.06.028

Siegel, S., & Castellan, N. J. (1995). Estadística no paramétrica: aplicada a las ciencias de la conducta. Trillas México.

Spina, M. E., Rohvein, C. A., Urrutia, S., Roark, G., Paravié, D., & Corres, G. (2016). Aplicación del modelo SCOR en PyMES metalmecánicas de Olavarría. Inge Cuc, 12(2), 50–57. https://doi.org/10.17981/ingecuc.12.2.2016.05

Uwizeye, A., Gerber, P. J., Schulte, R. P. O., & De Boer, I. J. M. (2016). A comprehensive framework to assess the sustainability of nutrient use in global livestock supply chains. Journal of Cleaner Production, 129, 647–658. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.03.108

Vanèk, M., Mikoláš, M., & Bora, P. (2013). Benchmarking for major producers of limestone in the Czech Republic. Gospodarka Surowcami Mineralnymi / Mineral Resources Management, 29(1), 157–173. https://doi.org/10.2478/gospo-2013-0003

Vinajera Zamora, A., Marrero Delgado, F., & Cespón Castro, R. (2020). Evaluación del desempeño de la cadena de suministro sostenible enfocada en procesos. Estudios Gerenciales, 36(156), 325–336. https://doi.org/10.18046/j.estger.2020.156.3699

Weiya, G., & Chenghai, Z. (2016). Performance evaluation of food traceability system using fuzzy comprehensive method. Revista Tecnica de La Facultad de Ingenieria Universidad Del Zulia, 39(1), 352–357. https://doi.org/10.21311/001.39.1.40

Zuluaga Mazo, A., Gómez Montoya, R. A., & Fernández Henao, S. A. (2014). Indicadores logísticos en la cadena de suministro como apoyo al modelo scor. Clío América, 8(15), 90–110. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5114787
Publicado
2021-11-19
Cómo citar
Orozco-Crespo, E., Sablón-Cossío, N., Taboada-Rodríguez, C. M., & Staudt, F. H. (2021). Cadena de suministro del sector textil: indicador integral para la evaluación del desempeño. Revista Venezolana De Gerencia, 26(6), 574-591. https://doi.org/10.52080/rvgluz.26.e6.35
Sección
Tema: Inteligencia organizacional: Educación, Cultura y Digitalización