Cómo Construir el Gráfico de Costos Totales del Modelo EOQ con Excel

En el artículo Deducción de la Fórmula del modelo de Tamaño Económico de Pedido (EOQ) discutimos los fundamentos que permiten obtener la solución de dicho modelo, en particular aquel tamaño de pedido que permite minimizar la función de costos totales. Siguiendo dicho desarrollo conceptual, a continuación presentaremos un ejemplo tipo del modelo de Cantidad Económica de Pedido (EOQ) donde con el apoyo de una planilla Excel construiremos la función de costos totales, mediante la evaluación del costo total para distintos tamaños de pedido.

La Joyería Caminante es representante exclusivo de los relojes Ballon Bleu, de la prestigiosa Maison Cartier™, elaborados con oro gris y cubiertos con alrededor de 500 diamantes. Se sabe que:

  • Caminante le paga a Maison Cartier 40.000€ por cada reloj que importa al país.

  • Los costos de transporte e internación ascienden a 4.000€ por orden, independiente del número de relojes transportados.

  • Una vez en el país, los relojes representan un costo de almacenamiento anual del 20% de su precio, debido a los elevados seguros involucrados.

  • El mercado de compradores para este artículo de lujo es obviamente limitado en el país, pero en los últimos años las ventas de este producto se han estabilizado en la cantidad de 3 relojes mensuales.

Determine el número de relojes que Caminante debe pedir cada vez que pone una orden con Maison Cartier™, de modo de minimizar sus costos totales. ¿Cual es el costo total anual que enfrenta Caminante sin incluir el costo de comprar los productos?.

El tamaño óptimo de pedido que permite minimizar el valor de la función de costos totales es:

q-optimo-eoq-relojes

Donde el costo total (mínimo) asociado a dicho tamaño de pedido es:

costo-total-relojes

Notar que se han omitido los costos de compra los cuales en este ejemplo al no existir descuentos por cantidad es el mismo independiente del tamaño del pedido.

Con la ayuda de una planilla Excel se puede evaluar cuál es el costo total anual para distintos tamaños de pedido. En particular resulta de interés evaluar el valor que alcanza la función de costos totales para tamaños de pedido entre 1 y 36 relojes (la siguiente tabla muestra un extracto de dicho procedimiento).

tabla-costo-total-en-funcio

La información completa se puede graficar lo que permite apreciar la convexidad de la función de costos totales. Se ha incluido una línea punteada de color rojo que intercepta el eje vertical (costo total anual) para un valor de 48.000€ el cual se alcanza para un tamaño de pedido de 6 relojes.

grafico-costo-total-eoq

Problema de Inclusión de Costos Fijos en Programación Entera

La estructura de cobro utilizadas en general por las compañías de servicios donde el cliente debe pagar un valor fijo sólo por su utilización (independiente del nivel de consumo y/o eventualmente acotado a un máximo permitido) y un valor variable proporcional al consumo, son una práctica común en el esquema de fijación de precios. Esto suele ser el caso de las compañías de luz, agua, gas, teléfono, entre otras, donde el sólo hecho de tener una red operativa genera costos para la empresa los cuales son traspasados en parte o en su totalidad a los usuarios en un cargo fijo o de mantención más un cargo variable por consumo.

El artículo que presentamos a continuación busca, desde la perspectiva del cliente, minimizar el pago asociado a una cuenta telefónica mensual a través de un modelo de Programación Entera, lo que constituye un problema de inclusión de costos fijos. Cabe destacar que la complejidad del problema es menor y dado los datos se podría resolver por simple inspección, no obstante, nuestro interés es mostrar un marco de análisis pertinente a este tipo de problemas.

Ejemplo Inclusión de Costos Fijos en Programación Entera

Tres empresas telefónicas pidieron que me suscribiera a su servicio de larga distancia dentro del país. MaBell cobra US$16 fijos por mes, más US$0,25 por minuto. PaBell cobra US$25 por mes, pero el costo por minuto se reduce a US$0,21. Y con PhoneBell, la tarifa fija es de US$18 y el costo por minuto de US$0,22. Suelo hacer un promedio de 200 minutos de llamadas de larga distancia al mes. Suponiendo que no pague el cargo fijo si no hago llamadas y que puedo repartir a voluntad mis llamadas entre las tres empresas, ¿Cómo debo repartir las llamadas entre las tres empresas para minimizar la cuenta telefónica mensual?.

Variables de Decisión:

variables-inclusion-costos-

Función Objetivo:

funcion-objetivo-telefonia

Donde F_{i} representa el costo fijo mensual asociado a la compañía i y V_{i} el costo variable por minuto de larga distancia nacional correspondiente a la compañía i. Para mayor claridad se ha marcado con color amarillo y verde los elementos de costos fijos y variables (respectivamente) en la función objetivo.

Restricciones:

restricciones-telefonia

Donde (1) garantiza que se satisfaga el consumo mensual de llamadas, (2) que se realizan llamadas sólo a través de la(s) compañía(s) donde se asume el cargo fijo mensual y (3) impone las condiciones de no negatividad para las variables continuas X_{i}.

A continuación se muestra los resultados de la implementación computacional en Solver para el problema de telefonía que considera la inclusión de costos fijos.

solucion-solver-telefonia

La solución óptima consiste en X_{1}=0X_{2}=0X_{3}=200Y_{1}=0Y_{2}=0Y_{3}=1, es decir, se utiliza exclusivamente la compañía 3 (PhoneBell) y se cursan los 200 minutos mensuales de llamadas de larga distancia a través de dicha compañía. El valor óptimo es de US$62 que representa el costo mínimo de la cuenta telefónica mensual (US$18+200*US$0,22).

¿Quieres tener el archivo Excel con la implementación en Solver del Problema de Inclusión de Costos Fijos en Programación Entera?

[sociallocker]

MUCHAS GRACIAS!. DESCARGA AQUÍ EL ARCHIVO

[/sociallocker]

Cálculo de la Probabilidad de Aceptación de Lotes Productivos en la Evaluación de Proveedores

Los criterios para la evaluación de proveedores son múltiples y en particular los procedimientos que se utilizan para discriminar si un lote productivo se acepta o rechaza son críticos para garantizar la calidad de los insumos sobre los cuales se desarrollará un proceso productivo. En el siguiente artículo se presenta un ejemplo que consiste en la comparación de 2 proveedores en términos de la probabilidad de aceptación de lotes para distintos planes de muestreo, en conjunto con una estimación de la calidad promedio a la salida AOQ (Average Outgoing Quality) luego de la rectificación de las unidades no conformantes en cada caso.

Cálculo de la Probabilidad de Aceptación de Lotes Productivos

Usted está considerando la evaluación de 2 proveedores que le ofrecen uno de los principales insumos para su proceso productivo. El proveedor A, entrega lotes de 2.000 unidades, con un número promedio histórico de defectuosos por lote de 50 unidades. El proveedor B, entrega lotes de 4.000 unidades, teniendo un número histórico de defectuosos de 120 unidades por lote.

Al primer proveedor se le aplica un plan de muestreo simple de n=30 y c=2, es decir, se toma una muestra aleatoria de 30 unidades y se decide aceptar el lote si el número de unidades defectuosas detectadas es menor o igual a 2.

Al segundo proveedor se le aplica un plan de muestreo según norma MIL-STD-105, nivel riguroso y con una calidad media aceptable, AQL de 1%.

Se sabe que el costo de inspección es de $100 por unidad, independiente del proveedor que se tenga, mientras que el costo por artículo fallado que pasa la inspección es de $1.500, el cual está compuesto principalmente por garantías efectivas, las cuales no implican la reposición del producto sino su reparación.

Determine la probabilidad de aceptación del lote para ambos planes de muestreo, dados los tamaños de muestra elegidos, además de establecer las diferencias generadas en términos de calidad promedio de salida del lote.

En relación a la información anterior se tiene que para el Proveedor A el porcentaje promedio de defectuosos según el registro histórico es p=50/2.000=2,5% y para el Proveedor B es p=120/4.000=3,0%.

proveedores-inspeccion

Para determinar la probabilidad de aceptación de un lote proveniente del Proveedor A utilizamos la Distribución de Poisson dado que se cumplen los requisitos para su aplicación, a saber: n>15 ; p<10% ; N>10*n. Luego podemos hacer uso de Excel para obtener la probabilidad de aceptación del lote dada por la fórmula =POISSON(2;0,75;VERDADERO), donde c=2 corresponde al número de aceptación y 0,75 a n*p (30*0,025).

formula-poisson-excel

En el caso del Proveedor B se utiliza Military Standard 105D (conocido también por MIL-STD-105) donde el plan de muestreo esta dado por:

muestreo-mil-std-105

Notar que se considera nivel riguroso, con un tamaño de lote en el intervalo entre [3.201,10.000] unidades y AQL de 1%. El código asociado a este plan de muestreo es M que determina un tamaño de muestral de 315 unidades y un número de aceptación c=7. Esto se puede corroborar con algunas herramientas online para el cálculo del tamaño del lote utilizando la norma MIL-STD-105 como se observa a continuación:

tamaño-muestra-mil-std

En resumen la probabilidad de aceptación para ambos proveedores es:

plan-de-muestreo

Además:

tabla-calculo-aoq

Ambos valores calculados como Pa*p en vista de que N>>n. Por lo tanto, la inspección realizada al Proveedor B tendrá una mejor calidad promedio a la salida luego de la rectificación. Lo anterior se debe principalmente a la baja probabilidad de aceptación de estos lotes debido a un muestreo más riguroso, lo cual aumenta la calidad de los lotes efectivamente recibidos.

Cálculo del Nivel de Servicio Instock utilizando una Demanda con Distribución Exponencial

Ejemplo Cálculo del Nivel de Servicio Instock: Un vendedor de flores tiene que decidir todas las noches cuántas flores va a llevar de su plantación a su local comercial para vender al día siguiente. La demanda por flores es estocástica y por experiencia estima que sigue una distribución exponencial con parámetro λ=0,015. El costo por flor para el vendedor es de $6 y las flores no vendidas son consignadas a $2 a un vendedor de flores secas (esto último se considera un valor de rescate o salvage value). Además se estima que el costo por cliente perdido es de $11.

En base a los antecedentes anteriores la cantidad óptima de pedido que sugiere el Modelo Newsvendor está dada por:

calculo-pedido-newsvendor

El nivel de servicio Instock asociado a un pedido de 54 unidades es:

instock-vendedor-de-flores

Que como se aprecia corresponde a la integral definida entre 0 y 54 unidades de la función de densidad de probabilidad exponencial con  parámetro λ=0,015. El resultado anterior se puede corroborar haciendo uso del software Geogebra:

instock-geogebra

De forma análoga, simplemente basta evaluar el tamaño del pedido de 54 unidades en la función de distribución exponencial para evitar el cálculo de la integral definida presentada anteriormente. En efecto:

instock-funcion-distribucio

El siguiente diagrama obtenido con el complemento StatAssist (parte de Easyfit) da cuenta de lo anterior, donde se modela una distribución exponencial (acumulada o F) con parámetro λ=0,015 y donde para un valor de x de 54 unidades F(x) es aproximadamente un 55,51%. (se puede corroborar con la fórmula de Excel =ExpCdf(54;0,015)).

statassist-exponencial

El éxito de GameLab en el Desarrollo de Juegos de Simulación de Procesos y Negocios

GameLab, y su lema: from Classroom to playground (de la sala de clases al patio de juegos) constituye un excelente resumen de la orientación de esta empresa tecnológica fundada en Chile dedicada al desarrollo de juegos de simulación para cursos y universidades. El objetivo de sus distintos juegos es crear una experiencia inolvidable para los estudiantes en el contexto de un ambiente de aprendizaje dinámico y entretenido.

El siguiente artículo corresponde a una entrevista realizada en Junio de 2015 a Bernardo Pagnoncelli, socio fundador y Director Creativo de GameLab, ha quien personalmente he tenido el privilegio de conocer en el ámbito académico lo que nos ha permitido mantener una amistad a la fecha.

gamelab-logo

¿Cuándo y cómo nace GameLab?

Yo hago clases en la Universidad Adolfo Ibáñez (Santiago, Chile) desde el año 2009, y capturar la atención de los alumnos ha sido un desafío constante. Los alumnos llegan tarde a las clases, miran sus celulares, quieren conversar con sus colegas y son pocos los que están interesados en la clase. Yo dictaba el curso con Felipe Walker y los dos discutíamos mucho sobre este problema, en los intervalos de las clases. Yo le mencioné que un amigo ocupaba simulaciones digitales en la la sala de clase y que él había logrado aumentar la atención de los alumnos con esta herramienta. Sin embargo, la simulación no era visualmente atractiva y tenía una temática desactualizada. Felipe propuso implementar en computador con dos alumnos una de las actividades que hacíamos en clase ocupando lápiz y papel. Probamos la simulación en las clases de Gestión de Operaciones en pregrado y fue un éxito, prácticamente todos los alumnos participaban activamente, hacían preguntas, y querían ganar a sus compañeros.

¿Cuáles son las cátedras más idóneas en las cuales se pueden utilizar los juegos de GameLab?

Hemos utilizado en los cursos de Gestión de Operaciones a nivel de pregrado, Magíster y MBA y en el curso de gestión de precios en Marketing. Los juegos sirven para cursos en el área de Economía (teoría de juegos), Personas, (Negociación) y otros de Operaciones como Supply Chain Management y Programación Lineal.

¿Qué recomendaciones generales se les puede hacer a aquellos profesores que administran la simulación de alguno de los juegos? 

A los Profesores que ocupan los juegos les pasamos, además de un manual, un documento con una descripción detallada de los conceptos abordados en las simulaciones. Incluimos duración sugerida de cada etapa, preguntas que deben ser hechas, respuestas típicas de los alumnos, estrategias para jugar mejor, etc. Además de leer el documento, recomendamos que los Profesores jueguen en su computador la simulación un par de veces para acostumbrarse a la interfaz.

¿Cuál ha sido la experiencia de los clientes de GameLab en la utilización de los juegos de simulación? ¿Qué opinan los alumnos?

Hasta ahora la experiencia ha superado las expectativas. Tenemos un 100% de recompra, una vez que el Profesor incorpora la simulación a su programa se hace difícil sacarlo y volver a la metodología clásica. En las encuestas docentes hemos recibido muchos comentarios positivos, recalcando que esta metodología permite que se aprenda más y que invita a una mayor participación por parte del alumno.

¿Cuáles son los futuros planes para la empresa? ¿Se contempla la creación de nuevos juegos o el fortalecimiento de los actualmente disponibles?

GameLab sigue creciendo. Hace dos semanas nos ganamos un concurso en la incubadora Chrysalis, de la PUC de Valparaíso, y queremos expandir la oferta de juegos que tenemos. Además de Chile, en el momento estamos presentes en Estados Unidos, Canadá, Argentina e Italia. Una parte de los fondos será utilizada en una estrategia de marketing más agresiva, para aumentar la presencia mundial de la empresa. Del punto de vista de desarrollo, tenemos planes de crear otros juegos de Operaciones, y desarrollar nuevos productos en áreas como Finanzas, Contabilidad, Marketing y Economía.

¿Es posible acceder a versiones de prueba de los juegos? ¿Cómo se debe proceder?

En la página de GameLab (www.gamelab.cl) se pueden ver vídeos de los 3 juegos que tenemos actualmente. Los profesores interesados en acceder a versiones de prueba deben escribir a contacto@gamelab.cl. Y los alumnos deben mencionar a sus profesores que quieren ocupar nuestros productos en sus clases!.

A continuación les dejamos a nuestros usuarios de Gestión de Operaciones un vídeo del juego SodaPop Game desarrollado por GameLab que permite introducir los conceptos de procesos, demanda, inventarios e indicadores de servicio y que desarrollaremos con mayor detalle en un próximo artículo: