En la actualidad, el proceso empresarial de Gestión de la Demanda ha sido muy discutido, debido a que es responsable de la coordinación entre la producción y el mercado, principalmente en las empresas Make-to-Stock. Además, se ha producido la implantación de nuevos sistemas informáticos para dar soporte al gran número de actividades empresariales. Sin embargo, hasta ahora, no está clara la aplicabilidad real de las funcionalidades de los sistemas ERP y CRM en el apoyo al proceso de negocio de Gestión de la Demanda. Por lo tanto, este artículo presenta un análisis de la aplicabilidad de un sistema ERP y un sistema CRM en el apoyo al proceso de Gestión de la Demanda en entornos de producción Make-to-Stock. El análisis se basó en un estudio exploratorio de las funcionalidades de los sistemas y de las actividades descritas por un modelo de referencia de procesos de negocio.1. INTRODUCCIÓNEl escenario administrativo-empresarial ha experimentado profundos cambios en las últimas décadas. En este contexto, dos conceptos han marcado especialmente las recientes transformaciones de la ideología empresarial: el primero, que ha tenido un gran impacto en las empresas en la última década, es el concepto de procesos de negocio, sustituyendo a la visión departamental que había prevalecido hasta entonces (Gonçalves, 2000); y el segundo, que se está adaptando actualmente en las organizaciones, es el concepto de gestión colaborativa, a partir del cual se están desplegando otros conceptos como SCM (Supply Chain Management), CRM (Customer Relationship Management), CPFR (Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment), etc. (Florenzano y McDougall, 2001).Un proceso de negocio, según Llewellyn y Armistead (2000), es una serie de actividades interrelacionadas que atraviesan los límites funcionales de las empresas con entradas y salidas bien definidas. En cuanto a la perspectiva de la aparición de los procesos empresariales, Zancul (2000) afirma que siempre han existido en las empresas, aunque no estaban formalizados ni gestionados, debido al modo de organización funcional y jerárquico que tenían las empresas. En medio de esta reorganización de las empresas en torno a sus procesos de negocio, los sistemas ERP (Enterprise Resources Planning) surgieron como una de las herramientas propulsoras más importantes de dicho cambio (Davenport, 1998).Un sistema ERP pretende integrar todos los departamentos y funciones de una empresa a través de una única herramienta informática con capacidad para dar soporte a las necesidades de los departamentos (Koch et al., 2001). La adopción de sistemas ERP por parte de un gran número de empresas, sobre todo en la década de los noventa, hizo que éstas organizaran y optimizaran sus procesos internos, con el fin de trasladar la ventaja competitiva de la empresa a los procesos que van más allá de sus fronteras, produciéndose así el segundo gran cambio en el entorno empresarial: la gestión colaborativa (Porter, 1992).

El objetivo de este trabajo es identificar los principales aspectos de la implantación de programas de calidad en las empresas brasileñas, a partir de los modelos más difundidos e implantados, como la certificación de sistemas de calidad en las normas ISO 9000, Seis Sigma y Gestión de la Calidad Total (GCT), haciendo un análisis comparativo y crítico de su adopción por las organizaciones y estudiando las relaciones existentes entre ellos, complementariedades y redundancias. El tema es extremadamente relevante en el escenario actual, en el que las empresas invierten cantidades significativas en diversos programas de mejora de la calidad y tienen enormes dificultades para evaluar el impacto estratégico, así como el respectivo valor añadido. La metodología adoptó elementos de análisis cuantitativo, es decir, una investigación de tipo encuesta. El universo para la recolección de datos se extrajo de la lista "Ranking Valor 1.000", que contiene las 1.000 mayores empresas brasileñas, publicada en el anuario del periódico "Valor Econômico", año base 2004, asumiendo que estas empresas son los embriones de modelos emergentes de gestión de la calidad. Posteriormente, las respuestas obtenidas a través de cuestionarios fueron analizadas con la ayuda de un programa estadístico. El análisis concluyó que las empresas que implantaron el programa Seis Sigma son las que tienen una mayor tradición en calidad, es decir, han adoptado otros programas anteriormente; las organizaciones que invirtieron más en calidad, al adoptar programas, tuvieron éxito en los indicadores de rendimiento; y las principales causas del fracaso de los programas de calidad ISO 9000, Seis Sigma y TQM en las organizaciones analizadas fueron la falta de recursos financieros para la correcta implantación y el escaso apoyo de la dirección de la empresa.1. INTRODUCCIÓNLas transformaciones en los ámbitos de la calidad y la productividad a finales del siglo XX y principios del XXI fueron extremadamente relevantes. Las razones de estos cambios fueron: la intensa competencia entre organizaciones, tanto dentro como fuera de sus países; la reducción de las barreras comerciales, con la creación de grandes bloques económicos; y la disminución del crecimiento económico mundial, debido a la consolidación de la calidad de los productos y servicios como fundamental para la supervivencia de las empresas. Los consumidores empezaron a exigir productos y servicios de mayor calidad a menor precio, es decir, la opinión de los clientes se convirtió en un factor primordial. Así pues, las estrategias de calidad utilizadas hasta entonces necesitan actualizarse para poder aplicarse en las empresas que pretenden competir en la economía global.

El objetivo de este trabajo es proponer un sistema de ayuda a la decisión (SAD) para la programación de la producción en fundiciones que trabajan con productos a medida, también conocidas como fundiciones de mercado. Para ello, se estructura el entorno productivo de las fundiciones de mercado mediante el sistema de control de producción conocido como PBC, y se proponen también tres modelos de decisión viables para el proceso de programación de la producción: un modelo de programación entera binaria, un modelo heurístico clásico de búsqueda en árbol, conocido como beam search, y un modelo metaheurístico basado en algoritmos genéticos. Este trabajo también presenta los resultados experimentales obtenidos con la aplicación de los modelos de decisión y el análisis de la adecuación del DSS propuesto en fundiciones representativas del mercado del interior del Estado de São Paulo.1. INTRODUCCIÓNA diferencia de las "fundiciones cautivas", las "fundiciones de mercado" tienen un número muy elevado de clientes y variedad de productos finales; poseen un entorno de producción por procesos con características muy peculiares que influyen y hacen compleja la programación de la producción. Como muchos de los productos fabricados son nuevos, la medición de los tiempos de las operaciones de producción implica incertidumbres y variabilidades difíciles de estimar.A pesar de la diversidad de combinaciones, las fundiciones del mercado suelen tener las mismas operaciones básicas de fabricación. Un esquema de producción típico de una empresa de este sector puede visualizarse en la figura 1.En general, las operaciones de producción de las fundiciones de mercado pueden agruparse en las mismas fases básicas de fabricación, a saber:Moldeo: producción de moldes a partir de patrones suministrados por los clientes;Vertido: fundir aleaciones metálicas e introducirlas en los moldes; yAcabado: Extracción del sólido resultante de los moldes y separación de la pieza resultante de los anexos del proceso de fundición, eliminación de rebabas y defectos de fundición, así como realización de una serie de tratamientos físicos y de control de calidad, y también, en algunos casos, mecanizado y/o pulido.La complejidad del entorno de producción de las fundiciones de mercado conlleva varios problemas y dificultades para gestionar su producción como, por ejemplo, la dificultad para fijar y cumplir los plazos de entrega, el movimiento excesivo de elementos en proceso que causa ineficiencias de producción y problemas de calidad de los moldes, los altos niveles de inventarios en proceso que causan un impacto negativo en el tiempo de respuesta y la calidad del producto fundido.​

El reto para el gestor de inventarios es saber cuándo y cuánto recuperar de cada material y cuánto mantener en stock de seguridad. Con el creciente número de artículos con diferentes patrones de demanda y características específicas, la complejidad en la gestión de materiales aumenta debido a la necesidad de un control diferenciado. Este trabajo, a través de un estudio de caso en una empresa química, propone un método de clasificación de materiales en familias relacionadas con la adopción de políticas diferenciadas de reabastecimiento y stock de seguridad, con el objetivo de garantizar el equilibrio de existencias y cumplir los niveles de servicio necesarios para la producción.1. INTRODUCCIÓNLa utilización de existencias, ya sean de seguridad o de cobertura, para satisfacer la demanda media durante el plazo de entrega es sumamente importante porque permite un mejor nivel de servicio al cliente y mejora la competitividad de la empresa frente a los competidores.Según Lenard y Roy (1995), el control de stocks se estudia desde 1913, cuando Harris introdujo la fórmula del lote de compra económico. Para una organización, la optimización del flujo de materiales es de vital importancia, ya que las existencias representan una gran parte de sus costes logísticos. Además, la producción tiene un ritmo que no debe interrumpirse y el coste de mantener inventarios representa un capital ocioso que podría utilizarse para otros fines. Krever et al. (2003) demostraron en su estudio que una gestión eficiente de los inventarios equilibra la disponibilidad del producto, el nivel de servicio y los costes de mantenimiento.Este trabajo pretende desarrollar un sistema de apoyo a la toma de decisiones que ayude en la gestión de stocks de materiales con diferentes patrones de demanda, clasificándolos en familias afines para la aplicación de diferentes políticas de reposición y determinación de stocks de seguridad. El objetivo de este caso de estudio es comprobar si la segmentación de artículos en familias para su control y reaprovisionamiento permite reducir eficazmente los niveles de inventario de forma equilibrada y garantizar los niveles de servicio requeridos a la producción, establecidos como la probabilidad de no quedarse sin material en producción.El objetivo es relatar la solución de un problema práctico de control de existencias mediante la aplicación de técnicas combinadas, con el objetivo de optimizar las existencias de la empresa estudiada, de tamaño medio y con una extensa variedad de materias primas y productos acabados.

El Problema de Ubicación de Cobertura Máxima (MCLP) busca ubicar instalaciones para maximizar la población atendida, considerando una distancia o un tiempo de servicio estándar dados. Se han propuesto varias extensiones de este modelo para mejorar su aplicabilidad, por ejemplo, modelos probabilísticos de máxima cobertura de localización-asignación con restricciones de tiempo de espera o longitud de cola para sistemas congestionados, teniendo en cuenta uno o más servidores por centro de servicio. En este trabajo presentamos dos procedimientos para resolver un modelo probabilístico, que considera un servidor por centro, utilizando la relajación Lagrangiana y el Algoritmo Genético Constructivo. Se presentan pruebas exhaustivas de estos enfoques y se comparan sus resultados.1. INTRODUCCIÓNEl Problema de Localización de Cobertura Máxima (MCLP) ha sido considerablemente tratado en la literatura desde su formulación por Church y ReVelle (1974). Este problema busca obtener la configuración para localizar instalaciones que sirva al mayor número de individuos de una población, dada una distancia dada o un tiempo estándar desde el punto de demanda. Se puede encontrar una revisión considerable de este tema en Hale y Moberg (2003), Serra y Marianov (2004) y Galvão (2004). Este modelo no pretende atender a toda la población, sino ofrecer el máximo servicio, teniendo en cuenta los recursos disponibles. Varios modelos aplicados a una amplia gama de problemas son extensiones de esta formulación.En muchos trabajos sobre problemas de localización, esta distancia (o tiempo) entre los puntos de demanda y la instalación a la que se asignan es el factor que representa la calidad de los servicios que se prestan a los usuarios. Sin embargo, cuando se diseña una red de servicios, como la sanidad, la banca o los sistemas distribuidos de venta de billetes, la localización de los centros influye mucho en la congestión de cada uno de ellos, por lo que la calidad de los servicios debería modelizarse mejor y no considerar únicamente la distancia o el tiempo de desplazamiento. Así, debe procurarse que la ubicación del centro permita a los usuarios llegar a él en un tiempo aceptable, y que el tiempo de espera para ser atendido sea lo más corto posible o que el número de personas en la cola sea mínimo, ya que son parámetros importantes para medir la calidad deseada (Marianov y Serra, 1998).

En la actualidad, dos métodos de planificación de la calidad gozan de reconocimiento mundial por su utilidad y sus casos de éxito: el QFD (Quality Function Deployment), para el desarrollo de productos y procesos, y el FMEA (Failure Mode and Effects Analysis), para el análisis de fallos. Sin embargo, estos dos métodos suelen considerarse herramientas no relacionadas y su integración, cuando se produce en la práctica, es tradicionalmente insuficiente y poco aprovechada. En este contexto, este artículo pretende proponer un método para la integración entre QFD y FMEA. El enfoque propuesto presenta cambios en ambos métodos, con el objetivo de aumentar la eficacia de la integración y hacer más clara la presentación. Para una mejor visualización del método propuesto, se presenta un ejemplo ficticio de aplicación.1. INTRODUCCIÓNLa gestión de la calidad, que puede considerarse una función de gestión, una disciplina académica y un ámbito de investigación y desarrollo, ha experimentado mejoras continuas y graduales desde principios del siglo pasado en lo que respecta al desarrollo y la aplicación de nuevos métodos de gestión. Entre los diversos métodos de calidad creados en los últimos 40 años, destacan dos por su reconocida utilidad en la planificación de la calidad, el gran número de artículos científicos que han generado y los numerosos casos de éxito obtenidos con su utilización: QFD (Quality Function Deployment) y FMEA (Failure Mode and Effetcs Analysis).Aproximadamente en 1963, durante la misión Apolo, la agencia estadounidense NASA (National Aeronautics and Space Administration) desarrolló un método para identificar sistemáticamente fallos potenciales en sistemas, procesos o servicios, identificar sus efectos, sus causas y, a partir de ahí, definir acciones para reducir o eliminar el riesgo asociado a estos fallos. Este método se denominó Análisis Modal de Fallos y Efectos (AMFE) (Puente et al., 2002). Aunque apareció en 1963, el AMFE sólo empezó a utilizarse más ampliamente a partir de 1977, cuando Ford Motors Company empezó a utilizar el método en la fabricación de automóviles (Gilchrist, 1993).En 1978, los profesores japoneses Shigeru Mizuno y Yoji Akao desarrollaron el método denominado Quality Function Deployment (QFD), con el objetivo de integrar las necesidades expresadas por los clientes en el desarrollo de productos y procesos. El QFD fue una respuesta de los académicos a la gran carencia que existía desde 1969 en el movimiento del Control de Calidad Total (TQC) en cuanto a la operacionalización de la planificación de la calidad (Lin, 1995; Akao, 1990).

Las teorías de servicios más importantes afirman que el consumidor está satisfecho si percibe que el servicio prestado rinde más o igual que sus expectativas. La comparación entre el rendimiento percibido y las expectativas del consumidor para cada elemento del servicio proporcionará la brecha de satisfacción. Cuanto mayor sea esta brecha, más insatisfecho estará el consumidor con el servicio prestado. Considerando este constructo, el objetivo de este artículo es verificar los determinantes de la calidad de servicio en empresas de comida rápida. Para ello, se adaptó al sector en cuestión un instrumento de medida de la calidad del servicio - SERVQUAL - y se realizó una encuesta a 120 consumidores. De los resultados obtenidos se desprende que la empresa encuestada satisface a los consumidores en dos dimensiones de la calidad y tiene una evaluación negativa en otras cuatro, lo que indica que deben emprenderse acciones de mejora para satisfacer efectivamente a los consumidores.1. INTRODUCCIÓNEn vista de los cambios actuales en el entorno global, varias empresas se enfrentan a una mayor competencia, lo que ha obligado a buscar ventajas competitivas, eficiencia y rentabilidad, como medio de autodiferenciación. Tanto en el mercado nacional como en el internacional, el concepto de servicio ha cobrado fuerza, en empresas como bancos, agencias de viajes y empresas de comida rápida. La prestación de servicios de alta calidad al consumidor ha sido un factor clave en los resultados de las empresas. No es sorprendente que la medición de la calidad del servicio se haya convertido en un constructo importante para varios estudios empíricos y conceptuales en marketing de servicios, con esto, varias escalas e índices han sido desarrollados y ampliamente utilizados. En este sentido, el objetivo de este artículo es desarrollar una escala para medir la calidad del servicio en empresas de comida rápida, basada en el instrumento SERVQUAL (Parasuraman et al., 1988) y otras adaptaciones existentes de este mismo instrumento (Johns y Howard, 1998; Atilga et al., 2003; Nagata et al., 2004). Inicialmente, se realiza una revisión teórica sobre el concepto de servicio, sus características y clasificaciones, así como sobre la calidad del servicio. A continuación, se miden las expectativas y percepciones observadas en la encuesta, se agrupan y se identifican las dimensiones de la calidad del servicio que tienen mayor poder distintivo para separar distintos niveles de satisfacción. Por último, se concluye el trabajo discutiendo las implicaciones gerenciales de la presente investigación.2. 2. Marco teórico2.1 Los servicios

El presente trabajo propone el uso de metaheurísticas y computación paralela para resolver un problema real de enrutamiento de vehículos con flota heterogénea, ventanas de tiempo y entregas fraccionadas, en el que la demanda de los clientes puede ser mayor que la capacidad de los vehículos. El problema consiste en determinar un conjunto de rutas económicas que deben satisfacer las necesidades de cada cliente respetando todas las restricciones. La estrategia adoptada para resolver el problema consiste en utilizar una adaptación de la heurística constructiva propuesta por Clarke y Wright (1964) como solución inicial. Posteriormente, se implementa un algoritmo genético paralelo que se resuelve con la ayuda de un cluster de ordenadores, con el objetivo de explorar nuevos espacios de solución. Los resultados obtenidos muestran que la heurística constructiva básica presenta resultados satisfactorios para el problema, pero puede mejorarse sustancialmente con el uso de técnicas más sofisticadas. La aplicación del algoritmo genético paralelo de múltiples poblaciones con solución inicial, que presentó los mejores resultados, proporciona una reducción del coste total de la operación del orden del 10%, en relación con la heurística constructiva, y del 13%, cuando se compara con las soluciones utilizadas originalmente por la empresa.1. INTRODUCCIÓNDror y Trudeau (1989, 1990) introdujeron recientemente en la bibliografía el problema de las rutas vehiculares con entregas divididas (SDVRP), presentando la formulación matemática del problema y analizando el ahorro que puede generarse al permitir que un cliente sea atendido por más de un vehículo, tanto en relación con el número de vehículos como con la distancia total recorrida.Según Dror y Trudeau, el SDVRP es una relajación del problema clásico de enrutamiento de vehículos, pero sigue siendo NP-completo. Los autores demostraron que cuando las distancias satisfacen la desigualdad del triángulo, existe una solución óptima al problema tal que ningún par de rutas tiene dos o más vértices en común.El SDVRPTW es una generalización del problema de enrutamiento de vehículos con entrega dividida (SDVRP) mediante la adición de restricciones de ventana temporal. Ho y Haugland (2004) demostraron que la propiedad de desigualdad triangular de Dror y Trudeau (1989, 1990) también es válida para el SDVRPTW.El objetivo de este trabajo fue desarrollar heurísticas y metaheurísticas para un problema real de enrutamiento de vehículos con ventanas de tiempo y entregas divididas (Split Deliveries Vehicle Routing Problem with Time Windows SDVRPTW), con el fin de optimizar el sistema de transporte. En primer lugar, se implementa una adaptación de la heurística de Clarke y Wright (1964).

Este artículo describe un enfoque para implantar un optimizador de la mezcla de producción en empresas del sector agrícola, más concretamente en plantas de envasado de carne. La implantación de un optimizador de mix implica a varias áreas de la organización, ya que se trata de una herramienta sistémica que pretende generar un plan director de producción orientado al mercado, respetando las capacidades finitas agregadas y optimizando la rentabilidad de la empresa. El artículo analiza las dimensiones que implica la puesta en marcha de un proyecto de este tipo, así como los principales beneficios de su implantación.1. INTRODUCCIÓNBrasil ocupa una posición estratégica en el mercado mundial de carnes. En 2004, el complejo de carnes exportadas superó la marca de seis mil millones de dólares, de los cuales cerca de cinco mil millones fueron generados por la exportación de pollo y carne bovina (ABIPECS, 2004). El país es el mayor exportador, en volúmenes, de carne bovina y de pollo (ABIPECS, 2004), habiendo superado las expectativas previstas para el año 2004 (ABEF, 2004). Sin embargo, debido a cuestiones como las cuotas de exportación, aún ocupa apenas la cuarta posición como productor de carne de cerdo y contribuye con apenas 3% del volumen exportado mundialmente (ABIPECS, 2004). Se espera que esta situación se mantenga en el próximo bienio, con un aumento medio anual del 5% en los volúmenes producidos (ABEF, 2005).Desde el punto de vista comercial, la definición del mix de producción depende directamente de la comprensión de las necesidades de los clientes, traducidas por las previsiones de demanda. La naturaleza altamente competitiva del mercado frigorífico y la ligera ventaja de Brasil sobre otros proveedores en algunos sectores de la industria frigorífica exigen vigilancia para que el mix de producción y ventas esté adecuadamente alineado con las expectativas y demandas del mercado.Desde el punto de vista estratégico, la definición del mix de producción afecta a la rentabilidad de las empresas de dos formas: racionalizando el uso de recursos, materias primas, transportes y otros elementos del entorno productivo; e indicando qué combinación de productos puede maximizar los ingresos netos de la empresa. Esto se debe a que el mismo pollo (cerdo, etc.), al ser procesado de distintas formas, genera productos finales diferentes, alterando la riqueza generada a partir esencialmente de la misma materia prima.Las industrias de producción conjunta y, más concretamente, el sector de la refrigeración, presentan como característica llamativa la posibilidad de generar una gran cantidad de productos finales a partir de un número reducido de materias primas. Otra característica llamativa de este tipo de industria es que la generación de un conjunto de productos implica la generación obligatoria de otro conjunto de productos.

En este estudio, pretendíamos evaluar el nivel de madurez de las organizaciones en sus procesos de desarrollo de productos, basándonos en los criterios del CMMI (Capability Maturity Model Integration). El marco teórico utilizado fue el Capability Maturity Model for Integrated Product and Process Development del Software Engineering Institute (SEI), de la Universidad Carnegie Mellon. Con base en la literatura existente sobre el tema y en investigaciones y cuestionarios aplicados en dos fabricantes de automóviles instalados en la región Sur Fluminense del país, se identificó la existencia de un proceso estructurado de desarrollo de productos, que se planifica, ejecuta, mide y controla y se mantienen las prácticas existentes, incluso en tiempos de crisis, siendo capaz de repetir la experiencia para nuevos proyectos.1. INTRODUCCIÓNEl automóvil, producto que marcó el siglo XX como una de las expresiones más claras de los avances tecnológicos, fue un vector de innovación con su gran fuerza difusora de nuevas tecnologías de productos y procesos (Quintella et al., 2005a). Estos cambios incluyen nuevos materiales y soluciones de ingeniería, lo que implica cambios en las estructuras de costes de los productos y nuevas exigencias para los proveedores de la cadena del automóvil. Según Alvarez et al. (2002), la fabricación de automóviles ha sido responsable de la evolución de los sistemas de producción: las formas de organizar la producción y el trabajo humano pasan necesariamente por el eje central del desarrollo de esta industria, desde la introducción por Henry Ford de cintas transportadoras y estaciones de trabajo, con tareas repetitivas, piezas y herramientas, dando lugar a la producción en masa (Quintella, 2000), hasta la producción ajustada y justo a tiempo de Toyota (Correa, 2004).Cada año se producen en el mundo cerca de 60 millones de vehículos (Oica, 2004), que consumen más de un billón de dólares y dan empleo a cerca de cuatro millones de trabajadores directos de la producción y a unos 16 millones implicados en autopartes, ventas y servicios en todo el mundo (Arbix y Veiga, 2003). Responsable del 13,5% del PIB industrial de Brasil (ANFAVEA, 2005), esta industria coloca al país como el 12º mayor productor mundial de vehículos y, aun con la actual inactividad de casi el 40%, se generan 1,3 millones de empleos en toda la cadena productiva, en 200.000 empresas que actúan en el sector, desde las ensambladoras hasta los talleres de autopartes (Correa, 2004).