Por Yasmín Ríos Solís*
“No hay país en el mundo con mejor oportunidad que México para aprovechar el nearshoring”, asegura la consultora Economy, Business & Indicators (ECOBI). Por obvias razones, la estrategia de ubicación de operaciones cercanas al mercado de destino está generando un interés creciente en nuestro país.
Este enfoque ha impulsado un notable crecimiento económico, con un aumento del 3.7% anual, superando el modesto crecimiento promedio del 2.6% que se experimentó en las últimas dos décadas.
Este momento histórico plantea desafíos científicos que van más allá de los análisis puramente económicos. Se requiere una cuidadosa consideración de las complejidades logísticas y de la cadena de suministro.
Los métodos y algoritmos convencionales, diseñados para entornos más estables, no se adaptan adecuadamente a las particularidades del contexto mexicano. Factores como el alto grado de ausentismo laboral en sectores como el transporte y la manufactura, que puede alcanzar hasta el 30% en un solo día debido a eventos culturales o sociales, plantean desafíos únicos.
Asimismo, las diferencias en la frecuencia y calidad del mantenimiento de vehículos y maquinaria, junto con las consideraciones de seguridad vial, son aspectos cruciales a tener en cuenta. La puntualidad y la calidad por parte de los proveedores también son variables críticas que afectan la eficiencia operativa.
Ante esta diversidad de variables, es necesario desarrollar nuevos modelos matemáticos y de optimización, complementados con técnicas de inteligencia artificial, especialmente aprendizaje automático, para satisfacer las necesidades de las empresas que optan por el nearshoring en México.
Para las compañías de países desarrollados, enfrentarse con la infraestructura y las condiciones de un entorno distinto al que están acostumbradas supone un desafío significativo en la implementación de sus métodos de optimización y planificación. Esto plantea una oportunidad para la investigación en cadena de suministro y logística, que debe adaptarse para incorporar la flexibilidad necesaria y abordar la naturaleza dinámica y a menudo impredecible de los sistemas mexicanos.
Este escenario recuerda el desafío que China enfrentó hace una década al implementar estrategias similares, lo que condujo al desarrollo de enfoques logísticos y de cadena de suministro específicos que demostraron ser eficaces incluso en entornos inestables. La investigación en este campo es fundamental en el contexto actual, ya que permite la integración de las particularidades mexicanas en los algoritmos y prácticas logísticas, posicionando a los investigadores del país en la vanguardia de la ciencia global.
Por ejemplo, la asignación de choferes a vehículos, un aspecto crucial en la logística, requiere considerar las diversas habilidades y comportamientos de los conductores mexicanos, desde aquellos altamente confiables hasta los que cuentan con historiales menos favorables. El análisis de datos permite identificar patrones y optimizar las asignaciones urgentes para maximizar la eficiencia en las entregas y los tiempos de recorrido.
La flexibilidad y adaptabilidad inherentes a la cultura mexicana no solo presentan desafíos, sino también oportunidades para la innovación y la eficiencia. Al aprovechar la flexibilidad de la cultura mexicana en la planificación y asignación de recursos, se pueden obtener ventajas económicas significativas.
En resumen, la investigación en logística y cadena de suministro no solo es esencial para abordar los desafíos específicos del nearshoring en México, sino que también contribuye al avance económico y tecnológico del país en su conjunto. Al integrar las particularidades mexicanas en los modelos y prácticas logísticas, se maximiza el potencial positivo del nearshoring y se impulsa el desarrollo a largo plazo.
*Yasmín Ríos Solís es líder del Grupo de Investigación Smart Supply Chain and Logistics.
