Inventarios Archivos - Página 4 de 5 - Gestión de Operaciones

Punto de Reposición e Inventario de Seguridad con Demanda y/o Lead Time Variable

En la revisión de las herramientas básicas para la gestión de inventarios destaca el modelo EOQ (Economic Order Quantity) o análogamente en su traducción al español conocido como Cantidad Económica de Pedido. Este modelo tiene una serie de supuestos simplificadores entre los cuales destaca que tanto la demanda y el tiempo de reposición (o lead time) es constante y conocido. Lo anterior limita significativamente su aplicación práctica dado que la regla general es que la gestión de inventarios esta afecta a la incertidumbre.

Al existir incertidumbre (en la demanda y/o lead time) será necesario establecer un nivel de servicio conocido como Instock (α) que permita acotar la probabilidad de quiebre de stock a un valor objetivo (1-α) durante el tiempo de reposición. En este contexto el Punto de Reposición (ROP) determina el momento en el tiempo en el cual será necesario realizar una nueva orden de pedido.

Las siguientes fórmulas permiten calcular el Punto de Reposición (ROP) para distintos escenarios de incertidumbre de la demanda y/o tiempo de reposición:

Ejemplo Caso 1: Demanda Fija – Lead Time Fijo

Una empresa enfrenta una demanda anual de 1.500 unidades de un producto en particular. Los costos unitarios de mantener inventario son de $0,18 anual. El costo fijo de emitir un pedido (independiente del tamaño del mismo) es de $15 y el tiempo de reposición del proveedor es de 2 semanas. Determine el tamaño óptimo de pedido utilizando EOQ y el Punto de Reposición. Asuma que el año tiene 50 semanas.

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

El Punto de Reposición corresponde a:

La empresa deberá realizar una nueva orden de pedido (de 500 unidades) cada vez que su inventario alcance las 60 unidades. Una pregunta natural es ¿cuál es la probabilidad de tener quiebre de stock durante el período de reposición?. La respuesta: 0%. Esto debido a que se asume que no existe incertidumbre y por tanto los pedidos llegaran justo a tiempo. En consecuencia en este escenario no es necesario disponer de un stock de seguridad.

Ejemplo Caso 2: Demanda Variable – Lead Time Fijo

La demanda diaria por una cerveza se distribuye normal con media de 50 litros y desviación estándar de 15 litros. El tiempo de reposición es de 10 días. Si se desea un nivel de servicio Instock de un 95% determine el Punto de Reposición y el Inventario de Seguridad.

Notar que Z(95%)~1,645 lo cual se puede obtener utilizando Excel y la fórmula: =DISTR.NORM.ESTAND.INV(95%). También se podría asumir que no está permitido comprar cerveza en fracciones de litros. En dicho caso ROP debe ser de 579[litros] (notar que el criterio de aproximación es al entero superior más cercano de modo que se garantice el nivel de servicio mínimo).

En cuanto al inventario de seguridad, éste corresponde a:

Ejemplo Caso 3: Demanda Fija – Lead Time Variable

La demanda diaria de un artículo es de 50 unidades. El tiempo de reposición sigue una distribución normal con media de 8 días y desviación estándar de 2 días. Obtenga el ROP que permita asegurar un nivel de servicio de un 95%.

El Punto de Reposición debe ser de 567[unidades].

Ejemplo Caso 4: Demanda Variable – Lead Time Variable

La demanda diaria de una hamburguesa sigue una distribución normal con media de 1.000 unidades y desviación estándar de 100 unidades. El tiempo de reposición también se distribuye normal con media de 8 días y desviación estándar de 2 días. Encuentre el Punto de Reposición para un nivel de servicio de un 95%.

Cómo instalar WinQSB en un computador con Sistema Operativo Windows 7

Lamentablemente el popular software WinQSB (muy útil como herramienta de análisis para cursos de Gestión de Operaciones e Investigación de Operaciones) el cual hemos utilizado en artículos anteriores en el blog no es compatible con las últimas versiones de sistema operativo Windows, en particular con Windows 7 y tampoco lo es con Windows 8 o con la reciente versión disponible de Windows 10 que Microsoft ha dispuesto para descarga e instalación gratuita por parte de los usuarios. Si bien existen alternativas en la red donde podemos descargar el programa quedará en evidencia la incompatibilidad según se muestra en la imagen a continuación:

En nuestra experiencia WinQSB ha funcionado sin inconvenientes en una versión de 34 bits de Windows Vista pero desconocemos desde que versión de Windows exactamente ya no es posible su utilización (lo más probable es que justamente sea a contar de la versión de Windows 7).

¿Qué podemos hacer entonces para utilizar WinQSB en una versión más reciente de Windows?. En una frase esta pregunta no es fácil de responder, sin embargo, te sugerimos los siguientes pasos:

1. Verifica con exactitud que versión de Windows tienes. Para ello haz clic en el botón Inicio, luego con el botón secundario en Equipo y finalmente en Propiedades.

2. Intenta si es posible instalar Windows XP Mode. Con Windows XP Mode se pueden ejecutar programas diseñados para Windows XP en equipos con las ediciones Professional, Enterprise o Ultimate de Windows 7. Lamentablemente Windows XP Mode no se admite en Windows 8. (Lee detenidamente las instrucciones disponibles en: http://windows.microsoft.com/es-xl/windows7/install-and-use-windows-xp-mode-in-windows-7).

Como podrás haber apreciado nuestra versión de Windows 7 es Home Premium la que en principio sería incompatible con XP Mode. Si tienes la edición Professional, Enterprise o Ultimate te agradeceríamos nos puedas compartir tu experiencia en la instalación de Windows XP Mode y luego la utilización de WinQSB (para ello puedes agregar tus comentarios a este artículo, te agradecemos de antemano!).

Cómo calcular el Instock y Fill Rate asociado a un Inventario

En la Gestión de Inventarios resulta como regla general tomar decisiones en un contexto de incertidumbre en el cual no se conoce por anticipado el valor o realización de la variable aleatoria que representa la demanda de un producto.

En este aspecto es importante detenerse un momento dado que según nuestra experiencia docente suele ser una fuente de confusión de los alumnos. Se puede asumir que en base a información histórica se puede construir una demanda empírica que represente razonablemente el comportamiento de la demanda de un producto o incluso buscar su representación a través de una función de probabilidad conocida o demanda teórica (por ejemplo distribución normal, distribución uniforme, distribución gamma y otras utilizadas frecuentemente para fines académicos) para la cual se deberá estimar los mejores valores de los parámetros respectivos (por ejemplo en el caso de seleccionar una distribución normal se deberá estimar los valores de la media µ y la desviación estándar σ).

Para este propósito se puede hacer uso de software estadístico como Easyfit. No obstante, independiente si trabajamos con una distribución empírica o distribución teórica que modele el comportamiento de la demanda, conocer con anticipación el valor que tomará ésta no es posible dado que esto corresponde a la realización de una variable aleatoria.

En el contexto anterior resulta necesario disponer de indicadores de gestión que permitan evaluar el desempeño de una política de mantenimiento de inventario que ayude a los tomadores de decisiones a tomar acciones correctivas de ser necesario.

Para ello presentaremos 2 indicadores frecuentemente utilizados en la actualidad, en particular en la industria de la venta al detalle o comercio minorista, conocida comúnmente como Retail.

Instock: Considerando una demanda aleatoria, y dado una cantidad de inventario Q decimos que su probabilidad de Instock es P[D<=Q].

Fill Rate: Es un indicador de servicio que representa el porcentaje de la demanda que se logra satisfacer. En fórmula:

Ejemplo Instock y Fill Rate

La panadería Bredi es conocida por producir el mejor pan fresco de la ciudad, por eso tiene ventas sustancialmente altas. Los siguientes datos fueron recolectados durante el último año y para cada valor de k en la segunda columna se indican que porcentaje de días del año pasado la demanda fue exactamente k (baguettes):

En base a la demanda esperada, el gerente de la panadería Bredi decide hornear 475 baguettes cada mañana (Q=475). ¿Cuál es el Instock y Fill Rate asociado a este tamaño de lote de producción?. (Es importante verificar que la suma de las probabilidades (días en que la demanda fue exactamente k unidades de producto) es un 100%).

Instock: P[D<=475]=25%+15%+10%+10%=60%, es decir, la probabilidad de que en un día cualquiera se puede satisfacer la demanda de forma íntegra es un 60%. Por ejemplo, si la demanda de un día es de 500 baguettes dado un tamaño de producción de 475 unidades se incurre en un quiebre de stock.

Fill Rate: Las ventas esperadas depende del tamaño de lote de producción (Q). Por ejemplo, si la realización de la variable aleatoria (demanda) resulta ser igual o superior a 475 baguettes, se venderán sólo lo que se produce (Q=475) y el remanente se considera como venta perdida.

En cuanto a la demanda esperada, ésta es independiente de Q por tanto corresponde simplemente a ponderar los distintos valores de k por la probabilidad de ocurrencia del escenario respectivo. En consecuencia en el ejemplo:

Lo anterior permite corroborar un resultado que se puede generalizar: Instock <= Fill Rate

Conclusiones: Naturalmente al aumentar el tamaño de Q se incrementa tanto el Instock como el Fill Rate, no obstante, esta decisión no necesariamente es la recomendable dado que aumenta la probabilidad de quedar con stock al final del día (el cual en el ejemplo podría no tener uso alternativo en caso que se decida botar el pan que sobre o podría venderse como pan frío al día siguiente obteniendo usualmente una fracción del costo de fabricación).

Este tipo de escenarios es al que usualmente los tomadores de decisiones se ven enfrentado en problemas de ciclo de vida corto (Modelo Newsvendor) ante lo cual se necesita disponer de estimaciones adicionales.

Problema del Vendedor de Periódicos (Newsvendor Problem)

El Problema del Vendedor de Periódicos (también conocido como Newsvendor Problem) es una forma sencilla de ilustrar una categoría de problemas con demanda incierta (estocástica) pero con distribución de probabilidad conocida, donde se debe determinar el tamaño de pedido o lote económico que minimice una función de costos esperados.

Este problema es de un sólo período debido a que los periódicos que no se logran vender en un día no se pueden vender al día siguiente a un valor de mercado y por tanto cada exceso de inventario (tamaño de pedido superior a la demanda) tiene un costo monetario asociado.

Sin embargo, en algunas ocasiones se asume que si se puede vender el inventario en exceso pero a un precio que usualmente es significativamente menor que el costo de adquisición. Este sería, por ejemplo, el caso de una panadería que vende el pan que le sobra de un día al día siguiente a un precio descontado.

En el mismo contexto, realizar un pedido insuficiente para enfrentar la demanda tiene un costo de oportunidad asociado, que en el mejor de los casos se puede estimar como el margen no logrado por quiebre de stock, pero que en la práctica puede incluso provocar la pérdida del cliente (costo muy complejo de estimar).

Consideremos los siguientes parámetros del Modelo Newsvendor:

Costo unitario c.
Valor de consignación h (items no vendidos).
Costo de quiebre de stock (stock-out) p (costo de imagen).
Demanda desconocida con distribución de probabilidad conocida F(x).

La función que permite minimizar el costo esperado asociado al inventario es:

Donde la solución óptima esta dada por:

Ejemplo Problema del Vendedor de Diarios (Newsvendor Problem)

Un vendedor de periódicos elige todas las noches que cantidad de periódico él va a pedir al editor. El costo unitario es $1.5 pero él puede devolver al editor periódicos no vendidos y recibir a cambio $0.9. Cada cliente que llega a su tienda y sale sin periódico tiene un costo de $2.5 para el vendedor. Suponiendo que la demanda por periódicos es uniforme en el intervalo [50,150], ¿cuántos periódicos el vendedor debe pedir diariamente al editor?.

Primero debemos determinar cuáles son los parámetros del modelo: c=$1.5, h=$0.9, p=$2.5 y F(x)~U[50,150]. Luego evaluamos en F(y*) para obtener el tamaño de pedido que minimiza la función de costo esperado:

La cantidad de periódicos que debe pedir el vendedor es 112 unidades. Notar que si bien en el denominador de la fórmula se considera h con signo positivo, en el ejemplo dicho valor corresponde a un ingreso (lo que el vendedor puede rescatar o recuperar por cada unidad que no logra vender. Esto se conoce alternativamente como salvage value) por tanto se evalúa con signo negativo.

Finalmente al evaluar el tamaño óptimo de pedido en la función de costo esperado se obtiene:

Donde μ es la media de la variable aleatoria que representa el comportamiento de la demanda.

En el ejemplo la media de una distribución uniforme entre [50,150] es μ=(50+150)/2=100. Finalmente al desarrollar la expresión se obtiene C(112)=$168,752.

Te recomendamos evaluar otro tamaño de pedido (por ejemplo y=100 o y=140) en la función de costos esperado y verificar que el costo que se alcanza es mayor a C(112)=$168,752.

Finalmente: ¿Cuál es la probabilidad de satisfacer la demanda para el vendedor de periódicos en un día cualquiera?.

Si compra y=112 periódicos la probabilidad de Instock es P[D<=112]=(112-50)/(150-50)=62%. Esto implica que la probabilidad de incurrir en un quiebre de stock para el tamaño de pedido que minimiza la función de costos esperados es de un 38% (100%-62%).

Ejemplo Lote Económico con Producción y Consumo Simultaneo (POQ)

El modelo de Lote Económico con Producción y Consumo Simultaneo (POQ) considera supuestos similares al Modelo de Cantidad Económica de Pedido (EOQ), sin embargo, asume que el reabastecimiento y consumo se realiza de forma simultanea durante un período de tiempo determinado luego del cual sólo se consume (demanda) a una tasa fija. Dicha característica del modelo de lote económico con producción y consumo simultaneo determina que su rango de aplicabilidad esta principalmente asociado a sistemas con autoabastecimiento, es decir, donde una parte del sistema productivo abastece en sus requerimientos a otra.

Los principales supuestos del modelo son:

La recepción del inventario es constante durante un periodo de tiempo.
La producción y demanda es conocida y constante.
El tiempo de entrega (lead time) se conoce y es constante.
No existen descuentos por cantidad, sin embargo, dicha condición es factible de flexibilizar al igual que el Modelo de Cantidad Económica de Pedidos (EOQ) con descuentos por cantidad.
Los dos únicos costos relevantes son el costo de mantener el inventario y el costo de hacer un pedido.
La falta de existencias (escasez) se evita si la orden se coloca en el momento adecuado.

Una representación gráfica de la evolución del inventario en función del tiempo para este modelo se presenta a continuación:

Donde d: demanda diaria y f: producción diaria. Luego esta implícito que f>d. Adicionalmente si buscamos el mínimo de la función de costos totales en términos del tamaño del lote de producción se obtiene la siguiente solución para el modelo:

Ejemplo Lote Económico con Producción y Consumo Simultaneo (POQ)

Una empresa puede producir un artículo o comprarlo a un contratista. Si lo produce le costará $30 cada vez que prepare sus máquinas. La tasa de producción f es 150 unidades diarias. Si lo compra a un contratista le costará $20 emitir un pedido. El costo de mantener un artículo en existencia, sea producido o comprado, es de $0,02 por unidad y por día. El consumo estimado de ese artículo por la empresa es de 29.200 unidades anuales. Suponiendo que no se permiten unidades faltantes, ¿la empresa debe producir o debe comprar?. Asuma que un año tiene 365 días.

Al utilizar el modelo de Lote Económico con Producción y Consumo Simultaneo se obtiene que la política óptima es generar lotes de producción de 717 unidades cada vez que se requiera. Notar que la demanda diaria d corresponde a 80 unidades (29.200[u/año]/365[días/año]).

El costo total anual asociado a este plan es de $2.443 (POQ). Si utilizamos EOQ el tamaño óptimo de pedido es:

Obteniéndose en este caso un Costo Total Anual (EOQ) de $2.920 por lo cual se recomienda en este caso el autoabastecimiento y por tanto la utilización de los resultados del modelo de lote económico con producción y consumo simultaneo.

Actualización: Con el objeto de detallar el cálculo de los costos totales para el ejemplo anterior, a continuación se presenta el detalle del procedimiento que corrobora los resultados anteriormente expuestos.

El Costo Total Anual para el caso del modelo POQ se obtiene de:

Para el caso del modelo de Cantidad Económica de Pedido o EOQ, el Costo Total Anual se obtiene de: