Este trabajo presenta una aplicación del análisis bibliométrico al campo del Management de Operaciones, donde este tipo de análisis constituye una innovación metodológica frente a las formas más clásicas de revisión de la literatura. En este sentido, una búsqueda utilizando como base las publicaciones contenidas en Social Sciences Citation Index (SSCI) revela la existencia de únicamente tres artículos que hayan efectuado análisis bibliométricos en este campo: (Pilkington y Liston-Heyes ,1999), (Pilkington y Fitzgerald, 2006) y (Pilkington y Meredith, 2009). Estos trabajos basan su fundamentación en la identificación de temáticas a través del análisis de co-citas y por lo que se refiere a su contenido ponen de manifiesto que el campo de Management de Operaciones ha experimentado una evolución importante en los últimos años. La misma se concreta en un desplazamiento desde una visión en la que predominan temas de investigación más tácticos y fragmentados, hacia una preocupación por temas más integrados y estratégicos, destacando en este sentido una nueva tendencia de investigación hacia cuestiones como las cadenas de suministro o la flexibilidad (Pilkington y Meredith, 2009).


En relación con la segunda de estas temáticas identificadas como actuales y crecientes por Pilkington y Meredith (2009), su interés radica en el hecho de que, desde un punto de vista estratégico, la flexibilidad es una necesidad derivada de la combinación de un mercado globalizado, con una intensa competencia y unos rápidos cambios tecnológicos, circunstancias todas ellas que exigen a las empresas una elevada capacidad de respuesta a los retos derivados de esta situación. La capacidad de liderar tales procesos afecta a las posibilidades de supervivencia de las empresas, así como a sus rendimientos, y está íntimamente relacionada con la habilidad para responder mejor y en mejores condiciones de tiempo, coste, esfuerzo o rendimiento a las demandas del mercado con productos y/o servicios innovadores, de calidad y ofrecidos a un precio adecuado, dentro del marco de la estrategia competitiva de la empresa. Esta problemática general está estrechamente vinculada con el área de operaciones de la empresa, ámbito en cuyo desarrollo la flexibilidad desempeña un papel esencial en el logro de ventajas competitivas (Suarez y otros, 1996), (Beach y otros, 2000), (Slack, 2005). Por tanto el estudio de la relación entre flexibilidad operacional y performance empresarial resulta de interés desde una doble perspectiva, académica y profesional, y es por ello que el análisis de la literatura que ha investigado dicha relación, concretamente a partir de técnicas bibliométricas, constituye el objetivo principal de este trabajo. 


El mismo presenta dos novedades principales frente a la literatura previa. En primer lugar, la derivada de la no existencia hasta la fecha de trabajos bibliométricos que hayan realizado un análisis pormenorizado de la relación entre la flexibilidad operacional y la performance. La segunda novedad radica en la incorporación al análisis no sólo de los indicadores más habituales de actividad y de relación de primera generación, sino también de segunda generación, y en concreto el análisis de co-palabras. Este último tipo de indicadores reviste especial interés para el investigador, por cuanto al centrarse en el análisis del contenido de los artículos para definir y clasificar temáticas de investigación permiten obtener una visión del campo científico disminuyendo el grado de componente subjetivo que acompaña a los procesos de revisión de la literatura tradicionales. A pesar de lo anterior, su presencia en el campo del Management de Operaciones es prácticamente inexistente -se ha identificado un único trabajo, (Sungjoo y otros, 2009), donde los autores proponen un enfoque para la creación y la utilización de mapas de palabras clave basadas en patentes para su uso en la nueva actividad de creación de tecnología-, por lo que el trabajo que aquí se presenta puede constituir una aportación relevante en este campo de estudio. 


En base a estas consideraciones previas, el objetivo principal de este trabajo es realizar un estudio de la relación entre la flexibilidad operacional y la performance empresarial a través de técnicas bibliométricas. De una forma más precisa, los objetivos específicos del trabajo se concretan en los siguientes puntos:


1.- Aplicación de indicadores de actividad, a fin de obtener datos acerca del volumen e impacto de las actividades de investigación, así como sobre la distribución de los autores según su productividad. En particular, los indicadores seleccionados en el trabajo son el análisis de autores y revistas más productivas, evolución del campo de estudio y ley de Lotka. 


2.- Aplicación de indicadores de relación de primera y segunda generación. Los primeros rastrean las conexiones entre investigadores y campos, mientras los segundos se centran en el análisis del contenido de los artículos para definir temáticas de forma clara. En particular, en este trabajo se emplea la co-citación de autores dentro del primer grupo, y el análisis de co-palabras dentro del segundo. 


En este apartado se expondrá en primer lugar la metodología empleada en el proceso de revisión sistemática hasta obtener la muestra final de documentos para la realización del análisis bibliométrico. En segundo lugar, se expondrá brevemente el tipo de indicadores bibliométricos empleados, deteniéndonos en mayor medida en el análisis de los indicadores de segunda generación.


Para el desarrollo de la investigación se ha realizado una búsqueda sistemática previa accediendo a la base de datos ISI Web of Knowledge’s Social Sciences Citation Index (SSCI) durante el mes de Julio de 2011 con los criterios que a continuación se detallan. El límite temporal seleccionado fue el máximo permitido (1981-2011) realizándose la búsqueda sistemática de referencias con las palabras clave cuya justificación se detalla a continuación:


1. Términos que definen el campo general de estudio (manufacturing flexibility y operational flexibility) al haber recaído la denominación de esta área funcional en cualquiera de los dos términos utilizados.


2. Términos que definen las dimensiones de flexibilidad de las áreas vinculadas en su totalidad al área de operaciones siguiendo la definición aportada por Aggarwal (1997). Así se incluyen las dimensiones product flexibility, volume flexibility, mix flexibility y machine flexibility.


3. Términos que definen la mano de obra como recurso del área de operaciones: incluyéndose el término labor flexibility como un recurso más de dicha área funcional. 


4. Términos de resultado: analizándose tanto la dimensión cuantitativa de la performance como su dimensión cualitativa al incluirse los términos productivity, performance, quality e innovation.


La búsqueda de datos en SSCI se ha llevado a cabo con las condiciones que se señalan en la tabla I donde las palabras clave se utilizaron como criterio de selección para el topic o tema (título, palabras clave o resumen).


En relación a las condiciones de búsqueda cabe decir que se efectuó una comprobación del lenguaje de publicación de las revistas JCR clasificadas en las categorías Management y Operations Research que puso de manifiesto que el 96.16% de las revistas tenían como idioma de publicación el inglés, por lo que se eligió éste como lenguaje de búsqueda. En relación al tipo de documento, se decidió seleccionar los artículos y revisiones publicados en revistas como base para el análisis. Ambas fuentes no sólo constituyen la fuente de conocimiento más actual sino que además, autores como Holsapple y Lee- Post (2010) sostienen que las publicaciones en revistas son las que los investigadores del management de operaciones utilizan como conductos para el suministro de conocimientos a otros, siendo las revistas las más buscadas por los consumidores del management de operaciones.


Con estos criterios de búsqueda se obtuvo una muestra inicial de 237 documentos que tras un proceso de filtrado a partir de la lectura de los abstracts para eliminar errores se redujo a 128 documentos que podrían haber contribuido al desarrollo de la teoría o bien a probar la teoría en este campo. Obtenida la muestra final de documentos se creó en una segunda fase una base de datos ACCESS con la información obtenida y que fue ajustada para poder realizar el análisis sin que los resultados fueran distorsionados. En este sentido se realizaron los ajustes propios de los errores procedentes de la descarga de los datos, comprobándose por ejemplo que las referencias a un mismo autor se realizasen de la misma forma u homogeneizando las keywords de los textos en cuanto a plurales y singulares.


Concluido el proceso de revisión sistemática se detallan a continuación los indicadores bibliométricos empleados en esta investigación:


En primer lugar se incluyen indicadores de actividad, en particular análisis de autores y revistas más productivas, evolución del campo de estudio o ley de Lotka. Esta última es también conocida como cuadrática inversa de la producción científica y establece que el número (Y) de aquellos autores que han publicado una cantidad determinada de trabajos (X) en un área de investigación a lo largo de varios años de actividad es una relación fija con un número constante de autores que han publicado uno o muy pocos artículos (Lotka, 1926). Se formula como Y= K/Xn donde K y n son constantes y generalmente n igual a 2.


En segundo lugar se analizan los indicadores de relación de primera y segunda generación, en particular co-citación de autores y análisis de co-palabras, respectivamente. 


El análisis de la co-citación de autores enfatiza la idea de que las citas conjuntas que contienen los artículos científicos constituyen una referencia clara en un campo de investigación, permitiendo identificar los documentos considerados como fundadores y los que contribuyen a desarrollar el campo. De acuerdo con el trabajo de Sanz (2003), para medir la estructura, organización y nivel de integración de la red de co-citación se deben considerar dos aspectos: el primero consiste en la densidad del grafo, que muestra su alta o baja conectividad, siendo una medida expresada en porcentaje del cociente entre el número de relaciones existentes con el máximo de relaciones que podría tener si todos los nodos estuvieran conectados directamente con todos los demás (Sanz, 2003). 


El segundo aspecto importante hace referencia a las medidas de centralidad, dentro de las cuales se pueden identificar según indica Freeman (1979) las de rango, cercanía y mediación. El rango mide el porcentaje de conexiones que tiene un nodo sobre el total de la red. La medida de centralidad basada en cercanía representa la independencia, la capacidad que tiene un nodo de alcanzar a los demás. Por último, la medida de mediación constituye el control de la comunicación de otros y su capacidad de restringirla, muestra cuando el actor es intermediario entre otros actores del mismo grupo que no se conocen entre sí. Para la representación del diagrama de co-citación de autores se utilizará el análisis de redes sociales (Social Network Analysis).


El análisis de co-palabras, por su parte, se basa en un principio simple: una especialidad de investigación puede ser identificada por su propio vocabulario, o más exactamente, por las particulares asociaciones que se establecen entre sus palabras clave (Callon y otros, 1993). Al contabilizar todas las apariciones conjuntas y representar sus relaciones gráficamente, es posible identificar distintas agrupaciones o clusters temáticos en los que la fuerza de la unión de las palabras que los integran se mide por un índice normalizado cuyo valor depende tanto de la aparición de las palabras individualmente como de sus apariciones conjuntas y que se calcula como:


donde Cij mide la intensidad de asociación entre las dos palabras i y j, y Ci y Cj la frecuencia absoluta de aparición de las palabras i y j respectivamente.


Identificar las temáticas presentes en base al análisis de co-palabras constituye una primera etapa que debe ser completada con un análisis de las posiciones respectivas. Las nociones de centralidad y densidad permiten representar de forma sintética y simplificada la morfología de la red. Como cada cluster se define por su centralidad y densidad es posible trazar un diagrama estratégico donde: 


Los agregados del cuadrante 1 (esquina superior derecha de la matriz) son a la vez centrales en la red general (están sólidamente conectados a otros agregados) y están recorridos por intensas relaciones que manifiestan su alto grado de desarrollo y de integración. 


Los agregados del cuadrante 2 (esquina inferior derecha) son centrales, es decir, están ampliamente conectados a otros agregados, pero la densidad de sus relaciones internas es relativamente débil. Son susceptibles de convertirse en centrales y desarrollados, por lo que resultan importantes para el desarrollo del campo.


Los agregados del cuadrante 3 (esquina superior izquierda) son periféricos y la intensidad de sus relaciones internas (gran densidad) indica que se corresponden con problemáticas de investigación cuyo estudio está bien desarrollado. Puede tratarse de agregados que se han visto marginados progresivamente, atrayendo cada vez menos interés a su alrededor: aparecen como especializaciones que interactúan débilmente con respecto a las otras subredes.


Los agregados del cuadrante 4 (esquina inferior izquierda) son a la vez periféricos y poco desarrollados. Representan los márgenes de la red. 


Por lo que se refiere a las herramientas utilizadas para el cálculo de estos indicadores, todos ellos son softwares de fácil acceso puestos a disposición de toda la comunidad científica. En relación a los indicadores de actividad y de relación de primera generación se utilizó el software SITKIS junto a los programas UCINET y NETDRAW, mientras que para el análisis de los indicadores de segunda generación (análisis de co-palabras) se ha utilizado el software específico REDES 2005, que ha permitido la identificación de las temáticas presentes en el campo y su clasificación de acuerdo a la matriz estratégica. El programa REDES requiere definir una serie de parámetros a través de los cuáles se obtienen tres resultados: la matriz de co-ocurrencia normalizada, la matriz de adyacencia y las agrupaciones por temáticas clasificadas en la matriz estratégica. En concreto, los parámetros definidos en este trabajo fueron: a) aparición mínima de palabras (cuatro); b) co-ocurrencia mínima de palabras (dos) y c) tamaño mínimo del grupo (tres). 


La elección de los valores para estos parámetros se justifica siguiendo los pasos previos de Benavides y otros (2011). Por lo que se refiere al primero, aparición mínima de palabras, se ha optado por representar las palabras clave que aparecen en más de tres artículos por dos razones. En primer lugar, para recoger aquellas palabras más relevantes en el campo (seleccionando aquellas de mayor repetición) y en segundo lugar para facilitar la lectura e interpretación de los resultados obtenidos. Continuando por el segundo, co-ocurrencia mínima de palabras, se especifica un valor de dos para garantizar la existencia de una línea de investigación, al encontrarse dos palabras ligadas en más de un texto científico. Por último, se especifica un tamaño mínimo del grupo de tres para que las agrupaciones o clusters resultantes tengan la suficiente consistencia temática.


En primer lugar se exponen los principales resultados obtenidos de la aplicación de los indicadores de actividad (evolución del campo de estudio, cumplimiento de la ley de Lotka, autores y revistas más productivas) para en segundo lugar comentar los resultados obtenidos de los indicadores de relación (co-citación de autores y análisis de co-palabras).


Este trabajo ha presentado una aplicación concreta de las técnicas bibliométricas al campo que estudia la relación entre las dimensiones de flexibilidad del área de operaciones y la performance, utilizando como base las publicaciones contenidas en el WOS en un periodo de 30 años. En concreto del análisis efectuado se han derivado tres tipos de resultados principales.


Por lo que se refiere al primer objetivo específico, señalar que la información proporcionada por los indicadores de actividad ha puesto de manifiesto que se trata de un campo de estudio que está experimentando una evolución ascendente, y donde las temáticas emergentes tienen un componente más estratégico que operativo. Esta evolución es consistente con la experimentada por el campo de Management de Operaciones en general, tal y como ponen de manifiesto Pilkington y Meredith (2009). Asimismo se considera un campo de estudio relativamente reciente, puesto que los primeros documentos datan de principios de los años 90. En el mismo se verifica el cumplimiento de la ley de Lotka, lo que supone que hay una mayor concentración de artículos en pocos autores productivos en comparación con otras disciplinas, y en el que los autores y revistas más productivos no necesariamente coinciden con los más citados. Así, por ejemplo, las revistas más productivas son la International Journal of Operations & Production Management y la International Journal of Production Research, mientras que las más destacadas en cuanto a promedio de citas son Management Science junto con Journal of Operations Management.


Continuando con el segundo de los objetivos específicos señalados, los resultados aportados por los indicadores de primera generación han permitido identificar los autores que constituyen el marco teórico de referencia, destacando en este sentido los artículos de Gerwin (1987), Slack (1983), Browne (1984) o Jaikumar (1986). Por último, los resultados de los indicadores de segunda generación han permitido identificar, y clasificar en una matriz estratégica, las temáticas que integran este campo. Por lo que a la identificación de temáticas se refiere, se han obtenido un total de 6 clusters: Simulation, Capacity, Strategy, Resource Based View, Machine Flexibility y Management, y en cuanto a su clasificación en la matriz estratégica se identifican temáticas ampliamente desarrolladas (Management), periféricas especializadas (Simulation), periféricas poco desarrolladas (Machine Flexibility y Capacity) y las emergentes (Resource Based View y Strategy). Por tanto, y desde una perspectiva global, puede afirmarse que el análisis efectuado ha permitido dar cumplimiento a los objetivos específicos planteados en el trabajo, llegando a describir un campo cuya estructura es compleja y rica, ya que encontramos todas las familias de los temas: unos centrales, otros periféricos, y diferentes grados de desarrollo, lo que sugiere una dinámica importante en el mismo. 


Por lo que se refiere al objetivo principal del trabajo, esto es el estudio de la relación entre flexibilidad operacional y performance, el análisis del contenido de los diferentes clusters identificados mediante los indicadores de segunda generación revela que el grueso de la investigación desarrollada hasta la fecha ha abordado este problema desde una perspectiva parcial y una visión eminentemente táctica. Estas afirmaciones se justifican, en primer lugar, por cuanto la mayoría de los trabajos centran su interés tan sólo en una o, a lo sumo, dos de las dimensiones del constructo flexibilidad operacional. En segundo lugar, porque el análisis de tales dimensiones se realiza para casos o situaciones concretas, incorporando tan sólo en algunos trabajos un reducido número de variables internas y externas que pueden afectar a los resultados obtenidos. 


En concordancia con lo anterior, el análisis realizado ha puesto de manifiesto que las futuras líneas de investigación de la relación entre flexibilidad operacional y performance deberían abordar el estudio de esta relación desde una perspectiva estratégica y empleando marcos teóricos plenamente aceptados y desarrollados en otros ámbitos del management, pero aún escasamente aplicados en este campo concreto, como la visión basada en los recursos y el enfoque de capacidades dinámicas.