Modelos de pronósticos e Inventarios.
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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. SINTHIA SERRANO CISNEROS Investigación de Operaciones CATEDRATICO DE LA MATERIA: ING. MAURO PERALTA SANCHEZ
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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.
SINTHIA SERRANO CISNEROS
Investigación de Operaciones
CATEDRATICO DE LA MATERIA:
ING. MAURO PERALTA SANCHEZ
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
2
OBJETIVOS GENERAL
El objetivo de los modelos de 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.
OBJETIVOS PERSONAL
Este trabajo me permitirá; conocer y aplicar adecuadamente los métodos de pronósticos e inventarios de la demanda para planear una actividad futura dentro de una empresa.
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.
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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
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
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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.
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.
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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.
Los modelos de simulación permiten al pronosticador recorrer una gama de
suposiciones sobre la condición del pronóstico.
Modelos comunes para pronósticos cuantitativos
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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:
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).
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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 son:
último valor
promedio
promedios móviles
exponencial
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 observaciones, por lo
que . De esta forma, mejoramos el método anterior, aunque
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
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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.
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.
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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;
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.
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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.
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.
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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
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
12
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.
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
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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.
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.
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5.3 Errores en los pronósticos.
El error del pronóstico es la diferencia entre el valor real y el pronosticado del
período correspondiente.
Donde es el error del pronóstico del período , es el valor real para ese
período y 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)
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:
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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.
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
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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.
VendedoresLlamadas a
clientes
Computadoras
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
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
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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)
18
5 10 15 20 25 30 35 40 45
0
10
20
30
40
50
60
70
80
DIAGRAMA DE DISPERSION
LLAMADAS A CLIENTES
VEN
TA D
E C
OM
PUTA
DO
RA
S
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:
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b=n∑ XY−∑ X∑Y
n∑ X2−(∑ X )2
a=∑ Y−b∑ X
n
a = intersección de la recta con el eje X, representa el valor promedio de Y cuando
X es igual a cero.
b = 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
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disponibles para la venta y así poder determinar el costo de las mercancías
vendidas durante un periodo determinado.
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.
21
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
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del mismo está ligada al nivel de servicio, la fluctuación de la demanda y la
variación de las demoras de la entrega.
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.
24
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.
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
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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.
¿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
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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
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
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ha hecho posible. Este enfoque se desarrolló a principios de los 70 y se atribuye a
varios expertos, entre ellos a Orlick y Wigth.
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.
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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).
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
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Artículo final
S / ES / E
S / E
PC
PC PC PF
PF PC
PFPF
PF
LEYENDA:S/E = subensamblePC = partes compradasPF = partes fabricadas.MP = materia prima4 = num de partes
Nivel 0
Nivel 1
Nivel 2
Nivel 3
Nivel 4
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
manera, para cada cantidad de productos terminados, es posible obtener los
requerimientos por etapas para cada nivel.
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.
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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
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.
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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
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
disponible o cantidad ordenada entonces, los requerimientos netos son iguales a
los requerimientos en conjunto.
Flujo del proceso MRP.
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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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BIBLIOGRAFÍA:
1.-Guia del Modulo I Gerencia de Operaciones y Producción
Editado por URBE en 20073
2.- Estrategias de Producción (Orígenes, conceptos y definiciones)
Autor: Santiago Ibarra Miron
www.monografias.com
3.- Fundamentos de Gerencia y Control de Producción
Autor: Rafael Beaufond
4.- Bock, Robert y Hostein, William, Planeación y Control de la Producción
www.Google.com
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