Sistema de Trazabilidad en la Cadena Fruticola...
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SISTEMA DE TRAZABILIDAD EN LA CADENA FRUTÍCOLA COLOMBIANA. Presentada por: JOHAN ESTEBAN FONSECA RAMIREZ 20101015012 NATALY PAEZ SALAMANCA 20091015043 Director de Tesis: MSc. Ing. Javier A. Orjuela Castro UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS FACULTAD DE INGENIERÍA INGENIERÍA INDUSTRIAL BOGOTÁ D.C. 2015
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SISTEMA DE TRAZABILIDAD EN LA CADENA FRUTÍCOLA COLOMBIANA.
Presentada por: JOHAN ESTEBAN FONSECA RAMIREZ 20101015012 NATALY PAEZ SALAMANCA 20091015043
Director de Tesis: MSc. Ing. Javier A. Orjuela Castro
UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS FACULTAD DE INGENIERÍA INGENIERÍA INDUSTRIAL
BOGOTÁ D.C. 2015
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Contenido
INTRODUCCIÓN .............................................................................................................. 6
1 MARCO REFERENCIAL DE INVESTIGACION ..................................................... 12
1.1 Objeto práctico .................................................................................................. 12
1.1.1 Contexto internacional ................................................................................ 13
1.1.2 Contexto nacional ....................................................................................... 18
1.2 Objeto teórico .................................................................................................... 22
1.2.1 Marco Conceptual ...................................................................................... 23
1.2.2 Estado del arte ........................................................................................... 26
2 ASPECTOS METODOLOGICOS ............................................................................. 38
2.1 Fase I Definición de las frutas y las regiones ..................................................... 38
2.1.1 Selección de frutas ..................................................................................... 38
2.1.2 Selección de las regiones ........................................................................... 41
2.2 Fase II Identificación de modelos de sistemas de trazabilidad ........................... 41
2.2.1 Operaciones del sistema ............................................................................ 42
2.3 Fase III Identificación de las variables y desarrollo de la herramienta de diagnóstico
e investigación ............................................................................................................. 48
2.3.1 Operacionalización de las variables ............................................................ 48
2.3.2 Diseño del instrumento de investigación ..................................................... 50
2.3.3 Diseño de la técnica de muestreo ............................................................... 51
2.3.4 Selección de la muestra ............................................................................. 52
2.4 Fase IV Modelado de sistemas de trazabilidad en la cadena frutícola colombiana
52
2.4.1 Verificación y validación del modelo ........................................................... 54
2.4.2 Planteamiento de Escenarios ..................................................................... 54
2.5 Fase V Propuestas de implementación de la trazabilidad en la cadena frutícola
colombiana ................................................................................................................... 55
3 MODELO DE SISTEMA DE TRAZABILIDAD MEDIANTE SIMULACION BASADA EN
AGENTES. ...................................................................................................................... 56
3.1 Definición del sistema ........................................................................................ 56
3.2 Selección del método de modelado ................................................................... 59
3.3 Diseño del modelo ............................................................................................. 60
3.3.1 Variables resultado ..................................................................................... 60
3.3.2 Agentes ...................................................................................................... 61
3.3.3 Agricultor .................................................................................................... 61
3
3.3.4 Mayorista .................................................................................................... 62
3.3.5 Agroindustria .............................................................................................. 62
3.3.6 Minorista ..................................................................................................... 63
3.3.7 Consumidor ................................................................................................ 63
3.3.8 Medidas de Desempeño ............................................................................. 64
3.3.9 Rangos de Evaluación ................................................................................ 64
3.4 Verificación y validación del modelo .................................................................. 64
3.4.1 Consistencia dimensional ........................................................................... 66
3.5 Planteamiento Escenarios ................................................................................. 66
3.6 Resultados ........................................................................................................ 69
3.6.1 Resultado futuro oficial ............................................................................... 69
3.6.2 Escenario medios agricultor ........................................................................ 70
3.6.3 Escenario medios mayorista ....................................................................... 71
3.6.4 Escenario medios agroindustria .................................................................. 72
3.6.5 Escenario tecnologías agricultor ................................................................. 72
3.6.6 Escenario tecnologías mayorista ................................................................ 73
3.6.7 Escenario tecnologías agroindustria ........................................................... 73
3.6.8 Escenario tecnologías minorista ................................................................. 74
3.6.9 Escenario capacitación agricultor ............................................................... 75
3.6.10 Escenario capacitación mayorista ............................................................... 75
3.6.11 Escenario capacitación agroindustria ......................................................... 76
3.6.12 Escenario capacitación minorista ................................................................ 76
3.6.13 Estado general ........................................................................................... 78
3.7 Propuestas de Implementación.......................................................................... 79
4 CONCLUSIONES ..................................................................................................... 80
4.1 Futuros desarrollos ............................................................................................ 81
4.2 Recomendaciones ............................................................................................. 81
5 BIBLIOGRAFÍA ......................................................................................................... 82
6 ANEXOS................................................................................................................... 89
6.1 Operacionalización de las variables ................................................................... 90
6.2 Tabla resumen de las actividades y recursos empleados en el desarrollo de las
fases 93
6.3 Encuesta de Levantamiento de Información ...................................................... 96
6.4 Anexo Toma de Información primaria ................................................................ 99
4
Tabla de Graficas Gráfica 1 Estructura conceptual del marco referencial de investigación ........................... 12
Gráfica 2 Crecimiento de la produccion mundial en frutas en toneladas .......................... 14
Gráfica 3 Crecimiento en toneladas de los principales productores de fruta .................... 15
Gráfica 4 Referentes internacionales en produccion de frutas ......................................... 16
Gráfica 5 Relacion entre Importaciones y Exportaciones mundiales en toneladas ........... 17
Gráfica 6 Comparacion en el crecimiento entre los diferentes importadores .................... 17
Gráfica 7 Comparacion en el crecimiento entre los diferentes exportadores (2007 – 2011)
........................................................................................................................................ 18
Gráfica 8 Crecimiento en hectareas de la produccion en los ultimos dos años ................ 19
Gráfica 9 Crecimiento en toneladas de la produccion en los ultimos dos años ................ 19
Gráfica 10 Comparacion exportaciones enero-abril ......................................................... 20
Gráfica 11 Principales lineas exportadas en 2013 ........................................................... 21
Gráfica 12 Comparacion importaciones enero- abril ........................................................ 21
Gráfica 13 Principales lineas productivas importadas en 2013 ........................................ 22
Gráfica 14 Estructura conceptual del marco referencial de investigación ......................... 23
Gráfica 15 Desarrollo cronológico de trabajos seminales en trazabilidad ......................... 28
Gráfica 16 Numero de publicaciones resultado de los algoritmos de busqueda “supply chain”
e “integration”................................................................................................................... 30
Gráfica 17 Articulos publicados según las principales revistas ......................................... 31
Gráfica 18 Clasificacion de los diferentes modelos de investigacion ................................ 34
Gráfica 19 Linea temporal de los diferentes modelos ....................................................... 34
Gráfica 20 Numero de articulos por año resultado del algoritmo de busqueda “agent-based”
y “supply chain” ................................................................................................................ 35
Gráfica 21 Numero de articulos por año resultado del algoritmo de busqueda “technology”
“traceability” y “supply chain” ........................................................................................... 36
Gráfica 22 Estructura conceptual de los aspectos metodológicos .................................... 38
Gráfica 23 Representación esquemática de la metodología Fase II ................................. 42
Gráfica 24 Taxonomía de las operaciones de Sistemas de Trazabilidad, aspectos de la
información y medidas de desempeño ............................................................................. 43
Gráfica 25 Representación esquemática de la metodología Fase IV ............................... 53
Gráfica 26 Representación esquemática de la metodología Fase V ................................ 55
Gráfica 27 Arquitectura general del sistema .................................................................... 58
Gráfica 28 Variables resultado para esta investigación .................................................... 60
Gráfica 29 Pantalla principal de relación entre actores .................................................... 61
Gráfica 30 Diagrama de estado del agricultor .................................................................. 61
Gráfica 31 Diagrama de estado del mayorista ................................................................. 62
Gráfica 32 Diagrama de estado de la agroindustria ......................................................... 62
Gráfica 33 Diagrama de estado del minorista .................................................................. 63
Gráfica 35 Diagrama de estado del consumidor .............................................................. 63
5
Tabla de Tablas Tabla 1 Escala de calificación para priorización del proceso AHP ..................................... 9
Tabla 2 Promedio de importancia de cada criterio ........................................................... 10
Tabla 3 Matriz A*C ........................................................................................................... 10
Tabla 4 Razon de consistencia ........................................................................................ 10
Tabla 5 Promedios de datos de los años 2007 a 2012 ..................................................... 10
Tabla 6 Clasificación de los promedio de datos de los años 2007 a 2012 ........................ 11
Tabla 7 Relación de la clasificacion de los promedios e importancia de los criterios........ 11
Tabla 8 Calificación de cada Cadena ............................................................................... 11
Tabla 9 Productos frutales en el contexto nacional .......................................................... 13
Tabla 10 Autores con mayor número de citaciones en los temas traceability y supply chain
........................................................................................................................................ 30
Tabla 11 Articulos con mayor relevancia encontrados con el algoritmo de busqueda
“integration” y “supply chain”. ........................................................................................... 31
Tabla 12 Artículos de mayor relevancia enfocados en la optimización de la trazabilidad . 33
Tabla 13 Articulos de mayor relevancia en el estudio de la tecnologia de la trazabilidad
Fuente: Autores ............................................................................................................... 37
Tabla 14 Frutas más representativas para el consumo nacional ...................................... 38
Tabla 15 Frutas representativas para la exportación. ....................................................... 39
Tabla 16 Datos recogidos en el análisis jerárquico para la selección de frutas ................ 40
Tabla 17 Datos resultado en el análisis jerárquico para la selección de frutas ................. 40
Tabla 18 Regiones seleccionadas para cada fruta ........................................................... 41
Tabla 19 Conjunto de Operaciones y medidas de Desempeño en los sistemas de
trazabilidad ...................................................................................................................... 44
Tabla 20 Instrumentalización del sistema ........................................................................ 47
Tabla 21 Tabla estructura de la Operacionalización ........................................................ 48
Tabla 22 Principales valores encontrados en la literatura ................................................ 49
Tabla 23 Preguntas asociadas a trazabilidad por actor. ................................................... 51
Tabla 24 Evaluación de las necesidades del modelo ....................................................... 59
Tabla 25 Principales cambios en animación del modelo .................................................. 65
Tabla 26 Principales cambios en atributos de actores del modelo ................................... 65
Tabla 27 Principales cambios en el modelo ..................................................................... 66
Tabla 28 Escenarios planteados para la presentación de resultados ............................... 69
Tabla 29 Valores resultados de escenario de futuro oficial .............................................. 70
Tabla 30 Resumen general de los resultados .................................................................. 78
Tabla 31 Propuestas de implementación ......................................................................... 79
Tabla 32 Tabla resumen de las actividades y recursos empleados en el desarrollo de las
fases. ............................................................................................................................... 95
Tabla 33 Evidencias toma de informacion ........................................................................ 99
6
INTRODUCCIÓN
Según el Banco Mundial en el ranking de desempeño logístico, Colombia ocupó el puesto
72 en el 2010, subió a la posición 64 en el 2012 y aunque venia ascendiendo de posición
desde el 2007, la posición que ocupa en el 2014 es la 96, ubicándolo junto con Bolivia,
Guyana, Surinam y Trinidad y Tobago en los cuatro países con peor desempeño de Sur
América. (BANCO MUNDIAL, 2014)
Colombia cuenta con una gran cantidad de recursos naturales que son explotados desde
diversas cadenas de suministro, entre ellas se pueden nombrar, la bovina, la frutícola, la
hortícola y la láctea. (MADR, 2010)
En el Grupo de Investigación en Cadenas de Abastecimiento, Logística y Trazabilidad
(GICALyT) se elabora el estudio de investigación titulado “La Logística en Colombia” que
consta de tres fases.
En la primera fase, se caracterizaron cadenas productivas y de abastecimiento relevantes
en la economía colombiana, entre las que se encuentra la cadena de abastecimiento
agroindustrial frutícola.
Las caracterizaciones se desarrollaron en tres fases, de la siguiente forma:
• Fase 1: Identificación, indagación y consulta de fuentes de información.
• Fase 2: Levantamiento y operatización de la información.
• Fase 3: Análisis de la información y planteamiento de alternativas de mejoras concernientes
a la cadena logística.
El presente proyecto hace parte de la segunda fase, la cual busca determinar estrategias
que permitan proponer soluciones a los problemas encontrados en la primera fase.
En la selección de cadena para realizar la segunda fase, se compararon aspectos como la
balanza comercial, la participación nacional en la producción mundial, la producción
nacional, el consumo per cápita de la cadena Hortícola, la Frutícola, la Avícola, la Bovina,
la cadena Porcina y la Láctea por medio de análisis jerárquico (AHP).
Se encontró que la cadena con mayor potencial en los aspectos evaluados es la frutícola.
(Castañeda, Canal, & Orjuela, 2012) Concluyen que los sistemas de trazabilidad de la
cadena de abastecimiento frutícola son incipientes pues todos los eslabones de la cadena
exceptuando las empresas agroindustriales, manejan sistemas manuales y solo permiten
el reconocimiento de productos en procesos logísticos.
La caracterización desarrollada por (Castañeda, Canal, & Orjuela, 2012), presenta como
alternativas de mejora de la cadena el embalaje de fruta fresca, la implementación de
tecnologías que permitan registrar mayor información a lo largo de toda la cadena y la
integración de la cadena.
El desarrollo del presente proyecto, elabora un estado del arte de los sistemas de
trazabilidad y sus modelaciones en la cadena frutícola, y propone un sistema de trazabilidad
en la cadena de abastecimiento frutícola de Colombia postulando propuestas para su
implementación.
7
Se pretende también responder a ¿cómo mejorar el sistema de trazabilidad de la cadena
de abastecimiento frutícola colombiana?
En la caracterización de la logística de la cadena de abastecimiento agroindustrial frutícola
en Colombia, (Castañeda, Canal, & Orjuela, 2012) definieron actores internos y externos,
entre los internos se encuentran aquellas empresas que proveen insumos o asistencia
técnica, producen, comercializan o transforman fruta fresca; estos actores son los
eslabones de proveedores, productores, comercializadores minoristas y mayoristas,
agroindustria y consumidor final.
En los actores internos detectaron que la identificación de los productos y de la
manipulación que han sufrido, se dificulta por la carencia de información que se registra en
los empaques y embalajes.
Para la cadena de abastecimiento frutícola, declaran la necesidad de incorporar sistemas
que permitan el seguimiento de productos o trazabilidad, de modo que se pueda contar con
información disponible y visible, tener un solo centro de datos, fortalecer procesos de
decisión y las relaciones entre eslabones.
(Castañeda, Canal, & Orjuela, 2012) sugieren que los sistemas de trazabilidad que se
apliquen deben permitir una implementación coordinada a lo largo de la cadena así como
el mayor registro posible de la información de los procesos logísticos que se presenten,
como lo menciona (Canavari, Centonze, Hingley, & Spadoni, 2010) la trazabilidad debe
involucrar capacidades inter-organizacionales, pues una solo empresa aporta perspectivas
muy limitadas.
Según (Castañeda, Canal, & Orjuela, 2012) algunos de los actores de los eslabones
agroindustrial y comercializadores mayoristas cuentan con sistemas de trazabilidad
implementados, como códigos de barras o RFID; sin embargo, la cadena agroindustrial
frutícola colombiana en su gran mayoría, carece de un sistema de información no manual
que le permita establecer las unidades de producto que ingresan, se movilizan, se reubican
y salen de inventario, por ende no es posible trazar el producto en toda la cadena.
Desde la trazabilidad en picking (operaciones de alistamiento) para la toma de decisiones,
(Herrera & Orjuela, 2014) concluye que la selección de un sistema de trazabilidad en la
cadena frutícola requiere hacer un análisis integral de las relaciones y flujos entre los
actores de la cadena
(Castañeda, Canal, & Orjuela, 2012) Igualmente presentan la necesidad de un sistema de
trazabilidad para garantizar en cada uno de los procesos inmersos en la cadena de
abastecimiento frutícola colombiana la seguridad alimentaria de los productos.
Así mismo, para facilitar el suministro de productos de calidad, en Colombia se están
implementando buenas prácticas agrícolas, ello aumenta la necesidad de un sistema de
trazabilidad, con el cual garantizar la confiabilidad de los productos a lo largo de la cadena
y el registro de su información. (ASOHOFRUCOLb, 2014)
8
En el presente trabajo, se responde a la pregunta de investigación estableciendo un sistema
para la trazabilidad en la cadena frutícola colombiana, esto se logró al limitar la región y las
frutas a considerar dentro del marco colombiano, identificando un estado del arte sobre los
modelos de sistemas de trazabilidad, elaborando un diagnóstico de la trazabilidad en
eslabones de la cadena en Colombia, modelando el sistema de trazabilidad, logrando
establecer propuestas de implementación.
Esta investigación se hizo teniendo en cuenta que Colombia es uno de los países que
cuentan con mayor diversidad natural en el mundo. (Becerra, 2002) Es un país que cuenta
con numerosos elementos para su explotación y su aprovechamiento.
Un sector que se diferencia por su oportunidad y notorio crecimiento en los últimos años,
es el frutícola. Colombia cuenta con un clima tropical y altamente apropiado para el
crecimiento de un sector como este, sus tierras altamente ricas en nutrientes le permiten
ofrecer al país diferentes alternativas en épocas en las que otros mercados no tienen
producción. (PROEXPORT, 2014).
Uno de los principales desafíos para el crecimiento en este sector, son las dificultades en
aumentar las exportaciones, ya que muchas veces sus productos son subvalorados por no
tener las condiciones que requiere actualmente un estándar internacional. Un camino para
la solución de esta situación, es la implementación de un sistema que soporte y verifique
las buenas prácticas en el proceso agrícola del país (COMISION PANORAMICA DE
NORMAS TÉCNICAS, 2011).
Las buenas prácticas agrícolas, se desarrollan en los sistemas productivos a través de
cuatro principios, inocuidad, protección sanitaria, sostenibilidad ambiental y salud,
seguridad y bienestar social. (Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural, 2004)
La trazabilidad como estrategia en los procesos productivos del sector agrícola, permite
verificar la oferta de alimentos sanos y la reducción de riesgos que afectan la salud,
objetivos perseguidos desde el principio de inocuidad. (Ministerio de Agricultura y Desarrollo
Rural, 2004)
La implementación de sistemas de trazabilidad se presentan como medidas de control, en
documentos expedidos por el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural como el BPA y el
CONPES 3514 se menciona la importancia de inversión en este aspecto, así como los
beneficios de su implementación (MADR, 2009) (Ministerio de Ambiente, 2008).
Para la selección del sector sobre el cual desarrollar la actual fase de la investigación, al
interior del grupo GICALyT se contemplaron como opciones las cadenas de abastecimiento
de frutas, hortalizas y lácteos, al igual que las cadenas productivas de carnes bovina,
porcina y avícola.
Fue necesario realizar un proceso de selección en el que se establecieron los siguientes
criterios: balanza comercial, porcentaje de participación nacional en la producción mundial,
porcentaje de participación en la producción nacional, consumo per cápita en Colombia,
número de municipios de producción en Cundinamarca y generación de empleos. Para
cada uno de los criterios se estableció una escala de valoración, la cual permitió definir cuál
sería la cadena objeto de estudio.
9
La balanza comercial, uno de estos criterios, es tratado como la diferencia entre
importaciones y exportaciones de un país. Al ser positiva se puede entender que la
producción y la economía general de dicho país, están en capacidad de hacer crecer la
economía nacional debido a las ganancias de las exportaciones. (Banco de la Republica,
2014)
En esta investigación se la dará mayor importancia a las cadenas que arrojen una
balanza comercial positiva.
Otro criterio es la participación en el mercado mundial de agro-alimentos. Por ser tan
dinámico, crea la necesidad de contar con un panorama del posicionamiento actual de la
agroindustria colombiana en el plano internacional y de las posibilidades de aumentar la
presencia en el mismo. El porcentaje de participación de la cadena a nivel mundial refleja
qué tan significativa es la producción nacional y permite conocer los retos a nivel global.
A través del criterio de participación en la producción nacional se establece qué porcentaje
del PIB nacional (Producto Interno Bruto) aporta cada una de las cadenas seleccionadas
del sector agropecuario; para esta investigación las cadenas con mayor participación
tendrán preferencia.
Para selección de la cadena, se considerarán preferibles las cadenas que presenten mayor
consumo per cápita en el país, pues requieren ofertas significativas de sus productos y
mayores esfuerzos en la realización de procesos logísticos.
La presente investigación enfoca su atención en las cadenas que concentren su presencia
en el área de Bogotá - Cundinamarca, con el fin de facilitar la recolección de información
primaria en caso de requerirse.
El crecimiento de las cadenas productivas y de abastamiento incide positivamente como
generador de empleos, nuevas industrias, rutas de comercialización, y tercerización de
servicios. En esta investigación se considerará la generación de empleos en cada una de
las cadenas seleccionadas, como impacto benéfico para los habitantes de cada región
donde se desarrolla.
Se determinó el porcentaje de importancia de cada criterio haciendo uso del Proceso de
Análisis Jerárquico (AHP), en el que se comparan por pares, calificándolos según la
siguiente priorización:
Priorización
1 Si i es igualmente importante que j 3 Si i es débilmente más importante que j 5 Si i es fuertemente más importante que j 7 Si i es demostrablemente más importante que j 9 Si i es totalmente importante que j
Tabla 1 Escala de calificación para priorización del proceso AHP Fuente: Modificado a partir de (Winston, 2005)
A partir de esta escala, se elaboró una matriz de prioridades con la cual se obtiene la
suma de las calificaciones resultantes por cada criterio.
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Se establece el promedio de importancia de cada criterio al normalizar la suma de
calificaciones.
Factores Promedio de Importancia
Balanza Comercial 0,3948
Participación en la producción mundial 0,0312
Participación en la producción nacional 0,0803
Consumo Per cápita en Colombia 0,0491
Municipios de producción en Cundinamarca 0,2740
Empleos 0,1705
Tabla 2 Promedio de importancia de cada criterio Fuente: Autores
Con el fin de determinar la validez del método se elaboró la matriz A*c, resultante del
producto entre la matriz de prioridades y el vector columna de ponderaciones (obtenido en
la matriz normalizada).
Factores A* C
Balanza Comercial 2,692
Participación en la producción mundial 0,194
Participación en la producción nacional 0,511
Consumo Per cápita en Colombia 0,2991
Municipios de producción en Cundinamarca 1,881
Empleos 1,098
Tabla 3 Matriz A*C Fuente: Autores
La suma de los valores del vector resultante es utilizada para calcular la razón de
consistencia (RC), que para este caso fue 0,07.
Razón de consistencia
IA= (1,98(n-2))/n 1,32 IC =(nmáx-n)/(n-1) 0,093 RC= IC/IA 0,0710
Tabla 4 Razon de consistencia Fuente: Autores
Crecimientos o descensos relevantes en los datos, puede deberse a factores climáticos,
económicos, sociales, entre otros, por lo tanto en el proceso de priorización se compararon
los promedios de datos de los años 2007 a 2012.
Cadenas Balanza Comercial
Participación en la producción mundial
Participación en la producción nacional
Consumo Per cápita en Colombia
Municipios de producción en Cundinamarca
Empleos
Frutícola Positiva 1,348 0,360 116,320 88 483.540
Porcina Negativa 0,005 1,360 4,858 72 95.000
Hortícola Negativa 0,116 0,020 37,720 36 3.622
Bovina Positiva 1,562 1,600 18,761 60 950.000
Avícola Negativa 1,210 0,120 23, 1 78 450.000
Láctea Negativa 0,000 2,030 136,932 29 497.250
Tabla 5 Promedios de datos de los años 2007 a 2012 Fuente: Autores
Para cada criterio seleccionado, se generaron intervalos que permitieran clasificarlos de 1
a 5. La tabla siguiente muestra la clasificación de cada criterio de las cadenas.
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Cadenas Balanza Comercial
Participación en la producción mundial
Participación en la producción nacional
Consumo Per cápita en Colombia
Municipios de producción en Cundinamarca
Empleos
Frutícola 5 5 1 5 5 3
Porcina 1 1 4 1 4 1
Hortícola 1 1 1 2 1 1
Bovina 5 5 4 1 3 5
Avícola 1 4 1 0 5 3
Láctea 1 1 5 5 1 3
Tabla 6 Clasificación de los promedio de datos de los años 2007 a 2012 Fuente: Autores
La multiplicación de la clasificación de los promedios de cada cadena con el promedio
de importancia de los criterios, se presenta en la siguiente tabla
Cadenas Balanza Comercial
Participación en la producción mundial
Participación en la producción nacional
Consumo Per cápita en Colombia
Municipios de producción en Cundinamarca
Empleos
Frutícola 1,974 0,156 0,080 0,246 1,370 0,512
Porcina 0,395 0,031 0,321 0,049 1,096 0,171
Hortícola 0,395 0,031 0,080 0,098 0,274 0,171
Bovina 1,974 0,156 0,321 0,049 0,822 0,853
Avícola
0,395 0,125 0,080 0,000 1,370 0,512
Láctea 0,395 0,031 0,401 0,246 0,274 0,512
Tabla 7 Relación de la clasificacion de los promedios e importancia de los criterios. Fuente: Autores
Finalmente y una vez comprobada la consistencia del método, se acumuló la
calificación de cada criterio modifica por la importancia del mismo para obtener la
calificación total por cadena.
Cadena Calificación Total
Frutícola 4,338
Porcina 2,063
Hortícola 1,049
Bovina 4,175
Avícola 2,482
Láctea 1,859
Tabla 8 Calificación de cada Cadena Fuente: Autores
De las 6 cadenas agropecuarias comparadas con el proceso de análisis jerárquico, la
que presenta una mayor calificación total, es la cadena de abastecimiento de frutas, por
ello el punto de partida del presente trabajo es el trabajo de grado: Caracterización de la
Logística de la Cadena de Abastecimiento Agroindustrial Frutícola en Colombia.
(Castañeda, Canal, & Orjuela, 2012)
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1 MARCO REFERENCIAL DE INVESTIGACION
En este capítulo se recopilara la información encontrada en la literatura y fuentes secundarias. Se presenta desde dos enfoques: el objeto práctico y el objeto teórico de investigación. En el primero se aborda el comportamiento de la cadena de suministro frutícola en el ámbito internacional y nacional. Por otro lado, un contexto nacional en donde se abordaron los indicadores económicos y productivos del sector industrial frutícola en las regiones más representativas de Colombia
Gráfica 1 Estructura conceptual del marco referencial de investigación Fuente: Autores
Por otra parte, el objeto teórico aborda la literatura desde dos perspectivas. El primero es construir un marco conceptual, estudiando los términos relevantes en la investigación, y tomando una postura crítica frente a cada uno de ellos; y la segunda un estado del arte en donde se establecen los algoritmos de búsqueda, el origen de la trazabilidad y los diferentes enfoques encontrados desde los artículos seminales hasta la investigación en la actualidad
1.1 Objeto práctico
Colombia posee un gran potencial en la cadena de frutales acorde con la CCI (Corporación Colombia Internacional), en el país, la oferta de productos frutícolas se ha considerado durante la última década como un agro-negocio, que promete desarrollo y crecimiento. (CCI, 2014). Para la investigación, se realizará un análisis del contexto internacional, el cual sirve de referente para ver las principales tendencias del sector, se presentarán indicadores entorno a la producción, áreas destinadas a cosecha, y cantidades importadas y exportadas.
El comportamiento global de frutas y hortalizas, se caracteriza por las tendencias particulares de los diferentes nichos de mercado, donde desde una perspectiva macro-regional, a nivel continental Asia con el 74% de la producción es el principal proveedor de estos productos, le siguen en importancia Europa y América Latina y el Caribe con el 10% y 9% respectivamente. (CORPOICA, 2013). Las frutas más representativas en el mercado
MARCO REFERENCIAL DE INVESTIGACIÓN
OBJETO PRÁCTICO
CONTEXTO INTERNACIONAL
(Produccion y Balanza Comercial)
CONTEXTO NACIONAL
(Produccion y Balanza Comercial)
OBJETO TEÓRICO
MARCO CONCEPTUAL
ESTADO DEL ARTE
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global, según Food And Agriculture Organization Of The United Nations Statistics Division (FAOSTAT) son: bananas, manzana, uva, naranja, melones, mangos, plátano y las tangerinas y mandarinas que, en conjunto representan el 79% del sector. (FAOSTAT, 2015)
Teniendo en cuenta el gran universo de productos que comprenden los frutales, se tiene como factor de acotación aquellos que tienen representatividad para el contexto colombiano, por ello se considerará el anuario estadístico 2012 (MADR, 2013) del Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (MADR), que para él sector hortofrutícola, comprende el análisis por producto y por departamento de las variables de producción, área cosechada y rendimiento. A nivel nacional el subsector de frutales están conformados por los productos consignados en la siguiente tabla, tomados a partir de (CORPOICA, 2013)
Subsector Productos Cadenas Productivas
Frutales Aguacate, anón, badea, banano, borojo, brevo, caducifolios, chirimoya, chontaduro, ciruela, cítricos, curuba, dátil, durazno, feijoa, fresa, granadilla, guanábana, guayaba, higo, lima, limón, lulo, macadamia, mamoncillo, mandarina, mango, mangostino, manzana, maracuyá, marañón, melón, mora, naranja, níspero, papaya, papayuela, patilla, pera, piña, pitahaya, tamarindo, tomate de árbol, toronja, uchuva, uva y zapote.
Actualmente frente al MADR y la Dirección de cadenas productivas se encuentran legalizadas y constituidas las cadenas productivas: Cadena Productiva del Aguacate, Cadena Productiva de los Cítricos, Cadena Productiva de Frutales, Cadena Productiva de la Guayaba, Cadena Productiva de Pasifloras, Cadena Productiva del Mango, Cadena Productiva de la Mora, Cadena de Banano y Cadena Nacional del Coco.
Tabla 9 Productos frutales en el contexto nacional Fuente: Datos a partir de la Base Agrícola del Anuario Estadístico 2012 (MADR, 2013)
1.1.1 Contexto internacional
Las frutas de estudio en el siguiente análisis incluyen las mencionadas en la FAO como: fruta cítrica, fruta fresca y fruta tropical. La metodología usada por la FAO para hallar el área cultivada y la producción de un país, se basa en los datos suministrados por los diferentes gobiernos en el cuestionario anual de la FAO. Para los periodos de referencia se tiene en cuenta el año civil. Siendo el año civil el que dura 365 días y comienza el 1 de enero y termina el 31 de diciembre. Es decir, los datos correspondientes a un determinado cultivo en un determinado año, se refieren a los datos en que se recogió la totalidad de los datos o de las principales cosechas, no un seguimiento mes a mes de la producción. (FAOSTATb, 2014)
14
1.1.1.1 Producción
En la presente sección se evaluara la cantidad producida en una determinada región por la unidad de medida internacional adoptada por la FAO, la tonelada (T). Además se evaluará la capacidad o potencial productivo a través de las áreas totales que han sido cosechadas para generar la producción en un año determinado. Acorde con la FAO, la unidad de medida internacional son las hectáreas (Ha).
Para el año 2013 la producción mundial de frutales ascendió a 676.670.441 toneladas, (FAOSTAT, 2014). El área cosechada para el año 2012 en frutales en el mundo alcanzo la cifra de 56.570.714 hectáreas. El crecimiento de producción reportado en los últimos años se muestra, en la gráfica 1:
Gráfica 2 Crecimiento de la produccion mundial en frutas en toneladas Fuente: Modificado a partir de (FAOSTAT, 2015)
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2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Producción Mundial en Frutas
Producción en Toneladas
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Gráfica 3 Crecimiento en toneladas de los principales productores de fruta Fuente: Calculado a partir de (FAOSTAT, 2015)
En la gráfica 2, se presenta la dinámica de la producción de frutas en el consolidado mundial, los principales productores, y los referentes en el contexto regional latinoamericano. El promedio mundial de producción para 2007-2012 es de 608.379.635,5 toneladas en frutas. (FAOSTAT, 2015), Así mismo, los países con mayor extensión de tierra dedicada a los cultivos de frutas fueron, China con 11.834.450 (Ha), India con 6.287.595 (Ha) y Brasil con 2.325.385 (Ha).
En Latinoamérica, el país que presenta mayor cantidad de área cosechada dedicada a cultivos frutales es México con 1.256.730 (Ha) de tierra, casi el doble de lo reportado por Colombia en 2012, 657.827 (Ha) (FAOSTAT, 2015). El registro de producción de frutas colombiano es de 8.526.841 (T) en 2012, y se ubica por encima del de países como Ecuador, Argentina, Chile, Honduras, Nicaragua y Guatemala y por debajo de México considerando solo los productores de la región. (FAOSTAT, 2015) A nivel mundial, la producción frutícola del país se encuentra en el puesto 16 (FAOSTAT, 2015).
El Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (MADR), presenta en su anuario estadístico del 2012 una producción de frutas de 5.194.419 (T) y un área cosechada de 241.695 (Ha) a nivel nacional. (MADR, 2013). A partir de la información de producción, se identifican para frutales los países referentes en el entorno mundial teniendo en cuenta su importancia. En la gráfica 3 se evidencian los productos de mayor relevancia para estos países en el sector frutícola.
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Años
Principales Productores Fruta
China, Continental
India
Brasil
Estados Unidos deAméricaMéxico
España
Colombia
Ecuador
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Gráfica 4 Referentes internacionales en produccion de frutas Fuente: Calculado a partir de (FAOSTAT, 2015)
Los principales productos frutícolas cultivados a nivel mundial son los bananos, las manzanas, las naranjas, y las uvas, los que para el periodo de 2007-2012, presentaron producciones de 101.992.743 T, 76.378.738 T, 68.223.759 T, 67.067.129 T respectivamente. Por otro lado, se cultivaron las uvas, plátanos, mangos, bananos, manzanas en 6.969.373Ha, 5.407.361Ha, 5.167.300Ha, 4.953.315Ha, 4.874.778Ha respectivamente.
1.1.1.2 Balanza Comercial
Para el 2011 se registran importaciones mundiales de frutas por el orden de 3.258.023 T, mientras que en exportaciones para el año 2011 se reportaron 3.069.643 T, en la Gráfica 4 se puede apreciar la relación en los últimos años.
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20.000.000
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China India Brasil Estados Unidos deAmérica
Colombia
Referentes internacionales en produccion de frutas
Manzanas Bananos Naranjas Uvas
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Gráfica 5 Relacion entre Importaciones y Exportaciones mundiales en toneladas Fuente: Modificado a partir de (FAOSTAT, 2015)
Los principales importadores son China, Hong Kong, Rusia, Estados Unidos y Vietnam. Su comportamiento a través de los años se presenta en la gráfica 5.
Gráfica 6 Comparacion en el crecimiento entre los diferentes importadores Fuente: Calculado a partir de (FAOSTAT, 2015)
En la gráfica 5, se puede observar la tendencia de importaciones en el sector frutícola en los últimos años, los primeros lugares de importación corresponden a China y a Hong Kong, lo que los convierte en el principal mercado objetivo para la industria. En exportaciones, los países que registran mayor actividad son Tailandia, Vietnam y Hong Kong, con 753.591 T, 603.788 T, y 536.878 T respectivamente.
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2007 2008 2009 2010 2011
Balanza Fruticola Mundial
Importaciones
Exportaciones
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China, Continental China, RAE de Hong Kong
Colombia Estados Unidos de América
Federación de Rusia Reino Unido
Viet Nam
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Gráfica 7 Comparacion en el crecimiento entre los diferentes exportadores (2007 – 2011) Fuente: Calculado a partir de (FAOSTAT, 2015)
Con la Gráfica 6 se completa la información del panorama general en la balanza comercial del sector de frutas. Con los principales actores en exportación e importación claramente definidos. Sin embargo, es importante también definir los productos que son más transados internacionalmente de acuerdo a las estadísticas. De los productos se destacan el banano, la manzana, la fruta preparada, la naranja y la uva. Con 18.720.855, 8.262.933 T, 7.155.373 T, 6.907.560 T, 3.928.887 T respectivamente. Así como para las importaciones, reportaron 18.918.792 T, 8.057.892 T, 7.187.937 T, 6.536.509 T y 3.848.250 T respectivamente. (FAOSTAT, 2015)
Como se observa, en el contexto internacional el consumo de frutas tiene tendencia creciente lo que hace al sector frutícola un mercado potencial. Para una observación amplia, es necesario considerar aspectos nacionales, en la sección a continuación se hará un breve informe sobre los principales indicadores relacionados.
1.1.2 Contexto nacional
De acuerdo con el reporte oficial de la encuesta nacional agropecuaria, para el 2013 se reporta un uso del suelo en donde el 7,3% es agrícola. El área cultivada de los principales cultivos transitorios es de 837.304 Ha. Mientras que el área cosechada es de 556.798 Ha. La producción total de los principales cultivos transitorios fue de 4.934.609 T. (DANE, 2014)
Por su parte, el área establecida de los principales cultivos permanentes, incluidos los frutales, corresponde a 1.422.953 Ha, el área productiva alcanza un total de 1.106.768 Ha, la producción total fue de 5.194.419 T. (DANE, 2014)
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Año
China, RAE de Hong Kong
Egipto
España
Estados Unidos de América
México
Tailandia
Viet Nam
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1.1.2.1 Producción y Área Cultivada
Entre los principales productos reportados en la ENA como frutales se encuentran aguacate, limón, lulo, mandarina, papaya, tomate de árbol, piña, maracuyá, mora, guayaba, granadilla, guanábana, y curuba. (DANE, 2014)
A continuación se presentan los gráficos del crecimiento de área cosechada en hectáreas (Grafica 7) y en toneladas de la producción frutícola nacional a lo largo de los año 2012 y 2013 (Grafico 8), datos tomados a partir de la ENA (DANE, 2014)
Gráfica 8 Crecimiento en hectareas de la produccion en los ultimos dos años Fuente: Modificado a partir de (DANE, 2014)
Gráfica 9 Crecimiento en toneladas de la produccion en los ultimos dos años Fuente: Modificado a partir de (DANE, 2014)
Como se puede observar, en ambos casos se reporta un crecimiento en comparación con los datos del año inmediatamente anterior lo que evidencia un crecimiento en el sector, y una oportunidad de desarrollo y rentabilidad. Entre los cultivos permanentes y frutales se destacan, el banano de consumo interno, la naranja y el mango, los cuales reportan una producción de 106.460 T, 384.688 T, y 261.794 T respectivamente, con áreas plantadas de 14.588 Ha, 33.213 Ha, y 22.771 Ha cada uno. Entre otras frutas, destacan por su
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2012 2013
Area Cultivos Frutales (Ha)
Área Sembrada (Ha)
Área Cosechada
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2012 2013
Produccion (T)
Produccion
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rendimiento, el aguacate y la maracuyá los cuales reportan un área plantada de 41.742 Ha y 8.451 Ha respectivamente, y producción de 220.352 T y 102.088 T. (DANE, 2014)
La metodología de la encuesta nacional agropecuaria para hallar los datos mencionados consiste en una población objetivo de 37.941.476 personas excluyendo los departamentos Arauca, Amazonas, Caquetá, Chocó, Guainía, Guaviare, Putumayo, san Andrés, Vaupés, y Vichada por no ser departamentos tradicionalmente agrícolas. Descarta además los datos de la palma africana, banano de exportación, y caña de azúcar. La encuesta es por muestreo probabilístico, multi-etapico, estratificado de conglomerados. También del área continental de 114.344.727 Ha, la ENA asume solo 51.321.601 Ha destinadas para el uso agropecuario. (DANE, 2014)
De acuerdo con la versión 33 de la revista de frutas y hortalizas de ASOHOFRUCOL, (ASOHOFRUCOLa, 2014) los principales productores frutales por departamentos son: Santander, Valle del Cauca y Antioquia. Esto lo hacen con cifras del Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (MADR). Por productos, se dice que la producción de banano se encuentra focalizado en Antioquia, del grupo de cítricos en Meta, Valle del Cauca, y Magdalena, y la Piña mayormente en Santander.
1.1.2.2 Balanza Comercial En el último año, entre los meses de enero y septiembre, se registraron exportaciones de frutas excepto el banano de exportación, de un total de 31.472 T cifra en crecimiento en comparación con el año pasado (MADR, 2014). Esto, según ASOHOFRUCOL, debido al crecimiento en ventas de productos como el plátano, la naranja, la piña, y la lima Tahití.
Gráfica 10 Comparacion exportaciones enero-abril Fuente: (ASOHOFRUCOLa, 2014)
En la gráfica 9, se ve la comparación entre los últimos dos años para los meses entre enero y abril, se observa que para enero del 2013 las exportaciones hortofrutícolas eran de 8,5 mil toneladas, y para el 2014 en la misma época vienen a ser de 21,1, y es así como ya para el total del periodo, en el 2014 se tienen 31,5 mil toneladas de diferencia. Aunque productos como el mango preparado y el tomate de árbol han tenido un decrecimiento, se puede observar que este es un mercado de alto grado de concentración, pues es el crecimiento de los principales productos impulsan más de la mitad de las exportaciones del sector.
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Enero Febrero Marzo Abril
Mile
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Comparacion Exportaciones Enero-Abril
2013
2014
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Gráfica 11 Principales lineas exportadas en 2013 Fuente: (ASOHOFRUCOLa, 2014)
En la gráfica 10 se puede observar que la exportación del Plátano representa más de la mitad de las exportaciones hortofrutícolas, seguido por la Naranja, y la lima Tahití. De esto, los principales destinos son Estados Unidos, Reino Unido, Ecuador, Holanda y Bélgica. En donde Ecuador, Estados Unidos y Reino Unido son los principales destinos de Plátano, Naranja, y Granadilla, mientras que Bélgica es un destino común de productos como la uchuva.
En el mismo periodo de tiempo, las importaciones hortofrutícolas alcanzan un volumen de 133.4 mil toneladas (ASOHOFRUCOLa, 2014), lo cual representa un crecimiento en comparación al 2013.
Gráfica 12 Comparacion importaciones enero- abril Fuente: (ASOHOFRUCOLa, 2014)
En la gráfica 11 se puede observar cómo, aunque en los meses de enero y febrero las importaciones fueron similares, los siguientes meses el comportamiento en 2014 fue aumentando; las diferencias entre años incluyendo la total es, Enero de 0.4, Febrero de 0.4, Marzo de 4.9, y abril de 5.3, para un total de 11 en miles de toneladas, de aumento de las importaciones del 2014 en comparación con el 2013.
Platano
Naranja
Bananito Bocadillo
Lima Tahiti
Demas productos
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Enero Febrero Marzo Abril
Título
del eje
Comparacion Importaciones Enero - Abril
2013
2014
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Gráfica 13 Principales lineas productivas importadas en 2013 Fuente: (ASOHOFRUCOLa, 2014)
De las importaciones frutícolas, como se observa en la gráfica 12, las frutas más sobresalientes son la manzana el plátano, y la pera. Los países más destacados en el origen de las importaciones son Chile, Ecuador, Perú, Estados Unidos y China.
Como se puede observar, Colombia tiene un potencial latente sobre este mercado, y con los mecanismos adecuados puede llegar a ser un referente en la exportación de frutas en la región. Con un sistema de trazabilidad adecuado, este sector económico se impulsaría, y favorecería a un mejor aprovechamiento de los recursos en el país.
1.2 Objeto teórico
Para abordar este capítulo se examinó la literatura relacionada con la trazabilidad en la
cadena de suministro. Se llevó la búsqueda y selección en las siguientes bases de datos:
Science Direct, Scopus, IEEE, Proquest y Emerald. Las fórmulas de búsqueda fueron
Traceability Supply Chain, Optimization Traceability, Traceability food Supply Chain,
Traceability Supply Chain fruit.
Principales componentes 2014
Manzana Platano Pera Los demas
23
Gráfica 14 Estructura conceptual del marco referencial de investigación Fuente: Autores
1.2.1 Marco Conceptual
A continuación se darán a conocer los diferentes conceptos y definiciones propuestas en los temas relacionados al problema de investigación. Adicionalmente se presenta el concepto adoptado para el desarrollar el proyecto.
1.2.1.1 Logística
La logística, es definida por (Ballou, 2004) como la dirección coordinada de actividades funcionales (transporte, control de inventarios, etc.) que se repiten muchas veces a lo largo del canal de flujo, mediante las cuales la materia prima se convierte en productos terminados y se añade valor para el consumidor.
(Bowersox, Closs, & Cooper, 2007) Define la logística como el trabajo requerido para mover y colocar el inventario por toda la cadena de suministro. Un subconjunto de una cadena de suministro que ocurre dentro de ésta; proceso que crea un valor por la oportunidad y el posicionamiento del inventario. Igualmente afirma que es la combinación de la administración de pedidos, el inventario, el transporte, el almacenamiento, el manejo de materiales y el embalaje, integrados por toda la red de una planta.
Considerando lo anterior, la logística en el presente proyecto se entenderá como la parte de la administración de la cadena de suministro que planifica, implementa y controla el flujo eficiente y eficaz, hacia adelante y en reversa y almacenamiento de bienes, servicios e información relacionada entre el punto de origen y el punto de consumo con el fin de cumplir con los requisitos de los clientes, concepto adoptado desde el Consejo de Dirección Logística (CSCMP, 2014).
OBJETO TEORICO
Marco Conceptual
Logistica
Cadena de Suministro
Administracion de la cadena de suministro
Sistema
Trazabilidad
Sistema de Trazabilidad
Estado del arte
Origen de la trazabilidad
Enfoques de integracion en la
trazabilidad
Enque de optimizacion en la
trazabilidad
Uso de tecnologias en la trazabilidad
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1.2.1.2 Cadena de suministro
Para cadena de suministro, (Bowersox, Closs, & Cooper, 2007) define la cadena de suministro como el sistema estratégico dentro del cual se identifican los requerimientos logísticos y se administran operaciones relacionadas.
Una definición similar, es la presentada por (Chopra & Meindl, 2008) que la define como todas aquellas partes involucradas de manera directa o indirecta en la satisfacción de una solicitud de un cliente. Incluye no solamente al fabricante y al proveedor, sino también a los transportistas, almacenistas, vendedores al detalle (o menudeo) e incluso a los mismos clientes. Dentro de cada organización, abarca todas las funciones que participan en la recepción y el cumplimiento de una petición del cliente.
(Ballou, 2004) Amplia la definición y le atribuye el abarcar todas las actividades relacionadas con el flujo y transformación de bienes, desde la etapa de materia prima (extracción) hasta el usuario final, así como los flujos de información relacionados. Aclara que en ella los materiales y la información fluyen en sentido ascendente y descendente. En el presente proyecto, se asumirá el concepto de cadena de suministro presentado por (Ballou, 2004).
1.2.1.3 Administración de la cadena de suministro
Según (Chopra & Meindl, 2008) la administración de la cadena de suministro, comprende la administración de los activos y de los flujos de productos, información y fondos de la cadena para maximizar la rentabilidad total de la misma.
(Bowersox, Closs, & Cooper, 2007) Define la administración de la cadena de suministro como la colaboración entre las empresas que persiguen un posicionamiento estratégico común y pretenden mejorar su eficacia operativa. Es una disposición de canales basada en una dependencia y una colaboración reconocidas. Resaltando la participación de los actores de la cadena sobre los flujos presentes en la cadena.
Las definiciones anteriores, enriquecen la que sostiene el Consejo de Dirección Logística, para quien la administración de la cadena de suministro abarca la planificación y gestión de todas las actividades involucradas en la obtención y adquisición, conversión y todas las actividades de administración de la logística. Incluye también la coordinación y la colaboración con los socios de canal, que pueden ser proveedores, intermediarios, proveedores de servicios tercerizados y clientes. En esencia, la administración de la cadena de suministro integra la gestión de la oferta y la de la demanda dentro y fuera de las empresas. (CSCMP, 2014).
La administración de cadena de suministro se entenderá en el presente proyecto, desde la perspectiva presentada por el Consejo de Dirección Logística.
1.2.1.4 Actores en la cadena frutícola en Colombia
En el documento sobre la caracterización de la cadena frutícola en Colombia, realizado por el grupo de investigación GICALyT, se clasifican los actores en internos y externos (Castañeda, Canal, & Orjuela, 2012) Los actores internos son los proveedores, productores, comercializadores mayoristas, comercializadores minoristas, agroindustria y consumidores finales.
Mientras que los actores externos son definidos como las entidades gubernamentales y privadas que inciden en el comportamiento de la cadena en aspectos logísticos. Entre ellos
25
se encuentran el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Cultural, la Corporación Colombiana Internacional, el Institutito Colombiano Agropecuario, entre otros.
1.2.1.5 Sistema
(Puleo, 1985) Define sistema como " un conjunto de entidades caracterizadas por ciertos
atributos, que tienen relaciones entre sí y están localizadas en un cierto ambiente, de
acuerdo con un cierto objetivo". (Quintero Avila, 2014) Afirma que todo sistema obedece a
ciertas características tales como: un propósito u objetivo, incluso cada relación o elemento
tiene un objetivo menor. Globalismo refiriéndose a una relación causa/efecto. Todo sistema
también tiene entropía ya que todos los sistemas tienden a desintegrarse por el aumento
de la aleatoriedad. Y por último, la homeostasia que se refiere a que los sistemas tienden
a adaptarse, logrando adecuar cambios internos frente a cambios externos del entorno.
1.2.1.6 Trazabilidad
A medida del tiempo han definido trazabilidad de diferentes maneras, una de las más adoptadas es la propuesta por la (ISO, 2005) que define la trazabilidad como la habilidad de rastrear la historia, aplicación o locación de aquello que está en consideración.
Existen varios autores que han planteado el concepto y alcance de la trazabilidad, entre ellos se encuentran (Regattieri, Gamberi, & Manzini, 2007), quienes la definen como la historia de un producto, o (Manos, 2010) que la describe como la habilidad para rastrear la historia, aplicación y ubicación, incluyendo la identificación de las entradas usadas y las operaciones emprendidas.
En el grupo de investigación GICALyT se considera la trazabilidad como un recurso logístico, y se ha establecido como la estructura informática que suple el proceso. (Castañeda, Canal, & Orjuela, 2012)
En el presente proyecto se adoptara el concepto del artículo de revisión de (Bosona & Gebresenbet, 2013), en el que la trazabilidad es la parte de la logística que captura, guarda, y transmite información adecuada sobre los alimentos, su origen, su transformación en cada proceso, de manera que cada producto pueda ser rastreado desde el origen hasta su distribuidor en cualquier momento, garantizando seguridad y control.
1.2.1.7 Sistema de Trazabilidad
Según (Pinzón Cepeda, 2010) se entiende sistema de trazabilidad como un conjunto de disciplinas de diferente naturaleza que, coordinadas entre sí, nos permiten obtener el seguimiento de los productos a lo largo de cualquier cadena del tipo que sea. Según Golan (2004) , la trazabilidad es un sistema de administración de registros, estos registros para Brofman, son atributos del producto tales como los parámetros de seguridad y calidad, requeridos por regulaciones o solicitudes comerciales. Para (Ammar, Benaissa, & Chabchoub, 2015) es un sistema estructurado el cual permite la reconstrucción total o parcial del ciclo de vida de un dado conjunto de productos físicos
(Pinzón Cepeda, 2010) También menciona que todo sistema de trazabilidad debe estar compuesto por: un sistema de identificación, un sistema para la captura de datos, y un software para la gestión de datos. Un sistema de trazabilidad puede mejorar el proceso de control detectando causas y efectos cuando un producto falla a la conformidad de
26
estándares (Regattieri, Gamberi, & Manzini, 2007). Según (Dabbene, 2011) ’El objetivo de un sistema de trazabilidad es recolectar rigurosamente toda la información relacionada con el desplazamiento de los diferentes productos a lo largo de la cadena de suministro’. Como mínimo, según (Thakur M. , 2009), debe tener seguimiento y rastreo de los productos para trabajar eficientemente.
Para (Ngai, Cheng, & Kee-hun, 2007), el uso de un sistema de trazabilidad es motivado por las metas de incrementar la eficiencia interna de los centros de mantenimiento, reducir los costos de recibir partes reparables, guardar registros en bases de datos de inventario con errores reducidos. (Liao, 2011) Menciona que ha habido una transformación en el propósito de los sistemas de trazabilidad. Inicialmente eran usados como una herramienta para mejorar la planeación empresarial y asegurar los procesos logísticos. Pero en los años recientes, se han convertido en mecanismos que aseguren la calidad y seguridad de los alimentos para restaurar la confianza del consumidor en el sector alimentos.
Un importante trabajo sobre los sistemas de trazabilidad es el presentado por Sahin (2002) que evalúa el desempeño de un sistema de trazabilidad. Sahin establece que las funciones deseadas de un sistema de trazabilidad, son guardar información de transacción, como cambios en las propiedades físicas, ubicación o posesión. Procesamiento de datos, limpieza y organización, para obtener información relevante usada para el control, análisis de decisiones y planeación de la organización.
Para (Hobbs J. E., 2004) las funciones de un sistema de trazabilidad pueden ser clasificadas en tres: una función reactiva, que permite la reducción del costo luego de que un problema ha ocurrido, una función de garantía, refiriéndose al acato de todas las normas y requerimientos de la región mercado, y la tercera es la de reducir costos de información en la verificación de la calidad.
La totalidad de datos y operaciones capaces de mantener la información deseada sobre el uso o producción de un producto y sus componentes a lo largo de toda o parte de la cadena. ISO 22005:2007. 2007:3
Para el presente trabajo un sistema de trazabilidad es aquel conjunto de entidades, atributos, y relaciones que buscan capturar, guardar y transmitir la información adecuada sobre los alimentos, su origen, su transformación en cada proceso, de manera que cada producto pueda ser rastreado desde el origen hasta su distribuidor en cualquier momento, garantizando seguridad y control.
1.2.2 Estado del arte
El estado del arte, se divide en dos secciones, en la primera se presenta de la trazabilidad
su origen, las necesidades que han dado impulso a su desarrollo y aplicación y en la
segunda sección se ubican los enfoques encontrados a lo largo de la revisión literaria
desarrollada por los autores.
1.2.2.1 Origen de la trazabilidad
El trabajo más antiguo en que se encontró el termino trazabilidad asociado a los sistemas de la producción, fue el de (Pugh, 1973). Más adelante (Kim, 1995), lo menciona como una medida de aseguramiento de la calidad, se encontró mencionado en la cadena de frutas
27
por primera vez en (Bagshaw, 2000), pero es en (Giacomini, 2002) en donde se hace un estudio de implementación de trazabilidad en la cadena frutícola, y se evalúan los costos asociados a la trazabilidad resaltando la importancia de la cooperación entre actores. La trazabilidad se ha definido de diferentes maneras al pasar el tiempo, una definición formal y concreta la da la Organización Internacional de Normalización (ISO) quien la define como “la habilidad de rastrear la historia, aplicación o locación de aquello que está en consideración” (ISO, 2005). Dentro de la literatura se encuentran otros autores que han planteado un concepto de trazabilidad, entre ellos se encuentran (Regattieri, Gamberi, & Manzini, 2007), quienes la define como la historia de un producto, o (Manos, 2010) que la describe como la habilidad para rastrear la historia, aplicación y ubicación, incluyendo la identificación de las entradas usadas y las operaciones emprendidas. El grupo de investigación GICALyT consideró la trazabilidad en una primera fase; como un recurso logístico, establecido como la estructura informática que suple el proceso. (Castañeda, Canal, & Orjuela, 2012) Para el presente trabajo se encontraron cerca de 40 autores que proponen una definición para la trazabilidad en la cadena de suministro, desde Kim (1995) hasta Karlsen (2013). El concepto que se adopta en este trabajo es el expuesto por Bosona (2013), en el que define la trazabilidad como “parte de la logística que captura, guarda, y transmite información adecuada sobre la comida, su origen, su transformación en cada proceso, de manera que cada producto pueda ser rastreado desde el origen hasta su distribuidor en cualquier momento, garantizando seguridad y control.” Una de las definiciones más importantes es la de Moe (Moe, 1998), quien clasifica la trazabilidad en dos: Trazabilidad de la cadena, como “la habilidad de rastrear un lote de producto y su historia a lo largo de toda o parte de la cadena de producción, desde la cosecha, hasta el transporte, almacenamiento, procesamiento, distribución y venta”; y trazabilidad interna como “aquella usada para solo una de las operaciones, por ejemplo la producción”. A lo largo de la literatura se encontraron puntos clave para ser analizados, que proveen recomendaciones e importantes procedimientos a tener en cuenta, el desarrollo cronológico de estos puntos se muestra en la Grafica 13.
28
Gráfica 15 Desarrollo cronológico de trabajos seminales en trazabilidad
Los primeros objetivos de la trazabilidad, los mencionan Hobbs (2005) y Bertolini (2006). Hobbs, por su lado, valora su utilidad al resolver la asimetría de la información del consumidor con respecto a los alimentos, atributos de seguridad y calidad alimentaria. Bertolini (2006) menciona que el objetivo de la trazabilidad es identificar los actores relacionados en el sistema, y rastrear los flujos relevantes identificando los materiales, procesos y operaciones de gestión. Según Canavari (2010), los principales objetivos son: la administración del riesgo y la seguridad, control y verificación, administración y eficiencia de la cadena de suministro, la procedencia y el aseguramiento de la calidad de los productos, y por ultimo; la información y comunicación al consumidor. Según (Costa, y otros, 2013) los consumidores ven la trazabilidad como una herramienta para asegurar aspectos relacionados con el procesamiento y el uso de estrategias correctas, mientras que para los productores significa mayor control de seguridad, apertura en mercados extranjeros. El trabajo de (Rijswijk & Frewer, 2008) menciona que desde la perspectiva del consumidor, solo la trazabilidad, una trazabilidad exitosa, puede garantizar la calidad y seguridad en un producto. Adicionalmente, en la literatura se encontró la descripción de diversos motivadores, o fuerzas que le dieron importancia al estudio de la trazabilidad. Son trabajados en primera instancia por (Bagshaw, 2000), quien relaciona el mejoramiento de la calidad, con una necesidad de creación de sistemas de trazabilidad. El motivador principal es la regulación, trabajos como el de (Bertolini, Bevilacqua, & Massini, 2006) o (Golan, 2004), menciona la necesidad de un sistema de trazabilidad debido a nuevas regulaciones que exigen su implementación, visto más como un método para mantenerse en el mercado que otra cosa. Sin embargo, en los últimos trabajos como el de (Donelly, 2012) prima un enfoque económico, como la necesidad de un mejor acceso al mercado, reducción de costos, o la obtención de beneficios gubernamentales. Los beneficios, por otro lado, son ampliamente trabajados en la mayoría de los artículos, y son usados como medidores de desempeño, en la implementación de un sistema de trazabilidad. Por mencionar algunos, (Golan, 2004) propone poder rastrear el origen de los productos e insumos, lo que resulta según (Hobbs, 2005) , en la disminución de fraudes en los alimentos y en las demandas por intoxicación. Desde una perspectiva económica, (Canavari, Centonze, Hingley, & Spadoni, 2010) menciona la reducción de los costos
Trazabilidad
Giacomini, C., Mancini, M. C., & Mora, C (2002)
Objetivos
Hobbs et al (2005), Bertolini, M., Bevilacqua, M., & Massini, R.(2006)
Trazabilidad y seguridad alimentaria
Grunert, K. G. (2005)
Motivadores
Bagshaw, J. S., & Ledger, S. N. (2000)
Trazabilidad y Normatividad
Navarro, A. L., & García, I. B. (2005)
Crisis Alimentarias
Krissoff, B., Kuchler, F., Calvin, L., Nelson, K., &
Price, G. (2004).Beneficios
Sahin, E., Dallery, Y., & Gershwin, S. (2002)
29
médicos, o costos sociales; (Donelly, 2012) menciona como beneficio la reducción de el volumen, el costo y la frecuencia de los productos devueltos o re-calls, en su estudio sobre los efectos de la implementación del sistema de trazabilidad en la industria del pez blanco. Otros autores como (Bollen, 2007) (Engelseth, 2009) y (Regattieri, Gamberi, & Manzini, 2007) comentan principalmente las mejoras provocadas en la misma cadena de suministro al reducir la asimetría de la información, e incluso costos logísticos como el costo de inventario, de transporte, de gestión de la información o de almacenes. Uno menos común, el aumento en la satisfacción del cliente, que es mencionado en (Liao, 2011). (Giacomini, 2002) Clasifica en dos los beneficios de la implementación de un sistema de trazabilidad, internos, en los que el actor obtiene un alto nivel de organización dentro de la compañía y externos, cuando la implementación permite asegurar el cumplimiento de requerimientos específicos, la identificación de la marca, y obtención de certificaciones de calidad. Bertolini (2006) asegura que un sistema de trazabilidad exitosamente implementado ofrecería ventajas como mejorar el control del proceso a través de indicaciones por productos de causa y efecto para productos que no cumplen con los estándares de la compañía, generar datos que vinculen directamente productos finales y materias primas, y evitar la mezcla de materias primas de alta y baja calidad. La creación de sistemas de trazabilidad han sido en su mayoría llevadas a cabo en cumplimiento de diferentes regulaciones, por ello sus características y alcances difieren de acuerdo al lugar en el que se desarrolla. Se encontraron trabajos basados estrictamente en el cumplimiento de la ley como, (Bertolini, Bevilacqua, & Massini, 2006) para la industria de alimentos europea, o el de (Kher, 2010) con la Ley General de alimentos (GFL) en Estados Unidos. En trabajos latinoamericanos se adoptaron normas europeas, caso de Chile (INN, 2012).
1.2.2.2 Enfoques en trazabilidad
Con base en el número de citaciones en la base de datos de Scopus se identificaron los artículos de mayor relevancia en los últimos ocho años, los cuales se presentan en la Tabla 2. Se resalta la cantidad de trabajos dedicados a las tecnologías de trazabilidad y la implementación en industrias alimentarias.
Autores Enfoque Año/No de citación.
Thakur, M., & Donnelly, K. A. M.
Estandarización de la información requerida en los sistemas de trazabilidad
(2010)/36
Hu, J., Zhang, X., Moga, L. M., & Neculita, M.
Metodología de implementación
(2013)/29
Hu, Z., Jian, Z., Shen, P., Xiaoshuan, Z., Weisong, M.
Modelamiento matemático a través de programación dinámica
(2009)/13
Fenu, G., & Garau, P. Gestión de tecnología RFID en trazabilidad
(2009)/12
30
Zhang, K., Chai, Y., Yang, S. X., & Weng, D.
Modelamiento matemático a través de programación difusa
(2011)/9
Tanco, Alfaro, Herrero, L. A. R., & Álvarez, J. L.
Relación con integración
(2007)/8
Tabla 10 Autores con mayor número de citaciones en los temas traceability y supply chain
1.2.2.2.1 Enfoque de integración
La integración analiza las posibilidades de que proveedores y clientes se completen, dicho de otro modo, compartan información y estrategias para así tener todos, un mayor beneficio (Frohlich, 2001). La investigación relacionada con la integración en la cadena de suministro viene enfocándose últimamente en el papel de los sistemas de información y de comunicación (Gunasekaran & Ngai, 2004), La grafica 14 muestra el número de trabajos publicados por año referentes a este tema, la gráfica se obtiene con el algoritmo de búsqueda “supply chain” & “integration”. Se puede observar que es una investigación en aumento que va arrojando cada año más resultados.
Gráfica 16 Numero de publicaciones resultado de los algoritmos de busqueda “supply chain” e “integration”. Fuente: Autores, con base en Scopus
La Grafica 16 muestra las principales revistas de investigación que ahondan en este tema, identificando como la principal, la revista International Journal of Production Economics con 117 trabajos publicados desde 1976 referentes a este tema.
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NU
NM
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AÑO
31
Gráfica 17 Articulos publicados según las principales revistas Fuente: Autores, con base en Scopus
ARTICULOS MAS RELEVANTES EN INTEGRACION
Autores Enfoque Año/No. Citas
Stank, Theodore
La relación entre la integración y el desempeño de la cadena de suministro
(2001)/253
Frohlich, Markham
Comparación entre la integración con los proveedores y los clientes
(2001)/1589
Gunasekaran. A; Ngai, E.W.T.
Las implicaciones de las TIC en la cadena de suministro
(2004)/758
Wong, Christina
El desempeño de la integración de acuerdo a la complejidad del mercado
(2015)/3
Tabla 11 Articulos con mayor relevancia encontrados con el algoritmo de busqueda “integration” y “supply chain”.
Como menciona (Moe, 1998), la trazabilidad puede facilitar el control en todos los procesos logísticos. En este sentido, la trazabilidad juega un papel en la integración de la cadena de suministro, como gestor de datos e instrumento de información. Un ejemplo de ello sería el trabajo de (Alfaro Tanco, Rabade Herrero, & Alvarez, 2007) en donde combina la integración y la trazabilidad en la relación empresa-proveedor de una cadena agroindustrial. Otra trabajo importante a mencionar es el de (Engelseth, 2009) que se refiere a la interacción entre la trazabilidad y la red de integración.
0 20 40 60 80 100 120 140
Applied Mechanics and Materials
Lecture Notes in Computer Science…
European Journal of Operational Research
International Journal of Operations and…
International Journal of Physical…
International Journal of Production…
IFIP Advances in Information and…
Supply Chain Management
International Journal of Production…
NUMERO DE ARTICULOS PUBLICADOS
Principales revistas de investigación
32
Por lo anterior, la integración es un factor clave incluido en el presente proyecto. Debido a que tanto sus objetivos como sus beneficios tienen relación directa con el trabajo de la trazabilidad, además la trazabilidad es tenida en cuenta constantemente como una herramienta para la integración. (Hobbs, 2005)
Es importante tener en cuenta lo unidos que están el sistema de información y de trazabilidad en una cadena de suministro. Según (Hobbs, 2004), el papel de la trazabilidad es resolver la asimetría en la información logística. Por otro lado, (Moe, 1998) menciona que la conexión de la trazabilidad con el sistema de control y documentación, es la manera correcta de mejorar la percepción del cliente con relación a la calidad y seguridad de los alimentos. (Zhang, 2011) Resalta la influencia de los sistemas de información en el desempeño de la cadena de suministro, medidor del desempeño del sistema de trazabilidad también (Rahadian, 2012) asegura la importancia de los sistemas de información en los procesos logísticos.
(Bendriss, Benabdelhafid, & Boukachour, 2008) Usa el sistema de trazabilidad como sistema de información para la gestión de fletes en el proceso de transporte. Por su parte (Thakur M. , 2010), resalta la importancia de tener la información correcta para la operación efectiva del sistema de trazabilidad, y (Hobbs J. E., 2004) menciona que se deben tener en cuenta los desafíos y características específicos del sistema de información existente para modelar el sistema de trazabilidad.
1.2.2.2.2 Enfoque optimización
En la literatura se encontró que actualmente, la mayoría de los trabajos están enfocados en modelos de simulación, como (Hayes, 2005) (Chen, & Hwang, 2009) o (Randrup, 2012). Sin embargo, esto no siempre fue así; La tabla 4 resume los primeros artículos en buscar la mejora del sistema de trazabilidad a través de procedimientos de optimización, como se puede observar la programación dinámica fue uno de los últimos enfoques en aparecer, y sin embargo es la metodología más usada.
PRINCIPALES ARTICULOS EN ENFOQUES DE OPTIMIZACION
Articulo Modelo Año Citas
Bollen, A. F., Riden, C. P., & Cox, N. R.
Modelos estadísticos: Se propone una distribución exponencial, para determinar llegadas de la fruta, y contenedor de origen para disminuir modificaciones de diseño en el área de empaque.
2007 61
Dupuy, C., V. Botta-Genoulaz, and A. Guinet.
Programación Mixta: En donde propone la minimización de la dispersión del producto, relacionándola con la disminución de lotes recogidos o recalls.
2005
118
Dabbene, Fabrizio And Gay, Paolo
Programación Mixta: Propone igualmente la minimización de la dispersión del producto, teniendo en cuenta restricciones de embalaje y descargue.
2011 59
Thakur, M., & Donnelly, K. A. M.
Bases de Datos: Un diagrama de clases UML es propuesto como metodología para modelar productos, procesos, calidad y transformación de la
2010 36
33
información en cada eslabón de la cadena
Wang, X., Li, D., & O’brien, C.
Programación Mixta: Realiza un modelo integral, teniendo en cuenta variables operativas como cantidad a producir, de trazabilidad como dispersión de lotes, y gestión de la vida útil del producto
2009 63
Hu, Z., Jian, Z., Shen, P., Xiaoshuan, Z., Weisong, M.
Programación Dinámica 2009 13
Tamayo, S., Monteiro, T., & Sauer, N.
Algoritmos genéticos: Buscando solucionar el problema de dispersión en lotes, se propone una herramienta para la toma de decisiones de acuerdo al nivel de riesgo de mezcla a través de un algoritmo genético basado en investigación operacional e inteligencia artificial
2009 29
Tabla 12 Artículos de mayor relevancia enfocados en la optimización de la trazabilidad
Esta evolución se debe principalmente al cambio de perspectiva como lo menciona (Herrera & Orjuela, 2014), al pasar de ver la cadena de suministro como una serie de eslabones únicos formándose linealmente, a lo que es en realidad; una red de suministro, una unión de puntos que pueden actuar desde diferentes eslabones (Chopra & Meindl, 2008).
Los modelos recopilados se clasificaron en seis tipos: Optimización, Simulación, Estadísticos, Cualitativos, Genéticos y Biológicos. Los de Optimización incluían Programación Lineal y Programación Mixta, de los modelos de Simulación hacían parte, la programación dinámica y la simulación por eventos discretos, entre los modelos estadísticos se encontraron regresiones, pruebas de hipótesis y demás procedimientos, y entre los genéticos, se encontraron métodos meta-heurísticos basados en algoritmos genéticos. Los modelos biológicos, son procedimientos científicos que buscan únicamente analizar el origen de los alimentos. La distribución de los mismos se muestra en la Gráfica 18
34
Gráfica 18 Clasificacion de los diferentes modelos de investigacion
Para lograr reconocer la relación entre los diferentes métodos y su desarrollo a lo largo del tiempo, se muestra en la Grafica 17 los primeros trabajos encontrados en cada una de los principales modelos de mejora, se debe tener en cuenta que a partir de su inicio los diferentes métodos han venido tomando fuerza en diferente intensidad.
Gráfica 19 Linea temporal de los diferentes modelos Fuente: Autores
Aunque la simulación sea el método más usado para tratar la trazabilidad en la investigación actualmente, siempre se han tenido en cuenta modelos de simulación discreta y simulación dinámica. Por otro lado, la simulación por agentes, trabajada hasta hace poco en cadenas de abastecimiento (Bussmann & Wooldridge, 2004) propone una perspectiva diferente en relación a la propagación de la información. En la Gráfica 18 se puede observar el resultado de los trabajos publicados con el algoritmo de búsqueda “supply chain” & “agent-based” en Scopus
Cualitativos23%
Optimizacion20%
Simulacion27%
Estadisticos17%
Biologicos10%
Geneticos3%
Modelos usados en la literatura
Hobbs Jill E, 2004.
Modelo de relaciones
Dupuy, C. et al, 2005.
Programacion Mixta
Bollen, A.F, 2007.
Modelos estadisticos
Hu, Z. et al, 2009.
Programacion Dinamica
Tamayo, Simon, 2009.
Algoritmo Genetico
35
Gráfica 20 Numero de articulos por año resultado del algoritmo de busqueda “agent-based” y “supply chain”
Los sistemas basados en agentes fueron usados inicialmente para resolver problemas de autonomía en los sistemas de información (Hoffmann & Deschner, 1999), y buscaba específicamente generar notificaciones que los clientes pudieran rastrear activándose en determinadas condiciones. En la actualidad, son usados como sistemas de seguimiento y rastreo con componentes estratégicos, y se plantea la posibilidad de generar sistemas basados en agentes para automatizar estos procesos a lo largo de diferentes cadenas (Bearzotti, 2012).
La simulación basada en agentes (Qi, Qi, Sang, & Sun, 2010), evalúa exactamente estas condiciones de autonomía, en donde cada entidad del sistema es modelada como un “agente”, que tiene sus propios estados e intereses, y toma decisiones basado en una serie de reglas (Bonabeau, 2002). Esta herramienta de simulación es ampliamente recomendada como herramienta de decisión (Sha, 2015). (Van Dam, Adhitya, Srinivasan, & Lukszo, 2009) Compararon el análisis con programación matemática y simulación basado en agentes sobre una misma refinería. Desarrollaron dos modelos totalmente diferentes basados en las mismas problemáticas, y en resultados concluyeron que las ABMS (Agent-Based Modeling and Simulation) eran una herramienta “fácil de usar, flexible, fácilmente re-utilizable, y muy sencilla de explicar”.
En general en trazabilidad solo se han desarrollado sistemas basados en agentes que buscan estudiar la autonomía del proceso (Liu & Zhu, 2009). Sin embargo, en esta investigación no se encontraron modelos en específico sobre la trazabilidad de una cadena de suministro. Es por ello que hemos decidido plantear la simulación propuesta desde otros puntos desde este modelo, buscando plantear la respuesta de la cadena frutícola colombiana, a las características y atributos que contiene la trazabilidad.
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Año
Publicaciones simulacion basada en agentes por año
36
1.2.2.2.3 Tecnologías de trazabilidad en la cadena de suministro
En el estudio de la trazabilidad existen distintos métodos de adquirir y almacenar la información. Desde (Moe, 1998) que propone el tener una unidad de producto rastreable, hasta (Kelepouris, 2007) el cual clasifica la información necesaria para la trazabilidad y le da una determinada importancia.
Gráfica 21 Numero de articulos por año resultado del algoritmo de busqueda “technology” “traceability” y “supply chain” Fuente: Autores a partir de scopus
Por otro lado, (Bertolini, Bevilacqua, & Massini, 2006) Propone el manejo del código de producto, clasificándoles de acuerdo a las diferentes transformaciones que vaya sufriendo el producto a través de la cadena. (Thakur M. , 2010) Plantea un método para establecer la información que necesita ser registrada, la que necesita ser estandarizada, y las especificaciones de la arquitectura, basado en la cadena de la soya. (Bertolini, Bevilacqua, & Massini, 2006) También propone el uso del método FMCEA para la evaluación de desempeño del sistema de trazabilidad.
En la literatura encontramos también diferentes herramientas de la trazabilidad, (Regattieri, Gamberi, & Manzini, 2007) menciona entre las más usadas los códigos alfanuméricos, el código de barras y la identificación por radio frecuencia (RFID). El código de barras es descrito por (Anaya Tejero, 1998) como la representación de una determinada información alfanumérica mediante un conjunto de líneas paralelas verticales de diferente grosor y espaciado, capaz de ser reconocido a través de un lector especifico.
NOMBRE ENFOQUE AÑO/No CITAS
Thakur, M Arquitectura del sistema de trazabilidad
2010/36
Bertolini, M., Bevilacqua, M., & Massini, R.
FMECA como método de evaluación del desempeño en la trazabilidad
2006/154
Regattieri, a., Gamberi, M., & Manzini, R.
Herramientas de la trazabilidad 2007/430
Fenu, Gianni Aplicación de la tecnología RFID en una cadena de alimentos
2009/12
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No.
Art
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s
Año
Articulos por año sobre tecnologia
37
Sarac, Aysegul Análisis sobre los resultados de la tecnología RFID
2010/295
Tabla 13 Articulos de mayor relevancia en el estudio de la tecnologia de la trazabilidad Fuente: Autores
Por otro lado, está la tecnología RFID, con la cual se asigna un código único a un producto, para usar en el empaque, y pueden ser leídos por dispositivos desde el mismo estante. Por sus beneficios en comparación con las demás tecnologías en (Sahin E. D., 2002) se hace una evaluación del sistema de trazabilidad con la utilización de este método, y es de los primeros trabajos que estudian su uso en la cadena de alimentos.
Por otro lado (Landt, 2005), realiza una revisión de la historia de esta tecnología, describiendo su funcionamiento, el inicio de la idea, y sus aplicaciones al pasar de los años. En este trabajo, menciona que la mayor tendencia del uso de esta tecnología en el siglo XXI es en la gestión de la cadena de suministro.
Más adelante, trabajos como el de (Kelepouris, 2007) y (Sabbaghi & Vaidyanathan, 2008) analizaron la implementación de esta tecnología, evaluándola desde los requerimientos de la trazabilidad, sus resultados dan a conocer los beneficios y ventajas estratégicas que esta aporta. Luego (Fenu & Garau, 2009) propone un sistema de trazabilidad basado en tecnología RFID, en la cadena de suministro aplicado a la carne de cerdo, teniendo en cuenta condiciones específicas del ambiente.
En la trazabilidad interna, (Chen, & Hwang, 2009) proponen una simulación basada en la aplicación de RFID a operaciones de picking en almacenes, para mostrar un aumento en la eficiencia e incluso una reducción en los costos.
Más adelante (Chen, 2011) propone un modelo de dinámica de sistemas para evaluar la adopción de la tecnología RFID en la cadena de suministro, ya que hasta este momento la mayoría de los modelos eran evaluados desde una perspectiva estática. Muy similar a este (De Marco, Cagliano, Nervo, & Rafele, 2012), modela el impacto de esta tecnología usando dinámica de sistemas, pero específicamente enfocado en la distribución.
(Sarac, 2010) Hace un recuento de los beneficios que se han venido generando por la tecnología RFID en el manejo de la cadena de abastecimiento, algunos por ejemplo la reducción de las pérdidas de inventario, el crecimiento en la eficiencia y velocidad de los procesos, y el aumento de la exactitud, por su lado (De Marco, Cagliano, Nervo, & Rafele, 2012) menciona la disminución de costos en distribución, y (Chen, & Hwang, 2009) la reducción de tiempos y cuellos de botella en inventarios.
En los últimos años, se han venido presentando varios trabajos de revisión sobre el uso de la tecnología en la trazabilidad, como el de (Zhu, 2012) quien lo evalúa en las diferentes industrias, o el de (Costa, y otros, 2013) que evalúa su desarrollo en las diferentes cadenas agrícolas, y (Herrera & Orjuela, 2014) como herramienta en la cadena frutícola.
Como tecnologías menos comunes, están las presentadas por (Peres, 2007) quien hace una revisión de las diferentes tecnologías de análisis molecular, o la presentada por (Portarena, 2014) quien menciona el funcionamiento y los beneficios de las técnicas de isotopos estables.
38
2 ASPECTOS METODOLOGICOS
En este capítulo se presenta la metodología utilizada para el desarrollo de esta
investigación. Inicialmente se darán a conocer las cinco fases en las que se desarrolló el
proyecto, explicando de forma detallada cada una de sus actividades. Teniendo en cuenta
el alcance de investigación, se decidió diseñar una metodología para identificar, a partir de
las frutas más representativas, el sistema de trazabilidad apropiado para la cadena
agroindustrial de frutas en Colombia.
Gráfica 22 Estructura conceptual de los aspectos metodológicos Fuente: Autores
2.1 Fase I Definición de las frutas y las regiones
La selección de frutas para desarrollar la presente investigación se realizó considerando
dos grupos de frutas: las frutas para consumo nacional y las frutas con potencial de
exportación, según las dos frutas que resultaron ser las más relevantes de cada grupo, se
escogieron las regiones.
2.1.1 Selección de frutas
Para dar continuidad al estudio desarrollado en la caracterización de la cadena frutícola
colombiana, el grupo de frutas para consumo nacional, se conformó con las frutas
estudiadas en dicho proyecto, así:
Especies frutales consumo nacional
Aguacate Banano
Guayaba Limón
Mango Manzana
Maracuyá Mora
Naranja Papaya
Patilla Piña
Tomate de Árbol Tabla 14 Frutas más representativas para el consumo nacional Fuente: (Castañeda, Canal, & Orjuela, 2012)
Las frutas exóticas aunque tienen menor consumo que las del primer grupo, son de
relevancia para Colombia por la oferta que de ellas existe, las frutas destacadas en la
priorización realizada por Asohofrucol en el 2013, compondrán el segundo grupo.
(ASOHOFRUCOL, 2013)
Aspectos Metodologicos
Definicion de las frutas y regiones
Modela de los sistemas de trazabilidad
Propuestas de implementacion
Identificacion de modelos de trazabilidad
Desarrollo de la herramienta de diagnóstico e investigación
39
El grupo de frutas con potencial para exportación se compuso por:
Especies frutales tipo exportación
Banano baby
Gulupa
Melón (piel de zapo)
Ñame
Platano
Uchuva Tabla 15 Frutas representativas para la exportación. Fuente: (Castañeda, Canal, & Orjuela, 2012)
Se determinó de cada grupo, tomar las dos frutas más relevantes, considerando los criterios
producción (toneladas), exportaciones (US$FOB), importaciones (US$CIF). Otras medidas
a tener en cuenta fue: El porcentaje de ventas de la fruta respecto al total de ventas en las
principales centrales de abasto (%), el cual permite identificar las frutas que son relevantes
para consumo nacional y que atraviesan por los eslabones de comercialización.
Junto con los anteriores, se tuvo en cuenta la cantidad de zonas especializadas en la fruta,
que permite seleccionar las frutas que den mayor alcance de aplicación, una vez realizado
el proyecto. Y por último, la presencia de zonas especializadas en la fruta, el cual en el caso
de Cundinamarca es un criterio que debe ser considerado ya que facilita la recolección de
datos con los cuales desarrollar el modelo.
40
2.1.1.1 Datos
En la siguiente tabla, se presenta el registro de datos con los que se realizó el proceso de análisis jerárquico para selección de frutas.
Producción (Ton)*
Exportaciones (US$FOB)**
Importaciones (US$CIF)**
% de ventas respecto al total en centrales de abasto***
Cantidad de zonas especializadas*
Presencia de zonas especializadas, en Cundinamarca
Aguacate 220.352 2689108 172138 0,9% 12 Si
Banano 106.460 626.435.559 374.155 2,7% 25 Si
Guayaba 15.000 997.125 N/R 1.2% 10 Si
Limón 10.397 26.042 49.106 1,0% 19 Si
Mango 261.794 391.391 935.067 0,9% 13 Si
Manzana 2.000 59.222 2.117.644 2.2% 9 SI
Maracuya 120000 425.156 236.484 1.1% 8 SI
Mora 220000 2.452.122 999.456 1% 16 SI
Naranja 384.688 3.292.767 1.120.936 2,7% 20 Si
Papaya 160000 1.000.543 51.456 0.8% 14 SI
Patilla 50000 254.846 42.654 0.2% 10 SI
Piña 50.404 1.036.968 N/R 1,5% 16 NO
Tomate de árbol 50.404 1.036.968 N/R 1,5% 13 SI Tabla 16 Datos recogidos en el análisis jerárquico para la selección de frutas *Fuente: (DANE, 2014) Encuesta Nacional agropecuario 2013
** Fuente: Reporte importaciones y exportaciones Agronet
***Fuente: Reporte volúmenes 2010 La Mayorista
Producción (Ton)*
Exportaciones (US$FOB)**
Importaciones (US$CIF)**
% de ventas respecto al total en centrales de abasto***
Cantidad de zonas especializadas
Presencia de zonas especializadas, cercanas a Bogotá
Banano baby 220.352 2689108 172138 0,9% 13 SI
Gulupa 106.460 626.435.559 374.155 2,7% 10 SI
Melon 10.397 26.042 49.106 1,0% 19 Si
Ñame 261.794 391.391 935.067 3,9% 13 Si
Platano 384.688 3.292.767 1.120.936 2,7% 20 Si
Uchuva N/R 22.456.486 N/R 0,0% 23 SI Tabla 17 Datos resultado en el análisis jerárquico para la selección de frutas *Fuente: (DANE, 2014) Encuesta Nacional agropecuario 2013
** Fuente: Reporte importaciones y exportaciones Agronet
***Fuente: Reporte volúmenes 2010 La Mayorista
41
De las frutas para consumo nacional tras realizar el proceso de análisis jerárquico se dio
prioridad al Mango y a la Mora, y del grupo de frutas con potencial para exportación se dio
prioridad a la Uchuva y a la Gulupa.
2.1.2 Selección de las regiones
Dado el conocimiento del sector y el apoyo por parte de ASOHOFRUCOL para
levantamiento de datos primarios, se seleccionaron las sugerencias de región por fruta
dadas por ellos como regiones para levantamiento de información del presente proyecto,
quedando definidas así:
Grupo de Frutas Fruta Región
Representativas para el consumo nacional
Mango Cundinamarca
Mora Cundinamarca
Con potencial para exportación
Uchuva Cundinamarca
Gulupa Cundinamarca Tabla 18 Regiones seleccionadas para cada fruta Fuente: Autores
2.2 Fase II Identificación de modelos de sistemas de trazabilidad
Para realizar esta fase se recopilo toda la información secundaria, específicamente en las
temáticas de traceability y supply chain se llevó a cabo a través de la construcción de un
algoritmo de búsqueda y selección en las siguientes bases de datos: Science Direct,
Scopus, IEEE, Proquest y Emerald. Las fórmulas de búsqueda fueron Traceability Supply
Chain, Optimization Traceability, Traceability food Supply Chain, Traceability Supply Chain
fruit.
De la literatura encontrada, resaltan principalmente investigaciones de la trazabilidad con
enfoques de optimización, implementación, o tecnología, incluyendo además los trabajos
de revisión. En esta etapa se encontraron estudios específicos con respecto a los tipos de
modelos identificados.
Posteriormente se caracterizaron los sistemas de trazabilidad, y se definieron los
principales requisitos en ellos (Ver Grafica 20).
42
Gráfica 23 Representación esquemática de la metodología Fase II Fuente: Autores
2.2.1 Operaciones del sistema
La revisión de la información recopilada arrojo la identificación de diferentes enfoques en
las operaciones de un sistema de trazabilidad, diferenciándose por procesos logísticos
dentro de cada actor en la cadena agroalimentaria. Para el análisis de importancia y utilidad
de cada operación se tuvieron en cuenta también distintas medidas de desempeño, en la
Grafica 21 se resume la taxonomía encontrada.
43
Gráfica 24 Taxonomía de las operaciones de Sistemas de Trazabilidad, aspectos de la información y medidas de desempeño Fuente: Autores, a partir de (Castañeda, Canal, & Orjuela, 2012), (Karlsen, Olsen, & Donnelly, 2010) (Golan, y otros, 2004)
De igual manera se analizan las medidas de desempeño de acuerdo a las principales operaciones de la trazabilidad, para tener en cuenta los procesos más estudiados, así como los aspectos en el manejo de la información.
Operaciones en los sistemas de trazabilidad, aspectos de la información y medidas de
desempeño
Medicion de desepeño
Capacidad de recall
Precisión
Operaciones en los sistemas de trazabilidad
Estandarizacion de la informacion requerida
Implementacion de un sistema de trazabilidad
Identificacion de las operaciones o procesos a los que se somete
la fruta
Tecnologias para el registro de la informacion
Compatibilidad de la informacion registrada
Control de Calidad
Procesos logísticos
(Castañeda, Canal, & Orjuela, 2012)
AlmacenamientoAprovisionamiento
DIstribucionInventarios
Servicio al cliente
44
OPERACIONES
MEDIDAS DE DESEMPEÑO
PROCESOS LOGISTICOS ASPECTOS EN EL MANEJO DE LA INFORMACION Aprovisiona
miento Almacenami
ento Inventario Distribución Servicio al
cliente Veracidad Precisión Practicidad Verificabilidad Eficiencia
Estandarización de la información requerida (Thakur M. , 2010)
X
X
Implementación de un sistema de trazabilidad (Hu, 2013)
X X X X X X X
Identificación de las operaciones o procesos a los que se somete la fruta (Bertolini, Bevilacqua, & Massini, 2006)
X X
X X X
Tecnologías para el registro de la información (Epelbaum & Martinez, 2014)
X X
X X X
Compatibilidad de la información registrada (Moreno, Otavo, & Castro, 2015)
X
X X
Control de calidad (Aung & Chang, 2014)
X X
X
Tabla 19 Conjunto de Operaciones y medidas de Desempeño en los sistemas de trazabilidad Fuente: Autores
45
Por último se describe las actividades del sistema de trazabilidad dentro de cada uno de los procesos logísticos, enfocándose en las partes involucradas y los recursos que se requieren para el desarrollo del sistema en cada actividad. Se tienen en cuenta también los resultados del sistema, dándole una importancia y reconocimiento a cada actividad del sistema de trazabilidad dentro de los procesos logísticos. Este procedimiento finaliza la identificación de los sistemas de trazabilidad, identificando parámetros, variables, e indicadores.
APROVISIONAMIENTO
OBJETIVO: Garantizar el correcto suministro de insumos, materias primas y materiales a los demás procesos en la organización
ENTRADAS ACTIVIDADES
SALIDAS
INVOLUCRADOS ENTRADAS SALIDAS INVOLUCRADOS
Mercado
Capacidad de envío y
recepción de la información, formatos de
registro. Criterios: precios y
disponibilidad de los
productos, localización, tiempo de
entrega, forma de pago.
Selección y clasificación de
proveedores
Información estandarizad
a de proveedores
Compras, Servicio al cliente (quejas
y reclamos
Proveedores de compras
Información confiable de proveedores
Diseño de estrategias de
integración
Información estandarizad
a del proceso de compras
Compras
Proceso de aprovisionamiento
Información estandarizada
de proveedores, información
relacionada con la identificación del producto.
Solicitud de las órdenes de
compra
ALMACENAMIENTO
OBJETIVO: Asegurar la mejor disposición y conservación de los productos durante la recepción, almacenamiento y movimiento dentro del almacén.
46
ENTRADAS
ACTIVIDADES
SALIDAS
INVOLUCRADOS
ENTRADAS SALIDAS INVOLUCR
ADOS
Proceso de almacenamiento
Normativas, capacidad de la organización, información
registrada sobre las características
del producto, información
registrada sobre los procedimientos
internos
Determinación de condiciones
de almacenamient
o Registro de
información sobre ubicación del
producto
Proceso de almacenami
ento Determinación de empaques y
embalajes
Sistema de Captura de
Datos
Información estandarizada de pedidos, sistema para la captura de
datos
Recepción de MP, PP y PT
Registro sobre la ubicación del
producto
Sistema de Gestión de Inventarios
Tecnologías de Trazabilidad, información confiable de proveedores, información confiable de producción
Codificación y/o identificación del producto
Registro información agregada al
producto y de los procesos
Sistema de información
Ubicación del producto, unidad
estándar del producto, tiempo
de almacenamiento
Almacenamiento del producto
Producto registrado en
inventario
Información de flujo de materiales
Movimiento del producto en el
almacén
Registro agregado de información relacionada con los productos en
el sistema de inventarios
Información estandarizada
sobre cantidad y rotación.
Seguimiento a los procesos de almacenamient
o
Registro ubicación del producto, numero de
procesos, tiempo almacenamiento
Proceso de inventario,
de Distribución.
INVENTARIO
OBJETIVO: Mantener un nivel de inventarios adecuado que garanticen la satisfacción de la demanda, las condiciones de los productos almacenados, y reducción de costos.
ENTRADAS ACTIVIDADES SALIDAS
47
INVOLUCRADOS ENTRADAS SALIDAS INVOLUCRADOS
Proceso de aprovisionamient
o
Información estandarizada de
proveedores, información
relacionada con los requisitos y
especificaciones del producto.
Actividades de integración con
proveedores
Información compartida
con proveedores
.
Proceso de inventario, de Distribución.
Proceso de almacenamiento
Cantidad de información,
tipos de información, tipo
de sistema de captura de
sistema de datos
Determinación del sistema de información en la gestión de inventarios
Sistema de información Información
estandarizada de clientes,
información relacionada con la identificación del producto.
Ejecución de envíos de
pedidos de productos
SERVICIO AL CLIENTE
OBJETIVO: Garantizar la comunicación efectiva con el cliente externo en temas relacionados con la logística de los procesos llevados a cabo entre las partes
ENTRADAS ACTIVIDADES
SALIDAS
INVOLUCRADOS ENTRADAS SALIDAS INVOLUCRADOS
Sistema de Información
Información de los procesos
logísticos
Integración con clientes
Diseño de estrategias
de integración
Cliente Externo
Información relacionada con
clientes, información del producto como ubicación del
producto, número de lote,
o unidad estándar.
Recepción de devoluciones
Respuesta al cliente
Datos del cliente, sistema de trazabilidad
Recepción de quejas,
reclamos y solicitudes
Tabla 20 Instrumentalización del sistema Fuente: Los autores
48
2.3 Fase III Identificación de las variables y desarrollo de la
herramienta de diagnóstico e investigación
2.3.1 Operacionalización de las variables En el estudio de la literatura se encontraron en total 26 valores entre variables y
parámetros usados para el estudio y mejoramiento del sistema de trazabilidad, aunque
los artículos tuvieran diferentes enfoques, diferentes cadenas de alimentos, o diferente
normatividad, se pudieron recopilar las variables más usadas y de mayor influencia en
el sector frutícola colombiano.
Como parte de la revisión bibliográfica, el grupo de investigación identificó los actores
en la cadena agroalimentaria dentro del sistema a analizar, de igual manera se estudió
el nivel organizacional de cada una.
Estas variables e indicadores se establecieron basándose en los más usados en la
literatura, apoyado en las discusiones dentro del grupo de investigación, con el fin de
garantizar compatibilidad en la medición de la información. Estas variables se
clasificaron en nivel organizacional y eslabones involucrados. Y su operacionalización
se encuentra como anexo.
OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES
TIPO DE INFORMACION Haciendo referencia al tipo de información tales como: Trazabilidad Externa Trazabilidad Interna Identificación del actor Identificación del producto Identificación del proceso
VARIABLE Nombre de la variable PROCESOS LOGISTICOS Aprovisionamiento
Almacenamiento Inventario Distribución Servicio al Cliente
RECURSOS Información Sistema de identificación Sistema de procesamiento
INFORMACIÓN ESPERADA Información que se quiere recopilar MEDIDA Unidad de medida (%, $, número de
actores, etc.) ¿CÓMO CAPTAR LA INFORMACIÓN? Tipo de fuente bibliográfica:
Primaria (Encuestas, entrevistas u otros)
Secundaria (Libros, revistas especializadas, artículos científicos, entre otros)
OBJETIVOS Objetivo de la variable. Fin último al hacer uso de ella.
Tabla 21 Tabla estructura de la Operacionalización Fuente: Autores basado en (Castañeda, Canal, & Orjuela, 2012)
49
En la Tabla 22 se podrá ver el resultado de la revisión bibliográfica. En donde se
muestran los valores más tenidos en cuenta en la literatura, ya sean parámetro o
variable, para el estudio, implementación o mejoramiento del sistema de trazabilidad.
Estos fueron los tenidos en cuenta para estudiar el estado actual del sistema de
trazabilidad en la cadena frutícola de Colombia, y proponer alternativas de mejora.
Valor Unidades Tipo No Autores
Sistema de lectura
Tipo de lectura: Código de barras, RFID, etc.
Parámetro 16
Identificación de productos
Nombres de la fruta, sistemas de clasificación
Parámetro 15
Unidades para identificación y registro de los productos
Tonelada, Caja, Pallet, Guacal, Bulto, Racimo.
Parámetro 12
Amplitud Cantidad de Información a procesar Parámetro 12
Tipo de Tecnología
Número de máquinas que tengan a disposición en cada proceso para la gestión del sistema de trazabilidad
Parámetro 11
Procesos de Manipulación
Siembra, Riego, Cosecha. Variable 11
Cantidad de producto
Unidades Variable 10
Ubicación del proceso
Coordenadas Parámetro 8
Usuarios del sistema.
No Proveedores, No Clientes Internos Variable 8
Costo de gestión
Pesos Parámetro 8
Precisión Correspondencia con datos reales Variable 6
Distribución: Ruta del Producto
Tipo de Distribución Variable 6
Ordenes Numero de pedido Variable 5
Riesgo Tipo de Riesgo en determinado punto del proceso
Variable 4
Profundidad Necesidad de primer registro y último registro
Parámetro 3
Tabla 22 Principales valores encontrados en la literatura Fuente: Autores
Teniendo como base esta información, se escogieron las variables usadas para esta
investigación, también analizando el paradigma de simulación a utilizar, las limitaciones
en la obtención de datos, los tipos de agentes, y como principal medida, los objetivos
planteados para esta investigación.
50
2.3.2 Diseño del instrumento de investigación
Teniendo ya establecida la arquitectura general del sistema, así como su
instrumentalización, y las diferentes variables definidas y clasificadas, se identificó la
necesidad de recopilar información primaria. Se decidió el instrumento con base en el
tipo de datos, y el tipo de región ya que son respuestas escritas, en una región dispersa
no uniforme, se escogió la encuesta como la técnica de investigación apropiada para la
recopilación.
Esta técnica de investigación nos aporta ventajas como recolectar la información de
forma sistemática, plantear los diferentes escenarios de una situación determinada
mediante la caracterización de las diferentes variables, y obtener apreciaciones acerca
del comportamiento de las mismas, obtener respuestas uniformes gracias al uso de
preguntas cerradas, recopilar información del entorno del encuestado a través
observación.
Las preguntas de la encuesta fueron elaboradas en conjunto dentro del grupo de
investigación, se buscó integrar en una sola encuesta diferentes disciplinas asociadas
a la logística de la cadena de suministro frutícola. En primera instancia, el contenido,
tipo y relación de las preguntas fue decidido de acuerdo a cada disciplina.
Posteriormente, se decidió ajustar las encuestas específicamente de acuerdo a cada
actor de la cadena, buscando de esta forma aprovechar más el contenido de cada
pregunta, y asegurando el proceso de información exacta. Finalmente, se aprovechó la
combinación de varias preguntas cobijadas en múltiples disciplinas, logrando tener una
encuesta por actor, concreta y precisa. Un prototipo de encuesta se encuentra en el
Anexo 6.
De las encuestas, se presenta a continuación las preguntas con las que se realizó el
diagnóstico del comportamiento del sistema de trazabilidad actual, las cuales fueron
aplicadas en los actores más representativos de la cadena
Agricultor
¿Con qué frecuencia realiza pedidos de agro-insumos?
¿Se llevan registros históricos de las compras de insumos agrícolas?
Marque la información que comparte con los otros actores de la cadena
Marque los medios que usa para intercambiar información con otros actores
¿Qué técnicas utiliza para la conservación de frutas?
Indique a cuáles de los siguientes grupos de clientes usted le vende y en qué porcentaje
A continuación indique la ubicación de los actores a los que usted les compra y en qué porcentaje?
¿Cómo lleva el registro de frutas cosechadas?
¿Cómo identifica usted los productos?
¿Cuáles son las unidades estándar para identificar los productos?
¿De cuáles de los siguientes aspectos registra información?
51
Tabla 23 Preguntas asociadas a trazabilidad por actor. Fuente: Extraída por autores de encuesta GICALyT.
2.3.3 Diseño de la técnica de muestreo
Para seleccionar el número de actores de cada uno de los eslabones de la cadena, a
los cuales aplicar el instrumento, nos basamos en informes técnicos, teniendo en claro
la naturaleza de la población a encuestar.
La población del presente estudio está compuesta por todos los agricultores frutícolas
de la región, los transportistas, los centros de acopio, los mayoristas, los hipermercados,
la agroindustria, y los minoristas. Todas aquellas empresas que proveen insumos y
materias primas para la producción de frutas, o producen, transforman y comercializan
productos frutícolas en Colombia. Para la identificación de dichas empresas se utilizaron
fuentes como el DANE, la DIAN, el ICA, la Superintendencia de Sociedades y directorios
publicados en la web. De acuerdo con la información recopilada en estas fuentes, se
evidenció que en eslabones como el agricultor no existía un marco de muestra que fuera
Minorista
¿Cómo identifica usted los productos?
¿Cuáles son las unidades estándar para identificar los productos?
¿Cómo registra la cantidad de frutas compradas?
¿Qué técnicas utiliza para la conservación de frutas?
Marque la información que comparte con otros actores de la cadena
Marque los medios que usa para intercambiar información con su proveedor
¿De cuáles de los siguientes aspectos registra información?
Agroindustria
¿A través de qué medio realiza la orden de frutas?
¿Con qué frecuencia realiza usted un nuevo pedido de fruta fresca?
¿Se llevan registros históricos de las compras de fruta?
¿Se llevan registros históricos de la demanda de fruta procesada?
¿En qué presentación (Empaque/ Embalaje) compra la Fruta ?
¿Cuáles son las unidades estándar para identificar los productos?
¿Cómo almacena la fruta en su empresa?
Marque los medios que usa para intercambiar información con otros actores
Marque la información que comparte con otros actores de la cadena
¿Cómo marca usted los productos?
Indique a cuáles de los siguientes grupos de clientes usted le vende y en qué porcentaje.
¿Cómo lleva el registro de los insumos y productos elaborados?
¿Cuál cree usted es el porcentaje de error en la información de los siguientes procesos?
Mayorista
¿Cuál es el porcentaje de error en la información de los siguientes procesos?
¿Qué información comparte su empresa con los demás actores o elementos de la cadena de suministro?
¿A través de qué medios de comunicación comparte información con otros eslabones de la cadena de suministro?
Exportador-Importador
Siendo usted importador, ¿de quiénes recibe la información del producto?
Siendo usted importador, marque la información que comparte de su proveedor
¿Quién registra la información del desarrollo de los siguientes procesos?
52
representativo de la población de cultivadores de fruta del país. En los demás eslabones
aun cuando existían bases de datos e información en portales web que referenciaban
elementos pertenecientes a cada eslabón, del mismo modo no era lo suficientemente
completo como para garantizar representatividad de la muestra. Lo anterior implicaba
directamente no poder garantizar que los elementos escogidos en la muestra tuviesen
la misma probabilidad de hacer parte del estudio en caso de seleccionar un método de
muestreo de carácter probabilístico. En este mismo sentido, otra desventaja adicional
de utilizar muestreo probabilístico radicó en la complejidad del análisis requerido de la
información debido a la cantidad de variables a analizar.
Se optó por utilizar métodos no probabilísticos para determinar la muestra teniendo en
cuenta que la aplicación del instrumento a aquellos individuos que se ubicaban en las
zonas que representaban mayor relevancia permitiría conocer el comportamiento
general de los procesos logísticos en el país, además estos métodos de muestreo no
probabilístico pueden arrojar “buenos resultados si el investigador conoce su población”,
incluso en términos de costos y diseño, el muestreo no probabilístico requiere menor
inversión” (Grande, 1993).
La aplicación de la técnica no probabilística se realiza de la siguiente manera; en primer
lugar, se aplica el método bola de nieve (Grande, 1993) en el eslabón de por cuanto las
características de los individuos facilitaban la localización por medio de la referencia que
ellos mismos hacían sobre elementos del mismo grupo. Y luego de eso, se utilizó
muestreo secuencial para los demás eslabones, el cual consiste en la obtención de
información mientras sucesivas unidades de muestra proporcionen información nueva
o relevante. Cuando se observa que sucesivas incorporaciones no aportan información
significativa, se detiene el proceso y no se añade más información.
2.3.4 Selección de la muestra
Una vez terminada la depuración del instrumento, se escogieron diferentes actores por
cada integrante del grupo de investigación, variando la localización y producto por cada
eslabón en la cadena. Una vez fue seleccionada y aprobada la muestra, se realizaron
pruebas piloto sobre las cuales se ajustaron las preguntas del instrumento de
investigación y luego se aplicó el instrumento definitivo sobre la muestra. La información
finalmente es procesada teniendo en cuenta su origen demográfico, su eslabón, su
tamaño, entre otros. La información recopilada es tabulada y analizada en el grupo
GICALyT de acuerdo a cada disciplina.
2.4 Fase IV Modelado de sistemas de trazabilidad en la cadena
frutícola colombiana
En la metodología para la creación del modelo, se contempló una revisión a los sistemas
encontrados en las fuentes bibliográficas para definir los componentes del sistema a
modelar. Con los diferentes paradigmas de simulación, se relacionaron las funciones
necesarias para un sistema de trazabilidad con las funcionalidades permitidas en cada
uno de ellos, para seleccionar de esta forma, el paradigma que permite el mejor
modelado de un sistema de trazabilidad para la cadena frutícola en Colombia.
Al definir el paradigma se realizó el diseño del modelo iniciando por la selección de
agentes, sus estados y las causales de cambio de estado que podían presentaser, se
plantearon las medidas de desempeño y se validó el comportamiento del sistema en el
modelo haciendo las modificaciones oportunas hasta generar un modelo acorde a la
realidad. Para generar una propuesta de cambio al sistema de trazabilidad actual, se
53
crearon variaciones en parámetros dando como resultado escenarios con
modificaciones por actor. Las propuestas de implementación están soportadas en la
comparación entre cada escenario respecto al sistema real. El esquema del proceso
desarrollado se presenta en la Gráfica 25.
Gráfica 25 Representación esquemática de la metodología Fase IV Fuente: Autores
54
2.4.1 Verificación y validación del modelo
(Cadavid, 2007) Diferencia la verificación de la validación en que la verificación busca
asegurarse que el modelo funcione, mientras que la validación busca asegurarse que el
modelo funcione para lo que fue pensado. Basados en eso, en la etapa de verificación
se buscó documentar los cambios generados en la creación del modelo, buscando
asegurar que el código fuente generado verdaderamente refleje el comportamiento
implícito de las especificaciones desarrolladas desde el modelo conceptual.
Por otro lado, (Cadavid, 2007) menciona que el objetivo de la validación será asegurarse
de que el modelo sea un reflejo de su contraparte real. De (Sterman, 2000) recopila
diferentes pruebas de validación, adaptándolas para agentes de su trabajo en dinámica
de sistemas.
La primera prueba de validación es llamada consistencia de estructura, y busca
determinar si el modelo es consistente con el conocimiento que se tiene del sistema
real, aunque se proponen varias pruebas para ello, en esta investigación se buscara
evaluar el nivel de agregación, evaluando una sola entidad con sus relaciones y atributos
como un sub-sistema y valorando si hay un efecto significativo en comparación a los
resultados obtenidos del sistema original.
Otra prueba de validación es la consistencia dimensional, que verifica que todas las
variables y parámetros del modelo estén correctamente dimensionadas. Esta prueba
puede encontrar simples errores tipográficos hasta vacíos en el procedimiento del
sistema modelado. Para este trabajo, esta prueba se une con la valoración de
parámetros, prueba en donde se evalúa la necesidad de cada variable y parámetro,
justificando por qué se está midiendo de la forma decidida.
2.4.2 Planteamiento de Escenarios
La metodología para plantear los escenarios de un modelo varía mucho
independientemente del tipo de modelo, o sus medidas de desempeño. En el trabajo de
(Moreno, Otavo, & Castro, 2015) se establecieron en todos los posibles escenarios y se
les determino una probabilidad de ocurrencia, con base en estos resultados se
simularon los escenarios dentro de cierto intervalo de confianza, y se presentaron los
resultados de mayor interés o impacto. A este método este trabajo lo llama diseño
experimental.
Sin embargo, el planteamiento de escenarios puede seguir tres metodologías diferentes.
Según (Heijden, 1998) se pueden plantear escenarios por método inductivo, deductivo
o incremental. El método inductivo consiste en evaluar todos los posibles escenarios,
buscar clasificar los escenarios en diferentes categorías, y crear tendencias entre estas
categorías. El objetivo es generar una o varias líneas globales sobre el comportamiento
del modelo, y posterior a esto, presentar los escenarios de los puntos de inflexión o
fundamentales en el cambio de comportamiento dentro del modelo.
El método deductivo plantea el mismo paso inicial, tomando en consideración todos los
casos de escenarios posibles, y ahora en vez de clasificar en categorías, busca
jerarquizar los escenarios en dimensiones totalmente independientes. Luego asignarles
probabilidades de predictibilidad o impacto, y por ultimo mostrar los escenarios de
aquellas categorías mejor posicionadas.
Finalmente el método incremental, el cual busca en primera medida identificar el futuro
oficial, es decir, la versión del futuro en caso de que nada se modificara, luego identifica
55
y cuestiona los principales defectos de esta versión, propone alternativas que mejoran
esta realidad y las valora en predecibilidad e impacto, las mejor posicionadas son
presentadas finalmente.
En este trabajo se ha decidido llevar a cabo el planteamiento de resultados basado en
el método incremental, dando a conocer las principales alternativas al estado actual de
la trazabilidad en la cadena frutícola en Colombia, evaluándolas por predecibilidad e
impacto.
2.5 Fase V Propuestas de implementación de la trazabilidad en
la cadena frutícola colombiana
Luego de la recopilación y análisis de los resultados obtenidos en la simulación del
sistema de trazabilidad, se comparan los diferentes escenarios, determinando las
medidas de desempeño más sensibles dentro del sistema. Con base en ello se
proponen diferentes categorías y prioridades de implementación basándonos en el
diagnóstico del estado actual del sistema de trazabilidad en Colombia.
Gráfica 26 Representación esquemática de la metodología Fase V Fuente: Autores
56
3 MODELO DE SISTEMA DE TRAZABILIDAD MEDIANTE
SIMULACION BASADA EN AGENTES.
3.1 Definición del sistema
Según la literatura todo sistema tiene un objetivo (Puleo, 1985), en el caso de los
sistemas de trazabilidad su objetivo consiste en hacerle seguimiento a los productos a
lo largo de cualquier cadena del tipo que sea (Pinzón Cepeda, 2010). Con base en lo
anterior, como primera medida se decidieron los diferentes elementos del sistema sean
estos: sus entidades, sus relaciones, el ambiente del sistema, y por último su estructura
general.
Las entidades de un sistema de trazabilidad pueden ser de varias categorías, y
dependen del enfoque a tratar. Para esta investigación, se establecieron los diferentes
eslabones de la cadena de suministro agroalimentaria como los actores del sistema. La
identificación de estos actores fue previamente hecha por (Castañeda, Canal, & Orjuela,
2012) en donde se encontraron agricultores, mayoristas, industrias agrícolas y
minoristas. Para este trabajo se tendrán en cuenta, importadores y exportadores,
modelados como mayoristas.
Como menciona (Moe, 1998), un sistema de trazabilidad es fruto de dos fenómenos
relacionados, la trazabilidad interna y la trazabilidad externa. Las relaciones del sistema
son aquellas en las que surge trazabilidad externa entre los actores, para asegurar una
trazabilidad externa tienen que haber unos requerimientos mínimos en la trazabilidad
interna (Hobbs J. E., 2004), un mínimo de información.
Las relaciones entre los actores tienen como parámetros, la información que comparte
y registra cada actor, los tipos de información más mencionados en la literatura son el
tipo de fruta (Costa, y otros, 2013) (Dabbene, 2011), sus unidades estándar (Thakur M.
, 2010) (Regattieri, Gamberi, & Manzini, 2007), la cantidad de producto (De Marco,
Cagliano, Nervo, & Rafele, 2012) (Grunert, 2005), su origen (Bendriss, Benabdelhafid,
& Boukachour, 2008) (Kelepouris, 2007) (Moe, 1998), entre otros. Para esta
investigación se dividieron las variables del modelo en tres categorías, identificación del
actor, identificación del producto, y para la trazabilidad interna identificación del proceso.
Forrester (1997), propone cinco flujos en los sistemas organizacionales: Flujo de
información, de Material, Capital, Dinero y Recurso Humano. Todos estos flujos pueden
verse en un sistema de trazabilidad. Sin embargo, aunque todos ellos afectan y
determinan el desempeño y estructura del sistema, esta investigación se enfoca
particularmente en el flujo de información, teniendo en cuenta el envío, registro, y
recepción de la información, considerando igualmente factores relacionados como: la
distorsión de la información, los requerimientos mínimos y la disposición a compartir
información.
57
Para el sistema propuesto, el ambiente está definido por todos actores externos a la
cadena que intervienen o modifican el comportamiento de partes del sistema. Entre ellos
se encuentra, el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (MADR), La Corporación
Colombiana Internacional (CCI), Instituto Colombiano Agropecuario (ICA) y el Instituto
Nacional de Vigilancia de Medicamentos y Alimentos (INVIMA). El sistema se rige bajo
las normas NTC 1291 Frutas y Hortalizas Frescas. Generalidades. NTC 1949 de
embalajes para frutas y productos hortícolas, NTC 5778 de Buenas Prácticas Agrícolas
para Frutas, Hierbas y Hortalizas; NTC 5422 Empaque y embalaje para la
comercialización de frutas y hortalizas, NTC 285 Requisitos mínimos fisicoquímicos y
microbiológicos que deben cumplir las frutas procesadas, mermeladas y jaleas. Además
de lo anterior están los documentos del Consejo Nacional de Política Económica y
Social, como el CONPES 3514, CONPES 3577, CONPES 3547, CONPES 3469,
CONPES 3489.
Los atributos de cada actor según el enfoque, pueden estar relacionados con el tipo de
tecnología (Aung & Chang, 2014) (Bendriss, Benabdelhafid, & Boukachour, 2008)
(Sabbaghi & Vaidyanathan, 2008), el número de veces que verifica la información
(Bertolini, Bevilacqua, & Massini, 2006), o los tiempos del sistema (Chen, 2011), entre
otros. Para esta investigación se tendrán en cuenta los atributos de las entidades de
acuerdo a la cantidad y tipo de información que registren y compartan.
Para comparar el funcionamiento del sistema según la alteración de selección de
factores que afectan su desempeño, se definieron como medidas de desempeño, el
mínimo registro de información compartida que permite rastreo del producto y el registro
de la totalidad de la información compartida, con cada una de las medidas evaluada en
la relación entre actores y en el registro de procesos internos de cada actor.
58
A continuación, se observa la estructura general del sistema de trazabilidad planteado para esta investigación.
Gráfica 27 Arquitectura general del sistema Fuente: Autores
59
3.2 Selección del método de modelado
La selección de una estrategia de simulación depende de las características internas
del modelo a simular de forma que se pueda representar (Guasch, Piera, Casanovas, &
Figueras, 2003, pág. 4). Con el propósito de evaluar cada paradigma frente a las
necesidades del modelo, es necesario presentar las particularidades de cada uno.
La simulación discreta, considera sistemas de carácter operativo, enfocándose en la
ocurrencia de eventos y la herramienta para guiar el modelado son los diagramas de
proceso. (Rodriguez Valera, 2013), se consideraron como opciones para la simulación
del modelado los paradigmas de simulación continua y simulación por agentes.
La simulación dinámica, procura la solución de sistemas complejos a través del tiempo
permite capacidad de retroalimentación al sistema, la herramienta que guía el modelado
son los diagramas causales. (Rodriguez Valera, 2013). La dinámica de sistemas es una
técnica de modelado cuyo eje central es la causalidad entre variables y la
retroalimentación al sistema.
La simulación por agentes ha sido especialmente usada para modelar sistemas
sociales, considerando los comportamientos individuales y las interacciones como
fundamento. (Izquierdo, Galan, Santos, & Del Olmo, 2008). Simular por agentes implica
el supuesto que las interacciones que se dan entre las entidades o para el caso de la
cadena frutícola, los actores de la cadena, genera el entorno global del sistema. (Huerta
Barrientos, 2014)
La simulación por agentes se caracteriza por las acciones o interacciones de individuos
autónomos, permite para cada agente la definición de reglas y objetivos generando
comportamientos emergentes. La herramienta para guiar el modelado en simulación por
agentes son los diagramas de estado, que conceptualizan la estructura del agente.
(Rodriguez Valera, 2013)
En la Tabla 24 se presenta la relación de las necesidades del modelo para el sistema
de trazabilidad definido, y su posibilidad de modelado en los paradigmas de simulación.
Simulación Continua Simulación por Agentes
Flujo de Información X X
Relación entre actores X X
Registro de Información X X
Conjunto de individuos por actor
X
Toma de decisiones del actor según su entorno
X
Envío de información múltiple X X
Individuos con comportamiento autónomo
X
Tabla 24 Evaluación de las necesidades del modelo Fuente: Autores
Tras evaluar las necesidades del modelo en cada uno de los paradigmas de simulación,
el paradigma seleccionado para la presente investigación es simulación basada en
agentes.
60
3.3 Diseño del modelo
3.3.1 Variables resultado
Se presentan a continuación las variables, parámetros y medidas de desempeño tenidas en cuenta para la implementación del modelo, estas
son resultado de las variables más usadas en la revisión bibliográfica.
Gráfica 28 Variables resultado para esta investigación Fuente: Autores
61
3.3.2 Agentes
La representación de los estados de los agentes en la pantalla principal se representa
por el color del indicador circular que se encuentra junto a la imagen de cada actor.
Adicionalmente el mensaje de cada actor, independiente del destinatario, tiene un color
diferente.
Gráfica 29 Pantalla principal de relación entre actores Fuente: Autores
Para la implementación del sistema en este paradigma de simulación, los agentes serían
los actores del sistema: Agricultor, Mayorista, Minorista, Agroindustria y Consumidor.
Los cambios de estado en los agente se dan por tasas de tiempo, por un evento de
recepción de mensajes o por el cumplimiento de condiciones específicas.
3.3.3 Agricultor
El agricultor inicia en estado de cultivando en el cual registra la información requerida
para la trazabilidad interna, en el momento que un cliente, ya sea Minorista,
Agroindustria o Mayorista envía la solicitud de compra, el agricultor cambia de estado.
3.3.3.1 Diagramas de Estado
Gráfica 30 Diagrama de estado del agricultor Fuente: Autores
62
3.3.4 Mayorista
Los mayoristas inician en el estado de abasteciendo y pueden pasar al estado de
tratamiento interno de los productos llamado almacenando_transformando o a
vendiendo, según lo primero que pase .una tasa de tiempo o la recepción de una orden
de compra.
3.3.4.1 Diagramas de Estado
Gráfica 31 Diagrama de estado del mayorista Fuente: Autores
3.3.5 Agroindustria
El funcionamiento del diagrama de estado de Agroindustria, es igual que el de Mayorista,
solo difieren los posibles emisores de mensajes que orientan el estado de venta.
3.3.5.1 Diagramas de Estado
Gráfica 32 Diagrama de estado de la agroindustria Fuente: Autores
63
3.3.6 Minorista
Al diagrama de minorista, solo llegan mensajes de compra desde el actor Consumidor
y en estado abasteciendo se emiten mensajes a Mayorista, Agroindustria y Agricultor.
3.3.6.1 Diagramas de Estado
Gráfica 33 Diagrama de estado del minorista Fuente: Autores
3.3.7 Consumidor
El actor consumidor emite mensajes únicamente a Minorista, uno por vez, no se
considera desde este actor el registro de la información, pero si se contempla el
compartir información que permita el registro de información en minoristas.
3.3.7.1 Diagrama de Estado
Gráfica 34 Diagrama de estado del consumidor Fuente: Autores
64
3.3.8 Medidas de Desempeño
La mayor parte de las medidas de desempeño de los sistemas de trazabilidad basados
en el flujo de la información, están enfocados en tres aspectos: Tecnología, Utilidad, y
Calidad de la información. Para esta investigación las medidas de desempeño son:
Categoría Descripción de Categoría Indicador de desempeño
Precisión Comparación de la información actual por relación o en proceso, con la necesaria acorde a la propuesta en el sistema.
Cumple, No cumple
Rastreo Satisfacción de requerimientos mínimos de información en cada relación o proceso, para lograr un efecto recall en el producto
Cumple, No cumple
Esta investigación determino la Calidad de la información como la categoría de mayor
afectación en el desempeño del sistema de trazabilidad. De modo que se tuvo en cuenta
los demás indicadores, pero se especificó sobre los correspondientes a la calidad
3.3.9 Rangos de Evaluación
Los rangos de evaluación se definieron para el promedio de las tasas de cumplimiento
de cada una de las medidas de desempeño en las relaciones entre actores y en los
procesos por actor.
Cumplimiento general en las medidas de desempeño menor al 80% es un mal
desempeño, cumplimiento general en las medidas de desempeño mayor o igual a 80%
y menor al 95% es un aceptable desempeño, cumplimiento general en las medidas de
desempeño mayor o igual a 95% es un buen desempeño.
3.4 Verificación y validación del modelo
Para la verificación del modelo se documentaron los cambios principales, se generaron
tres categorías de cambios: Cambios en la animación, cambios en los atributos del
cliente, y cambios en la configuración de las relaciones. Estos cambios se presentan a
continuación:
CAMBIOS EN LA ANIMACION
ESTADO INICIAL CAMBIO DESCRIPCIÓN VARIABLES Y PARÁMETROS
INVOLUCRADOS
Imagen del agente indiferente al cambio de
estados
Variación de la animación
según el estado
Se decidió tener en cuenta el cambio de
estados visualmente en medio de la simulación, para mirar la afectación de los mensajes sobre
el estado.
Actores: agricultor,
agroindustria, mayorista, minorista,
consumidor.
65
Presentación de las relaciones entre actores
en modo red
Presentación de los actores
por nodos
Se ubicaron los agentes por nodos
poligonales, dando un espacio claro y visible para el fenómeno de la
comunicación independientemente del proveedor y del
cliente.
Actores: agricultor,
agroindustria, mayorista, minorista, y consumidor.
Movimiento de objetos
Tabla 25 Principales cambios en animación del modelo Fuente: Autores
Los cambios de animación fueron esenciales para validar los cambios de registros e
interacciones, ligándolos por medio de condicionales.
CAMBIOS EN LOS ATRIBUTOS DE ACTOR
ESTADO INICIAL CAMBIO DESCRIPCION VARIABLES Y PARAMETROS
INVOLUCRADOS
El modelo se programó para que cada cambio de estado generara un
nuevo evento. Sin embargo, la
acumulación de eventos era innecesaria.
Creación de Eventos
Se programa el modelo para que cada estado
invoque un evento previamente establecido,
y de esta forma los eventos no se repitan
innecesariamente
Variables de ruido, de
identificación de actor, de
identificación de proceso, de
identificación de actor
Por tener variaciones independientes de envío y registro de
información en cada actor, la información
registrada superaba la información compartida
Cantidad información enviada vs información registrada
Se incluyó una condición de decisión que
escogiera entre la menor cantidad de información
en registros y la información de envío
Variables de Envío y Registro
Se encontró que en el modelo el ruido se
aplicaba a cada agregación de información.
La operación del ruido
Se modificó la operación del ruido de forma que afecta las operaciones
de registro y de compartir, aplicándose sobre todos los tipos de
información uniformemente.
Variables de ruido, de
identificación de actor, de
identificación de proceso, de
identificación de actor
Tabla 26 Principales cambios en atributos de actores del modelo Fuente: Autores
66
CAMBIOS EN LA CONFIGURACION DE LAS RELACIONES
ESTADO INICIAL CAMBIO DESCRIPCION VARIABLES Y PARAMETROS
INVOLUCRADOS
Las relaciones entre agentes
Inicialmente se trabajó con el porcentaje de
error, generando resultados sobre la cantidad de error
dentro de un envío o cadena de envíos.
Porcentaje de error en
comparación con
porcentaje de certeza
Se decidió trabajar con porcentaje de certeza,
como uno menos la variable de error. Esto
produjo resultados útiles para el manejo de las
medidas de desempeño dispuestas
Variables de ruido
Forma de recibir y enviar
mensajes
Tabla 27 Principales cambios en el modelo Fuente: Autores
3.4.1 Consistencia dimensional
Esta prueba consiste en verificar que todas las variables y parámetros del modelo estén
correctamente dimensionadas. En esta prueba se encontraron varios errores
tipográficos e incluso vacíos procedimentales. Para este trabajo, esta prueba se une con
la valoración de parámetros.
En el desarrollo del modelo se modificó y actualizo la operacionalización de las
variables, teniendo en cuenta esta prueba. Se complementó la información relacionada
al tipo de medida, y hacia su importancia en el análisis del modelo, de manera que para
la validación desde esta prueba se pide al lector dirigirse al Anexo 3.
3.5 Planteamiento Escenarios
Para el planteamiento de escenarios como se menciona en el capítulo anterior, se
escogió el método incremental, que menciona el caso oficial, estudia sus principales
defectos, y propone alternativas posibles y de impacto. Se encontraron 15 alternativas
de mejora, se presentan a continuación:
ALTERNATIVAS DESCRIPCION PARAMETROS PREDECIBILIDAD IMPACTO
Alternativa medios-agricultor
Inversión en medios,
intercambio de información
libre de ruido desde el agricultor
Ruido de recepción y
envió
0,48 0,2
67
Alternativa medios-
mayorista
Inversión en medios,
intercambio de información
libre de ruido desde el mayorista
Ruido de recepción y
envió 0,97 0,09
Alternativa medios-
agroindustria
Inversión en medios,
intercambio de información
libre de ruido desde el
agroindustria
Ruido de recepción y
envió 0,35 0,64
Alternativa medios-general
Inversión en medios general,
disminución moderada del ruido desde
todos los actores
Ruido de recepción y
envió 0,8 0,01
Alternativa tecnologías-
agricultor
Inversión en tecnologías de trazabilidad,
registro y recepción libre de ruido desde
agricultor
Ruido de recepción y
registro 0,14 0,44
Alternativa tecnologías-
mayorista
Inversión en tecnologías de trazabilidad,
registro y recepción libre de ruido desde
mayorista
Ruido de recepción y
registro 0,08 0,8
Alternativa tecnologías-agroindustria
Inversión en tecnologías de trazabilidad,
registro y recepción libre de ruido desde agroindustria
Ruido de recepción y
registro 0,32 0,72
Alternativa tecnologías-
minorista
Inversión en tecnologías de trazabilidad,
registro y recepción libre de ruido desde
minorista
Ruido de recepción y
registro 0,2 0,49
68
Alternativa tecnologías-
general
Inversión en tecnologías de trazabilidad en
general, registro y recepción con ruido disminuido
en todos los actores.
Ruido de recepción y
registro 0,41 0,71
Alternativa capacitación-
agricultor
Inversión en capacitación
sobre trazabilidad,
aumento de la información registrada
desde agricultor
Cantidad de información
de actor, producto y procesos
0,07 0,26
Alternativa capacitación-
mayorista
Inversión en capacitación
sobre trazabilidad,
aumento de la información registrada
desde mayorista
Cantidad de información
de actor, producto y procesos
0,12 0,31
Alternativa capacitación-agroindustria
Inversión en capacitación
sobre trazabilidad,
aumento de la información registrada
desde agroindustria
Cantidad de información
de actor, producto y procesos
0,37 0,22
Alternativa capacitación-
minorista
Inversión en capacitación
sobre trazabilidad,
aumento de la información registrada
desde minorista
Cantidad de información
de actor, producto y procesos
0,35 0,37
Alternativa capacitación-
general
Inversión en capacitación
sobre trazabilidad,
aumento generalizado de la información
registrada
Cantidad de información
de actor, producto y procesos
0,82 0,42
69
Alternativa estandarización-
mayoristas
Proyecto de estandarización.
Aplicado en mayoristas
disminuiría el ruido en el
registro de la información
Ruido de registro
0,91 0,46
Alternativa estandarización-
agricultores
Proyecto de estandarización.
Aplicado en agricultores
disminuiría el ruido en el
registro de la información
Ruido de registro
0,51 0,83
Tabla 28 Escenarios planteados para la presentación de resultados Fuente: Autores
Cada escenario podría ser también identificado por la fruta estudiada, ya que cada
cadena cuenta con sus particularidades, como tiempo de respuesta, implementación
tecnológica, capacidad de información, se especificara en cada caso la fruta estudiada.
3.6 Resultados
De acuerdo al planteamiento de escenarios descrito anteriormente, se presentan acá
los resultados:
3.6.1 Resultado futuro oficial Este escenario da a conocer los resultados del modelo sin ningún parámetro modificado,
el resultado cumple dos objetivos, dar un diagnóstico de la situación de los sistemas de
trazabilidad en la cadena frutícola en Colombia, y poder evaluar las principales
oportunidades de mejora de acuerdo a sus medidas de desempeño. Siendo el óptimo
de cada parámetro 1, los siguientes resultados son el promedio de la de las
probabilidades entre los distintos actores.
ESCENARIO FUTURO OFICIAL
NOMBRE DE LA TASA VALOR PROMEDIO DE PARÁMETRO
Tecnología de la trazabilidad 0,65
Registro identificación propia 0,24
Registro ubicación propia 0,22
Compartir de la identificación propia 0,76
Compartir de la ubicación propia 0,50
Registro categoría del producto 0,29
70
Registro unidad estándar 0,55
Registro Datos de Origen 0,90
Registro Fecha del producto 0,24
Registro de Lote 0,21
Registro de cantidad de producto 0,62
Compartir de la categoría del producto 0,26
Compartir de la unidad estándar 0,91
Compartir de Datos de Origen 0,82
Compartir de Fecha del producto 0,32
Compartir de Lote 0,05
Compartir de cantidad de producto 0,24
Registro de procesos internos del actor 0,22
Registro en la modificación de unidades estándar
0,76
Tasa de error en el envío de la información
0,50
Tasa de selección de medios 0,29
Tasa de selección de proveedores 0,76
Tasa de relaciones con clientes 0,76
Tasa proporción de la población 0,32
MEDIDAS DE DESEMPEÑO
NOMBRE VALOR FINAL
Rastreo No cumple
Precisión No cumple
Tabla 29 Valores resultados de escenario de futuro oficial
3.6.2 Escenario medios agricultor
En este escenario se tuvo en cuenta las tasas de ruido grado tecnológico, y cantidad de
información. Para el caso de los agricultores, los datos iniciales arrojaron un nivel de
ruido alto, un grado tecnológico nulo y cantidad de información baja.
Escenario medios agricultor
Nombre de la tasa Estado general Estado escenario
Nivel de ruido 0,8 0,1
Grado tecnológico Proceso manual Proceso manual
Cantidad de información
0,15 0,15
71
Las tasas de cambio se ubican dentro del marco colombiano, con una probabilidad de
0,98 de ocurrencia, los resultados varían de acuerdo al tipo de fruta, en este caso la
mora.
Escenario medios agricultor
Medida de Desempeño
Indicador de sistema general
Indicador de sistema escenario
Rastreo 0 0
Precisión 0 0
Como se puede observar, la variación no produjo un cambio en el comportamiento
general del sistema.
3.6.3 Escenario medios mayorista
En este escenario se tuvo en cuenta las tasas de ruido grado tecnológico, y cantidad de
información. Para el caso de los mayoristas, los datos iniciales arrojaron un nivel de
ruido medio, un grado tecnológico nulo y cantidad de información baja.
Escenario medios mayorista
Nombre de la tasa Estado general Estado escenario
Nivel de ruido 0,4 0,1
Grado tecnológico Proceso manual Proceso manual
Cantidad de información
0,16 0,16
Las tasas de cambio se ubican dentro del marco colombiano, con una probabilidad de
0,98 de ocurrencia, los resultados varían de acuerdo al tipo de fruta, en este caso el
mango.
Escenario agricultor pesimista
Medida de Desempeño
Indicador de sistema general
Indicador de sistema escenario
Rastreo 0 0
Precisión 0 0
Como se puede observar, la variación no produjo un cambio en el comportamiento
general del sistema.
72
3.6.4 Escenario medios agroindustria
En este escenario se tuvo en cuenta las tasas de ruido grado tecnológico, y cantidad de
información. Para el caso de las industrias agrícolas, los datos iniciales arrojaron un
nivel de ruido bajo, un grado tecnológico medio y cantidad de información alta.
Escenario medios agroindustria
Nombre de la tasa Estado general Estado escenario
Nivel de ruido 0,3 0,1
Grado tecnológico Proceso manual Proceso manual
Cantidad de información
0,39 0,39
Las tasas de cambio se ubican dentro del marco colombiano, con una probabilidad alta
de ocurrencia, la determinación varía de acuerdo al eslabón y al tipo de fruta, en este
caso la uchuva.
Escenario medios agroindustria
Medida de Desempeño
Indicador de sistema general
Indicador de sistema escenario
Veracidad 0 0
Precisión 0 0
Como se puede observar, la variación no produjo un cambio en el comportamiento
general del sistema, sin cambios en la precisión, de este escenario se puede concluir
como la inversión en medios pueden aumentar la compatibilidad y eficacia de la
información.
3.6.5 Escenario tecnologías agricultor
Este escenario se tuvo en cuenta las tasas de utilidad, tecnología y cantidad de
información. Para el caso de los agricultores, los datos arrojaron un nivel de utilidad alta,
un grado tecnológico nulo y una precisión alta.
Escenario tecnologías agricultor
Nombre de la tasa Estado general Estado escenario
Nivel de utilidad 0,8 0,8
Grado tecnológico Proceso manual Código de Barras
Cantidad de información
0,15 0,15
Las tasas de cambio se ubican dentro del marco colombiano, con una probabilidad alta
de ocurrencia, la determinación varía de acuerdo al eslabón y al tipo de fruta, en este
caso la mora.
73
Escenario tecnologías agricultor
Medida de Desempeño
Indicador de sistema general
Indicador de sistema escenario
Rastreo 0 0
Precisión 0 0
Como se puede observar, la variación no produjo un cambio en el comportamiento
general del sistema.
3.6.6 Escenario tecnologías mayorista
Este escenario se tuvo en cuenta la disminución de las tasas de utilidad, tecnología y
precisión. Para este caso, los datos iniciales arrojaron un nivel de utilidad alta, un grado
tecnológico nulo y una precisión alta.
Escenario tecnologías mayorista
Nombre de la tasa Estado general Estado escenario
Nivel de ruido 0,4 0,4
Grado tecnológico Proceso manual RFID
Cantidad de información
0,16 0,16
Las tasas de cambio se ubican dentro del marco colombiano, con una probabilidad alta
de ocurrencia, la determinación varía de acuerdo al eslabón y al tipo de fruta, en este
caso la mora.
Escenario tecnologías mayorista
Medida de Desempeño
Indicador de sistema general
Indicador de sistema escenario
Rastreo 0 0
Precisión 0 0
Como se puede observar, la variación no produjo un cambio en el comportamiento
general del sistema.
3.6.7 Escenario tecnologías agroindustria
Este escenario se tuvo en cuenta las tasas de utilidad, tecnología y precisión. Para el
caso de los agricultores, los datos arrojaron un nivel de utilidad alta, un grado
tecnológico nulo y una precisión alta.
74
Escenario tecnologías agroindustria
Nombre de la tasa Estado general Estado escenario
Nivel de ruido 0,3 0,3
Grado tecnológico Proceso manual Código de Barras
Cantidad de información
0,39 0,39
Las tasas de cambio se ubican dentro del marco colombiano, con una probabilidad alta
de ocurrencia, la determinación varía de acuerdo al eslabón y al tipo de fruta, en este
caso la mora.
Escenario tecnologías agroindustria
Medida de Desempeño
Indicador de sistema general
Indicador de sistema escenario
Rastreo 0 0
Precisión 0 0
Como se puede observar, la variación si produjo un cambio en el comportamiento
general del sistema, percibiendo cambios en la precisión, pero igualmente en la eficacia
y la compatibilidad. De este escenario se puede concluir como la utilidad y tecnología
pueden incrementar la compatibilidad y eficacia de la información.
3.6.8 Escenario tecnologías minorista
Este escenario se tuvo en cuenta la disminución de las tasas de utilidad, tecnología y
precisión. Para este caso, los datos iniciales arrojaron un nivel de utilidad alta, un grado
tecnológico nulo y una precisión alta.
Escenario minorista pesimista
Nombre de la tasa Estado general Estado escenario
Nivel de ruido 0,8 0,8
Grado tecnológico Proceso manual Proceso manual
Cantidad de información
0,22 0,22
Las tasas de cambio se ubican dentro del marco colombiano, con una probabilidad alta
de ocurrencia, la determinación varía de acuerdo al eslabón y al tipo de fruta, en este
caso la mora.
Escenario tecnologías minorista
Medida de Desempeño
Indicador de sistema general
Indicador de sistema escenario
Rastreo 0 0
Precisión 0 0
Como se puede observar, la variación si produjo un cambio en el comportamiento
general del sistema, percibiendo agudos cambios en la precisión y sin embargo no tan
75
relevantes en la eficacia y la compatibilidad. De este escenario se puede concluir como
la precisión de la información afecta en mayor medida el sistema en los primeros
actores.
3.6.9 Escenario capacitación agricultor Este escenario se tuvo en cuenta la disminución de las tasas de utilidad, tecnología y
precisión. Para este caso, los datos iniciales arrojaron un nivel de utilidad alta, un grado
tecnológico nulo y una precisión alta.
Escenario capacitación agricultor
Nombre de la tasa Estado general Estado escenario
Nivel de ruido 0,8 0,8
Grado tecnológico Proceso manual Proceso manual
Cantidad de información
0,15 0,98
Las tasas de cambio se ubican dentro del marco colombiano, con una probabilidad alta
de ocurrencia, la determinación varía de acuerdo al eslabón y al tipo de fruta, en este
caso la mora.
Escenario capacitación agricultor
Medida de Desempeño
Indicador de sistema general
Indicador de sistema escenario
Rastreo 0,79 0,80
Precisión 0,67 0,66
Como se puede observar, la variación si produjo un cambio en el comportamiento
general del sistema, percibiendo agudos cambios en la precisión y sin embargo no tan
relevantes en la eficacia y la compatibilidad. De este escenario se puede concluir como
la precisión de la información afecta en mayor medida el sistema en los primeros
actores.
3.6.10 Escenario capacitación mayorista Este escenario se tuvo en cuenta la disminución de las tasas de utilidad, tecnología y
precisión. Para este caso, los datos iniciales arrojaron un nivel de utilidad alta, un grado
tecnológico nulo y una precisión alta.
Escenario capacitación mayorista
Nombre de la tasa Estado general Estado escenario
Nivel de ruido 0,4 0,6
Grado tecnológico Proceso manual Proceso manual
Cantidad de información
0,16 0,98
Las tasas de cambio se ubican dentro del marco colombiano, con una probabilidad alta
de ocurrencia, la determinación varía de acuerdo al eslabón y al tipo de fruta, en este
caso la mora.
76
Escenario capacitación mayorista
Medida de Desempeño
Indicador de sistema general
Indicador de sistema escenario
Rastreo 0,80 0,81
Precisión 0,53 0,54
Como se puede observar, la variación si produjo un cambio en el comportamiento
general del sistema, percibiendo agudos cambios en la precisión y sin embargo no tan
relevantes en la eficacia y la compatibilidad. De este escenario se puede concluir como
la precisión de la información afecta en mayor medida el sistema en los primeros
actores.
3.6.11 Escenario capacitación agroindustria Este escenario se tuvo en cuenta la disminución de las tasas de utilidad, tecnología y
precisión. Para este caso, los datos iniciales arrojaron un nivel de utilidad alta, un grado
tecnológico nulo y una precisión alta.
Escenario capacitación agroindustria
Nombre de la tasa Estado general Estado escenario
Nivel de ruido 0,3 0,6
Grado tecnológico Proceso manual Proceso manual
Cantidad de información
0,39 0,98
Las tasas de cambio se ubican dentro del marco colombiano, con una probabilidad alta
de ocurrencia, la determinación varía de acuerdo al eslabón y al tipo de fruta, en este
caso la mora.
Escenario capacitación agroindustria
Medida de Desempeño
Indicador de sistema general
Indicador de sistema escenario
Rastreo 0,92 0,90
Precisión 0,70 0,82
Como se puede observar, la variación si produjo un cambio en el comportamiento
general del sistema, percibiendo agudos cambios en la precisión y sin embargo no tan
relevantes en la eficacia y la compatibilidad. De este escenario se puede concluir como
la precisión de la información afecta en mayor medida el sistema en los primeros
actores.
3.6.12 Escenario capacitación minorista
Este escenario se tuvo en cuenta la disminución de las tasas de utilidad, tecnología y
precisión. Para este caso, los datos iniciales arrojaron un nivel de utilidad alta, un grado
tecnológico nulo y una precisión alta.
77
Escenario capacitación minorista
Nombre de la tasa Estado general Estado escenario
Nivel de ruido 0,8 0,8
Grado tecnológico Proceso manual Proceso manual
Cantidad de información
0,22 0,98
Las tasas de cambio se ubican dentro del marco colombiano, con una probabilidad alta
de ocurrencia, la determinación varía de acuerdo al eslabón y al tipo de fruta, en este
caso la mora.
Escenario capacitación minorista
Medida de Desempeño
Indicador de sistema general
Indicador de sistema escenario
Rastreo 0,53 0,53
Precisión 0,47 0,32
Como se puede observar, la variación si produjo un cambio en el comportamiento
general del sistema, percibiendo agudos cambios en la precisión y sin embargo no tan
relevantes en la eficacia y la compatibilidad. De este escenario se puede concluir como
la precisión de la información afecta en mayor medida el sistema en los primeros
actores.
78
3.6.13 Estado general
A continuación se presenta el estado general de los resultados, resaltando los resultados más importantes para esta investigación.
RELACIONES
Tasa MdD Ag-My Ag-Ind Ag-mn My-Ind My-mn Ind-My Ind-mn Total
ES
TR
AT
EG
IAS
Mayorista
Tecnología
Rastreo 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
Precisión 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
Medios
Rastreo 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
Precisión 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
Capacitación
Rastreo 74,0% 0,0% 0,0% 79,0% 76,0% 80,0% 0,0% 44,1%
Precisión 62,0% 0,0% 0,0% 68,0% 66,0% 69,0% 0,0% 37,9%
Agro
ind
ustr
ia Tecnología
Rastreo 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
Precisión 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
Medios
Rastreo 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
Precisión 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
Capacitación
Rastreo 0,0% 77,0% 0,0% 79,0% 0,0% 80,0% 80,0% 45,1%
Precisión 0,0% 65,0% 0,0% 68,0% 0,0% 67,0% 69,0% 38,4%
Min
orista
Tecnología
Rastreo 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
Precisión 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
Medios
Rastreo 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
Precisión 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
Capacitación
Rastreo 0,0% 0,0% 76,0% 0,0% 79,0% 0,0% 79,0% 33,4%
Precisión 0,0% 0,0% 61,0% 0,0% 69,0% 0,0% 69,0% 28,4% Tabla 30 Resumen general de los resultados Fuente: Los autores
79
3.7 Propuestas de Implementación
Luego del análisis de los resultados, teniendo en cuenta el impacto y dificultad de
implementación de las estrategias analizadas se proponen a continuación las cuatro
principales:
Estrategia Impacto Implementación
Trazabilidad Externa Capacitación-
Agroindustria
45,1% Rastreo
38,4% Precisión
Agr-Min, Ind-May e
Ind-Min
Normas Especificas
de Trazabilidad
Fomento
gubernamental
Trazabilidad Interna Capacitación-
Agroindustria
93% Rastreo
93% Precisión
Normas Especificas
de Trazabilidad
Fomento
gubernamental
Trazabilidad Externa Capacitación-
Mayorista
44,1% Rastreo
37,9% Precisión
May-Ind, Ind-May y
Agri-May
Jornadas de
concientización
Asambleas de
Pedagogía
Trazabilidad Interna Tecnología-
Minoristas
2% Con respecto a
la situación actual
Inversión en
maquinaria de
gestión de datos
Tabla 31 Propuestas de implementación Fuente: Los autores
Nuestra principal propuesta es la capacitación de agroindustria, ya que tendría un efecto
inmediato sobre la cadena. Partiendo de los resultados arrojados por las encuestas en
donde se pudo notar la importante conexión que tiene con el resto de la cadena, y el
avance fundamental que tiene en trazabilidad dentro del país. El aumento en su
capacitación se propone generar con el diseño de normas específicas de la trazabilidad,
y con el fomento gubernamental en la disminución de impuestos para empresas con
sistemas de trazabilidad implementados.
La segunda propuesta está relacionada con los mayoristas, principalmente dada por ser
el actor con más relaciones dentro de la cadena, su implementación se propone con
jornadas de concientización, o asambleas de pedagogía. Este proceso se presume un
poco más complejo que el primero
Por último, la estrategia de tecnología en minoristas, la cual demuestra la reducción en
la pérdida de la información en un 2%, dejando al minorista con un sistema de
identificación confiable y seguro, al nivel de los presentados en la agroindustria.
80
4 CONCLUSIONES
La relación de los actores de la cadena de suministro frutícola se enmarca en diferentes
dinámicas que regulan su comportamiento. En este sentido, la concentración en la
calidad de la información como indicador de desempeño genera impactos en la mejora
de los flujos de material, información, capital, recurso humano y dinero. Por otro lado,
se requiere de modelos orientados al análisis integral de las relaciones y flujos entre los
actores de la cadena, para la decisión de cambios o implementación de tecnologías de
trazabilidad en la cadena de suministro alimentaria.
La planeación e implementación de los sistemas de trazabilidad, han generado que surja
una nueva necesidad por innovación y tecnología en los procesos logísticos (Bosona &
Gebresenbet, 2013) (Bertolini, Bevilacqua, & Massini, 2006), esto hace que nuevos
modelos de programación (Dupuy, Botta-Genoulaz, & Guinet, 2005), o simulación (Hu,
2013) se generen, mostrando una mayor aproximación a la realidad; teniendo en cuenta
variables como número de lote, calidad de la información, o implementación tecnológica,
desde más de un eslabón, aportando nuevas enfoques al estudio del desempeño
logístico en las cadenas de suministro.
Considerando las tres acciones principales contempladas para su desarrollo el sistema
de trazabilidad, la información en el mismo es vital contemplarse al compartir
información de todos los actores que intervienen en cada relación, como al registrarla,
en medio de los procesos logísticos que se desarrollan solamente se considera la acción
de registrar la información que de ellos corresponda.
El modelo de trazabilidad escogido se basó en el paradigma de Simulación Basada en
Agentes, teniendo como variables el tipo de información que registraban los actores, el
tipo de medios que se usaban para su comunicación, y el tipo de tecnologías usadas
para identificación. El modelo enmarca las diferentes organizaciones que controlan y
regulan el ejercicio de la logística en las frutas, así como los requerimientos mínimos
establecidos por el Estudio del Arte.
El sistema de trazabilidad para la cadena frutícola de Colombia está relacionado con el
nivel de capacitación, tecnología y medios usados para la comunicación, variando en
cada uno de los actores dentro de ella. El actor más adelantado en términos de
trazabilidad en este momento es la industria agrícola, en donde el 78% de los
encuestados contaba con un sistema de identificación, el 80% manejaban la información
por correo electrónico, y el 98% eran conscientes de la necesidad del sistema. El actor
con mayores acciones de mejora de mejora fue el agricultor, con porcentajes bajos y
nulos con respecto a la implementación del sistema.
Según la tecnología que se aplica en el sistema de trazabilidad es el nivel de certeza en
la información que fluye a través de ella. El actor más sensible de la cadena, son los
Mayoristas, pues son los que menos tasa de registro y de compartir información tienen.
Se debe reforzar la conciencia de la información en los Mayoristas, ya que de ellos la
toman sus clientes, entre los cuales se encuentra la mayoría de los Minoristas. El
aspecto que se mas debe fortalecer en el sistema de trazabilidad es compartir la
información de identificación de los actores, pues a lo largo de toda ella existen vacíos
que generan la desintegración de la información.
81
Se propone una implementación de tecnología acompañada de capacitación y un
proceso de concientización, pues de ello depende el funcionamiento del sistema y la
integración de la cadena con una trazabilidad externa.
4.1 Futuros desarrollos
Para mejorar los resultados del modelo, se recomienda hacer uso de tasas de relación
de clientes por actor. Considerando una tasa de frecuencia de relación por actor
específico y con ello la variación de proveedor. Se recomienda considerar la capacidad
de producción versus la solicitud de material. Se recomienda considerar el envío de
información por múltiples medios, con ello hacer uso de múltiples tasas de ruido en una
misma relación.
Para futuros desarrollos en la simulación de sistemas se propone considerar los criterios
que afectan la propagación de las propuestas implementadas entre los diferentes
actores de la cadena, ya que con esto se podría calcular el porcentaje de éxito que
tendría cada una de las propuestas acá formuladas.
Se podrían considerar también las variables y medidas de desempeño para el
diagnóstico de la trazabilidad dentro de las industrias de frutas procesadas más grandes
en Colombia, con el objetivo de entender sus principales puntos de mejora, así como su
comparación con el desempeño de estas industrias en relación al mercado internacional.
Se encontró en contadas ocasiones el uso de diferentes paradigmas de programación
para el estudio de la cantidad por lote desde la trazabilidad (Dupuy, Botta-Genoulaz, &
Guinet, 2005) (Wong, 2015), un trabajo enfocado en encontrar el número de productos
por lote que se debería manejar desde los diferentes eslabones podría disminuir el costo
de las devoluciones y el recall. Trabajos orientados en la dispersión del producto como
(Dabbene, 2011), en donde se busca mantener identificados los insumos de un
producto agregado, para disminuir la cantidad de productos recalled, teniendo en cuenta
restricciones de embalaje y descargue, no se han tenido en cuenta bajo las regulaciones
de la producción frutícola colombiana.
A la luz de la cadena, se encontraron actores no identificados en el procesamiento de
la información como es el caso de los hipermercados, los cuales tienen comportamiento
de mayorista pero aun así se relacionan con el consumidor final. Tener en cuenta este
actor y su tratamiento de la información brindaría una mayor aproximación a la realidad
de parte del sistema.
4.2 Recomendaciones
Se recomiendan el orden y las propuestas de implementación resultado de esta
investigación como son: La capacitación en agroindustria, la capacitación en mayoristas,
y la inversión de tecnología en minoristas.
La tecnología en el sistema de trazabilidad de la cadena frutícola colombiana juega un
papel a largo plazo, ya que aunque sus resultados en la literatura son contundentes, la
prioridad de la cadena en este momento es el de la concientización de la importancia y
beneficios de la trazabilidad.
Se debe tener en cuenta el uso de la capacitación en múltiples agentes, principalmente
los actores: mayorista y agroindustria; al ser los actores más sensibles y que generarían
82
un mayor beneficio a la cadena en general. De igual manera tener en cuenta la inversión
en múltiples estrategias de la cadena, se aconseja principalmente capacitación y
tecnología.
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89
6 ANEXOS
90
6.1 Operacionalización de las variables
Variable Información Esperada Medida ¿Cómo captar la información?
Objetivos
Trazabilidad interna
Tecnología de la trazabilidad
Qué tipo de sistema de lectura y procesamiento de los datos utiliza
Tipos de tecnología
Primaria Parametrizar la precisión interna de los registros
Identificación del actor
Registro identificación propia
Que tan frecuentemente se registra la identificación del actor
Si/No Primaria Determinar la aleatoriedad del registro de esta información
Registro ubicación propia
Que tan frecuentemente se registra la ubicación del actor
Si/No Primaria Determinar la aleatoriedad del registro de esta información
Compartir de la identificación propia
Que tan frecuentemente se comparte la identificación
Si/No Primaria Determinar la aleatoriedad del envío de esta información
Compartir de la ubicación propia
Que tan frecuentemente se comparte la ubicación del actor
Si/No Primaria Determinar la aleatoriedad del envío de esta información
Identificación del producto
Registro categoría del producto
Que tan frecuentemente se registra esta información
Si/No Primaria Determinar la aleatoriedad del registro de esta información
Registro unidad estándar
Que tan frecuentemente se registra esta información
Si/No Primaria Determinar la aleatoriedad del registro de esta información
Registro Datos de Origen
Que tan frecuentemente se registra esta información
Si/No Primaria Determinar la aleatoriedad del registro de esta información
Registro Fecha del producto
Que tan frecuentemente se registra esta información
Si/No Primaria Determinar la aleatoriedad del registro de esta información
91
Registro de Lote Que tan frecuentemente se registra esta información
Si/No Primaria Determinar la aleatoriedad del registro de esta información
Registro de cantidad de producto
Que tan frecuentemente se registra esta información
Si/No Primaria Determinar la aleatoriedad del registro de esta información
Compartir de la categoría del producto
Que tan frecuentemente se comparte la categoría del producto
Si/No Primaria Determinar la aleatoriedad del envío de esta información
Compartir de la unidad estándar
Que tan frecuentemente se comparte esta información
Si/No Primaria Determinar la aleatoriedad del envío de esta información
Compartir de Datos de Origen
Que tan frecuentemente se comparte esta información
Si/No Primaria Determinar la aleatoriedad del envío de esta información
Compartir de Fecha del producto
Que tan frecuentemente se comparte esta información
Si/No Primaria Determinar la aleatoriedad del envío de esta información
Compartir de Lote Que tan frecuentemente se comparte esta información
Si/No Primaria Determinar la aleatoriedad del envío de esta información
Compartir de cantidad de producto
Que tan frecuentemente se comparte esta información
Si/No Primaria Determinar la aleatoriedad del envío de esta información
Identificación de procesos
Registro de procesos internos del actor
Que tan frecuentemente se registra esta información
Si/No Primaria Determinar la aleatoriedad del registro de esta información
Registro en la modificación de unidades estándar
Que tan frecuentemente se registra esta información
Si/No Primaria Determinar la aleatoriedad del registro de esta información
Tasa de error en el envío de la información
Proporción de la distorsión de la información
Porcentaje Primaria Parametrizar la tasa de error en el registro de la información
92
Tasa de selección de medios
Qué tipo de medios usa para intercambiar la información
Tipos de medios
Primaria Parametrizar la tasa de error en el envío de la información
Tasa de selección de proveedores
Con cuales actores interactúa en la compra de insumos
Tipos de actores
Primaria Parametrizar la proporción en la relación con proveedores
Tasa de relaciones con clientes
Con cuales actores interactúa en la venta de productos
Tipos de actores
Primaria Parametrizar la proporción en la relación con clientes
Tasa proporción de la población
Proporción en el número de actores con respecto a los demás
Porcentaje Secundaria Determinar la relación entre cantidad de actores
93
6.2 Tabla resumen de las actividades y recursos empleados en
el desarrollo de las fases
Fase Objetivo Actividades Recursos
Definición de la(s) región(es) y la(s) fruta(s)
Definir la región y las frutas a considerar de la cadena frutícola colombiana, con las que se ejecutara el proyecto, usando el proceso de análisis jerárquico.
Definición de criterios de selección
Opinión de expertos
Definición de frutas de selección
Opinión de expertos Información
Definición de zonas de selección
Opinión de expertos Información
Obtención de registro de cada criterio para cada fruta y zona
Herramientas de computo Información
Aplicación de proceso de análisis jerárquico
Excel
Identificación de modelos de sistemas de trazabilidad aplicados en la cadena frutícola
Identificar modelos de sistemas de trazabilidad realizados en la cadena frutícola, mediante el estado del arte.
Identificación de sistemas de trazabilidad y modelos de sistemas de trazabilidad aplicados en la cadena frutícola
Opinión de expertos Recurso humano Herramientas de computo Información
Caracterización de los sistemas de trazabilidad y de los modelos identificados
Recurso humano Herramientas de computo
Definición de requisitos de los sistemas de trazabilidad
Opinión de expertos Recurso humano Herramientas de computo
Desarrollo del diagnóstico de la trazabilidad
Elaborar un diagnóstico de la trazabilidad en eslabones de la cadena frutícola de Colombia evaluando variables relacionadas con
Identificación de variables para realizar el diagnostico
Recurso humano Información de Fase 1 y Artículos
Elaboración de herramienta para el diagnostico
Recurso humano Herramientas de computo
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Fase Objetivo Actividades Recursos
la identificación de productos, de la manipulación que han sufrido, las unidades de producto que ingresan, se movilizan, se reubican y salen de inventario.
Selección de actores representativos de los eslabones en los cuales elaborar el diagnostico
Bases de datos Opinión de expertos
Contacto con actores seleccionados
Herramientas de comunicación Recurso humano
Aplicación de herramienta para el diagnostico
Recurso humano
Sistematización de resultados
Herramientas de computo Recurso humano
Descripción del estado de la trazabilidad.
Recurso humano
Modelado de sistemas de trazabilidad en la cadena frutícola colombiana.
Modelar sistemas de trazabilidad en la cadena frutícola de Colombia que permitan la identificación de los productos, de la manipulación que han sufrido, así como de las unidades de producto que ingresan, se movilizan, se reubican y salen de inventario.
Declaración de criterios de selección del sistema de trazabilidad para la cadena frutícola Colombiana
Opinión de expertos Recurso humano Herramientas de computo Información
Selección de método de modelado
Opinión de expertos Recurso humano Información
Diseño de modelo
Opinión de expertos Información Recurso humano Herramientas de computo especializadas
Validación el modelo
Recurso humano Herramientas de computo especializadas
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Fase Objetivo Actividades Recursos
Planteamiento de escenarios
Opinión de expertos Recurso humano Información Herramientas de computo especializadas
Selección del sistema de trazabilidad óptimo de acuerdo a los criterios de selección a la cadena frutícola Colombiana
Recurso humano Herramientas de computo especializadas
Establecimiento de propuestas de implementación
Establecer propuestas de implementación para el sistema de trazabilidad en la cadena frutícola de Colombia cuyo modelo optimiza criterios de selección.
Establecimiento de propuestas de implementación para el sistema de trazabilidad en la cadena frutícola de Colombia cuyo modelo optimiza criterios de selección
Opinión de expertos Recurso humano Información Herramientas de computo
Tabla 32 Tabla resumen de las actividades y recursos empleados en el desarrollo de las fases. Fuente: Autores
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6.3 Encuesta de Levantamiento de Información
MINORISTA
1 Por favor indique los siguientes datos
2 ¿Cuando usted comercializa?
3 De las siguientes frutas usted ¿a quien le compra?
4 ¿Cuál es la cantidad de fruta que compra a los proveedores semanalmente? Los siguientes valores están en kilogramos.
5 ¿Como negocia usted el precio de compra o venta?
6 ¿Usted qué criterios usa para escoger a sus proveedores?
7 Al comprar la fruta, cuáles de los siguientes aspectos usted considera?
8 ¿El (los) proveedor(es) de fruta cumple(n) con las cantidades solicitadas en la orden?
9 ¿El(los) proveedor(es) entrega(n) los pedidos a tiempo?
10 ¿Por que medio realiza la orden de frutas?
11 En promedio ¿Cuánto tiempo se demora haciendo un pedido de fruta? Indique este tiempo en minutos.
12 ¿Cuánto tiempo pasa desde que usted realiza el pedido hasta que se lo entregan?
13 ¿Con qué frecuencia realiza usted un nuevo pedido de fruta fresca?
14 A quién le compra usted fruta?
15 A continuación indique la ubicación de los actores a los que usted les compra y en que porcentaje
16 ¿Usted hace algún tipo de exigencia a su proveedor de frutas?
17 ¿Usted está dispuesto a pagar por adelantado por un servicio puerta a puerta en la entrega de la fruta?
18 Frente a la compra de la fruta, seleccione la opción que más prefiera
19 Responda si usted mismo recoge la fruta desde su proveedor, ¿Transporta diferentes tipos de fruta en el mismo camión?
20 SI usted mismo recoge la fruta,¿Cuales de los siguientes vehículos utiliza para recogerla?
21 ¿Cómo paga el transporte realizado para la distribución o aprovisionamiento de productos?
22 Si usted realiza el trasporte de productos, ¿Qué recursos utiliza en los procesos de distribución y aprovisionamiento?
23 Si usted mismo recoge las frutas, ¿Cuál es el costo de transporte de las frutas desde su proveedor hasta su empresa por viaje?
24 ¿Cómo identifica usted los productos?
25 ¿Cuáles son las unidades estándar para identificar los productos?
26 ¿Cómo registra la cantidad de frutas compradas?
27 ¿Tiene un almacén destinado al almacenamiento de fruta fresca?
28 ¿Cuenta usted con alguno de los siguientes almacenes?
29 ¿Cuáles son las unidades estándar para registrar los datos en el almacen?
30 Si cuenta usted con algún almacén, ¿Cuál es el área de dicho almacén?. Por favor indique la cantidad en metros cuadrados.
31 ¿Qué cantidad de fruta fresca mantiene diariamente en su tienda? Por favor indique un promedio en kilogramos
32 ¿Qué cantidad de fruta procesada mantiene diariamente en bodega? Por favor indique un promedio en kilogramos
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33 ¿Cuál es la cantidad máxima de fruta que puede almacenar?. Por favor indique un promedio en kilogramos.
34 ¿Cuánto tiempo en promedio usted mantiene las frutas para la venta?
35 ¿Qué técnicas utiliza para la conservación de frutas?
36 ¿ Que porcentaje de fruta se desperdicia en el transporte de la fruta?
37 ¿ Que porcentaje de fruta se desperdicia en el punto de venta?
38 ¿Cuales son las formas de pago que maneja con sus clientes y proveedores?
39 Frente a un problema de demanda inesperada por un tipo de fruta que no tenga, ¿Puede cubrirla?
40 Respecto a los siguientes recursos indique que requiere
41 ¿Posee estantería en su almacén?
42 Seleccione los porcentajes que describen el origen de su financiamiento para cada recurso.
43 ¿Con cuál tipo de línea de crédito ha sido financiado?
44 Indique de cuáles de las siguientes instituciones financieras usted ha recibido algun tipo de crédito
45 ¿Qué procesos logísticos ejecutan?
46 ¿Usted terceriza o utiliza operadores logísticos en alguno de los siguientes proceso?
47 Durante las operaciones de su empresa, ¿Cuáles de los siguientes procesos logísticos ejecuta en su empresa y cuales son subcontratados?
48 Marque la información que comparte con otros actores de la cadena
49 Marque los medios que usa para intercambiar información con su proveedor
50 ¿De cuáles de los siguientes aspectos registra información?
51 ¿Cual es el porcentaje de error en la información de los siguientes procesos?
52 ¿Cuál cree que son las principales razones de no intercambiar información?
53 Seleccione cuál(es) es (son) su valor agregado
54 Con otras industrias, usted:
55 Si usted respondió si a la pregunta sobre Agrupaciones ¿Para qué ha realizado estas agrupaciones?
56 Seleccione los diferentes actores de la cadena con lo que usted realiza contratos :
57 ¿Cuántas personas trabajan en logística en su organización?
58 Marque las actividades que realiza en el momento de procesar los pedidos
59 ¿Cuál de las siguienteS actividades realiza durante el proceso de compras y aprovisionamiento?
60 ¿Qué actividades realiza en el proceso de almacenamiento?
61 Marque las actividades que realiza en el proceso de transporte y distribución?
62 Marque las actividades que realiza en la logística de servicio al cliente
64 ¿Usted costea las actividades de procesar pedidos, almacenamiento, transporte, y servicio al cliente?
65 En caso de haber costeado los procesos logísticos ¿Cual es el costo determinado de los procesos logísticos en su organización?(mensualmente)
66 Señale el tipo de fruta que compra
67 Seleccione con cuales de los siguientes operadores se relaciona directamente durante su proceso de exportación y/o importación
68 Considera ¿qué el tercerizar las siguientes actividades, puede ser positivo para su organización?
69 ¿Qué tipo de servicio subcontrata?
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70 Si la respuesta a la pregunta 73 fue Por proceso, indique ¿cuál de los siguentes procesos subcontrata o estaria dispuesto a subcontratar?
71 Si la respuesta a la pregunta 73 fue Por infraestructura, indique si, esta es propia, arrendada o In-house
72 ¿Qué aspectos usted tiene en cuenta para la selección de su empresa de outsourcing logístico?
73 ¿Cuáles han sido los beneficios o mejoras que usted anotado, después de la tercerización ?
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6.4 Toma de Información primaria
Tabla 33 Evidencias toma de informacion
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6.5 Uso de la herramienta de simulación Anylogic7
