Autor: Humberto Alejandro Barrero Arciniegas
Grupo de investigación MYSCO
Universidad de Ibagué
PhD. José David Meisel Donoso
Grupo de investigación MYSCO
Universidad de Ibagué
PhD. Carlos Antonio Meisel Donoso
Grupo de investigación GINNOVA
Universidad de Ibagué
ESTUDIO DE LAS RELACIONES
COLABORATIVAS EN UNA CADENA DE
SUMINISTRO: CASO PROYECTO BRASIL
Tutor:
Co Tutor:
Agenda
SIU 2017 Septiembre
1. Contextualización y planteamiento del problema
2. Justificación
3. Objetivos
4. Metodología
5. Resultados y discusión
6. Conclusiones
7. Aportes y limitaciones
8. Bibliografía
1. Contextualización y planteamiento del problema
• La gestión de proyectos considerando los diferentes eslabones y actores
que conforman una CSOP, es una labor difícil y compleja que demanda
entre otras cosas, de un uso continuo y eficaz de las TIC para facilitar el
trabajo colaborativo.
• Se evidencia una limitada presencia de estudios que busquen caracterizar y
entender las dinámicas de las relaciones colaborativas presentes entre
los multi-actores que conforman una CSOP.
CSOP: Cadena de Suministro Orientada por Proyectos
¿Cuál es la dinámica y evolución de las relaciones colaborativas, que se
dan a través de las TIC, en una cadena de suministro orientada por
proyectos-CSOP?
• Los principales problemas que se han encontrado en la gestión por
proyectos están relacionados con la organización (la estructura y problemas
en los relacionamientos), el tiempo, el uso de los recursos y en una menor
medida a los costos, contratos y los cambios (Hussain & Wearne, 2005).
2. Justificación
Se contribuirá a la literatura mediante la validación del modelo CCPM para
entender las relaciones colaborativas presentes entre los multi-actores de una
CSOP a través del uso del ARS.
Este es un esfuerzo de investigación para caracterizar y entender las
relaciones colaborativas en una CSOP para generar lineamientos en la
formulación de estrategias de mejora en las comunicaciones y relaciones
colaborativas entre los miembros y áreas involucradas.
Modelo CCPM (Collaboration Characterization Project Management) propuesto por (Meisel, 2016).Modelo para la Caracterización de la Colaboración en Gestión de ProyectosARS (Análisis de Redes Sociales)
3. Objetivos
Objetivo general
Comprender las dinámicas de las relaciones colaborativas presentes en una
cadena de suministro orientada por proyectos (CSOP) para un proyecto de
tamaño estándar.
Objetivos específicos
Caracterizar la estructura de la red y las relaciones colaborativas presentes
entre los actores de un proyecto desarrollado bajo un esquema de CSOP.
Estimar las implicaciones de los parámetros estructurales (factores
endógenos) así como los efectos nodales (factores exógenos) en la
formación de una red colaborativa entre los actores de un proyecto
desarrollado bajo un esquema de CSOP.
Analizar la evolución de la estructura de las redes colaborativas en la CSOP
a través de las diferentes fases de ejecución del proyecto.
Modelo CCPM
Modelo para la caracterización de la colaboración en gestión de proyectos
(Collaboration Characterization Project Management Model)
Figura 1: Estructura del modelo CCPM
Perspectiva Estratégica
• Formación del equipo y estructura
organizacional proyectizada
• Participación de la alta dirección
Perspectiva Interpersonal
• Confianza
• Diversidad cultural &
antecedentes
• Mutualidad
Facilitadores de las
relaciones colaborativas
Intensidad de la Colaboración
Perspectiva Táctica
• Acciones conjuntas
• Estructura para compartir
información
Relaciones Colaborativas
Fuente: Adaptado de Meisel-Donoso and Zsifkovits (2013)
4. Metodología
La metodología comprende tres etapas para alcanzar los objetivos
propuestos:
A. Análisis de la estructura de la red y las relaciones colaborativas en la
CSOP.
B. Estimación de las implicaciones de factores endógenos y exógenos en la
formación de una red colaborativa en la CSOP.
C. Análisis de la evolución de la estructura de la red colaborativa en la CSOP
a través de las diferentes fases de ejecución de un proyecto.
Estudio transversal
descriptivo-
relacional
Naturaleza mixta
cuantitativa-
cualitativa
Enfoque deductivoAproximación de
estudio de casos
Depuración de los datos y organización de la información para la CSOP
Construcción de las matrices de relacionamientos, frecuencia de contacto e intensidad de la colaboración para la CSOP
Análisis de la estructura de la red y las relaciones colaborativas presentes en la CSOP.
A. Análisis de la estructura de la red y las relaciones colaborativas en la CSOP
B. Estimación de las implicaciones de factores endógenos y exógenos en la
formación de una red colaborativa en una CSOP.
Operacionalización y organización de los parámetros estructurales y atributos de nodos para este proyecto desarrollado bajo un esquema de CSOP
Análisis estocástico de redes para estimar la influencia de los parámetros estructurales y atributos de los nodos en la formación de las relaciones colaborativas entre los actores de un proyecto desarrollado bajo un esquema de CSOP.
ERGM
C. Análisis de la evolución de la estructura de las redes colaborativas en CSOP a
través de las diferentes fases de ejecución de un proyecto.
ERGM: Exponential Random Graph Model
Figura 1. A. Red general organizada por tipo de organización. B. Red general organizada por comunidades. Nota: El tamaño del nodo
representa los nodos que tienen más grado total.
Se puede observar que los nodos más centrales y prestigiosos son
los nodos 100, 93 y 126, siendo representados por el Líder del
Proyecto KSI, Líder del Proyecto KAG y Líder de relaciones del
servicio (Dirección de área) respectivamente en cuanto a su REP.
Color Organización %
Casa Matriz 54,49%
Oficina Filial KSI 26,28%
Oficina Filial KSA 9,62%
Proveedor del Cliente 7,05%
Cliente 2,56%
Nodo REP
100 Lider del proyecto KSI
93 Lider del proyecto KAG
126Lider de relaciones del servicio KAG
(Dirección del área)
A. Grado total
Convenciones
Nodo REP Organización GradoGrado de
entrada
Grado de
salidaIntermediación Cercanía
100 Lider del proyecto KSI Oficina Filial KSI 120 62 58 3664 0,69
93 Lider del proyecto KAG Casa Matriz 90 33 57 2079 0,68
126Lider de relaciones del servicio KAG
(Dirección del área)Casa Matriz 62 0 62 0 0,6
Color Clase de modularidad %
Servicio al Cliente Internacional 33,97%
Ingenieria y Operación Logística 23,72%
Servicio al Cliente y Gestión del
Proyecto19,87%
Planeación del Proyecto 11,54%
Oficina Filial KSI 10,9%
B. Comunidades
Convenciones
Estos nodos al trabajar en clúster, son
más propensos a tener estrechas
relaciones colaborativas en su
comunidad detectada (Figura 3-B)
Tabla 1. Medidas de centralidad de los nodos más centrales y prestigiosos de la red general.
Red general o consolidada
5. Resultados y discusión
Tabla 2. Resultados del análisis estocástico para la
Red de Intensidad de Colaboración
Nota: La cantidad de estrellas (*, **, ***) define la
significancia del atributo: 0,1% (*** P < 0,001); 1%
(** P < 0,01) y 5% (* P < 0,05)
Resultados de simulaciones para el Modelo 4
Figura 2. Resultados de la simulación del ERGM de la tabla 2
El efecto positivo y estadísticamente significativo del:
Parámetro Mutual, alta probabilidad de relaciones reciprocas generando una mayor intensidad en la colaboración.
Atributo América Latina (Grupo étnico), sugiere una alta probabilidad de que haya una relación colaborativa
entre los actores o REP que comparten este atributo.
Factor nodal Frecuencia de contacto de entrada (nodeicov) indica que los REP que reciben correos de forma
más seguida, tendrían una alta probabilidad de formar lazos de relación de colaboración
Los grupos/comunidades: Ingeniería Y Operación Logística Del
Proyecto y Servicio al Cliente Internacional, tenían más
probabilidades de colaborar con aquellos actores de su propia
comunidad que con los de otras comunidades.
Logit Std. Error OR
Edges -3,93*** 0,23 0,02
Mutual 3,99*** 0,21 54,05
Casa Matriz -0,31 0,2 0,73
América Latina 1,96*** 0,23 7,09
Frecuencia de contacto
(nodeicov)0,01*** 0 1,01
Ingenieria y Operación
Logística1,67*** 0,36 5,29
Servicio al Cliente
Internacional3,83*** 0,26 46,25
GWOdegree -14,16 33,27 0
GWDSP -0,05*** 0,01 0,95
Ajuste del modelo AIC BIC log Lik.
2209 2290 -1094,52
Modelo 4Coeficiente
Organización
Hight Degree Dist.
Modularidad
Nodecov
Grupo étnico
GWDSP: Efecto negativo y significativamente estadístico, indica
una baja probabilidad de que se presente equivalencia estructural
por parte de los REP, reduciendo la tendencia a compartir lazos de
colaboración con los mismos conjuntos de socios.
Red general o consolidada
Figura 3. A. Red fase 1 organizada por tipo de organización. B. Red fase 1 organizada por comunidades
Nota: El tamaño del nodo representa los nodos que tienen más grado total.
Existen varios REP importantes que tuvieron un considerable
número de lazos totales en la red.
Los nodos 100 y 14 pertenecientes a la organización Oficina Filial
KSI, junto al nodo 106 de la organización Casa Matriz, son los más
centrales y prestigiosos en la red de la fase 1.
A. Grado total Convenciones B. Comunidades
Convenciones
Estos nodos al trabajar en clúster,
promueven relaciones colaborativas
en su comunidad detectada.
Tabla 3. Medidas de centralidad de los nodos más centrales y prestigiosos de la red
fase 1.
Red fase 1: Iniciación del proyecto
Color Organización %
Oficina subsidiaria KSI 73,53%
Sede central 23,53%
Oficina filial KSA 2,94%
Nodo REP
100 Lider del proyecto KSI
14Proyectos y Atención al Cliente KSI
(IT SERVICE)
106 Realización del proyecto interno KAG
44Servicio internacional al cliente KAG
17
Color Clase de modularidad %
Gestión del Proyecto KSI 35,29%
Desarrollo del Proyecto 29,41%
Implementación del Proyecto 20,59%
Ingeniería del Proyecto 14,71%
Nodo REP Organización Grado totalGrado de
entrada
Grado de
salidaIntermediación Cercanía
100 Lider del proyecto KSI Oficina Filial KSI 32 11 21 244,417 0,711
14Proyectos y Atención al Cliente KSI
(IT SERVICE)Oficina Filial KSI 22 7 15 75,458 0,615
106 Realización del proyecto interno KAG Casa Matriz 19 8 11 17,833 0,552
44Servicio internacional al cliente KAG
17Casa Matriz 18 7 11 33,708 0,552
133 Ingeniería de Software KSI (LM) Oficina Filial KSI 17 8 9 13,333 0,533
110 Compras KSI Oficina Filial KSI 15 8 7 6,625 0,432
53Servicio internacional al cliente KAG
25Casa Matriz 13 6 7 0 0,432
Tabla 4. Resultados del análisis estocástico para la
Red de Intensidad de Colaboración en la fase 1
Figura 4. Resultados de la simulación del ERGM de la tabla 4
El efecto positivo y estadísticamente significativo de:
Efecto de mutualidad: lazos mutuos y recíprocos.
Atributo de grupo étnico (factor Germánico europeo).
En el Idioma del lenguaje de comunicación, en el factor de inglés.
Frecuencia de contacto (nodeicov y nodeocov) indica que los REP
que se contactaron entre sí de forma más frecuente, tendrían más
probabilidad de formar lazos de relación de colaboración.
El efecto positivo y estadísticamente significativo en las comunidades
Ingeniería del Proyecto y Gestión del Proyecto KSI, confirma que los
REP pertenecientes a la misma comunidad tenían más probabilidades
de colaborar con aquellos actores en su propia comunidad que con los
que sean de otras comunidades
Resultados de simulaciones para el Modelo 4
El efecto negativo y estadísticamente significativo de:
GWIdegree, sugiere que los REP con valores altos en grado de entrada tenían una baja probabilidad de compartir
un vínculo de colaboración con otros REP que también tenían valores altos de grado de entrada.
GWDSP indica una baja probabilidad de que se presente equivalencia estructural en la red
Logit Std. Error OR
Edges -13,73*** 1,19 0,00
Mutual 4,22*** 1,42 68,43
Casa Matriz 1,26 0,69 3,54
Oficina Filial KSI -0,91* 0,43 0,40
Gerencia intermedia -2,69 2,85 0,06
Nivel no gerencial -1,04* 0,46 0,35
Germanico europeo 11,71*** 1,09 122602
Inglés 1,34** 0,48 3,85
Frecuencia de contacto
(nodeicov)0,01*** 0,00 1,01
Frecuencia de contacto
(nodeocov)0,01*** 0,00 1,01
Ingeniería del Proyecto 3,71*** 1,09 41,25
Gestión del Proyecto KSI 3,55*** 0,51 34,89
GWIdegree -4,03*** 0,75 0,01
GWDSP -0,73*** 0,13 0,48
Ajuste del modelo AIC BIC log Lik.
388 458,3 -179,98
Modelo 4Coeficiente
Organización
Hight Degree Dist.
Modularidad
Nodecov
Lenguaje de comunicación
Grupo étnico
Nivel de administración
Red fase 1: Iniciación del proyecto
Figura 5. A. Red fase 2 organizada por tipo de organización. B. Red fase 2 organizada por comunidades
Nota: El tamaño del nodo representa los nodos que tienen más grado total.
Entre los nodos más centrales y prestigiosos en la red, sobresale
los nodos 100, 93, 22 y 147, los cuales presentan los valores de
grado de centralidad total más altos (ver tabla 8), Estos son los REP
que generaron importantes lazos de colaboración con los demás
actores en esta red fase 2
A. Grado total Convenciones B. Comunidades
Convenciones
El análisis de comunidades permitió
identificar cuatro grupos de REP que
trabajan en clúster, los cuales promueven
relaciones colaborativas en su
comunidad detectada.
Tabla 5. Medidas de centralidad de los nodos más centrales y prestigiosos de la red
fase 2.
Red fase 2: Planificación del proyecto
Nodo REP
100 Lider del proyecto KSI
93 Lider del proyecto KAG
22 Ingeniería electrica KSI
147 Ingeniería en sistemas KSA
Color Organización %
Casa Matriz 38,18%
Oficina Filial KSI 38,18%
Proveedor del Cliente 12,73%
Oficina filial KSA 9,09%
Cliente 1,82%
Nodo REP Organización GradoGrado de
entrada
Grado de
salidaIntermediación Cercanía
100 Lider del proyecto KSI Oficina Filial KSI 57 29 28 1001,550 0,685
93 Lider del proyecto KAG Casa Matriz 26 12 14 298,167 0,549
22 Ingeniería electrica KSI Oficina Filial KSI 21 6 15 118,400 0,549
147 Ingeniería en sistemas KSA Oficina filial KSA 16 5 11 160,583 0,526
Color Clase de modularidad %
Implementación del Proyecto 40,00%
Planeación del Proyecto 38,18%
Desarrollo del Proyecto 14,55%
Adquisición 7,27%
Tabla 6. Resultados del análisis estocástico para la
Red de Intensidad de Colaboración en la fase 2
Figura 6. Resultados de la simulación del ERGM de la tabla 6
Efecto positivo y con significancia estadística de GWOdegree,
indica que los REP con alto grado de salida, tenían una mayor
probabilidad de formar una relación colaborativa con otros actores que
también tienen un alto grado de salida
Efecto positivo y estadísticamente significativo en la clase de
Modularidad (grupos Adquisición e Implementación del Proyecto),
que los REP pertenecientes a la misma comunidad tenían más
probabilidades de colaborar con aquellos actores en su propia
comunidad que con los que sean de otras comunidades
Los resultados del modelo 4 evidencian una relación
positiva y estadísticamente significativa del efecto de:
Mutualidad
Proveedor del Cliente y Oficina Filial KSI
Nivel de administración (Nivel no gerencial)
grupo étnico (factor Germánico Europeo)
Resultados de simulaciones para el Modelo 4
Logit Std. Error OR
Edges -6,1*** 0,88 0,00
Mutual 1,37*** 0,37 3,93
Proveedor del Cliente 1,59* 0,67 4,90
Oficina Filial KSI 1,99*** 0,57 7,31
Gerencia intermedia 0,58 0,30 1,78
Nivel no gerencial 0,36* 0,52 1,43
Germanico europeo 0*** 0,00 1,00
Frecuencia de contacto
(nodeicov)4,75*** 1,31 115,58
Adquisición 3,6*** 0,85 36,59
Implementación del Proyecto 3,39*** 0,58 29,66
Planeación del Proyecto 0,45 0,51 1,56
GWIdegree -5,35*** 0,70 0,00
GWOdegree 0,17** 0,05 1,18
Ajuste del modelo AIC BIC log Lik.
310,4 388.3 -142,18
Modelo 4Coeficiente
Organización
Hight Degree Dist.
Modularidad
Nodecov
Grupo étnico
Nivel de administración
El efecto negativo y estadísticamente significativo de
GWIdegree, sugiere que los REP con valores altos en
grado de entrada tenían una baja probabilidad de
compartir un vínculo de colaboración con otros REP que
también tenían valores altos de grado de entrada.
Red fase 2: Planificación del proyecto
Figura 7. A. Red fase 3 organizada por tipo de organización. B. Red fase 3 organizada por comunidades
Nota: El tamaño del nodo representa los nodos que tienen más grado total.
Los nodos más centrales y prestigiosos en la red, se encuentran
principalmente los REP: Líder del Proyecto KSI (nodo 100) y Líder
del Proyecto KAG (nodo 93), pertenecientes a Oficina Filial KSI y
Casa Matriz
A. Grado total Convenciones B. Comunidades
Convenciones
Estas cuatro comunidades
detectadas, al trabajar en clúster, son
más propensos a tener estrechas
relaciones colaborativas en su
comunidad detectada.
Tabla 7. Medidas de centralidad de los nodos más centrales y prestigiosos de la red
fase 3.
Red fase 3: Ejecución del proyecto
Color Organización %
Oficina Filial KSI 42,37%
Casa Matriz 32,20%
Oficina filial KSA 16,95%
Cliente 5,08%
Proveedor del Cliente 3,39%
Nodo REP
100 Lider del proyecto KSI
93 Lider del proyecto KAG
18Despacho - Importación y Exportación
KSA
149 Asesor Técnico SPCH (MM)
Nodo REP Organización GradoGrado de
entrada
Grado de
salidaIntermediación Cercanía
100 Lider del proyecto KSI Oficina Filial KSI 59 29 30 0,692 1044,250
93 Lider del proyecto KAG Casa Matriz 46 13 33 0,701 526,883
18Despacho - Importación y
Exportación KSAOficina filial KSA 27 10 17 0,568 98,583
149 Asesor Técnico SPCH (MM) Proveedor del Cliente 16 6 10 0,529 22,567
Color Clase de modularidad %
Ingeniería del proyecto 38,98%
Implementación del Proyecto 28,81%
Operación del Proyecto 22,03%
Oficina Filial KSI 10,17%
Tabla 8. Resultados del análisis estocástico para la
Red de Intensidad de Colaboración en la fase 3
Figura 8. Resultados de la simulación del ERGM de la tabla 8
Hay un efecto negativo y estadísticamente
significativo en:
Nivel no gerencial
Lenguaje de comunicación: Alemán
GWIdegree
Efecto positivo y estadísticamente significativo en las
comunidades Operación del Proyecto y Ingeniería del
Proyecto, sugiere que los REP tienden a establecer lazos de
relaciones de colaboración en su propia comunidad
Hay una relación positiva y estadísticamente
significativa del efecto:
Mutualidad
Oficina Filial KSI
grupo étnico (factor América Latina)
GWDSP, indica que hubo equivalencia estructural por
parte de los REP
Resultados de simulaciones para el Modelo 4
Logit Std. Error OR
Edges -4,38*** 0,25 0,01
Mutual 3,25*** 0,42 25,79
Oficina Filial KSI 1,04*** 0,28 2,82
Nivel no gerencial -0,67* 0,26 0,51
América Latina 1,19*** 0,35 3,28
Alemán -1,37* 0,57 0,25
Operación del Proyecto 0,73* 0,33 2,07
Ingeniería del proyecto 0,77** 0,27 2,15
GWIdegree -1,91* 0,93 0,14
GWDSP 0,12*** 0,00 1,12
Ajuste del modelo AIC BIC log Lik.
584,8 646,2 -282,40
Modelo 4Coeficiente
Organización
Hight Degree Dist.
Modularidad
Lenguaje de comunicación
Grupo étnico
Nivel de administración
Red fase 3: Ejecución del proyecto
Figura 9. A. Red fase 4 organizada por tipo de organización. B. Red fase 4 organizada por comunidades
Nota: El tamaño del nodo representa los nodos que tienen más grado total.
El Líder del proyecto KSI (nodo 100), Líder del proyecto
KAG (nodo 93) son los más centrales y prestigiosos en la red.
A. Grado total Convenciones B. Comunidades
Convenciones
Estas cuatro comunidades
detectadas, al trabajar en clúster,
promueven relaciones colaborativas
en su comunidad detectada.
Tabla 9. Medidas de centralidad de los nodos más centrales y prestigiosos de la red
fase 4.
Red fase 4: Monitoreo y control del proyecto
Color Organización %
Oficina Filial KSI 34,21%
Casa Matriz 26,32%
Oficina Filial KSA 18,42%
Proveedor del Cliente 10,53%
Cliente 10,53%
Nodo REP
100 Lider del proyecto KSI
93 Lider del proyecto KAG
135 Pruebas e instalaciones de software KSI
18Despacho - Importación y Exportación
KSA
Nodo Id Organización GradoGrado de
entrada
Grado de
salidaIntermediación Cercanía
100 Lider del proyecto KSI Oficina Filial KSI 37 19 18 363,000 0,667
93 Lider del proyecto KAG Casa Matriz 31 13 18 186,917 0,655
135Pruebas e instalaciones de
software KSIOficina Filial KSI 18 7 11 37,833 0,537
18Despacho - Importación y
Exportación KSAOficina filial KSA 16 7 9 58,167 0,529
Color Clase de modularidad %
Implementación del Proyecto 44,74%
Desarrollo del Proyecto 21,05%
Operación Logistica21,05%
Servicio al Cliente y Gestión
del Proyecto 13,16%
Tabla 10. Resultados del análisis estocástico para
la Red de Intensidad de Colaboración en la fase 4
Figura 10. Resultados de la simulación del ERGM de la tabla 10
Efecto positivo y estadísticamente significativo en la
comunidad Operación Logística, sugiere que los REP tienden a
establecer lazos de relaciones de colaboración entre las
comunidades
Efecto positivo y estadísticamente significativo de:
Mutualidad
grupo étnico (factor América Latina)
Frecuencia de contacto (nodeicov y nodeocov) indica que los REP que se
contactaron entre sí de forma más frecuente, tendrían más probabilidad de formar
lazos de relación de colaboración.
Resultados de simulaciones para el Modelo 4
Logit Std. Error OR
Edges -4,17*** 0,28 0,01
Mutual 1,57*** 0,44 4,80
Cliente 0,54 0,76 1,71
Proveedor del Cliente -0,08 1,05 0,92
Nivel no gerencial 0,01 0,30 1,01
América Latina 0,86** 0,27 2,36
Inglés 0,31 0,27 1,36
Alemán 0,14 0,55 1,15
Frecuencia de contacto
(nodeicov)0*** 0,00 1,00
Frecuencia de contacto
(nodeocov)0*** 0,00 1,00
Operación Logistica 1,22*** 0,36 3,38
Ajuste del modelo AIC BIC log Lik.
535,6 593,3 -256,78
Modelo 4Coeficiente
Organización
Modularidad
Nodecov
Lenguaje de comunicación
Grupo étnico
Nivel de administración
Red fase 4: Monitoreo y control del
proyecto
Figura 11. A. Red fase 5 organizada por tipo de organización. B. Red fase 5 organizada por comunidades
Nota: El tamaño del nodo representa los nodos que tienen más grado total.
Los nodos más centrales y prestigiosos en la red son los REP:
Líder de relaciones del servicio KAG (Dirección del área) (nodo
126), Líder del proyecto KAG (nodo 93) y Líder del proyecto KSI
(nodo 100), en donde los dos primeros pertenecen a la organización
Casa Matriz y el último a Oficina Filial KSI
A. Grado total Convenciones B. Comunidades
Convenciones
Estas tres comunidades detectadas,
al trabajar en clúster, promueven
relaciones colaborativas en su
comunidad detectada.
Tabla 11. Medidas de centralidad de los nodos más centrales y prestigiosos de la red
fase 5.
Red fase 5: Cierre del proyecto
Color Organización %
Casa Matriz 63,44%
Oficina Filial KSI 19,35%
Oficina Filial KSA 9,68%
Proveedor del Cliente 4,30%
Cliente 3,23%
Nodo REP
126 Lider de relaciones del servicio KAG (Dirección del área)
100 Lider del proyecto KSI
93 Lider del proyecto KAG
13 Atención al cliente y proyectos KSI
Nodo REP Organización GradoGrado de
entrada
Grado de
salidaIntermediación Cercanía
126Lider de relaciones del servicio
KAG (Dirección del área)Casa Matriz 62 0 62 0,000 0,756
100 Lider del proyecto KSI Oficina Filial KSI 40 22 18 370,400 0,655
93 Lider del proyecto KAG Casa Matriz 38 10 28 336,867 0,818
13 Atención al cliente y proyectos KSI Oficina Filial KSI 21 13 8 86,867 0,563
Color Clase de modularidad %
Servicio al Cliente Internacional 44,74%
Gestión del Proyecto y Servicio
al Cliente 21,05%
Ingeniería y Sistema de
Información del Proyecto 21,05%
Tabla 12. Resultados del análisis estocástico para
la Red de Intensidad de Colaboración en la fase 5
Figura 12. Resultados de la simulación del ERGM de la tabla 12
Efecto negativo y estadísticamente significativo:
Nivel no gerencial
GWDSP, lo cual indica que hubo una baja probabilidad de que
presentara equivalencia estructural por parte de los REP
Existe un efecto positivo y estadísticamente significativo en las
comunidades: Gestión del Proyecto y Servicio al Cliente,
Servicio al Cliente Internacional e Ingeniería y Sistema de
Información del Proyecto, lo cual sugiere que los REP
pertenecientes a la misma comunidad tenían más probabilidades de
colaborar con aquellos actores en su propia comunidad que con los
que sean de otras comunidades
Relación positiva y estadísticamente significativa de: Mutualidad, Proveedor del
Cliente, Gerencia intermedia, Frecuencia de contacto (nodeicov y nodeocov) indica
que los REP que se contactaron entre sí de forma más frecuente, tendrían más
probabilidad de formar lazos de relación de colaboración.
Resultados de simulaciones para el Modelo 4
Logit Std. Error OR
Edges -5,52*** 0,33 0,00
Mutual 2,45*** 0,38 11,58
Proveedor del Cliente 3,33*** 0,85 27,93
Gerencia intermedia 1,02*** 0,30 2,77
Nivel no gerencial -0,99*** 0,24 0,37
Inglés 0,48 0,20 1,61
Frecuencia de contacto
(nodeicov)0*** 0,00 1,00
Frecuencia de contacto
(nodeocov)0,01*** 0,00 1,01
Gestión del Proyecto y
Servicio al Cliente2,68*** 0,29 14,58
Servicio al Cliente
Internacional1,72*** 0,29 5,58
Ingeniería y Sistema de
Información del Proyecto1,15* 0,49 3,15
GWDSP -0,2*** 0,05 0,81
Ajuste del modelo AIC BIC log Lik.
1917 2002 -946,65
Modelo 4Coeficiente
Organización
Hight Degree Dist.
Modularidad
Nodecov
Lenguaje de comunicación
Nivel de administración
Red fase 5: Cierre del proyecto
6. Conclusiones
• En la Red general o agregada, el Líder del proyecto KSI, junto al Líder del proyecto KAG y elLíder de relaciones del servicio KAG (Dirección del área) son los REP más importantes,debido a su centralidad y prestigio. Siendo los actores que promueven el intercambio y/o flujode información en la red efectuando rapidez en la comunicación, siendo los más activos,intermediarios y cercanos a otros REP.
• Desde la perspectiva del análisis de comunidades, para la red general o consolidada seidentificaron dos comunidades que evidencian relaciones colaborativas entre los REP de sumisma comunidad, estas son: Servicio al Cliente Internacional e Ingeniería y OperaciónLogística del Proyecto.
• En cuanto a las fases del proyecto, se pudo apreciar que el Líder del proyecto KSI, tuvo unaimportante participación en las relaciones colaborativas de cada una de las cinco fases,siendo el más central y prestigioso a lo largo de la vida del proyecto. Líder del proyectoKAG, interviene también con una importante centralidad en las fases del proyecto, excepto enla Fase 1. Líder de Relaciones del Servicio KAG (Dirección del área), solo tiene unaconsiderable participación en la red Fase 5.
• Para el análisis de comunidades por las fases del proyecto, se puede afirmar que lascomunidades que se formaron a medida que el proyecto iba avanzando, se relacionan con lasactividades de mayor importancia por cada fase.
• En los resultados del ERGM para cada una de las fases, se resalta la significancia estadística
del parámetro estructural, Mutualidad. Se sugiere una alta probabilidad de que en las Fases 1
y 2, los REP que comparten el atributo de grupo étnico (factor Germánico Europeo) y en las
Fases 3 y 4, los REP que comparten el atributo de grupo étnico (factor América Latina)
tiendan a formar lazos de relaciones colaborativas
• A medida que transcurre la ejecución del proyecto, mayor es la probabilidad que se
presenten comportamientos colaborativos en la estructura de la red, sin embargo, esto
sucede hasta la fase 3, ya que, en la fase 4 no se evidencia probabilidad de que los actores
tiendan a trabajar de manera colaborativa. Además, en la fase 5 la probabilidad de que un par
de REP compartan arcos idénticos con el mismo conjunto de socios en la red, es más baja que
el azar.
• De acuerdo al modelo CCPM, los atributos de perspectiva interpersonal se enmarcan como
los facilitadores de las relaciones colaborativas, fomentando sinergias entre las áreas
funcionales. Además, desde un enfoque táctico es importante señalar la conformación de
comunidades en el proyecto y el trabajo que los Líderes de proyecto KSI y KAG,
promoviendo relaciones colaborativas en la CSOP.
6. Conclusiones
7. Aportes y limitaciones
• El presente estudio de caso en una empresa de Brasil contribuye a demostrar la validez delmodelo CCPM junto al efecto del conjunto de atributos que se identificaron en la red deintensidad de colaboración, así mismo, este estudio ayuda a comprender las relacionescolaborativas presentes entre los multi-actores de una CSOP a través del uso del ARS.
• Esta investigación contribuye a un proyecto general, que engloba otros estudios de casosmuy similares, para construir una primera aproximación que permita la identificación de loselementos comunes y diferenciadores de las relaciones colaborativas en proyectosdesarrollados bajo un esquema de CSOP considerando las variables tamaño y naturaleza delproyecto.
• Esta caracterización servirá de base a la alta dirección de una empresa que trabaja bajo elesquema ya mencionado para generar lineamientos en la formulación de estrategias demejora en las comunicaciones y relaciones colaborativas entre los miembros y áreasinvolucradas, que a su vez generen mejoras en los indicadores de desempeño de unproyecto.
• El ajuste de los modelos, se presenta como una limitación, puesto que, en algunas fases delproyecto no hay suficientes datos, bien sea nodos o conexiones, lo que dificulta la aplicacióndel ERGM.
8. Bibliografía
• Meisel, C. A. (2016). Collaborative Relationships in Supply Chain Management: A Case of Project Management Social Network Analysis (Doctoral Thesis). Montanuniversitaet Leoben, Leoben, Austria.
• Meisel, J. D., Sarmiento, O. L., Montes, F., Martinez, E. O., Lemoine, P. D., Valdivia, J.A., … Zarama, R. (2014). Network analysis of Bogotá’s Ciclovía Recreativa, a self-organized multisectorial community program to promote physical activity in amiddle-income country. American Journal of Health Promotion: AJHP, 28(5), e127-136. http://doi.org/10.4278/ajhp.120912-QUAN-443
• European Collaborative Networked Organizations Leadership Initiative. ECOLEAD Consortium. (2007). A reference model for Collaborative Networks. UNINOVA and UvA
• Hussain, R., & Wearne, S. (2005). Problems and Needs of Project Management in the Process and Other Industries. Chemical Engineering Research and Design, 83(4), 372-378. http://doi.org/10.1205/cherd.04049
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