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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 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.

Cómo calcular la Probabilidad de Instock asociado al Inventario

Una supuesto frecuente de los modelos de Gestión de Inventarios sencillos es considerar que la demanda a la cual una empresa se enfrenta es conocida, es decir, no existe incertidumbre. Este supuesto da origen a Modelos Deterministas de inventarios como el de Cantidad Económica de Pedido (EOQ) con o sin Descuentos por Cantidad, Producción y Consumo Simultaneo (POQ), entre otros.

Si bien los Modelos Deterministas para la Gestión de Inventarios resultan ser útiles, en la mayor parte de las aplicaciones prácticas, es muy difícil mantener como razonable y representativo el supuesto de una demanda constante y conocida.

Para enfrentar esta situación se proponen Modelos Estocásticos, es decir, donde la demanda presenta un comportamiento aleatorio el cual puede o no ser estimado por una distribución de probabilidad conocida o en su defecto por una distribución empírica.

En este contexto de demanda aleatoria no se puede asegurar a ciencia cierta si una determinada cantidad de unidades en inventario serán suficientes para satisfacer los requerimientos de demanda de un producto. Sin embargo, si se logra perfilar el comportamiento de la demanda (aleatoria) se estará en condiciones de poder estimar que tan probable es satisfacer la demanda dada una cierto tamaño del inventario.

Uno de los indicadores de gestión que se utiliza frecuentemente es el Instock, el cual bajo un escenario de demanda con incertidumbre indica la probabilidad de satisfacer en forma íntegra la demanda (es decir, evitar quiebres de stock) para un determinado nivel de inventario.

Ejemplo del Cálculo del Instock

Para graficar este concepto consideremos que una empresa tiene 900 unidades de un producto en inventario y enfrenta una demanda por el mismo que se puede representar por una Distribución Normal con media 800 unidades ( $\mu=800$ ) y Desviación Estándar de 100 unidades ( $\sigma=100$ ). Nos interesa calcular la Probabilidad de Instock, es decir, la probabilidad que la demanda sea menor o igual a 1.000 unidades:

La Probabilidad de Instock por tanto es de un 84,13%. Para obtener la probabilidad asociada a un determinado valor de Z utilizando la Distribución Normal Estándar podemos utilizar una tabla de probabilidad que frecuentemente se incluyen como anexos en los libros de probabilidad básica o en su defecto podemos utilizar la fórmula de Excel =DISTR.NORM.ESTAND(Z). (En nuestro caso Z=1 destacado con color rojo en la tabla a continuación).

De este modo, la probabilidad de incurrir en un quiebre de stock dado un inventario de Q=900 unidades es de un 15,87% que se representa como el área achurada a la derecha de las 900 unidades.