ING. EN GESTION EMPRESARIAL
Investigación de Operaciones
MODELOS DE PRONOSTICO E INVENTARIOS
Dos temas que están demasiado entrelazados uno al otro dentro de la Administración de Producción son el Pronóstico y los Inventarios, en este trabajo vamos a detallar la importancia de cada uno de ellos y la dependencia que tienen cada uno de ellos de la Planeación de la Producción.
CATEDRATICO DE LA MATERIA:
SINTHIA SERRANO CISNEROS IV SEMESTRE GRUPO “B”
ING. MAURO PERALTA SANCHEZ
ING. EN GESTION EMPRESARIAL
Contenido
Objetivos Introducción Unidad 5 Modelos de pronósticos e Inventarios. 5.1 Modelos de pronósticos. 5.1.1 Modelos de pronósticos para un nivel constante. 5.1.2 Efectos estacionales en los modelos de pronósticos. 5.2 Suavizado exponencial en modelos de tendencia lineal. 5.3 Errores en los pronósticos. 5.4 Pronósticos causales con regresión lineal. 5.5 Definición y tipos de inventarios. 5.5.1 Ventajas y desventajas de los inventarios. 5.5.2 Costos de inventarios. 5.6 Modelos determinísticos. 5.7 Modelos probabilísticas. 5.8 Planeación de requerimientos de materiales. Conclusión Biografía
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Contenido
Objetivos Introducción Unidad 5 Modelos de pronósticos e Inventarios. 5.1 Modelos de pronósticos. 5.1.1 Modelos de pronósticos para un nivel constante. 5.1.2 Efectos estacionales en los modelos de pronósticos. 5.2 Suavizado exponencial en modelos de tendencia lineal. 5.3 Errores en los pronósticos. 5.4 Pronósticos causales con regresión lineal. 5.5 Definición y tipos de inventarios. 5.5.1 Ventajas y desventajas de los inventarios. 5.5.2 Costos de inventarios. 5.6 Modelos determinísticos. 5.7 Modelos probabilísticas. 5.8 Planeación de requerimientos de materiales. Conclusión Biografía
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El objetivo de los modelos de d e inventarios es presentar algunos métodos atravez de los pronósticos que ayuden a lograr una buena administración en los inventarios y una relación eficiente de ellos con la Administración Financiera.
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INTRODUCIÓN Dos temas que están demasiado entrelazados uno al otro dentro de la Administración de Producción son el Pronóstico y los Inventarios, en este trabajo vamos a detallar la importancia de cada uno de ellos y la dependencia que tienen cada uno de ellos de la Planeación de la Producción.
5. Modelos de pronósticos e Inventarios. Definamos en primer término el significado de un Pronóstico que nos es más que la estimación de la demanda de un producto, esta estimación de la demanda sale de un estudio de mercado realizado por los especialistas de la empresa en donde se realiza un estudio particular del tipo de producto y de la cantidad que se requiere por producto, el pronóstico es un estimado de la demanda como ya lo habíamos dicho anteriormente, por lo que con este estimado podemos determinar la capacidad de la planta a instalar, y la cantidad de versiones del producto que debemos producir. Obtenida la capacidad de producción de la planta, podemos planear en base a los registros de producción de la planta y de la demanda de los productos en proceso de transformación. Importante es destacar que el proceso de pronostico establece los niveles de producción en el tiempo, es decir, que podemos realizar pronósticos a Corto, Mediano y Largo plazo , y de esa manera revisar los procesos de planeación de la planta para esos tiempos, y cuando se habla de revisar estamos hablando de Mantenimiento de Inventarios de Insumos y de repuestos y algo muy importante que es la productividad, realizando estudio para minimizar los tiempos de ocio del sistema operativo de producción. En base al planeamiento de la producción y al pronostico realizado es necesario tener en reserva en todos los pasos a realizar una cantidad de bienes bajo el 4
control de la planta guardando para su uso posterior durante algún tiempo, esta cantidad de bienes guardados la llamamos inventario , en toda empresa o planta de operaciones productivas es necesario realizar inventarios, estos inventarios pueden ser inventarios de equipos, inventarios de repuestos de equipos, Inventarios de insumos o materia prima, inventarios de herramientas, inventarios del producto final, todos estos inventarios son necesarios para que los niveles de producción sean cubiertos al momento de un incidente que pudiese demorar la producción. Muchas de las empresas y plantan que generan un producto final mantienen un inventario permanente de estos productos finales y trabajan con un tiempo de salida de la mercancía, acorde con el pronóstico de consumo para la fecha de producción y de acuerdo a la temporada de consumo del producto, los inventarios de consumo de la planta dependen del nivel de producción que está planificado estratégicamente. Si existen pedidos donde la producción sobrepasa la medición de productividad media de la planta, esta debe aumentar los inventarios de consumo para poder cumplir con la solicitud, así como también planificar esta solicitud adicional que resulta una variación en los niveles de productividad de la planta. Tenemos pues un producto el cual viene de una transformación por medio de uso de materiales equipo y labor necesarios para generar un producto o sea entra insumos y sale producto, esa transformación obedece a un plan de trabajo cuidadosamente estudiado y en línea con el plan estratégico general de la empresa, y de ese plan dependen todas las actividades que intervienen para obtener el producto final el almacenamiento de este producto viene igual obedeciendo al plan de producción, el costo de inventario es un costo a lo que las empresas no quieren absorber por que encarece el producto final, sobre todo en los costos de almacenamiento.
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5.1 Modelos de pronósticos. El pronóstico es un proceso de estimación de un acontecimiento o fenómeno, regularmente económico en el cual se involucra el tiempo, proyectando hacia el futuro datos del pasado, para realizar una estimación cuantitativa del comportamiento del fenómeno estudiado hacia el futuro. La predicción, previsión o adivinación, es un proceso de estimación de un suceso futuro basándose en consideraciones subjetivas diferentes a los simples datos provenientes del pasado; estas consideraciones subjetivas no necesariamente deben combinarse de una manera predeterminada. Es decir, cuando se base en suposiciones subjetivas y no existen datos del pasado, se requiere una predicción, y de lo contrario, se necesita un pronóstico. Los pronósticos son la base de la planificación corporativa a largo plazo. El personal de producción y de operación utiliza pronósticos para tomar decisiones periódicas con respecto a la selección de procesos, a la planificación de la capacidad, a la planificación de la producción, a la programación de actividades y al inventario.
Tipos de pronósticos Los pronósticos se pueden clasificar en cuatro tipos básicos: cualitativos, análisis de series de tiempo o cuantitativos, relaciones causales y simulación. Las técnicas cualitativas son de carácter subjetivo y se basan en estimaciones y opiniones. El análisis de series de tiempo se basa en la idea de que se pueden usar los datos relacionados con la demanda del pasado para realizar pronósticos. Los pronósticos causales suponen que la demanda está relacionada con uno o más factores subyacentes del ambiente. 6
Los modelos de simulación permiten al pronosticador recorrer una gama de suposiciones sobre la condición del pronóstico.
Modelos comunes para pronósticos cuantitativos Promedio Móvil Simple Se promedia un periodo que contiene varios puntos de datos, dividiendo la suma de los valores de los puntos entre el número de puntos. Así, cada punto tiene la misma influencia.
Promedio Móvil Ponderado Ciertos puntos se ponderan más o menos que otros, según se considere conveniente de acuerdo con la experiencia. Suavizamiento o suavización Exponencial Los puntos de datos más recientes tienen mayor peso; este peso se reduce exponencialmente cuanto más antiguos son los datos.
Análisis de Regresiones Ajusta una línea recta a datos pasados, por lo general relacionando el valor del dato con el tiempo. El método de ajuste más común es el de mínimos cuadrados, permite identificar la tendencia de la serie de tiempo analizada.
Análisis de series de tiempo Pronosticar series de tiempo significa extender los valores históricos en el futuro con mediciones que aún no se encuentran disponibles. El pronóstico se realiza generalmente para optimizar áreas como los niveles de inventario, la capacidad de producción o los niveles de personal. Existen dos variables estructurales principales que definen un pronóstico de serie de tiempo:
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El período, que representa el nivel de agregación. Los períodos más comunes son meses, semanas y días en la cadena de suministro (para la optimización del inventario). Los centros de atención telefónica utilizan períodos de cuartos de hora (para la optimización del personal).
El horizonte, que representa la cantidad de períodos por adelantado que es necesario pronosticar. En la cadena de suministro, el horizonte es generalmente igual o mayor que el tiempo de entrega. 5.1.1 Modelos para Pronósticos de un nivel constante
Los métodos más simplistas para pronosticar la demanda
último valor
promedio
promedios móviles
exponencial
son:
1 – Este es el más simple de los métodos de pronóstico y considera el valor de la variable aleatoria
. Muy simple, pero útil únicamente en acotados casos.
2 – Pronostica como valor de la variable aleatoria
. Esta puede ser
una buena estimación cuando se trata de un proceso muy estable o que cambia muy poco en el tiempo. 3 – Los promedios móviles solucionan, en parte, el hecho de que el proceso cambia en el tiempo y considera únicamente las últimas
que
observaciones, por lo
. De esta forma, mejoramos el método anterior, aunque
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seguimos asignando el mismo peso relativo a las observaciones más viejas que a las más actuales. 4- El método exponencial o de suavizado exponencial, soluciona este problema introduciendo una constante de suavizado,
y calcula el nuevo valor de
la variable aleatoria como Estos métodos muestran el hecho fundamental de que los procesos son cambiantes y están sujetos a factores externos que deben ser tenidos en cuenta a la hora de realizar el modelo. Una de estos factores, el que suscita nuestro interés en este momento, es el factor estacional. Por ejemplo, las necesidades de nuestro insumo tinta, se verán afectadas por la demanda del producto, la cual tendrá grandes variaciones a lo largo del año si se trata por ejemplo de un juguete muy popular que verá incrementadas sus ventas durante las festividades de reyes, día del niño y navidad. Este factor estacional hace que nuestra serie de tiempo viole la suposición de que el modelo es de nivel constante. Para poder utilizar estos métodos deberemos primero eliminar el factor estacional de nuestra serie de tiempo. Los promedios móviles y el suavizamiento exponencial son los mejores y más fáciles de usar para pronósticos a corto plazo: requieren pocos datos y los resultados son de nivel medio. Los modelos a largo plazo son más complejos, requieren más datos de entrada y ofrecen mayor precisión. Desde ya, los términos corto, medio y largo son relativos, dependiendo del contexto en que se apliquen. En los pronósticos empresariales, el corto plazo por lo general se refiere a menos de tres meses; el medio, de tres meses a dos años; y el largo, a más de dos años.
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En términos generales, los modelos a corto plazo se ajustan para cambios a corto plazo (como la respuesta de los consumidores ante un nuevo producto). Los pronósticos a medio plazo son buenos para efectos estaciónales y los modelos a largo plazo detectan las tendencias generales y son de utilidad especial para identificar punto de cambios decisivos. El modelo de pronósticos a escoger depende de lo siguiente: 1. Horizonte de tiempo para el pronóstico. 2. Disponibilidad de datos. 3. Precisión requerida. 4. Tamaño del presupuesto para pronósticos. 5. Disponibilidad de personal calificado. También hay que tener en cuenta el grado de flexibilidad de la empresa (si es mayor la capacidad para reaccionar con rapidez ante los cambios, no tiene que ser tan preciso el pronóstico).
Promedio Simple Es un promedio de los datos del pasado en el cual las demandas de todos los períodos anteriores tienen el mismo peso relativo. Se calcula de la siguiente manera: PS = Suma de demandas de todos los períodos anteriores, entre o dividido por K = Número de periodos de demanda PS = D1 + D2 +.....+Dk K Donde: D1= demanda del período más reciente; 10
D2= demanda que ocurrió hace dos períodos; Dk= demanda que ocurrió hace k períodos. Promedio Móvil Una media móvil simple combina los datos de demanda de la mayor parte de los periodos recientes, siendo su promedio el pronóstico para el siguiente periodo. Una media móvil simple de n periodos se puede expresar mediante: MMS = Suma de las demandas anteriores de los últimos n periodos entre o dividido por N = Número de periodos empleados en la media móvil MMS = Dt = D1 + D2 +.....+ Dn N Donde: t = 1 es el periodo más antiguo en el promedio de n periodos; t = n es el periodo más reciente. Suavizamiento o suavización Exponencial Las principales razones de popularidad de las técnicas de suavización son: 1. Los modelos exponenciales tienen una precisión sorprendente. 2. Es muy fácil formular un modelo exponencial. 3. El usuario puede comprender como funciona el modelo. 4. Se requiere muy pocos cálculos para usar el modelo. 5. Como se usan datos históricos limitados, son pocos los requisitos de almacenamiento en computadores. 6. Es fácil calcular pruebas para determinar la precisión del modelo en la práctica. En el método solo se necesitan tres datos: el pronóstico más reciente, la demanda real que se presentó para ese periodo, y una constante de suavización alfa. 11
La ecuación para un pronóstico de suavizamiento exponencial simple no es más que: Pronóstico de la demanda = Ft = F(t – 1) + α ( A(t-1) – F(t-1) ) Donde: Ft = El pronóstico suavizado exponencialmente para el periodo t. Ft-1 = El pronóstico suavizado exponencialmente para el periodo anterior. At-1 = La demanda real para el periodo anterior. a = La tasa de respuesta deseada, o constante de suavizamiento. Análisis de regresión lineal Se define a la regresión como una relación funcional entre dos o más variables correlacionadas y se usa para pronosticar una variable con base en la otra. En la regresión lineal la relación entre las variables forma una línea recta. La línea de regresión lineal es de forma Y = a + bX, otras formas son Y = aX + b, Y = mX + b donde Y es la variable dependiente que queremos resolver; a es la intersección de Y; b es la pendiente y X es la variable independiente (en el análisis de series de tiempo, X representa unidades de tiempo). Los valores de a y b se obtienen de calcular: a= n∑(XtDt) – (∑Xt) (∑Dt) n(∑X2t) – (∑Xt)2 b = ∑Dt – b∑Xt
n La regresión lineal es útil para pronósticos a largo plazo de sucesos importantes. La restricción principal para usar los pronósticos de regresión lineal es que, supuestamente, los datos pasados y las proyecciones caen sobre una línea recta 12
5.1.2 Efectos estacionales en los modelos de pronósticos. La Estacionalidad siempre ha jugado un papel primordial en el análisis de series de tiempo. La mayoría de las técnicas para realizar pronósticos requieren condiciones de estacionalidad. Por lo tanto necesitamos algunas condiciones, es decir, las series de tiempo necesitan tener un proceso estacionario de primer y segundo orden. Estacionario de Primer Orden: Una serie de tiempo está en el estacionario de primer orden si el valor esperado de X(t) se mantiene constante para cualquier valor de t. Por ejemplo, en series de tiempo económicas el proceso se encuentra en estacionario de primer orden cuando removemos cualquier tendencia por algún mecanismo como la diferenciación. Estacionario de Segundo Orden: Una serie de tiempo se encuentra estacionaria de segundo orden solamente cuando la estacionaria de primer orden y la covarianza entre X(t) y X(s) es función de la anchura (t-s.) De nuevo, en series de tiempo económicas, un proceso es estacionario de segundo orden cuando estabilizamos sus variables por cualquier tipo de transformación como la raíz cuadrada.
5.2 Suavizado exponencial en modelos de tendencia lineal. Suavizado Exponencial [1] Este modelo permite efectuar compensaciones para algunas tendencias o para cierta temporada al calcular cuidadosamente los coeficientes Ct. Si se desea se puede dar a los meses más recientes pesos mayores y amortiguar en parte los efectos del ruido al dar pesos pequeños a las demandas más antiguas. El coordinador o el administrador debe escoger los valores de los coeficientes, de su elección dependerá el éxito o fracaso del modelo.
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Los modelos de suavizado exponencial se encuentran disponibles en los paquetes para computadora, estos modelos requieren relativamente poco almacenamiento de datos y unas cuantas operaciones. El suavizado exponencial se distingue por la manera tan especial de dar pesos a cada una de las demandas anteriores al calcular el promedio. El modelo de los pesos es de forma exponencial. La demanda de los periodos más recientes recibe un peso mayor; los pesos de los periodos sucesivamente anteriores decaen de una manera exponencial. En otras palabras, los pesos decrecen en su magnitud a medida que se aplican datos anteriores, siendo el decremento no lineal (exponencial).
Suavizado exponencial de primer orden La ecuación para crear un pronóstico nuevo o actualizado utiliza dos fuentes de información: La demanda real para el periodo más reciente y, El pronóstico más reciente. A medida que termina cada periodo se realiza un nuevo pronóstico.
Después que termina el periodo t - 1 se conoce la demanda actual (D t-1). Al inicio del periodo t - 1 se hizo un pronóstico (F t-1) de la demanda durante t - 1. Por lo tanto, al final de t - 1 se tienen las informaciones necesarias para calcular el pronóstico de la demanda para el próximo periodo.
Doble suavizado exponencial El doble suavizado exponencial tiende a suavizar el ruido en series de demanda estables.
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El modelo es directo; suaviza el pronóstico obtenido con un modelo de suavizado exponencial de primer orden y el pronóstico obtenido mediante un modelo de suavizado exponencial doble.
Ft es el modelo suavizado exponencial de primer orden y debe ser calculado antes de encontrar la FDt.
5.3 Errores en los pronósticos. El error del pronóstico es la diferencia entre el valor real y el pronosticado del período correspondiente. Donde período y
es el error del pronóstico del período ,
es el valor real para ese
el valor que se había pronosticado. Medidas de error:
Error absoluto de la media (MAD) Error absoluto porcentual de la media (MAPE) Desviación porcentual absoluta de la media (PMAD) Error cuadrático de la media (MSE) Raíz del error cuadrático de la media (RMSE)
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5.4 Pronósticos causales con regresión lineal. El objetivo es pronosticar una variable dependiente, por ejemplo las ventas, en función de una o más variables independientes, por ejemplo el precio. Este es un pronóstico causal, porque el valor de la variable dependiente está causado o al menos tiene una correlación alta con el valor de las(s) variable(s) independiente(s). Lo primero que debe hacerse es un análisis de correlación para medir la asociación entre las dos variables: Elaborar un diagrama de dispersión para observar si existe una relación lineal entre las variables. En un sistema de coordenadas graficar la nube de puntos considerando X = variable independiente e Y = variable dependiente. Calcular el coeficiente de correlación para establecer la medida de la fuerza de la relación lineal entre las dos variables. Este coeficiente tiene las siguientes características: Varia de -1 hasta +1, ambos inclusive. Un valor cercano a 0 indica que hay poca asociación entre las variables. Un valor cercano a +1 indica una asociación directa o positiva entre las variables. Un valor cercano a -1 indica una asociación inversa o negativa entre las variables. Calcular el coeficiente de determinación para determinar la proporción de la variación total en la variable dependiente Y que se explica por la variación en la variable independiente X. Realizar una prueba de la importancia del coeficiente de correlación para determinar si la correlación se debe o no a la casualidad.
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Si el análisis de correlación concluye que existe una relación lineal fuerte entre las variables, se procede a elaborar una ecuación para expresar la relación lineal (recta) entre las variables con la finalidad de estimar el valor de la variable dependiente Y con base en un valor seleccionado de la variable independiente X. La técnica para desarrollar la ecuación y proporcionar los estimados se denomina análisis de regresión. La referida ecuación de la recta que relaciona las variables es una ecuación de regresión que se determina aplicando el método matemático denominado “principio de los mínimos cuadrados” que proporciona la recta del “mejor ajuste”.
El método de los mínimos cuadrados determina una ecuación de regresión al minimizar la suma de las desviaciones cuadráticas entre los valores reales y los valores estimados de Y. REGRESIÓN LINEAL SIMPLE Ejemplo: La siguiente información muestra las llamadas realizadas a clientes y computadoras vendidas por 10 vendedores.
Vendedores
Llamadas a
Computadoras
clientes
vendidas
1
20
30
2
40
60
3
20
40
4
30
60
5
10
30
6
10
40
7
20
40
8
20
50
9
20
30
10
30
70 17
Se desea determinar si existe una relación lineal entre las variables y usar esta relación para fines de pronóstico de ventas. Paso 1: Determinar cuáles son las variables independiente y dependiente Al analizar los datos se observa cierta relación entre el número de llamadas a clientes y el número de computadoras vendidas. Por ejemplo, el vendedor 1 hizo 20 llamadas a clientes y vendió 30 computadoras, el vendedor 2 hizo 40 llamadas a clientes y logró una venta de 60 computadoras. Es decir, los vendedores que hicieron más llamadas a clientes vendieron más computadoras. Sin embargo, la relación no es “perfecta” o exacta. Por ejemplo el vendedor 10 hizo menos
llamadas que el vendedor 2, pero vendió más computadoras. Concluimos que probablemente las ventas de computadoras dependen de la cantidad de llamadas que se hagan a los clientes. En este sentido, las variables son las siguientes: X = cantidad de llamadas a clientes (variable independiente) Y = cantidad de computadoras vendidas (variable dependiente) Paso 2: Elaboramos el diagrama de dispersión para establecer si la relación entre las variables es lineal o no lineal. En un sistema de coordenadas graficamos los diez puntos (x,y) =(20,30); (40,60); (20,40); (30,60); (10,30); (10,40); (20,40); (20,50); (20,30); (30,70)
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DIAGRAMA DE DISPERSION 80 70 60 S A R O D A T U P M O C E D A T N E V
50 40 30 20 10 0 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
LLAMADAS A CLIENTES
La nube de puntos en el diagrama de dispersión nos muestra una relación lineal (lo cual se indica con la línea punteada por el centro de la nube) entre las ventas de computadoras (variable dependiente) y la cantidad de llamadas a clientes (variable independiente). Considerando que los valores de los coeficientes de correlación y de determinación suelen obtenerse fácilmente con los valores de “a” y “b” de la recta
de regresión, vamos a suspender por el momento el análisis de correlación para determinar la recta de regresión. Paso 3: Recta de Regresión Una vez establecida una relación lineal, se puede emplear el conocimiento de la variable independiente para pronosticar la variable dependiente mediante una línea recta Y = a + bX, cuyos parámetros “a” y “b” se determinan aplicando el
modelo de regresión lineal simple mediante las siguientes fórmulas: 19
∑ ∑ ∑ ∑ (∑ )
∑ ∑
= intersección de la recta con el eje X, representa el valor promedio de Y cuando
X es igual a cero. = pendiente de la recta, significa que para cada incremento de una unidad en X,
el valor de Y aumenta “b” unidades en promedio.
ESTIMACIONES DE INTERVALO Se desea proporcionar estimaciones de intervalo de dos tipos. El primero, denominado intervalo de confianza, presenta el valor medio de Y para un valor dado de X. El segundo tipo se conoce como intervalo de pronóstico e informa acerca del valor individual de Y para un valor particular de X.
5.5 Definición y tipos de inventarios. El inventario es el conjunto de mercancías o artículos que tiene la empresa para comerciar con aquellos, permitiendo la compra y venta o la fabricación primero antes de venderlos, en un periodo económico determinados. Deben aparecer en el grupo de activos circulantes. Es uno de los activos más grandes existentes en una empresa. El inventario aparece tanto en el balance general como en el estado de resultados. En el balance General, el inventario a menudo es el activo corriente mas grande. En el estado de resultado, el inventario final se resta del costo de mercancías disponibles para la venta y así poder determinar el costo de las mercancías vendidas durante un periodo determinado. 20
Los inventarios son importantes para los fabricantes en general, varia ampliamente entre los distintos grupos de industrias. La composición de esta parte del activo es una gran variedad de artículos, y es pro eso que se han clasificado de acuerdo a su utilización en los siguientes tipos:
Inventarios de materia prima
Inventarios de producción en proceso
Inventarios de productos terminados
Inventarios de materiales y suministros
Inventarios de materia prima
Comprende los elementos básicos o principales que entran en la elaboración del producto. En toda actividad industrial concurren una variedad de articulos (materia prima) y materiales, los que serán sometidos a un proceso para obtener al final un articulo terminado o acabado. A los materiales que intervienen en mayor grado en la producción se les considera “Materia Prima”, ya que su uso se hace en
cantidades los suficientemente importantes del producto acabado. La materia prima, es aquel o aquellos artículos sometidos a un proceso de fabricación que al final se convertirá en un producto terminado.
Inventarios de Productos en Proceso: El inventario de productos en proceso consiste en todos los artículos o elementos que se utilizan en el actual proceso de producción. Es decir, son productos parcialmente terminados que se encuentran en un grado intermedio de producción y a los cuales se les aplico la labor directa y gastos indirectos inherentes al proceso de producción en un momento dado. Una de las características del inventarios de producto en proceso es que va aumentando el valor a medida que se es transformado de materia prima en le producto terminado como consecuencia del proceso de producción.
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Inventarios de Productos Terminados: Comprende estos, los artículos transferidos por el departamento de producción al almacén de productos terminados por haber estos; alcanzado su grado de terminación total y que a la hora de la toma física de inventarios se encuentren aun en los almacenes, es decir, los que todavía no han sido vendidos. El nivel de inventarios de productos terminados va a depender directamente de las ventas, es decir su nivel esta dado por la demanda.
Inventarios de Materiales y Suministros En el inventario de materiales y suministros se incluye: • Materias primas secundarias, sus especificaciones varían según el tipo de
industria, un ejemplo; para la industria cervecera es: sales para el tratamiento de agua. • Artículos de consumo destinados para ser usados en la operación de la industria,
dentro de estos artículos de consumo los mas importantes son los destinados a las operaciones, y están formados por los combustibles y lubricantes, estos en las industria tiene gran relevancia. • Los artículos y materiales de reparación y mantenimiento de las maquinarias y
aparatos operativos, los artículos de reparación por su gran volumen necesitan ser controladores adecuadamente, la existencia de estos varían en relación a sus necesidades.
Inventario de Seguridad Este tipo de inventario es utilizado para impedir la interrupción en el aprovisionamiento caudado por demoras en la entrega o pro el aumento imprevisto de la demanda durante un periodo de reabastecimiento, la importancia del mismo está ligada al nivel de servicio, la fluctuación de la demanda y la variación de las demoras de la entrega.
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5.5.1 Ventajas y desventajas de los inventarios. Ventajas: 1.- Manejo fluido y eficiente de las operaciones 2.- Lleva un control específico de las operaciones de la empresa. 3.- Contiene una mejor estabilidad en las cargas de trabajo. 4.- Lleva un control de la economía de producción. 5.- Economías de producción con tamaño de lotes adecuados 6.- Estabilización de las cargas de trabajo 7.- La empresa puede satisfacer las demandas de sus clientes con mayor rapidez
Desventajas: 1.- Al tener un inventario en exceso origina gastos innecesarios y eso produce la inmovilización del capital de una empresa. 2.- El no tener inventario puede ser el causante de un paro de producción por la falta de materia prima ó bien sea de una reducción en las ventas por falta de producción al entregarle al cliente. 3.- Implica un costo generalmente alto el mantener el inventario (almacenamiento, manejo, rendimiento, renta del local). 4.- Peligro de obsolescencia (caída en desuso de máquinas, equipos y tecnologías motivada no por un mal funcionamiento del mismo, sino por un insuficiente desempeño de sus funciones en comparación con las nuevas máquinas, equipos y tecnologías introducidos en el mercado). 5.- Reducción en las ventas por falta de productos terminados para entregar a los clientes.
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5.5.2 Costos de inventarios. Los inventarios representan una inversión cuantiosa para muchas compañías, en especial los fabricantes, los distribuidores, y las tiendas. Por lo que es importante minimizar sus costos y el reto para el administrador precisamente es alcanzar el nivel deseado de servicio al cliente a un costo mínimo. Se consideran 4 tipos de costos que están asociados directamente con los costos de los inventarios y estos son:
El costo o precio de compra. Incluye el precio de un artículo más los impuestos, los gastos de compra y los costos del transporte. Si la compañía produce el artículo, entonces, el costo completo que debe incluirse se llama costo de producción. Se usará precio como sinónimo de costo de compra o costo de adquisición.
El costo de ordenar. Dentro de los costos de ordenar se incluyen gastos de cotización, teléfono, fax, mano de obra para preparar la orden, timbres de correos comidas, viáticos y cualquier otro costo directo.
El costo de conservación o mantenimiento. Dentro de los costos de mantener se incluyen el costo de capital (financieros), equipo de almacenamiento y movimientos, edificios, costo de espacio ocupado, depreciación, rentas, impuestos, seguros, costo de oportunidad, riesgos, deterioro, mermas, desperdicios, obsolescencia, etc.
El costo de faltantes o de agotamientos. Estos son los costos de penalización en que se incurre cuando se queda sin la mercancía cuando ésta se necesita. Generalmente comprende costos debido a pérdida de clientes, prestigio y pérdida potencial de utilidad debido a pérdidas en ventas. 24
O en aquellos casos en que no se tiene a la mano el artículo y que posteriormente es satisfecha dicha demanda.
5.6 Modelos determinísticos. Son aquellos en los cuales la demanda está perfectamente determinada o es conocida para un período dado. La naturaleza del problema de inventario consiste en hacer y recibir pedidos de determinados volúmenes, repetidas veces y a intervalos determinados. Una política de inventario responde las siguientes preguntas.
¿Cuánto se debe ordenar? Esto determina el lote económico (EOQ) al minimizar el siguiente modelo de costo: (Costo total del inventario) = (Costo de compra) + (costo de preparación + (Costo de almacenamiento) + (costo de faltante).
Todos estos costos se deben expresar en términos del lote económico deseado y del tiempo entre los pedidos. El costo de compra se basa en el precio por unidad del artículo. Puede ser constante, o se puede ofrecer con un descuento que depende que depende del volumen del pedido. El costo de preparación representa el cargo fijo en el cual se incurre cuando se hace un pedido. Este costo es independiente del volumen del pedido. El costo de almacenamiento representa el costo de mantener suficientes existencias en el inventario. Incluye el interés sobre el capital, así como el costo de mantenimiento y manejo el costo de faltante es la penalidad en la cual se incurre cuando nos quedamos sin existencias. Incluye la perdida potencial de ingresos, así como el costo más subjetivo de la perdida de la buena voluntad de los clientes.
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¿Cuando se deben colocar los pedidos? Depende del tipo de sistema de inventario que tenemos. Si el sistema requiere una revisión periódica (por ejemplo, semanal o mensual), el momento para hacer un nuevo pedido coincide con el inicio de cada periodo. De manera alternativa, si el sistema se basa en una revisión continua, los nuevos pedidos se colocan cuando el nivel del inventario desciende a un nivel previamente especificado, llamado el punto de reorden.
5.7 Modelos probabilísticas. Los modelos desarrollados se clasifican en general bajo situaciones de análisis continuo y periódico. Los modelos de análisis periódico incluyen casos de un solo periodo, y de periodos múltiples MODELOS DE REVISIÓN CONTINUA Existen dos modelos, el primero es una versión “probabilízada” del EOQ
determinista, que utiliza existencias estabilizadoras para explicar la demanda probabilista, el segundo un EOQ probabilístico mas exacto, que incluye la demanda probabilística de forma directa en la formulación MODELOS EOQ “PROBABILIZADO”
El tamaño de las existencias estabilizadoras se determina de modo que la probabilidad de agotamiento de las existencias durante el tiempo de entrega (el periodo entre colocar y recibir un pedido) no exceda un valor predeterminado.
Modelo EOQ probabilístico Este modelo permite faltantes en la demanda, la política requiere ordenar la cantidad y siempre que el inventario caiga al nivel R. Como en el caso determinista, el nivel de reorden R es una función del tiempo de entrega, entre colocar y recibir un pedido. Los valores óptimos de y y R, se determinan 26
minimizando el costo esperado por unidad de tiempo que incluye la suma de los costos de preparación, conservación y faltante.
El modelo tiene 3 suposiciones 1. La demanda no satisfecha durante el tiempo de entrega se acumula. 2. No se permite más de una orden pendiente. 3. La distribución de la demanda durante el tiempo de entrega permanece estacionaria (sin cambio) con el tiempo. Para desarrollas la función de costo total por unidad de tiempo, sea f(x) = fdp de la demanda, x, durante el tiempo de entrega D = demanda esperada por unidad de tiempo h = costo de manejo por unidad de inventario por unidad de tiempo p = costo de faltante por unidad de inventario K = costo de preparación por pedido Con base en estas definiciones, se determinan los elementos de la función de costo.
5.8 Planeación de requerimientos de materiales. Durante las últimas dos décadas, muchas compañías industriales han cambiado sus sistemas de inventarios, y en lugar de manejarlos como sistemas de punto de reorden (enfoque de demanda independiente), ahora los manejan como sistemas MRP (enfoque de demanda dependiente). La tecnología de las computadoras lo ha hecho posible. Este enfoque se desarrolló a principios de los 70 y se atribuye a varios expertos, entre ellos a Orlick y Wigth.
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Un MRP es una manera adecuada de considerar productos complejos, Por lo general se toma en cuenta el ensamble de varios componentes y subensambles que forma un producto completo. Igual que para el MPS, el tiempo se ve como intervalos discretos o baldes de tiempo. El principal objetivo del MRP es determinar los requerimientos – la demanda discreta de cada componente en cada balde de tiempo -. Estos requerimientos se usan para generar la información necesaria para la compra correcta de materiales o para la planta de producción, tomando las cifras de los tiempos del MPS y generando un conjunto resultante de componentes o de requerimientos de materiales espaciados en el tiempo. Sigue a este procedimiento una planeación detallada de la capacidad (CRP). Esencia del MRP. El principal objetivo de los sistemas MRP es generar los requerimientos de componentes y materia prima por etapas. Éstos constituyen la salida del sistema. En esta sección se estudian los insumos requeridos por el sistema y después se profundiza sobre los resultados obtenidos. Los tres insumos más importantes de un sistema MRP son el programa maestro de producción, los registros del estado del inventario y la lista de materiales (estructura del producto). Se hace hincapié en la importancia del MPS como insumo para el MRP. Es el insumo primordial del MRP, ya que el objetivo principal de éste sistema es tomar los requerimientos para cada etapa del producto terminado y traducirlos en requerimientos para cada etapa del producto terminado y traducirlos en requerimientos de componentes individuales. Con frecuencia se usan dos insumos adicionales para generar la salida del sistema: las órdenes de componentes que se originan en fuentes externas a la planta, y los pronósticos de los artículos sujetos a demanda independiente (como material del mantenimiento o material de soldadura). 28
Los registros del estado del inventario contienen el estado de todos los artículos sujetos a demanda independiente (como material de mantenimiento o material de soldadura). Los registros del estado del inventario contiene el estado de todos los artículos en el inventario. El registro se mantiene actualizado con todas las transacciones del inventario – recepción, retiros o asignaciones de un artículo de o para el inventario-. Si se registra en forma adecuada, cada transacción se logra la integridad del archivo del inventario. Los registros de inventario incluyen también los factores de planeación, que por lo común son tiempo de entrega del artículo, inventario de seguridad, tamaños de lote, desperdicio permitido, etc. Se necesitan para señalar el tamaño y los tiempos de las órdenes de compra planeadas. El usuario del sistema determina los factores de planeación según la política de inventarios (inventario de seguridad, tamaño del lote) o de acuerdo con restricciones exógenas (tiempo de entrega de proveedores). La lista de materiales (LM) en ocasiones se llama estructura del producto. Sin embargo, existe una diferencia sutil. La estructura del producto es un diagrama que muestra la secuencia en las que fabrican y ensamblan la materia prima, las partes que se compran y los subensambles para formar un artículo final. Este ejemplo específico se refiere a un producto con cuatro niveles; se dice que se tiene cuatro niveles de profundidad. Entre más niveles tenga la estructura de un producto, más complejo será – el número de niveles puede ser más de diez – Cada elemento de la estructura del producto tiene un número y es costumbre mostrar las cantidades necesarias de cada uno para un artículo final. En algunos casos se incluye el tiempo de producción para cada nivel de la estructura. De esta 29
manera, para cada cantidad de productos terminados, es posible obtener los requerimientos por etapas para cada nivel.
Nivel 0
Artículo final
Nivel 1
Nivel 2
S/E
PC
Nivel 3
PC
S/E
PF
PC
S/E
LEYENDA:
PF
PC
PF
S/E = subensamble PC = partes compradas
Nivel 4
PF
PF
PF = partes fabricadas.
Normalmente se hace referencia a la jerarquía de la estructura del producto como una relación padre – hijo. Cada elemento tiene un padre – el elemento arriba de él - y un hijo – el elemento debajo de él - . Un artículo final sólo tiene hijos y la materia prima (MP); las partes compradas (PC) sólo tienen padres. La figura anterior contiene una sección de una lista de materiales de un teléfono de escritorio. Observe que se muestran los niveles de la estructura del producto, por lo que se llama lista de materiales inventada. La salida más importante de un sistema MRP es el conjunto de órdenes planeadas que se distribuyen. Éstas son dos tipos, órdenes de compra y órdenes de trabajo. Las órdenes de compra son cantidades de MP y PC que deben comprarse y los tiempos de disponibilidad. De acuerdo con esto, se emitirá una orden de compra el día que corresponde a la fecha de entrega menos el tiempo de entrega del proveedor. Las órdenes de trabajo son cantidades de MP y S/E que deben 30
fabricarse y los tiempos de sus entregas. Por lo tanto, la orden de trabajo se emite el día que corresponde a esta fecha de entrega menos el tiempo de fabricación. Las órdenes de compra constituyen el plan de compras, mientras que las órdenes de trabajo generan el plan de producción para la planta. La esencia de un sistema MRP es el proceso que transforma el insumo en la salida. La salida de este proceso cosiste en los requerimientos netos. Estos forman la base para determinar las órdenes de compra y de trabajo. La transformación de insumos en salidas o productos se hace en forma sistemática, siguiendo una serie de pasos llamados explosión, ajuste a netos, compensación y tamaño de lote. En el proceso de explosión se simula el desensamble del producto final en sus componentes. Con las cantidades del MPS y la información de la lista de materiales, se desciende a través de la estructura del producto y para cada padre se evalúa la cantidad de hijos requerida. Esto da los requerimientos netos para cada elemento de la lista de materiales. Durante el proceso de adquisiciones se ajustan los requisitos en conjunto para tomar en cuenta el inventario disponible o la cantidad ordenada. Así, los requerimientos netos son Requerimientos netos = requerimientos en conjunto – inventario disponible – cantidad ordenada. Este ajuste se hace en todos los niveles de la lista de materiales y para cada balde de tiempo. En otras palabras, en cada nivel de la lista de materiales, los requerimientos en conjunto se ajustan para obtener los netos antes de hacer la explosión de los requerimientos para el siguiente nivel. Si no hay inventario
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disponible o cantidad ordenada entonces, los requerimientos netos son iguales a los requerimientos en conjunto. Flujo del proceso MRP. Establecer requerimientos en conjunto
Usar recepciones programadas para establecer el balance de inventario proyectado
Establecer requerimientos netos detallados
Establecer recepciones planeadas
Establecer liberación de órdenes planeadas
Ajustar el balance de inventario proyectado
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Conclusión: Este trabajo se trato de estos dos hitos que están dentro del plan de trabajo o plan de producción de pronósticos y de inventarios, los pronósticos son estimaciones necesarias a realizar para realizar el plan de trabajo y los inventarios son imprescindibles para tener una planta en funcionamiento.
Estos dos ingredientes te ayudaran a alcanzar el éxito de tu empresa; reduciendo costos y maximizando la producción o utilidades de la empresa, tomado en cuenta un buen pronostico de inventarios para una mejor toma de decisión.
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