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ICI-3026 Logística

Juan Pedro Sepúlveda Universidad Diego Portales Facultad de Ingeniería Segundo Semestre 2011

Gestión de inventarios, y Risk Pooling

Agenda 

Introducción



El efecto de la incertidumbre de la demanda – Políticas (s,S) – Política de revisión periódica – Risk Pooling



Sistemas centralizados v/s descentralizados



Aspectos prácticos de la gestión de inventarios.

Inventario 

¿Por qué mantener inventario? – – – – –



Proveedores y productores Bodegas y centros de distribución. WIP Materias primas Productos terminados

¿Por qué mantener inventario? – Economías de escala – Incertidumbre en suministro y demanda. – Lead Time, limitaciones de capacidad.

Objetivos: Reducir costos, Mejorar servicio 

Gestionando efectivamente el inventario: – Xerox eliminó $700 millones de dolares desde su cadena logística. – Wal-Mart llegó a ser la empresa de retail más grande del mundo utilizando eficientemente la gestión de inventarios. – GM redujo inventario de partes y costos de transporte 26% anualmente.

Entendiendo el inventario Las políticas de inventario son afectadas por:  Características de la demanda. 

– Lead Time – Número de productos. – Objetivos  Nivel

de servicio.  Minimizar costos.

– Estructura de costos.

Estructura de costos 

Costos de ordenar: – Fijos – Variables



Costos de mantener – Seguros – Mantenimiento y manejo – Impuestos – Costo de oportunidad. – Obsolescencia.

EOQ: Un modelo simple 

Tienda de libros – Demanda es contante, 20 unidades por semana – Costo fijo de ordenar de $12.00, no lead time – Costo de mantención de 25% del valor del inventario annual. – Libro cuesta $1.00, se vende por $5.00



Pregunta – ¿Cuanto y cuando ordenar?

EOQ Nota: • No rupturas de stock • Se ordena cuando no hay inventario • El tamaño de la orden determina la política Inventario Tamaño Orden Inven. prom. Tiempo

EOQ: Calculando el costo total Costo de compra constante  Costo mantener: (Prom. Inven) * (Costo mantención)  Ordenar (Costo de Setup): Número de ordenes * Costo de ordenar  Objetivo: Encontrar la cantidad a ordenar que minimiza estos costos : 

EOQ:Costo total 160 140 120

Costo total

Costo

100

Costo mantención

80 60 40

Costo de ordenar

20 0 0

500 1000 Order Quantity

1500

EOQ: Cantidad optima a ordenar 

Cantidad óptima = (2*Demanda* Costo ordenar)/costo mantención



Para nuestro problema, la cantidad optima es de 316

EOQ: Observaciones importantes 



Tradeoff entre costo de ordenar y de mantener cuando se determina la cantidad a ordenar. De hecho, se ordena de manerta tal que se igualan estos costos. Costo total no es particularmente sensible a la cantidad optima a ordenar. Cantidad a 50% 80% 90% 100% 110% 120% 150% 200% ordenar Incremento de 125% 103% 101% 100% 101% 102% 108% 125% costo

El efecto de la incertidumbre sobre la demanda 

La mayoría de las empresas tratan el mundo como si fuera predecible: – Planificacion de la producción e inventario están basados en pronósticos de demanda hechos por adelantando a la temporada de ventas. – Las empresas se preocupan de la incertidumbre de la demanda cuando hacen los pronósticos, pero ellas diseñan sus procesos de planificación como si los pronósticos verdaderamente representaran la realidad.



Avances tecnológicos recientes han incrementado el nivel de incertidumbre de la demanda. – Ciclos de vida de productos mas cortos. – Incremento de la variedad de productos.

Pronosticos de Demanda 

Los 3 principios de todas las técnicas de pronósticos son: – Pronósticos estan siempre errados. – Mientras mas largo el horizonte de tiempo pronosticado, peor es la certeza del pronóstico. – Agregar pronósticos es más exacto.

Políticas (s, S) 









Para cierto nivel de inventario inicial, es mejor no comenzar la producción. Si se comienza, siempre se produce hasta alcanzar el mismo nivel. Por tanto, se utiliza una política (s,S). Si el nivel de inventario baja del nivel s, se produce hasta alcanzar el nivel S. s es el punto de reorden, y S es el order-up-to level. La diferencia entre los dos niveles es función de de los costos fijos asociados con ordenar, transporte o producción.

Un modelo de inventario multiperiodo 

A menudo, hay multiples oportunidades para reordenar.



Consideremos una instalación de distribución que ordenar a un productos y entrega a retailers. El distribuidor periodicamente pasa una orden para recompletar su inventario.

Recordatorio: La distribución Normal Desviación estándar = 5

Desviación estándar = 10

Promedio= 30 0

10

20

30

40

50

60

EL CD mantiene inventario para :  Satisfacer

la demanda durante el lead time  Protegerse contra la incertidumbre de la demanda.  Balancear costos fijos y costos de mantener.

El modelo de inventario de revisión continua multiperiodo  



 



Normalmente demanda aleatoria. Costos fijos de ordenar más un costo proporcional de la cantidad ordenada. Se incurre en costos de inventario por articulo por unidad de tiempo. Si una orden llega y no hay inventario, la orden se pierde. El distribuidor tiene un nivel de servicio especificado. Esta expresado como la probabilidad de no tener rupturas de stocks durante el lead time. Intuitivamente, ¿cómo esto debiera afectar nuestra política?

La política (s, S)

Nivel de Inventario

S Posición del inventario

Lead Time

s 0

Tiempo

La política (s,S) (s, S) : Si la posición del inventario baja del un cierto nivel, s, ordenar hasta que la posición del inventario sea S.  El punto de reorden es función de : 

– Lead Time – Demanda promedio – Variabilidad de la Demanda. – Nivel de servicio.

Notación      



AVG = Demanda promedio diaria STD = Desviación estándar de la demanda diaria. LT = lead time en días h = costo de mantener una unidad por día K = costo fijo SL = nivel de servicio (por ejemplo, 95%). Esto implica que la probabilidad de ruptura de stock es 100%-SL (por ejemplo, 5%) También, la posición del inventario en cualquier instante es el inventario actual más los artículos ordenados pero que aún no han sido entregados.

Analisis 

El punto de reorden (s) tiene dos componentes: – El promedio de la demanda durante el lead time: LTAVG – Las desviaciones desde el promedio (stock de seguridad) z  STD  LT donde z es elegido de tablas estadísticas para asegurar que la probabilidad de no rupturas de stock durante el leadtime es 100%SL.





Como existen costos fijos, ordenamos más para llevar el nivel de stock sobre el punto de reorden: Q=(2 K AVG)/h El valor de S será entonces : S=Q+s

Ejemplo 







El distribuidor posee una demanda histórica semanal de : AVG = 44.6 STD = 32.1 Lead time es 2 semanas, y el nivel de servicio deseado es de SL = 97% Demanda promedio durante el lead time es : 44.6  2 = 89.2 El stock de seguridad es : 1.88  32.1  2 = 85.3 El punto de reorden es por tanto 175, o aprox. 3.9 semanas de suministro.

Ejemplo, Cont. 

Costos de mantención semanal de inventario es : 0.87 – Por lo tanto, Q=679



Order-up-to level es igual a : – Punto de reorden + Q = 176+679 = 855

Revisión Periodica  Suponga

que el distribuidor pone ordenes cada mes  ¿Que política debiera utilizar el distribuidor?  ¿Que sucede con los costos fijos?

Política Base-Stock r

Nivel de Inventario

L

L

L Nivel Base-stock

r

Posición Del inventario

0 Tiempo

Política de revisión periódica En cada período de revisión, la posición del inventario se lleva hasta el nivel base de stock (base stock).  El nivel base de stock incluye dos componentes : 

– Demanda promedio durante r+L días (el tiempo hasta que la siguiente orden llegue): (r+L)*AVG – El stock de seguridad durante ese tiempo : z*STD* r+L

Risk Pooling 

Considere estos dos sistemas : Bodega uno

Mercado uno

Bodega dos

Market Two Mercado dos

Proveedor

Mercado uno Proveedor

Bodega

Mercado dos

Risk Pooling Para el mismo nivel de servicio, ¿cuál sistema requerirá mas inventario?¿Por qué?  Para el mismo nivel de inventario total, ¿cuál sistema tendrá mejor nivel de servicio? ¿Por qué?  ¿Cuáles son los factores que afectan estas respuestas? 

Ejemplo - Risk Pooling 

Compare los dos sistemas : – Dos productos – 97% nivel de servicio – $60 Costo de ordenar cost – $.27 costo semanal de mantener – $1.05 costo de transporte por unidad en el sistema descentralizado,, $1.10 en el sistema centralizado – 1 semana lead time

Ejemplo - Risk Pooling Semana

1

2

3

4

5

6

7

8

Prod A, Mercado 1 Prod A, Mercado 2 Prod B, Mercado 1 Product B, Mercado 2

33

45

37

38

55

30

18

58

46

35

41

40

26

48

18

55

0

2

3

0

0

1

3

0

2

4

0

0

3

1

0

0

Ejemplo - Risk Pooling Bodega

Product AVG

STD

CV

Mercado 1 A

39.3

13.2

.34

Mercado 2 A

38.6

12.0

.31

Mercado 1 B

1.125

1.36

1.21

Mercado 2 B

1.25

1.58

1.26

Ejemplo - Risk Pooling Bodega

Product AVG

Mercado 1 A

39.3

13.2

.34

65

197

Prom. % Inven. Dec. 91

Mercado 2 A

38.6

12.0

.31

62

193

88

Mercado 1 B Mercado 2 B

1.125 1.36 1.25 1.58

1.21 4 1.26 5

29 29

14 15

Cent. Cent

77.9 20.7 2.375 1.9

.27 .81

A B

STD CV

s

S

118 304 6 39

132 20

36% 43%

Risk Pooling: Observaciones importantes Centralizing inventory control reduces both safety stock and average inventory level for the same service level.  This works best for 

– High coefficient of variation, which increases required safety stock. – Negatively correlated demand. Why? 

What other kinds of risk pooling will we see?

Risk Pooling:

Tipos de Risk Pooling   

Risk Pooling entre mercados Risk Pooling entre productos Risk Pooling entre tiempo

Centralizar o no centralizar 

Cuál es el efecto sobre : – ¿Stock de seguridad? – ¿Nivel de servicio? – ¿Overhead? – ¿Lead time? – ¿Costos de transporte?

Sistemas Centralizados Proveedor

Bodega

Retailers



Decision centralizada

Sistemas de distribución centralizados 



Pregunta: ¿Cuanto inventario debiera mantener en cada instalación? Una buena estrategia: – Los retailers llevan su inventario al nivel Sr en cada periodo. – El proveedor lleva la suma del inventario en los retailers, las bodegas del proveedor y en transito hasta el nivel Ss – Si no hay suficiente inventario en la bodega para satisfacer la demanda de todos los retailers, se asigna de tal manera que el nivel de servicio en todos los retailers sea igual.

Gestión de stocks Mejores practicas  

  



Revisión periódica Gestión detallada de tasas de uso, lead times y stock de seguridad Enfoque ABC Niveles reducidos de stock de seguridad. Teener mas inventario o dar la responsabilidad y costos de éste al proveedor. Enfoques cuantitativos.

Factores que provacan la reducción del inventario 

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

Gestión del negocio con enfasis en la reducción del inventario. (19%) Reducir el número de SKUs en la bodega (10%) Mejorar pronósticos (7%) Uso de sofisticados sofwares de gestión de inventarios (6%) Coordinación entre los miembros de la cadena logística (6%) Otros

Factores que conducen a un incremento en la rotación del inventario 

     

Mejor software para la gestión del inventario (16.2%) Reducción del lead time (15%) Mejores pronósticos (10.7%) Aplicación de principios de SCM (9.6%) Mas atención a la gestión del inventario (6.6%) Reducción de SKUs (5.1%) Otros