● ProvenProbado Use case 03 of 07Caso de uso 03 de 07

Network &
Operations Design
Diseño de Red
y Operaciones

Determine where to manufacture, warehouse and distribute — balancing cost, service and resilience. One of the most expensive SC decisions to get wrong.Determina dónde fabricar, almacenar y distribuir — equilibrando costo, servicio y resiliencia. Una de las decisiones de SC más costosas si se toma mal.

📊Total Landed CostCosto total puesto en destino
📊Lead TimeLead time
📊Resilience ScorePuntaje de resiliencia
📊Network Cost %% costo de la red
📊Capacity Utilization %% utilización de capacidad
The problem this solvesEl problema que resuelve

Network decisions — where to locate DCs, how many, which suppliers — are multi-year commitments. A poorly designed network keeps carrying avoidable cost and service penalties year after year, often for many years before anyone redesigns it. Most companies design their network once and patch it reactively for a decade.Las decisiones de red — dónde ubicar CEDIS, cuántos, qué proveedores — son compromisos de varios años. Una red mal diseñada arrastra costos y penalizaciones de servicio evitables año tras año, a menudo durante muchos años antes de que alguien la rediseñe. La mayoría de las empresas diseñan su red una vez y la parchean reactivamente durante una década.

Nearshoring to Mexico — and the trade uncertainty around it (U.S. tariff changes, and USMCA/T-MEC moving to annual joint reviews after the United States declined to extend the agreement at the 1 July 2026 review; the agreement remains in force) — has made scenario-based network redesign a core capability. Companies relocating manufacturing from Asia to Mexico need a fundamentally different DC, transport and supplier network — and optimization plus simulation make that redesign rigorous, fast and defensible.El nearshoring hacia México — y la incertidumbre comercial que lo rodea (cambios en aranceles de EE. UU. y el paso del T-MEC a revisiones conjuntas anuales, luego de que Estados Unidos no aceptó extender el tratado en la revisión del 1 de julio de 2026; el tratado sigue vigente) — ha convertido el rediseño de red basado en escenarios en una capacidad central. Las empresas que relocalizan manufactura de Asia a México necesitan una red de CEDIS, transporte y proveedores fundamentalmente diferente — y la optimización junto con la simulación hacen ese rediseño riguroso, rápido y defendible.

How it works — data flowCómo funciona — flujo de datos
📊
Demand DataDatos de Demanda
Customer locations, volumes, service requirementsUbicaciones de clientes, volúmenes, requerimientos de servicio
💰
Cost DataDatos de Costo
Facility, labor, transport, inventory carrying costsCostos de instalaciones, mano de obra, transporte y de mantener inventario
⚙️
Network ModelModelo de Red
LP/MIP: facility × customer × lane optimizationLP/MIP: optimización instalación × cliente × ruta
🔄
Scenario EngineMotor de Escenarios
Greenfield, consolidation, nearshoring scenariosEscenarios de greenfield, consolidación, nearshoring
📍
Optimal NetworkRed Óptima
DC locations, capacities, flows, sourcing mixUbicaciones CEDIS, capacidades, flujos, mezcla de abastecimiento
📋
Migration RoadmapHoja de ruta de migración
Phased plan with investment and savingsPlan por fases con inversión y ahorros
Expected impactImpacto esperado
LowerMenor
Total landed cost vs. the legacy networkCosto total puesto en destino vs. la red actual
From optimal facility locationsPor ubicaciones óptimas de instalaciones
ShorterMenor
Lead time to key customer segmentsLead time a segmentos clave de clientes
From DC positioning closer to demandPor posicionamiento de CEDIS más cercano a la demanda
LowerMenor
Transportation cost through lane optimizationCosto de transporte por optimización de rutas
Fewer, fuller, shorter lanesMenos rutas, más llenas, más cortas

Shown as direction only: savings depend entirely on how far the current network is from the optimum, so there is no universal benchmark. Quantify them against your validated baseline model (step 3).Se muestra solo la dirección: los ahorros dependen por completo de qué tan lejos está la red actual del óptimo, por lo que no hay un benchmark universal. Cuantifícalos contra tu modelo de línea base validado (paso 3).

AI maturity by industryMadurez de IA por industria
IndustryIndustriaAdoptionAdopciónStatusEstado
Consumer Goods / CPGBienes de Consumo / CPG
StandardEstándar
RetailRetail
StandardEstándar
Nearshoring / MexicoNearshoring / México
Fast growingCrecimiento rápido
ManufacturingManufactura
ProvenProbado
Pharma / Life SciFarma / Ciencias de la vida
ProvenProbado
B2B / IndustrialB2B / Industrial
GrowingEn crecimiento
Platforms & implementation optionsPlataformas y opciones de implementación
Coupa Supply Chain Design
Native AIIA nativa
  • Widely used network design platform (formerly LLamasoft Supply Chain Guru)Plataforma de diseño de red ampliamente usada (antes LLamasoft Supply Chain Guru)
  • Greenfield and brownfield scenario modelingModelado de escenarios greenfield y brownfield
  • Multi-echelon DC and production optimizationOptimización multi-escalón de CEDIS y producción
  • Mexico nearshoring corridor cost comparisonComparación de costos entre corredores de nearshoring en México
o9 Solutions
Native AIIA nativa
  • Graph-based network model across entire chainModelo de red basado en grafos de toda la cadena
  • Scenario simulation with real cost dataSimulación de escenarios con datos reales de costo
  • GenAI narrative for scenario comparisonNarrativa con IA generativa para comparar escenarios
  • Strong in CPG and consumer electronicsFuerte en consumo masivo (CPG) y electrónica de consumo
SAP IBP + NetworkSAP IBP + diseño de red
Native AIIA nativa
  • Integrated with SAP ERP for real cost dataIntegrado con SAP ERP para usar datos reales de costo
  • Supply optimizer (LP/MIP) for tactical network flowsOptimizador de suministro (LP/MIP) para flujos tácticos de la red
  • Supply risk scenarios in network contextEscenarios de riesgo de suministro en el contexto de la red
  • Strategic network design through partners (e.g., AIMMS SC Navigator, 2026)Diseño estratégico de red mediante socios (p. ej., AIMMS SC Navigator, 2026)
AIMMS / Gurobi
Optimization platformPlataforma de optimización
  • Mathematical programming platform for large MIPsPlataforma de programación matemática para MIPs grandes
  • Exact solvers with a provable optimality gapSolvers exactos con brecha de optimalidad demostrable
  • Python and R integrationIntegración con Python y R
  • Used by consulting firms for client studiesUsada por firmas de consultoría en estudios para clientes
Python (PuLP, OR-Tools)
Custom buildDesarrollo a la medida
  • Full control over problem formulationControl total de la formulación del problema
  • Integrate any data source (geospatial, cost, demand)Integra cualquier fuente de datos (geoespacial, costo, demanda)
  • Lower license cost for one-time studiesMenor costo de licencias para estudios puntuales
  • Requires Operations Research expertiseRequiere experiencia en investigación de operaciones
ArcGIS / QGIS + Python
Custom buildDesarrollo a la medida
  • Geographic analysis for facility sitingAnálisis geográfico para ubicar instalaciones
  • Drive time, population, infrastructure layersCapas de tiempos de traslado, población e infraestructura
  • Mexico corridor analysis for nearshoringAnálisis de corredores en México para nearshoring
  • Visual scenario comparison for executive presentationsComparación visual de escenarios para presentaciones ejecutivas
Implementation roadmapHoja de ruta de implementación
1
Define scope and objective functionDefine el alcance y la función objetivo
Clarify: optimize for cost? service level? resilience? Or weighted combination? A network optimized for cost alone may be fragile. The objective function is a strategic decision, not a technical one.Clarifica: ¿optimizar por costo? ¿nivel de servicio? ¿resiliencia? ¿O combinación ponderada? Una red optimizada solo por costo puede ser frágil. La función objetivo es una decisión estratégica, no técnica.
Scope DefinitionDefinición de alcanceStrategy teamEquipo de estrategia2 weeks2 semanas
2
Collect and validate cost dataRecopila y valida datos de costo
Gather: facility fixed + variable costs, labor costs by location, freight rates by lane and mode, inventory carrying costs, customer service requirements. Cost data quality determines optimization quality.Reúne: costos fijos + variables de las instalaciones, costos de mano de obra por ubicación, tarifas de flete por ruta y modo, costos de mantener inventario y requerimientos de servicio al cliente. La calidad de los datos de costo determina la calidad de la optimización.
Cost Data CollectionRecopilación de datos de costoFinance / LogisticsFinanzas / Logística3–4 weeks3–4 semanas
3
Build and validate the baseline modelConstruye y valida el modelo de línea base
Model the current network exactly as-is. Validate that it reproduces current costs within a few percent (about 5% is a common practitioner tolerance). This baseline becomes the "do nothing" scenario to beat and the ROI denominator.Modela la red actual exactamente como está. Valida que reproduzca los costos actuales con unos pocos puntos porcentuales de diferencia (alrededor de 5% es una tolerancia común en la práctica). Esta línea base se convierte en el escenario "no hacer nada" a superar y el denominador del ROI.
Baseline ValidationValidación de la línea baseNetwork Design ToolHerramienta de diseño de red2–3 weeks2–3 semanas
4
Run scenario analysisEjecuta análisis de escenarios
Generate 5–10 scenarios: consolidate DCs, add a DC, nearshore a plant, change sourcing mix. For each: calculate cost, service level, resilience score, capital investment, and payback period.Genera 5–10 escenarios: consolidar CEDIS, añadir un CEDIS, relocalizar una planta (nearshoring), cambiar la mezcla de abastecimiento. Para cada uno: calcula costo, nivel de servicio, puntaje de resiliencia, inversión de capital y periodo de recuperación.
Scenario AnalysisAnálisis de escenariosNetwork Design ToolHerramienta de diseño de red4–6 weeks4–6 semanas
5
Validate with simulationValida con simulación
The optimization finds the optimal steady-state. Monte Carlo or discrete-event simulation (DES) tests how the optimal network performs under disruption: supplier failure, port closure, demand shock.La optimización encuentra la configuración óptima en estado estable. La simulación Monte Carlo o de eventos discretos (DES) prueba cómo se comporta la red óptima bajo disrupciones: falla de proveedor, cierre de puerto, shock de demanda.
Monte Carlo / DESPython / AnyLogic2–3 weeks2–3 semanas
6
Build the migration roadmapConstruye la hoja de ruta de migración
The optimal network is usually reached in 2–5 years of phased moves. Sequence moves by: net savings impact, implementation risk, capital requirement, and strategic alignment.La red óptima generalmente se alcanza en 2–5 años de movimientos por fases. Secuencia los movimientos por: impacto en ahorros, riesgo de implementación, requisito de capital y alineación estratégica.
Migration PlanningPlaneación de la migraciónStrategy / FinanceEstrategia / Finanzas2 weeks2 semanas
Techniques — click to expandTécnicas — clic para expandir