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“Application of a supply chain risk
management model to the mass
fashion industry”
Ignacio Goñi Casares

Aplicación de un modelo de gestión y
análisis de riesgos en la cadena suministros
dentro de la industria de la moda
Índice
• Parte 1: Presentación del proyecto
• Introducción
• Objetivos

• Parte 2: Modelo y marco de referencia
• Ámbito de aplicación del modelo SCOR
• Marco para la gestión del riesgo de la cadena de suministro

• Parte 3: Aplicación
•
•
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•

ABS
RBS
RBM
KPIs
Conclusiones
Desarrollos futuros

• Bibliografía

26/09/2012

Ignacio Goñi Casares

2
Introducción
• Mayor competencia y la aceleración del mercado global, se traduce en
relaciones más complejas y dependientes y acarrea una mayor
vulnerabilidad.
• Intensidad y frecuencia de catástrofes, desastres y crisis a escala global.
• El riesgo es un evento incierto, si ocurre, tendrá un efecto positivo o
negativo en uno o varios objetivos del proyecto: tiempo, coste, alcance y
calidad.

• La gestión de riesgos reduce al mínimo la probabilidad y consecuencias
de los riesgos negativos y maximizar la probabilidad y consecuencias de
los positivos.
26/09/2012

Ignacio Goñi Casares

3
Objetivos
•

El propósito principal es aplicar el modelo de gestión del riesgo en la cadena de suministros a
un caso:
 Identificación específica de ABSs (activities breakdown structure) El ABS es una
agrupación jerárquica de las actividades que organiza y define el alcance de un proceso.
 Uso del RBS estándar (risk breakdown structure) El RBS es una estructura jerárquica de
agrupación de fuentes de riesgos que organiza y define la exposición total al riesgo.

 Construcción de matrices RBM (risk breakdown matrix o matriz de riesgos)
 Elección de KPIs (key performance indicators ) y asociación apropiada con el ABS para
comprender los efectos de las fuentes de riesgo en las actividades.

26/09/2012

Ignacio Goñi Casares

4
Modelo y marco de referencia
•

Las operaciones de referencia de la cadena de suministros (SCOR) del Consejo Supply-Chain (SCC) fue
diseñado con la participación de más de 70 empresas de todo el mundo desde 1997.

•

Se organiza en torno a los cinco principales procesos de cadena de suministro: Plan, Suministro, Fabricación,
Distribución y Retorno. Cada uno de estos cinco procesos (Nivel1) a su vez se descompone en sub-procesos
(Nivel 2). Cada sub-proceso se divide en actividades primarias (Nivel 3).

•

El modelo SCOR sirve de base para el marco de gestión de riesgos propuesta que consta de tres pasos:

1.

Mapa de actividades
Creación de ABS de cada proceso

2.

Identificación de riesgos
Identificación las fuentes de riesgo mediante el RBS estándar adaptado a cada proceso.
Conexión del ABS –RBS representado en la matriz de distribución de riesgos RBM.

3.

Análisis del riesgo
Los KPIs evalúan los efectos del riesgo sobre las actividades. Se colocan en las celdas de la RBM.
Relación entre KPIs.

26/09/2012

Ignacio Goñi Casares

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S
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Recepción

Procesamiento
de prendas

Almacenamiento

26/09/2012

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A

es
os
Su
bPr
oc

Pr
oc
es
os

ABS Modelo Suministro

Llegada y análisis de notificación de llegada S1.1.1
Aceptación yAnálisis de documentos de origen S1.3.1
Aceptación de prendas S1.2.1
Descarga S1.2.2
Envío de prendas a la oficina central S1.3.3
Análisis del estado de la línea de trabajo S1.4.2
Análisis de confianza de los proveedores S1.3.2
Control de validación del códifo de barras S1.4.1
Segunda elección S1.4.3
Envío de prendas no útiles a la oficina central S1.3.4
Buffer de almacenamiento S1.4.4
Contar prendas S1.4.5
Notificación de errores a la oficina central S1.3.5
Actualización del sistema
Almacenamiento de prendas "colgadas" S1.4.6
Almacenamiento de prendas "tumbadas" S1.4.7

Ignacio Goñi Casares

6
D
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n

26/09/2012

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A

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Su
b-

Pr
oc

es
o

s

os

ABS Modelo Distribución

Planificación de la entrega, tema de la colección y asignación de clientes D1.2.1
Preparación del Envío/Entrega D1.3.2
Envío de pedidos a la división de envíos y distribución D1.2.2
Envío de la información del cargamento a las plataformas y transportes D1.7.1
Imprimir precios (etiquetas) D1.8.1
Procesamiento de prendas para
Mandar información de precios
la distribución
Petición del transporte D1.7.2
Control de productos Made (no-CEE) D1.8.2
Recepción de Información
Preparación y Control de paquetes D1.8.11
Impresión de productos Made D1.8.12
Retirada de pedidos urgentes D1.8.3
Retiradas
Retirada de pedidos normales D1.8.4
Automated Sorting Conveyor
Contar prendas D1.8.5
System (Sorter)
Dividisión de prendas según los pedidos D1.8.6
Plan de procesamiento extra D1.8.7
Preparación de materailesD1.8.8
Personalización
Personalización D1.8.9
Confirmación del etiquetado D1.8.10
Procesamiento de la información de envíos D1.9.1
Realización y transmisión de la lista de distribución D1.9.2
Petición de documentación de aduanas D1.10.1
Empaquetación y Documentación
Impresión y transmisión de documentos para la distribución D1.10.2
Facturación D1.13.1
Empaquetado D1.8.13
Verificación de salida de prendas D1.10.3
Carga
Carga D1.10.4

Ignacio Goñi Casares

7
RBS Modelo Riesgos externos

26/09/2012

Ignacio Goñi Casares

8
RBS Modelo Riesgos internos

26/09/2012

Ignacio Goñi Casares

9
RBM Modelo Suministro

26/09/2012

Ignacio Goñi Casares

10
Asociación ABS-KPI

26/09/2012

Ignacio Goñi Casares

11
Relación entre KPIs
•

Las relaciones entre KPIs de los diferentes procesos permiten investigar los
efectos secundarios de las fuentes de riesgo de las actividades pertenecientes
a un proceso sobre las actividades pertenecientes a otro proceso diferente.

Fuentes de riesgo

ABS/RBS Suministro

EXS.1 & EXS.2 (catástrofes: desastres
naturales, accidentes humanos)

IS.7/8/9 (Personal: cualidades,
disponibilidad, comunanicación)

Actividad

Aceptación de
prendas S1.2.1

26/09/2012

ABS/KPI Distribución

Actividad

Indicador de impacto
secundario

Planificación de la
Rendimiento de entrega a los
entrega y asignación de
clientes en la fecha acordada
clientes D1.2.1

Lead time llegada de prendas

Ignacio Goñi Casares

12
Conclusiones

1.

Facilitar la identificación y análisis simple y rápido de las fuentes de riesgo y sus efectos
sobre las actividades.

2.

Análisis cuantitativo del efecto de los riesgos mediante los KPIs, son datos reales y por tanto
objetivos.

3.

Enfoque estructurado gracias al RBS y la RBM o matriz de distribución de riesgos, son
herramientas simples pero poderosas, que permiten una representación sistemática.

4.

La integración del modelo SCOR aumenta y potencia el valor de la metodología.

5.

Flexibilidad del marco de la metodología. Permite la investigación de los impactos primarios
y secundarios en diferentes procesos de la cadena.

26/09/2012

Ignacio Goñi Casares

13
Desarrollos futuros

•

La metodología se centra en la observación de las consecuencias de los
riesgos, y no cuantificar las probabilidades de ocurrencia y los impactos.

•

Línea de investigación futura: analizar el riesgo antes de su ocurrencia
mediante el cálculo de probabilidades de ocurrencia e impacto.

•

Como complemento se podría formular algún tipo de respuesta o
tratamiento a los riesgos ya identificados y analizados.

26/09/2012

Ignacio Goñi Casares

14
2.

3.

Categorización con la creación de un
ranking de riesgos basándose en la
probabilidad e impacto de cada
riesgo.
Definir estrategias de respuesta:
estratégicas (evitar, transferencia) o
tácticas (mitigar, aceptación) en
función de la naturaleza de cada
fuente de riesgo sobre cada actividad.
Determinar un plan de contingencia
basado en dos puntos: asignación de
estrategias y cálculo de un
presupuesto a través de programas
de simulación que permitieran ver el
impacto económico en caso de
producirse los riesgos.

26/09/2012

Evitar

Transferir

I m p a c

1.

t o

Desarrollos futuros

Ignacio Goñi Casares

Mitigar
Aceptar

P r o b a b

i

l

i

d a d

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Bibliografía
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Alquier, A.M., Cagno, E., Caron, F., Leopoulos, V. and Ridao, M.A. (2001) Analysis of external and internal risks in project early
phase. In: Pinto, J. K., Cleland, D. I. and Slevin, D. P. (eds.) The Frontiers of Project Management Research. Newtown Square,
PA: Project Management Institute.
Aronovich, D., Marie, T., Ethan, C., Sommerlatte, A. and Allain, L. (2010) Measuring Supply Chain Performance: Guide to Key
Performance Indicators for Public Health Managers. Arlington, Va.: USAID | DELIVER PROJECT, Task Order 1.
Bhagwat, R. and Sharma, M.K. (2007) Performance measurement of supply chain management: A balanced scorecard
approach. Computers and Industrial Engineering, Vol. 53 Iss 1: 43-62.
Cagliano, A.C., De Marco, A., Rafele, C. and Volpe, S. (2011) Using system dynamics in warehouse management: a fast-fashion
case study, Journal of Manufacturing Technology Management, Vol. 22 Iss 2: 171 – 188.
Cagliano, A.C., Grimaldi, S. and Rafele, C. (2010) Enabling the SCOR-Model Risk Management Process with a theoretical
Performance-based Approach. In: Kersten, W., Blecker, T. and Luthje, C. (eds.) Pioneering Solutions in Supply Chain
Management. A Comprehensive Insight into Current Management Approaches. Berlin: Erich Schmidt Verlag: 59-76.
Chou, C.F. (2004) Development of Comprehensive Supply chain Performance Measurement System: A case Study in the
Grocery Retail Industry. Master of Engineering in Logistics Thesis. Massachusetts Institute of Technology.
Christopher, M., Lowson, R. and Peck, H. (2004) Creating agile supply chains in the fashion industry. International Journal of
Retail & Distribution Management, Vol. 32 Iss: 8: 367 – 376.
De Marco, A., Cagliano, A.C. and Grimaldi, S. (2012) An integrated approach to supply chain risk analysis. Journal of Risk
Research, vol 15n. 7: 817-840.
Ghemawat, P. and Nueno, J.L. (2006) Zara: Fast Fashion. Boston, Harvard Business Publishing.
Gunasekaran, A., Patel, C. and McGaughey, R.E. (2004) A framework for supply chain performance measurement.
International Journal of Production Economics, Vol. 87 Iss 3: 333-347.
IBM (2008) A multi-faceted view on managing risk in a globally integrated enterprise. IBM.
Jüttner, U., Peck, H. and Christopher, M. (2003) Supply chain risk management: Outlining an agenda for future research.
International Journal of Logistics : Research & Applications, Vol. 6, No. 4: 197-210.

26/09/2012

Ignacio Goñi Casares

16
Bibliografía
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•

•
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•
•

•

Kam, B.H., Chen, L. and Wilding, R. (2011) Managing production outsourcing risks in China's apparel industry: a case study of
two apparel retailers. Supply Chain Management: An International Journal, Vol. 16 Iss: 6: 428 – 445.
Larsson, J. and Peterson, J. (2011) Evaluation of risks in a supply chain for customised knitwear. Borås, Sweden, University of
Borås Swedish School of Textiles.
Levy, C. Lamarre, E. and Twining, J. (2010) Taking control of organizational risk culture. Washington, D. C., McKinsey &
Company.
Lummus, R.R. and Vokurka, R.J. (1999) Defining supply chain management: a historical perspective and practical guidelines.
Industrial Management & Data Systems, Vol. 99 Iss: 1: 11 – 17.
Nakhata, C. (2008) Competitive Supply Chain Strategies in Fashion Industry. Executive Journal, 39-44.
Penna, F. (2005) Analisi delle misure di performance della supply-chain : il caso Miroglio-Vesteben. Tesi di Laurea
Specialistica, Politecnico di Torino.
Project Management Institute. (2000) A guide to the project management body of knowledge (PMBOK®) (2008 ed.).
Newtown Square, PA: Project Management Institute.
Santos, S. (2006) Measuring performance in supply chain - a framework. Aveiro, Portugal, Universidade de Aveiro, DGEEI.
Spain, Ministerio de Industria, Energía y Turismo. (2008). Guía avanzada de gestión de riesgos. Madrid: INTECO.
Stefanović, N. and Stefanović, D. (2011) Supply Chain Performance Measurement System Based on Scorecards and Web
Portals. Faculty of Science, University of Kragujevac. ComSIS Vol.8, No. 1: 167-192.
Supply Chain Council. 2008. Supply-Chain Operations Reference-Model. Version 9.0. Pittsburgh, PA: Supply-Chain Council.
Swanson, M., Bartol, N. and Moorthy, R. (2010) Piloting Supply Chain Risk Management for Federal Information Systems.
Gaithersburg, US. National Institute of Standards and Technology.
Tallone, D. (2006) Analisi di Processi Logistici e di indicatori di performance in un magazzino distributivo: caso MiroglioVestebene. Tesi di Laurea Specialistica, Politecnico di Torino.
Weller, S.A. (2004) Fashion's Influence on Garment Mass Production: Knowledge, Commodities and the Capture of Value. PhD
thesis, Victoria University: 117-143.

26/09/2012

Ignacio Goñi Casares

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Application of a Supply Chain Risk Management model to the mass fashion industry

  • 1. “Application of a supply chain risk management model to the mass fashion industry” Ignacio Goñi Casares Aplicación de un modelo de gestión y análisis de riesgos en la cadena suministros dentro de la industria de la moda
  • 2. Índice • Parte 1: Presentación del proyecto • Introducción • Objetivos • Parte 2: Modelo y marco de referencia • Ámbito de aplicación del modelo SCOR • Marco para la gestión del riesgo de la cadena de suministro • Parte 3: Aplicación • • • • • • ABS RBS RBM KPIs Conclusiones Desarrollos futuros • Bibliografía 26/09/2012 Ignacio Goñi Casares 2
  • 3. Introducción • Mayor competencia y la aceleración del mercado global, se traduce en relaciones más complejas y dependientes y acarrea una mayor vulnerabilidad. • Intensidad y frecuencia de catástrofes, desastres y crisis a escala global. • El riesgo es un evento incierto, si ocurre, tendrá un efecto positivo o negativo en uno o varios objetivos del proyecto: tiempo, coste, alcance y calidad. • La gestión de riesgos reduce al mínimo la probabilidad y consecuencias de los riesgos negativos y maximizar la probabilidad y consecuencias de los positivos. 26/09/2012 Ignacio Goñi Casares 3
  • 4. Objetivos • El propósito principal es aplicar el modelo de gestión del riesgo en la cadena de suministros a un caso:  Identificación específica de ABSs (activities breakdown structure) El ABS es una agrupación jerárquica de las actividades que organiza y define el alcance de un proceso.  Uso del RBS estándar (risk breakdown structure) El RBS es una estructura jerárquica de agrupación de fuentes de riesgos que organiza y define la exposición total al riesgo.  Construcción de matrices RBM (risk breakdown matrix o matriz de riesgos)  Elección de KPIs (key performance indicators ) y asociación apropiada con el ABS para comprender los efectos de las fuentes de riesgo en las actividades. 26/09/2012 Ignacio Goñi Casares 4
  • 5. Modelo y marco de referencia • Las operaciones de referencia de la cadena de suministros (SCOR) del Consejo Supply-Chain (SCC) fue diseñado con la participación de más de 70 empresas de todo el mundo desde 1997. • Se organiza en torno a los cinco principales procesos de cadena de suministro: Plan, Suministro, Fabricación, Distribución y Retorno. Cada uno de estos cinco procesos (Nivel1) a su vez se descompone en sub-procesos (Nivel 2). Cada sub-proceso se divide en actividades primarias (Nivel 3). • El modelo SCOR sirve de base para el marco de gestión de riesgos propuesta que consta de tres pasos: 1. Mapa de actividades Creación de ABS de cada proceso 2. Identificación de riesgos Identificación las fuentes de riesgo mediante el RBS estándar adaptado a cada proceso. Conexión del ABS –RBS representado en la matriz de distribución de riesgos RBM. 3. Análisis del riesgo Los KPIs evalúan los efectos del riesgo sobre las actividades. Se colocan en las celdas de la RBM. Relación entre KPIs. 26/09/2012 Ignacio Goñi Casares 5
  • 6. S u m i n i s t r o Recepción Procesamiento de prendas Almacenamiento 26/09/2012 es ct iv id ad A es os Su bPr oc Pr oc es os ABS Modelo Suministro Llegada y análisis de notificación de llegada S1.1.1 Aceptación yAnálisis de documentos de origen S1.3.1 Aceptación de prendas S1.2.1 Descarga S1.2.2 Envío de prendas a la oficina central S1.3.3 Análisis del estado de la línea de trabajo S1.4.2 Análisis de confianza de los proveedores S1.3.2 Control de validación del códifo de barras S1.4.1 Segunda elección S1.4.3 Envío de prendas no útiles a la oficina central S1.3.4 Buffer de almacenamiento S1.4.4 Contar prendas S1.4.5 Notificación de errores a la oficina central S1.3.5 Actualización del sistema Almacenamiento de prendas "colgadas" S1.4.6 Almacenamiento de prendas "tumbadas" S1.4.7 Ignacio Goñi Casares 6
  • 7. D i s t r i b u c i ó n 26/09/2012 es A ct iv id ad es Pr oc Su b- Pr oc es o s os ABS Modelo Distribución Planificación de la entrega, tema de la colección y asignación de clientes D1.2.1 Preparación del Envío/Entrega D1.3.2 Envío de pedidos a la división de envíos y distribución D1.2.2 Envío de la información del cargamento a las plataformas y transportes D1.7.1 Imprimir precios (etiquetas) D1.8.1 Procesamiento de prendas para Mandar información de precios la distribución Petición del transporte D1.7.2 Control de productos Made (no-CEE) D1.8.2 Recepción de Información Preparación y Control de paquetes D1.8.11 Impresión de productos Made D1.8.12 Retirada de pedidos urgentes D1.8.3 Retiradas Retirada de pedidos normales D1.8.4 Automated Sorting Conveyor Contar prendas D1.8.5 System (Sorter) Dividisión de prendas según los pedidos D1.8.6 Plan de procesamiento extra D1.8.7 Preparación de materailesD1.8.8 Personalización Personalización D1.8.9 Confirmación del etiquetado D1.8.10 Procesamiento de la información de envíos D1.9.1 Realización y transmisión de la lista de distribución D1.9.2 Petición de documentación de aduanas D1.10.1 Empaquetación y Documentación Impresión y transmisión de documentos para la distribución D1.10.2 Facturación D1.13.1 Empaquetado D1.8.13 Verificación de salida de prendas D1.10.3 Carga Carga D1.10.4 Ignacio Goñi Casares 7
  • 8. RBS Modelo Riesgos externos 26/09/2012 Ignacio Goñi Casares 8
  • 9. RBS Modelo Riesgos internos 26/09/2012 Ignacio Goñi Casares 9
  • 12. Relación entre KPIs • Las relaciones entre KPIs de los diferentes procesos permiten investigar los efectos secundarios de las fuentes de riesgo de las actividades pertenecientes a un proceso sobre las actividades pertenecientes a otro proceso diferente. Fuentes de riesgo ABS/RBS Suministro EXS.1 & EXS.2 (catástrofes: desastres naturales, accidentes humanos) IS.7/8/9 (Personal: cualidades, disponibilidad, comunanicación) Actividad Aceptación de prendas S1.2.1 26/09/2012 ABS/KPI Distribución Actividad Indicador de impacto secundario Planificación de la Rendimiento de entrega a los entrega y asignación de clientes en la fecha acordada clientes D1.2.1 Lead time llegada de prendas Ignacio Goñi Casares 12
  • 13. Conclusiones 1. Facilitar la identificación y análisis simple y rápido de las fuentes de riesgo y sus efectos sobre las actividades. 2. Análisis cuantitativo del efecto de los riesgos mediante los KPIs, son datos reales y por tanto objetivos. 3. Enfoque estructurado gracias al RBS y la RBM o matriz de distribución de riesgos, son herramientas simples pero poderosas, que permiten una representación sistemática. 4. La integración del modelo SCOR aumenta y potencia el valor de la metodología. 5. Flexibilidad del marco de la metodología. Permite la investigación de los impactos primarios y secundarios en diferentes procesos de la cadena. 26/09/2012 Ignacio Goñi Casares 13
  • 14. Desarrollos futuros • La metodología se centra en la observación de las consecuencias de los riesgos, y no cuantificar las probabilidades de ocurrencia y los impactos. • Línea de investigación futura: analizar el riesgo antes de su ocurrencia mediante el cálculo de probabilidades de ocurrencia e impacto. • Como complemento se podría formular algún tipo de respuesta o tratamiento a los riesgos ya identificados y analizados. 26/09/2012 Ignacio Goñi Casares 14
  • 15. 2. 3. Categorización con la creación de un ranking de riesgos basándose en la probabilidad e impacto de cada riesgo. Definir estrategias de respuesta: estratégicas (evitar, transferencia) o tácticas (mitigar, aceptación) en función de la naturaleza de cada fuente de riesgo sobre cada actividad. Determinar un plan de contingencia basado en dos puntos: asignación de estrategias y cálculo de un presupuesto a través de programas de simulación que permitieran ver el impacto económico en caso de producirse los riesgos. 26/09/2012 Evitar Transferir I m p a c 1. t o Desarrollos futuros Ignacio Goñi Casares Mitigar Aceptar P r o b a b i l i d a d 15
  • 16. Bibliografía • • • • • • • • • • • • Alquier, A.M., Cagno, E., Caron, F., Leopoulos, V. and Ridao, M.A. (2001) Analysis of external and internal risks in project early phase. In: Pinto, J. K., Cleland, D. I. and Slevin, D. P. (eds.) The Frontiers of Project Management Research. Newtown Square, PA: Project Management Institute. Aronovich, D., Marie, T., Ethan, C., Sommerlatte, A. and Allain, L. (2010) Measuring Supply Chain Performance: Guide to Key Performance Indicators for Public Health Managers. Arlington, Va.: USAID | DELIVER PROJECT, Task Order 1. Bhagwat, R. and Sharma, M.K. (2007) Performance measurement of supply chain management: A balanced scorecard approach. Computers and Industrial Engineering, Vol. 53 Iss 1: 43-62. Cagliano, A.C., De Marco, A., Rafele, C. and Volpe, S. (2011) Using system dynamics in warehouse management: a fast-fashion case study, Journal of Manufacturing Technology Management, Vol. 22 Iss 2: 171 – 188. Cagliano, A.C., Grimaldi, S. and Rafele, C. (2010) Enabling the SCOR-Model Risk Management Process with a theoretical Performance-based Approach. In: Kersten, W., Blecker, T. and Luthje, C. (eds.) Pioneering Solutions in Supply Chain Management. A Comprehensive Insight into Current Management Approaches. Berlin: Erich Schmidt Verlag: 59-76. Chou, C.F. (2004) Development of Comprehensive Supply chain Performance Measurement System: A case Study in the Grocery Retail Industry. Master of Engineering in Logistics Thesis. Massachusetts Institute of Technology. Christopher, M., Lowson, R. and Peck, H. (2004) Creating agile supply chains in the fashion industry. International Journal of Retail & Distribution Management, Vol. 32 Iss: 8: 367 – 376. De Marco, A., Cagliano, A.C. and Grimaldi, S. (2012) An integrated approach to supply chain risk analysis. Journal of Risk Research, vol 15n. 7: 817-840. Ghemawat, P. and Nueno, J.L. (2006) Zara: Fast Fashion. Boston, Harvard Business Publishing. Gunasekaran, A., Patel, C. and McGaughey, R.E. (2004) A framework for supply chain performance measurement. International Journal of Production Economics, Vol. 87 Iss 3: 333-347. IBM (2008) A multi-faceted view on managing risk in a globally integrated enterprise. IBM. Jüttner, U., Peck, H. and Christopher, M. (2003) Supply chain risk management: Outlining an agenda for future research. International Journal of Logistics : Research & Applications, Vol. 6, No. 4: 197-210. 26/09/2012 Ignacio Goñi Casares 16
  • 17. Bibliografía • • • • • • • • • • • • • • Kam, B.H., Chen, L. and Wilding, R. (2011) Managing production outsourcing risks in China's apparel industry: a case study of two apparel retailers. Supply Chain Management: An International Journal, Vol. 16 Iss: 6: 428 – 445. Larsson, J. and Peterson, J. (2011) Evaluation of risks in a supply chain for customised knitwear. Borås, Sweden, University of Borås Swedish School of Textiles. Levy, C. Lamarre, E. and Twining, J. (2010) Taking control of organizational risk culture. Washington, D. C., McKinsey & Company. Lummus, R.R. and Vokurka, R.J. (1999) Defining supply chain management: a historical perspective and practical guidelines. Industrial Management & Data Systems, Vol. 99 Iss: 1: 11 – 17. Nakhata, C. (2008) Competitive Supply Chain Strategies in Fashion Industry. Executive Journal, 39-44. Penna, F. (2005) Analisi delle misure di performance della supply-chain : il caso Miroglio-Vesteben. Tesi di Laurea Specialistica, Politecnico di Torino. Project Management Institute. (2000) A guide to the project management body of knowledge (PMBOK®) (2008 ed.). Newtown Square, PA: Project Management Institute. Santos, S. (2006) Measuring performance in supply chain - a framework. Aveiro, Portugal, Universidade de Aveiro, DGEEI. Spain, Ministerio de Industria, Energía y Turismo. (2008). Guía avanzada de gestión de riesgos. Madrid: INTECO. Stefanović, N. and Stefanović, D. (2011) Supply Chain Performance Measurement System Based on Scorecards and Web Portals. Faculty of Science, University of Kragujevac. ComSIS Vol.8, No. 1: 167-192. Supply Chain Council. 2008. Supply-Chain Operations Reference-Model. Version 9.0. Pittsburgh, PA: Supply-Chain Council. Swanson, M., Bartol, N. and Moorthy, R. (2010) Piloting Supply Chain Risk Management for Federal Information Systems. Gaithersburg, US. National Institute of Standards and Technology. Tallone, D. (2006) Analisi di Processi Logistici e di indicatori di performance in un magazzino distributivo: caso MiroglioVestebene. Tesi di Laurea Specialistica, Politecnico di Torino. Weller, S.A. (2004) Fashion's Influence on Garment Mass Production: Knowledge, Commodities and the Capture of Value. PhD thesis, Victoria University: 117-143. 26/09/2012 Ignacio Goñi Casares 17