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Planificación de la Producción y Empaque en el Programa Maestro de Producción

El Plan Maestro de la Producción (PMP) especifica las fechas y las cantidades de producción que corresponden a cada uno de los elementos de la familia de productos (manufactura). En muchas aplicaciones el producto no esta terminado en la medida que no haya sido empacado, es decir, que este en una condición de uso suficiente para su comercialización. El siguiente artículo aborda el problema que enfrenta una empresa que debe programar los niveles de producción y empaque para 4 productos en un horizonte de planificación de 8 meses (4 bimestres), buscando satisfacer una demanda estimada al mínimo costo y haciendo uso de recursos limitados.

Planificación de la Producción

Una firma desea planificar la producción de los próximos 4 bimestres para sus productos finales, representados por los productos A, B, C y D. Esto se hará usando una política óptima de elaboración contra stock para satisfacer las demandas estimadas en cada periodo y cuyos valores se resumen en la siguiente tabla:

En la tabla se entrega igualmente una capacidad máxima de producción por producto, excepto para las labores de empacado. Asuma que estas capacidades son constantes sobre todo el periodo de planificación. En el caso de la sección de empaque esta transforma el producto en un producto empacado, de modo que hay una capacidad global sobre el número total de unidades que pueden ser empacadas en cada periodo y alcanza las 50.000 unidades por bimestre.

Es posible almacenar tanto productos finales como productos finales empacados en una cantidad ilimitada pues la bodega es bastante grande. Sin embargo, hay un costo unitario de mantención de unidades en inventario que se lista en la última columna de la tabla para un producto final empacado y que se asume no cambia en este horizonte de planificación. Asuma que el costo unitario de inventario de un producto final no empacado consiste en restar 4 euros por unidad al valor dado en la tabla para el costo de inventario de uno empacado. El actual inventario es nulo y no hay requerimientos de inventario al final del periodo de planificación.

Cada vez que se emplea la línea de empaque esta debe ser limpiada cuando se planifica empacar cada tipo de producto en un periodo y este proceso de limpieza o esterilización tiene un costo elevado. Dado lo anterior, se espera encontrar una solución donde no necesariamente se empaque de todos los tipos de productos finales en cada periodo. Para representar correctamente esta situación se tomará en cuenta un costo de setup que es independiente del periodo y la cantidad empacada pero si del tipo de producto y está dado por 500.000, 900.000, 800.000 y 900.000 euros para A, B, C y D, respectivamente.

Formule y resuelva computacionalmente un modelo de optimización que permita hallar una política óptima de producción que minimice los costos de inventario y setup, satisfaciendo los requerimientos (estimados) de demanda y las limitaciones en la capacidad de las instalaciones.

Variables de Decisión:

Parámetros: Dada la cantidad de datos del problema propuesto es conveniente trabajar con parámetros, de modo de utilizar una notación más compacta que es equivalente, a saber:

Función Objetivo: Se busca minimizar los costos asociados al proceso de empaque y almacenamiento de productos en inventario (empacados y no empacados) durante el período de planificación. Lo anterior se representa por la siguiente expresión:

Restricciones:

Demanda producto empacado para cada producto i y bimestre t: La demanda de producto empacado de cada uno de los 4 productos en los 4 bimestres se debe satisfacer a través de lo empacado en dicho período y los saldos del mismo (si los hubiere) almacenados en períodos previos.

Balance entre no-empacado y empacados para producto i y bimestre t: De forma similar a las restricciones anteriores, la cantidad de producto a empacar en un período (para cualquiera de las 4 variedades: A, B, B o D) se obtiene como un diferencial entre la producción de producto no empacado más el inventario inicial de producto no empacado menos la cantidad de producto no empacado que se deje en inventario al final del período.

Restricciones Lógicas: La cantidad de producto en un bimestre para un producto en particular no podrá superar las 50.000 unidades en caso que se decida empacar dicho producto en aquel período, en caso contrario no se empaca.

Capacidad de empacado para cada bimestre t: La cantidad de productos A, B, C o D que en total se empaquen en cada período no puede superar la capacidad de empaque de 50.000 unidades por período.

Capacidad de producción en cada familia y bimestre t: Se debe respetar la capacidad de producción de producto no empacado para cada variedad y en cada período del horizonte de planificación.

No negatividad: Las variables de decisión deben adoptar valores no negativos.

La siguiente imagen muestra la solución óptima (celdas amarillas) y valor óptimo (celda celeste) alcanzado a implementar este modelo de Programación Entera Mixta haciendo uso de Premium Solver Pro.

Consideremos el producto A de modo de ejemplificar respecto a la interpretación de los resultados. Se producen 6.000 unidades del producto A y se empacan sólo 5.000 de ellas en el bimestre 1 (con las que se satisface la demanda del bimestre 1), en consecuencia, al final del período se dispone de 1.000 unidades de producto A no empacado. Notar adicionalmente que a excepción del producto D para el resto de los productos no se empaca en todos los períodos.

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Problema de la Mochila en Programación Entera resuelto con OpenSolver

El Problema de la Mochila (conocido también como Knapsack Problem o simplemente KP) es un problema clásico de la Investigación de Operaciones y en particular de la Programación Entera. Consiste en un excursionista que debe preparar su mochila, la cual tiene una capacidad limitada y por tanto no le permite llevar todos los artículos que quisiera tener en la excursión. Cada artículo que el excursionista puede incluir en la mochila le reporta una determinada utilidad. Luego el problema consiste en seleccionar un subconjunto de objetos de forma tal que se maximice la utilidad que el excursionista obtiene, pero sin sobrepasar la capacidad de acarrear objetos.

En este contexto existen varias aplicaciones que guardan una similitud conceptual con el Problema de la Mochila y en consecuencia nos podemos beneficiar de la formulación y resolución de un modelo de optimización matemática para dicho propósito. Consideremos el siguiente ejemplo:

Problema de la Mochila

Un armador tiene un carguero con capacidad de hasta 700 toneladas. El carguero transporta contenedores de diferentes pesos para una determinada ruta. En la ruta actual el carguero puede transportar algunos de los siguientes contenedores:

El analista de la empresa del armador desea determinar el envío (conjunto de contenedores) que maximiza la carga transportada. Para ello se propone el siguiente modelo de Programación Entera:

Variables de Decisión:

Función Objetivo: Consiste en maximizar la carga que transportará el carguero.

Restricciones: El peso de la carga transportada no puede exceder la capacidad máxima del carguero.

Al implementar computacionalmente el problema anterior haciendo uso de OpenSolver se alcanzan los siguientes resultados:

La solución óptima consiste en transportar los contenedores C1, C2, C3, C4, C8, C9 y C10, con un valor óptimo de 700 (toneladas), es decir, se utiliza la capacidad completa del carguero. Notar que otra solución óptima consiste en transportar los contenedores C1, C3, C4, C5, C6, C7, C8 y C9 lo que reporta un similar valor en la función objetivo.

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Interpretación de la Señal de Rastreo de un Pronóstico de Demanda

La Señal de Rastreo (conocida también como Tracking Signal o TS) es una medida de desempeño que permite medir la desviación del pronóstico respecto a variaciones en la demanda. Análogamente se puede interpretar como el número de MAD (Desviación Media Absoluta o Mean Absolute Deviation) que el pronóstico está sobre o bajo la demanda real. La fórmula para calcular la Señal de Rastreo o Señal de Seguimiento corresponde a:

Los límites aceptables para la Señal de Rastreo dependen del tamaño de la demanda pronosticada (los artículos de volumen alto o ingreso alto se deben vigilar con frecuencia) y la cantidad de tiempo del personal disponible (los límites aceptables más estrechos hacen que mayor cantidad de pronósticos estén fuera de los límites y por lo tanto requieren de más tiempo para investigarlos). No obstante usualmente se considera como límites aceptables una Señal de Rastreo que varía en el rango de [-4,4] MAD.

La siguiente tabla mide el porcentaje del área de una distribución normal de media cero cubierta en el rango +- # de MADs.

Para una correcta interpretación de la Señal de Rastreo consideremos el siguiente ejemplo: La empresa de softwares Megasoft tiene disponibles los datos de demanda de notebooks de los últimos 2 años, divididos en 8 trimestres.

Utilizando una Regresión Lineal obtenga el pronóstico de demanda para los próximos 4 trimestres (en caso de obtener resultados fraccionarios redondee el pronóstico al entero más cercano).

Consideramos como variable dependiente la Demanda y como variable independiente el Trimestre. Adicionalmente sabemos que:

Luego estimamos el coeficiente de pendiente β1 y el coeficiente de intercepto β0. Notar que la cantidad de cifras significativas utilizadas para estimar los parámetros de la regresión ha sido arbitrario:

Una vez calculados los parámetros β0 y β1 estamos en condiciones de realizar los pronósticos para los próximos 4 trimestres (períodos 9, 10, 11 y 12).

Notar que al obtener los pronósticos de demanda utilizando exclusivamente la tendencia se omite las características estacionales del comportamiento de la demanda. Por ejemplo, se espera sobrestimar la demanda del trimestre 9 y subestimar la demanda del trimestre 11.

¿Cómo se comparta el método de pronóstico si lo ajustamos a los datos históricos?. Para ello será necesario realizar las proyecciones con la regresión lineal desde el trimestre 1 al trimestre 8. Por ejemplo, el pronóstico del trimestre 1 es F(1)=361+70,667(1)=432 (aproximado al entero más cercano). Los resultados completos se resumen en la tabla a continuación donde los valores en la columna celeste corresponden al MAD y los valores en la columna amarilla son la Señal de Rastreo.

A continuación graficamos el comportamiento de la Señal de Rastreo (TS):

La Señal de Rastreo se encuentra en el rango comúnmente aceptado y no se evidencia una tendencia en su comportamiento. No obstante el patrón que sigue (periodos bajo y sobre cero alternados) sugiere que utilizar la tendencia como único dispositivo de pronóstico no rescata de forma adecuada la variabilidad de los datos y la estacionalidad de los mismos. Lo anterior queda de manifiesto al comparar los datos reales versus los pronosticados:

Cuando TS es positivo la demanda real excede el pronóstico, por el contrario cuando TS es negativo la demanda real es menor que el pronóstico.

Como conclusión se propone utilizar un método que considere explícitamente la estacionalidad para realizar proyecciones como el Método de Pronóstico de Demanda utilizando Variación Estacional o el Método de Descomposición. No obstante en general se busca que la Señal de Rastreo varíe en el rango comúnmente aceptado de [-4,4] MAD y que su comportamiento no sugiera la presencia de error sistemático.

Clasificación de los Costos de Inventario

El manejo de inventarios implica equilibrar la disponibilidad del producto (servicio al cliente) con los costos de suministrar un nivel determinado de disponibilidad del producto. En este contexto se busca minimizar los costos relacionados con el inventario para cada nivel de servicio. El propósito del análisis de inventarios en organizaciones manufactureras y de servicio es especificar cuándo se deben pedir los artículos y el tamaño o cuánto solicitar en cada pedido.

Luego resulta natural que para tomar cualquier decisión que afecte el tamaño del inventario se deben tomar en cuenta los costos asociados a su gestión. El siguiente diagrama representa dichos costos de una forma esquemática, agrupando éstos en costos de hacer un pedido, costos de mantener el inventario y costos de falta de existencias:

Costos de Inventario

1. Costos de hacer un pedido: Conocido también como costo de emisión de pedido. Son aquellos costos asociados con la adquisición de bienes para el reaprovisionamiento del inventario. Cuando se emite un pedido se incurre en costos asociados con el procedimiento, ejecución, transmisión, manejo y compra del pedido.

Los costos de hacer un pedido, en una empresa de comercio detallista (retail) o empresa se servicios, pueden incluir:

el costo de procesar un pedido a través de los departamentos de contabilidad y compras.
el costo de transmitir el pedido al punto de suministro.
el costo de transportar el pedido cuando los cargos de transporte no están incluidos en el precio de los artículos comprados.
el costo de cualquier manejo o procesamiento de materiales de los artículos en el punto de recepción.

Por ejemplo en el modelo de Cantidad Económica de Pedido (EOQ) que considera abastecimiento externo se asume que el costo de emisión de pedido es fijo e independiente del tamaño del pedido.

Por otra parte cuando la empresa se auto suministra sus propios inventarios de artículos terminados (empresa manufacturera), como en el caso de reabastecimiento de una fábrica, los costos de hacer el pedido se alteran para reproducir los costos de ejecución de la producción (como sucede en el modelo de POQ). En este caso los costos de hacer un pedido pueden incluir:

el costo de procesar la orden de trabajo (OT).
el costo de preparación de máquina o proceso.
el costo de producción del producto para varios tamaños de pedido.

2. Costos de mantener el inventario: Son aquellos asociados a guardar artículos durante un período de tiempo y son proporcionales a la cantidad promedio de artículos disponibles. A la vez los costos de mantener inventario se pueden clasificar en:

2.1. Costo de espacio: Son cargos hechos por el uso del volumen dentro del edificio o espacio de almacenamiento (bodega). Cuando la bodega es rentada, la renta mensual se distribuye en función del volumen ($/m3/mes). Si el espacio es propio, los costos de espacio se determinan mediante la distribución de los costos de operación relacionados con el espacio, así como los costos fijos, como costos de equipo del edificio y del almacenamiento sobre una base de volumen almacenado.

2.2. Costo de capital: Se refiere al costo de oportunidad en conexión con el inventario. El costo exacto del capital para los propósitos de inventario se ha debatido durante algún tiempo. Muchas empresas usan:

Costo promedio de capital.
Tasa promedio de recuperación requerida de las inversiones de la compañía.
La tasa de rendimiento de las inversiones más lucrativas que la empresa no acepta.

2.3. Costo de seguros e impuestos: Los seguros y los impuestos, dependen de la cantidad de inventario disponible. De forma intuitiva la prima de los seguros a pagar serán mayores en la medida que la cantidad de productos que se almacene en inventario sea mayor.

2.4. Costo de riesgos de inventario: Son aquellos costos relacionados con deterioro, pérdidas, robos, daño, u obsolescencia. Por ejemplo los productos tecnológicos almacenados en inventario en un tienda de departamento se deprecian (en un sentido comercial) rápidamente en la medida que se mantengan un tiempo prolongado en la bodega (debido al desarrollo de la tecnología donde los productos son sustituidos rápidamente por nuevas alternativas con mejores prestaciones y en algunos casos incluso más económicas). En general los costos de riesgo de inventario son particularmente caros en productos que tienen un ciclo de vida corto (por ejemplo en aquellos casos que la decisión del tamaño de pedido involucra un sólo período como el modelo Newsvendor).

3. Costos de falta de existencias: Se incurre en costos por falta de existencias o quiebres de stock cuando se emite un pedido pero este no puede satisfacerse desde el inventario al cual esta normalmente asignado. Dentro de los costos de quiebre de stock se encuentran:

3.1. Costo por pérdida de ventas: Ocurre cuando el cliente, ante una situación de falta de existencias decide cancelar su pedido del producto (el costo es el beneficio que se habría obtenido de esta venta). Este costo es muy difícil de estimar dado que frente a un quiebre de stock no estamos seguros cuántas unidades estaba dispuesto a comprar el cliente y si también la falta de inventario afecto la venta de otros productos. Por ejemplo si una panadería vende toda la producción del día antes de lo estimado, cuando lleguen nuevos clientes preguntando por pan al percatarse que no queda es menos probable que compren productos complementarios (por ejemplo queso). Incluso es más, en un caso extremo el quiebre de stock puede implicar que el cliente no nos prefiera en el futuro y se cambie a la competencia, perdiendo todos los flujos de dinero que representaba ese cliente en el tiempo.

3.2. Costo de pedido pendiente: Ocurre cuando un cliente espera a que su pedido sea surtido, por lo que la venta no esta perdida, sólo retrasada. Los pedidos pendientes pueden crear costos adicionales de personal, ventas, transporte, manejo, etc.

Limitaciones y Dificultades de la Planificación de Requerimientos de Materiales (MRP)

A nivel táctico-operacional se necesita contar con un plan detallado que coordine las decisiones del Plan Maestro de Producción con todos los ítems de demanda dependiente relacionados con el plan óptimo de elaboración de productos finales. A ello contribuye precisamente el empleo de la técnica de la Planificación de Requerimientos de Materiales (MRP). Sin embargo, existen varias limitaciones y dificultades en esta técnica que en muchas situaciones obligan a considerar extensiones y mejoras de la misma.

Los problemas más serios y comunes del MRP son:

1. No toma en cuenta restricciones a la disponibilidad o capacidad de los recursos escasos: En consecuencia se asume que se puede implementar (al menos que se indique explícitamente lo contrario) cualquier lotificación que sea factible y que logre cubrir los requerimientos. Por ejemplo consideremos las siguientes necesidades brutas de un producto con demanda dependiente:

Asumiendo un costo de emisión de pedido de $10, un inventario inicial de 45 unidades, un costo unitario semanal de inventario de $0,02 y un lead time de 2 semanas, al aplicar la técnica del Costo Total Mínimo se alcanzan los siguientes resultados:

El primer pedido debe ser de 205 unidades el cual satisface las necesidades de la semana 4 a la semana 8. No obstante no tenemos certeza si es posible emitir un pedido de esa magnitud, en particular si se dispone de una capacidad de producción por período suficiente para llevar a cabo tal alternativa.

2. El tiempo real que demora en completarse una orden de fabricación o de compra depende muchas veces más de la congestión del sistema que del ítem propiamente tal: Efectivamente para el desarrollo del MRP se asume que el tiempo de reposición o lead time es conocido y no existe incertidumbre en su comportamiento lo que claramente corresponde a una simplificación del análisis. Si en el ejemplo anterior el lead time es superior al estimado esto podría generar un quiebre de stock.

3. Lo sensible que resultan los lotes de fabricación o compra frente a pequeños cambios en las necesidades brutas o netas requeridas, especialmente ante la presencia de lotes mínimos: Para visualizar esta dificultad es suficiente con sensibilizar las necesidades brutas del ejemplo anterior y verificar que aun frente a modificaciones que se podrían considerar marginales perfectamente puede afectar el tamaño de los lotes de compra o fabricación.

En consecuencia a lo anteriormente expuesto en relación a las dificultades asociadas al uso del MRP, el empleo de dicha herramienta de planificación obliga a su uso de manera iterativa, reprogramando y modificando las capacidades en el plan agregado y/o el plan maestro una y otra vez hasta respetar los límites disponibles de capacidad del plan detallado a que da origen en MRP.

De manera alternativa, es posible emplear modelos de planificación de necesidades, llamados de MRP II (Planeación de Recursos de Manufactura), que extienden la técnica de MRP mediante el uso de modelos de optimización que representan de mejor forma las dificultades comentadas.