Grupo 7

Herramientas para la Toma de Decisiones Gerenciales Febrero 2015 Luis Del Carpio

Ferreteria Simkin * Mark Simkin el propietario y gerente general de la Ferretería Simkin, desea encontrar una política de inventarios adecuada y de bajo costo para un producto en particular: el taladro eléctrico modelo Ace. Debido a la complejidad de esta situacin, !a decidido usar simulacin como ayuda con su problema. Simkin lo establece como encontrar una buena política de inventario para el taladro eléctrico Ace. "n el segundo paso de este proceso, Simkin identi#ca dos tipos de variables: controlables y no controlables. $as variables controlables %o de decisin& son la cantidad a ordenar y el punto de reorden. Simkin debe espe especi ci#c #car ar los los valo valore res s

'ue 'ue dese desea a cons consid ider erar ar.. $as $as otra otras s vari variab able les s

importantes son las no controlables: la demanda diaria (uctuante y el tiempo de entrega variable. Se utili)ar* la simulacin Monte +arlo para simular los valores de ambas. $a demanda diaria para el taladro Ace es relativamente baja, pero est* est* suje sujeta ta a vari variab abil ilida idad. d. Dura Durant nte e los los lti ltimo mos s - - días días,, Simk Simkin in !a observado las ventas mostradas en la columna / de la 0abla 1. +onvierte estos datos !istricos de 2recuencias en una distribucin de probabilidad para la variable demanda diaria %columna -&. Forma una distribucin de proba probabil bilida idad d acumul acumulada ada %colu %columna mna 3&. 4or ltimo ltimo,, Simkin Simkin establ establece ece un intervalo de nmeros aleatorios para representar cada demanda diaria posible %columna 5&. +uando Simkin coloca una orden para reabastecer su inventario con taladros Ace, e6iste un tiempo de entrega de uno a tres días. "sto signi#ca 'ue 'ue el tiem tiempo po de entr entreg ega a tamb también ién se pued puede e cons consid ider erar ar una una vari variab able le probabilística. "l nmero de días 'ue pasan para recibir las ltimas 5 rdenes se presenta en la tabla /. De manera similar 'ue para la variable dema demand nda, a, Simk Simkin in esta establ blec ece e una una dist distrib ribuc uci in n de prob probab abili ilida dad d para para la

* Adaptado de Métodos cuantitativos para los negocios, 11va Edición – Anderson, Sweeney, Williams, Camm y Martin

variable tiempo de entrega %columna - de la tabla /&, calcula la distribucin acumulada %columna 3& y asigna intervalos de nmeros aleatorios para cada tiempo posible %columna 5&.

Tabla 1 (1) Demanda (2) Diaria del Frecuencia taladro (Días) ACE

(3) Probabilidad

(4) Probabilidad acumulada

() !nter"alo de n#meros aleatorios



15

.5

.5

1 a 5

1

-

.1

.15

7 a 15

/

7

./

.-5

17 a -5

-

1/

.3

.85

-7 a 85

3

35

.15

.9

87 a 9

5

-

.1

1

91 a 

-

1

Tabla 2 (1) Tiem$o de entre%a (Días)

() (4) !nter"alo Probabilidad de Acumulada n#meros aleatrorios

(2) Frecuencia (&rdenes)

(3) Probabilidad

1

1

./

./

1 a /

/

/5

.5

.8

/1 a 8

-

15

.-

1

81 a 

5

1

$a primera política de inventarios 'ue la 2erretería desea simular es una cantidad a ordenar de 1 con un punto de reorden de 5. "s decir,

cada ve) 'ue el nivel de inventario disponible al #nal del día sea 5 o menos, Simkin llamara a su proveedor y colocar* una orden por 1 taladros o mas. 4or cierto, si el tiempo de entrega es un día , la orden no llega a la maana siguiente sino al principio del siguiente laborable. "l siguiente paso del proceso de simulacin es de !ec!o reali)ar la simulacin y utili)ar el método Monte +arlo para ello.