Boletín de Riesgos R-13 – Julio 2021
Fechas: August 9, 2021
Última revisión: 5 Diciembre, 2021
Objectivo
El objetivo del Boletín Mensual de Riesgos es brindar una visión general a) de las lecciones aprendidas durante el mes pasado en el proyecto; b) de un sistema cuadro de mando (scorecard) para comunicar el estado de riesgo de las cadenas de suministro afectadas por la COVID-19 que apoyan la infraestructura y la fuerza laboral del sector salud entre los Estados Unidos y México; y c) de un sistema de comunicación que facilite el restablecimiento de las cadenas de suministro rotas y la formación de otras nuevas para reactivar el comercio entre los Estados Unidos y México. El informe tiene como objetivo ofrecer información valiosa al público en general y a los responsables de la toma de decisiones sobre acciones preventivas informadas para reducir el impacto potencial de la pandemia actual en las cadenas de suministro críticas y elaborar mejores estrategias sobre acciones viables de mitigación de riesgos sociales, económicos y ambientales contra la COVID-19 y las amenazas convergentes. Este boletín es producido conjuntamente por los investigadores principales (PIs) del proyecto, los contratistas del proyecto y el grupo de trabajo binacional México-Estados Unidos que provee asesoría al proyecto.
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Investigadores Principales (PI) del Proyecto |
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Zenón Medina-Cetina, PhD – PI |
Gregory Pompelli, PhD – Co-PI |
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Matt Cochran, DVM, MIA – Co-PI |
María José Pérez-Patrón, PhD – Co-PI |
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Miriam Olivares, GISP – Co-PI |
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Documento preparado con el apoyo de: |
Revisado y aprobado por: |
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Guillermo Duran |
Dr. Medina-Cetina – PI |
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Estudiantes de Doctorado en SGL – Asistentes de Investigación de Posgrado |
Fecha: 26/Nov/2021 |
Cita sugerida:
@misc{Medina2021,
author = {Medina Cetina, Z. and Pompelli, Gregory and Cochran, Matt and Olivates, Miriam, Perez-Patron, Maria J. and Duran, Guillermo and Alvarado, Juan Pablo and Alexi, Allen, and Torres, Cesar, and Lopez-Acosta, Araceli, and Sanchez-Siordia, Oscar, and Rojas, Minerva},
title = {*CBTS-R13: U.S.-Mexico Risk Taskforce to Support the Health Supply Chain Systems for Infrastructure and Workforce Threatened by the COVID19 Pandemic*},
url={https://r13-cbts-sgl.engr.tamu.edu/},
year={2021},
month={July}
}Boletín de Riesgos R-13 – Julio 2021
- Objetivo
- Introducción
- I. Estatus del Proyecto y Lecciones Aprendidas
- II. Mecanismo de Comunicación de Riesgos
- Lanzamiento del panel CBTS-SGL-R13 V2.0
- Revisión de la Literatura de la Plataforma de Comunicación de Riesgos
- Actualizaciones a la Plataforma de Comunicación de Riesgos
- Actualizaciones del Cuadro de Mando de Riesgos
- III. Restauración y Creación de Cadenas de Suministro
- Referencias
Introducción
Este mes incluyó muchos hitos importantes para el grupo de trabajo. Los talleres de validación de modelos continuaron y se llevaron a cabo con expertos de diversas industrias y disciplinas; sus comentarios se tuvieron en cuenta y se utilizaron para ajustar nuestros modelos para representar mejor la realidad. Se lanzó el Panel V2.0 y se alcanzaron hitos importantes en cada uno de nuestros proyectos.
I. Estatus del Proyecto y Lecciones Aprendidas
Revisión de la Literatura para el Análisis Semántico
Se revisaron herramientas y bases de datos para la realización de Análisis Bibliométricos. Se utilizó un artículo científico que revisaba estas herramientas para informar la metodología de este proyecto. – ScientoPyUI: utiliza Python para adquirir datos de World of Science y Scopus. Contiene filtrado de documentos, preprocesamiento, eliminación de filtros y duplicados, y metadatos y citas de documentos.
- BiblioShiny: utiliza R para adquirir datos de World of Science y Scopus. Puede separar la información según cualquier número de criterios. Los mapas se pueden exportar en una variedad de tipos de archivos.
- Bibliomaps: utiliza Python para adquirir datos de World of Science y Scopus. Hay disponibles herramientas de adquisición, filtrado, procesamiento, análisis y visualización de datos.
II. Mecanismo de Comunicación de Riesgos
Lanzamiento del panel CBTS-SGL-R13 V2.0
Se realizó una revisión de las variables Dashboard V1.0 para identificar el número total de variables contenidas en esta versión y su ubicación en el Modelo de Evaluación y Gestión de Riesgos R-7. Las Fig. 1 y Fig. 2 ilustran esta revisión.
El Panel V2.0 fue lanzado oficialmente el 9 de julio de 2021, durante la reunión del Grupo de Trabajo R-13. En esta versión, el menú se dividió en dos secciones: Componentes de Riesgo y Evaluación y Gestión de Riesgos. Se agregaron nuevos módulos como Análisis de Estados Fronterizos, Movilidad, Mapa de Movilidad, Exceso de Muertes para México y Estados Unidos, etc. Visite el sitio del panel a continuación para obtener más información: https://cbts-sgl.engr.tamu.edu/
Revisión de la Literatura de la Plataforma de Comunicación de Riesgos
Se realizó una revisión bibliográfica de plataformas y herramientas similares que ayudan a fomentar las conexiones entre las empresas en una cadena de suministro, lo que ayudaría a informar la metodología y la estructura en la creación de la plataforma de Comunicación de Riesgos.
Dos bases de datos destacadas que proporcionaron una hoja de ruta para las características y la estructura para implementar en la plataforma fueron GovShop y ThomasNet. Ambos contienen datos sobre la ubicación del negocio, información de contacto de la industria. También contienen datos que pueden solicitarse sobre contratos anteriores, productos y disponibilidad, información sobre cadenas de suministro, publicaciones y noticias de la industria, y la capacidad de investigar cada negocio.
(Mattos y Laurindo, 2015) es un artículo revisado que detalla las complejidades de la creación de conexiones electrónicas entre empresas en una cadena de suministro. Explica que, mientras que la comunicación electrónica en una cadena de suministro aumenta la eficiencia y el rendimiento para el negocio, y facilita el manejo de los problemas cuando surgen, también requiere un alto grado de recolección y estandarización de datos, transparencia e infraestructura técnica.
Las principales conclusiones de esta revisión son: 1. Se debe hacer mayor hincapié en las conexiones sociales y en el fomento de un entorno de colaboración. 2. Debe haber algo más que datos para atraer usuarios, implementar artículos o boletines informativos. 3. Las plataformas revisadas generalmente proporcionan una base de datos y al menos una función adicional. – Ejemplo; artículos relevantes sobre ThomasNet. Preguntas planteadas: 1. ¿Qué artículos o funciones se pueden utilizar para incentivar el uso de la plataforma? 2. Hay un cambio gradual hacia la centralización de plataformas para la administración de cadenas de suministro (SCM). – ¿Se puede usar a nuestro favor? ¿Desventaja?
Las inspiraciones clave extraídas de esta revisión: 1. Implementar más elementos colaborativos. 2. Capacidad de realizar transacciones: posible objetivo a largo plazo. 3. En lugar de permitir pasivamente que las empresas se conecten, fomente activamente el compromiso. 4. Implementar o conectarse a funciones de gestión. Hay plataformas disponibles que se utilizan para la gestión de empleados, así como para la gestión de la cadena de suministro. Por lo general, son voluminosas y caras, pueden explorarse asociaciones. 5. Reforzar los sistemas de comunicación: el aumento de la comunicación crea una ventaja estratégica para las empresas. Incentivar y facilitar la comunicación en nuestra plataforma es un positivo neto.
Actualizaciones a la Plataforma de Comunicación de Riesgos
La Plataforma de Comunicación de Riesgos busca fomentar nuevas conexiones entre las empresas y ayudar a reparar las cadenas de suministro interrumpidas por la COVID19 u otros desastres naturales.
El modelo conceptual de la plataforma se detalla en la Fig. 3.
La página de bienvenida de la plataforma web contendrá el título estándar, el menú y una barra de búsqueda que proporciona acceso a la página web principal de visualización de la base de datos. Además, la inclusión de algunos de nuestros artículos, publicaciones o noticias de la industria podría ser beneficiosa para mostrar en esta página, un ejemplo de lo cual se puede encontrar en la Fig. 4.
La página de visualización de la base de datos está en curso Fig. 5. Funcionalidad completa – Base de datos de proveedores.
- Conexión de la base de datos al sitio web.
- Mostrar contenido en "tarjetas" separadas.
En curso: – Configurar qué atributos son visibles en cada tarjeta.
- Configurar el estilo – cambiar el diseño.
- Agregar una función de búsqueda dinámica basada en criterios de base de datos.
Por hacer: – Vincular cada "tarjeta" al perfil personalizado
Actualizaciones del Cuadro de Mando de Riesgos
Actualización de variables en el modelo:
- Los valores del IVS de los CDC se transmiten, se agregan y los porcentajes se calculan o se transmiten.
- Las variables de IVS de los CDC se clasifican con un rango de 0-1 con la fórmula (rango de la fila en su partición – 1) / (número de filas en la partición – 1).
- A mayor porcentaje -> mayor contribución.
- Excepto en el caso de la variable de ingresos per cápita, en que la posición del percentil más alto significa menor contribución. (PCI = 1-PCI)
- Todas las variables CCPR, excepto la prueba diagnóstica RT-PCR, se extrajeron directamente, ya que son proporcionales a la población.
- La prueba de diagnóstico RT-PCR se normaliza para la población total del condado.
- La misma condición se aplica a la prueba de diagnóstico RT-PCR(LABTEST = 1-LABTEST).
El mapa de amenazas de la versión 1 basado en estadísticas calculadas se muestra en las Fig. 6 y Fig. 7.
El mapa de amenazas de la versión 1 basado en estadísticas calculadas se muestra en las Fig. 8 y Fig. 9.
El mapa de impactos de la versión 1 basado en estadísticas calculadas se muestra en la Fig. 10 y Fig. 11.
El mapa de amenazas de la versión 1 basado en estadísticas calculadas se muestra en las Fig. 12 y Fig. 13.
Debido a que algunos datos están incompletos, los índices de riesgo de algunos Estados se siguen presentando como NA.
III. Restauración y Creación de Cadenas de Suministro
Revisión de la Literatura
- Datos Panjiva
Se llevó a cabo una revisión de los Datos de Panjiva sobre puertos estadounidenses para determinar los datos disponibles Fig. 18. – Fue posible obtener datos diariamente, pero se actualizaron semanalmente después de ser limpiados y organizados. – Importaciones retrasadas por 7 días. – Exportaciones retrasadas por 23 días. – Los datos generales no coinciden porque los datos de exportación no se comunican en su totalidad.
- Datos de redes sociales Se llevó a cabo una búsqueda de profesores de Texas A&M que realizan minería de datos de redes sociales para obtener apoyo con la interacción de la empresa de redes sociales, así como asistencia metodológica Fig. 19.
También se consideraron diferentes plataformas para la minería de datos de Twitter, como GNIP y Discovertext, ya que es difícil trabajar con Twitter y empresas comparables y obtener datos de ellas.
Referencias
Mattos, C., & Laurindo, F. (2015). Collaborative platforms for supply chain integration: Trajectory, assimilation of platforms and results. Journal of Technology Management & Innovation, 10, 80–92. https://doi.org/10.4067/S0718-27242015000200006