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DISEÑO DE UN MODELO DE TRANSPORTE MULTIMODAL PARA LA CADENA
FRUTÍCOLA COLOMBIANA
DAVID ANDRÉS SEPULVEDA GARCÍA
COD. 20091015033
IVAN DANILO OSPINA CONTRERAS
COD. 20101015070
PROYECTO DE GRADO PARA OPTAR POR EL TÍTULO DE INGENIERO INDUSTRIAL
DIRECTOR
M.SC. Ing. JAVIER ORJUELA CASTRO
UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS
FACULTAD DE INGENIERÍA
PROYECTO CURRICULAR DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
BOGOTÁ D.C., 2015
CONTENIDO
INTRODUCCIÓN ............................................................................................................. 8
JUSTIFICACIÓN ........................................................................................................... 11
SITUACIÓN PROBLÉMICA ........................................................................................... 14
OBJETIVOS .................................................................................................................. 17
1.1. OBJETIVO GENERAL ................................................................................... 17
1.2. OBJETIVOS ESPECIFICOS .......................................................................... 17
1. MARCO REFERENCIAL ............................................................................... 18
1.2. Antecedentes ................................................................................................. 18
1.3. Comportamiento mundial sector frutícola ....................................................... 18
1.4. El sector frutícola nacional ............................................................................. 19
1.5. Área cultivada y productiva ............................................................................ 21
1.6. Exportaciones frutícolas ................................................................................. 23
1.7. Importaciones frutícolas ................................................................................. 27
1.8. Generalidades frutas de estudio ..................................................................... 28
1.9. MARCO TEÓRICO ........................................................................................ 36
1.10. Marco conceptual ........................................................................................... 36
1.11. La cadena de suministro y su administración ................................................. 36
1.12. Logística......................................................................................................... 37
1.13. Relación de la logística con la cadena de abastecimiento: la logística integrada 37
1.14. El transporte de carga en la cadena de suministro ......................................... 37
1.15. Actores intervinientes en las operaciones de transporte de mercancía .......... 38
1.16. Elementos importantes para la logística del transporte .................................. 39
1.17. Principales modos de transporte .................................................................... 40
1.18. Factores para analizar en los distintos modos de transporte .......................... 43
1.19. Aplicación de la investigación de operaciones al transporte de carga ............ 44
1.19.2. REVISIÓN AL ESTADO DEL ARTE .............................................................. 45
1.20. El transporte multimodal ................................................................................. 46
1.21. Características de las redes intermodales ...................................................... 47
1.22. Actores intervinientes dentro de una red de transporte multimodal ................ 48
1.23. Los nodos de consolidación (hubs) ................................................................ 49
1.24. Las plataformas logísticas multimodales ........................................................ 51
1.25. El papel de los contenedores en el transporte multimodal .............................. 51
1.26. Problemas abordados en transporte intermodal- uso de la investigación de operaciones.................................................................................................................. 54
1.26.1.2. El transporte multimodal de productos perecederos ....................................... 60
1.26.1.3. El transporte multimodal en alimentos y en la cadena hortofrutícola .............. 61
1.26.1.4. Aplicación de la dinámica de sistemas a los sistemas de transporte multimodal 63
1.26.1.5. Inclusión de costos por externalidades ........................................................... 64
1.26.1.6. El transporte de carga en Colombia: necesidad de cambio hacia la intermodalidad .............................................................................................................. 65
1.26.1.7. Modos de Transporte utilizados actualmente en Colombia ............................ 66
2. ASPECTOS METODOLÓGICOS .................................................................. 68
2.1. Fase 0. Selección de la cadena ..................................................................... 73
2.2. Fase 1. Realización del marco conceptual ..................................................... 78
2.4. Fase 3. Análisis de resultados ........................................................................ 88
3.1. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA .................................................................. 89
3.3. MODELO FORRESTER CS UCHUVA Y MANZANA ..................................... 94
3.4. Estructuras del modelo ................................................................................... 94
3.4.1. Generación de órdenes .................................................................................. 94
3.5. Transporte Multimodal .................................................................................... 96
3.6. INDICADORES DE DESEMPEÑO ................................................................. 98
3.6.1. Indicadores relacionados al transporte multimodal ......................................... 98
3.6.1.1. Costos generales de transporte ..................................................................... 98
3.6.1.2. Contaminación por utilización del transporte .................................................. 99
3.6.1.3. Tiempo de transporte entre eslabones ......................................................... 100
3.6.1.4. Calidad del producto .................................................................................... 101
3.6.2. Indicadores del desempeño de la CS. .......................................................... 102
3.6.2.1. Transporte acumulado de las frutas en la CS ............................................... 102
3.6.2.2. Nivel de faltantes .......................................................................................... 103
3.6.2.3. Pérdidas de fruta .......................................................................................... 104
3.6.2.4. Satisfacción de la demanda ......................................................................... 106
3.7. ACTORES DE LA CADENA INVOLUCRADOS. ........................................... 107
3.8. Agricultores: ................................................................................................. 107
3.8.4. Importadores: ............................................................................................... 112
3.8.5. Punto de venta de fruta: ............................................................................... 113
3.8.5. Consumidor Final: ........................................................................................ 114
3.9. Validación del sistema .................................................................................. 116
4. EXPERIMENTACIÓN Y RESULTADOS ...................................................... 117
4.1. Diseño de escenarios para el transporte multimodal en la CS de la uchuva y manzana .................................................................................................................... 118
4.1.3. Escenario 3: Sistema multimodal terrestre-aéreo y marítimo férreo. ......... 119
4.2. Análisis de resultados .................................................................................. 119
4.2.1. Resultados indicadores generales de la cadena de suministro .................... 120
4.2.1.1. Pérdidas totales de la cadena ...................................................................... 120
4.2.1.2. Transporte promedio a lo largo de la cadena ............................................... 120
4.2.1.3. Inventarios promedio a lo largo de la cadena ............................................... 121
4.2.1.4. Porcentaje de cumplimiento de la demanda ................................................. 122
4.2.1.5. Faltantes promedio a lo largo de la cadena .................................................. 122
4.2.2. Resultados indicadores transporte multimodal ............................................. 123
4.2.2.4. Pérdidas por calidad del producto ................................................................ 127
4.3. Resumen del impacto generado por el transporte multimodal en la cadena de suministro de la uchuva y manzana ........................................................................... 129
4.4. Trabajos futuros: .......................................................................................... 129
CONCLUSIONES ........................................................................................................ 130
BIBLIOGRAFÍA ........................................................................................................... 132
ANEXO. DATOS ENTRADA MODELO DINÁMICO ..................................................... 144
LISTA DE TABLAS
Tabla 1. Productos de frutales y hortalizas en Colombia Fuente: CORPOICA – Escenario
actual de CTi en el sector hortofrutícola (2013). Pág. 8 ................................................... 20
Tabla 2. Área plantada, en edad productiva y producción de los principales cultivos
frutales * Aguacate, limón, mandarina, papaya, tomate de árbol, piña, maracuyá, guayaba,
guanábana y curuba. ** Plátano, naranja, mango, banano, guayaba, mandarina, limón,
aguacate, coco, guanábana, piña, guayaba agría, ciruela doméstica, lulo, durazno,
manzana, pera, pitahaya, curuba, granadilla y maracuyá. Fuente: DANE – ENA (2014) . 22
Tabla 3. Área plantada, en edad productiva, producción y rendimiento de los principales
cultivos frutales Fuente: DANE – ENA (2013) .................................................................. 23
Tabla 4. Principales frutas exportadas por Colombia entre 2010 y 2015 *Granadilla,
pitahayas, limón, naranjas, entre otros. Fuente. DIAN - DANE – Quintero Hermanos
(2015) .............................................................................................................................. 24
Tabla 5. Principales productos exportados entre Enero y Noviembre de 2014 Fuente:
DIAN - DANE – Quintero Hermanos (2015) ..................................................................... 25
Tabla 6. Principales países destino de las exportaciones en 2015 Fuente: Los autores
con base en datos de Agronet (2016) .............................................................................. 26
Tabla 7. Volumen de exportaciones frutícolas de Colombia 2010-2015 Fuente.
Elaboración propia, tabla elaborada con información de la base de datos de Agronet. .... 27
Tabla 8. Principales frutas de importación en Colombia en 2015 Fuente: Elaboración
propia, tabla elaborada con información de la base de datos Trademap y Agronet ......... 28
Tabla 9. Principales países de origen de las importaciones entre Enero y Diciembre de
2015 Fuente: DIAN – DANE – Quintero Hermanos (2015)............................................... 28
Tabla 10. Valor (US FOB) y Volumen (Ton) exportaciones Uchuva por país. Fuente:
Elaboración propia a partir de datos Agronet ................................................................... 32
Tabla 11.Superficie para el cultivo de manzanas y productividad del área de producción
en toneladas por hectárea. .............................................................................................. 34
Tabla 12. Toneladas de importación de manzana por país de destino en el 2015. .......... 34
Tabla 13. Clasificación de las áreas funcionales dentro de las plataformas logísticas. .... 51
Tabla 14. Interrupciones posibles identificadas para una red de transporte multimodal. .. 64
Tabla 15. Descripción de los procedimientos en la metodología del presente trabajo. .... 73
Tabla 16. Datos de inicio para la comparación de las cadenas agroindustriales parte del
estudio. ............................................................................................................................ 74
Tabla 17. Intervalos de clasificación para la ponderación de los aspectos por cadena
agroalimentaria. ............................................................................................................... 74
Tabla 18. Matriz de priorización de las cadenas con respecto a los criterios definidos. ... 75
Tabla 19. Priorización de los criterios .............................................................................. 75
Tabla 20. Matriz de opuestos. ......................................................................................... 76
Tabla 21. Matriz normalizada de los criterios de selección de las cadenas
agroindustriales. .............................................................................................................. 77
Tabla 22. Matriz A*C. ...................................................................................................... 77
Tabla 23. Indicadores de la razón de consistencia. ......................................................... 77
Tabla 24. Resultados obtenidos para el AHP. ................................................................. 78
Tabla 25. Palabras calve y fórmulas de búsqueda. ......................................................... 79
Tabla 26. Artículos relacionados al transporte multimodal de productos hortofrutícolas .. 81
Tabla 27. Aspectos en los que se agrupan las principales referencias consultadas. ....... 81
Tabla 28. Principales referencias base para la elaboración de la tabla de
operacionalización de variables. Fuente: Los autores. ..................................................... 85
Tabla 29. Matriz de relación de artículos con temáticas abordadas en transporte
multimodal. ...................................................................................................................... 87
Tabla 30. Indicadores de desempeño del modelo a evaluarse en cada uno de los
escenarios propuestos. .................................................................................................. 117
Tabla 31. Resultados de simulación para el indicador de contaminación ambiental
producida por el transporte en el escenario 1 ................................................................ 123
Tabla 32. Resultados de simulación para el indicador de contaminación ambiental
producida por el transporte en el escenario 2. ............................................................... 124
Tabla 33. Resultados de simulación para el indicador de contaminación ambiental
producida por el transporte en el escenario 3. ............................................................... 124
Tabla 34. Resultados de la simulación para el indicador de tiempo de tránsito en el
escenario 1 .................................................................................................................... 125
Tabla 35. Resultados de la simulación para el indicador de tiempo de tránsito en el
escenario 2 .................................................................................................................... 125
Tabla 36. Resultados de la simulación para el indicador de tiempo de tránsito en el
escenario 3 .................................................................................................................... 125
Tabla 37. Resultados de la simulación para el indicador de costos de transporte en el
escenario 1 .................................................................................................................... 126
Tabla 38. Resultados de la simulación para el indicador de costos de transporte en el
escenario 2 .................................................................................................................... 126
Tabla 39. Resultados de la simulación para el indicador de costos de transporte en el
escenario 2 .................................................................................................................... 127
Tabla 40. Resultados obtenidos en simulación para las pérdidas por calidad del producto
en el escenario 1 ........................................................................................................... 127
Tabla 41. Resultados obtenidos en simulación para las pérdidas por calidad del producto
en el escenario 2. .......................................................................................................... 128
Tabla 42. Resultados obtenidos en simulación para las pérdidas por calidad del producto
en el escenario 3. .......................................................................................................... 128
Tabla 43. Tipo de contenedores para transporte marítimo Fuente: Los autores. ........... 144
Tabla 44. Tipo de contenedores transporte aéreo Fuente: Los autores a partir de
http://www.space-cargo.com/docs/ContenedoresAereos.pdf ......................................... 145
Tabla 45. Costos para movimiento de carga Colombia-Países Bajos vía marítima Fuente:
Los autores a partir de PROEXPORT ............................................................................ 145
Tabla 46. Costos para operación aérea por $USD/Kg Fuente: Los autores a partir de
Proexport ....................................................................................................................... 146
Tabla 47. Consumo per cápita de Uchuva en Cundinamarca Fuente: Los autores ....... 147
Tabla 48. Resultado de pruebas de bondad de ajuste para el consumo per cápita Fuente:
Los autores .................................................................................................................... 148
Tabla 49. Principales municipios productores de uchuva en Colombia Fuente: Fischer, G.,
Flórez, V. y Sora, A. Producción, pos cosecha y exportación de la uchuva. Universidad
Nacional de Colombia, Facultad de Agronomía. Bogotá, marzo del 2000, pág. 93 ........ 149
Tabla 50. Matriz Origen-Destino en la operación de transporte nacional - Distancia en
Km Fuente: Los autores a partir de Google Maps ......................................................... 150
Tabla 51. Matriz Origen-Destino en la operación de transporte nacional – Tiempo de viaje
expresado en días Fuente: Los autores a partir de Google Maps ................................. 151
Tabla 52. Matriz Origen-Destino expresada en Km Fuente: Los autores a partir de
SeaRates.com ............................................................................................................... 152
Tabla 53. Matriz origen-destino Colombia-Holanda en días Fuente: Los autores a partir de
datos de Proexport
http://www.colombiatrade.com.co/sites/default/files/perfil_paises_bajos.pdf .................. 152
Tabla 54. Matriz Origen-Destino expresada en Km Fuente: Los autores a partir de
SeaRates.com ............................................................................................................... 153
Tabla 55. Matriz origen-destino vía marítima Chile-Colombia en días Fuente: Elaboración
propia a partir de datos de proexport ............................................................................. 153
Tabla 56. Tiempos promedio de tránsito en la CS de Uchuva Fuente: Los autores ....... 154
Tabla 57. Tiempos de cargue en grandes centros y puertos expresado en horas Fuente:
Los autores a partir de datos del Ministerio de Transporte
https://www.mintransporte.gov.co/descargar.php?id=4040 ............................................ 154
Tabla 58. Tiempos de descargue en grandes centros y puertos expresado en horas
Fuente: Los autores a partir de datos del Ministerio de Transporte
https://www.mintransporte.gov.co/descargar.php?id=4040 ............................................ 155
Tabla 59. Destinos de la producción de uchuva nacional .............................................. 155
Tabla 60. Cantidades recibidas y despachadas de uchuva nacional ............................. 156
Tabla 61. Población de Cundinamarca y total nacional Fuente: Los autores a partir de
Estimación y proyección de población nacional, departamental y municipal total por
área1985-2020 .............................................................................................................. 156
Tabla 62. Producción en toneladas de uchuva en Colombia Fuente: Agronet. Datos hasta
Diciembre de 2013 ......................................................................................................... 157
Tabla 63. Rendimiento de uchuva en Colombia 1994-2014 Fuente: Los autores a partir de
Agronet .......................................................................................................................... 158
Tabla 64.Resultados obtenidos del estudio estadístico Fuente: Los autores a partir de
SPSS ............................................................................................................................. 158
Tabla 65.Toneladas exportadas desde Colombia Fuente: Elaboración propia a partir de
Agronet .......................................................................................................................... 158
Tabla 66.Resultados de pruebas de bondad de ajuste para la distribución de las
exportaciones de uchuva Fuente: Elaboración propia a partir de Agronet ..................... 159
Tabla 67.Resultados de pruebas de bondad de ajuste para la distribución de las
importaciones de manzana a Colombia Fuente: Los autores ........................................ 159
Tabla 68.Porcentajes de pérdidas en cada uno de los procesos poscosecha de la uchuva.
Fuente: Los autores ...................................................................................................... 160
INTRODUCCIÓN
Colombia es considerado un país mega diverso y uno de sus sectores más competitivos sin
duda alguna es el frutícola. El sector frutícola colombiano está potenciado por la diversidad
geográfica que presenta el país, los diferentes climas, su riqueza cultural y la buena
interacción de todos estos factores (Ministerio de Salud y Protección Social, 2013). Este
sector adquiere cada vez más relevancia para la economía nacional y esto se puede
apreciar en el crecimiento de la participación de los productos frutícolas en el PIB de la
nación en el año 2014, dado que según cifras del DANE, la participación de los productos
agrícolas sin café aumentó un 0,9%, potenciados por un acrecimiento en la producción de
los cultivos transitorios en un 1,1%. Además se ha generado un incremento de la producción
de frutas frescas y nueces en un 1,3%1. Por otro lado, las exportaciones del sector
hortofrutícola han presentado un crecimiento representativo en el 2014, pasando de
129.700 toneladas en el 2013 a 181.300 toneladas. Las importaciones también han
mostrado un incremento notable, pasando de 326.600 toneladas en el 2013 a 339.500 en
el 20142.
El sector frutícola nacional es de alta importancia no sólo para los aspectos comerciales de
la nación, sino que también para el campo colombiano y ha adquirido mayor relevancia
actualmente, dado que en el marco del proceso de paz, la reinserción de nuevos
trabajadores para este sector marca el posible crecimiento y desarrollo del campo a corto
plazo y mediano plazo, bajo la premisa fundamental del aumento de la fuerza de trabajo.
En este contexto, como lo establece Álvaro Palacio, gerente general de ASOHOFRUCOL,
se hacen necesarias políticas de impacto a corto y largo plazo para cubrir las necesidades
básicas de los habitantes del campo. Estas políticas están encaminadas claramente a
buscar el crecimiento de la oferta de frutas de nuestro país y el instrumento principal para
esto es el Plan Nacional de Fomento Hortofrutícola que en los primeros tres años de
ejecución del proyecto ha mostrado avances productivos de más de 70 mil productores3.
El Plan Nacional de Fomento Hortofrutícola (PNFH) es complemento fundamental del Plan
Frutícola Nacional (PFN), establecido en el año 2006, y que marca los procesos necesarios
para el fortalecimiento del sector frutícola hacia el año 2025. Según la visión del PFN,
Colombia en el 2025 será un proveedor de alta importancia de productos agrícolas para el
mundo, con un alto potencial exportador y un aprovechamiento de los recursos naturales
que se poseen4.
El Plan Frutícola Nacional, buscando precisamente la consolidación del sector frutícola
colombiano en los mercados internacionales, resalta la importancia del fortalecimiento de
ciertas capacidades productivas que permitan mejorar la calidad los productos ofrecidos y
aprovechar la posición geográfica del país. Este fortalecimiento de capacidades trae
consigo un mejoramiento de un conjunto de competencias, que integradas llegarán a la
consolidación del sector frutícola como uno altamente competitivo. Para el mejoramiento de
1 DANE. Cuentas cuatrimestrales- Colombia. Producto interno bruto (PIB). Cuarto trimestre de 2014. 2 ASOHOFRUCOL. Revista de Frutas y Hortalizas. Fuente: DIAN-DANE-Quintero Hermanos (2015). 3 Palacio, Álvaro. Gerente General de ASOHOFRUCOL. Presentación de la revista de frutas y hortalizas en su edición de enero y febrero de 2015. 4 Plan Frutícola Nacional. ASOHOFRUCOL. 2006.
estas competencias, se han determinado un conjunto de políticas a desarrollar, dentro de
las cuales un componente fundamental habla de la infraestructura y la conectividad del
sector entre los principales puntos geográficos implicados, lo que requiere no sólo de un
complemento del estudio de la logística del sector, sino de la intervención económica de los
sectores público y privado.
La logística es una herramienta fundamental para el aumento de la competitividad de los
productos frutícolas, dado que permite dar solución a los problemas de dispersión de los
lugares, conservación de los productos y demás problemáticas (Malorgio & Felice, 2014).
En la cadena de suministro y como componente clave de la logística, el transporte juega un
papel clave (Crainic T. , 2003), por permitir movilizar los flujos de carga entre los eslabones
de la cadena. Dada la sensibilidad que poseen los productos frutícolas al precio, una
reducción de costos en una función tan primordial como el transporte es fundamental para
una administración eficiente de la cadena de suministro (Simchi-Levi, Kaminsky, & Simchi-
Levi, 2005).
En la actualidad el sector frutícola colombiano soporta el movimiento de sus flujos en gran
medida en el transporte por vía terrestre. Según cifras del Ministerio de Transporte, en 2013
de toda la carga nacional transportada, el 73% corresponde a movimiento por vía terrestre.
Además, dados los resultados obtenidos por Castañeda, Canal y Orjuela (2012), en el
trabajo CARACTERIZACIÓN DE LA LOGÍSTICA DE LA CADENA DE ABASTECIMIENTO
AGROINDUSTRIAL FRUTÍCOLA COLOMBIANA, se puede observar que el transporte
ferroviario nacional solamente es utilizado para el movimiento de carbón y por modo fluvial
solamente se transporta banano desde el Urabá hacia las sociedades portuarias del Caribe
para tomar el Océano Atlántico.
Las nuevas exigencias de los clientes y la preocupación de los productores por aumentar
la calidad de sus productos, han influido directamente en la concepción de nuevas
tendencias logísticas, que pretendiendo buscar la reducción de costos y tiempos de
transporte han recurrido a la multimodalidad como alternativa (EPYPSA; Ministerio de
Transporte, 2012). La coordinación de varios modos de transporte, tal como lo afirman
SteadieSeifi, N.P, Nuijten, Van Woensel y Raoufi (2013) permite aprovechar las ventajas
de cada uno en tiempo y costo mediante el concepto de economías de escala. La
intermodalidad en un sector como el frutícola, con tan alta sensibilidad al precio, es
importante para la reducción de costos de transporte y de tiempos de trayecto (Pérez-Mesa,
Galdeano-Gómez, & Salinas, 2012), además tal como lo mostraron SteadieSeifi, et. al.
(2014), en su trabajo para una red intermodal de transporte de productos frutícolas,
teniendo en cuenta aspectos como la conservación biológica del producto y la gestión de
los activos de la red de transporte, se pueden reducir las pérdidas de producto al mismo
tiempo que se usa un transporte sostenible.
Una forma de comparar el comportamiento de los factores logísticos es el índice de
desempeño logístico, medido por un estudio realizado periódicamente por el banco mundial.
Este indicador no es favorable a Colombia con respecto a otras nacionales
latinoamericanas, como es el caso de México, Argentina, Chile y Brasil, por citar algunos
ejemplos. Este índice mide las percepciones de la logistica de un país basándose en la
eficiencia del proceso de despacho de aduana, la calidad de la infraestructura relacionada
con el comercio y el transporte, la facilidad de acordar siempre embargos competitivos y en
general la calidad de los servicios logísticos. La escala va de 1 a 5, siendo el 5 la mejor
calificación posible. Colombia obtuvo una puntuación para el año 2014 de 2,64, incluso
reduciendo la calificación obtenida en el 2012. México, Argentina, Chile y Brasil obtuvieron
calificaciones de 3.13, 2.99, 3.26 y 2.94 respectivamente. Estas cifras colocan en manifiesto
el panorama de competitividad de la región y plantean la necesidad para Colombia de
fortalecer su desempeño logístico mediante políticas de desarrollo a mediano y corto plazo5.
El gobierno colombiano, alertado por esta evidencia de su atraso en infraestructura logística
ha adelantado proyectos en los últimos años que buscan llegar en un futuro a la
consolidación de una infraestructura logística multimodal competitiva y sostenible. En el
Plan Nacional de Desarrollo 2010-2014, uno de los componentes fundamentales fue dentro
de la estrategia Competitividad e infraestructura estratégicas el objetivo de Infraestructura
y servicios de logística y transporte para la integración territorial. Con base en esto, se
desarrollaron planes como el Plan Estratégico de Infraestructura Intermodal de Transporte,
dirigido por el Ministerio y la firma consultora española EPYPSA, que es la base para
desarrollar un escenario de intermodalidad eficiente hacia el año 2032 y el CONPES 3758,
del año 2014, que es el Plan para restablecer la navegabilidad del Río Magdalena. En este
se pretende llegar a aumentar los kilómetros navegables de esta vía fluvial y mejorar las
condiciones de navegabilidad del río. Estos documentos son de importancia para el logro
de la consolidación del transporte multimodal en Colombia, dado que en primera medida el
PEIIT analiza de manera integral el estado actual de la infraestructura logística colombiana
en todos sus modos de transporte para establecer políticas a corto, mediano y largo plazo
que permitan llegar a la intermodalidad y el CONPES 3758 permitiría la recuperación de la
principal arteria fluvial de Colombia, medio de conexión entre el centro del país y la costa
Caribe.
Desde el punto de vista de las relaciones internacionales, la Alianza del Pacífico, de la cual
Colombia es miembro junto con Chile, México y Perú, define la intermodalidad como un
proceso urgente para potenciar la competitividad en los países que la integran. Dada la
ubicación geográfica de los países que integran la Alianza, la multimodalidad surge como
un reto para el aprovechamiento de oportunidades de mejoras competitivas y la posible
consolidación de corredores multimodales supranacionales (Gartner Trejos & Cuellar,
2014).
En este contexto, este proyecto busca integrar los factores de conservación y calidad, la
distribución modal de cargas entre los distintos modos de transporte y las posibles rutas en
una red intermodal para el transporte de productos frutícolas nacionales. Para lograr este
objetivo se verificará la relación entre las principales variables intervinientes, proponiendo
una solución sostenible.
En el proyecto se definen los objetivos, la situacion problémica y las hipótesis.
Posteriormente se presenta el contexto del sector frutícola mundial y más ampliamente del
sector frutícola colombiano. Luego se mustra la revisión bibliográfica del problema del
transporte multimodal, tanto de forma general como para el sector frutícola y por último se
describen los aspectos metodológicos.
Este proyecto está enmarcado en un macroproyecto realizado por el Grupo de Investigación
en Cadenas de Abastecimiento, Logística y Trazabilidad (GICALYT) de la Universidad
5 El Banco Mundial. Tomado de http://datos.bancomundial.org/indicador/LP.LPI.OVRL.XQ.
Distrital Franciso José de Caldas y con participación de la Asociación de productores de
hortalizas y frutas de Colombia, ASOHOFRUCOL, conocido como “Modelo Logístico para
la Cadena de frutas en Colombia”, y el cual surge luego de desarrollar la caracterización
logística de la cadena de frutas.
JUSTIFICACIÓN
Colombia es el país con mayor número de especies de flora y fauna por kilómetro cuadrado del mundo; esta biodiversidad, dentro de la cual se incluye la riqueza frutícola, se constituye en el principal elemento diferenciador de Colombia para su competitividad a nivel global; a pesar de esto, se observa un desaprovechamiento de estas ventajas competitivas, que le brindan a Colombia oportunidades de desarrollo y crecimiento agrícola, potencial internacional, por medio de la exportación de sus productos frutícolas, y en relación con el comportamiento creciente del consumo de frutas tropicales en los mercados de países
desarrollados. (Ministerio de Salud y Protección Social, 2013). Según la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO), en un comunicado emitido el 18 de marzo de 2011, se ratifica el perfil de Colombia para ser una potencia agroalimentaria, afirmando: “Colombia tiene que prepararse internamente y salir a conquistar mercados internacionales para los productos agrícolas como frutas y vegetales; ya lo hizo con banano y café, ahora debe ampliar ese espectro”6. El siguiente es el texto de la visión propuesta en el plan frutícola nacional para el año 2025 del sector frutícola colombiano:
“En el 2025 la fruticultura colombiana se ha convertido en un dinámico sector productivo, lo que le ha permitido alcanzar una creciente participación en la producción y las exportaciones agrícolas. Gracias a esto, el país ha logrado hacer un mejor aprovechamiento de su rica diversidad natural y de la elevada y amplia demanda mundial por productos frutícolas, frescos y procesados. Para ello, el sector ha cimentado un desarrollo integral vigoroso que se caracteriza por altos niveles de formalización empresarial, un significativo grado de tecnificación y capacidad innovadora, profundos procesos de especialización productiva y de organización regional, y una dinámica coordinación entre los diferentes actores de las cadenas productivas relacionadas. De esta forma, progresivamente Colombia ha venido asegurando una sólida y diversificada oferta exportable de productos de alta calidad y valor agregado, que ha permitido un reconocido posicionamiento mundial del país como proveedor de productos frutícolas, que cumplen a cabalidad con los exigentes estándares internacionales. Este desarrollo ha llevado a que la fruticultura colombiana represente una sólida y creciente fuente de oportunidades productivas y de generación de empleo y de ingresos para los habitantes de las distintas zonas rurales del país, en especial los pequeños productores. Con estos logros, el sector frutícola contribuye a la ejecución efectiva de las políticas gubernamentales orientadas a un sostenido crecimiento económico, a la reducción de la pobreza, y a un aprovechamiento racional y sostenible de los recursos naturales con que cuenta el país”.7
6 Giraldo, B. (2011, 18 de Abril). ‘El país tiene el perfil para ser potencia agroalimentaria’. Portafolio. Recuperado de: http://www.portafolio.co/negocios/%25E2%2580%2598el-pais-tiene-el-perfil-ser-potencia-agroalimentaria%25E2%2580%2599 7ASOHOFRUCOL. (2006). Plan Frutícola Nacional PFN. Recuperado de: http://www.asohofrucol.com.co/archivos/biblioteca/biblioteca_14_FINAL%20PFN%20COMPLETO.pdf
Bajo este ámbito también es importante destacar el papel del sector rural, y cobra más
importancia bajo la perspectiva de una posible reinserción de los actores pertenecientes al
sector que milita al margen de la ley. Es el postconflicto un escenario que posiciona al sector
rural como promisorio y por tal razón a partir del año 2010 las políticas rurales han estado
encaminadas en el fortalecimiento de la inversión hacia el campo, sin embargo como lo
señala Machado el desafío para Colombia se presenta bajo tres perspectivas diferentes, la
primera se concentra en recuperar y reestructurar lo que se ha destruido en el conflicto, una
segunda apunta al cambio en ámbitos institucionales y una tercera donde las identidad del
sector rural no debe desaparecer. (Machado, 2012)
Con relación al sector rural, es fundamental observar que en el manejo poscosecha de los
productos frutícolas frescos, específicamente en relación al transporte, Castañeda et al.
(2012) señalan que gran parte de los vehículos que movilizan la fruta no cumplen con
requisitos básicos, tal como la refrigeración, y además el embalaje que se utiliza no es el
adecuado. Lo anterior permite identificar las graves deficiencias en el transporte de frutas y
de cómo la calidad del producto disminuye desde el punto de salida hasta el receptor final
de la cadena.
En cuanto al transporte intermodal, un aspecto fundamental que maneja el país es la
infraestructura logística terrestre y área que posee, pero quizás el mayor impulso en cuanto
a transporte lo brinda el sector marítimo que soporta el 85% de las exportaciones del país.
Adicionalmente, Colombia soporta una capacidad de oferta exportadora, según la
“Investigación en Fruticultura colombiana” de CORPOICA, el 95% de la producción frutícola
está orientada al mercado interno, por ende, nuestro país tiene un gran horizonte de
expansión del sector frutícola, soportada por el área apta y subutilizada para cultivos de
frutales, y motivada por el crecimiento del mercado de frutas tropicales y exóticas a nivel
mundial. En dicho orden, el Plan Frutícola Nacional 2006-2010, cuando expresa su visión
a 2025, deja claro implícitamente, la necesidad del desarrollo de logística integral que de
soporte a la firme intención de aumentar la presencia internacional del sector frutícola
colombiano.
Sin embargo en Colombia la infraestructura logística y la alta dependencia que tiene de sus
puertos para exportar sus productos, se ha convertido en una problemática para los
productores de frutas y verduras del interior del país, la distancia a la cual se encuentran
los centros de producción recolección y tratamiento de los puertos y el rezago tecnológico
que tiene el país en su infraestructura vial. Por tal razón con miras a cumplir la meta trazada
para el año 2025 del Plan Frutícola Nacional, el gobierno de transición ha desplegado un
ambicioso proyecto de infraestructura, con la finalidad de integrar el país.
Dentro del proyecto de creación de infraestructura se destaca el plan de recuperación del
río Magdalena, en el que se pretende recuperar 908 kilómetros, desde Puerto Salgar hasta
Barranquilla, para así devolver al país uno de los principales corredores de transporte y
distribución de mercancías que no solo conecta el interior del país, también da apertura
para el comercio exterior. Con respecto al proyecto de recuperación de la navegabilidad, el
vicepresidente Vargas Lleras señala que “tendremos todo el país integrado en sus
ferrocarriles, en la navegabilidad del río, en sus puertos, en sus aeropuertos”8, de esta forma
8 Vicepresidencia de la República. (2014). Recuperación del Río Magdalena hace parte de un ambicioso plan del Gobierno Santos en todos los frentes de infraestructura: Vargas Lleras. Recuperado de:
el país trabaja en el cumplimiento del PEIIT (Plan Estratégico de Infraestructura Intermodal),
en el cual no solo el río Magdalena cumple un papel fundamental, también la construcción
de un ferrocarril que comunique la región cundi-boyacense con la costa caribe y la
ampliación de las carreteras actuales alimentan el ambicioso proyecto. (EPYPSA; Ministerio
de Transporte, 2012)
Además de la falta de infraestructura, hay que sumar que los sistemas de transporte
actuales en Colombia no han tomado en cuenta externalidades como las políticas
medioambientales. En este sentido, las tendencias logísticas en la actualidad han exhortado
a las organizaciones a la implementación de sistemas de transporte basados en la
intermodalidad y la multimodalidad, que permitan aprovechar modos de transporte como el
fluvial y el férreo y de esta manera reducir tanto los costos por el logro de economías de
escala, como los impactos ambientales.
Por las razones mencionadas anteriormente el presente proyecto se enfoca en brindar una
solución a la problemática del transporte de productos frutícolas, con el transporte
intermodal, a razón que permita aprovechar los diferentes medios de transporte disponibles
para el productor y de esta forma controlar las condiciones logísticas relacionadas. De esta
forma se comparan las condiciones actuales y se proponen las condiciones de mejora que
permita el fortalecimiento de la cadena frutícola, ya que de lograr la intermodalidad el sector
contribuiría positivamente al desarrollo económico y comercial del país.
SITUACIÓN PROBLÉMICA
http://www.vicepresidencia.gov.co/prensa/2014/Paginas/Recuperacion-del-Rio-Magdalena-hace-parte-de-un-ambicioso-plan-del-Gobierno-Santos-en-los-frentes-de-infraestructura-140913.aspx
La producción de las frutas de mayor competitividad en Colombia está localizada en lugares
que están muy separados de los puertos nacionales, que son las principales formas de
conexión con los mercados extranjeros. Por ejemplo la mora, el mango, la uchuva y la
gulupa, productos con un alto potencial de comercialización nacional e internacional9, se
siembran en su mayoría en la región del altiplano cundiboyacense.
El traslado de estos productos, desde su punto de producción a las instalaciones portuarias,
debe garantizar la calidad de los mismos, dado que los mercados internacionales son
demasiado exigentes. El transporte juega un papel fundamental en el desarrollo de la
logística de los productos y en el sector frutícola no podría verse de otra forma, dado que
las frutas presentan alta sensibilidad en este aspecto. (Malorgio & Felice, 2014).
La logística es una solución a los problemas de dispersión de los lugares en una cadena de
suministro y juega un papel fundamental en la conservación de productos perecederos,
ofreciendo herramientas para controlar las variables de tiempo y costo (Malorgio & Felice,
2014). Por sus mismas características biológicas, el tiempo de transporte de los productos
frutícolas desempeña un papel fundamental para la calidad de los mismos. Además del
tiempo, el costo influye de manera directa en los mercados, dado que estos productos son
altamente sensibles a los precios, por lo que garantizar un transporte eficiente a bajo costo
es fundamental (SteadieSeifi, Dellaert, & Van Woensel, 2014), puesto que una reducción
en los costos de transporte permite que estos productos se puedan distribuir a un precio
más competitivo y su participación en el mercado sea mayor.
Las últimas tendencias en la investigación logística han propuesto al transporte
multimodal/intermodal como la alternativa para disminuir costos, generando economías de
escala, y reducir tiempos. En muchos países industrializados las nuevas regulaciones y la
reducción de los impuestos alentaron a las empresas a cambiar a soluciones más
sostenibles (SteadieSeifi, N.P, Nuijten, Van Woensel, & Raoufi, 2013). Colombia, buscando
aumentar su competitividad en los mercados internacionales, no ha sido indiferente ante
esta tendencia. El gobierno colombiano encabezado por el Ministerio de Transporte y con
la asesoría de la firma española EPYPSA, desarrolló en el año 2012 el Plan Estratégico de
Infraestructura Intermodal de Transporte (PEIIT), que es la hoja de ruta para los proyectos
que permitirán que la nación cuente con una plataforma logística intermodal competitiva en
unos veinte años. Se puede afirmar que el transporte multimodal en la actualidad en
Colombia es incipiente, pero puede mejorar con una inversión de carácter público y privado
(Castañeda, Canal, & Orjuela, 2012). Colombia posee una buena infraestructura para el
transporte de carga por medio fluvial y ferroviario que en la actualidad está en desuso, de
modo que existe una sobrecarga del transporte vial (EPYPSA; Ministerio de Transporte,
2012)
El transporte multimodal adquiere importancia para la cadena frutícola colombiana en el
sentido de fortalecer el sector económica y socialmente. En primera instancia porque con
la reducción de costos y tiempos de transporte la rentabilidad del sector va a ir en aumento
y por otro lado, una aplicación eficiente de una infraestructura intermodal puede ayudar a
reducir los efectos de externalidades negativas producidas por el uso excesivo del modo de
transporte carretero, entre las que se encuentran la sobrecarga de la infraestructura vial
existente y el aumento de emisiones de gas carbónico. Según cifras del Ministerio de
9 Según consultoría con ASOHOFRUCOL.
Transporte, más del 90 % de la carga frutícola colombiana es transportada por carretera y
según el estudio de vías realizado en el PEIIT, Colombia tiene muchas zonas de acceso a
la costa Caribe con problemas de movilidad a causa de la alta utilización de la
infraestructura vial. Teniendo en cuenta esto, el transporte intermodal se convierte en una
alternativa viable y sostenible para llevar los productos frutícolas desde el centro de
producción a las sociedades portuarias colombianas con el objetivo de colocarlos en los
mercados internacionales.
Sin embargo, para establecer la intermodalidad para productos de tipo perecedero y en
particular para el sector frutícola, se hace necesario tener en cuenta los factores de
conservación del producto, desde el momento en que se hace la cosecha en los lugares de
producción, hasta su destino. Estos factores tienen que ver con las condiciones que las
unidades de transporte deben proveer, como la refrigeración, que es importante en el ciclo
de vida de los productos, el embalaje y la mejor ubicación de distintos tipos de producto en
las unidades de transporte, para poder aprovechar las economías de escala (SteadieSeifi,
Dellaert, & Van Woensel, 2014). La pérdida de productos por un mal manejo es uno de los
principales problemas de los productores, dado que aproximadamente un tercio de la
cantidad de la producción mundial de alimentos se desperdicia o se pierde por las labores
realizadas en las actividades logísticas. (Gustavsson, Cederberg, Sonesson, van Otterdijk,
& Meybeck, 2011).
Muchos autores se han apoyado en la investigación de operaciones para la planeación y el
diseño de redes intermodales de transporte, no obstante, este problema en el sector
frutícola ha sido abordado de forma muy escasa, siendo los únicos ejemplos encontrados
en la revisión bibliográfica los trabajos de Pérez-Mesa, Galdeano-Gómez y Salinas (2012)
y de SteadieSeifi, Dellaert, & Van Woensel (2014). En el primero se trabajó la exportación
de productos hortofrutícolas desde Almería (España) y en el segundo se dan las bases para
los factores que se deben tener en cuenta al trabajar una red intermodal en el caso de
transportar productos frutícolas.
En el problema presentado, este proyecto plantea la necesidad de establecer un modelo
que permita a los principales actores de la cadena de suministro, tomar decisiones para
mejorar la logística del transporte de los productos frutícolas colombianos, bajo la premisa
de un sistema de transporte intermodal. La pregunta de investigación que se pretende
contestar es: ¿Cómo establecer un sistema de transporte multimodal que permita la
eficiencia logística para la cadena frutícola colombiana?
El alcance de este proyecto se enmarcará solamente en el transporte multimodal de larga
distancia, dejando de lado los problemas de primera y última milla.
HIPÓTESIS
Mediante el establecimiento de estrategias y políticas de transporte basadas en un análisis
de relación con dinámica de sistemas se logra establecer un sistema de transporte
multimodal óptimo para la cadena frutícola colombiana.
OBJETIVOS
1.1. OBJETIVO GENERAL
Establecer estrategias que conduzcan a un sistema de transporte multimodal eficiente en las medidas de desempeño de tiempo, costo, emisiones de CO2 y pérdidas por calidad, mediante el uso de la dinámica de sistemas para la cadena frutícola colombiana.
1.2. OBJETIVOS ESPECIFICOS
Establecer el comportamiento del transporte multimodal en las frutas y el marco
conceptual del transporte multimodal, así como realizar la revisión de la literatura.
Llevar a cabo la priorización mediante diferentes técnicas para determinar qué
cadenas productivas de frutas serán objeto de estudio en el proyecto.
Realizar el levantamiento de información primaria y secundaria que permita
establecer las características y parametrización del modelo para la cadena de frutas.
Diseñar y verificar (validar) el modelo multimodal para la cadena.
1. MARCO REFERENCIAL
1.1. OBJETO PRÁCTICO
1.2. Antecedentes
En este capítulo se realiza una retrospectiva del sector frutícola colombiano, reseñando el
comportamiento nacional, regional y mundial del sector. Con este capítulo se pretende tener
una visualización amplia del sector como herramienta base para los capítulos posteriores.
1.3. Comportamiento mundial sector frutícola
En la perspectiva mundial el sector agrícola tiene gran incidencia dentro del programa de
seguridad alimentaria promulgada por la FAO (Organización de las naciones unidas para la
agricultura) y la dinámica de este sector se agrupa en tres grandes grupos: Productos en
fresco, productos mínimamente procesados y productos procesados con alto valor
agregado.
Además los productos pertenecientes a este sector se analizan desde perspectivas como
“Buenas prácticas agrícolas (BPA o por sus siglas en ingles GAP), certificación orgánica
(Sellos verdes y Eco-Cert), certificación de origen (COO por sus siglas en ingles) y comercio
justo (Fair-Trade) como indicadores de competitividad y diferenciación ante productos
homólogos o competidores” (Flórez & Uribe, 2013)
Según datos de la FAO desde el año 1990 la producción frutícola ha experimentado un
crecimiento sostenido a una tasa de 10,7% anual (Flórez & Uribe, 2013), con respecto a lo
anterior el mercado de fruta fresca tuvo un comportamiento creciente entre los años 2011
y 2015, donde pasó de USD 94 mil millones a una cifra superior a los USD 110 mil millones.
(ITC, 2016). Este comportamiento se representa en el gráfico 1. A nivel global Asia se
establece como el principal proveedor de productos frutícolas, seguido por Europa, América
Latina y el Caribe. Según la FAO las frutas más representativas en el mercado global son:
bananas, manzana, uva, naranja, melones, mangos, plátano y mandarinas (Flórez & Uribe,
2013).
Gráfico 1. Valor importaciones mundiales de frutas frescas 2011-2015
Fuente: Los autores con datos de Trademap (2016)
1.4. El sector frutícola nacional
La diversidad geográfica que presenta Colombia, los diferentes climas, la riqueza cultural,
la ubicación ecuatorial, y la buena interacción entre estos factores hacen de Colombia una
gran potencia en producción de frutas y verduras para satisfacer la demanda del mercado
interno y externo. (Ministerio de Salud y Protección Social, 2013).
Sin embargo el sector frutícola colombiano se caracteriza por tener poca diversidad en sus
procesos productivos y las cosechas que existen son de carácter estacional y además están
sujetas a las diferentes características climáticas de cada región. (Ministerio de Salud y
Protección Social, 2013).
Según lo establece el Perfil Nacional de Consumo de Frutas y Verduras (2012) a pesar de
que Colombia ofrece en el mercado un total de 42 tipos de frutas diferentes, esta
diversificación no es suficiente para que la población colombiana maneje una cultura de
consumo de frutas, esto último se evidencia en la tendencia de consumo que se concentra
en departamentos como San Andrés, Bolívar, Quindío, Risaralda, seguidos de Boyacá,
Santander y Cundinamarca, donde sorprendentemente lidera un departamento que tiene
una baja tasa de producción frutícola. La tendencia de consumo coincide con Asohofrucol
(Enero – Febrero, 2014) donde señalan que en el 2013 los departamentos con mayor
incidencia en la producción nacional fueron Santander, Antioquia y Valle del Cauca.
A continuación se presenta en la tabla 1 los productos que conforman los subsectores
productivos de frutales y hortalizas:
SUBSECTOR PRODUCTOS CADENAS PRODUCTIVAS
$94.987 $97.513
$106.823
$113.238 $110.972
2011 2012 2013 2014 2015
Demanda mundial de fruta fresca (miles de dólares FOB)
Demanda mundial de fruta fresca USD FOB
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.
HORTALIZAS
Acelga, ahuyama, ají, ajo, apio, arveja, berenjena,
brócoli, calabaza, cebolla cabezona, cebolla junca,
cilantro, cimarrón, col, coliflor, espárragos, espinaca,
garbanzo, haba, habichuela, hortalizas varias, lechuga, pepino cohombro, pepino cohombro, guiso, perejil,
pimentón, rábano, remolacha, repollo, tomate y zanahoria
Cadena Productiva de las Hortalizas-Aliáceas, Cadena Productiva de las Hortalizas-Ají, Cadena Productiva de las
Hortalizas-Tomate y Pimentón, Cadena Productiva
de las Hortalizas-Auyama, Cadena Productiva de
Hortalizas-Berenjena, Cadena Productiva de Hortalizas-
Zanahoria, Cadena Productiva de Hortalizas-Crucíferas y
Cadena Productiva de Hortalizas-Arveja.
Tabla 1. Productos de frutales y hortalizas en Colombia
Fuente: CORPOICA – Escenario actual de CTi en el sector hortofrutícola (2013). Pág. 8
Entre el 2008 y 2012 la demanda de frutas a nivel nacional registró un crecimiento promedio
de 11,2% y tal como lo afirma la Cámara de Comercio de Cali (2014), se estima que en
próximos años la tasa de crecimiento anual del mercado de las frutas será superior al 15%.
Con respecto a esta demanda, en el gráfico 2 se presentan las frutas que presentaron
mayor participación en el consumo nacional, donde al menos el 12% de las personas que
consumen frutas prefieren el limón, banano, mango, guayaba, tomate de árbol y mora
(Ministerio de Salud y Protección Social, 2013).
Gráfico 2. Principales frutas consumidas en Colombia
Fuente: Perfil Nacional de Consumo de Frutas y Verduras (2012) FAO y Ministerio de Salud y Protección Social.
1.5. Área cultivada y productiva
En Colombia tal como lo evidencia la Encuesta Nacional Agrícola (2014), el área
utilizada para la actividad pecuaria ocupo el 80,4%, 9,6% dedicado a bosques, un 2,4%
a otros usos del suelo y tan solo el 7,5% estaba dedicado al sector agrícola, sin embargo
este último sector presentó un aumento porcentual con respecto a lo registrado en el
2013 , sin embargo la extensión de tierras destinadas para siembra en el sector
hortofrutícola ha crecido a una tasa de 2,5% en contraste con la agrícola (Asohofrucol,
Enero-Febrero 2014).
Gráfico 3. Distribución de la superficie, según uso del suelo
Fuente: DANE- ENA (2014)
Del total del área sembrada en el 2014, el 69,2% correspondió a cultivos permanentes,
donde los frutales registraron un 10,89%, además los frutales dispersos aportaron a la
producción 236.505 toneladas, representado en un 4,18% (Ver tabla 2).
18%
15% 15%14% 14%
12%
9%8% 8%
7%5% 5% 5% 5%
0%2%4%6%8%
10%12%14%16%18%20%
% de personas que consumen
Uso pecuario; 80,4%
Uso agrícola; 7,5%
Uso en bosques; 9,6%
Otros usos; 2,4%
Cultivo
Área plantada (ha) Área en edad productiva Producción
2014 Participación 2014 Participación 2014 Participación
Hectáreas (%) Hectáreas (%) Toneladas (%)
Total 22
departamentos 2.192.824 100 1.783.901 100
10.234.42
5 100
Transitorios 675.417 30,8 570.581 32,0 4.581.634 44,8
Cultivos
transitorios 570.148 84,41 480.986 84,29 3.214.937 70,17
Hortalizas 76.871 11,38 67.453 11,82 1.017.361 22,20
Otras
Hortalizas 28.398 4,20 22.143 3,88 349.337 7,62
Permanentes 1.517.407 69,2 1.213.320 68,0 5.652.790 55,2
Cultivos
permanentes 1.352.040 89,10 1.111.756 91,62 4.082.492 72,22
Frutales* 165.367 10,89 101.564 8,37 1.333.793 23,59
Frutales
dispersos** 236.505 4,18
Tabla 2. Área plantada, en edad productiva y producción de los principales cultivos frutales
* Aguacate, limón, mandarina, papaya, tomate de árbol, piña, maracuyá, guayaba, guanábana y curuba. ** Plátano, naranja, mango, banano, guayaba, mandarina, limón, aguacate, coco, guanábana, piña, guayaba
agría, ciruela doméstica, lulo, durazno, manzana, pera, pitahaya, curuba, granadilla y maracuyá. Fuente: DANE – ENA (2014)
Cabe resaltar que el área destinada a cultivos permanentes en el 2014 presento una
variación positiva de 5,9% con respecto al año 2013, que en términos de hectáreas fue
de 75.842, por su parte los frutales registraron una variación significativa de 12,7%,
variación que hace válida la afirmación de crecimiento descrita por Asohofrucol
previamente.
En la tabla 3 se presenta los principales cultivos frutales, y es importante resaltar que la
piña y la papaya registran los mejores indicadores de rendimiento de t/ha
(Toneladas/Hectárea), con 30,6 y 32,9 respectivamente, pero no son los productos con
la mayor incidencia en la producción, ya que en el ítem de producción la naranja y el
mango tienen el mayor número de hectáreas producidas (DANE, 2013).
Cultivo Área plantada (ha) Área edad productiva (ha) Producción (ha) Rendimiento
Hectáreas Hectáreas Hectáreas t/ha
Aguacate 41.742 29.500 220.352 7,5
Guanábana 5.516 2.192 27.398 12,5
Lulo 8.372 3.889 34.635 8,9
Mango 25.362 21.057 261.794 12,4
Maracuyá 8.451 5.255 102.088 19,4
Mora 4.939 4.613 58.923 12,8
Naranja 36.805 30.863 384.688 12,5
Papaya 5.371 4.948 162.545 32,9
Piña 7.706 3.883 118.715 30,6
Tomate de árbol 6.425 4.078 50.404 12,4
Tabla 3. Área plantada, en edad productiva, producción y rendimiento de los principales cultivos frutales
Fuente: DANE – ENA (2013)
1.6. Exportaciones frutícolas
La exportación de productos de la cadena frutícola está relacionada con las partidas
arancelarias 2, 4 y 6 dígitos en el mercado arancelario internacional. Para manejar las
exportaciones se diferencian por productos frescos, congelados, deshidratados y
procesados, estos tipos se registran bajo las siguientes partidas arancelarias:
- Frutales: 08- Frutos comestibles; cortezas de agrios o de melones.
- Hortalizas: 07- Legumbres, Hortalizas, plantas, raíces, tubérculos alimenticios.
Según Alvaro Palacio, gerente de asohofrucol, las exportaciones cerraron en USD $204,18
millones y una movilización de 193.402 toneladas. De las exportaciones colombianas, la
cadena productiva de la uchuva, a pesar de registrar un bajo porcentaje del total de
exportaciones (Ver tabla 4), ofrece una gran posibilidad de negocio para los productores de
la cadena frutícola en el exterior y abre la posibilidad de diversificación de las exportaciones,
en un mercado global donde las frutas exóticas tienen una alta demanda.
Gráfico 4. Tendencia exportaciones frutícolas colombianas 2010-2015
Fuente. Los autores con datos de Agronet.
Producto
Volumen(Miles ton) Participación (%)
Bananos 514,3 64
Naranja 28,4 4
Bananito bocadillo 33,0 4
Demás frutos preparados 30,9 4
Uchuva 24,0 3
Resto* 169,0 21 Tabla 4. Principales frutas exportadas por Colombia entre 2010 y 2015
*Granadilla, pitahayas, limón, naranjas, entre otros. Fuente. DIAN - DANE – Quintero Hermanos (2015)
En cuanto a los departamentos, Antioquia se posicionó en el primer lugar con una
producción de 6.289,2 Miles de toneladas, después se encuentran Santander y Valle del
Cauca que respectivamente aportaron 4.585 y 4.586 Miles de toneladas (Ver Gráfico 5)
(Cámara de Comercio de Cali, 2014).
-
500.000
1.000.000
1.500.000
2.000.000
2.500.000
2010 2011 2012 2013 2014 2015
Volumen (Toneladas)
Gráfico 5. Producción para exportaciones frutas - Principales departamentos 2014
Fuente: Proyecciones Asohofrucol, con base en cifras de MADR (2015)
Ahora bien en el período comprendido entre Enero y Noviembre del año 2014 los principales
productos que fueron exportados sin tener en cuenta el banano, fueron el bananito
bocadillo, lima Tahití y otros frutos preparados, estos cinco renglones productivos
representaron el 36,9 % del total de las exportaciones, lo cual indica que aún el país no
entra en un proceso de diversificación y mantiene una producción concentrada en unas
pocas cadenas productivas.
Productos
Volumen (Miles ton)
Naranja 12,4
Bananito bocadillo 12,3
Lima Tahití 5,3
Demás frutos preparados 5,5
Demás frutas 31,4
TOTAL 66,9
Tabla 5. Principales productos exportados entre Enero y Noviembre de 2014
Fuente: DIAN - DANE – Quintero Hermanos (2015)
Tal como lo señala Asohofrucol (2015) los productores nacionales del sector frutícola
durante el mismo período han concentrado las exportaciones a cinco principales
destinos que representan el 90,8 % del total de las mismas, estos son: Estados Unidos,
Reino Unido, Ecuador, Países Bajos y Bélgica. De estos mercados los que han
representado mayor incremento han sido Ecuador, Reino Unido y Estados Unidos, este
último en beneficio del TLC firmado en el año 2011.
01000200030004000500060007000
Producción (Miles ton)
País Valor (Millones USD FOB) Volumen (Miles de toneladas)
Estados
Unidos 156,3 332,9
Reino Unido 156,7 310,4
Ecuador 17,1 48,72
Países Bajos 77,31 92,34
Bélgica 227,84 478,2
TOTAL 635,25 1262,56
Tabla 6. Principales países destino de las exportaciones en 2015
Fuente: Los autores con base en datos de Agronet (2016)
2015 2014 2013 2012 2011 2010
Fruta
Volumen Volumen Volumen Volumen Volumen Volumen
(Toneladas) (Toneladas) (Toneladas) (Toneladas)
(Toneladas)
(Toneladas)
Aguacate 5542,47 1.519,38 542,27 5,7 122,58 56,07
Banano o plátano fresco del tipo
cavendish valery
1578,112 1.423.113,9
0 1.538.864,2
2 1.770.998,4
3 0 0
Chirimoya, guanábana y
demás
108,65 55,08 37,39 23,49 26 4,28
Duraznos frescos 1,12 0,28 1,89 23,83 21,39 0,69
Frambuesas, zarzamoras, moras
2,34 0,88 4,13 8,38 15,19 8,76
Fresas frescas 101,33 119,29 91,44 66,38 69,38 85,7
Granadilla fresca 802,64 807,93 1281,3 535,79 664,5 824,89
Guayaba 6,16 12,93 14,53 34,44 142,86 177,66
Lima Tahití 5917,29 5.147,94 1.739,94 1.929,86 1.590,95 3.034,41
Limón 292,86 177,05 966,7 982,67 572 1.642,10
Mandarinas 9,74 40,54 16,57 1,39 4,58 16,1
Mangos y mangostanes
frescos o secos
283,27 81,4 209,58 52,28 354,29 198,19
Naranjas frescas o secas
11551 12.112,63 5.408,67 714,34 1.004,67 8.219,80
Papayas frescas 81,31 14,23 96,36 84,32 96,94 316,92
Peras frescas 23,52 69,27 23,38 216,3 24,86 72
Tomate de árbol 369,84 238,18 330,64 299,88 391,92 371,71
Uchuva 6015,81 4.688,67 5.117,99 6.365,30 6.941,27 5.369,02
Tabla 7. Volumen de exportaciones frutícolas de Colombia 2010-2015
Fuente. Elaboración propia, tabla elaborada con información de la base de datos de Agronet.
En la tabla 7 se presenta el volumen de las principales frutas exportadas en Colombia desde
el año 2010 hasta el 2015, estos datos corroboran el comportamiento de algunas frutas, por
ejemplo la naranja, se mantiene como uno de los principales productos de exportación
relacionado con los datos presentados en la tabla 5 de exportaciones entre enero y abril del
año 2015.
Es importante destacar el volumen de exportación de la uchuva que cerró el año 2015 con
una cifra cercana a las 6015 toneladas, cifra que representa un importante crecimiento en
volumen y cifras monetarias para el país, un caso similar es el que presentó el aguacate
que tuvo una variación aproximada de más de 3.000 toneladas entre el 2014 y el 2015. El
crecimiento de las exportaciones de estas frutas incrementan las oportunidades de
producción de las mismas y la exploración de mercados potenciales a nivel mundial.
1.7. Importaciones frutícolas
En el año 2015 Colombia importó una cifra total de USD $261.847 correspondiente a la
partida arancelaria 08 - Frutos comestibles; cortezas de agrios o de melones, además la
mayor participación en las importaciones mundiales las registro en Manzanas, peras y
membrillos frescos con el 1,3% y llegaron desde Chile, Estados Unidos, Italia y España (Ver
tabla 8). Este comportamiento es similar respecto a las importaciones del período
comprendido entre enero y Abril del 2014 donde las Manzanas y las Peras se encuentran
entre los principales productos importados del sector hortofrutícola con cifras porcentuales
de 27% y 7% respectivamente (Asohofrucol, Agosto-Julio 2014).
Descripción del producto Valor 2015 Volumen 2015
Miles $ USD Toneladas
Bananas o plátanos, frescos o
secos. 5.141 38.503
Dátiles, higos, pinas (ananás),
aguacates (paltas), guayabas,
mangos y
4.906 72,8
Uvas, frescas o secas, incluidas
las pasas. 31.698 15.972
Manzanas, peras y membrillos,
frescos. 100.275 100.026
Cocos, nueces del Brasil y
nueces de marañón 6.461 80.9
Tabla 8. Principales frutas de importación en Colombia en 2015
Fuente: Elaboración propia, tabla elaborada con información de la base de datos Trademap y Agronet
De otro lado algunos productos mostraron un incremento en el volumen importado con
respecto al mismo período de 2013, la uva con 18,3% y la pera con 16,8%, lo anterior
explicado por Asohofrucol como “la oferta proveniente de países como Chile, Perú, Estados
Unidos y Ecuador.”
Este incremento en el volumen de importación benefició a países como Francia, Perú y
Ecuador donde se registraron mayores compras de uva, plátano y manzanas, caso
contrario sucedió con China donde se registró una caída de 4 mil toneladas, explicada por
la reducción de compra de duraznos y ajo (Asohofrucol, Agosto-Julio 2014).
País Volumen (Ton)
Chile 135,9
Ecuador 53,2
Perú 46,4
Estados Unidos 40,2
China 25,9
Demás países 37,9
Tabla 9. Principales países de origen de las importaciones entre Enero y Diciembre de 2015
Fuente: DIAN – DANE – Quintero Hermanos (2015).
1.8. Generalidades frutas de estudio
1.8.1.1. Uchuva
1.8.1.1.1. Generalidades
La uchuva (Physalis peruviana L.) es un fruto que pertenece al género Physalis y la familia
de las Solanáceas, se caracteriza porque su fruto se encuentra encerrado dentro de una
cubierta denominada cáliz o capacho. (Cedeño & Montenegro, 2004)
La uchuva crece en zonas tropicales entre los 1000 y 3000 m.s.n.m. con una temperatura
óptima de 18 °C (Aristizábal, 2013). La perecibilidad del fruto varía según dos
características fundamentales, con capacho o sin capacho; cuando el fruto se distribuye
con el capacho, el tiempo de vida del fruto es de hasta un mes, mientras que la
comercialización sin capacho implica un tiempo de cuatro a cinco días en promedio de
perecibilidad (Cedeño & Montenegro, 2004)
Figura 1. Uchuva (Physalis peruviana)
La uchuva se caracteriza por ser un fruto climatérico, es decir que continua su proceso de
maduración luego de ser separado de la planta; lo anterior implica un cuidadoso proceso
de recolección de la fruta para no afectar la calidad del fruto entregado al cliente final
(Corpoica, 2002)
El cultivo de uchuva se realiza en Colombia principalmente en la zona Andina, donde se
destacan los departamentos de Boyacá, Cundinamarca, Antioquía y Tolima. La producción
en el país se da durante todo el año, con épocas entre Octubre y Enero de mayor oferta y
de menor oferta entre Abril y Julio, lo anterior está relacionado directamente a la
estacionalidad de la demanda en los mercados internacionales (costeo).
1.8.1.1.2. Producción
En la gráfica 6 se visualiza el comportamiento de la producción y el área cosechada
correspondiente al período comprendido entre 2010 y 2013.
Gráfico 6. Área cosechada y producción Uchuva 2010-2013.
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de Agronet.
El comportamiento de la producción y del área cosechada ha presentado incremento desde
el año 2011, con una tasa de crecimiento anual de 2,5% para la producción y 5,2% para las
áreas cosechadas. Los departamentos que mayor influencia tienen para la producción de
la uchuva son Boyacá con 7.759 Ton, seguido por Antioquía y Cundinamarca con 2.287
Ton y 1.906 Ton respectivamente.
1.8.1.1.3. Exportaciones
El volumen de exportaciones en los últimos tres años ha venido en crecimiento, luego de
sufrir una fuerte caída del año 2012 al 2013.
650
700
750
800
850
900
9500
10000
10500
11000
11500
12000
12500
13000
13500
2010 2011 2012 2013
Áre
a (
Hecta
reas)
Pro
ducció
n (
Ton)
Año
Área cosechada y producciónUchuva 2010-2013
Producción (Ton) Área (Hectareas)
Gráfico 7. Valor (US FOB) y Volumen (Ton) exportaciones Uchuva.
Fuente: Elaboración propia a partir de datos Agronet **Los datos de 2016 corresponden al mes de Enero
La Exportación se realiza actualmente por modo aéreo, dada la rapidez y baja exposición
al daño sobre la carga, sin embargo un factor a tomar en cuenta del transporte aéreo es su
costo elevado.
1.8.1.1.4. Principales destinos de la exportación de Uchuva
En total, para el año 2015, se exportaron un total 6.016 toneladas de Uchuva. Los destinos
a los cuales se exportó el producto se muestran en la tabla 10. Como se observa en esta
tabla, el destino principal de las exportaciones colombianas de uchuva fresca en el 2015
fueron Holanda, con 3.206 toneladas, más del 53% de las exportaciones totales de uchuva.
Los siguientes fueron Alemania y Bélgica, evidenciando una tendencia de crecimiento de la
demanda de este producto en el continente europeo.
En este continente, las frutas de carácter exótico como la uchuva, gulupa, entre otras, han
adquirido especial interés, ya que no se usan solamente para fines alimenticios sino en
ocasiones para propósitos decorativos y farmacéuticos. Holanda es un mercado estratégico
para Colombia, debido a que además de que posee alto interés en estas frutas, es la puerta
de entrada al continente europeo.
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
0
5000000
10000000
15000000
20000000
25000000
30000000
35000000
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Volu
men (
Ton)
Dóla
res F
OB
Año
Valor (US FOB) y Volumen (Ton)Exportaciones Uchuva
Volumen (Ton) Valor (US$/FOB)
País Toneladas US$ FOB
Países Bajos 3205,85356 14.067.266
Alemania 1396,15568 5.129.971
Bélgica 983,83788 3.673.021
Canadá 155,69265 659.388
Brasil 109,0358 496.226
Estados Unidos 66,96555 447.936
Reino Unido 19,81394 86.680
Italia 15,6843 82.273
Francia 14,2162 70.168
España 10,622 39.450
Panamá 8,04388 26.958
Hong Kong 7,67237 24.690
Suiza 6,03469 58.330
Irlanda 4,1625 11.408
Emiratos Árabes Unidos 3,5001 21.090
China 2,7502 29.360
Rusia, Federación de 2,079 6.160
Aruba 1,45497 8.573
Portugal 1,4325 7.408
Qatar 0,5199 2.677
Malasia 0,2583 861
Singapur 0,09315 449
Guatemala 0,07812 397
Bahrein 0,0144 138
Noruega 0,009 37
TOTAL 6015,98064 24.950.916 Tabla 10. Valor (US FOB) y Volumen (Ton) exportaciones Uchuva por país.
Fuente: Elaboración propia a partir de datos Agronet
1.8.1.1.5. Logística
El cultivo de la uchuva es semipermanente, por lo cual con un manejo adecuado puede
permanecer en producción hasta dos años. La madurez de la uchuva está determinada por
la norma ICONTEC 4580 donde se proponen una escala de colores y un índice de madurez.
La madure fisiológica se da en el momento en el que se observa contraste entre el color del
cáliz y el fruto.
Después de la cosecha, el cáliz debe secarse con aire seco para eliminar la humedad,
posterior a esto se realiza la selección donde se retiran frutos con hongos, deformaciones
y daños. El producto destinado para el mercado nacional se empaca en cestas plásticas,
bandejas de icopor, recubiertas y bolsas plásticas. En este caso es más común en fruto sin
cáliz. Para el mercado internacional, el producto se presenta estrictamente seleccionado,
siempre con cáliz y se empaca de varias maneras, en ocasiones se empacan de 20 a 22
frutos en cestas plásticas de 125 g, las cuales se acomodan en cajas de cartón de 8,12 o
16 unidades, por lo general se transportan por vía aérea y los frutos son paletizados.
Para el almacenamiento el fruto responde positivamente a la temperatura de refrigeración
y su tiempo de vida aumenta, más aún con la presencia del cáliz. A temperatura ambiente
es muy perecedero, especialmente cuando está desprovisto de su envoltura natural. La
uchuva sin cáliz se puede almacenar hasta por tres días a 18°C y 70% de humedad relativa
y hasta por cinco días a 6°C y 70% de humedad relativa. Los frutos con cáliz pueden
conservar su calidad por 20 días almacenados a 18°C y 70% de humedad relativa y hasta
por 30 días a 6°C y 70% de humedad relativa (CORPOICA, 2002).
1.8.1.2. La Manzana
1.8.1.2.1. Generalidades
La manzana (pyrus malus) es fruto del manzano, árbol caducifolio de la familia de las
rosáceas. Es posiblemente la fruta de mayor consumo en el mundo y es de los alimentos
más completos tanto por sus amplios valores alimentarios como por la variedad de sus
formas, colores y sabores. El color de la piel puede ir desde el verde hasta el rojo muy
oscuro, su forma es variada y comprende frutos oblatos y oblongos. El tamaño varía entre
un poco mayor que el de una cereza y casi tan grande como el de un pomelo mediano.
(Manzana, 2016).
1.8.1.2.2. Producción
El prestigioso analista del mercado internacional de la manzana, Edmund O’Rourke, quien
califica anualmente los países productores en diversos índices, ha calificado a Chile en los
primeros lugares como líder mundial en la industria de la manzana. Según cifras del Centro
de Comercio Internacional (CCI), en 2010 Chile fue el segundo mayor exportador mundial
de manzanas. A pesar de poseer un ára relativamente baja para la producción de manzana
en comparación con los demás países productores, Chile tiene un índice de productividad
alto, medido en toneladas por hectárea en la tabla 11, lo que lo ubica en el séptimo lugar
en este ranking (Grau, 2014):
Figura 2. Manzana (pyrus malus)
País Superficie (ha) Productividad (ton/ha)
China 3.700.000 5,0
India 210.000 5,7
Estados Unidos 170.000 28,2
Irán 150.000 13,0
Turquía 121.000 17,4
Uzbekistán 83.000 4,6
Georgia 76.000 1,8
Italia 70.000 28,6
Francia 70.000 25,7
Corea del Norte 68.000 9,6
Argentina 60.000 16,3
Azerbaiyán 60.000 4,1
España 50.000 17,5
Japón 46.600 20,1
Alemania 45.000 31.1
Pakistán 45.000 13.3
Corea del Sur 40.000 16,3
Chile 36.095 25,7
Australia 18.700 19,7
Sudáfrica 17.000 38,2
Nueva Zelanda 11.740 41,7
Tabla 11.Superficie para el cultivo de manzanas y productividad del área de producción en toneladas por
hectárea. Fuente: Elaboración propia a partir de (Grau, 2014).
Además de la productividad del área sembrada de Chile, las condiciones geográficas la
hacen un lugar importante debido a que no se genera gran cantidad de plagas y el clima
promedio de 7°C es el adecuado para la producción de este tipo de frutas (Manzana, 2016).
1.8.1.2.3. Importaciones de manzana
Chile es el principal proveedor de manzanas para Colombia, como se muestra en la tabla
XX, donde se ve que suple casi el 78 % del total de manzanas importadas por Colombia.
País Ton (2015)
Chile 77627,0748
Estados Unidos 14141,9153
Francia 3416,4615
Italia 2142,42824
Portugal 1412,599
España 1242,15504
Argentina 43,6786
Tabla 12. Toneladas de importación de manzana por país de destino en el 2015. Fuente: Elaboración propia con información de Agronet
Adicionalmente, Colombia ha incrementado la cantidad de importaciones de manzana en
total en los últimos 10 años, como se muestra en el gráfico 6:
Gráfico 8. Valor en US FOB y Volumen en toneladas de las importaciones de manzana para Colombia 2005-
2015. Fuente: Elaboración propia con información de Agronet
1.8.1.2.4. Logística
La manzana que es cosechada en el territorio chileno sufre un riguroso proceso de
selección y clasificación para cumplir los altos estándares de calidad para su exportación.
Dentro de las granjas productoras se lleva a cabo el proceso de empaque inicial que es
precedido por un lavado de la fruta inicialmente en una solución con cloro y luego con agua
potable y fungicida. Posterior al lavado se realiza una preclasificación, secado, selección
por parte de operarias altamente experimentadas, paso por una cadena sofisticada que
clasifica la fruta de manera automática dependiendo las condiciones preestablecidas del
mercado de destino. Después del empaque inicial se realiza la paletización de las cajas y
estas se llevan a la cadena de frío.
La manzana debe mantenerse a temperatura de 0° a 3° C después de la cosecha y la
clasificación, dependiendo de la variedad, la cual influye también en su duración para el
mercado. (Manzana, 2016). Actualmente su transporte hacia el territorio colombiano se
realiza de forma marítima desde los puertos chilenos hacia el puerto de Buenaventura,
donde el recorrido dura en promedio 7 días.
-
20.000
40.000
60.000
80.000
100.000
120.000
$-
$20.000.000
$40.000.000
$60.000.000
$80.000.000
$100.000.000
$120.000.000
$140.000.000
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Valor (US FOB) y Volumen (Ton)Importaciones Manzana
US/FOB Toneladas
1.9. MARCO TEÓRICO
1.10. Marco conceptual
1.11. La cadena de suministro y su administración
La dinámica actual de las organizaciones, relacionada con los cambios producidos en las
tendencias de consumo y comercialización actuales, ha provocado en las empresas
cambios tanto externos como internos. Teniendo en cuenta este fenómeno, adquiere
especial relevancia el concepto de cadena de suministro. Según Chopra y Meindll (2007),
una cadena de suministro consiste de todas las partes involucradas, directa o
indirectamente en el cumplimiento de los requisitos del consumidor. La cadena de
suministro incluye no sólo los productores y proveedores, sino además los transportadores,
almacenes, vendedores y en ocasiones los consumidores. Desde el interior de cada
organización, como sucede en las manufactureras, la cadena de suministro incluye
desarrollo de nuevos productos, marketing, operaciones, distribución, finanzas y servicio al
consumidor.
Todas aquellas decisiones tomadas dentro de la cadena de suministro juegan un papel
fundamental en los logros o fallos de una firma, ya que integran en su totalidad los factores
determinantes en la actividad propia de la organización, es por esto que la administración
de la cadena de suministro surge como la actividad primordial de las organizaciones
actuales en la búsqueda de generación de valor. Muchos autores han propuesto
definiciones desde distintos enfoques para este concepto, a continuación se muestran las
que son consideradas como las más relevantes debido a la cantidad de citaciones que han
recibido en distintas bases de datos consultadas.
Bowersox, Closs & Cooper (2007) definen la administración de la cadena de suministro
como la colaboración ente las empresas que persiguen un posicionamiento estratégico
común y pretenden mejorar su eficiencia operativa. Pero esto se logra complementando las
operaciones realizadas con procesos administrativos que abarquen las áreas funcionales
de la organización. Por su parte, Simchy-Levi, Kaminsky & Simchy Levi en el año 2005 la
definieron como el conjunto de enfoques utilizado para integrar eficientemente proveedores,
productores, almacenes y distribuidores de modo que lo que solicita el mercado es
producido y distribuido en cantidades adecuadas, en el lugar exacto, en el tiempo justo,
para minimizar los costos del sistema mientras se satisfacen los requerimientos del servicio.
Para Lambert, Stock, & Ellram (1998), la administración de la cadena de suministro es la
integración de procesos de negocios desde el consumidor final a través de los proveedores
que suministran productos, servicios e información que añade valor para los clientes. Según
Cristopher (1998), esta se define a partir de cómo trabaja la cadena de suministro. Esta
destaca los procesos clave requeridos para integrar la cadena de suministro y además
examina las áreas críticas de de las interfaces comprendidas entre la Logística y mercadeo,
y Logística y producción. A partr de estas definiciones, se puede sintetizar el concepto como
un proceso de integracion de las distintas areas de la organización buscando cumplir con
el objetivo primordial de satisfacer las necesidades de la demanda dentro del mercado.
1.12. Logística
La logística se puede definir como la función que mueve tanto materiales tangibles (materia
prima por ejemplo) como material intangible (información) a través de diferentes
operaciones que conducen a los consumidores (Cristopher, 1998), por otro lado, Ballou
(2004), define la logística como la parte del proceso de la cadena de suministro que planea,
lleva a cabo y controla el flujo y almacenamiento eficientes y efectivos de bienes y servicios,
así como de la información relacionada, desde el punto de origen hasta el punto de
consumo, con el fin de satisfacer los requerimientos de los clientes. La asociación de
administración de operaciones define a la logística como el arte y la ciencia de obtener,
producir y distribuir material y producto en el sitio justo en las cantidades adecuadas
(Frederick, 2011).
1.13. Relación de la logística con la cadena de abastecimiento: la logística
integrada
La logística está estrechamente relacionada con la cadena de suministro y su
administración, dado que como lo afirma Cristopher (1998), la cadena de suministro es una
red de compañías y procesos interconectados que buscan la producción eficiente de bienes
y servicios. Es precisamente en esta interconexión de procesos y de compañías que la
logística adquiere su importancia, dado que para la mayoría de los autores consultados, la
integración logística constituye la base de la administración de la cadena de suministro,
además, en el desarrollo histórico de los conceptos de logística y administración de la
cadena de suministro, se ha pasado de hablar de la administración de la logística integrada
a la administración de la cadena de suministro. Para reforzar este concepto se puede citar
a Bowersox, Closs, & Cooper (2007), quienes expresaron que la logística integrada sirve
para vincular y sincronizar la cadena de suministro general como un proceso continuo y es
esencial para la efectiva conectividad de la cadena de suministro. Adicionalmente se puede
observar el trabajo de Frederick (2011), quien afirma que el concepto de administración de
la cadena de suministro, mejorado por el poder de las tecnologías de la información, es la
maduración y la extensión de la función logística.
1.14. El transporte de carga en la cadena de suministro
Según lo afirmaron Simchi-Levi, Kaminsky, & Simchi-Levi (2005), las funciones principales
de una administración eficiente de la cadena de suministro son la reducción de costos de
transporte e inventario. Por ser parte del objeto principal de estudio de este proyecto, el
enfoque principal será el transporte. El intercambio comercial en la actualidad es el punto
clave de la economía y tanto las tecnologías de la información como los diferentes acuerdos
comerciales han hecho posible que este intercambio se realice a través de todo el mundo,
aquí adquiere especial importancia el transporte de mercancía, siendo el proceso que
permite colocar los distintos bienes en el lugar y tiempo requerido.
El transporte de mercancía es un componente clave de la cadena de suministro (Crainic T.
, 2003) y posee en casi todas las empresas, personal comprometido en esta área. Como la
logística se trata en gran medida del movimiento de materiales a través y al exterior de la
cadena de suministro, el transporte es un elemento en el que la gerencia logística y en
general la administración de la cadena de suministro deben poner especial atención. El
transporte generalmente representa el elemento individual más importante en los costos de
logística para la mayoría de las empresas (Ballou, 2004). Se sabe que el transporte de
carga absorbe cerca de dos tercios de los costos totales de logística. Según el vigésimo
tercer reporte anual de la CSCMP (Council of Supply Chain Management Professionals),
entre 2011 y 2012, los costos de transporte representaron el 64% de los costos totales de
producción en los Estados Unidos, los costos logísticos el 33% y los administrativos el 4%
(Burnson, 2012). Por eso, este elemento adquiere una importancia sobresaliente en las
decisiones de los administradores logísticos, dado que un sistema eficaz de transporte
otorga una mayor capacidad para competir en el mercado. El transporte de bajo costo y alta
calidad puede ser determinante para la disponibilidad de los bienes en un momento
determinado.
1.15. Actores intervinientes en las operaciones de transporte de mercancía
Bowersox, Closs, & Cooper (2007), así como la organización Taylor and Francis Group
(2008), han establecido que las decisiones en los procesos de transporte son afectadas por
seis participantes:
El embarcador, también conocido como consignador: Es el actor encargado de
llevar los bienes desde el punto de salida al punto de entrega y está relacionado
directamente con el consignatario. También se conocen en la literatura como
expedidores. Se dice que hay seis factores de decisión a la hora de elegir un servicio
de transporte determinado y que son de alta importancia para los expedidores
(Slack, 2001):
a. Caracteristicas de la carga: Costo y recargos
b. Confiabilidad en el tiempo de entrega
c. Tiempos de transito
d. Daños por el envío
e. Consideraciones de mercado
f. Consideraciones de los transportadores.
El participante destino, también llamado consignatario: Tiene un interés en común
con el embarcador en movilizar los bienes en el tiempo justo y al menor costo. Es
sencillamente el cliente que recibe los bienes transportados.
Los transportistas y agentes: El transportista se define como una empresa que
brinda el servicio de transporte mientras busca aumentar sus ingresos y minimizar
los costos asociados. Uno de los principales objetivos de una empresa transportista
consiste en coordinar los tiempos de recolección y entrega, para agrupar el flete de
muchos embarcadores en movimiento y así conseguir economías de escala y
distancia. Los agentes de transporte son los entes que facilitan la relación entre el
transportista y el cliente, como lo son los comisionistas y los expedidores. Los
transportistas pueden brindar un servicio personalizado donde el vehículo está
dedicado exclusivamente a la carga de un cliente en particular u operar sobre la
base de la consolidación de carga, donde cada vehículo mueve carga para
diferentes clientes desde un origen hacia distintos destinos.
El gobierno: El gobierno tiene un interés en el transporte a causa de la importancia
que tiene este para el desarrollo económico y social. La intervención del gobierno
busca un ambiente de transporte estable y eficiente que permita apoyar el
crecimiento económico. El gobierno tiene la función principal de regular las
funciones de los transportistas, no solo refiriéndose a los mercados en los que
pueden participar, sino también controlando los precios que pueden cobrar.
Internet: Las comunicaciones a través de internet han permitido a los transportistas
y a los clientes compartir información en tiempo real, además recientemente han
surgido empresas que bajo los conceptos del B2B han implementado el intercambio
de una gran variedad de productos, incluyendo los procesos de transporte. Otro uso
importante que ha adquirido la web se ha reflejado en la utilización que le han dado
muchas empresas para controlar el movimiento de los productos y poseer
información instantánea de su ubicación, con el fin de optimizar las rutas y los
tiempos de entrega.
El público: Este actor adquiere importancia dentro del transporte, dado que es el que
crea la demanda del mismo al adquirir los artículos. Por otro lado, el público se
interesa en los impactos ambientales y sociales provocados por los medios de
transporte y su infraestructura.
1.16. Elementos importantes para la logística del transporte
Además de estos actores, que forman parte de la cadena de transporte, formando sinergias,
hay dos elementos que juegan un papel de alta importancia en el desarrollo de las
operaciones de transporte, definidos por Orjuela, Castro y Suspes (2005):
Operadores logísticos: Elementos encargados de generar sinergia entre las
funciones comprendidas en el campo de aplicación de la Cadena de
Abastecimiento. Diseñan los procesos de una u varias fases de la CS. Los
operadores logísticos pueden ser propietarios o arrendatarios de cada uno de los
equipos, maquinarias e instalaciones.
Plataforma logística: Zona delimitada donde se realizan actividades relativas al
transporte, empaque y distribución para tránsito nacional y/o internacional. Es
necesario que esta zona pueda contar con las herramientas logísticas técnicas y
tecnológicas pertinentes para cumplir con los estándares de eficiencia. Las
plataformas logísticas con un solo operador de transporte comprenden los centros
de carretera o de servicio de transporte, centros de distribución urbana, entre otros.
Las plataformas logísticas con más de un modo de transporte son: zonas de
actividades logísticas portuarias, centros de carga aérea, puertos secos y
plataformas logísticas multimodales.
1.17. Principales modos de transporte
La carga puede ser transportada por diversos modos de transporte, dependiendo en gran
medida de las necesidades de la organización, bien sea en cuestión de costos, de distancia
o de condiciones especiales de manipulación y almacenamiento. Dada la naturaleza de
este proyecto, que pretende formular un modelo de transporte multimodal, es importante
analizar en primera instancia los modos de transporte por separado, evaluando sus
características fundamentales y las ventajas que poseen en diversos aspectos con respecto
a los demás.
Modo ferroviario: En este modo de transporte se tienen en cuenta los trenes o
ferrocarriles, que generalmente realizan el traslado de materias primas y productos
procesados de bajo valor. Esta opción de servicio utiliza en su mayoría
contenedores para el almacenamiento de los productos y es altamente desarrollado
para la utilización de opciones de servicio multimodales. Este servicio es de larga
distancia y baja velocidad. Los ferrocarriles ofrecen diversos tipos especiales de
servicio, que dependen de las especificaciones para el correcto tratamiento de los
productos.
El costo del transporte ferroviario es mediano, dado que es mayor que el transporte
por ducto y por barco, pero menor que el realizado por avión y camión (Ballou, 2004).
En cuanto al tiempo de entrega, el transporte por tren supone una velocidad media,
superando al transporte por ducto y marítimo, siendo superado por el transporte
aéreo y en camiones (Button, 2010). Para realizar la evaluación de este tipo de
transporte, se utiliza una medida denominada como tonelada-milla, que es una
medida estándar que ha sido desarrollada para medir la relación entre el peso y la
distancia cubierta (Bowersox, Closs, & Cooper, 2007).
Modo aéreo: Este modo de transporte ha sido el más considerado por los
consignatarios en los últimos años, sin embargo, sigue siendo el menos utilizado
debido a su alto costo. Ballou (2004), estimó el costo promedio del transporte de
carga aéreo en casi el doble de lo que cuesta el transporte terrestre por medio de
camiones y en dieciséis veces de lo que cuesta el transporte ferroviario. Dejando a
un lado su alto costo, el atractivo principal de esta opción de transporte es la
velocidad que posee para cubrir largas distancias. A pesar de que este modo de
transporte resulte relativamente mucho más costoso que las otras opciones, la
velocidad del movimiento de la carga permite que se disminuyan otros costos
logísticos relacionados con el transporte de carga, como el almacenamiento en
tránsito (Bowersox, Closs, & Cooper, 2007). Hay que aclarar, como también lo
explica Ballou (2004), que aunque el tiempo de transporte de carga es reducido, en
muchas ocasiones no se tienen en cuenta los periodos de acondicionamiento y
recolección de la mercancía en tierra, lo que supone un gasto de tiempo que haría
que la duración total de transporte fuera mayor.
La organización Taylor and Francis Group (2008), establece que este modo de
transporte posee una confiabilidad de servicio buena bajo condiciones normales,
aunque los medios de este tipo de transporte lo hacen bastante susceptible a los
defectos mecánicos y a variaciones en las condiciones atmosféricas y
meteorológicas. Estos factores en especial, pueden hacer que esta opcion de
servicio se clasifique como poco confiable en este sentido. Por otro lado Button
(2010), ha establecido que la variabilidad del tiempo de servicio de este tipo de
transporte es baja en magnitud absoluta, lo que permite a las empresas realizar una
planeación más exacta con respecto a las cuestiones logísticas principales.
Modo terrestre o carretero: Este medio de transporte es altamente utilizado y su uso
presenta un crecimiento cada vez mayor, dado que ha logrado integrar la velocidad
con la posibilidad de entregar los bienes puerta a puerta. Una de las principales
ventajas de este medio de transporte es la flexibilidad que posee para transitar por
distintos caminos, por otro lado, la infraestructura vial para este tipo de transporte
cada día es mayor, lo que refuerza más aún estas ventajas. Esta flexibilidad, ha
hecho que este tipo de transporte desplace al ferroviario en el movimiento de
productos ligeros y que sea la elección principal para el transporte de carga de los
almacenes de cadena. La otra ventaja que muestra el transporte camionero frente
a su competidor directo en el medio terrestre, el transporte ferroviario, es, como lo
señalan Bowersox, Closs, & Cooper (2007), la administración financiera. Esto se
produce dado que a comparación del medio de transporte ferroviario, los camiones
necesitan poca inversion en los puntos de carga y descarga y se mueven por
caminos cuya cosntrucción y adecuación es financiada por el gobierno.
Aunque los costos fijos son relativamente bajos, los costos variables son
comparativamente altos, en lo que corresponde a sueldos, peajes, reparaciones
autorizaciones, entre otros. Esto muestra que el transporte camionero es más
eficiente en distancias cortas (Burnson, 2012). Las dificultades de este medio de
transporte son principalmente las asociadas a los costos crecientes de reparaciones
y refacciones y la escasez también en crecimiento de conductores. A estas
dificultades se pueden sumar también las nuevas regulaciones y el aumento de los
salarios exigido por los trabajadores. Para tratar de mitigar estas desventajas, han
intervenido las tecnologías de la información, ayudando a una planeación de las
líneas más efectiva (Bowersox, Closs, & Cooper, 2007), para que cada camión
pueda transportar mayor cantidad de remolques y generar una participación
coordinada en los sistemas intermodales.
Modo marítimo: Esta opción de servicio de transporte de carga es la más antigua y
es una de las más utilizadas en la actualidad (Bowersox, Closs, & Cooper, 2007).
Para el estudio de la cantidad de carga que se distribuye por medio de este
transporte alrededor del mundo, se ha desarrollado una medida estándar, las
toneladas-milla, que muestra la relación directa existente entre la carga transportada
por unidades de distancia.
En el mundo, en el 2013, se transportaron por barco un total de 8.691’628.000
toneladas (UNCTAD, 2014), lo que da muestra de la importancia que tiene esta
opción de servicio en el comercio mundial. Volviendo a las generalidades de esta
opción de transporte, Bowersox, Closs, & Cooper (2007) clasifican los tipos de
embarcaciones utilizadas en dos grandes grupos: Embarcaciones para aguas
profundas, utilizadas en la gran mayoría de las operaciones marítimas y oceánicas,
y las embarcaciones tipo Diesel, que cubren distancias más cortas, poseen alta
flexibilidad en cuando a la localización geográfica y se utilizan ampliamente en
muchos países para el transporte fluvial de carga. Hay que decir, tal como lo afirman
Ballou (2004) y Bowersox, Closs, & Cooper, (2007), que esta opción de transporte
está bastante limitada. Dado que a nivel nacional requiere la utilización de caminos
acuíferos, que exigen que los consignatarios estén ubicados cerca a éstos o que se
utilicen otros medios de transporte complementarios.
Dentro de las operaciones de transporte de tipo intermodal, es de alta importancia
el uso de vías marítimas internas, o vías fluviales. Esto, dado que permite la
coordinación de varios modos de transporte al interior del territorio y su
aprovechamiento puede llevar a la consecución de economías de escala y
sostenibilidad, puesto que el transporte fluvial resulta ser más competitivo en
distancias mayores a 600 km en términos de costo y capacidad. (Consejo Nacional
de Política Económica y Social, 2008).
En la actualidad, el buque más usado es el llamado portacontenedores. Este tipo de
buque en su mayoría esta equipado con tecnología para la manipulación de
contenedores estándar, entre las que se pueden contar las grúas de diversos tipos
y tamaños. Puede tener una capacidad desde 100 TEUs (Contenedores de 20 pies)
para un buque tipo FEEDER y de hasta más de 4.000 para uno tipo
OVERPANAMAX (Ministerio de Fomento de España, 2013).
Modo por ductos: Actualmente el transporte por ductos es bastante limitado, dado
que solamente se utiliza para el transporte de petróleo y algunos de sus derivados
y de gas natural. Debido a esto, claramente el transporte por ductos se utiliza
localmente y no se ha empezado a utilizar para el intercambio de bienes
internacionalmente. Hace algún tiempo, se ha empezado a realizar distintos
experimentos para transportar sólidos mediante la suspensión hidráulica, bien sea
los productos inmersos en el líquido o colocados en cilindros que a la vez van
suspendidos. Aunque las primeras pruebas han sido satisfactorias la gran cantidad
de agua utilizada, tal como lo expresan Bowersox, Closs, & Cooper (2007), es la
mayor precocupación de los grupos ambientalistas. Si este medio de transporte de
carga logra superar las dificultades presentadas, en un futuro podría expandirse.
Este sistema de transporte presenta ventajas como la falta de interrupción de las
operaciones, que está limitada solamente en gran medida cuando se realizan
cambios de producto a transportar y el mantenimiento de las instalaciones, esta falta
de interrupciones le otorga una alta confiabilidad.
1.18. Factores para analizar en los distintos modos de transporte
Aunque el personal encargado de evaluar una opción de servicio de transporte se enfoca
en elegir el mejor balance entre calidad y costo, los factores que más influyen en la decisión
son:
Costo: El costo es uno de las factores principales al momento de tomar una decisión
con respecto al medio o sistema de transporte más adecuado para la organización,
dado que éste tiene un impacto fundamental en las cantidades comercializadas, así
como en las restricciones de tráfico y las oportunidades del producto en general
(Hesse & Rodrigue, 2004). Los nuevos principios organizacionales de
administración han logrado integrar los distintos actores de la cadena de suministro
permitiendo responder a la demanda de flexibilidad en los procesos y productos sin
incrementar los costos (Dicken, 2011). Los costos de transportación están
directamente relacionados con las distancias pero no con los volúmenes de carga.
Tiempo de tránsito y variabilidad: Cuantificar los efectos de los tiempos de tránsito
y su variabilidad es complejo bajo condiciones reales, dado que la demanda y los
tiempos de aprovisionamiento pueden comportarse de manera aleatoria (Tyworth &
Zhaohui Zeng, 1998), para lograr esta cuantificación, en los últimos años se han
desarrollado diversos modelos matemáticos que permiten estimar el efecto sobre
los costos logísticos totales, lo que da muestra de su importancia como factor de de
decisión al momento de la selección de una opción de servicio de transporte. El
tiempo de tránsito, además de relacionarse directamente con los costos logísticos,
se relaciona en gran medida con el horizonte de planeación de la organización
(Choong, Cole, & Kutanoglu, 2002), puesto que un sistema con un tiempo de transito
muy largo representa la posibilidad de no entregar el producto en un tiempo
determinado.
Pérdidas y daños: Tal como lo expresa Ballou (2004), la condición del producto es
una consideración principal del servicio al cliente. Esto adquiere validez evaluando
el grado de satisfacción del consumidor, que lógicamente espera recibir un producto
en buenas condiciones y calidad. Dado que el transporte de los bienes puede usarse
para completar el inventario existente o para uso inmediato, los costos incurridos
pueden representarse a través de las pérdidas por la baja credibilidad del cliente o
por la carencia de inventario y así mismo insatisfacción de la demanda. Al tener en
cuenta estos costos posibles, se hace necesario que la planeación de los sistemas
de transporte considere transportar las cantidades adecuadas con un cuidado
determinado, dependiendo de las especificaciones de los productos. También hay
que aclarar que el usuario del sistema de transporte debe tener un plan de
contingencias para cuando se presenten emergencias o desastres que estén fuera
de lo contemplado por el transportista.
1.19. Aplicación de la investigación de operaciones al transporte de carga
La Investigación de Operaciones, se ha convertido a través de los años, en una de las
herramientas más importantes para la gestión y optimización de las redes de transporte.
Gorman et al (2012), realizaron una revisión literaria sobre la utilización de la IO en el
transporte de carga. Esta revisión se realizó para los modos de transporte: Marítimo,
Intermodal con transporte ferroviario, aéreo y terrestre de contenedores. Las temáticas en
las cuales se clasificaron los artículos fueron:
Diseño y Gestión de redes de transporte: Los artículos enfocados en este tema
buscaban lograr optimizar el diseño de la red y hallar las rutas que minimicen
tiempos y costos. Adicionalmente, se realiza la repartición de los puertos a visitar
por parte de los modos de transporte intervinientes y se trabajaban todas las
variables con parámetros de entrada definidos como la demanda de producto.
Dentro de esta temática, se observaron iniciativas para mejorar la sostenibilidad,
aumentando la velocidad y la carga, tratando de lograr un equilibrio entre la
demanda, las emisiones y el consumo.
Planeación y gestión de activos móviles: Para los artículos en este punto se abordó
en la planeación los problemas de minimización de costos y en gestión los de
modelos multiperiodo y multiproducto para gestionar la reposición de contenedores.
Gestión de terminales: Se aborda el tema de las operaciones antes y después del
arribo de la carga tanto a puertos, como estaciones ferroviarias y aeropuertos. La
finalidad principal de estos trabajos es servir como procedimiento para la toma de
decisiones. Dentro de la gestión de terminales se aborda el diseño y expansión de
las mismas así como su gestión.
Gestión de la carga: Realizar la planeación de la movilización de la carga es sin
duda alguna uno de los problemas críticos de la gestión del transporte. En este tipo
de trabajos, uno de los objetivos fundamentales es el logro de economías de escala
usando una ruta fija. Dentro de la planeación de estas operaciones se tiene en
cuenta la creación de espacios destinados a los contenedores buscando minimizar
los tiempos de estancia en el puerto, asegurar la estabilidad de la mercancía y
obedecer las operaciones límite.
Dentro de esta revisión, se ha recalcado la falta de investigación en lo que corresponde a
la administración de terminales y lotes dentro del transporte intermodal.
1.19.1.1. La dinámica de sistemas
La dinámica de sistemas usa conceptos del campo de control realimentado para organizar
información en un modelo de simulación para un ordenador. Este ejecuta los roles de los
individuos en el mundo real y la simulación resultante revela implicaciones del
comportamiento del sistema representado por el modelo. (Forrester, 1972). Es una
metodología de uso generalizado que permite estudiar el comportamiento de cualquier
clase de sistema a través del tiempo, con tal de que tenga características como la existencia
de retardos y bucles de realimentación (Martínez & Requema, 1988).
La metodología se basa en la teoría de sistemas. Esta facilita la comprensión de un sistema
mediante la extracción de las estructuras principales de sus mecanismos de trabajo y
desarrollar estrategias de manejo eficientes basados en un análisis de estructuras de
realimentación inherentes del sistema. La dinámica de sistemas busca comprender cómo
las estructuras de los sistemas son responsables de su comportamiento y con esto generar
acciones que puedan mejorar el funcionamiento del sistema o resolver los problemas
observados (Aracil & Gordillo, 1998).
La herramienta inicial de representación utilizada es el diagrama causal, que se construye
con flechas que relacionan los elementos y mediante signos representan relaciones
positivas o negaticas. Los bucles de realimentación positivos tienden a reforzar o ampliar lo
que está sucediendo en el sistema, mientras que el bucle negativo contrarresta y se opone
al cambio (Aracil & Gordillo, 1998).
1.19.2. REVISIÓN AL ESTADO DEL ARTE
1.20. El transporte multimodal
En la actualidad, ante el desarrollo económico mundial y a partir de la necesidad de colocar
productos en mercados ubicados en otros países o en otros continentes, se hace necesario
un sistema de transporte integrado, coordinado, eficaz, a bajo costo, viable y
ambientalmente sostenible (Crainic & Kim, 2007). La multimodalidad del transporte ha
surgido para responder a estas necesidades. Sin embargo, no sólo ha sido importante la
utilización del transporte multimodal para el comercio internacional, en algunos países su
uso se ha establecido también para la movilización de productos al interior de los países,
usando modos de mayor sostenibilidad como el ferroviario y el fluvial.
El concepto de transporte de carga multimodal ha tomado importancia a partir de los años
noventa, con el crecimiento del transporte de carga en contenedores y cabe resaltar que su
concepto aún no se encuentra plenamente relacionado, dado que una corriente de autores
afirma que el transporte multimodal es el mismo transporte intermodal y la otra corriente
diferencia los dos conceptos. Autores como SteadieSeifi, N.P, Nuijten, Van Woensel y
Raoufi (2013) en su artículo “Multimodal freight transportation planning: A literature review”,
hacen una recolección de las investigaciones relacionadas con estos dos términos,
refiriéndose además al transporte co-modal y sincromodal. Según lo manifestado en este
artículo: el transporte multimodal es definido como el transporte de productos mediante la
secuencia de al menos dos diferentes modos de transporte, en una unidad de carga que
puede ser una caja, un contenedor, o un trailer.
Por su parte, el transporte intermodal es referido como un tipo particular de transporte
multimodal, donde la carga es transportada en una única unidad, que puede ser por ejemplo
un contenedor, sin que exista manipulación de la misma. Tanto el transporte co-modal,
como el sincromodal, suponen una evolución del transporte intermodal mediante la
inclusión de los factores ambientales y la integración eficiente de los modos de transporte.
Sin embargo, para estos autores, los términos intermodal o multimodal pueden ser
intercambiables y ser usados indistintamente pare referirse al mismo concepto: El
transporte de mercancía mediante la utlización de dos o más modos de transporte desde el
punto de origen hasta el punto de entrega.
Siendo así, una definición más completa del transporte multimodal o intermodal, puede ser
dada por Crainic y Kim (2007), en su obra “Intermodal Transportation”, quienes lo han
definido como el movimiento de una persona o una carga del punto de origen a su destino
por una secuencia de al menos dos modos de transporte. La transferencia de un modo al
siguiente es desarrollada por una terminal intermodal. Esta definición es bastante general,
pero a la vez expone los aspectos principales del concepto de transporte intermodal.
Las terminales intermodales juegan un papel fundamental en esta cadena, dado que deben
contribuir a la eficiencia del sistema, pretendiendo vincular y coordinar las combinaciones
de los medios de transporte a la perfección. Según Rondinelli y Berry(2000), la vinculación
eficiente de estos medios de transporte permite a los administradores y planeadores
logísticos integrar funciones primordiales de la administración de la cadena de suministros
tales como el abastecimiento, la producción, el almacenamiento y las funciones financieras,
buscando que todas esten interrelacionadas. Una de las principales funcionalidades del
transporte intermodal, y que actualmente es aprovechada en gran medida por los
planeadores logísticos es la reducción de costos por transporte, dado que mediante la
utilización conjunta de distintos métodos se puede aprovechar al máximo los volúmenes de
carga, generando economías de escala.
La utilización de redes intermodales ha supuesto, además de la reduccion de costos y la
eficiencia del sistema, un aumento del nivel de servicio a través de la utilización de modos
de transporte sostenibles que al mismo tiempo brinden beneficios logísticos en términos de
la reducción de la distribución generalizada de costos (Ambrosino & Sciomachen, 2014).
Los últimos trabajos en la planeación de transporte intermodal reflejan la tendencia de la
inclusión de las condiciones del producto en la propia definición del sistema, para lograr
cumplir con los estándares de calidad exigidos por el cliente (Nguyen, Crase, & Durden,
2008) (SteadieSeifi, Dellaert, & Van Woensel, 2014). En el trabajo de Nguyen, Crase y
Durden, se habla de que dentro del sistema de transporte multimodal, se debe establecer
un documento o contrato único que otorgue responsabilidades para garantizar que la
condición del producto a través de todo el recorrido de la carga sea idónea. El transporte
multimodal, por sr la secuencia de cambio de varios modos de transporte, aparece como
alternativa para la minimizacion de los efectos de las emisiones de gases de efecto
invernadero (Bauer, Bektas, & Crainic, 2010).
Jones, Cassady, & Bowden (2000) resaltan tres aspectos importantes en la definición: El
movimiento de pasajeros, de carga y la conformación de un viaje total desde el expedidor
de la carga hasta el cliente, haciendo la transferencia entre modos de transporte de una
forma coordinada y con la mínima demora. En la mayoría de definiciones, los autores
excluyen de un sistema de transporte intermodal la carga no contenerizada, sin embargo
esta puede considerarse parte de un sistema intermodal cuando se mueva por medio de
dos o más modos de transporte.
1.21. Características de las redes intermodales
Dado que el transporte intermodal debe ser la combinación de por lo menos dos modos de
transporte, deben existir instalaciones encargadas de la consolidación, el manejo y el
cambio de modo de transporte, operación que es conocida en la literatura como el
transbordo (Ishfaq & Sox, 2010). Una red intermodal característica está conformada por los
nodos de demanda y oferta (origen/destino), los nodos de consolidación de carga
(terminales intermodales) y las rutas de conexión. En la figura 3, se puede observar una red
intermodal característica:
Figura 3. . Red intermodal con nodos de consolidación, de origen/destino y vías de conexión.
Fuente: Crainic y Kim (2007). Intermodal Transportation. En C. Barnhart, & G. Laporte, Handbook in OR & MS. Elsevier
Un gran número de autores habla de los nodos de consolidación bajo el nombre de hubs,
en los cuales se realizan las operaciones de recepción, almacenamiento temporal, manejo
y transbordo de la carga. En la figura 3 los nodos A, B Y C son los nodos de consolidación
(Ishfaq & Sox, 2010). Los nodos 1,2,3,4,5,6,7,8,9 son de origen/destino y pueden ser tanto
de oferta como de demanda. En la figura además se observan rutas de color azul y verde.
Las rutas azules se conocen como rutas principales, que comunican en su mayoría los hubs
entre ellos. Las rutas verdes comunican los hubs con los nodos de oferta y demanda y
visceversa (Crainic T. , 2003).
Dentro de una red intermodal tambien se habla del transporte de larga distancia (long-haul)
y de corta distancia (short-haul). El long-haul se realiza entre los nodos de consolidación y
el short-haul entre estos y los nodos de oferta y demanda. Bajo el principio de que la red de
transporte intermodal apoya la sostenibilidad, el transporte de la carga en el long-haul debe
realizarse en modos de transporte sostenibles, tales como el ferroviario, el marítimo o el
fluvial (Bontekoning, Macharis, & Trip, 2003). En este sentido el short-haul puede ser
realizado en camión o vehículos de menor tamaño para realizar la distribución de la
mercancía a puntos de consumo específicos. (Galiano, Kaihara, Liotta, & Stecca, 2010)
Esta última estapa del proceso de transporte multimodal, conocido tambíen como Logística
Multimodal Urbana (Ambrosino & Sciomachen, 2012).Está fuera del alcance de este
proyecto, que trabajará solamente lo relacionado a la logística del transporte multimodal a
través del long-haul en el territorio colombiano.
1.22. Actores intervinientes dentro de una red de transporte multimodal
Los principales actores participantes dentro de una red o sistema multimodal característico
son (Ministerio de Fomento de España, 2013):
Cargador(Shipper): Es la persona o compañía que solicita un servicio de transporte
a terceros, confiandole el cuidado de la mercancía para que esta sea entregada al
destinatario.
Mandante(Principal): Es un tipo de cargador que encomienda a la empresa o
persona prestadora del servicio una serie de actividades específicas.
Destinatario(Consignee): Persona o empresa encargada de recoger las
mercancías en su lugar de destino.
Transportista(Carrier): Persona o empresa responsable del movimiento de las
mercancías por toda la red o una parte de esta.
Subcontratista(Subcontractor): Persona o empresa a la que el transportista ha
encargado la ejecución del transporte, actividades complementarias a este, o una
parte del mismo.
Así mismo existen otros actores encargados de actividades complementarias, como los
propietarios de los buques, los fletadores, que son las personas que alquilan el buque bajo
un contrato y el personal enrcargado de las operaciones portuarias como el cargue y
descargue de la mercancía.
1.23. Los nodos de consolidación (hubs)
Estas instalaciones se encargan del manejo de la carga, la consolidación de la misma y
del transbordo. Los hubs dependen en gran medida de los modos de transporte que se
utilicen y de la ubicación geográfica donde se van a establecer. Estas terminales pueden
tener varios diseños y tamaños y pueden ser especializadas para modos de transporte en
particular y para el manejo de productos especificos (Martins, Lobo, Alves, & Sproesser,
2014).
Figura 4. Ejemplo de una terminal intermodal.
Fuente: Park, 2003. Berth and crane scheduling for container terminals.
Las terminales pueden ser propiedad del transportador u operadas de forma independiente
por firmas públicas o privadas. La función principal de estas instalaciones es proveer el
equipo necesario para la carga y descarga de los vehículos. Cuando las operaciones se
hacen sobre carga en contenedores las operaciones se realizan sobre estos y no sobre la
carga directamente (Hesse & Rodrigue, 2004). Además de esto, se realiza la transferencia
entre vehículos y/o modos de transporte. Estas instalaciones requieren el uso de
infraestructura especializada para cambiar de modo de transporte dependiendo de las
características del mismo y del sentido de la transferencia. Los puertos, por ejemplo deben
tener un lado que transfiera carga hacia la parte marítima y otra hacia la parte terrestre
(Crainic T. , 2007). En los puertos se realizan operaciones de tres tipos: La carga y descarga
de buques de contenedores, la carga y descarga de los vehículos terrestres y el manejo y
operaciones de almacenamiento de los contenedores (Lingaitienė, 2007).
Hay diversos modelos de distribución de los nodos hubs, en el que el más utilizado en la
literatura es el modelo radial (hub & spoke), que consiste en la recogida y posterior
distribución de mercancías a través de un solo hub. Este hub constituye el punto central
para la recogida, clasificación, transbordo y redistribución de mercancías en una zona
geográfica determinada.
Para el transporte marítimo, también existe el concepto de puertos hub. Este es un puerto
oceánico que aglutina una gran cantidad de contenedores, unos para ser distribuidos a su
zona de influencia y otros para su posterior distribución a los puertos de destino final. Para
que un puerto se pueda convertir en hub es importante tener en cuenta aspectos como la
situación geográfica, el hinterland (existencia de mercados que lo puedan satisfacer),
multimodalidad nacional e internacional, calidad y rapidez en los servicios, economías de
escala, entre otros.
1.24. Las plataformas logísticas multimodales
Las plataformas logísticas son aquellos puntos de ruptura de las cadenas de transporte y
logística en los que se concentran actividades y funciones técnicas y de valor agregado
(carga y descarga, intercambio modal, etiquetado, paletización, picking, entre otras). Los
operadores dentro de las plataformas logísticas pueden ser propietarios o arrendatarios de
los edificios, equipos e instalaciones que en el centro están construidos. Las plataformas
logísticas están gestionados por una entidad pública o privada (Ministerio de Fomento de
España, 2013).
Las terminales o plataformas logísticas multimodales son lugares equipados para el
transbordo y almacenamiento de UTIs. Las UTIs son las Unidades Transporte Intermodal y
pueden ser en su mayoría contenedores. Estas terminales constituyen el espacio físico
donde las UTIs son transferidas de un modo a otro. En algunos puertos existen zonas
reservadas como terminales de contenedores con permiso de explotación cedido
exclusivamente a un operador.
Según las áreas funcionales, las plataformas logísticas se pueden clasificar de la siguiente
forma:
Tipos de áreas funcionales en plataformas logísticas
Áreas logísticas
1. Áreas/plataformas de transferencia y distribución
2. Áreas de logística y distribución urbana
3. Áreas de almacenamiento y distribución
4. Áreas logísticas especializadas o monofuncionales
5. Plataformas Agroalimentarias.
Plataformas logísticas de graneles
Áreas de logística de mercancías peligrosas
Áreas de logística de automóviles
Plataformas en régimen aduanero
Áreas Intermodales
1. Áreas intermodales ferrocarril-carretera
2. Áreas intermodales modo aéreo-carretera
3. Áreas intermodales modo marítimo o fluvial – modo terrestre
Áreas o centros de servicios
1. Áreas de servicios especializados
Áreas de mercancías peligrosas
Áreas de servicios centrales
2. Servicios a empresas, transportistas y vehículos
Servicios aduaneros
Tabla 13. Clasificación de las áreas funcionales dentro de las plataformas logísticas.
Fuente: Ministerio de Fomento de España. (2013). El lenguaje del transporte intermodal. Vocabulario ilustrado.
1.25. El papel de los contenedores en el transporte multimodal
El “Contenedor” se ha usado como término generico para una caja que lleva cargamento,
suficientemente fuerte para uso repetido, usualmente almacenable y equipada con
dispositivos para permitir su transferencia entre modos. (European Conference of Ministers
of Transport, 2001). Los contenedores estandar vienen en tamaños de 20 pies (TEU)
Twenty foot Equivalent Unit y 40 pies. Los contenedores de hierro se usan en gran medida
para el transporte maritimo y los de aluminio para el transporte domestico.
Hay dos condiciones existentes para la carga en contenedores. Un contenedor se puede
cargar de forma FCL(Full Container Load), o Contenedor completamente cargado o
LCL(Less Than Container Load, en el que este no se carga a totalidad y se puede hacer
combinación de mercancías para optimizar costos.
En ocasiones, para las operaciones de consolidación, se realiza la carga de varios
contenedores LCL en otros de mayor tamaño, además de pasar de una condición a otra en
cualquiera de las cuatro posible combinaciones (Bock, 2010).
Los contenedores son suministros de alta importancia para desarrollar los procesos de
transporte multimodal y existen varios enfoques con respecto a su gestión. Hay compañias
que poseen su propia flota de contenedores, así como hay otras que recurren a las
compañias que prestan los servicios logísticos para realizar el movimiento de sus
mercancías. La administración de los contenedores debe incluir la gestión de los procesos
de consolidación y desconsolidación, donde se usan materiales como las estibas o las cajas
para ubicar los productos dentro del mismo. Su disposición en general se realiza fácilmente
y no es necesario realizar un inventario de los mismos (SteadieSeifi, Dellaert, & Van
Woensel, 2014).
Las ventajas del uso de contenedores, que son el pilar del transporte intermodal, son el la
seguridad ofrecida para la carga, dado que esta no puede ser manipulada facilmente sino
solamente en los puntos de origen y destino y debido a su estandarizacion, la facilidad para
las operaciones manejo en puertos y terminales (Groothedde, Ruijgrok, & Tavasszy, 2005).
El contenedor más usado es el contenedor de tipo cerrado y este puede ser terrestre,
marítimo o aéreo, dependiendo claro está, del modo de transporte. Otros tipos de
contenedor ditintos al cerrado pueden ser el granelero, el de costado abierto, el de techo
abierto, el de plataforma, entre otros.
Los contenedores son la forma más común de UTI (Unidad de Transporte Intermodal). La
Unión Europea trabaja para normalizar una unidad de carga intermodal óptima. Para poder
realizar el traslado de contenedores entre modos de transporte es preciso el contar con
elementos como:
Bastidor de anclaje: Estructura extensible que permite agarrar la parte
superior de las esquinas de la UTI.
Elementos angulares: Puntos fijos habitualmente situados en las partes
superior e inferior de las esquinas del conyenedor en las que se sitúan los
dispositivos de enganche para que el contenedor pueda ser elevado, apilado
o asegurado.
Pestillo o giratorio de anclaje: Dispositivo estándar que penetra en los
elementos angulares de las UTI y queda bloqueado después de girar. De
esta forma se garantiza su desplazamiento seguro. Se usa también para fijar
las UTI en vehículos y buques.
Para el transporte de productos frescos, como las frutas, antes se realizaba la movilización
en contenedores refrigerados constuidos en los mismos buques. Sin embargo poseerlos
representaba altos costos de manejo. La mayoría ahora usa contenedores estándar que
poseen un sistema refrigerado monitoreado con un dispositivo de control que permite
mantener la temperatura de los productos por debajo de la temperatura. Además se han
instalado en algunos contenedores dispositivos de alerta que emiten una señal para volver
la temperatura al rango aceptado. Para los productos frescos la temperatura estándar está
en 0.5°C (Hundy, Trott, & Welch, 2008). En la Figura 5 se muestra un sistema típico de un
contenedor refrigerado:
Figura 5.Sistema de control de un contenedor estándar refrigerado.
Fuente: Hundy, G., Trott, A., & Welch, T. (2008). Refrigerated Transport, Handling and Distribution. En Refrigeration and Air- Conditioning (págs. 214-225). Oxford: Elsevier.
Figura 6. Contenedor estándar refrigerado.
Fuente: Hundy, G., Trott, A., & Welch, T. (2008). Refrigerated Transport, Handling and Distribution. En
Refrigeration and Air- Conditioning (págs. 214-225). Oxford: Elsevier.
1.26. Problemas abordados en transporte intermodal- uso de la investigación de
operaciones
Dado que el transporte y las problemáticas del mismo se encuentran a través de toda la
cadena de suministro, así mismo las problemáticas de este se han abordado en los tres
niveles de planeación organizacional: estratégico, táctico y operativo. Así mismo, la
Investigación de Operaciones se ha usado como la principal herramienta para la resolución
de estas problemáticas. Una base muy significativa para esta investigación es el artículo de
SteadieSeifi, N.P, Nuijten, Van Woensel, & Raoufi (2013), que clasifica las problemáticas
abordadas en niveles de planeación y detalla tanto las características de los modelos como
la metodología de solución utilizada. Además Macharis y Bontekoning (2004) proporcionan
una visión general de los esfuerzos de la investigación más importante en el campo de la
investigación de operaciones y Ishfaq y Medias (2006) brindan un acercamiento a varios
modelos de alta importancia. Por otro lado, Beuthe Jourquin y Urbain (2014), realizan una
comparación detallada de estudios de la demanda de transporte multimodal, con el objetivo
de determinar qué factores pueden explicar la amplia diversidad de estimados de este
indicador.
Las últimas tendencias sobre las problemáticas del transporte intermodal, han abordado la
necesidad de utilizar costos ambientales y sociales como principio de sostenibilidad. Por
otro lado varios modelos se han desarrollado en múltiples niveles de decisión dando un
contexto dinámico a los problemas establecidos.
A continuación se muestra, por cada nivel los principales problemas abordados y los
métodos de solución empleados por los autores que abordan estos problemas.
1.26.1.1.1. Problemas de planeación estratégica
Tal como lo definieron SteadieSeifi, Nuijten, Van Woensel y Raoufi, los temas de planeación
estratégica están orientados a las decisiones de inversión en las estructuras o redes
intermodales. Dado que se trata del nivel estratégico de la administración, se debe tener en
cuenta las topologías de las redes de transporte utilizadas, refiriéndose a su colocación. En
este sentido, Woxenius (2007), establece seis tipos: enlace directo (direct link), corredor
(corridor), hub-and-spoke, connected hubs, rutas estáticas y rutas dinámicas.
El tipo de sistema direct link consta de varios nodos pero el transporte se realiza
directamente desde el nodo de salida al de entrega sin escalas. En el corridor existe un
camino de nodos al cual van llegando los productos de otros nodos y se van agrupando
para llevar toda la carga al final del sistema. En el hub-and-spoke existe un nodo de acopio
donde además de llegar la carga que sale del nodo de inicio, llegan las cargas de los otros
nodos, para llevarla toda al nodo final. El connected hub posee dos o más nodos de
transferencia a donde llega la carga de los nodos más cercanos además de la del nodo
inicial. En las rutas estáticas al llegar a un nodo determinado solo se puede elegir un camino
y en las dinámicas varios.
Los trabajos realizados dentro de la planeación estratégica del sistema intermodal de
transporte se encuentran englobados en estos grupos. Un campo muy estudiado en
relación a esto último ha sido el location hub. Dependiendo del modelado utilizado para la
resolución de estos problemas, se define así mismo su objetivo. Estos pueden ser minimizar
costos de transporte, reducir la distancia máxima entre orígenes y destinos, maximizar el
número de nodos en servicio, entre otros. Estos problemas son abordados por Alumur y
Kara (2008), que recopilan el trabajo de varios autores en este campo.
Además de las topologías de las redes de transporte determinadas, en este nivel de
planeación se han trabajado los tipos de producción en cuanto se refiera o no a problemas
multi-producto, aquí se destaca el trabajo de Lin y Lee (2010), modelando el problema para
el modo de transporte por carretera, con multi-producto y una sola instalación. El transporte
de multi-mercancía es fundamental en la distribución de carga sensible como productos
perecederos. Este mismo problema fue abordado para el modo marítimo incluyendo
además componentes adicionales como costos marginales de los transportistas y las
trayectorias de los viajes.
Uno de los problemas que más se ha abordado en la literatura es la ubicación de los nodos
de consolidación (hub), dado que de esta operación dependen en gran medida la gestión
de la red y los costos asociados. Limburg et al. (2009) establecieron un procedimiento
iterativo basado en el problema de p-mediana de ubicación de nodos y el problema de la
asignación de modos de transporte. Su función objetivo incluye el costo de transporte por
carretera, el costo de la transferencia y el costo de transporte por ferrocarril. Alumur, Yaman,
& Yara (2012) realizan una formulación matemática de tipo entera mixta para dar solución
al problema de localización de centros aeroportuarios. Se parte de un conjunto de puntos
de demanda y un conjunto de posibles ubicaciones. Se tiene como parámetro inicial el
tiempo de viaje. El objetivo es asignar un nodo de consolidación (hub) a cada nodo de
demanda. Hanaoka & Regmi (2001) estudian la ubicación de puertos secos o puertos
internos en Asia como factor clave para la promoción del transporte intermodal y el
desarrollo de instalaciones. Este proyecto se realizó desde una perspectiva ambiental y se
establece también la importancia de la intervención de actores públicos y privados.
Tuzkaya, Onut, & Tuzkaya (2014) establecieron una metodología para la construcción de
una red intermodal en Turquía. Este modelo establece una relación cercana entre los
modos de transporte y se convierte en una herramienta útil para la ubicación de puertos
usando programación multinivel.
Arnold et al. (2001) proporcionan una formulación matemática para gestionar el alquiler de
centros de transbordo intermodal. Sugieren una formulación genérica y extensiones con las
situaciones que suceden más a menudo en la práctica del transporte multimodal. Una de
estas es la introducción de costos fijos para cubrir los costos de inversión asociados a la
implementación de los centros de transbordo, para lograr así una minimización de los
costos de transporte y la fijación del costo o precio máximo del mismo.
Agarwal y Ergun (2008) presentan un modelo basado en la programación lineal entera para
el diseño y planeación de rutas de carga de forma simultánea. Los autores trabajan con
carga marítima y su aporte principal consiste en la inclusión de la evaluación de las ventajas
del transbordo marítimo de carga.
Bhattacharya, Kumar, Tiwari, & Talluri (2014) usan el algoritmo para relacionar la ocupación
del tráfico con la detección de incidentes a través de un árbol de decisión usando
indicadores como la velocidad media y la ocupación en volumen. Un aspecto importante es
que resalta la fragilidad de los productos, haciendo la comparación con más de 200 tipos
de commodities.
La planeación estratégica para el transporte intermodal también ha incluido aspectos
relacionados con la programación de las salidas, implementando restricciones para las
entregas (Alumur & Kara, 2008) (Ishfaq & Sox, 2010) (Lin & Lee, 2010). Además en algunos
trabajos se han incluido los transbordos, buscando disminuir los tiempos en los centros de
acopio y mejorar la integración (Meng & Wang, 2011).
Métodos de solución: Según lo establecen SteadieSeifi, N.P, Nuijten, Van Woensel
y Raoufi,(2013), la eficiencia de los métodos de solución empleados se mide
utilizando conjuntos de datos. Muchos autores en la mayoría de la literatura
consultada han propuesto algoritmos que ignoran factores clave como la capacidad
en los centros, y los costos fijos de establecimiento de los mismos. El algoritmo más
destacado fue propuesto por Rodríguez-Martín y Salazar-González (2008),
utilizando Programación Lineal Entera Mixta.
1.26.1.1.2. Problemas de planeación táctica
Estos problemas en una red de transporte intermodal se ocupan de la utilización de manera
óptima de la infraestructura establecida por la elección de los servicios determinados y los
medios de transporte asociados, la asignación de las capacidades, la planificación de los
itinerarios y las frecuencias. En la literatura, en relación a los problemas de planeación
táctica, se utilizan estructuras hub-and-spoke en la mayoría de los casos. La carga en este
sistema es transportada por un único servicio hacia las terminales intermedias.
Los modelos en este nivel de planeación han sido divididos en dos grandes grupos
(SteadieSeifi, N.P, Nuijten, Van Woensel, & Raoufi, 2013): las redes de planificación de flujo
(NFP), que se ocupan al movimiento de pedidos por toda la red y el diseño de la red de
servicio (SND), que involucra decisiones de planificación de servicios incluyendo todas
aquellas sobre la elección de los servicios de transporte y los modos de mover esos
productos. Estos últimos a su vez están divididos en problemas estáticos y dinámicos. Si
es estático o dinámico dependerá de la variación de alguna de sus condiciones logísticas
en un horizonte de tiempo determinado.
Tanto en los trabajos en NFP y SND se han utilizado variables continuas para representar
los flujos de mercancías en toda la red, sin embargo en los problemas SND se han incluido
variables binarias para la selección de los servicios. Los problemas SND dinámicos han
acaparado la atención en los últimos años por su capacidad de adaptarse a diferentes
costos de operaciones en las terminales y los costos modales (Wiberneit, 2008).
El problema del transbordo en este nivel se hace más crítico en horarios de cierre y cuando
la sincronización del sistema juega un papel esencial en la entrega a tiempo de los
productos perecederos. En este sentido, la única sincronización que se ha tomado en
cuenta parece ser la propuesta por Andersen, Crainic y Christiansen (2009). Ellos llegaron
a la conclusión de que no importa el grado de colaboración e integración de los sistemas
de transporte, la mejora significativa en el rendimiento se puede lograr.
Dentro de los problemas tipo NFD se encuentran ejemplos como el trabajo hecho por
Ambrosino & Sciomachen (2014) que abordaron el problema de la congestión en los
puertos y su necesidad de crear conexiones tierra adentro. Ellos hablan de la importancia
de gestionar el transporte multimodal desde y hacia los puertos y los puntos de oferta y
emanda. Este modelo es una particularidad del sistema hub and spoke convencional. Por
otro lado, Parola & Sciomachen (2004) realizan el análisis de una red intermodal en Italia
con el objetivo de ofrecer un marco de solución para afrontar el impacto del tráfico marítimo,
el crecimiento de las infraestructuras terrestres, el grado de saturación de las líneas
ferroviarias y el nivel de congestión de los puntos de descarga de camiones. Banomyong
(2001) propone un algoritmo modelado en el costo para ilustrar y clarificar las rutas de los
exportadores de prendas de vestir de Vietnam hacia Rotterdam. Este autor además
compara los costos de varios modos de transporte para dar soporte al algoritmo.Chang
(2008) presenta un problema multiobjetivo y multiproducto para la seleccion de la mejor ruta
para el transporte intermodal internacional. Se basa en técnicas de relajación y de
descomposición. En el modelo usa una red multimodal capacitada que se resuelve con un
problema multiobjetivo y ayuda a encontrar la ruta principal. La selección de las rutas tienes
tres problemas fundamentales: Multiobjetivo, tiempos de distribucion y horarios de los
modos de transporte y las economías de escala en el transporte.
El modelo propuesto por Cho, Kim & Choi (2012) usa la programacion dinamica para
establecer una ruta optima de transporte intermodal desde Busan a Rotterdam. Este es
aplicado a escala real en rutas reales y usa además el algoritmo de la ruta mas corta con
restricciones de carga.Lingaitienė (2007) establece un modelo para la selección de las
instalaciones de transporte, en las cuales establece las relaciones funcionales entre
velocidad, seguridad de tráfico y costos, basándose en un conjunto de criterios dentro de
los cuales figura la calidad final de producto. Caramia & Guerriero (2009) realizan un
problema de rutas con ventanas de tiempo y definen rutas alternativas mediante un análisis
de Pareto. Verma et al. (2012) abordan el problema del transporte multimodal en camión y
tren para el traslado de mercancías peligrosas. El objetivo del modelo empleado es calcular
el mejor mapa de enrutamiento. La formulación realizada es bi-criterio, dado que por un
lado minimiza el costo de transporte y por el otro el riesgo asociado a la mercancía. Qu,
Bektas, & Benell (2014) establecieron un modelo intermodal para el transporte de
commodities que implica una programación entera no lineal. El problema es aplicado en el
Reino Unido y tiene como novedad la inclusión en los costos de multas por las altas
emisiones. Los modelos logísticos se han concentrado hasta ahora solamente en minimizar
los costos operacionales del transporte. Sin embargo, la consideración de objetivos mas
amplios y aspectos especialmente relacionados a las emisiones de gases de efecto
invernadero. Este modelo se enfoca en minimizar los costos no solo operacionales, sino
además los costos de transferencia y los costos de emisión de gases de efecto invernadero.
Por otro lado, también se ha abordado en gran medida problemas en los cuales se busca
obtener el modo de transporte o el sistema óptimo para una red dada. Gursoy ( 2010)
Estableció un modelo para la elección de modos de transporte a través de un análisis
jerárquico de la decisión. La combinación usada fie terreste, ferroviario y fluvial para el
transporte de textiles a través de Turquía. Después de aplicar simulación para validar el
comportamiento del modelo, se compara con los resultados de una encuesta aplicada para
verificar las preferencias de los actores implicados. (Gursoy, 2010) realizó un modelo para
toma de decisiones cuyo objetivo fundamental es elegir el modo de transporte para el
movimiento de textiles en Turquía. Como punto importante de este trabajo está que el autor
realizó, además de la corrida del modelo, un levantamiento de datos con una muestra de
empresas productoras y transportadoras para comparar los resultados obtenidos con sus
reales preferencias. Las dos opciones para la toma de decisión son la unimodalidad y la
multimodalidad. Kopytov & Abranov (2012) proponen un método para la selección de una
alternativa de transporte entre varias conocidas usando el AHP. Los factores de mayor
importancia en este modelo son el costo y el tiempo de distribucion.
Métodos de solución: En este nivel, SteadieSeifi, N.P, Nuijten, Van Woensel y
Raoufi (2013), han agrupado los métodos para abordar los distintos problemas en
dos grandes grupos: Los modelos y las metodologías de solución. Los modelos, se
han clasificado a su vez dependiendo el campo en el que trabajan, así aparecen los
modelos para el NFP, y para el SND tanto estático como dinámico. En estos tres
tipos de modelos se han usado algoritomos derivados de la teoría de grafos, unos
basados en el arco y otros en la ruta, así como la programación estocástica. En las
metodologías de solución se han usado algoritmos exactos, aproximaciones,
heurísticas y metaheurísticas, así como metodologías híbridas. En ese grupo se
destacan los algoritmos basados en ramificación (B&B), los basados en
programación dinámica y los algoritmos genéticos.
Un modelo novedoso es el presentado por Anghinolfi, Paolucci, Sacone y Siri (2011), en el
que se presenta el uso de terminales automatizadas y se realiza la planeación de la cadena
de transporte alrededor de las mismas con el objetivo fundamental de mejorar la efectividad
de transferencia de unidades de carga en el transporte férreo, incluyendo varias secuencias
de análisis para establecer el destino de la carga.
1.26.1.1.3. Problemas de planeación operativa:
En la actualidad todavía se busca la mejor opción en servicios y medios de transporte
asociados, mejores itinerarios y la asignación de los recursos a la demanda. La planeación
operacional dinámica y estocástica no está direccionada hacia niveles estratégicos y
tácticos, por lo que agrega un grado de complejidad muy alto a la planeación a nivel
operativo. SteadieSeifi, N.P, Nuijten, Van Woensel y Raoufi (2013) afirman que estos
problemas se refieren a la planificación en tiempo real para los pedidos, la reacción y la
adaptación a cualquier tipo de perturbación. Como bien se sabe, la mayoría de estos
elementos pueden variar con el tiempo y mostrar un comportamiento no determinista. Estos
autores han agrupado los problemas operativos en dos grandes temas principales: la
gestión de recursos y la replanificación de los itinerarios. El primer grupo se ocupa de la
distribución de todos los recursos en toda la red: posicionamiento, reposicionamiento,
almacenamiento y su asignación a los pedidos del ciente. Por su parte los problemas de
replanificación de itinerarios se centran en la optimización en tiempo real de los horarios,
rutas modales y la respuesta correspondiente a la perturbación operacional.
Para la gestión de recursos, el problema principal habla de cómo y cuándo utilizar de
manera óptima los recursos limitados, el recurso más involucrado en este sentido en la
planeación ha sido el medio de transporte, Crainic (2003) ha abordado este problema
incluyendo aspectos como las unidades de carga de reposicionamiento y gestión de flotas
vacías como las variantes más específicas. Por su parte, para los problemas de
replanificación de itinerarios se han ocupado de manera óptima para responder a la
evolución del sistema en tiempo real, buscando maximizar la calidad del servicio y, por tanto
el ingreso marginal. En los últimos años se han abordado las cuestiones en tiempo real en
estos modelos, el trabajo más representativo es el realizado por Bock (2010) y Goel (2010),
introduciendo un enfoque de control en tiempo real para los orientados a la consolidación
eficiente, el transbordo y el manejo dinámico de las perturbaciones tales como averías de
vehículos y accidentes. Singh & Singh (2014) comparan tres algoritmos metaheuristicos en
su eficiencia para encontrar soluciones eficientes en espacios con amplio rango de solución.
Además se usa la simulación para validar la información de cada uno. Meng & Wang (2011)
establecieron un modelo matemático con equilibrio de restricciones para un problema con
múltiples stakeholders y varios tipos de contenedores. Como valor agregado se observa la
inclusión de una restricción que modela el comportamiento de los transportadores en la
eleeción de rutas a realizar, puesto que se define que las preferencias de los mismos
influyen directamente en el desempeño de la red de transporte. Ayar y Yaman (2012) se
enfocan en un problema de ruteo para un sistema multiproducto en el cual se usa un servicio
multimodal terrestre-marítimo. Además de incluir la elección del modo de transporte, se
incluyen los costos de operación y los inventarios en los que incurre en las terminales de
transferencia. Beuthe, Jourquin, Geerts y Koul (2001) presentan un análisis cruzado
estimado de las demandas para los tres modos de transporte: Tren, camión y fluvial. Para
ello usan 10 tipos de productos y a partir de matrices Origen- Destino determinan y
minimizan los costos generales de la operación de transporte.
Métodos de solución: Para este nivel de planeación, SteadieSeifi, N.P, Nuijten, Van
Woensel y Raoufi (2013) han agrupado nuevamente los métodos de solución en los
dos grandes grupos ya determinados. Dentro de los modelos de solución se han
usado algoritmos como el problema de flujo en la red de servicio, la representación
del espacio de tiempo, la programación dinámica aproximada, el ruteo y
planificación. Dentro de las metodologías de solución, no se han presentado de tipo
exacto, por lo que los algoritmos utilizados son de carácter heurístico y
metaheurístico, en este grupo también se han usado heurísticas de ramificación y
simulación como las metodologías más representativas.
1.26.1.2. El transporte multimodal de productos perecederos
Una de las principales problemáticas de los productos perecederos es su reducida vida útil.
En este sentido, el problema de planeación general de las redes de transporte multimodal
de productos perecederos debe incluir propiedades que logren llevar el producto a su
destino en el menor tiempo posible, conservando su calidad. La multimodalidad es una
opción competitiva dado que permite además del logro de economías de escala, la
reducción de tiempos de tránsito en la fase de larga distancia (Caris, Macharis, & Janssens,
2013).
Sin embargo, la complejidad de las redes de servicio multimodales aumenta su complejidad
al usar varios modos de transporte y por ende aumentar los actores influyentes en la cadena
de suministro y los tomadores de decisión (Lin & Lee, 2010). La planeación de las redes
debe llevar a lograr un equilibrio entre la calidad del producto y los costos implicados. Este
proceso es complejo, dado que además de las condiciones ya mencionadas, hay que sumar
que los productos transportados poseen diversas condiciones de perecibilidad, lo que
dificulta la utilización de sistemas de transporte multiproducto.
En la literatura consultada, se encuentra poca evidencia de trabajos relacionados a tratar
los problemas de perecibilidad de los productos, dado que la mayoría de los estudios para
el diseño de redes intermodales se hace de manera general sin aplicar a un producto
específico, sino al conjunto de productos que se mueven en un horizonte de tiempo
determinado, lo que por lo tanto, no permite discriminar las características específicas de
cada producto.
SteadieSeifi, Dellaert y Van Woensel (2014) tratan el problema del equilibrio entre costo y
tiempo de tránsito mediante un modelo de programación lineal entera mixta, que tiene como
principal novedad la inclusión de unidades de transporte reutilizables (RTI), que son
programadas para ubicarse y estar disponibles para nuevas entregas. Esta planeación es
conocida en este modelo como administración de los activos disponibles y su objetivo
principal es realizar las operaciones de una forma rápida y fluida. Sin embargo, este modelo
presenta aún la limitante de no permitir el transporte de varios tipos de producto en un
mismo contenedor. Una de las soluciones, propuesta por varios autores, es la división de
los contenedores en varios espacios donde se almacenaría solamente un tipo de producto,
proporcionándole las condiciones necesarias para mantenerlo en el mejor estado.
Desde otro enfoque, más amplio que sólo la concepción del transporte, Ahumada y
Villalobos (2009) definen una red completa para la producción y distribución de tomates
frescos en México, usando la programación lineal entera mixta e incluyendo en la función
objetivo una ecuación de pérdidas por demoras y una restricción de tiempo para el
almacenamiento. El modelo en su totalidad incluye la planeación de las cantidades a
cosechar, la administración de la maquinaria y demás recursos, así como el transporte.
Transporte de flores cortadas en contenedores isotermicos. La combinacion de modos de
transporte es camion- avion. Se plantea un problema de programación de dos niveles donde
en el primero se minimizan los costos totales del transporte desde los sitios de produccion
a los consumidores finales y la segunda minimiza la duracion total de la operación de
transporte. (Oudani, El Hilali, & Boukachour, 2014)
Menesatti, Pallottino, Prisco y Ruggeri (2014) abordan los aspectos fundamentales a tener
en cuenta para realizar el transporte de carga refrigerada de forma intermodal. El aporte
fundamental de su trabajo consiste en la realización de una comparación económica
incluyendo aspectos legales. Estos autores afirman que uno de los factores claves en estos
sistemas de transporte es el tiempo de tránsito de la cadena.
1.26.1.3. El transporte multimodal en alimentos y en la cadena hortofrutícola
La revisión literaria realizada, muestra poca evidencia de trabajos de transporte
multimodal/intermodal para productos del sector hortícola o frutícola y en general
alimenticio. Se han realizado aproximaciones que han resultado en productos interesantes
que abordan alguna de las problemáticas que pretende solucionar la implementación de
una red multimodal.
Entre las cuestiones clave en la planeación de los productos perecederos se pueden
mencionar los tiempos de abastecimiento, los cortos tiempos en almacenamiento así como
la incertidumbre de la demanda. (Lowe and Preckel 2004).
Pérez-Mesa, Galdeano y Salinas (2012), proponen la utilización del SSS (Short Sea
Shipping), un tipo de transporte intermodal, para llevar frutos desde Almería, España hacia
los principales puertos de Europa como Róterdam. Esta modalidad de transporte se
presenta como una alternativa competitiva dada su efectividad y sus sostenibilidad
ambiental, además funciona como la solución a los problemas de congestión en las
principales vías entre España y Francia. La gran dificultad de este modelo es el resultado
que muestra un aumento del tiempo de transito de un 45% y una disminución de los costos
de solamente 9%. Para que el modelo sea considerado como válido, el tomador de decisión
deberá darle mucho mayor peso al costo que al tiempo de tránsito, lo que sería un serio
inconveniente tratándose de productos alimenticios de alta perecibilidad.
Finlay, O'Mabony y O'Sullivan (2003) estudian la aplicación del transporte multimodal de
alimentos en Irlanda, dadas las condiciones geográficas de este país, que exigen un
sistema de transporte para este tipo. En este modelo se abordan aspectos relacionados a
la logística del transporte y la administración de la cadena de suministro en general.
Por su parte, el trabajo de Ahumada y Villalobos (2009), que como ya se relacionó
anteriormente, establece un modelo para la cadena de tomates en México, trabaja en los
tres niveles de planeacion y consideran la integración como una actividad de alta
importancia en el desarrollo de la cadena.
Li y Hanafi (2013) realizan la planeación de una red de transporte intermodal en el Reino
Unido para la movilización de alimentos. El enfoque de este modelo es tener en cuenta los
controles políticos a la emisión de gases y utilizar estos factores como indicadores de costo
que van a restar a la función de ingresos a maximizar.
Martins, Lobo, Alves, & Sproesser (2014) elaboraron un estudio en Brasil para la evaluación
de las instalaciones intermodales para el tratamiento de productos agrícolas. Uno de los
resultados fundamentales fue hallar deficiencias en la competitividad de los productos por
incidencia del descuido de la infraestructura férrea y fluvial. Para estos autores las
terminales intermodales cumplen un papel de alta importancia. Se estableció además que
los transportadores necesitan servicios adicionales al transporte en las terminales, para
cumplir con las labores de coordinación del producto.
Li & Hanafi (2013) realizaron un trabajo de planeación del transporte intermodal en el Reino
Unido, para la movilización de alimentos incluyendo los controles políticos existentes a las
emisiones de gases de efecto invernadero. La cadena de suministro específica sobre la que
se centra el estudio es la de fruta fresca y se estudian los efectos producidos por las
políticas de control de carbón, además de establecer metodologías para el óptimo diseño
de una red intermodal teniendo en cuenta estos dos criterios. Los costos de emisión de
carbón se colocan en la función objetivo del modelo y por ende se convierten en un factor
muy influyente en la decisión.
(Ahumada & Villalobos, 2009) es el primer modelo dentro de la planeación de productos
alimenticios perecederos que incluye la administración de la perecibilidad. La forma de
gestionar la misma en este modelo es a través de la incorporación de medidas que pueden
ser usadas para sustituir lo fresco del producto a través de la cadena de suministro. Además
se controla la perecibilidad del producto por las restricciones del máximo tiempo empleado
entre la cosecha y la recepción del producto por parte del consumidor, además de las
pérdidas admisibles de productos por demora en las entregas. Este modelo es
multiproducto y además incluye restricciones que permiten lograr la satisfacción de la
demanda y cumplir con el Lead Time.
El modelo usa costos o tarifas por camión, cantidades a transportar dependiendo la
demanda y una formulación de tipo no lineal utilizada para estimaciones de los
requerimientos y disminuir los costos unitarios del transporte marítimo. Por otro lado
también se tiene el tiempo de trayecto total del recorrido. Los resultados de este modelo
presentan un inconveniente debido a que aumentan el tiempo de tránsito en un 45%,
disminuyendo la función de costos en solamente un 9%. Teniendo en cuenta esto, para que
se pueda reflejar una disminución del tiempo de tránsito sin aumentar notablemente los
costos, se debe dar una consideración al costo del 70% del total del interés de los actores.
SteadieSeifi, Dellaert, & Van Woensel (2014) desarrollaron un modelo para el traslado, por
medio de transporte multimodal, de productos alimenticios perecederos a través de los
RTI(Reusable Transportation Units) o Unidades de transporte reutilizables. Estas son
similares a los contenedores, vienen en diversos tamaños y pueden servir para aprovechar
las ventajas del transporte multimodal como las economías de escala. Los autores hablan
de la importancia que tiene que estas unidades aumenten en los próximos años ante el
iniminente crecimiento de los transportes fluvial, marítimo y ferroviario. Hablan de la
necesidad de establecer modelos que incluyan el retorno de estas unidades para gestionar
de mejor manera los activos y para que se pueda conservar la calidad de los productos. El
sistema multimodal que han empleado tiene un tiempo de espera mínimo como restricción
e incluye entre sus costos operaciones de manejo. Por otro lado cabe resaltar que solo
utiliza un tipo de RTI y un producto, por lo cual proponen el desarrollo de heurísticas
eficientes que permitan desarrollar algoritmos de solución para extender el modelo.
Groothedde, Ruijgrok, & Tavasszy (2005) introducen la importancia de la logística
colaborativa en el mejoramiento de la eficiencia de las cadenas de transporte multimodal.
La aplicación de este modelo se realizó en el Reino Unido para el movimiento de alimentos.
Yu & Nagurney (2013) establecen un modelo para la distribución de melón en los Estados
Unidos. Este es un producto que tiene 15 días de vida útil. Los autores utilizan un tiempo
de decaimiento exponencial para modelar la perecibilidad del producto, introduciendo
multiplicadores de arco, que dependen de la duración y las condiciones ambientales
asociados a cada actividad de la cadena de suministro de postproducción. Este modelo
permite a los consumidores diferenciar los productos alimenticios en los mercados de
demanda debido a las condiciones de frescura del producto y seguridad alimentaria. El
modelo determina la cantidad óptima de unidades de tiempo y cual es la probabilidad de
que el producto sea de alta calidad.
Rodriguez-Bermejo, Barreiro, Robla y Ruiz- Garcia (2007) realizan la caracterizacion de las
herramientas utilizadas como los contenedores, mecanismos de conservacion y demas,
que permiten mantener la calidad de las frutas en el trasnporte intermodal a través de todo
su recorrido.
1.26.1.4. Aplicación de la dinámica de sistemas a los sistemas de transporte
multimodal
La aplicación de la dinámica de sistemas, para los sistemas de transporte multimodal ha
sido bastante escasa. Se ha propuesto en este trabajo la utilización de sistemas dinámicos
dado que ofrecen una técnica lógica, sistemática y detallada para obtener una
representación más clara de la complejidad del sistema. Modelar sistemas de transporte
mediante la dinámica de sistemas es adecuado dado que permite obtener un marco
estructurado a través del cual los sistemas de gran escala se pueden modelar y visualizar
(Pérez-Lespier, 2013). Aschauer (2006) además, propuso un modelo sistémico para
determinar las interdependencias entre la estrategia logística y los movimientos de la red
de transporte.
Pérez-Lespier (2013) introdujo un modelo clave para la realización de este trabajo. La
autora realizó la aplicación de la dinámica de sistemas para la evaluación de la eficiencia
logística de un sistema de transporte multimodal. En esta obra se enfatiza en que la
eficiencia y la eficacia son dependientes en gran medida de la conexión entre todas las
partes involucradas del sistema intermodal.
Este trabajo pretende determinar cuál es el efecto de las interrupciones en el desarrollo
normal de las operaciones de transporte a través de la red intermodal y la eficiencia se mide
a través del porcentaje de la carga entregado a tiempo. Se tuvo en cuenta en este trabajo
que algunas interrupciones funcionan como variables de control. El propósito general del
modelo es superar las dificultades presentadas por las interrupciones del sistema para
lograr la eficiencia establecida.
La autora identifica diversas interrupciones que afectan la eficiencia del sistema y las utiliza
como punto de partida para el modelamiento y ejecución de la simulación.
Interrupciones identificadas
Congestión Carga-Descarga Tarifas
Programación Tarifas
Infraestructura Transbordo – Tarifa
Capacidad del modo Fluctuaciones de la demanda
Tabla 14. Interrupciones posibles identificadas para una red de transporte multimodal.
Fuente: Pérez-Lespier, L. (2013). Examining the efficiency of multimodal transportation systems: a systems
dynamics approach. Missouri University of Science and Tecnology.
1.26.1.5. Inclusión de costos por externalidades
Para los modelos en los que se establezca el estudio de redes multimodales, es importante
la inclusión de costos sociales, dado que el objetivo es conseguir un modo de transporte
sostenible. El tipo de transporte que tiene mayor potencial para ser sostenible a futuro es el
transporte multimodal (CEPAL, 2007).
Estos costos por externalidades son los producidos por accidentes, congestión, ruido,
contaminación, efectos climáticos, efectos en los hábitats, efectos en el uso del suelo, entre
otros.
Una red intermodal, para que pueda ser aplicada debe analizar fundamentalmente tres
niveles:
Físico: Compatibilidad entre infraestructuras y material con diferentes capacidades.
Funcional: Compatibilidad entre la prestación y gestión de servicios con operativas
distintas.
De gestión: Compatibilidad entre instituciones, agencias gubernamentales. La
relación entre el sector público y privado y el manejo de infraestructura e inversiones.
Márquez & Cantillo (2011) establecieron un marco importante para la parametrización de
las funciones de costo en las redes de transporte intermodal para Colombia. Una parte de
este trabajo está dedicado a los costos por externalidades y se aplica para cada uno de los
modos de transporte posibles en un sistema de transporte de carga bien sea unimodal o
multimodal.
1.26.1.6. El transporte de carga en Colombia: necesidad de cambio hacia la
intermodalidad
Teniendo en cuenta las características geográficas del territorio nacional, la gran mayoría
de las vías están diseñadas para el transporte terrestre. Esto supone un rezago tecnológico,
teniendo en cuenta las nuevas tendencias logísticas que se preocupan por las
externalidades negativas generadas por la sobreutilización del transporte carretero
(EPYPSA; Ministerio de Transporte, 2012). En el plan estratégico de infraestructura
intermodal, diseñado por la firma EPYPSA y el Ministerio de Transporte, se establece la
necesidad de aumentar la inversión en estos campos para acercarse a una plataforma
logística intermodal y superar este rezago tecnológico.
Una de las vías estratégicas para el transporte multimodal en Colombia en la parte fluvial,
es el Rio Magdalena. Sus condiciones de navegabilidad se han deteriorado en gran medida
por la contaminación y los usos inadecuados del suelo, produciendo altas tasas de erosión
y transporte de sedimentos por la tala de árboles. Se han propuesto, a través del CONPES
3758, intervenciones sobre el canal del Dique para lograr mejoras en las condiciones de
navegabilidad.
El gobierno nacional es consciente de que logrando mejoras en busca de un aumento de la
conectividad intermodal, se lograrán reducir los costos de transporte y se aumentará la
competitividad con el ánimo de lograr a futuro tratados de libre comercio. Con base en esto
se establece como imperativo el contar con infraestructura para conectar los principales
centros de producción en Boyacá, Santander y Norte de Santander con el Río Magdalena.
Todas estas iniciativas se emprenden teniendo en cuenta que es posible reducir los costos
de transporte desde Bogotá hasta Cartagena haciendo un tramo por tierra hasta Puerto
Salgar y el restante por modo fluvial.
El DNP en el 2009, propuso el documento Diseño conceptual de un Esquema de Sistemas de Plataformas Logísticas en Colombia y Análisis Financiero y Legal- Presentación resultados del proyecto, en el cual se realiza un estudio detallado de la situación logística del transporte de mercancía en Colombia, y se propone una metodología para llegar a mejorar la competitividad del transporte, la logística y la industria, al mismo tiempo que se aumenta el comercio exterior, por lo cual es necesario aumentar la oferta de servicios logísticos de calidad para la reducción de costos logísticos del sector. En este trabajo, se realiza primero una identificación de los principales corredores funcionales del país, así como de los ámbitos logísticos y de las principales necesidades, al mismo tiempo que se establece un diagnostico de la infraestructura actual. Se analizan las familias logísticas y
los flujos por modos de transporte. Se analizan 20 cadenas logísticas y los nodos con potencial para servir de nodos de consolidación a futuro. La metodología se fundamenta además en establecer zonas de potencial logístico de primer, segundo y tercer orden. Por otro lado, la Comisión Nacional de Competitividad, en el documento Bases para la formulación del plan de Logistica Regional, analiza cinco apuestas productivas entre las que se incluyen las cadenas agrícolas incluyendo frutas y otros productos. La región del altiplano, tiene una alta participación en el porcentaje de frutas que se exportan en el país. La apuesta más importante del gobierno nacional hacia un mejoramiento de la infraestructura hacia la intermodalidad se consiga en el PMTI (Plan Maestro de Transporte Intermodal), que se consolida como una visión estratégica del país y sus necesidades en cuanto a infraestructura y transporte. Incluye un análisis de la infraestructura para transporte nacional actual, una metodología para llevar a cabo los proyectos consignados en el plan así como las fuentes de financiamiento. El fortalecimiento de la infraestructura por los proyectos del PMTI se aplica a los modos terrestre, férreo, marítimo, fluvial y ferroviario, promoviendo una integración entre todos estos.
1.26.1.7. Modos de Transporte utilizados actualmente en Colombia
Dada la finalidad de este proyecto, es importante analizar el comportamiento referente al
movimiento de carga en el país, específicamente a los modos de transporte utilizados. En
primer lugar, el transporte de tipo ferroviario en Colombia se utiliza casi en su totalidad para
el transporte de carbón. El total de toneladas transportadas por medio ferroviario durante el
2013 fueron de 76.781, correspondientes al 25% del transporte de carga total (Ministerio de
Transporte, 2014). Aunque este modo de transporte en Colombia es ampliamente superado
por la opción de servicio camionero, como se verá más adelante, se conoce la importancia
que posee el carbón para la economía colombiana, y dado que el transporte ferroviario es
ampliamente utilizado para el movimiento de éste por la geografía nacional, este modo de
transporte adquiere especial importancia.
En segunda instancia, el transporte aéreo es muy poco utilizado para el traslado de carga
nacional como se muestra en las estadísticas del Ministerio de Transporte, que señalan que
en el 2013 por vía aerea se transportaron solamente 149 toneladas. Ahora bien, para
importaciones Colombia utilizó el modo aéreo para transportar 135.920 toneladas, el 0,4%
de la carga total que ingresó al país en ese año. Para las exportaciones, Colombia exportó
por vía aérea 762.454 toneladas, un poco más del 0,5% del total de carga exportada.
Claramente se observa la poca utilización de este modo de transporte, no sólo para el
movimiento de carga a nivel nacional, sino también para el comercio exterior, teniendo en
cuenta que en los datos obtenidos se incluyen los servicios de mensajería. No sorprende
decir que el modo de transporte aéreo es ampliamente superado no sólo por el carreteo,
sino en gran medida por el ferroviario y el marítimo.
Sin duda alguna, el modo de transporte más utilizado en Colombia es el camionero, según
el Ministerio de Transporte (2014), en el año 2013 las toneladas de carga transportadas en
camión para el comercio al interior del país fueron 220.309, lo que representó el 73,19 %
del total del movimiento de carga nacional. Por otro lado, el transporte de carga mediante
camiones para las importaciones de Colombia fue del 5,84%, mientras que para las
exportaciones fue cercano al 2%. Aunque se ve gran diferencia en lo que corresponde al
transporte para comercio nacional e internacional, lo que es lógico teniendo en cuenta las
condiciones geográficas de Colombia y la ubicación de sus principales socios comerciales,
el transporte de carga camionero es altamente utilizado en los sistemas multimodales de
transporte de carga, precisamente para llevar el producto al destino específico dentro del
país. En la actualidad, dada la amplia utilización de este medio de transporte y sus
expectativas de crecimiento para los próximos años, ha surgido una preocupación
medioambiental generalizada en todo el mundo. En Colombia, por ser este modo de
transporte el más utilizado, esta preocupación adquiere alta importancia. No es ajeno para
la mayoría de los seres humanos el problema generado por las emisiones de estos
vehículos en la atmósfera terrestre, por lo cual en muchos países se propuso disminuir su
uso mediante el fomento a la utilización de medios de transporte como el ferroviario y el
fluvial para el transporte al interior del país y la implementación de sistemas basados en la
intermodalidad. Este cambio se sustenta en términos de eficiencia energética, dado que un
kilo de petróleo permite desplazar en un kilómetro 50 toneladas para un camión, 97 para un
vagón de ferrocarril y 127 por medio fluvial, además el transporte por carretera es
responsable del 84% de las emisiones de CO2 a la atmósfera (Barreiro & Robla, 2001).
Por último, en el país, el transporte fluvial de carga es bastante escaso, dadas las
condiciones actuales de las vías navegables y la falta de sistemas de acopio. Por su parte
el transporte de carga marítimo es quizás el más relevante para el comercio exterior, según
cifras otorgadas por el Ministerio de Transporte, el movimiento de carga por vía fluvial en
Colombia en el 2013 correspondió a 2.968 toneladas, cerca del 1% de las toneladas
transportadas en su totalidad y por vía marítima en el 2013 se importaron 31’489.146
toneladas de carga, siendo un 93% del total de toneladas importadas. Este porcentaje
muestra claramente la importancia del sistema de transporte marítimo para Colombia en lo
que se refiere al aprovisionamiento de bienes. Para las exportaciones el panorama es
similar, el total de estas, movidas por vía marítima, según el ministerio de transporte, en
2013 fue de 134’135.658 toneladas, el 97 % de la carga exportada de Colombia. Al ver la
influencia que tiene este medio de transporte, tanto para exportaciones como
importaciones, se puede notar la importancia de este para el intercambio comercial
internacional.
2. ASPECTOS METODOLÓGICOS
La metodología de trabajo del presente proyecto se puede resumir en cuatro fases. A continuación, en la figura XX se muestra una síntesis de las mismas.
Gráfico 9. Estructura del Desarrollo de la Metodología
Fuente: Los autores
A continuación, en la tabla 15, se realiza la descripción de cada una de las actividades
presentadas en el gráfico anterior, identificando sus entradas, salidas y requerimientos.
FASE ENTRADAS ACTIVIDADES SALIDAS REQUERIMIENTO
S
0. Selección de la
cadena
Trabajos de
grado
anteriores:
Caracterizacion
Definición de
criterios y
Criterios para
analizar
Acceso a
proyectos de
grado
•Definición de criterios y ponderación de los mismos
•Uso de herramientas matemáticas
•Selección de la cadena
Fase 0. Selección de la cadena
•Identificación de fuentes de información
•Localización y consulta de las mismas
•Análisis y compilación de la información
Fase 1. Relización del marco conceptual
•Identificación de indicadores de desempeño
•Realización de diagramas causales
•Construcción de Diagrama de Forrester
•Recolección de información de entrada al modelo
Fase 2. Modelo Dinámico
•Identificación de escenarios futuros de simulación
•Ingr eso de información obtenida al modelo
•Realización de corridas y pruebas de verificación y validación
•Comparación mediante indicadores de desempeño
•Propuestas de mejora
•Establecimiento de conclusiones
Fase 3. Análisis de resultados
es de las
cadenas
ponderación de
los mismos
realizados en el
grupo GICALyT
Páginas del
DANE,
FAOSTAT,
Agronet,
Ministerio de
Agricultura
Ponderación
de los
criterios.
Acceso a
páginas no
gubernamental
es
Participación de
todos los
miembros del
grupo GICALyT
Definición de
herramienta
matemática a
utilizar: Análisis
Jerárquico de
la Decisión
Uso de
herramientas
matemáticas
Criterios de
mayor
importancia:
Puntaje de
cada uno de
los criterios.
Herramientas
ofimáticas, por
ejemplo: Excel.
Verificación de
la aplicación del
Análisis
Jerárquico de
Decisión
Ponderación
de los criterios
Resultados de
ponderaciones.
Selección de la
cadena
Cadena
agroalimentar
ia que será
parte del
proyecto del
grupo
Participación de
todos los
miembros del
grupo
Resultados de
la aplicación
del Análisis
Jerárquico de
Decisión
Validación por
parte del líder
del grupo
GICALyT
Problemática a
abordar para la
cadena
escogida:
Transporte
Multimodal
Identificación
de fuentes de
información
Principales
fuentes de
información
secundaria
Selección de la
cadena
agroalimentaria
Cadena
agroalimentaria
seleccionada
Mecanismos
para
ubicación,
Definición clara
de la
1. Realización del
marco
conceptual
Experiencias
anteriores del
líder del grupo
localización y
consulta de
bases de
datos
problemática a
abordar.
Fuentes de
información de
mayor
importancia
Localización y
consulta de las
fuentes de
información
Información
secundaria
para
consolidar
Acceso a bases
de datos y
demás fuentes
de información
secundaria.
Mecanismos
para la
consulta de las
bases de datos
seleccionadas
Asesoramiento
y
retroalimentació
n en los
mecanismos de
recolección de
información
Criterios para
selección de
información de
mayor
relevancia
Análisis y
compilación de
la información
Marco teórico
de la
problemática
abordada
hacia la
cadena de
suministro
elegida
Uso de
herramientas
ofimáticas
como Word y
Excel
Características
de la
información
primordial Comportamie
nto de la
cadena de
suministro
para varios
criterios
seleccionado
s.
Elaboración de
cuadros, tablas
y resúmenes
que ayuden a la
consolidación
efectiva de la
información
Información
recolectada del
marco
conceptual
Análisis de las
herramientas
encontradas
Problemáticas
de la cadena
2. Modelo
Dinámico
Información
compilada en
fase 1
Identifiación de
indicadores de
desempeño
Medidas de
la eficiencia
de la cadena
Información
recopilada
Trabajos
realizados
anteriormente
Indicadores
para
comparación
de
escenarios
Conceptos de
desempeño y
eficiencia
Indicadores de
desempeño
Realización de
diagramas
causales
Ciclos de
realimentació
n para
estudio de
indicadores
Conceptos de
Modelado
dinámico y
realimentación.
Conceptos de
Modelado
dinámico y
realimentación.
Software de
modelamiento
dinámico
Diagramas
causales
Construcción
de Diagrama de
Forrester
Flujos del
sistema de
transporte
multimodal
Software de
modelamiento
dinámico
Diagrama de
Forrester
Recolección de
información de
entrada al
modelo
Información
de entrada al
modelo
Acceso a
páginas
gubernamental
es y trabajos
anteriores
similares
3. Análisis de
resultados
Diagrama de
Forrester inicial
Identificación
de escenarios
futuros de la
simulación
Escenarios
futuros
basados en
los cambios
de transporte
Documentos
estatales de
proyectos de
infraestructura
Escenarios
futuros de
transporte
multimodal
Ingreso de
información
obtenida al
modelo
Modelo
dinámico con
información
real
Información
detallada por
escenario
Información de
entrada
Estructura
matemática del
modelo.
Software de
simulación
dinámica
Número de
corridas
elegido
Realización de
corridas y
pruebas de
verificación y
validación
Resultados
con
información
real de cada
uno de los
escenarios
Software de
modelamiento
dinámico
Modelo
dinámico con
información
real
Software para
análisis
estadístico
Escenarios de
simulación
Resultados
con
información
real de cada
uno de los
escenarios
Comparación
mediante
indicadores de
desempeño
Escenario
óptimo según
indicadores
Software de
modelamiento
dinámico
Indicadores de
desempeño
Software para
análisis
estadístico
Experiencia
con la
investigación y
el modelado Realización de
propuestas de
mejora y
conclusiones
Propuestas
de
mejoramiento
futuro del
modelo Simulaciones,
comparaciones,
analisis Resultados
obtenidos
Conclusiones
Objetivos
planteados
Tabla 15. Descripción de los procedimientos en la metodología del presente trabajo.
Fuente: Los autores
A continuación se procede a explicar cada una de las fases del proyecto de investigación
detalladamente.
2.1. Fase 0. Selección de la cadena
El grupo de investigación en Cadenas de Abastecimiento, Logística y Trazabilidad (GICALyT), centra sus actividades en proyectos de investigación relacionados a la búsqueda del mejoramiento de la eficiencia logística en distintas cadenas de abastecimiento. Este proyecto está enmarcado en un macro proyecto conocido como “Modelo Logístico para la cadena de frutas en Colombia”, en el que se toma la cadena frutícola colombiana como objeto de estudio y se abordan diferentes problemáticas concernientes a esta desde el punto de vista logístico. El procedimiento inicial del grupo de investigación, fue determinar la cadena agroalimentaria que sería objeto de estudio. En un análisis inicial, se tomaron como referencia las cadenas: porcina, hortícola, bovina, avícola, láctea y frutícola. En reuniones del grupo de investigación, bajo consenso se eligieron los aspectos de balanza comercial, porcentaje de participación en la producción mundial porcentaje de participación en la producción nacional, consumo per cápita en Colombia, municipios que generan producción en Cundinamarca y los empleos generados al año. En la tabla 16 se pueden observar los datos iniciales para cada una de las cadenas agroalimentarias:
Alternativas Balanza
Comercial
Participación en la
producción mundial (%)
Participación en la
producción nacional (%)
Consumo Per Cápita en Colombia (Kg/año)
Municipios de producción en Cundinamarca
Empleos
Cadena Frutícola
Positiva 1,3486 0,360 116,320 88
483.540
Cadena Porcina
Negativa 0,0051
1,360 4,858 72
95.000
Cadena Hortícola
Negativa 0,1164 0,020 37,720 36
3.622
Cadena Bovina
Positiva 1,5620 1,600 18,761 60
950.000
Cadena Avícola
Negativa 1,2100 0,120 23, 1 78
450.000
Cadena Láctea
Negativa 0,0000 2,030 136,932 29
497.250 Tabla 16. Datos de inicio para la comparación de las cadenas agroindustriales parte del estudio.
Fuente: Grupo GICALyT
Estos datos, correspondientes a estudios realizados entre los años 2007 y 2012,
permitieron la generación de intervalos de clasificación para realizar posteriormente la
ponderación de los aspectos mencionados. Estos intervalos se muestran en la tabla 17:
Balanza Comercial
Participación en la
producción mundial (%)
Participación en la
producción nacional (%)
Consumo Per Cápita en Colombia (Kg/año)
Municipios de Produccion en Cundinamarca
Empleos
0 0 0,000 0,3124 0,02 0,422 4,858333333 31,273 29 40,8 3622 192897,6
0 0 0,3124 0,6248 0,422 0,824 31,273 57,6876667 40,8 52,6 192897,6 382173,2
0 0 0,6248 0,9372 0,824 1,226 57,68766667 84,1023333 52,6 64,4 382173,2 571448,8
0 0 0,9372 1,2496 1,226 1,628 84,10233333 110,517 64,4 76,2 571448,8 760724,4
0 0 1,2496 1,562 1,628 2,03 110,517 136,931667 76,2 88 760724,4 950000 Tabla 17. Intervalos de clasificación para la ponderación de los aspectos por cadena agroalimentaria.
Fuente: Grupo GICALyT
Para cada criterio, se definió una escala de 1 a 5 en orden de importancia, donde 5
representa la mayor importancia. Se definió priorizar en el siguiente orden de acuerdo a la
relevancia de cada uno de los aspectos: primero la balanza comercial, después la
participación en el mercado mundial y luego nacional, el consumo per cápita, los municipios
que producen y por último la generación de empleos. Así, en la tabla 18 se muestra la
clasificación para cada criterio por cada cadena:
Alternativas Balanza
Comercial
Participacion en la
produccion mundial
Participacion en la
produccion nacional
Consumo Per
Capita en Colombia
Municipios de produccion en Cundinamarca
Empleos
Cadena frutícola
5 5 1 5 5 3
Cadena Porcina
1 1 4 1 4 1
Cadena Horticola
1 1 1 2 1 1
Cadena Bovina
5 5 4 1 3 5
Cadena Avicola
1 4 1 0 5 3
Cadena Lactea
1 1 5 5 1 3
Tabla 18. Matriz de priorización de las cadenas con respecto a los criterios definidos.
Fuente: Grupo GICALyT
El procedimiento para la elección de la cadena fue la aplicación del Análisis Jerárquico
Decisional, en el cual, como primera medida, se establece una escala de ponderación para
la calificación de los criterios según la importancia de los mismos para el grupo de
investigación. En la tabla 19 se muestra la escala usada para esta ponderación:
ESCALA
1 Si i es igualmente importante que j
3 Si i es algo más importante que j
5 Si i es mucho más importante que j
7 Si i es supremamente más importante que j
9 Si i es totalmente importante que j Tabla 19. Priorización de los criterios
Se realizó, a partir de estos criterios, la matriz de prioridades donde i corresponde a las
columnas y j a las filas y así mismo cuando un aspecto toma un valor para otro, su opuesto
en la matriz se representa como 1 sobre el valor elegido. Aplicando este procedimiento, se
obtuvieron los valores que se muestran en la tabla 20:
Balanza Comercial
Participacion en la
produccion mundial
Participacion en la
produccion nacional
Consumo Per Capita
en Colombia
Municipios de produccion en Cundinamarca
Empleos
Balanza Comercial
1,00 7,00 5,00 7,00 3,00 3,00
Participacion en la
produccion mundial
0,14 1,00 0,33 0,33 0,14 0,14
Participacion en la
produccion nacional
0,20 3,00 1,00 3,00 0,20 0,33
Consumo Per Capita en Colombia
0,14 3,00 0,33 1,00 0,14 0,20
Municipios de produccion en Cundinamarca
0,33 7,00 5,00 7,00 1,00 3,00
Empleos 0,33 7,00 3,00 5,00 0,33 1,00
TOTAL 2,15 28,00 14,67 23,33 4,82 7,68
Tabla 20. Matriz de opuestos.
Fuente: Grupo GICALyT
Teniendo la matriz de prioridades, se procede a la obtención de la normalizada, que
contiene además el vector promedio con el resultado ponderado de esta clasificación. Los
promedios obtenidos se muestran en la tabla 21:
Balanza Comercial 0,3956
Participacion en la produccion
mundial 0,0337
Participacion en la produccion
nacional 0,0877
Consumo Per Capita en Colombia
0,0537
Municipios de produccion en Cundinamarca
0,2507
Empleos 0,1786
Tabla 21. Matriz normalizada de los criterios de selección de las cadenas agroindustriales.
Fuente: Grupo GICALyT
La matriz A*C, que es el suma producto del resultado ponderado con las calificaciones
asignadas a cada criterio, se realizó posteriormente al cálculo de la normalizada y los
resultados se muestran en le tabla XX.
Balanza Comercial 2,734100328
Participación en la producción
mundial 0,198720235
Participación en la producción
nacional 0,538933183
Consumo Per Cápita en Colombia 0,312254164
Municipios de producción en Cundinamarca 1,969047103
Empleos 1,161970255
Tabla 22. Matriz A*C.
Fuente: Grupo GICALyT
Por último, como método de validación de la herramienta, se realizó el cálculo de la razón
de consistencia. Primero se calcula el IA, mediante la fórmula:
𝐼𝐴 = (1,98 × (𝑛 − 2))/𝑛
Luego calculamos el IC:
𝐼𝐶 = (𝑛𝑚𝑎𝑥 − 𝑛)/(𝑛 − 1)
Por último, teniendo estos indicadores, podemos calcular la razón de consistencia (RC):
𝑅𝐶 = 𝐼𝐶/𝐼𝐴
Los resultados de estos tres indicadores se muestran en la tabla 23:
IA 1,32
IC 0,103970888
IC/IA 0,078765824 Tabla 23. Indicadores de la razón de consistencia.
Fuente: Grupo GICALyT
El resultado de la razón de consistencia (0.078), muestra que el proceso se realizó
adecuadamente y los resultados tienen congruencia.
La aplicación del método arrojó como resultado final el que se muestra en la tabla 24,
permitiendo elegir a la cadena frutícola para la realización de proyecto de investigación
grupal, dado que obtuvo el mayor puntaje global.
Cadena Total
Cadena fruticola 4,292
Cadena Porcina 2,015
Cadena Horticola 1,054
Cadena Bovina 4,196
Cadena Avicola 2,407
Cadena Lactea 1,923
Tabla 24. Resultados obtenidos para el AHP.
Fuente: Grupo GICALyT
2.2. Fase 1. Realización del marco conceptual
Esta fase del proyecto constituye el sustento teórico de todo el trabajo. Por una parte, el marco teórico muestra la forma en cómo se ha abordado el problema del transporte multimodal desde un campo general hasta llegar a la cadena frutícola pasando por los productos perecederos y alimenticios. Por otro lado, el marco referencial muestra el comportamiento en los últimos años del sector frutícola a nivel nacional y mundial, además de mostrar generalidades de las frutas que son objeto de estudio. Para la elaboración del marco teórico, se procedió a la búsqueda en bases de datos académicas como Scopus, ScienceDirect, JSTOR, IEEE, ProQuest y Google Académico. Las palabras clave, que originaron las diversas fórmulas de búsqueda para las bases de datos relacionadas, se muestran en la tabla XX:
Categoría Palabras de Búsqueda
Campo de aplicación Fruit Supply Chain, Agro Food Supply Chain, Agri Supply Chain, Food Supply Chain, Perishable Supply Chain
Palabras relacionadas a Transporte Multimodal
Multimodal Transportation, Intermodal Transportation, Lonh Haul Transportation
Ecuaciones de búsqueda en general
Multimodal Transportation Supply Chain Logistics, Intermodal Transportation Supply Chain Logistics, Multimodal Transportation Logistics, Intermodal Transportation Logistics
Ecuaciones de búsqueda de transporte multimodal en productos frutícolas
Multimodal Transportation Fruit Logistics, Multimodal Transportation Fruit Supply Chain, Intermodal Transportation Fruit Logistics, Intermodal Transportation Fruit Suppy Chain
Tabla 25. Palabras calve y fórmulas de búsqueda.
Fuente: Los autores
Dadas las especificaciones de la búsqueda, los resultados para el transporte multimodal de frutas fueron bastantes escasos. Se encontraron solamente 9 artículos referentes al transporte multimodal en cadenas alimenticias, de los cuales 3 se enfocan en el movimiento de productos frutícolas. Por otro lado, se procedió a realizar la búsqueda de artículos que incluyeran la utilización de la dinámica de sistemas y solamente se encontró el trabajo realizado por Pérez-Lespier (2013). A continuación se muestran estos artículos relacionados, con la descripción general de los mismos:
Año Autor Nombre Trabajo Herramienta Descripción General
2014
SteadieSeifi, Dellaert y
Van Woensel
Multimodal network flow problem with
product quality preservation,
transshipment, and asset management
Programación multiobjetivo
Modelo para el transporte de
productos frutícolas incluyendo variables
de calidad de producto y reposición de
unidades de carga móviles.
2009 Ahumada, Villalobos
A tactical model for
planning the production and
distribution of fresh produce
Programación Lineal Entera
Mixta
Modelo para la cadena de suministro global, distribución y
producción de productos agrícolas.
Primer Modelo de planeación de
productos alimenticios en incluir la
perecibilidad.
2014 Oudani, El
Hilali, Boukachour
An optimization approach for the
intermodal transportation of
cut flowers
Programación
multinivel y multiobjetivo
Modelo para el transporte de flores
cortadas en contenedores
isotérmicos, buscando en un nivel minimizar los costos totales de
transporte y en el otro la duración de la
operación
2013 Li, Hanafi
A study of eco-performance of
logistics services in food supply chains
Programación Lineal Entera
Movilización de
alimentos incluyendo controles políticos
existentes y costos de emisiones
ambientales.
2005 Groothedde,
Ruijgrok, Tavasszy
Towards Collaborative, intermodal hub
networks. A case study in the fast
moving consumer goods market
Programación Lineal Entera
Introducción de la importancia de la
logística colaborativa para el mejoramiento
de la eficiencia de cadenas
multimodales, se realiza la aplicación en
Reino Unido para el movimiento de
alimentos.
2013 Yu, Nagorney
Competitive Food Supply Chain Networks with Application to Fresh Produce
Programación Lineal entera
mixta
Modelo para distribución de melón
en los Estados Unidos, incluyendo
funciones de decaimiento, duración
del proceso de transporte y condiciones ambientales.
2012 Pérez-Mesa, Galdeano,
Salinas
Logistics network and externalities for short sea transport:
An analysis of horticultural exports
from southeast Spain
Programación Multiobjetivo
Introducen el uso del SSS como tipo de
transporte multimodal para el traslado de vegetales desde
Almería, España hacia Francia y Holanda.
2003 Finlay,
O’Mabony y O’Sullivan
Long Transport Chain: Exporting from a Peripheral
Island
Programación
No Lineal
Aplicación del transporte multimodal
de alimentos en Irlanda. Se estudia la
logística del transporte y la administración de
la cadena de suministro en general.
2014 Martins,
Lobo, Alves & Sproesser
Fatores Relevantes na Contratacao de
Servicos em Terminais
Intermodais para Granéis Agricolas
Metodología
Estudio realizado en Brasil para la
evaluación de las instalaciones
intermodales para el tratamiento de
productos agrícolas.
2013 Pérez-Lespier
Examining the efficiency of multimodal
transportation systems: a systems dynamics approach
Dinámica de
Sistemas
Evaluación de la eficiencia logística de
un sistema de transporte multimodal incluyendo costos por
externalidades.
Tabla 26. Artículos relacionados al transporte multimodal de productos hortofrutícolas
Un aspecto importante para el procedimiento posterior de operacionalización de variables, consistió en ubicar las principales variables en cada uno de los trabajos consultados, con el objetivo de determinar aquellas que fueran de mayor relevancia y con las cuales se pudiera realizar un trabajo de recolección de información más objetivo. A continuación, en la tabla 27 se muestran los aspectos abordados por los principales artículos consultados.
ASPECTO LETRA
Flujo de transporte A
Ubicación de los nodos B
Modos de transporte utilizados C
Aspectos operativos de siembra y cosecha D
Utilización de los nodos E
Número de vehículos usados F
Capacidad de los vehículos G
Costos de operación y de traslado H
Tiempo de operación de transporte I
Demanda de producto J
Calidad del producto K
Oferta de producto L
Costos no operacionales M
Congestión N
Infraestructura O
Contaminación P Tabla 27. Aspectos en los que se agrupan las principales referencias consultadas.
Fuente: Los autores.
A continuación se listan las principales 45 referencias, teniendo en cuenta que su temática
estuviera relacionada directamente al transporte multimodal con o sin referencia a los
productos frutícolas.
CLAVE AUTOR TÍTULO AÑO
1 Agarwal, et al. Ship Scheduling and Network
Design for Cargo Routing in Liner Shipping
2008
2 Ahumada A tactical model for planning the
production and distribution of fresh produce
2011
3 Alumur,et al. Multimodal hub location and hub
network design 2012
4 Alumur,et al. Hierarchical multimodal hub location problem with time-definite deliveries
2012
5 Andersen, et al Branch-and-price for service network design with asset management constraints
2009
6 Andersen, et al. Service network design with
management and coordination of multiple fleets.
2009
7 Andersen,et al Service network design with asset
management: Formulatios and comparative analyses.
2007
8 Anghinolfi, et al.
Freight transportation in railway networks with automated terminals:
A mathematical model and MIP heuristic approaches
2011
9 Ayar, Yaman An intermodal multicommodity routing problem with scheduled
services 2012
10 Bai, et al. Tabu assisted guided local search
approaches for freight service network design.
2012
11 Batacharya, et al. An intermodal freight transport system for optimal supply chain
networks 2014
12 Chouman, Crainic MIP-Based Tabu search for service netwrk design with design-balanced
requirements. 2011
13 Crainic, et al. A first multilevel cooperative
algorithm for capacitated multicommodity network design.
2006
14 Elhedhli, et al. Hub-and-spoke network design with
congestion 2005
15 Gelareh, Pisinger Fleet deployment, network design and hub location of liner shipping
companies 2011
16 Gelareh,et al. Liner shipping hub network design in
a competitive environment 2010
17 Ghamlouche, et al. Cycle-Based Neighbourhoods for
Fixed-Charge Capacitated Multicommodity Network Design
2001
18 Hoff, et al A metaheuristic for stochastic
service network design. 2010
19 Hsu, Hsieh
Routing, ship size, and sailing frequency decision-making for a
maritime hub-and-spoke container network
2007
20 Ishfaq, Sox Intermodal Logistics. The interplay of financial operational and service
issues 2010
21 Ishfaq, Sox Hub location-allocation in intermodal
logistics networks 2011
22 Ishfaq, Sox Design of intermodal logistics
networks with hub delays 2012
23 Lei, et al. Locating short-term empty-container
storage facilities to support port operations: A user optimal approach
2011
24 Li, Hanafi A study of eco-performance of logistics services in food supply
chains 2013
25 Limbourg, et al. Optimal rail-road container terminal
locations on the European network
2008
26 Lin, et al. The competition game on hub
network design 2009
27 Meng, et al.
Short-term liner ship fleet planning container transshipment and uncertain container shipment
demand.
2012
28 Mustapha, Boukachour An optimization approach for the intermodal transportation of cut
flowers 2014
29 Sörensen, et al. Efficient metaheuristics to solve the
intermodal terminal location problem.
2012
30 SteadieSeifi, Dellaert, Van
Woensel.
A multimodal network flow problem with product quality preservation,
transshipment, an asset management.
2014
31 Topaloglu, et al. Sensitivity analysis of a dynamic fleet management model using
approximate dynamic programming. 2007
32 Topaloglu, et al.
Dynamic-programming approximations for stochastic time-staged integer multicommodity-flow
problems.
2006
33 Topaloglu, et al.
A distributed decision-making structure for dynamic resource
allocation using nonlinear functional approximations.
2005
34 Topaloglu.
A parallelizable and approximate dynamic programmingbased
dynamic fleet management model with random travel times and
multiple vehicle types
2007
35 Topaloglu. A parallelizable dynamic fleet
management model with random travel times.
2006
36 Verma, et al.
A bi-objective model for planning and managing rail-truck
intermodal transportation of hazardous materials
2012
37 Verma, et al.
A Lead-Time based Approach for Planning Rail-Truck
Intermodal Transportation of Dangerous Goods
2010
38 Yaman, H. Allocation strategies in hub networks 2011
39 Yu, Nagourney Competitive Food Supply Chain
Networks with Application to Fresh Produce.
2013
40 Zhu, et al. Scheduled service network design
for freight rail transportation. 2011
41 Ambrosino et al. Location of mid-range dry ports in
multimodal logistics networks. 2014
42 Oudani, El Hilali, Boukachour An optimization approach for the intermodal transportation of cut
flowers 2014
43 Groothedde, Ruijgrok,
Tavasszy
Introducción de la importancia de la logística colaborativa para el
mejoramiento de la eficiencia de cadenas multimodales, se realiza la aplicación en Reino Unido para el
movimiento de alimentos.
2005
44 Pérez-Mesa, Galdeano,
Salinas
Logistics network and externalities for short sea transport: An analysis
of horticultural exports from southeast Spain
2012
45 Pérez-Lespier Examining the efficiency of
multimodal transportation systems: a systems dynamics approach
2013
Tabla 28. Principales referencias base para la elaboración de la tabla de operacionalización de variables.
Fuente: Los autores.
Teniendo en cuenta la lista de artículos consultados de la tabla 28 y los criterios seleccionados en la tabla 27, se procedió a elaborar la matriz que se muestra en la tabla 29, donde se puede observar por cada uno de los artículos si tienen o no que ver con los temas establecidos. Esta tabla es la que sirve de base para la elaboración de la matriz de operacionalización de variables, la cual es el punto de partida para la recolección de información bien sea de forma primaria o secundaria. En la tabla 30 se podrá observar la matriz de operacionalización de variables para este trabajo investigativo.
A B C D E F G H I J K L M N O P
1 X X X X
2 X X X X X
3 X X X X
4 X X X X X
5 X X X X X X X
6 X X X X X X
7 X X X X X X X
8 X X X X X
9 X X X X X X X
10 X X X X X X X X
11 X X X X X X X
12 X X X X X X X
13 X X X X X
14 X X X X X X X X
15 X X X X X X X X
16 X X X X X X X
17 X X X X X X X X
18 X X X X X X X X
19 X X X X X X X X X
20 X X X X X X X
21 X X X X X X X X X
22 X X X X X X X X
23 X X X X X X X X X X
24 X X X X X X X X
25 X X X X X X X X X
26 X X X X X X X
27 X X X X X X X X
28 X X X X X X X
29 X X X X X X
30 X X X X X X X X X X
31 X X X X X X X X X
32 X X X X X X
33 X X X X X X X
34 X X X X X X X
35 X X X X X X
36 X X X X X X X
37 X X X X X X X
38 X X X X X X
39 X X X X X
40 X X X X X X
41 X X X X X X X X
42 X X X X X X X X X X
43 X X X X X X X X
44 X X X X X X X X X X X
45 X X X X X X X X X Tabla 29. Matriz de relación de artículos con temáticas abordadas en transporte multimodal.
Fuente: Los autores.
En la gran mayoría de los trabajos se han incluido aspectos relacionados a la ubicación de los nodos, los modos de transporte y los costos y tiempos implicados en la operación del movimiento de la mercancía. Sin embargo, se puede notar que los aspectos relacionados a las externalidades de la operación del transporte (congestión, infraestructura, contaminación) se han incluido muy poco. Ya se ha relacionado la importancia de la utilización de estos factores con las nuevas tendencias en transporte y el diseño de redes de transporte multimodal sostenibles. Por estas razones, las variables asociadas a las externalidades serán incluidas en el modelado de este trabajo y formarán parte de los indicadores de eficiencia y desempeño de la red de transporte para la cadena frutícola. (Cedeño & Montenegro, 2004) 2.3. Fase 2. Modelo dinámico. Partiendo de la información del marco teórico del proyecto, se procedió a la formulación del modelo dinámico que permitiera establecer la relación del uso de sistemas de transporte multimodales con las variables de desempeño establecidas. El modelo de partida fue realizado por Orjuela, Caicedo, Ruiz & Adarme (2015) para medir el efecto de la integración externa en cadenas agroalimentarias. A partir de este modelo, tomando los flujos de transporte para fruta fresca, se procedió a establecer los mecanismos para la medición de los indicadores de desempeño logístico. Los procedimientos a realizarse dentro del modelamiento fueron los siguientes:
Identificación de indicadores de desempeño: De acuerdo a la revisión bibliográfica, se procedió a trabajar con el costo, el tiempo total de transporte, la contaminacion ambiental generada por los modos de tranporte implicados y la calidad final del producto transportado.
• Realización de diagramas causales: Por cada uno de los indicadores de desempeño se establecieron ciclos de realimentación que incluyen los aspectos característicos del transporte multimodal y su relación con el desempeño de la cadena.
• Construcción de Diagrama de Forrester: A partir de las relaciones establecidas en el diagrama causal y el modelo inicial, se procedió a realizar la adaptación del mismo y establecer nuevas estructuras que permitieran analizar el comportamiento de las variables señaladas.
• Recolección de información de entrada al modelo: Para la simulación del modelo se procedió a recopilar información necesaria referente a producción, rendimientos, importaciones, exportaciones, capacidades de transporte, costos por operación, contaminación y demás. El detalle del análisis matemático de esta información se puede apreciar en el Anexo 1.
2.4. Fase 3. Análisis de resultados
El análisis de resultados incluyó el planteamiento de escenarios de simulación cambiando las combinaciones de transporte posibles para exportación y/o importación. Además de las respectivas corridas de simulación y un análisis comparativo del comportamiento de los escenarios planteados con respecto a los indicadores del desempeño logístico de la cadena.
Identificación de escenarios futuros de simulación: La primera simulación se refiere a la forma en la que se está llevando a cabo el transporte tanto para exportación de uchuva, como para importación de manzana. A partir de allí y basados en el Plan Maestro de Transporte Intermodal, se establecieron posibles combinaciones de transporte.
Ingreso de información obtenida al modelo: Se procedió a ingresar en el modelo dinámico la información recolectada y analizada en el Anexo 1 para cada uno de los modos de transporte y sus combinaciones en los escenarios planteados.
Realización de corridas y pruebas de verificación y validación: En esta etapa se verificó la robustez del sistema bajo condiciones extremas, como cero demanda de productos y cero producción.
Comparación mediante indicadores de desempeño: Posteriormente a las pruebas de validez y al ingreso de la información del modelo por cada uno de los escenarios, se comparó cada uno de acuerdo al costo, al tiempo de transporte, la contaminación producida y el cumplimiento de los niveles de calidad.
Propuestas de mejora: Al analizar el comportamiento del modelo después de la simulación y la comparación de escenarios, se procedió a proponer mejoras para el mismo y sentar las bases para trabajos futuros relacionados al tema.
Establecimiento de conclusiones: Al terminar todos los análisis y las propuestas de trabajos futuros, se procedió a determinar el cumplimiento de los objetivos planteados al inicio de la investigación, con el propósito de concluir y evaluar la labor realizada.
3. MODELO DINÁMICO PARA EVALUAR LA INCIDENCIA DEL TRANSPORTE
MULTIMODAL EN LAS VARIABLES DE EFICIENCIA LOGÍSTICA DE LA CADENA
FRUTÍCOLA COLOMBIANA
3.1. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA
Las necesidades de un transporte integrado, coordinado, eficaz, a bajo costo, viable y
ambientalmente sostenible, han marcado la última tendencia de la planeación logística de
las redes de transporte. Los sistemas de transporte intermodales, han surgido para
responder a estas necesidades al desincentivar el uso excesivo de sistemas de transporte
poco sostenibles como el terrestre y ofreciendo soluciones para la entrega de productos de
acuerdo al tiempo planeado a un costo general menor (Crainic T. , 2007)
La cadena frutícola colombiana se destaca por tener alto potencial y dinamismo,
sobresaliendo sobre las demás cadenas productivas alimenticias del país en aspectos
como el comercio internacional, la producción y la generación de fuerza laboral (véase
Apartado 2.1). En estos productos, debido a su perecibilidad, es fundamental una
planeación adecuada de los sistemas de transporte. En la investigación se puede observar
que la utilización de sistemas de transporte de tipo intermodal para el traslado de productos
frutícolas es incipiente, sin embargo en los estudios que se encuentran se evidencia que
usando las unidades de transporte adecuadas y realizando una correcta elección de los
modos de transporte se pueden aprovechar ventajas de la mutimodalidad como la
reducción de costos por el logro de economías de escala (SteadieSeifi, Dellaert, & Van
Woensel, 2014). En algunos otros estudios, se ha evidenciado reducción de los tiempos por
el uso de modos de transporte como el tren (Ahumada & Villalobos, 2009) y reducción en
la contaminación medioambiental debido a la eficiencia mostrada por modos como el fluvial
(Pérez-Mesa, Galdeano-Gómez, & Salinas, 2012).
El problema descrito se puede observar de mejor manera en el diagrama causal (Figura 7),
donde se incluyen los aspectos que en teoría generan aumento de la eficiencia logística
debido a la utilización de los modos intermodales, además de aspectos fundamentales
como el cumplimiento de la demanda.
En este diagrama se pueden observar cuatro ciclos de retroalimentación, tres negativos y
uno positivo. Los cuales se describen a continuación.
Ciclo de retroalimentación de sostenibilidad ambiental:
Figura 7. Diagrama causal sistema transporte multimodal Fuente: Los autores
Este
ciclo
posee retroalimentación negativa, y esto se da debido a uno de los principios fundamentales
del transporte intermodal por las últimas tendencias logísticas, que consiste en el uso de
modos de transporte sostenibles. Estos modos de transporte permiten aprovechar más su
capacidad de carga y por tanto usar menor cantidad de energía, lo que se traduce en una
disminución en la generación de externalidades ambientales negativas del sistema. Según
Rondinelly & Berry (2000), los sistemas intermodales pueden ser eficientes desde la
logística y también ambientalmente, pero se requiere que se identifiquen y se mitiguen las
externalidades negativas mediante diversas actividades.
Las externalidades negativas de los sistemas de transporte producen un aumento en la
emisión de dióxido de carbono. Estas a su vez, aumentan los costos generales del sistema
de transporte, por la inclusión en el modelamiento de costos de un factor de las emisiones
de CO2. Una de las formas en las cuales se ha propuesto en la literatura que se optimicen
los sistemas de transporte, desde el punto de vista ambiental, es a través de la inclusión de
los costos por externalidades ambientales negativas en la función general de costos
(Marquez & Cantillo, 2011). En este sentido, si el sistema es más sostenible desde la
perspectiva ambiental, los costos van a reducir. Por último, los costos generales del sistema
de transporte, al servir como factor decisional para la elección del sistema de transporte, se
relacionan directamente con el uso de modos de transporte sostenibles.
Ciclo de retroalimentación de los costos generales del sistema:
Este ciclo posee dos principios básicos del transporte intermodal. La creación y posterior
uso de terminales intermodales, que son las instalaciones que permiten el transbordo entre
modos de transporte, debe propender a la articulación entre los mismos, entiéndase esta,
Figura 8. Ciclo de realimentación de sostenibilidad ambiental del sistema. Fuente: Los autores
Figura 9. Ciclo de retroalimentación de costos generales de transporte Fuente: Los autores
como la realización efectiva de las actividades que permiten que el sistema de transporte
se mueva de forma rápida y eficiente. El otro es el uso de sistemas de transporte
intermodales, que afecta positivamente a la creación de las terminales.
Debido a la capacidad de los sistemas de transporte usados en el transporte multimodal,
que en la fase de larga distancia deben ser aquellos que permitan aprovechar el volumen
de carga, se generan economías de escala, las cuales reducen los costos generales de
transporte (Caris, Macharis, & Janssens, 2013). Así mismo los costos generales del sistema
de transporte, al ser factores determinantes en la elección de cualquier sistema, pueden
influir a que se cambie a un sistema intermodal. El uso de un sistema de estas
características, por ende influirá en la creación de terminales que permitan su operación
(Ambrosino & Sciomachen, 2012).
Ciclo de retroalimentación del tiempo total del sistema:
En los productos de característica perecedera, como lo son las frutas, un factor influyente
es el tiempo del sistema de transporte, debido a la perecibilidad propia de los productos. La
articulación de los modos de transporte, por permitir la realización eficiente de las
actividades para cambiar de modo, reduce el tiempo total del sistema, buscando que este
se mueva de forma coordinada y eficiente (SteadieSeifi, Dellaert, & Van Woensel, 2014)
Si se aumenta el tiempo del sistema, por ende se reduce la velocidad del mismo, lo que
influye de forma negativa en el cumplimiento con las entregas programadas. Este
cumplimiento influye en forma positiva en la demanda debido a la percepción de los clientes.
Por su parte la demanda influye de forma negativa en la articulación de modos de
transporte, debido a que aumenta la complejidad del mismo por aumentar los volúmenes a
transportar y la cantidad de clientes a entregar.
Figura 10. Ciclo de retroalimentación del tiempo total del sistema Fuente: Los autores
Ciclo de retroalimentación de la calidad del producto
Debido a que es un producto de carácter alimenticio, el comercio de productos frutícolas es
afectado en gran medida por la calidad. El ciclo comienza con la articulación de modos de
transporte. Para poder realizar eficientemente esta labor, es importante contar con
mecanismos para conservación del producto, debido a que su manejo en las terminales
puede afectar su calidad. Por esta razón la articulación de los modos de transporte aumenta
los mecanismos de conservación. Estos a su vez reducen la perecibilidad del producto, la
que afecta negativamente la calidad del mismo. Un aumento de la calidad se traduce en
cumplimiento de los requerimientos de la misma, lo que tiende a aumentar la demanda, y
así mismo a afectar negativamente la articulación de modos de transporte por su
complejidad.
3.2. Hipótesis dinámica
La hipótesis del modelo dinámico para el transporte multimodal frutícola en Colombia
consiste en que el uso de sistemas de transporte de tipo multimodal mejora los indicadores
logísticos de tiempo, costo al mismo tiempo que permite mantener la calidad del producto
y bajar los índices de contaminación ambiental que reducen la sostenibilidad del sistema.
Figura 11. Ciclo de retroalimentación de la calidad del producto Fuente: Los autores
MODELO FORRESTER CS UCHUVA Y MANZANA
En la figura 12 se muestra la relación de cada uno de los actores de la cadena con los demás, donde las flechas azules representan flujos de material y las rojas flujos de información. El diagrama es análogo al que presenta el modelo de Orjuela, Caicedo, Ruiz, & Adarme (2015) solamente incluyendo los flujos de fruta fresca y dejando de lado los de los productos procesados. Además como modificación, se incluye el sector de Transporte Multimodal para importación y para exportación con el objetivo de evaluar el comportamiento del transporte para el comercio internacional.
3.3. Estructuras del modelo
Partiendo del modelo inicial, se realiza la adaptación de varias estructuras del mismo y se crean algunas más relacionadas al transporte multimodal para evaluar los efectos de los indicadores señalados.
3.3.1. Generación de órdenes
Para este trabajo se ha hecho la adaptación de la estructura de generación de órdenes para cada una de las frutas, dado que dependiendo si corresponde a uchuva o a manzana, cambia el proveedor de la misma. En la figura 13 se muestra la adaptación realizada al
Figura 12. Estructura con los eslabones de la cadena frutícola Fuente: Los autores con base en Orjuela, Caicedo, Ruiz, & Adarme ( 2015)
Supply Line de Fruta del punto de venta, como ejemplo de las demás realizadas para los distribuidores y para el consumidor final.
La cantidad deseada de fruta importada en el punto de venta sigue la misma estructura adoptada por Orjuela, Caicedo, Ruiz y Adarme (2015), donde las órdenes del punto de venta se generan a partir de las ventas esperadas de la fruta fresca y ajustes de Supply Line y de inventario
Las ventas esperadas de la fruta importada incluyen los flujos de producto que se espera vender. En este caso se realiza un pronóstico a partir de la función SMTH3, que utiliza un modelado exponencial de tercer orden con un tiempo promedio de retraso que corresponde al Tiempo de formación esperado para la fruta importada. Esto se expresa como:
Ventas esperadas de fruta importada del punto de venta= SMTH3(Demanda_de_fruta_importada_del_consumidor_final,
Tiempo_de_Formacion_Esperada_del_punto_de_venta_Fruta_importada)
El Supply Line de fruta importada representa las órdenes no cumplidas; aquellas que se colocaron pero no se han recibido y aumenta de acuerdo a la tasa de In SL de Producto importado del punto de venta que es igual a la cantidad de producto importado deseado por el punto de venta. Este nivel a su vez disminuye con la tasa de llegada de producto desde el distribuidor. La variable SL Deseada de fruta
Figura 13. Supply Line de fruta importada al punto de venta Fuente: Los autores con base en Orjuela, Caicedo, Ruiz, & Adarme ( 2015)
importada del punto de venta, definida a partir de la posible necesidad del tomador de decisiones de mantener una cantidad establecida de fruta disponible para venta, se ve afectada por la demora en entrega de un producto a su inventario. En este caso esta variable se define así:
SL de fruta importada punto de venta = ((Delay_de_Entrega_de_Fruta_importada_del_distri_al_punto_de_venta/2)*Ventas_Esperadas_de_F
ruta_importada_del_Punto_de_venta) En esta estructura se incluye un ajuste para reducir la discrepancia entre el Supply Line actual y el Supply Line deseado, el cual es el Ajuste de SL de Fruta importada deL Punto de venta, que se define como:
Ajuste de SL Fruta importada del punto de venta=
(SL_Deseada_de_Fruta_importada_del_Punto_de_Venta - Supply_Line_Fruta_importada_del_Punto_de_Venta)
/Tiempo_de_Ajuste_de_Inventario_de_Fruta_importada_de_Punto_Venta Además el ajuste de inventario de fruta importada de la Agroindustria tiene en cuenta el inventario neto, el inventario deseado y el tiempo de ajuste para variar la rapidez con que se busca el nivel deseado. El inventario deseado de todos los sectores tiene un alor de cero, asumiendo que una de sus prioridades es la reducción al máximo de los inventarios debido a los costos implicados. Este ajuste está dado por:
Ajuste de Inventario de Fruta Importada del Punto de Venta = (Inventario_Neto_Deseado_de_Fruta_importada_del_Punto_de_Venta -
Inventario_Neto_de_Fruta_importada_del_Punto_de_Venta) / Tiempo_de_Ajuste_de_Inventario_de_Fruta_importada_de_Punto_Venta
Esta estructura se usa de forma similar para el punto de venta de fruta nacional, para el consumidor final en los dos productos y para los distribuidores.
3.4. Transporte Multimodal
Esta estructura, modelada en el sector Transporte Multimodal, busca en primera instancia determinar el número de unidades de carga necesarias para cumplir con las órdenes generadas por cada eslabón.
La estructura comienza con la Tasa de entrega de fruta entre un eslabón y el otro, alimentando un Nivel de entrega acumulada para consolidar en una unidad de carga que tiene una capacidad determinada. La capacidad está referida al volumen deseado a transportar sin que tenga que ser necesariamente la capacidad total de la unidad. El nivel de entrega acumulada se alimenta por la Tasa de entrega y se desalimenta por el volumen acumulado en este nivel dividido en la capacidad de transporte del modo 1 definida. Realizando esta operación, aseguramos que la salida va estar dimensionada en unidades de carga del modo 1 de transporte. Esta tasa de salida está modelada con un condicional lógico que no permite que el volumen se lleve al modo 1 sin que este alcance el volumen de la capacidad definida. La fórmula está dada por:
Out Acum Entr m1 Agr = ExpIF(Acum_Entr_m1_agr_exp<Cap_Trans_m1_agr_exp)THEN(0)ELSE(ROUND(Acum_Entr_m1_a
gr_exp))
En este condicional se evalúa que el acumulado de las entregas que sale hacia nivel de unidades de carga no sea menor a la capacidad establecida de transporte. Cuando iguale o supere esta capacidad, se deja pasar tomando el nivel de entregas y dividiéndolo en la capacidad establecida para obtener el número de unidades de carga. Esto garantiza la conversión de las entregas en unidades de transporte del modo 1, estas se acumulan en el nivel Unidades de carga del modo 1 entre agricultor y exportador. Estas salen del nivel con una demora expresada en la variable Delay m1 agr exp. Esta demora esta modelada de la siguiente forma:
Delay m1 agr exp= Acum_Entr_m1_agr_exp*Tiempo_T_transporte_entre_agricultor_y_exportador_modo_1
Esta tasa de salida de modos de transporte 1 a los modos de transporte 2 está modelada como sigue:
Out veh m1 Agr Exp = DELAY(Veh_M1_Agr_Exp,Delay_m1_agr_exp)
Esta ecuación garantiza la inclusión de los tiempos de tránsito y su efecto en las entregas programadas entre cada modo de transporte. La entrada de los modos de transporte 1 hacia los modos de transporte dos está modelada de manera análoga a la entrada del modo 1,
Figura 14. Estructura del transporte multimodal Fuente: Los autores
dado que se coloca un nivel acumulador que permita garantizar que se cumpla con un llenado mínimo de la capacidad. De forma análoga al acumulador del primer modo de transporte, esta tasa no permite que ingresen al nivel acumulador unidades de transporte del modo 1 hasta que no se cumpla con una capacidad deseada del modo de transporte 2 para su despacho. Estas pasan directamente al nivel Número de vehículos del modo 2 de transporte del agric al exp y salen de este con una tasa modelada con un delay de forma análoga a la de la salida de las unidades del modo 2. Esta estructura se ha creado para establecer el número de unidades de transporte requeridas teniendo en cuenta las entregas programadas y las capacidades de los modos de transporte a utilizar. Esto con el objetivo de que se puedan luego determinar la contaminación del transporte, los costos asociados, el tiempo empleado y la calidad de los productos entregados. Con base en esto se presentan los indicadores de desempeño logístico del transporte multimodal para la cadena frutícola colombiana:
3.5. INDICADORES DE DESEMPEÑO
3.5.1. Indicadores relacionados al transporte multimodal
Estos indicadores se han establecido para evaluar específicamente la forma en que el uso de sistemas de transporte multimodal incide en la eficiencia logística de la cadena y se refieren a los ciclos de retroalimentación establecidos en las relaciones causales del apartado 3.1.
3.5.1.1. Costos generales de transporte
En la figura 15 se puede apreciar la estructura para el modelamiento de los costos generales de transporte para un trayecto entre eslabones. Es decir, para el ejemplo el costo está asociado al transporte llevado a cabo entre el agricultor y el país destino de la exportación. Como se ha mencionado, estos costos son el resultado de multiplicar las unidades de carga (o vehículos) empleados de los modos de transporte involucrados por un costo unitario de operación y realizar la sumatoria correspondiente. Esta estructura tiene la novedad de la incusión de los costos por externalidades negativas (emisiones CO2) buscando establecer una restricción a esta problemática. La ecuación de esta variable auxiliar es:
Costo total de trans agric exp = Costo_operación_de_tr_agricultor_export_m2+Costo_por_emis_de_trans_del_agric_al_exp+Costo_
operacion_de_trans_del_agric_al_exp
Los costos por contaminación ambiental están definidos como la multiplicación entre un valor unitario de costo por toneladas de CO2 emitidas y las emisiones generadas en el proceso de transporte (Véase Anexo 1).
3.5.1.2. Contaminación por utilización del transporte
En este caso, ya que la contaminación viene dada por tonelada transportada, por kilómetro recorrido dependiendo el modo de transporte, multiplicamos las unidades por la distancia recorrida, por las toneladas a transportar y por el valor unitario de contaminación. En este
caso, para el primer modo, por ejemplo, ya que hablamos del transporte del agricultor al exportador donde existe un intercambio modal, se debe tomar primero la distancia del agricultor al punto de intercambio y luego del punto de intercambio al destino de exportación. En la figura 17 se puede observar la estructura para este indicador entre el agricultor y el exportador. La ecuación que da como resultado la contaminación total entre estos dos actores de la cadena se observa a continuación:
Emisiones por trans del agric al exp m1 = Cant_unit_de_emisiones_del_agric_al_exp_m1*Distancia_entre_el_agric_y_el_puerto*Out_Acum_E
ntr_m1_Agr_Exp
Figura 15. Estructura para la determinación de los costos de transporte del agricultor al exportador Fuente: Los autores
Figura 16. Estructura para la determinación de la contaminación total del agricultor al exportador Fuente: Los autores
3.5.1.3. Tiempo de transporte entre eslabones
El tiempo de transporte entre dos eslabones que requieren intermodalidad, está dado como el tiempo de tránsito de los modos implicados más los tiempos empleados en operaciones en las terminales intermodales como carga y descarga, consolidación y demás. Este tiempo en terminal se ha definido como tiempo de la carga en puerto, el cual muestra el tiempo en que la carga permanece en el puerto entre la llegada del primer modo y la salida del segundo con esta. Además, para el caso del transporte entre el agricultor y el país destino de la exportación se ha incluido un tiempo de las operaciones postcosecha donde se han incluido los procedimientos que se realizan a la fruta como la clasificación, empaque, embalaje y demás (Véase Anexo 1). La estructura para determinar los tiempos totales de transporte entre un eslabón y otro usando transporte multimodal es:
Figura 17. Estructura para la determinación de los tiempos entre eslabones Fuente: Los autores
Esta estructura relaciona la velocidad promedio de los modos empleados con la distancia entre eslabones. En este caso de nuevo se ve que primero se calcula con la distancia del agricultor al punto de intercambio y después se suma la del punto de intercambio al destino de la exportación. Las ecuaciones en esta estructura que permiten determinar el tiempo total de transporte entre el agricultor y el país destino de la exportación está dada por:
Tiempo total entre agric y exp = T_oper_poscosecha+Delay_m1_agr_exp+Delay_m2_agr_exp
3.5.1.4. Calidad del producto
La calidad del producto es de alta importancia en esta cadena de suministro. La forma de evaluar la calidad en este modelo se propone a través de la inclusión de un nivel de pérdidas relacionado al tiempo de transporte entre los dos eslabones. Este nivel solamente permite su alimentación a través de una tasa de pérdidas que sólo funciona si el tiempo total es mayor a 35 días. Esto debido a los resultados documentados por Garcia y Brito (2014) donde se muestran experimentos de conservación de uchuva con cáliz en canastillas tipo PET, En estos experimentos se evaluaron indicadores de la calidad del producto como el grado de madurez, el índice de grados Brix, el PH y la acidez. De esta forma el nivel de pérdidas por el tiempo de transporte se muestra en la figura 19:
Figura 18. Estructura para la determinación de pérdidas por los tiempos de transporte Fuente: Los autores
3.5.2. Indicadores del desempeño de la CS.
Estos indicadores corresponden al comportamiento general de la cadena de suministro y son los que se establecieron en el modelo de Orjuela, Caicedo, Ruiz, & Adarme (2015). Estos se han calculado para garantizar el correcto funcionamiento de la cadena de suministro.
3.5.2.1. Transporte acumulado de las frutas en la CS
En cuanto al transporte acumulado para cada una de las dos frutas que son parte del estudio, se realiza el mismo procedimiento que llevaron a cabo Orjuela, Caicedo, Ruiz y Adarme (2015), solamente se cambia el hecho de que en este caso se mide este indicador para cada una de las dos frutas y se incluye el transporte en comercio exterior, que no se habia incluido en este caso. El ejemplo de esta estructura para la uchuva, que se aplica de igual manera para la manzana se muestra en la figura 19:
Figura 19. Estructura para el transporte acumulado de uchuva incluyendo comercio exterior
Fuente: Los autores con base en Orjuela, Caicedo, Ruiz, & Adarme ( 2015)
3.5.2.2. Nivel de faltantes
El nivel de faltantes en este modelo, presenta las mismas características que en el modelo de Orjuela, Caicedo, Ruiz y Adarme (2015), con la característica fundamental de que aumenta con cada orden colocada por aguas abajo y disminuye solamente cuando el producto es entregado al eslabón solicitante. En la figura 14 se muestra un ejemplo de esta estructura en el caso de las faltantes del agricultor al punto de venta:
Para la medición de este indicador de desempeño se incluye una estructura que muestra la cantidad de faltantes acumuladas, de manera análoga a la forma en que fue realizada por Orjuela, Caicedo, Ruiz y Adarme ( 2015). Esta estructura se muestra en la figura 21, con un ejemplo para la uchuva pero realizando el mismo procedimiento para la manzana:
Figura 21. Estructura para la medición de los faltantes acumulados de uchuva en toda la CS.
Fuente: Los autores con base en Orjuela, Caicedo, Ruiz, & Adarme ( 2015)
3.5.2.3. Pérdidas de fruta
Figura 20. Nivel de Faltantes del agricultor al punto de venta Fuente: Los autores con base en Orjuela, Caicedo, Ruiz, & Adarme ( 2015)
El cálculo de los niveles de pérdidas se realiza de forma análoga a como se lleva a cabo en el modelo de Orjuela, Caicedo, Ruiz y Adarme (2015), en donde la tasa de pérdida corresponde un porcentaje del nivel acumulado de fruta en inventario o en transporte de los eslabones. Esta tasa se calcula de acuerdo a los parámetros tenidos en cuenta para su cálculo en el Anexo 1. Este ejemplo se muestra en las figuras 15 y 16, en donde se muestra la estructura para las pérdidas en inventario del distribuidor de fruta nacional y pérdidas en transporte de fruta del agricultor al distribuidor.
Figura 22. Pérdidas de fruta en inventario del distribuidor Fuente: Los autores con base en Orjuela, Caicedo, Ruiz, & Adarme ( 2015)
Figura 23. Pérdidas de fruta en transporte del agricultor al distribuidor Fuente: Los autores con base en Orjuela, Caicedo, Ruiz, & Adarme ( 2015)
La medición de las pérdidas se realiza tanto para las que suceden en transporte, como en inventario. Estos dos indicadores se calculan sumando el total de pérdidas de las dos frutas por los dos procesos. La estructura se puede ver en la figura 24:
Figura 24. Estructura para la medición de las pérdidas por transporte e inventarios acumuladas tanto para
uchuva como para gulupa Fuente: Los autores con base en Orjuela, Caicedo, Ruiz, & Adarme ( 2015)
3.5.2.4. Satisfacción de la demanda
De forma similar a lo que establecen Orjuela, Caicedo, Ruiz, & Adarme (2015), la satisfacción de la demanda de fruta se calcula en el último sector, el punto de venta. Para este caso se realiza la medición del cumplimiento de la demanda tanto de manzana como de uchuva. Este cumplimiento de la demanda es la razón entre las ventas del punto y la demanda del consumidor final. En la Figura 25 se observa la estructura usada para este indicador de desempeño.
Figura 25. Porcentaje del cumplimiento de la demanda.
Fuente: Los autores con base en Orjuela, Caicedo, Ruiz, & Adarme ( 2015)
3.6. ACTORES DE LA CADENA INVOLUCRADOS.
Para este trabajo, se han seleccionado dos frutas, la uchuva, como producto de
exportación, debido al comportamiento de los volúmenes de esta (véase apartado 1.1.7) y
la manzana por los altos volúmenes que el país importa. Según datos de la Oficina de
Estudios y políticas Agrarias de Chile, entre enero y marzo de 2016, se importaron desde
Chile un total de 12.879 toneladas de manzanas, siendo Colombia el país que más importa
este producto desde Chile y representando el 16,11% del total de manzanas frescas
exportadas.
Con base en esto, los actores de la cadena involucrados en este proyecto son los agricultores, la agroindustria, los comercializadores mayoristas o distribuidores, los exportadores, importadores, los transportadores, los puntos de venta y el consumidor final.
3.7. Agricultores:
Son los productores de frutas en todo el país. Las frutas producidas dependen en gran medida de las condiciones climáticas y geográficas de la región, además de las técnicas y consumos de las mismas. La uchuva se produce en su mayoría en los departamentos de Cundinamarca, Boyacá, Tolima y Huila. Los agricultores proveen la materia prima para las agroindustrias, quienes fabrican productos alimenticios basados en la fruta fresca. Además los comercializadores mayoristas, se proveen de los productos de los agricultores. Los agricultores proveen los productos que son comercializados en el exterior por los exportadores. Las relaciones que se enuncian a continuación, fueron descritas en el trabajo de Orjuela, Caicedo, Ruiz & Adarme (2015).
Figura 26. Estructura para el agricultor
Fuente: Los autores con base en Orjuela, Caicedo, Ruiz, & Adarme ( 2015)
Para este caso se ha ubicado los agricultores en el municipio de Cundinamarca debido a las cifras de producción y rendimientos por hectáreas (Véase anexo 1). La tasa de producción de fruta está determinada por las hectáreas de producción del departamento por el rendimiento de las mismas. La cosecha está determinada en intervalos de recolección de la fruta de acuerdo a lo que se consigna en el Anexo 1. En esta estructura se pueden observar también el nivel de pérdidas en inventario y en transporte, a partir de las cantidades disponibles y el porcentaje de pérdida de los mismos por condiciones ambientales, de manejo o falta de utilización de los mecanismos de conservación. Las tasas de entrega de fruta a cada uno de los eslabones aguas abajo de los agricultores está determinado por la siguiente modelación, que en este caso es para la tasa de entrega hacia la agroindustria.
T de Entrega de Fruta nacional de Agricultor a la Agroindustria = MIN(Ordenes_fruta_de_la_agroindustria_al_agricultor+Faltantes_de_Fruta_nacional_del_Agricultor_a_la_Agroindustria/Ajuste_de_Unidad,Nivel_de_Inventario_FN_del_Agricultor*Porcentaje_de_Fruta_
nacional_del_Agricultor_a_la_Agroindustria) Esta tasa está modelada para que se despache la cantidad mínima entre la suma de los faltantes y las órdenes desde la agroindustria y la cantidad de fruta que es destinada a la agroindustria, que es el nivel de inventario del agricultor por un porcentaje. 3.7.1. Agroindustria: La agroindustria está formada por todas aquellas organizaciones encargadas de la producción y comercialización de productos a base de frutas. Su relación con los agricultores es recibir la fruta que es materia prima para sus productos. Por otro lado también se proveen de los importadores cuando necesitan de frutas que no se producen en grandes cantidades dentro del país. En este caso, la agroindustria se provee tanto de los distribuidores, como de los importadores de la manzana para la elaboración de sus productos. Debido a que el estudio aquí realizado se refiere solamente al movimiento de productos frutícolas frescos, se dejarán por fuera del alcance de este las relaciones de la agroindustria con sus clientes.
Figura 27. Estructura para la agroindustria
Fuente: Los autores con base en Orjuela, Caicedo, Ruiz, & Adarme ( 2015)
Dentro del eslabón de la agroindustria se detalla la llegada de dos productos: la fruta importada (manzana) y la fruta nacional (uchuva). Para efectos del presente trabajo se ha ubicado la agroindustria en el municipio de Chinchiná (Caldas) y la Sabana de Bogotá (Véase Anexo 1). La tasa de llegada de pedido está modelada como ejemplo de la ruta recibida desde el distribuidor como se observa en la siguiente ecuación:
Tasa de llegada de Fruta del Distribuidor a la Agroindustria= MIN( (DELAY(T_de_Fruta_nacional_del_Distribuidor_a_la_Agroindustria/Ajuste_de_Unidad,
Delay_de_Entrega_de_Fruta_del_Distribuidor_a_Agroindustria)) , T_de_Fruta_nacional_del_Distribuidor_a_la_Agroindustria/Ajuste_de_Unidad )
En este caso, se incluye la selección de la mínima cantidad entre una demora justificada en las capacidades de transporte y los tiempos del mismo y el transporte de fruta nacional del distribuidor.
3.7.2. Distribuidores: Los distribuidores comprenden los grandes centros mayoristas donde es recibida la fruta directamente del agricultor o del importador para distribuir a los agroindustriales, a los puntos de venta y en algunos casos aislados a los consumidores finales. Un ejemplo de estos es Corabastos en Bogotá, el cual funciona como ejemplo para localizar los distribuidores en esta ciudad (Ver Anexo 1)
Figura 28. Estructura para los distribuidores
Fuente: Los autores con base en Orjuela, Caicedo, Ruiz, & Adarme ( 2015)
Los distribuidores a su vez son provistos de mercancía de fruta nacional por los agricultores y de mercancía importada por los importadores. La tasa de llegada en el escenario en que se usa el transporte multimodal, se puede observar a modo de ejemplo en la siguiente estructura que sirve para determinar la tasa de llegada de fruta importada al distribuidor.
Figura 29. Estructura de la tasa de llegada entre eslabones cuando se usa transporte multimodal
Fuente: Los autores
En este caso se incluyen las demoras incurridas y los tiempos totales de transporte de cada uno de los modos. Cada una de las demoras se puede calcular mediante la siguiente ecuación:
Delay de e de entrega de Fruta del importador al distribuidor modo 2 = Trans_de_fruta_importada_hacia_el_distribuidor*Tiempo_total_transporte_entre_importador_y_distri
buidor/Capacidad_de_transporte_de_fruta_importada_al_distribuidor_mo2 Este ejemplo muestra las demoras en entrega de fruta del importador al distribuidor por modo 2 de transporte. Cabe resaltar que para el modo 1 se usa una estructura matemática similar. Se relaciona el nivel de transporte con el tiempo total del mismo y se divide en la capacidad del modo con el objetivo de representar las demoras típicas en una red de transporte con capacidad limitada. El delay de entrega de fruta del importador al distribuidor corresponde a la suma del delay de los dos modos de transporte. Este delay afecta a la tasa de llegada de fruta importada, que se comporta de manera análoga a como lo hace en los otros eslabones:
Tasa de llegada de fruta importada al distribuidor= MIN( (DELAY(Trans_de_fruta_importada_hacia_el_distribuidor/Ajuste_de_Unidad,
Delay_de_entrage_de_fruta_del_importador_al_distribuidor)) , Trans_de_fruta_importada_hacia_el_distribuidor )
3.7.3. Exportadores: Los exportadores son empresas comercializadores cuyo interés principal es llevar los productos frutícolas a otros países donde existe demanda de los mismos. En este caso nos enfocaremos en las empresas exportadoras de uchuva cuyos abastecedores son los agricultores y los comercializadores mayoristas. Para este proyecto, el transporte hacia los exportadores desde los agricultores y desde los distribuidores, se tiene en cuenta hasta la llegada a su país de destino, que en este caso es Países Bajos por sus volúmenes de importación de uchuva (Véase Anexo de Datos)
Figura 30. Estructura para los exportadores
Fuente: Los autores
En este módulo se puede ver la llegada de fruta nacional desde el agricultor y desde el distribuidor, las dos relaciones se comportan de forma análoga, donde hay una tasa de entrega modelada a partir de las faltantes y del nivel de inventario de los dos eslabones, como se pudo observar en el apartado del agricultor, y una tasa de llegada con las demoras acumuladas de los dos modos de transporte utilizados.
3.7.4. Importadores:
Los importadores son empresas comercializadores especializadas en distribuir productos frutícolas del exterior en el territorio nacional. Para este estudio el interés se centrará en los importadores de manzana desde el territorio chileno. Para este trabajo se tomará en consideración el transporte de la fruta desde el territorio chileno hacia nuestro país.
Figura 31. Estructura para los importadores Fuente: Los autores
En este eslabón se parte desde un nivel de inventario de fruta a importarse y esta puede dirigirse hacia la agroindustria o hacia el distribuidor. Las Tasas de entrega hacia estos dos eslabones están modeladas como el nivel de inventario de la fruta importada por el porcentaje que es destinado a la agroindustria o al distribuidor en su defecto. Después se llega el nivel de transporte y la tasa de llegada se modela de forma análoga a la que se muestra en el apartado de los distribuidores, con el uso de dos modos de transporte con sus tiempos, capacidades y demoras implicadas.
3.7.5. Punto de venta de fruta:
Este eslabón corresponde a los comercializadores minoristas ubicados en los barrios de la ciudad y que proveen diariamente los víveres a la mayoría de los consumidores finales debido a la cercanía de los mismos. Al punto de venta llegan tanto la fruta importada como la fruta nacional y son distribuidas por tasas de ventas hacia el consumidor final que se detallan en el siguiente apartado. En este eslabón también se puede apreciar que se generan pérdidas en inventario de las dos frutas por motivos que se detallan en el Anexo 1.
Figura 32. Estructura para el punto de venta Fuente: Los autores
3.7.5. Consumidor Final:
La demanda del consumidor final de las dos frutas, tanto la importada como la nacional se modela a partir del consumo per cápita de cada una de las frutas, con un nivel de población consumidora alimentado de nacimientos y drenado por tasa de muertes. La demanda por tanto corresponde al Consumo per cápita por el nivel de población consumidora. El consumo per cápita se modela a partir de una función aleatoria con un máximo y un mínimo establecidos en el anexo 1 a partir de los datos de información secundaria recolectados. Esta demanda de cada una delas frutas alimenta la tasa de ventas que además incluye los parámetros de Inventario de fruta en el punto de venta y las faltantes. Esta tasa se modeló de la siguiente forma:
Ventas de Fruta nacional del Punto de venta = MIN((Nivel_de_Inventario_de_Fruta_nacional_del_Punto_de_Venta/Ajuste_de_Unidad ) ,
Demanda_de_Fruta_nacional_del_Consumidor_Final + Faltantes_de_Fruta_nacional_del_Punto_de_Venta_al_Consumidor/Ajuste_de_Unidad)
Así mismo, la estructura se puede observar en la figura 25:
Figura 33. Estructura para determinar las ventas al consumidor final
Fuente: Los autores
En la figura XX se muestra la estructura completa del consumidor final incluyendo las dos frutas involucradas en el estudio:
Figura 34. Estructura del consumidor final Fuente: Los autores
3.8. Validación del sistema
Dentro de la metodología descrita se mencionó las pruebas para la validación del
comportamiento del sistema, una manera para verificar la coherencia del sistema es
someterlo bajo condiciones extremas (Steerman, 2000). El modelo presentado se expuso
ante un escenario extremo, en el cual la oferta de uchuva y manzana es igual a cero.
3.8.1. Escenario sin oferta de uchuva y manzana
La primera condición para realizar la validación del modelo consistió en eliminar la oferta
de uchuva y manzana a lo largo de la cadena. Para la uchuva se logró, generando un
rendimiento por hectárea igual a cero y en la manzana se tomó la tasa de llegada de fruta
al país en valor cero. Bajo los parámetros descritos anteriormente, los niveles de inventario
y transporte en los sectores de la cadena y las variables respuesta de calidad, cantidad,
costos y contaminación son iguales a cero, pese a esto los niveles correspondientes a los
faltantes de los eslabones distribuidor, punto de venta y agroindustria generaron incremento
al no satisfacer la demanda.
A continuación en la figura 27 se presentan los resultados de las variables respuesta que
son objeto de estudio del modelo:
Figura 35. Resultados de la validación del sistema sin oferta de manzana ni uchuva Fuente: Los autores
4. EXPERIMENTACIÓN Y RESULTADOS La tercera fase de la metodología planteada fue la experimentación del modelo dinámico de la CS Agroindustrial de uchuva y manzana, bajo los escenarios de multimodalidad propuesto para la aplicación del análisis. El diseño experimental de esta investigación sigue los pasos de la experimentación de Yasarcan (2011), en la cual realiza 5 simulaciones por cada escenario de integración, utilizando en cada simulación un valor semilla diferente, que en este caso son 1, 2, 3, 4 y 5. El tiempo de simulación es de 20 años, es decir 7.300 días, ya que se quiere evaluar el efecto de la multimodalidad a largo plazo, y se usa un DT=0,25, donde la unidad de tiempo son días, lo que significa que se manejan lapsos de tiempo de 6 horas. Las medidas de desempeño evaluadas para cada uno de los escenarios se muestran en la tabla 30.
Indicador Medida de desempeño Unidades
Contaminación generada por el transporte multimodal
Nivel de contaminación conjunto del uso de los dos
modos de transporte usados. Toneladas
Tiempo de tránsito
Tiempo de transcurso entre la salida del modo de transporte 1 del origen hasta la llegada del modo de transporte 2 al
destino
Días
Costos asociados a la operación de transporte
Costos del transporte multimodal incluyendo los costos de operación en
tránsito y en las terminales intermodales
USD
Calidad de la fruta transportada
Pérdidas por el tiempo de transporte
Toneladas
Pérdidas totales de la cadena
Toneladas de fruta perdidas en cada uno de los eslabones de la cadena por inventario y
por transporte
Toneladas
Transporte promedio a lo largo de la cadena
Toneladas movilizadas entre los eslabones de la cadena
por cada uno de los productos.
Toneladas
Inventarios promedio a lo largo de la cadena
Inventarios de las dos frutas en cada uno de los eslabones
Toneladas
Cumplimiento de la demanda
Porcentaje del cumplimiento de la demanda en el
consumidor final de las dos frutas
Porcentaje
Faltantes promedio a lo largo de la cadena
Cantidad de fruta que no llegó a su destino.
Toneladas
Tabla 30. Indicadores de desempeño del modelo a evaluarse en cada uno de los escenarios propuestos. Fuente: Los autores.
4.1. Diseño de escenarios para el transporte multimodal en la CS de la uchuva y
manzana
Para realizar una correcta evaluación del impacto generado por el sistema multimodal en la
cadena de suministro de la uchuva y manzana, se aplicaron simulaciones en diferentes
escenarios de multimodalidad en el transporte en los cuales se combinaron diferentes
medios teniendo en cuenta sus principales características.
Las combinaciones modales utilizadas para el estudio fueron transporte aéreo-transporte
terrestre para el caso de importaciones,
Para evidenciar los cambios en el desempeño logístico de la cadena, se realizaron
simulaciones de cada escenario con diferentes valores semilla, y posteriormente se
contrastaron las variables respuesta a nivel eslabón y a nivel de toda la cadena.
4.1.1. Escenario 1: cadena de suministro con comportamiento actual
En este escenario el transporte se efectúa con el comportamiento actual de la cadena, en el cual las exportaciones de uchuva se manejan bajo un concepto de transporte intermodal donde intervienen los modos terrestre y aéreo y para el caso de la importación de manzana, los modos de transporte que intervienen son marítimos y terrestres. Según el suministro de fruta que tenga el exportador desde los sectores del agricultor y distribuidor, se crea una solicitud de vehículos para los modos que intervienen en el transporte de la fruta a lo largo de la matriz origen-destino; la cantidad de vehículos en cada modo impactan directamente el desempeño de las variables resultado propuestas en el desarrollo del modelo. Este escenario corresponde al modelo original planteado en el numeral 3.3. MODELO FORRESTER CS UCHUVA Y MANZANA. Para el caso de la Uchuva, el transporte en el modo 1, que es el terrestre, se realiza desde los municipios productores, en este caso La Mesa o Villeta en el departamento de Cundinamarca, hacia el Aeropuerto el Dorado. Para tener más claras las dimensiones del trayecto realizado, se puede dirigir al Anexo 1 y revisar las matrices origen- destino entre los productores y la columna de Centro de Bogotá. Desde el Aeropuerto el Dorado se realiza un trayecto que dura en promedio medio día hacia los países bajos. Para la manzana, se toma en cuenta el recorrido desde la salida desde alguno de los cinco puertos chilenos evaluados (Arica, Iquique, San Antonio, San Vicente y Valparaíso) hacia Santa Marta, Barranquilla, Cartagena o Buenaventura. A la llegada a las zonas portuarias, se realiza la desconsolidación y consolidación de la carga para distribuirla por modo terrestre y llevarla al centro del país. 4.1.2. Escenario 2: sistema multimodal terrestre-marítimo y aéreo-terrestre En este escenario se utilizan los sistemas de transporte terrestre, marítimo y aéreo, a diferencia del escenario anterior la combinación de modos se realiza de forma contraria para establecer el comportamiento de las variables respuesta. En el caso de exportación el cambio modal se realiza de terrestre a modo marítimo y para la importación se utiliza el transporte aéreo en combinación con el terrestre.
En este escenario, para la exportación, el proceso consiste en movilizar la carga por modo de transporte terrestre hasta el puerto de Santa Marta debido a que es el que tiene servicio directo a nuestro destino de exportación, que es Países Bajos. A partir de allí se realiza el tránsito marítimo hacia Amsterdam o Rotterdam. Para el caso de la importación, esta consiste en movilizar por vía aérea la carga desde Chile hasta el aeropuerto el Dorado en Bogotá y de allí distribuirla por modo terrestre al territorio nacional.
4.1.3. Escenario 3: Sistema multimodal terrestre-aéreo y marítimo férreo.
El tercer escenario propuesto para analizar las variables respuestas con respecto al transporte intermodal, consiste en usar una combinación terrestre aérea, tal como en el primer escenario para la exportación de uchuva y una combinación marítima férrea para la importación de manzana. El proceso de importación de manzana, comienza con transporte marítimo desde los puertos chilenos hacia las costas pacífica o atlántica de Colombia. Desde allí, hasta el centro del país se realiza un recorrido en tren. La infraestructura ferroviaria actual de Colombia es incipiente, sin embargo, el PMTI propone después de dos décadas de inversión, proyectos que permitirán que Colombia cuente con una infraestructura ferroviaria desde el centro del país. La ruta ferroviaria recorrería desde Santa Marta hasta Chiriguaná, luego un tramo hasta Barrancabermeja, de allí un tramo hasta Belencito y finalmente la llegada a Bogotá. Desde Buenaventura se proyecta una red fluvial hasta la Felisa, donde habría que llevarse a cabo una conexión por modo terrestre hasta la Dorada, desde donde se puede ir a Puerto Araujo y realizar el recorrido hasta Bogotá.
4.2. Análisis de resultados
Para cada variable respuesta se realizaron los comparativos entre los escenarios. La
comparación se ejecutó para los sectores que intervienen en el transporte multimodal,
teniendo en cuenta los suministros de uchuva y manzana. En los siguientes apartados se
muestra el análisis realizado para cada variable respuesta, tomando las variaciones
porcentuales y así identificar el sistema multimodal que beneficia o perjudica la cadena de
suministro de las frutas en mención. En primera medida se observa el comportamiento de
los indicadores generales de la cadena de suministro, en donde las gráficas muestra
tendencias similares para los tres escenarios, posteriormente se analizan los indicadores
propuestos en este trabajo para analizar la incidencia del transporte multimodal en la
eficiencia logística de la cadena para cada uno de los escenarios con el fin de determinar
la mejor combinación de modos de transporte.
4.2.1. Resultados indicadores generales de la cadena de suministro
4.2.1.1. Pérdidas totales de la cadena
Para este caso se han tomado las pérdidas en inventario de la cadena y se ha obtenido el promedio de las mismas a través del tiempo, con el objetivo de determinar que tanta cantidad, tanto de manzana como de uchuva, se pierde en el almacenamiento de cada uno de los eslabones.
Figura 36. Resultados del modelo para las pérdidas promedio en inventario de manzana y uchuva Fuente: Los autores
4.2.1.2. Transporte promedio a lo largo de la cadena
El transporte promedio de la cadena se establece a partir de las cantidades transportadas en cada eslabón de la cadena. Este no sufre mayores cambios al cambiar los modos de transporte debido a que depende de las órdenes solicitadas por los eslabones aguas arriba en el sistema.
Figura 37. Resultados del modelo para el transporte promedio en inventario de manzana y uchuva Fuente: Los autores
4.2.1.3. Inventarios promedio a lo largo de la cadena
El resultado para los inventarios promedio corresponde a las cantidades almacenadas por día en total en la cadena de suministro, sumando este indicador para todos los eslabones.
Figura 38. Resultados del modelo para el inventario promedio de manzana y uchuva Fuente: Los autores
4.2.1.4. Porcentaje de cumplimiento de la demanda
En la figura 39, se puede observar que el sistema garantiza un cumplimiento alto de la demanda del consumidor final, que es la que hala la de los demás eslabones aguas abajo, llegando casi al 100% de la demanda satisfecha para la manzana y de un 85% para la demanda de uchuva, dado que los índices de producción aún no son suficientes para suplir la demanda total.
Figura 39. Resultados del modelo para el porcentaje promedio de demanda satisfecha Fuente: Los autores
4.2.1.5. Faltantes promedio a lo largo de la cadena
Los faltantes se muestan en la figura 40, donde se acumulan los de toda la cadena, reforzando el resultado obtenido para la demanda satisfecha, vemos como en la manzana los faltantes tienden a 0 (demanda satisfecha de casi el 100%) y la uchuva presenta faltantes acumuladas que no permiten que la demanda se satisfaga totalmente.
Figura 40. Resultados del modelo para el porcentaje promedio de demanda satisfecha Fuente: Los autores
4.2.2. Resultados indicadores transporte multimodal
4.2.2.1. Contaminación generada por el transporte
La contaminación total está medida en toneladas, en la tabla 30 se muestran los resultados para los dos escenarios para este indicador de desempeño. Al comparar el primer escenario, que consiste en transportar la uchuva de modo terrestre hasta el aeropuerto el dorado desde los agricultores, con el segundo que consiste en realizar un recorrido por tierra hasta el puerto de Santa Marta y realizar el recorrido restante hasta Países Bajos por modo marítimo, se observa una reducción importante en las toneladas de dióxido de carbono emitidas al aire. Esto debido a la eficiencia que presenta el transporte marítimo, dada la cantidad de carga que puede transportar, lo que hace que el rendimiento energético sea mayor.
Resultado Escenario 1:
VALOR SEMILLA
UCHUVA MANZANA
Agricultor-Exportador
Distribuidor-Exportador
Importador-Distribuidor
Importador-Agroindustria
1 40,05 14,10 4,01 8,85
2 41,10 14,68 4,02 8,85
3 41,05 15,37 3,98 8,78
4 39,87 13,97 3,98 8,82
5 41,79 15,13 4,00 8,82
Promedio 40,77 14,65 4,00 8,82
Tabla 31. Resultados de simulación para el indicador de contaminación ambiental producida por el
transporte en el escenario 1
Resultado Escenario 2:
VALOR SEMILLA
UCHUVA MANZANA
Agricultor-Exportador
Distribuidor-Exportador
Importador-Distribuidor
Importador-Agroindustria
1 1,04 0,30 100,01 234,79
2 1,06 0,32 100,21 235,24
3 1,06 0,32 99,09 232,65
4 1,03 0,29 99,46 233,49
5 1,08 0,33 99,69 234,02
Promedio 1,05 0,31 99,69 234,04
Tabla 32. Resultados de simulación para el indicador de contaminación ambiental producida por el
transporte en el escenario 2.
Resultado Escenario 3:
VALOR SEMILLA
UCHUVA MANZANA
Agricultor-Exportador
Distribuidor-Exportador
Importador-Distribuidor
Importador-Agroindustria
1 0,195 0,053 0,938 2,605
2 0,193 0,057 0,942 2,599
3 0,203 0,059 0,937 2,578
4 0,188 0,052 0,940 2,585
5 0,199 0,061 0,943 2,596
Promedio 0,196 0,057 0,940 2,593
Tabla 33. Resultados de simulación para el indicador de contaminación ambiental producida por el
transporte en el escenario 3.
Como podemos observar, en el escenario 1, los mayores índices de contaminación se dan para la exportación de uchuva. Esto se fundamenta en la utilización del modo aéreo, que resulta ser el más contaminante (Ver Anexo 1). Para la importación los índices se reducen debido a la utilización del modo marítimo como aquel que cubre la mayor distancia. Este modo es altamente efectivo debido a las cantidades que puede transportar con un bajo gasto de energía. En el escenario 2 se observa un incremento importante de las emisiones de CO2 para la importación, esto sucede debido a que las cantidades que se importan son altas y al utilizar el modo aéreo se incrementará en gran medida el índice de contaminación ambiental. Por su parte, en el escenario 3 se observa una reducción importante tanto para importación, como para exportación, de las toneladas de CO2. La utlización de un modo de transporte sostenible como el ferroviario, permite que se pueda transportar gran cantidad de material a un bajo costo y con emisiones al medio ambiente reducidas en relación a las toneladas transportadas. Sin embargo deben tomarse las medidas necesarias en cuanto a embalaje y acondicionamiento de la carga, buscando que un producto de tanta fragilidad pueda llegar a su destino en buenas condiciones para su consumo.
4.2.2.2. Tiempo de tránsito
Los resultados para el tiempo de tránsito, expresados en días, se muestran en las tablas 34, 35, 36. Dada la velocidad del modo aéreo, el tiempo de transporte se reduce en gran manera. El problema con el tiempo es la perecbilidad del producto. En este caso, la uchuva puede tener un ciclo de vida de hasta unos 21 días en las condiciones de conservación adecuadas, teniendo en cuenta que no se debe retirar el cáliz que la recubre.
Escenario 1:
UCHUVA MANZANA
Agricultor-Exportador
Distribuidor-Exportador
Importador-Distribuidor
Importador-Agroindustria
2,929 1,179 17,964 17,821
2,969 1,168 18,131 18,119
2,973 1,170 17,948 18,020
2,920 1,153 18,055 17,862
3,004 1,184 17,931 17,925
2,959 1,171 18,006 17,949
Tabla 34. Resultados de la simulación para el indicador de tiempo de tránsito en el escenario 1
Escenario 2:
UCHUVA MANZANA
Agricultor-Exportador
Distribuidor-Exportador
Importador-Distribuidor
Importador-Agroindustria
20,7967 19,3347 1,1907 1,3347
20,7676 19,3309 1,1908 1,3396
20,9784 19,3029 1,1895 1,3357
20,8817 19,4482 1,1907 1,3343
20,8888 19,2914 1,1908 1,3385
20,8626 19,3416 1,1905 1,3366
Tabla 35. Resultados de la simulación para el indicador de tiempo de tránsito en el escenario 2
Escenario 3:
UCHUVA MANZANA
Agricultor-Exportador
Distribuidor-Exportador
Importador-Distribuidor
Importador-Agroindustria
20,3658 19,2479 16,4005 16,5706
20,4382 19,2814 16,4188 16,4642
20,3239 19,2488 16,5149 16,4180
20,5109 19,2129 16,5343 16,4027
20,3069 19,3030 16,5215 16,6067
20,3891 19,2588 16,4780 16,4924
Tabla 36. Resultados de la simulación para el indicador de tiempo de tránsito en el escenario 3
Como ya se ha mencionado, el tiempo de tránsito influye directamente sobre la calidad del producto. En este caso, debido a la rapidez del modo aéreo, se pueden observar tiempos reducidos de transporte en los escenarios 1(para exportación) y 2(para importación). En el
producto que más pesa el tiempo es la uchuva, debido a que tiene un ciclo de vida mas corto que el de la manzana, por lo que la elección del modo de transporte se puede ver influenciada por la rapidez del mismo. En el caso de la manzana, como ya se ha observado, quizá no se deba transportar por modo aéreo, debido a que el tiempo no pesa tanto, las cantidades son mayores y los costos pueden ser demasiado elevados. 4.2.2.3. Costos asociados al transporte multimodal
A continuación, en las tablas 37, 38 y 39 se muestran los resultados obtenidos para el costo de transporte expresados en USD, donde también se ve una reducción importante del costo al usar la segunda opción de transporte. Es aquí donde se observa la forma en que las economías de escala inciden en el costo de transporte, tal como se enunció en su momento en el apartado de las relaciones causales.
Resultados escenario 1:
UCHUVA MANZANA
Agricultor-Exportador
Distribuidor-Exportador
Importador-Distribuidor
Importador-Agroindustria
8.608 3.034 5.712 13.257
8.833 3.161 5.718 13.278
8.824 3.300 5.666 13.163
8.569 3.001 5.675 13.206
8.980 3.259 5.692 13.221
8.763 3.151 5.693 13.225
Tabla 37. Resultados de la simulación para el indicador de costos de transporte en el escenario 1
Resultados escenario 2:
UCHUVA MANZANA
Agricultor-Exportador
Distribuidor-Exportador
Importador-Distribuidor
Importador-Agroindustria
$ 1.093,14 $ 368,57 $ 30.400,57 $ 71.102,70
$ 1.107,83 $ 381,37 $ 30.456,73 $ 71.231,62
$ 1.114,02 $ 390,86 $ 30.127,34 $ 70.465,49
$ 1.076,76 $ 355,95 $ 30.233,97 $ 70.711,78
$ 1.135,99 $ 405,84 $ 30.302,35 $ 70.868,70
$ 1.105,55 $ 380,52 $ 30.304,19 $ 70.876,06
Tabla 38. Resultados de la simulación para el indicador de costos de transporte en el escenario 2
Resultados escenario 3:
UCHUVA MANZANA
Agricultor-Exportador
Distribuidor-Exportador
Importador-Distribuidor
Importador-Agroindustria
$ 1.064 $ 360 $ 5.466 $ 12.952
$ 1.087 $ 381 $ 5.477 $ 12.976
$ 1.110 $ 373 $ 5.428 $ 12.854
$ 1.069 $ 337 $ 5.435 $ 12.895
$ 1.118 $ 371 $ 5.447 $ 12.893
$ 1.090 $ 365 $ 5.451 $ 12.914
Tabla 39. Resultados de la simulación para el indicador de costos de transporte en el escenario 2
El modo de transporte que resulta ser mas costoso es el modo aéreo, por ende, se ve un desequilibrio amplio en los costos para los escenarios 1 y 2. En el escenario 3 se observa una reducción en los costos con respecto al modo aéreo, donde se ve el efecto de las economías de escala. El modo férreo resulta ser más sostenible y más económico debido a su capacidad.
4.2.2.4. Pérdidas por calidad del producto
Las pérdidas por calidad suceden en el momento en el que el ciclo de vida de la fruta marca el momento en que empieza a perder sus propiedades organolépticas, como el peso, el sabor y el pH. En este modelo se evaluaron las pérdidas a partir de 25 días después del comienzo del ciclo de transporte, para lo cual los resultados fueron:
Resultados Escenario 1:
VALOR SEMILLA
UCHUVA
Agricultor-Exportador
Distribuidor-Exportador
1 0 0
2 0 0
3 0 0
4 0 0
5 0 0
Promedio 0 0
Tabla 40. Resultados obtenidos en simulación para las pérdidas por calidad del producto en el escenario 1
Resultados Escenario 2:
VALOR SEMILLA
UCHUVA
Agricultor-Exportador Distribuidor-Exportador
1,00 4,25 1,96
2,00 4,21 1,94
3,00 4,36 1,86
4,00 4,25 1,94
5,00 4,45 1,88
Promedio 4,30 1,92
Tabla 41. Resultados obtenidos en simulación para las pérdidas por calidad del producto en el escenario 2.
Resultados Escenario 3:
VALOR SEMILLA
UCHUVA
Agricultor-Exportador Distribuidor-Exportador
1,00 3,93 1,96
2,00 3,93 1,90
3,00 3,73 1,85
4,00 3,87 1,89
5,00 3,95 1,96
Promedio 3,88 1,91
Tabla 42. Resultados obtenidos en simulación para las pérdidas por calidad del producto en el escenario 3.
Estos resultados se evaluaron solamente para la uchuva, debido a que el tiempo de ciclo de vida de la manzana es mucho mayor. En el escenario 1 se puede observar que no existen pérdidas por calidad, esto debido a que la variable influyente en este caso es el tiempo y el mismo es bastante reducido debido a la utilización del modo aéreo. En el escenario 2 aumentan considerablemente las pérdidas por el aumento de los tiempos de tránsito y en el escenario 3 reducen un poco con respecto al 2 por la utilización del modo férreo, que resulta ser más rápido que el terrestre.
4.3. Resumen del impacto generado por el transporte multimodal en la cadena de
suministro de la uchuva y manzana
Después de realizar el análisis de cada uno de los indicadores en los tres escenarios que se han trabajado, se puede observar que en 2 de los 4 indicadores de eficiencia logística de la cadena resulta ser mejor el escenario número 3. La utilización de un sistema de transporte intermodal de tipo férreo marítimo permite aprovechar la eficiencia de los dos modos para transportar una gran cantidad de producto a bajo costo y con bajo impacto al ambiente. A pesar de esto, se puede observar que los escenarios en los que se usa el modo de transporte aéreo resultan en una reducción importante de los tiempos de transporte y por ende en una reducción de las pérdidas por calidad. Teniendo en cuenta lo anterior, para que se pueda usar de forma óptima el sistema de transporte intermodal propuesto en el escenario 3 para la exportación, es de alta importancia realizar la planeación adecuada de los mecanismos de conservación a utilizar para conservar el producto. El tiempo de transporte ofrece un margen reducido para la comercialización de la uchuva y dado que es una fruta cuyo potencial importador ha ido en aumento en los últimos años y es altamente apetecida en el exterior, es de vital importancia conservar sus propiedades. Se ha observado que al usar modos de transporte de alta capacidad, se puede indirectamente reducir los costos por el logro de economías de escala, además de la reducción de las emisiones al medio ambiente, que para este ejercicio también impactan en los costos del sistema de transporte. Además se ha observado también, que el usar modos de transporte de alta velocidad, se pueden reducir los tiempos de transporte, lo que ayuda a mantener la calidad del producto. Es importante hallar el equilibrio entre los indicadores propuestos, de acuerdo a la perspectiva de los planeadores logísticos, con el objetivo de que siempre se satisfagan las necesidades del cliente logrando rentabilidad económica. A través de este trabajo se ha contribuido también a un problema de alta preocupación en las últimas tendencias logísticas de transporte, el cual es la sostenibilidad ambiental. La inclusión del ciclo de retroalimentación para las emisiones de CO2 en el diagrama causal y los costos por las mismas en el sistema de costos generales, permiten reducir la contaminación del sistema y contribuir a la sosteniblidad.
4.4. Trabajos futuros:
Como trabajo adicional al presente, buscando complementar la medición de los indicadores de desempeño, se propone realizar el cálculo de las medidas de desempeño para todos los indicadores de la cadena, debido a que los estudiados en este proyecto se toman solamente a partir del transporte multimodal.
CONCLUSIONES
El comportamiento del sector frutícola mundial ha presentado un crecimiento sostenido en las últimas dos décadas, hecho que genera una dinámica positiva en cuanto a su desarrollo y abre una oportunidad comercial a nivel mundial de gran atractivo para países con capacidad de producción de frutas como Colombia. El sector frutícola en Colombia ha crecido de forma sostenible, reflejado en el aumento de hectáreas sembradas y producción año tras año. A pesar del crecimiento, el país aún no ha logrado consolidar un sector agroindustrial que le permita competir en los mercados mundiales, las deficiencias logísticas, productivas, inocuidad, entre otras, son características de un sector con falta de innovación e impulso de las políticas estatales. Según los datos analizados en el marco de la presente investigación, las exportaciones e importaciones en Colombia tienen un gran volumen y son una gran fuente de innovación en los procesos logísticos del país. En el caso de exportación, la uchuva, es uno de los frutos con mayor proyección de exportación gracias a sus características organolépticas que le permiten competir en el mercado internacional, sobre todo en el mercado europeo. En cuanto a las importaciones, el abastecimiento de manzana procedente de Chile es de alta importancia para el mercado nacional, satisfaciendo las necesidades del consumidor y la alta exigencia derivada del creciente consumo de frutas. Entre las medidas que permitirían mejorar el abastecimiento de los productos exportados e importados, es fundamental estructurar un sistema logístico eficiente que permita controlar aspectos tan sensibles como la calidad, inocuidad, tiempo de respuesta a lo largo de la cadena, entro otros. A pesar que el país cuenta con una planeación a futuro del cambio logístico que necesita el país, es clave integrar diversos sectores de la sociedad, tales como, la academia, organizaciones gremiales, gobierno nacional, empresarios, agricultores, para generar sinergia en los procesos y de esa forma fortalecer el sector frutícola del país con el fin de competir con los grandes productores a nivel global. En cuanto al objeto teórico, el transporte multimodal es un concepto reciente en la cadena agroindustrial, basado en las problemáticas básicas de solución del transporte como los costos, tiempos, calidad, entre otros. A partir de la revisión al estado del arte la relación de la multimodalidad y el desempeño logístico del transporte en la cadena ha sido un tema ampliamente abordado para productos de carácter no perecedero, sin embargo, para productos con características de perecibilidad los estudios hallados han sido escasos y con aplicación en países con un desarrollo sostenible de grandes sistemas de transporte. A partir de la revisión de la literatura, se evidencia una fuerte relación de la multimodalidad con la eficiencia del sistema y reducción significativa de los costos asociados al transporte de la cadena. Los estudios más recientes, relacionados con el tema, marcan una tendencia hacia el uso de medios de transporte sostenibles y que además aporten características que permitan cumplir con las exigencias del consumidor final; lo anterior supone una inclusión de medidas de desempeño de tal importancia como lo es la calidad, el tiempo y la sostenibilidad ambiental. En esta investigación se propuso un sistema de transporte multimodal que involucrara la medición del desempeño de la CS bajo cuatro grandes variables respuesta, la calidad, el tiempo, sostenibilidad y costos, esto como resultado de la revisión al estado del arte. En
este sentido, el modelo desarrollado permite entender el efecto del uso conjunto de modos de transporte aéreo, marítimo, férreo y terrestre, en el desempeño logístico de las CS de la uchuva y la manzana. El modelo diseñado en esta investigación, basado en dinámica de sistemas, permitió evaluar el efecto del transporte multimodal en el desempeño logístico de las CS agroindustriales, por medio de indicadores como los costos, calidad del producto, tiempo total del sistema y sostenibilidad. Los principales aportes del modelo con respecto a investigaciones precedentes, radican en la inclusión de los eslabones exportador e importador, que inciden en el comportamiento global del sistema; además el concepto de transporte se amplió para los eslabones mencionados anteriormente y así evaluar el cambio modal. En el modelo también se consideran las pérdidas de fruta bajo el concepto de la tasa de respiración como medición de la calidad, cambios de capacidad dependiendo del modo de transporte, aleatoriedad en tiempos de tránsito, inclusión de indicadores de contaminación por modo de transporte con respecto a la emisión de gases CO2, entre otros. Al evaluar el modelo mediante tres escenarios que varían con respecto a la combinación de modos de transporte utilizados, se pudo observar como la búsqueda de equilibrio entre el comportamiento de las variables respuesta exhortaba al uso de sistemas de transporte sostenibles y desincentivaba el uso de modos de alta contaminación como lo son el terrestre y el aéreo. Claro está, que al incluir la variable de calidad del producto relacionada al tiempo de transporte, se puede observar otro factor a tener en cuenta al momento de usar los modos de transporte sostenibles, y es que debe garantizarse, mediante mecanismos de conservación del producto, que a pesar del tiempo de tránsito el producto debe llegar en condiciones aptas para su comercialización y consumo.
BIBLIOGRAFÍA
Agarwal, R., & Ergun, O. (2008). Ship Scheduling and Network Design for Cargo Routing
in Liner Shippin. Transportation Science, 1-29.
Ahumada, O., & Villalobos, J. R. (2009). A tactical model for planning the production and
distribution of fresh produce. Annals of Operations Research, 339-358.
Alumur, S., & Kara, B. (2008). Network hub location problems: The state of art. European
Journal of Operational Research, 1-21.
Alumur, S., Yaman, H., & Yara, B. (2012). Hierarchical multimodal hub locations problems.
Transportation Research Part E, 1107-1023.
Ambrosino, D., & Sciomachen, A. (2012). Hub locations in urban multimodal networks.
European Transport, 1-14.
Ambrosino, D., & Sciomachen, A. (2014). Location of mid range dry ports in multimodal
logistics networks. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 118-128.
Andersen, J., Crainic, T., & Christiansen, M. (2009). Service Network design with aset
management: Formulations and comparative analyses. Transportation Research.
Anghinolfi, D., Paolucci, M., Sacone, S., & Siri, S. (2011). Freight transportation in railway
networks with automated terminals: A Mathematical model and MIP heuristic
approaches. European Journal of Operational Research, 588-594.
Aracil, J., & Gordillo, F. (1998). Dinámica de Sistemas. Madrid: Alianza Universidad.
Aristizábal, A. (2013). Uchuva (Physalis peruviana L): estudio de su potencial aplicación
en el desarrollo de alimentos con características funcionales. Corporación
universitaria La sallista.
Aschauer, G. (2006). A systemic model for the interpendencies between logistics strategy
and transportation movements. Univsersity of Applied Sciences.
Asohofrucol. (Agosto-Julio 2014). Inidcadores hortifrutícolas. Frutas & Hortalizas: Revista
de la asociación hortifrutícola de Colombia, Asohofrucol, 31-33.
Asohofrucol. (Enero-Febrero 2014). Balance y proyecciones del sector hortifrutícola.
Frutas & Hortalizas: Revista de la asociación hortifrutícola de Colombia,
Asohofrucol, 11-14.
Ayar, B., & Yaman, H. (2012). An intermodal multicommodity routing problem with
scheduled services. Comput Optim Appl, 131-153.
Ballou, R. H. (2004). Logística. Administración de la cadena de suministro (Quinta ed.).
México D.F.: Pearson Education.
Banomyong, R. (2001). Multimodal transport: The case oc Laotian garment exporters.
Multimodal Transport, 663-686.
Barreiro, P., & Robla, J. (2001). Transporte figorífico internacional de fruta: Intermodalidad
y sistemas de transporte inteligente. Fruticultura profesional, 53-58.
Bauer, J., Bektas, T., & Crainic, T. (2010). Minimizing greenhouse gas emissions in
intermodal freight transport: an aplication to rail service design. . Journal of
Operational Research Society, 530-542.
Bauer, J., Bektas, T., & Crainic, T. (2010). Minimizing greenhouse gas emissions in
intermodal freight transport: an application to rail service design. Journal of the
Operational Research Society, 530-542.
Bektas, T., & Crainic, T. (2007). A Brief Overview of Intermodal Transportation. CIRRELT-
2007-03.
Beuthe, M., Jourquin, B., & Urbain, N. (2014). Estimating Freight Transport Price Elasticity
in Multi-mode Studies: A Review and Additional Results from a Multimodal Network
Model. Trasport Reviews: A Trasnational Trandisciplinary Journal, 1-20.
Beuthe, M., Jourquin, B., & Urbain, N. (2015). Estimating Freight Transport Price Elasticity
in Multimode Studios: A Review and Aditional Results from a Multimodal Network
Model. Transport Reviews.
Beuthe, M., Jourquin, B., Geerts, J.-F., & Koul, C. (2001). Freight transportation demand
elasticities: a geographic multimodal transportarion network analysis.
Transportation Research Part E, 253-366.
Bhattacharya, A., Anjani, S., Tiwari, M., & Talluri, S. (2014). An intermodal freight transport
system for optimal supply chain logistics. Transportation Research Part C, 73-84.
Bhattacharya, A., Kumar, S., Tiwari, M., & Talluri, S. (2014). An intermodal freight
transport system for optimal supply chain logistics. Transportation Research Part
C, 73-84.
Bock, S. (2010). Real-time control or freiht forwader transportation networks by integrating
multimodal transport chains. European Journal of Operationan Research, 733-746.
Bontekoning, Y., Macharis, C., & Trip, J. (2003). Is a new applied transportation research
field emerging?-A review of intermodal rail-trucj freight transport literature.
Transportation Research Part A, 1-34.
Boske, L. e. (1998). Multimodal/Intermodal Transportation in te United States, Western
Europe and Latin America: Governamental Policies, Plans, and programs. The
University of Texas: Lindon B. Johnson School of Public Affairs.
Bowersox, D., Closs, D., & Cooper, M. (2007). Administración y logística en la cadena de
suministro. México D.F.: McGraw-Hill.
Bravo, J., & Vidal, C. (2013). Freight transportation functions in supply chain optimization
models: A critical review of recent trends. Expert Systems with Applications, 6742-
6757.
Burnson, P. (2012). 23rd Annual State of Logistics Report. Logistics Management.
Button, K. (2010). Transport Economics. Cheltenham: Mixed Sources.
Calderón, M., Buitrago, S., & Orjuela, J. (2006). Elementos para el análisis del mercado en
cadena agroindustrial. Aplicación al caso de la cadena de la uchuva en la provincia
de Sumapaz. . Revista Científica Universidad Distrital Francisco José de Caldas,
13-52.
Cámara de Comercio de Cali. (2014). Enfoque competitivo: Gerencia de Desarrollo
Regional y de Competitividad. Cali.
Caramia, M., & Guerriero, F. (2009). A heuristic approach to long-haul fregiht
transportation with multiple objective functions. Omega, 600-614.
Caris, A., Macharis, C., & Janssens, G. K. (2013). Decision support in intermodal
transport: A new research agenda. Computers in Industry, 105-112.
Castañeda, I., Canal, J., & Orjuela, J. (2012). Caracterización de la logística de la cadena
de abastecimiento agroindustrial frutícola en Colombia. Trabajo de grado
(Ingeniero Industrial). Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Facultad de
Ingeniería. Bogotá.
Castro, A., Puentes, G., & Botía, Y. (2015). Alternativas de procesamiento de uchuva
(Physalis peruviana L.) para el aprovechamiento de frutos no aptos para la
comercialización en fresco. Bogotá.
Cavinato, J. (2004). Supply chain logistics risks: From the back room to the board room.
International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 383-387.
Cedeño, M., & Montenegro, D. (2004). Plan exportador, logístico y de comercialización de
uchuva al mercado dde Estados Unidos para FRUTEXPO S.C.I. Ltda. Pontificia
Universidad Javeriana.
CEPAL. (2007). Infraestructura y servicios de transporte ferroviario vinculados a las vías
de navegación fluvial en América del Sur. Santiago de Chile: División de Recursos
Naturales e Infraestructura- Naciones Unidas.
Chang, T.-S. (2008). Best routes selection in international intermodal networks. Computers
& Operations Research, 2877-2891.
Cho, J. H., Kim, H. S., & Choi, H. (2012). An intermodal transport network planning
algorithm using dynamic programming-A case study: from Busan to Rotterdam in
intermodal freight routing. Springer, 529-541.
Choong, S., Cole, M., & Kutanoglu, E. (2002). Empty container management for
intermodal transportation networks. Transportation Research, 423-438.
Chopra, S., & Meindl, P. (2007). Supply chain management: Strategy, planning, and
operation. New Jersey: Pearson Education.
Chouman, M., & Crainic, T. (2011). MIP-Based Tabu Search for Service Network Design
with Design- Balanced Requirements. CIRRELT, 1-35.
Cipoletta, G., Pérez, G., & Sánchez, R. (2010). Políticas integradas de infraestructura,
transporte y logística: experiencias internacionales y propuestas iniciales. CEPAL.
Comisión Nacional de Competitividad. (2009). Bases para la Formulación del Plan
Logístico Nacional.
Consejo de Política Económica y Social. (2013). CONPES 3758- Plan para Reestablecer
la navegabilidad del Río Magdalena.
Consejo Nacional de Política Económica y Social. (2008). CONPES 3547.
Container Shipping. (2013). The Containerisation International Yearbook.
Cooper, M., Lambert, D., & Pagh, J. (1997). Supply Chain Management: More Than a
New Name for Logistics. The International Journal of Logistics Management.
Corpoica. (2002). Manejo del cultivo de la uchuva en Colombia. Rionegro, Antioquia:
Corpoica regional cuatro.
CORPOICA. (2002). Manejo del cultivo de la uchuva en Colombia. Rionegro, Antioquia:
Juan Pablo Higuera G. Editorial.
Crainic, T. (2003). Long-Haul freight transportation. Handbook of transportation science.
International series in operation research and management science, 451-516.
Crainic, T. (2007). Service Design Models for Rail Intermodal Transportation. CIRRELT-
2007-04.
Crainic, T., & Kim, K. (2007). Intermodal Transportation. En C. Barnhart, & G. Laporte,
Handbook in OR & MS. Elsevier.
Crainic, T., Ferland, J., & Rousseau, J. (1984). A Tactical Planning Model for Rail Freight
Transportation. Transportation Science, 165-184.
Crainic, T., Gendreau, M., & Potvin, J.-Y. (2009). Intelligent freight- trasportation systems:
Assessment and the contribution of operation reserarch. Transportation Research
Part C, 541-557.
Cristopher, M. (1998). Logistics and Supply Chain Management: Strategies for reducing
costs and improving service (Vol. I). Financial Times.
Croom, S., Romano, P., & Giannakis, M. (2000). Supply chain management: an analytical
framework for critical literature review. European Journal of Purchasing & Supply
Management, 67-83.
CYTED. (2010). Retos y soluciones tecnológicas en logística y transporte refrigerado de
frutas y hortalizas. Frutura.
DANE. (2013). Encuenta Nacional Agrícola (ENA). Bogotá.
Departamento Nacional de Planeación. (2009). Diseño Conceptual de un Esquema de
Sistemas de Plataformas Logísticas en Colombia y Análisis Financiero y Legal.
Dicken, P. (2011). Global Shift: Mapping the Changing Countours of The World Economy.
Nueva York: The Guilford Press.
Directorio de Transporte- Colombia. (6 de Agosto de 2014). Transporte marítimo y fluvial-
Sociedades portuarias de Colombia. Obtenido de Directorio de Transporte.co:
http://www.directoriodetransporte.co/portal/index.php?option=com_virtuemart&pag
e=shop.browse&category_id=378&Itemid=8
Elhedli, S., & Xiaolong, F. (2005). Hub-and-spoke network design with congestion.
Computers & Operations research, 1615-1632.
EPYPSA; Ministerio de Transporte. (2012). Plan Estratégico Intermodal de Infraestructura
de Transporte. Producto Final.
European Conference of Ministers of Transport. (2001). Terminology on Combined
Transport. New York y Genova: United Nations.
EUROSTAT. (2010). Illustrated Glosary for transport statistics. Luxemburg: Publications
Office of the European Union.
Finlay, H., O'Mabony, M., & O'Sullivan, D. (2003). Long Transport Chain: Exporting from a
Peripheral Island. TRB 2003 Annual Metting, 1-21.
Fisher, M. (1997). What is the Right Supply Chain for Your Product? Harvard Business
Review, 105-116.
Flórez, D., & Uribe, C. (2013). Escenario actual de CTi en el sector Hortifrutícola.
Tibaitata: Coporación Colombiana de Investigación Agropecuaría-CORPOICA.
Forrester, J. (1972). Dinámica Industrial. Buenos Aires: El Ateneo.
Frederick, D. (2011). Introduction to Supply Chain Management Tecnologies. Boca Raton:
CRC Press.
Galiano, G., Kaihara, T., Liotta, G., & Stecca, G. (2010). A Comprehensive Model for
Short-Haul and Long- Haul Transportation. IEEE, 939-944.
Garcia, M. C., & Brito, B. (2014). Desarrollo tecnológico para el fortalecimiento del manejo
poscosecha de la uchuva (Physalis peruviana L.). Bogotá: LIMENCOP S.L.
García, M., & Brito, B. (2014). Capítulo III Poscosecha: Desarrollo tecnológico para el
fortalecimiento del manejo poscosecha de la uchuva (Physalis peruviana L.).
Alicante: Limencop.
Gartner Trejos, J., & Cuellar, D. (2014). La Alianza del Pacífico: Oportunidades para la
Orinoquía colombiana. Observatorio de la Economia Latinoamericana.
Gaviria, J. J. (2013). Logística para Exportación de Frutas y Verduras.
Gelareh, S., & Pisinger, D. (2011). Fllet deployment, network design and hub location of
liner shipping companies. Transportation Research Part E, 947-964.
Ghiani, G., Laporte, G., & Musmanno, R. (2013). Introduction to logistics systems
management. John Wiley and Sons.
Goel, A. (2010). The value of in-transit visibility for supply chains with multiple modes of
transport. International Journal of Logistics Research and Application, 475-492.
Gorman, M., Clarke, J.-P., Gharehgozli, A., Hewitt, M., De Koster, R., & Debjit, R. (2012).
State of the Practice: A Review of the Application of OR/MS in Freight
Transportation. Interfaces, 535-554.
Grau, P. (2014). Beneficios de Nuestra Ubicación Geográfica en el Hemisferio Sur: La
importancia de la Industria de Manzana Chilena en el Mercado Internacional.
Tierradentro.
Groothedde, B., Ruijgrok, C., & Tavasszy, L. (2005). Towards Collaborative, intermodal
hub networks. A case study in the fast moving consumer good smarket.
Transportation Research Part E, 567-583.
Gursoy, M. (2010). A method for transportation mode choice. Scientific Research and
Essays, 613-624.
Gustavsson, J., Cederberg, C., Sonesson, U., van Otterdijk, R., & Meybeck, A. (2011).
Global food losses and food waste. The food and Agriculture Organization of the
United Nations.
Hanaoka, S., & Regmi, M. (2001). Promoting intermodal freight transport through the
development of fry ports in Asia: An enviromental perspective. IATSS Rsearch, 16-
23.
Hesse, M., & Rodrigue, J.-P. (2004). The Transport geography of logistics and freight
distribution. Journal of Transport Geography.
Hoff, A., Lium, A.-G., Lokketangen, A., & Crainic, T. (2010). A metaheuristic for stochastic
service network design. J Heuristics, 653-679.
Hugos, M. (2011). Essentials of Supply Chain Management. John Wiley & Sons.
Hundy, G., Trott, A., & Welch, T. (2008). Refrigerated Transport, Handling and Distribution.
En Refrigeration and Air- Conditioning (págs. 214-225). Oxford: Elsevier.
IATA. (2013). Air Freight Market Analysis.
International Transport Forum. (2013). Statistics Brief- Trends in the transport sector.
OECD.
Ishfaq, R., & Sox, C. (2010). Hub location-allocation in intermodal logistic networks.
European Journal of Operational Research, 213-230.
Ishfaq, R., & Sox, C. (2010). Intermodal logistics: The interplay of financial, operational
and service issues. Transportation Research Part E, 926-949.
ITC. (29 de 4 de 2016). Trade Map. Obtenido de Estadísticas del comercio para el
desarrolo internacional de las empresas: http://www.trademap.org/Index.aspx
Jones, W., Cassady, C., & Bowden, R. (2000). Developing a Standard Definition of
Intermodal Transportation.
Kopytov, E., & Abranov, D. (2012). Multiple-Criteria Analysis and Choice of Transportation
Alternatives in Multimodal Freight Transport System. Transport and
Telecomunication, 148-158.
Kreutzberger, E. (2008). Distance and time in intermodal goods transport networks in
Europe: A generic approach. Transportation Research Part A, 973-993.
Lambert, D., Stock, J., & Ellram, L. (1998). Fundamentals of Logistics Management.
Boston: McGraw-Hill.
Li, D., & Hanafi, Z. (2013). A study of eco-performance of logistics services in food supply
chains. Journal of System and Management Sciences, 1-9.
Lin, C.-C., & Lee, S.-C. (2010). The competition game on hub network design.
Transportation Research Part B, 618-629.
Ling, C.-C., & Lee, S.-C. (2009). The competition game on hub network design.
Transportation Research Part B, 618-629.
Lingaitienė, O. (2007). A Mathematical Model of Selecting Transport Facilities for
Multimodal Freight Transportation. Transport 2008, 23-31.
Machado, A. (2012). El desarrollo rural y la institucionalidad. Hechos de paz, 17-20.
Macharis, C., & Bontekoning, Y. (2004). Opportunities for OR in intermodal freight
transport research: A review. European Journal of Operational Research, 400-416.
Malorgio, G., & Felice, A. (2014). Trade and logistics: The fruit and vegetables industry.
Mediterra 2014, 149-171.
Manzana. (4 de 30 de 2016). Obtenido de Redondofrutas:
http://www.redondofrutas.com/Html/NuestrosProductos/Manzana.html
Marquez, L., & Cantillo, V. (2011). Evaluación de los parámetros de funciones de costo en
la red estratégica de transporte de carga para Colombia. Ingeniería y Desarrollo.
Márquez, L., & Cantillo, V. (2011). Evaluación de los parámetros de las funciones de costo
en la red estratégica de transporte de carga para Colombia. Ingeniería y
Desarrollo, 286-307.
Martínez, S., & Requema, A. (1988). Simulación dinámica por ordenador. Madrid: Alianza
Editorial.
Martins, R., Lobo, D., Alves, A., & Sproesser, R. (2014). Fatores Relevantes na
Contratacao de Servicos em Terminais Intermodais para GranÉIS aGRÍCOLAS.
RESR, Piracaiba-SP, 347-364.
Mason, S., Ribera, M., Farris, J., & Kirk, R. (2003). Integrating the warehousing and
transportation functions of the supply chian. Transportation Research Part E, 141-
159.
Melo, M., Nickel, S., & Saldanha-da-Gama, F. (2008). Facility location and supply chain
management- A review. Eurpoean Journal of Operational Research, 401-412.
Menesatti, P., Pallottino, F., De Prisco, N., & Laderchi, R. (2012). Intermodal vs.
Conventional logistics of refrigerated productos: A case study from Southern to
Northern Europe. Agric Ent Int: CIGR Journal, 80-87.
Menesatti, P., Pallottino, F., Prisco, N., & Ruggeri, D. (2014). Intermodal vs. conventional
logistic of refrigerate productos: a case study from Southern to Northern Europe.
CIGR Journal, 80-87.
Meng, Q., & Wang, X. (2011). Intermodal hub-and-spoke network design Incorporating
multiple stakeholders and multi type containers. Transportation Research Part B,
724-742.
Mentzer, J., DeWitt, W., Keebler, J., Min, S., Wix, N., Smith, C., & Zacharia, Z. (2001).
Defining Supply Chain Management. Journal of Business Logistics.
Min, H. (1991). International intermodal choices via chance-constrained goal
programming. Transportation Research Part A, 351-352.
Ministerio de Fomento de España. (2013). El lenguaje del transporte intermodal.
Vocabulario ilustrado.
Ministerio de Salud y Protección Social. (2013). Perfil Nacional de Consumo de Frutas y
Verduras. Bogotá D.C.: DaVinci Publicidad y Medios.
Ministerio de Transporte. (2014). Transporte en cifras: Estadísticas 2013. Bogotá: Oficina
Asesora de Planeación.
Mohanty, R., & Deshmukh, S. (2001). Essentials of Supply Chain Management. Phoenix:
Jaico Publishing House.
Mustapha Oudani, A., & Boukachour, J. (2014). An optimization approach for the
intermodal transportation of cut flowers.
Nemoto, T. (2009). Planning framework for International Freight Transportation
Infraestructure: A Case Study on the East-West Economic Corridor in the Greater
Mekong Subregion. . The Asian Journal of Shipping and Logistics, 253-271.
Nguyen, P., Crase, L., & Durden, G. (2008). Organizational Logistics Processes: A
Literature Review and an Explanatory Investigation of International Multimodal
Transport in Viernam. Asia Pacific Management Review, 403-418.
Nijkamp, P., Reggiani, A., & Tsang, W. F. (2004). Comparative modelling of interregional
transport flows: Applications to multimodal European freight transport. European
Journal of Operational Research, 584-602.
Orjuela, J., Caicedo, A., Ruiz, A., & Adarme, W. (2015). Efecto de los mecanismos de
integración externa en el desempeño logístico de cadenas agroalimentarias. Un
enfoque bajo dinámica de sistemas. 1-10.
Orjuela, J., Caicedo, A., Ruiz, A., & Adarme, W. (2015). Efectos de los mecanismos de
integración externa en el desempeño logístico de cadenas agroalimentarias. Un
enfoque bajo dinámica de sistemas. Revista Uninorte.
Orjuela, J., Castañeda, C., & Calderón, M. (2008). Análisis de la cadena de valor en las
estructuras productivas de uchuva y tomate de árbol en la Provincia de Sumapaz y
el Distrito Capital. Ingeniería, 4-12.
Orjuela, J., Castro, Ó., & Suspes, E. (2005). Operadores y plataformas logísticas.
Tecnura, 116-127.
Oudani, M., El Hilali, A., & Boukachour, J. (2014). An optimization approach for the
intermodal transportation of cut flowers. ResearchGate.
Park, Y. M. (2003). Berth and crane scheduling for container terminals. Department of
industrial engineering.
Parola, F., & Sciomachen, A. (2004). Intermodal container flows in a port system network:
Analysis of possible growths via simulation models. International Journal of
production economics, 75-88.
Pérez-Lespier, L. (2013). Examining the efficiency of multimodal transportation systems: a
systems dynamics approach. Missouri Universitu of Science and Tecnology.
Pérez-Mesa, J. C., Galdeano-Gómez, E., & Salinas, J. (2012). Logistics network and
externalities for short sea transport: An analysis of horticultural exports from
southeast Spain. Transport Policy, 188-198.
Programa de Transformación Productiva. (2012). El periódico de las Oportunidades.
Qu, Y., Bektas, T., & Benell, J. (2014). Sustainability SI: Multimode Multicommodity
Network Design Model for Intermodal Freight Transportation with Transfer and
Emission Costos. Springer Science.
Rodriguez-Bermejo, J., Barreiro, P., Robla, J., & Ruiz- Garcia, L. (2007). Transporte
intermodal de productos hortofruticolas: Caracterizacion Experimental y
Herramientas Matematicas.
Rodríguez-Martín, I., & Salazar-González, j. (2008). Solving a capacitated hub location
problem. European Journal of Operational Research, 468-479.
Rondinelli, D., & Berry, M. (2000). Multimodal Transportation, Logistics and Enviroment:
Managing Interactions in a Global Economy. European Management Journal, 398-
410.
Rushton, A., Croucher, P., & Baker, P. (2014). The Handbook of Logistics & Distribution
Management. London: KoganPage.
Simchi-Levi, D., Kaminsky, P., & Simchi-Levi, E. (2005). Designing and Managing the
Supply Chain. Irwin: McGraw-Hill.
Singh, G., & Singh, A. (2014). Comparative Study of Krill Herd, Firefly and Cuckoo Search
Algorithms fot Unimodal and Multimodal Optimization. I.J Intelligent Systems and
Applications, 35-49.
Sitek, P., & Wikarek, J. (2012). Cost Optimization of Supply Chain with multimodal
transport. Computer Science and Information Systems, 1111-1117.
Slack, B. (1990). Intermodal transportation in north america an the development of inland
load centres. Professional Geographer 42, 72-83.
Slack, B. (2001). Intermodal Transportation. En A. Brewer, K. Button, & D. Hensher,
Handbook of Logistics and Supply Chain Management (pág. 700). Pergamon.
Song, D.-P., & Dong, J.-X. (2012). Cargo routing and empty container repositioning in
multiple shipping service routes. Transportation Research Part B, 1556-1575.
Sorensen, K., Vanovermeire, C., & Busschaert, S. (2012). Efficient metaheuristics to solve
the intermodal terminal location problem. Computers & Operations Research,
2079-2090.
Southworth, F., & Peterson, B. (2000). Intermodal and international freight network
modeling. Transportation research part c, 147-166.
Stahlbock, R., & VoB, S. (2008). Operations research at container terminals: a literature
update. OR Spectrum, 1-52.
SteadieSeifi, M., Dellaert, N., & Van Woensel, T. (2014). A multimodal network flow
problem with product quality preservation, transshipment, and asset management.
.
SteadieSeifi, M., N.P, D., Nuijten, W., Van Woensel, T., & Raoufi, R. (2013). Multimodal
freight transportation planning: A literature review. European Journal of Operational
Research, 1-15.
Steenken, D., VoB, S., & Stahlbock, R. (2004). Container terminal operation and
operations research-a classification and literature review. OR Spectrum, 3-49.
Steerman, J. (2000). Business dynamics: System thinking and modeling for a complex
world. Boston: Irwin/McGraw-Hill.
Tan, K. C. (2001). A framework of supply chain management literature. European Journal
of Purchasing & Supply Management, 39-48.
Taylor and Francis Group. (2008). Logistics Engineering Handbook. Boca Raton: CRC
Press.
Teypaz, N., Schrenk, S., & Cung, V. D. (2010). A descomposition scheme for large-cale
Service Network Design with asset management. Transportation Research Part E,
156-170.
Thomas, D., & Griffin, P. (1994). Coordinated supply chain management. European
Journal of Operational Research, 1-15.
Topaloglu, H. (2006). A Parallelizable Dynamic Fleet Management Model with Random
Travel Times. School of Operations Research and Industrial Engineering, 1-28.
Topaloglu, H., & Powell, W. (2007). Sensitivity Analysus of a Dynamic Fleet Management
Model Using Approximate Dynamic Programming. Operations Research, 319-331.
Tseng, Y., Yue, W., & Taylor, M. (2005). The Role of Transportation in Logistic Chain.
Proceedings of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, 1657-1672.
Tuzkaya, U., Onut, S., & Tuzkaya, G. (2014). A Strategic Planning Methodoloy for the
Multimodal Transportation Systems: A Case Study from Turkey. Hindawi Journal of
Applied Mathematics.
Tyworth, J., & Zhaohui Zeng, A. (1998). Estimating the effects of carrier transit-time
performance on logistics cost and service. Transport Research, 89-97.
UNCTAD. (06 de Agosto de 2014). Merchant fleet by flag of registration and by type of
ship, anual. Obtenido de UNCTAD STATS:
http://unctadstat.unctad.org/wds/TableViewer/tableView.aspx?ReportId=93
Unidad de Servicios de Infraestructura-CEPAL. (2012). Perfiles de Infraestructura y
Transporte en América Latina. Caso Colombia.
Universidad Nacional de Colombia. (2014). Diagnóstico y formulación de alternativas de
gestión de las operaciones logísticas asociadas al cargue y descargue de
mercancías en 10 zonas de Bogotá. Bogotá.
van Eck, G., Brands, T., Wismans, L., Pel, A., & Van Nes, R. (2014). Modelo Complexities
and Requirementes for Multimodal Transport Network Design. Transportation
Research Record, 178-187.
Van Nes, R. (2002). Design of Multimodal Transport Networks (Tesis Doctoral).
Universidad de Delft.
Vanek, F., & Sun, Y. (2008). Transportation versus perishability in life cycle energy
consumption: A case study of the temperature-controlled food product supply
chain. Transportation Research Part D, 383-391.
Verter, V., & Verma, M. (2010). A Lead-Time based Approach for Planning Rail-Truck
Intermodal Transportation of Dangerpus Goods.
Vis, I. D. (2003). Transshipment of containers at a container terminal: An overview.
European Journal of Operational Research, 1-16.
Wiberneit, N. (2008). Service Network design for freight transport: A review. OR Spectrum,
77-112.
Wilmsmeir, G. (2007). Infraestructura y servicios de transporte ferroviario vinculados a las
vías de navegación fluvial en América del Sur. Santiago de Chile: Publicación de
las Naciones Unidas.
Wilson, R. (2012). 23nd Annual States of Logistics Report. USA: Research Report.
Woxenius, J. (2007). Generic framework for transport network designs: Applications and
treatment in intermodal freight transport literature. Transport Reviews, 733-749.
Yamada, T., Russ, B., Castro, J., & Taniguchi, E. (2009). Designing Multimodal Freight
Transport Networks: A Heuristic Approach and Applications. Transportation
Research, 129-143.
Yaman, H. (2011). Allocation strategies in hub networks. European Journal of Operational
Research, 442-451.
Yang, S., Lu, H., Lu, E., Guo, J., & Xu, J. (2012). Strategies on Fruits and Vegetables Cold
Chain Logistics in China.
Yang, X.-S. (2009). Firefly Algotihms for Multimodal Optimization. SAGA, 169-178.
Yasarcan, H. (2011). Information sharing in supply chains: A system approach. 29th
International Conference of the System Dynamics Society. Washington, DC.
Yu, M., & Nagurney, A. (2013). Competitive Food Supply Chain Networks with Application
to Fresh Produce. European Journal of Operational Research, 273-282.
Zhu, E., Crainic, G., & Gendreau, M. (2011). Scheduled Service Network Deseign for
Freight Rail Transportation. CIRRELT, 1-37.
ANEXO. DATOS ENTRADA MODELO DINÁMICO
En este anexo se detalla la información utilizada como entrada en el modelo dinámico de
la CS de uchuva y manzana.
Capacidad de transporte uchuva
De acuerdo con Castañeda, Canal & Orjuela (2012), el movimiento de fruta en Colombia
para el año 2010 se agrupa en un 44% en vehículos tipo 600, que tienen una capacidad
entre 6 y 8 toneladas y un 33% se movilizaba en camiones tipo turbo, de capacidades entre
4 y 6 toneladas.
Con relación a la información anterior se estableció una capacidad máxima de 8 toneladas
para el transporte de fruta en el entorno nacional de transporte terrestre.
En cuanto al transporte férreo la capacidad se define a partir del estándar para tipo de
vagones, en el cual se tiene en cuenta el furgón 60 apto para el transporte de perecederos
gracias al control que permite con la temperatura. La capacidad para este tipo de furgón es
de 37,7 toneladas y una capacidad volumétrica de 7,598 ft3.
Para el transporte internacional, se definen las siguientes capacidades:
- Marítimo:
De acuerdo con la tabla xx se define una capacidad máxima de 27,965 Ton
teniendo en cuenta que los productos perecederos se deben transportar en
contenedores tipo Reefer.
Tipo Tamaño Peso Kg.
Peso bruto Tara Carga útil
Dry 20 pies 24.000 2.200 21.800
40 pies 30.480 3.800 26.680
High Cube 40 pies 30.480 3.900 26.580
Reefer 20 pies 25.400 2.870 22.530
40 pies 32.500 4.535 27.965
Reefer high cube 40 pies 32.500 4.630 27.870
Tabla 43. Tipo de contenedores para transporte marítimo Fuente: Los autores.
- Aéreo:
Teniendo en cuenta los diferentes tipos de contenedor para transporte aéreo
de la tabla xx, se definió una capacidad máxima de 6,8 toneladas.
Tipo Volumen Peso Kg.
Peso bruto Tara Carga útil
RKN 3 m3 1.855 267 1.588
RAP 8,3 m3 7.283 483 6.800
RMP 10 m3 4.800 600 4.200
Tabla 44. Tipo de contenedores transporte aéreo Fuente: Los autores a partir de http://www.space-
cargo.com/docs/ContenedoresAereos.pdf
Costo por modo de transporte
A continuación se presentan las tarifas para los diferentes modos de transporte utilizados
en la operación multimodal de Colombia:
- Transporte marítimo
Los costos relacionados en la tabla xx se calcularon a partir de la información obtenida
de proexport para el transporte entre los cuatro puertos de embarque en Colombia y los
puertos de desembarque en Países Bajos. Los datos son un promedio de las diversas
tarifas para exportaciones marítimas.
Tipo de carga Valor en $USD
Contenedor de 20' 748
Contenedor de 40' 1.059
Contenedor de 40' refrigerado 1.059
Contenedor de 40' high cube 3.200
Tabla 45. Costos para movimiento de carga Colombia-Países Bajos vía marítima
Fuente: Los autores a partir de PROEXPORT
En el modelo se tuvo en cuenta el costo del contenedor de 40’ refrigerado, ya que es
el tipo de contenedor sugerido para cargue de perecederos.
- Transporte aéreo
El transporte aéreo se diferencia del marítimo en cuanto a la forma de cobro por
movilización de la carga. Bajo este modo de transporte la carga está estipulada en
ciertos rangos y el cobro se realiza por Kg movilizado. En la tabla xx se presentan los
rangos de costo por kilogramo.
Escala Valor en $USD
+1 KGS 3,15
-45 KGS 6,07
+45 KGS 3,93
+100 KGS 2,75
+300 KGS 2,64
+500 KGS 2,38
+1000 KGS 2,37
Tabla 46. Costos para operación aérea por $USD/Kg Fuente: Los autores a partir de Proexport
A partir de la información consolidada de Proexport se parte de la capacidad descrita en el
apartado anterior correspondiente a la capacidad de carga del modo aéreo y se definió el
costo por kilogramo para el modelo.
Emisiones CO2 por modo de transporte
El tema ambiental es una creciente preocupación en la sociedad actual, a tal punto que se
ha buscado de diversas formas mitigar los impactos negativos para preservar el medio
ambiente que nos rodea.
El transporte es uno de los principales emisores de gases CO2, hecho que genera deterioro
en la capa atmosférica, con principales consecuencias en cambios climáticos.
Figura 41. Contaminación producida por cada uno de los tipos de modos de transporte
Fuente: JEMAI CFP Program
Para el caso de estudio se utilizó como base las emisiones de la figura xx, las cuales afectan
directamente el estudio de la variable respuesta de contaminación.
Consumo per cápita de fruta
Para determinar el consumo per cápita de la uchuva se utilizó el supuesto que el dato era
la diferencia entre las cantidades producidas y las cantidades exportadas. De esta forma
en la tabla xx se relacionan los datos obtenidos.
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Producción (Ton.) 9.114 4416 7888 1515 915 1770 1906
Exportación desde Cundinamarca
(Ton) 3680,6445 1886,93 2632,95 676,497 589,314 1098,41 757,974
Consumo interno (Kg)
5.433.356 2.529.070 5.255.050 838.503 325.686 671.590 1.148.026
Población 9.408.343 9.552.563 9.696.748 9.840.818 9.985.019 10.128.968 10.272.611
Consumo per cápita
(Kg/Habitante*año) 0,57750398 0,26475303 0,54193942 0,08520664 0,03261746 0,06630389 0,11175601
Tabla 47. Consumo per cápita de Uchuva en Cundinamarca Fuente: Los autores
Para obtener los datos de ingreso al modelo se realizaron las pruebas estadísticas
correspondientes para estimar la función de distribución que se ajustaba a los datos de
consumo. Con el apoyo de la herramienta SPSS se realizó la prueba Kolmogorov-Smirnov
y se determinó que la prueba que mejor se ajusta a los datos a un nivel de significancia del
5% es la exponencial con media 0,24 Kg/Habitante*Año.
Hipótesis nula Prueba Significancia Decisión
La distribución de consumo es normal con media 0,24 y
desviación típica de 0,23
Prueba de Kolmogorov-Smirnov
de una muestra 0,632
No rechazar la hipótesis nula
La distribución de consumo es uniforme
con mínimo 0,03 y máximo 0,58
Prueba de Kolmogorov-Smirnov
de una muestra 0,157
No rechazar la hipótesis nula
La distribución de consumo es
exponencial con una media de 0,24
Prueba de Kolmogorov-Smirnov
de una muestra 0,944
No rechazar la hipótesis nula
Tabla 48. Resultado de pruebas de bondad de ajuste para el consumo per cápita Fuente: Los autores
Tiempos de tránsito
- Operación nacional
En la operación nacional se destacan los municipios presentados en la Tabla xx como
principales productores de uchuva:
Departamento Municipios
Antioquia Rionegro, Santa Rosa, Yarumal, Abejorral y Sonsón
Boyacá Valle de Chiquinquirá, La candelaria, Villa de Leyva, Duitama, Tunja, Paipa y Nuevo Colón
Cundinamarca Sabana de Bogotá, Funza, Mosquera, Chía, Valle de Ubaté, Gachetá, La Mesa, Chocontá y Villapinzón
Cauca El Encanto, La Uribe, Gamboa, Piendamó, Toribío, Zona de Almaquer y Soratá
Huila La Argentina, Plata Vieja y Humareda
Magdalena La Sierra Nevada
Nariño Ipiales, Túquerres, Pasto y La Cruz
Tolima Gaitana y Roncesvalles Tabla 49. Principales municipios productores de uchuva en Colombia
Fuente: Fischer, G., Flórez, V. y Sora, A. Producción, pos cosecha y exportación de la uchuva. Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Agronomía. Bogotá, marzo del 2000, pág. 93
Con la información anterior se consolida la matriz origen-destino para el abastecimiento
interno de la uchuva, teniendo en cuenta el interés de estudio en la CS para Cundinamarca.
Para realizar la matriz origen-destino se tuvieron en cuenta las siguientes características:
- Los cuatro grandes puertos de embarque en Colombia, Buenaventura, Barranquilla,
Cartagena y Santa Marta.
- Principales corredores viales de transporte terrestre en Colombia.
- Tiempos de tránsito con flujo vehicular normal.
Ubicación
Productores Distribuidores Agroindustria Exportadores Punto de
venta
La Mesa Cundinamarca
Valle de Ubaté Cundinamarca
Corabastos Chinchiná Funza Puerto
de Barranquilla
Puerto de
Buenaventura
Puerto de
Cartagena
Puerto de
Santa Marta
Centro de
Bogotá
Productores
La Mesa Cundinamarca
--- 139 60,4 284 51,7 1019 451 1094 984 68,2
Valle de Ubaté
Cundinamarca 139 --- 96,1 379 92,7 890 594 965 855 93,5
Distribuidores Corabastos 60,4 96,1 --- 335 21,8 1005 501 1081 971 12,9
Agroindustria Chinchiná 284 379 335 --- N/A 1013 286 826 978 323
Funza 51,7 92,7 21,8 N/A --- 991 511 1066 956 28,4
Exportadores
Puerto de
Barranquilla 1019 890 1005 1013 991 --- N/A N/A N/A N/A
Puerto de
Buenaventura 451 594 501 286 511 N/A --- N/A N/A N/A
Puerto de Cartagena
1094 965 1081 826 1066 N/A N/A --- N/A N/A
Puerto de Santa
Marta 984 855 971 978 956 N/A N/A N/A --- N/A
Punto de venta
Centro de Bogotá
68,2 93,5 12,9 323 28,4 N/A N/A N/A N/A ---
Tabla 50. Matriz Origen-Destino en la operación de transporte nacional - Distancia en Km Fuente: Los autores a partir de Google Maps
Tabla 51. Matriz Origen-Destino en la operación de transporte nacional – Tiempo de viaje expresado en días Fuente: Los autores a partir de Google Maps
Ubicación
Productores Distribuidores Agroindustria Exportadores Punto de
venta
La Mesa Cundinamarca
Valle de Ubaté
Cundinamarca Corabastos Chinchiná Funza
Puerto de
Barranquilla
Puerto de
Buenaventura
Puerto de
Cartagena
Puerto de
Santa Marta
Centro de
Bogotá
Productores
La Mesa Cundinamarca
--- 0,13 0,07 0,267 0,054 0,642 0,375 0,71 0,62 0,083
Valle de Ubaté
Cundinamarca 0,13 --- 0,096 0,346 0,085 0,601 0,508 0,669 0,577 0,092
Distribuidores Corabastos 0,07 0,096 --- 0,302 0,033 0,638 0,413 0,701 0,614 0,026
Agroindustria Chinchiná 0,267 0,346 0,302 --- N/A 0,655 0,202 0,638 0,633 0,304
Funza 0,054 0,085 0,033 N/A --- 0,628 0,407 0,692 0,603 0,039
Exportadores
Puerto de
Barranquilla 0,642 0,601 0,638 0,655 0,628 --- N/A N/A N/A N/A
Puerto de
Buenaventura 0,375 0,508 0,413 0,202 0,407 N/A --- N/A N/A N/A
Puerto de Cartagena
0,71 0,669 0,701 0,638 0,692 N/A N/A --- N/A N/A
Puerto de Santa
Marta 0,62 0,577 0,614 0,633 0,603 N/A N/A N/A --- N/A
Punto de venta
Centro de Bogotá
0,083 0,092 0,026 0,304 0,039 N/A N/A N/A N/A ---
- Operación internacional
- Exportaciones
Teniendo en cuenta que el alcance del sistema propuesto está enmarcado hasta la llegada
a la país destino de la exportación, que para este caso es Países Bajos, en la tabla xx se
presenta los tiempos definidos en días para llegada a los dos principales puertos de Países
Bajos, Rotterdam y Ámsterdam.
UBICACIÓN Puerto Destino
Rotterdam Ámsterdam
Exportadores
Zona portuaria de Barranquilla 8375,16 8428,81
Zona portuaria de Cartagena 8496,48 8550,14
Zona portuaria de Santa Marta 8299,34 8352,99
Zona portuaria de Buenaventura 9649,95 9703,61
Bogotá – Aeropuerto El Dorado 8816,23 8895,24
Tabla 52. Matriz Origen-Destino expresada en Km
Fuente: Los autores a partir de SeaRates.com
UBICACIÓN Rotterdam Ámsterdam
Tránsito directo
Tránsito en conexión
Tránsito directo
Tránsito en conexión
Exportadores
Zona portuaria de Barranquilla
13—22 26
Zona portuaria de Cartagena
11—13 20—23 23
Zona portuaria de Santa Marta
12 13 16
Zona portuaria de
Buenaventura 18 22 26
Bogotá – Aeropuerto El
Dorado 0,542 0,542
Tabla 53. Matriz origen-destino Colombia-Holanda en días
Fuente: Los autores a partir de datos de Proexport
http://www.colombiatrade.com.co/sites/default/files/perfil_paises_bajos.pdf
Basados en la información anterior los tiempos de tránsito se definió que para el transporte
marítimo se utilizará el puerto de Santa Marta como principal salida de Colombia y llegada
al puerto de Rotterdam, lo cual se define como un tiempo de tránsito de 12 días. Adicional
al tiempo de tránsito, el puerto de Santa Marta ofrece la salida de contenedores de tipo
refrigerado con una frecuencia de 1 buque semanal.
153
- Importaciones
Para las importaciones, el modelo está planteado para un flujo de producto 2, que en
este caso es manzana proveniente de Chile.
UBICACIÓN Puerto Destino
Barranquilla Buenaventura Cartagena Santa Marta
Importadores
Arica 4267,15 3169,36 4161,23 4317,34
Iquique 4398,19 3300,4 4292,27 4448,39
San Antonio 5648,46 4550,68 5542,55 5698,66
San Vicente 6005,65 4907,86 5899,74 6055,85
Valparaíso 5588,68 4490,89 5482,76 5638,87 Tabla 54. Matriz Origen-Destino expresada en Km
Fuente: Los autores a partir de SeaRates.com
UBICACIÓN
Barranquilla Buenaventura Cartagena Santa Marta
Tránsito directo
Tránsito en
conexión Tránsito directo
Tránsito en
conexión Tránsito directo
Tránsito en
conexión Tránsito directo
Tránsito en
conexión
Importadores
Arica 17 7--18 17--19 18
Iquique 6--17
San Antonio 19--21 9--25 11--18 12--18 18--25
San Vicente 10--22 13 24 23
Valparaíso 9--23 11--12 12--23 22
Tabla 55. Matriz origen-destino vía marítima Chile-Colombia en días
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de proexport
Con las respectivas matrices Origen-Destino se calcularon los tiempos promedio para la
correcta aplicación en los datos de entrada del modelo dinámico, a continuación en la tabla
xx se presentan los resultados.
154
Sectores Tiempo tránsito (días)
Tiempo de tránsito de fruta entre el Agricultor y la Agroindustria 0,188
Tiempo de tránsito de fruta entre el Agricultor y Distribuidor 0,083
Tiempo de tránsito de fruta entre el Agricultor y Punto de venta 0,0875
Tiempo de tránsito de fruta entre el Agricultor y Exportador 14,24
Tiempo de tránsito de fruta entre el Distribuidor y Punto de venta 0,026
Tiempo de tránsito de fruta entre el Distribuidor y Exportador 14,25
Tiempo de tránsito de fruta entre la Agroindustria y Distribuidor 0,1675
Tiempo de tránsito de fruta entre la Agroindustria y Punto de Venta 0,1715
Tiempo de tránsito de fruta 2 entre Importador y Distribuidor 21,84
Tiempo de tránsito de fruta 2 entre Importador y Agroindustria 21,8
Tiempo de tránsito de fruta 2 entre Distribuidor y Punto de Venta 0,026 Tabla 56. Tiempos promedio de tránsito en la CS de Uchuva
Fuente: Los autores
Tiempos de carga y descarga
Los tiempos de carga y descarga o tiempos de permanencia comienza en el momento que
el vehículo llega al tramo y se estaciona, y termina cuando el vehículo abandona el tramo.
El tiempo de operación comienza en el momento en que hay un primer contacto con la
carga, y termina cuando se cierra la puerta del vehículo. El tiempo muerto es aquel en el
que no se manipula la carga, y es igual al tiempo de permanencia menos el tiempo de
operación (Universidad Nacional de Colombia, 2014)
En las tablas presentadas a continuación se detallan los tiempos de cargue y descargue en
ciudades principales, puertos y zonas de frontera. Los tiempos mostrados a continuación
fueron recopilados en los cuatro grandes puertos, Barranquilla, Cartagena, Santa Marta y
Buenaventura, además en las grandes ciudades, Bogotá, Cali, Medellín, Bucaramanga y
Barranquilla.
- Tiempos de cargue
Destino
Grandes centros Puertos
Origen Grandes centros 2,18 3,25
Puertos 1,99 1,74 Tabla 57. Tiempos de cargue en grandes centros y puertos expresado en horas
Fuente: Los autores a partir de datos del Ministerio de Transporte
https://www.mintransporte.gov.co/descargar.php?id=4040
- Tiempos de descargue
155
Destino
Grandes centros Puertos
Origen Grandes centros 2,31 2,85
Puertos 2,9 1,83 Tabla 58. Tiempos de descargue en grandes centros y puertos expresado en horas
Fuente: Los autores a partir de datos del Ministerio de Transporte
https://www.mintransporte.gov.co/descargar.php?id=4040
Distribución del inventario y órdenes
Los datos relacionados a los niveles de inventario y órdenes de producto entre los diferentes
sectores se establecieron a partir de supuestos. Con relación a los datos estadísticos se
estima que en promedio el 46,77% de la producción nacional de uchuva se destina al sector
de las exportaciones, con lo anterior se partió del supuesto que el agricultor entrega 35% al
exportador y el 17,7% restante hace parte del distribuidor.
El 53,23% restante de la producción nacional se debe distribuir entre los sectores faltantes
que son la agroindustria y el punto de venta, en el cual se partió del supuesto de un consumo
del 20% para la agroindustria y 33,3% para venta de fruta fresca.
El 65% restante de la producción del agricultor de uchuva se distribuye entre los sectores
faltantes, Agroindustria, Distribuidor y Punto de venta. Se partió del supuesto que el
agricultor entrega 20% al punto de venta, 35% al distribuidor y 10% a la agroindustria.
Producción agricultor
Destino producción (%)
Sector Cantidad (Ton)
100
35% Exportadores 35
20% Punto de venta 20
35% Distribuidor 35
10% Agroindustria 10 Tabla 59. Destinos de la producción de uchuva nacional
Fuente: Los autores
A partir de lo anterior, se conoce que al punto de venta ya están llegando 20 Ton desde el
agricultor, lo cual permite afirmar que 13,3 Ton faltantes serán entregadas por el
distribuidor.
Con el análisis anterior, se tendrían los siguientes datos:
- Cantidades recibidas
Cantidad recibida en punto de venta
Cantidad por sector
Sector suministrador
% de la cantidad ordenada
33,3 Ton 20 Ton Agricultor 60,06%
13,3 Ton Distribuidor 39,9%
Cantidad recibida en Agroindustria
Cantidad por sector
Sector suministrador
% de la cantidad ordenada
20 Ton 10 Ton Agricultor 50%
10 Ton Distribuidor 50%
156
Cantidad recibida en Exportador
Cantidad por sector
Sector suministrador
% de la cantidad ordenada
46,7 Ton 35 Ton Agricultor 79,94%
11,7 Ton Distribuidor 25,05%
- Cantidades despachadas
Cantidad recibida Distribuidor
Cantidad ordenada por
sector
Sector suministrado
% de la cantidad ordenada
35 Ton
13,3 Ton Punto de venta 38%
10 Ton Agroindustria 28,57%
11,7 Ton Exportadores 33,42% Tabla 60. Cantidades recibidas y despachadas de uchuva nacional
Fuente: Los autores
Para el flujo de fruta importada se partió del supuesto que el 70% es solicitado por la
agroindustria y el 30% restante por el distribuidor. Bajo el escenario anterior se definió un
suministro del 100% de la fruta que llega al distribuidor hacia el punto de venta.
Población, tasa de natalidad y mortalidad
La población actual de la población colombiana fue recopilada a partir de los datos
estadísticos registrados por el DANE en el informe de Estimación y proyección de población
nacional, departamental y municipal total por área 1985-2020.
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Bogotá, D.C. 7.050.228 7.155.052 7.259.597 7.363.782 7.467.804 7.571.345 7.674.366 7.776.845 7.878.783
Cundinamarca 2.358.115 2.397.511 2.437.151 2.477.036 2.517.215 2.557.623 2.598.245 2.639.059 2.680.041
Total 9.408.343 9.552.563 9.696.748 9.840.818 9.985.019 10.128.968 10.272.611 10.415.904 10.558.824
Total Nacional 43.926.929 44.451.147 44.978.832 45.509.584 46.044.601 46.581.823 47.121.089 47.661.787 48.203.405
Tabla 61. Población de Cundinamarca y total nacional
Fuente: Los autores a partir de Estimación y proyección de población nacional, departamental y
municipal total por área1985-2020
Para el año 2015 el total de la población en el departamento de Cundinamarca fue de
10’558.824 habitantes.
Las tasas de nacimiento y mortalidad se calcularon a partir de las estadísticas de
nacimientos publicadas por el DANE en el informe de nacimientos y defunciones del año
2015. Dado lo anterior la población actual en el departamento de Cundinamarca tiene una
tasa de natalidad de 0,1326 habitante/año y una tasa de mortalidad de 0,00144
habitante/año.
157
Producción, hectáreas y rendimiento en Cundinamarca
En las tablas que se presentan a continuación se relaciona la producción de uchuva, las
hectáreas y el rendimiento por hectárea.
- Producción
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Total nacional
15.652
15.128
19.333
12.024
10.771
11.306
12.873
Tabla 62. Producción en toneladas de uchuva en Colombia
Fuente: Agronet. Datos hasta Diciembre de 2013
- Hectáreas
La tasa promedio de aumento de las hectáreas destinadas a cultivo de uchuva en
Cundinamarca para el período comprendido entre el año 2007 y 2013 es de 0,155 Ha/año.
Rendimiento
En la tabla xx se presenta el rendimiento a partir del año 1994 hasta el 2014. Esta variable
genera variabilidad en la oferta de uchuva; por lo anterior se determinó la distribución de
probabilidad más adecuada para el estudio actual.
Rendimiento Ton/Ha
Año
0,67 1993
3 1994
19 1995
19 1996
19 1997
19 1998
13,99 1999
19,41 2000
16,65 2001
17,24 2002
17,28 2003
11,87 2004
14,11 2005
15,78 2006
13,31 2007
11,87 2008
13,2 2009
13,76 2010
11,89 2011
10,9 2012
158
9,79 2013
9,81 2014 Tabla 63. Rendimiento de uchuva en Colombia 1994-2014
Fuente: Los autores a partir de Agronet
A partir de las pruebas estadísticas realizadas con el software SPSS, se determinó que la
hipótesis nula no debe ser rechazada y se ajusta a una distribución normal con una media
de 13,66 Ton/Ha y una desviación estándar de 4,95 Ton/Ha. Con lo anterior el rendimiento
se modelo con la función NORMAL (13,66; 4,95)
Hipótesis nula Prueba Significancia Decisión
La distribución de rendimiento es normal con media de 13,66 y
desviación típica de 4,95
Prueba de Kolmogorov-Smirnov
de una muestra 0,840
No rechazar la hipótesis nula
La distribución de rendimiento es uniforme con el mínimo 0,67 y
máximo 19,41
Prueba de Kolmogorov-Smirnov
de una muestra 0,02
Rechazar la hipótesis nula
La distribución de rendimiento es exponencial con una media de
13,66
Prueba de Kolmogorov-Smirnov
de una muestra 0,001
Rechazar la hipótesis nula
Tabla 64.Resultados obtenidos del estudio estadístico
Fuente: Los autores a partir de SPSS
Exportaciones de uchuva
Las exportaciones de uchuva desde Colombia se relacionan en la tabla xx, donde se detalla
el volumen en toneladas exportadas desde el año 2007.
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Exportación (Ton) 6320,8733 6464,32 6453,31 5369,02 6941,27 7014,1 5117,99
%Producción nacional 40,38% 42,73% 33,38% 44,65% 64,44% 62,04% 39,76% Tabla 65.Toneladas exportadas desde Colombia
Fuente: Elaboración propia a partir de Agronet
A partir de los datos estadísticos, se definió mediante la herramienta SPSS la distribución
estadística de los datos. Los resultados obtenidos se presentan en la tabla xx, donde se
toma la distribución normal para representar los datos con una media de 6240,12 Ton/año
y una desviación estándar de 731,53 Ton/año.
159
Hipótesis nula Prueba Significancia Decisión
La distribución de exportaciones de uchuva es normal con media
6240,12 y desv. típica de 731,53
Prueba de Kolmogorov-Smirnov
de una muestra 0,739
No rechazar la hipótesis
nula
La distribución de exportación de uchuva es uniforme con máximo
de 7014,10 y mínimo 5117,99
Prueba de Kolmogorov-Smirnov
de una muestra 0,362
No rechazar la hipótesis
nula
La distribución de exportación de uchuva es exponencial con media
6240,12
Prueba de Kolmogorov-Smirnov
de una muestra 0,025
No rechazar la hipótesis
nula
Tabla 66.Resultados de pruebas de bondad de ajuste para la distribución de las exportaciones de
uchuva
Fuente: Elaboración propia a partir de Agronet
Importaciones de Manzana
Teniendo en cuenta los datos presentados anteriormente, se realizó estudio estadístico a
partir de SPSS y se determinó que la hipótesis nula no debe ser rechazada para la
distribución normal con media de 58175,53 Ton/año y una desviación estándar de
26407,03 Ton/año
Hipótesis nula Prueba Significancia Decisión
La distribución de importaciones de manzana es normal con media
58175,53 y desv. típica de 26497,03
Prueba de Kolmogorov-
Smirnov de una muestra
0,631 No rechazar la hipótesis
nula
La distribución de importación de manzana es uniforme con un
máximo de 113398,5 y mínimo de 12429,9
Prueba de Kolmogorov-
Smirnov de una muestra
0,196 No rechazar la hipótesis
nula
La distribución de importación de manzana es exponencial con
media de 58175,53
Prueba de Kolmogorov-
Smirnov de una muestra
0,003 Rechazar la
hipótesis nula
Tabla 67.Resultados de pruebas de bondad de ajuste para la distribución de las importaciones de
manzana a Colombia
Fuente: Los autores
Perdida de fruta en la cadena de suministro
El término perdidas se puede presentar como pérdida total del producto o disminución en
cierto porcentaje de la calidad (García & Brito, 2014).
La pérdida de calidad se clasifica en tres grandes grupos: Tipo mecánico, tipo fisiológico y
biológico. Dentro de las pérdidas biológicas se caracterizan las siguientes: rajaduras,
enfermedades como Mancha gris, Áfidos o pulgones (Castro, Puentes, & Botía, 2015)
(García & Brito, 2014)
Teniendo en cuenta que la uchuva es un fruto tipo exportación, la calidad e inocuidad del
producto debe cumplir con los estándares exigidos en cada país destino. Se estima que el
160
20% de fruto que se exporta es rechazado y en ocasiones la cifra puede alcanzar el 45%
(Castro, Puentes, & Botía, 2015)
En la tabla xx se presenta el porcentaje de las pérdidas para la uchuva a lo largo del
suministro, datos utilizados como entrada para el modelo de estudio.
Actividad Tipo de
daño % de
pérdida Observaciones % Total
Recolección
Mecánico 5
Lesiones causadas por la presión que ejerce el operario en el fruto en el momento del desprendimiento.
11
Biológicos 6 Proliferación de hongos por la recolección de fruta húmeda.
Acopio
Mecánicos 2 Lesiones causadas por la inadecuada manipulación.
3
Fisiológicos 1
Incremento de la tasa de respiración y transpiración y por ende pérdida de peso por exposición directa de la fruta al sol.
Empaque
Mecánico 5
Magulladuras en los frutos y destrucción de capachos causados por la presión que ejercen los operarios sobre la fruta con el objetivo de lograr una mayor capacidad del empaque.
1,3
Fisiológicos 0,8 Incremento de la tasa de respiración y transpiración.
Transporte Fisiológicos 2
Incremento de la tasa de respiración y transpiración por ventilación y temperaturas inadecuadas dentro de los vehículos en que se transporta la fruta.
2
TOTAL 17,3
Tabla 68.Porcentajes de pérdidas en cada uno de los procesos poscosecha de la uchuva.
Fuente: Los autores
161
Costos incurridos por emisiones de CO2 al medio ambiente
Según el Banco Mundial10 , los costos por emisiones ambientales que se deben utilizar serían de 71,6 Libras Exterlinas por tonelada emitida. Realizando la conversión, se utiliza una tarifa de USD 105.2.
10 http://www.worldbank.org/en/topic/climatefinance