1 MODELO DE GESTIÓN DE INVENTARIOS PARA LA EMPRESA …

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MODELO DE GESTIÓN DE INVENTARIOS PARA LA EMPRESA RECOL

DIANA MILENA CALVO CÁRDENAS

VIVIANA MARCELA MÁSMELA VERGARA

UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS

FACULTAD TECNOLÓGICA

INGENIERÍA DE PRODUCCIÓN

BOGOTÁ D.C.

2016

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MODELO DE GESTIÓN DE INVENTARIOS PARA LA EMPRESA RECOL

DIANA MILENA CALVO CÁRDENAS

CÓDIGO: 20132377013

VIVIANA MARCELA MÁSMELA VERGARA

CÓDIGO: 20132377010

TRABAJO DE GRADO

DIRECTOR

JAVIER PARRA PEÑA

UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS

FACULTAD TECNOLÓGICA

INGENIERÍA DE PRODUCCIÓN

BOGOTÁ D.C.

2016

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NOTA DE ACEPTACIÓN

____________________________

____________________________

____________________________

_____________________________

Ing. Msc.Javier Parra Peña

Firma Director Del Proyecto

____________________________

Ing. Claudia Penagos

Firma Director Externo

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Bogotá D.C. 02 de Junio de 2016.

Agradecimientos

En primer lugar deseamos agradecer a Dios, por darnos la oportunidad de culminar nuestros

estudios de pregrado.

A nuestros padres y familiares por el amor, el apoyo en los momentos difíciles que no nos

permitieron desfallecer. Por los valores que nos inculcaron y hacen que seamos excelentes

personas.

A nuestros amigos por las grandes experiencias, las alegrías, por el acompañamiento en esas

noches de desvelo para cumplir con las actividades académicas.

Al Ing. Javier Parra Peña, por la orientación y conocimiento brindando durante el desarrollo

del presente trabajo.

A la Universidad Distrital por la formación académica brindada para poder ofrecer a las

compañías soluciones prácticas a sus problemas.

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En la compañía RECOL deseamos agradecerle a la Ing. Claudia Penagos por la confianza,

apoyo y seguimiento durante la ejecución del proyecto.

iv

Resumen

En este trabajo se indican los problemas respecto al control de inventarios que actualmente se

presentan en la compañía RECOL S.A.S. y se realiza propuesta de un modelo de Gestión. Éste

abarca metodologías como: Sistema de clasificación ABC, EOQ (lote económico de pedido) y

modelización estadística, la cual permite a la compañía conocer cuáles son los artículos afectan

de manera sobresaliente en su utilidad y así poder establecer políticas de inventarios que

contribuyan a mejorar su beneficio económico.

Mediante la hoja de cálculo se realizó simulación, basada en la información arrojada por el

programa Easyfit, el cual indica la distribución que mejor se ajusta a los datos históricos de la

demanda del año 2015, para así desarrollar el análisis y brindar una propuesta a la compañía.

Abstract

In this paper indicated problems regarding the control of inventories currently presented in the

company RECOL S.A.S. and proposed a management model is performed. This includes

methodologies such as Classification system ABC, EOQ (economic batch of order ) and

statistical modeling, which allows the company to know what items affect outstandingly in their

usefulness are and thus establish inventory policies that help improve its economic benefit.

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By spreadsheet simulation, based on the cast by the Easyfit program information, which

indicates the distribution that best fits the historical data of demand by 2015, to develop analysis

and offer a proposal was made to the company.

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Contenido 1. Introducción ............................................................................................................................. 1

2. Descripción ............................................................................................................................... 2

3. Formulación ............................................................................................................................. 3

4. Marco teórico ........................................................................................................................... 4

4.1 Stock de Seguridad y Stock máximo...................................................................................... 4

4.2 Clasificación de inventarios ABC ......................................................................................... 5

4.3 Prueba de Kruskal-Wallis ...................................................................................................... 6

4.4 Modelo Estocástico De Inventarios....................................................................................... 8

4.4.1 Nivel de Inventario ......................................................................................................... 8

4.5 Sotfware Easyfit - Programa para ajuste de distribución ..................................................... 9

4.5.1 Beneficios de EasyFit: ..................................................................................................... 9

4.6 Excel ....................................................................................................................................... 9

4.7 Software SPSS..................................................................................................................... 10

4.8 Prueba T-Student ................................................................................................................. 10

4.9 EOQ - lote económico de pedido (Economic order quantity) ............................................. 11

5. Metodología ........................................................................................................................... 13

6. Conclusiones .......................................................................................................................... 23

7. Recomendaciones ................................................................................................................... 24

8. Bibliografía ............................................................................................................................. 25

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Lista De Tablas

Tabla 1 Top 10 de artículos con mayor consumo .......................................................................... 15

Tabla 2 Comparativo de utilidad de acuerdo con unidades por lote en doce

corridas.ESELME10100 ................................................................................................................ 17

Tabla 3 Comparativo de utilidad de acuerdo con unidades por lote en diez

corridas.ESELME50100 ................................................................................................................ 18

Tabla 4 Utilidad de acuerdo con unidades por lote en doce corridas.EV10100 ........................... 18

Tabla 5 Utilidad de acuerdo con unidades por lote en diez corridas.RPL10100 .......................... 19

Tabla 6 Utilidad de acuerdo con unidades por lote en diez corridas.RPL50100 ......................... 19

Tabla 7 Comparativo de utilidad de acuerdo con unidades por lote en diez corridas.VT110100 20



Tabla 10 Comparativo de utilidad de acuerdo con unidades por lote en diez corridas.

VTC150100 ..................................................................................................................................... 21

Tabla 11 Comparativo de utilidad de acuerdo con unidades por lote en diez corridas.

VTC250100 ..................................................................................................................................... 22

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Lista De Anexos.

Anexo A. Clasificación ABC

Anexo B. Prueba Kruskal Wallis

Anexo C. Easy Fit

Anexo D. Simulación

Anexo E. Prueba T

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1. Introducción

En la actualidad las compañías enfocan su mayor esfuerzo en disminuir costos y aumentar su

utilidad. Para una compañía de producción es importante mantener el control sobre sus

inventarios contando siempre con un volumen de existencia óptimo, es decir que le permita

satisfacer la demanda, el cual tenga rotación constante de tal manera que no genere sobre costos.

La compañía Recol fue adquirida por la organización en el año 2014. Pero se recibe con

problemas, entre ellos carencia de información del área de producción, lo cual implica iniciar de

ceros y tomar como base para el presente estudio los datos de la demanda del año 2015.

Mediante el sistema de clasificación ABC, se indica cuales productos requieren mayor

atención para poder realizar la toma de decisiones sobre el manejo de aquellos que son más

importantes para la empresa, maximizando su ganancia.

Se plantea como objetivo general Diseñar un sistema de inventarios de producto terminado

eficiente, que garantice la planificación óptima de la producción. Para cumplir con éste se

plantean cuatro objetivos específicos:

1. Emplear la metodología de clasificación de inventarios ABC para los productos

terminados

2. Establecer el stock de seguridad y el stock máximo de los productos que produce la

compañía RECOL

3. Determinar la cantidad económica de pedido (EOQ)

4. Emplear un modelo estocástico de inventarios.

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2. Descripción

“RECOL® es una empresa fundada en 1994 dedicada a la fabricación de pinturas y

revestimientos de alta calidad que busca la satisfacción de sus clientes a través del mejoramiento

continuo de sus productos, procesos, servicios y equipo humano. Recol mantiene un compromiso

permanente de proveer a sus clientes con productos de alta especificación, gracias al

conocimiento, experiencia y talento de su equipo de trabajo conformado por ingenieros, técnicos

y personal operativo, que continuamente buscan la mejora en sus procesos y estándares de

calidad, así como la investigación y desarrollo de nuevos productos. RECOL® cuenta con una

política de servicio y atención al cliente que le permite suplir sus necesidades referentes a

capacitación, asesoría técnica, estilo de vida, decoración y protección de una manera eficiente

gracias a un equipo de trabajo comprometido con esta labor”.(«Recol Empresa», s. f.)

En la actualidad cuenta con seis líneas de productos, distribuidas de la siguiente manera:

Alta Decoración Recol Veneto, Recol Veneciano, Recol Sahara, Recol Iluminato, Recol

Metallics, Recol Cera, Recol Glow, Recol Magnetic

Base Agua: Hidroplast, Recoltex Aróma, Vinicol, La Mejor, Constructor Superior Y

Constructor Estándar

Base Solvente: Esmalte Dos En Uno, Anticorrosivo Recol, Esmalte Brillante Recol,

Esmalte El Mejor, Barniz Brillante Recol, Anolok.

Pintura Industrial: Recol Epóxico ,Recol Tráfico Y Recol Tráfico Base De Agua.

Revestimientos: Recolplaster Y Masitex

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Complementarios: Recol Ároma Recol Tint Base Agua, Recol Tint Universal, Recol Tint

Madera, Recol AP1, Betún Recol, Recolcryl, PVA Vinil Acrílico.

Dado al amplio portafolio con que cuenta la empresa, no se ha podido detectar cuáles

productos tienen baja rotación y causan perdidas a la compañía, por tal motivo es indispensable

tomar medidas correctivas tendientes a disminuir el incumplimiento en la entrega de pedidos y

el costo de almacenamiento.

3. Formulación

Debido al alto número de colores que se emplean por algunas líneas no se ha determinado

cuáles productos tienen baja rotación y deberían descodificarse o disminuir su nivel producción,

dado a que generan gastos innecesarios para la compañía e inclusive pérdidas.

Para tomar medidas correctivas se requiere que la información suministrada sea veraz,

oportuna, completa, pertinente, para ser entregada a las estudiantes para que inicien con la fase

de análisis y propuesta de mejora, que es la necesidad en donde la empresa requiere colaboración.

De no realizarse un “sistema de planeación de inventarios de la producción” no se podrán

tomar medidas correctivas respecto a la baja rotación de productos y las pérdidas a las cuales

conllevan.

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4. Marco teórico

4.1 Stock de Seguridad y Stock máximo

“Los términos de stock, inventarios o existencias, se utilizan para referirse a los artículos que

permanecen almacenados en la empresa a la espera de una posterior utilización. Son recursos

ociosos que tienen un valor económico y que están pendientes de ser empleados en el proceso

productivo”(«Stock - stock_importancia.pdf», s. f.)

“El stock de seguridad, también llamado stock de protección, lo podemos definir como el

volumen de existencias que se tiene en el almacén, para hacer frente a las fluctuaciones en exceso

de demanda o a retrasos imprevistos en la entrega de los pedidos. Si los aprovisionamientos no

son instantáneos y existe un cierto tiempo entre el momento en que se hace el pedido al

proveedor y el momento en que éste llega al almacén, será necesario disponer de cierto número

de existencias para hacer frente a la demanda o salidas de almacén, durante dicho plazo de

reposición. Y si la demanda en dicha unidad de tiempo es conocida exactamente, no habrá

problema al calcular las existencias necesarias destinadas a este fin. Pero si la demanda es

aleatoria, aparece un factor de incertidumbre sobre la necesidad futura de existencias para hacer

frente a esta demanda. Por lo que será necesario tener en almacén un número de existencias, a la

hora de hacer un pedido, igual al consumo normal que tiene lugar durante el plazo de reposición,

más una cierta cantidad que, aunque no esperamos salga del almacén antes de que llegue el nuevo

aprovisionamiento, es de hecho necesaria para prevenir las posibles fluctuaciones imprevistas de

la demanda”.(«Stock - stock_importancia.pdf», s. f.)

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4.2 Clasificación de inventarios ABC

“El sistema de control A B C nos muestra cómo manejar el inventario de acuerdo con la

clasificación de prioridades, ésta puede realizarse de tres diferentes formas; de acuerdo con el

costo de unitario, de acuerdo con el costo total de existencia y de acuerdo con el orden de

requerimientos sin tener presente el costo. Cada una de ellas serán ampliadas más adelante,

observando que en cualquiera de las tres se subdivide en los grupos A,B,y C.

"Esta técnica se utiliza especialmente en: Gestión de stock, análisis de productos, análisis de

ventas, análisis de clientes, entre otros"

Este sistema pretende que el costo y el manejo del inventario disminuyan. Además puede

proporcionar una rotación de inventario más frecuente, incremento en las ventas y reducción de

sistemas de trabajo que disminuirán costos.

Se sugiere clasificar según la importancia y consumo, así:

A: Son aquellos que requieren mayor control por su costo de adquisición y por el costo de tenerlo

en inventario, por su aporte directo a las utilidades y por ser material importante dentro del

trabajo fundamental. Generalmente un pequeño número de elementos pertenece a este grupo y los

pedidos se realizan por cantidades exactas o con base en las solicitudes hechas por los clientes.

B: Los que no son tan necesarios como los anteriores por costos, por utilidad y por el control que

se ejerce sobre ellos. Para la realización de pedidos debe calcularse la cantidad óptima de pedido.

C: Artículos que requieren poca inversión por ser de poca importancia en la elaboración del

producto final, requiriendo revisión sencilla sobre las existencias, pero que serán suficientes para

lo requerido finalmente. Puede mantenerse una cantidad considerable en bodega, se procura no

sobrepasar ni estar por debajo de los que debe mantener de existencia.

Para la clasificación de los artículos dentro del análisis ABC pueden observarse varios aspectos:

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Valor anual en dinero de las transacciones para un artículo.

Costo unitario.

Escasez del material utilizado para la fabricación de ese artículo.

Disponibilidad de recursos, fuerza de trabajo e instalaciones para producir el artículo.

Tiempo necesario de obtención.

Requerimientos de almacenamiento para un artículo.

Costo de escasez del artículo.

Volatilidad del diseño de ingeniería.”(ALEJ & Zea, s. f.)

4.3 Prueba de Kruskal-Wallis

“La prueba de Kruskal-Wallis fue desarrollado por Kruskal y Wallis (1952) de forma conjunta

y se nombra después de ellos. La prueba de Kruskal-Wallis es una prueba no paramétrica y se

utiliza cuando no se cumplen los supuestos del ANOVA. Ambos evaluar las diferencias

significativas en una variable dependiente continua por una variable independiente agrupación

(con tres o más grupos). En el ANOVA, se supone que la distribución de cada grupo se distribuye

normalmente y no es aproximadamente igual varianza en las puntuaciones de cada grupo. Sin

embargo, en la prueba de Kruskal-Wallis, no tenemos ninguno de estos supuestos. Como todas

las pruebas no paramétricas, la prueba de Kruskal-Wallis no es tan poderoso como el ANOVA.

Hipótesis:

La hipótesis nula: la hipótesis nula supone que las muestras son de poblaciones idénticas.

Hipótesis alternativa: hipótesis alternativa supone que las muestras provienen de diferentes

poblaciones.

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A continuación se indican ejemplos de la prueba Kruskal-Wallis:

Preguntas contestadas:

¿En qué difieren los resultados de las pruebas entre los diferentes niveles de grado en la escuela

primaria?

¿Un intento de marketing estrategia de impacto para la compra de cuentas entre diferentes razas?

Procedimiento:

1. Disponer los datos de ambas muestras en una sola serie en orden ascendente.

2. Asignar rango a ellos en orden ascendente. En el caso de un valor repetido, o un empate,

asignar filas a ellos promediando su posición de categoría.

3. A continuación, resumir las distintas filas, por ejemplo, R1 R2 R3..., Para cada uno de los

diferentes grupos.

4. Para calcular el valor, aplicar la siguiente fórmula:

𝐻 =12

𝑛(𝑛 + 1) ∑ 𝑅𝑖

2

𝑘

𝑖−1

− 3(𝑛 + 1)

Donde,

Estadístico de prueba H de Kruskal-Wallis

N = número total de observaciones en todas las muestras

Ti = suma de los rangos asignados

La estadística de la prueba de Kruskal-Wallis es de aproximadamente una distribución chi-

cuadrado con k-1 grados de libertad donde ni debe ser mayor que 5. Si el valor calculado de la

prueba de Kruskal-Wallis es menor que el valor crítico de chi-cuadrado, a continuación, la

hipótesis nula no se puede rechazar. Si el valor calculado de la prueba de Kruskal-Wallis es

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mayor que el valor crítico de chi-cuadrado, entonces podemos rechazar la hipótesis nula y

decimos que la muestra proviene de una población diferente.

Supuestos

1. Se supone que las muestras extraídas de la población son aleatorios.

2. También asumimos que los casos de cada grupo son independientes.

3. La escala de medición para debe ser al menos ordinal” .(«Kruskal-Wallis Test», s. f.)

4.4 Modelo Estocástico De Inventarios.

“Modelos de Inventarios Estocásticos. Son aquellos en que la demanda es una variable

aleatoria, con una función de distribución conocida.

Una forma que presenta la gráfica de inventario es como se registra a continuación:

4.4.1 Nivel de Inventario

Gráfico 1.Nivel de Inventarios

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4.5 Sotfware Easyfit - Programa para ajuste de distribución

“EasyFit permite ajustar automáticamente las distribuciones a los datos de la muestra y

seleccionar el mejor modelo en unos segundos. Está diseñado para hacer el análisis de datos lo

más fácil posible, dejar los detalles técnicos complejos entre bastidores y permitirle que se

enfoque en los objetivos de su negocio.

4.5.1 Beneficios de EasyFit:

ahorra tiempo: reduce tiempo de análisis en un 70-95% en comparación con los métodos

manuales

ahorra dinero: previene errores de análisis y le ayuda a tomar decisiones mejores

garantiza la alta calidad de sus proyectos

fácil de aprender y usar: requiere sólo conocimientos básicos de la estadística”.(«EasyFit -

Programa para ajuste de distribución», s. f.)

4.6 Excel

“Excel es un programa informático desarrollado por Microsoft y forma parte de Office que es

una suite ofimática la cual incluye otros programas como Word y PowerPoint. Excel se distingue

de los demás programas porque nos permite trabajar con datos numéricos, es decir, podemos

realizar cálculos, crear tablas o gráficos y también podemos analizar los datos con herramientas

tan avanzadas como las tablas dinámicas” .(Ortíz, 2011)

http://www.microsoft.com/

https://products.office.com/

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4.7 Software SPSS

“Con el Software de analítica predictiva SPSS, podrá prever con seguridad lo que va a ocurrir,

para que pueda tomar decisiones más inteligentes, resolver problemas y mejorar los resultados”

4.8 Prueba T-Student

“La prueba t-Student fue desarrollada en 1899 por el químico inglés William Sealey Gosset

(1876-1937), mientras trabajaba en técnicas de control de calidad para las destilerías Guiness en

Dublín. Debido a que en la destilería, su puesto de trabajo no era inicialmente de estadístico y su

dedicación debía estar exclusivamente encaminada a mejorar los costes de producción, publicó

sus hallazgos anónimamente firmando sus artículos con el nombre de "Student". La distribución

F es conocida con este nombre gracias al matemático americano George W. Snedecor (1882-

1974) quien la bautizó de este modo en honor de R. A. Fisher (1890-1962) que ya la había

estudiado anteriormente en 1924. Las pruebas de bondad de ajuste mencionadas son debidas a

Nikolai Vasil’yevich Smirnov (1890-1966), Andrei Nikolaevich Kolmogorov (1903-1987) gran

teórico probabilista que fundó las bases de la teoría de la medida en 1929 y finalmente Samuel S.

Shapiro (actualmente profesor de matemáticas en los EE.UU) y Martin .B. Wilk (matemático

canadiense) que publicaron sus hallazgos en la revista “Biometrika” en 1965. William Sealey

Gosset (“Student”) George W. Snedecor 2 Fórmulas básicas En el caso de que se estén

estudiando dos variables donde una de ellas es cuantitativa normal considerada como variable

respuesta Rta y la otra variable es dicotómica considerada como variable explicativa Exp, se

pueden aplicar técnicas de estimación por IC para diferencia de medias, la prueba tStudent para

contrastar la diferencias de medias, técnicas de estimación por IC para el cociente de varianzas y

la prueba F-Snedecor para igualdad de varianzas. Los IC para diferencia de medias y la prueba t-

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Student para diferencia de medias tienen expresiones distintas dependiendo si se puede asumir o

no la igualdad de varianzas poblaciones (para esto último está la prueba F-Snedecor de igualdad

de varianzas). La igualdad de varianzas se conoce como homocedasticidad y la no igualdad de

varianzas como heterocedasticidad”.(«L:\area-me-biometria\Plan de Formación en

Bioestadística\Modulo 8\te8.prn.pdf - tstudent.pdf», s. f.)

4.9 EOQ - lote económico de pedido (Economic order quantity)

“Es el modelo fundamental para el control de inventarios. Es un método que, tomando en

cuenta la demanda determinística de un producto (es decir, una demanda conocida y constante),

el costo de mantener el inventario, y el costo de ordenar un pedido, produce como salida la

cantidad óptima de unidades a pedir para minimizar costos por mantenimiento del producto. El

principio del EOQ es simple, y se basa en encontrar el punto en el que los costos por ordenar un

producto y los costos por mantenerlo en inventario son iguales.

En este sentido podemos clasificar los costos de inventario en:

Costo de Órdenes: costo que se incurre cada vez que se emite una orden.

Costo de mantener Inventario: arriendo de bodegas, depreciación, costo de oportunidad,

pérdidas, seguros, etc.

Costo de quiebre de stock: es más difícil de estimar y está asociado al costo de la venta

pérdida (perder un cliente, deterioro de imagen, multas, etc).

La Gestión de Operaciones provee de modelos matemáticos que permite enfrentar de una

forma sistemática la problemática de la gestión de inventarios. Estos modelos matemáticos

básicamente se clasifican en dos categorías y depende del comportamiento (basado en supuestos)

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respecto al comportamiento de la demanda. Están los modelos asociados a demanda constante

(EOQ, POQ, EOQ con descuentos por volumen, etc) y los relacionados con demanda aleatoria

(asociada a una función de probabilidad). En este sentido EOQ resulta ser el modelo matemático

más sencillo y sus características principales se resumen a continuación.

Supuestos de EOQ (Cantidad Económica de Pedido)

a. Demanda constante y conocida

b. Un solo producto

c. Los productos se producen o se compran en lotes

d. Cada lote u orden se recibe en un sólo envío

e. El costo fijo de emitir una orden es constante

f. El Lead Time (Tiempo de Espera) es conocido y constante

g. No hay quiebre de stock

h. No existen descuentos por volumen

El modelo considera los siguientes parámetros:

D: Demanda. Unidades por año

S: Costo de emitir una orden

H: Costo asociado a mantener una unidad en inventario en un año

Q: Cantidad a ordenar

En consecuencia el costo anual de mantener unidades en inventario es 𝐻 ∗𝑄

2 y el costo de

emitir órdenes para el mismo período es 𝑠 ∗𝐷

𝑄 . Por tanto, la función de costo total (anual)

asociado a la gestión de inventarios es 𝐶(𝑄) = 𝐻 ∗ (𝑄

2) + 𝑆 ∗ (

𝐷

𝑄) ). Si derivamos esta función

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respecto a Q e igualamos a cero (de modo de encontrar un mínimo para la función) obtenemos la

siguiente fórmula para el modelo EOQ que determina la cantidad óptima de pedido:

𝑄 ∗= √2𝐷𝑆

𝐻

(análisis de la producción y las operaciones, s. f., p. 52)

5. Metodología

Teniendo en cuenta que el objetivo principal es diseñar un sistema de inventarios eficiente,

que garantice la planeación óptima de la producción, se elaboró la siguiente metodología.

Fase 1: Recolección de información, para ello se generaran informes tomados del sistema

SAP, que permita conocer el comportamiento de la demanda durante del año 2015.

Fase 2: Determinar el stock de seguridad y el stock máximo. Basados en las ventas

anuales de la siguiente manera:

Lead Time: tres días

S: Desviación estándar

𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘 𝑑𝑒 𝑠𝑒𝑔𝑢𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑 = (3 𝑑𝑖𝑎𝑠) ∗ (𝑉𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠 𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙𝑒𝑠

365 𝑑í𝑎𝑠)

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𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘 𝑚á𝑥𝑖𝑚𝑜 = 𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘 𝑑𝑒 𝑠𝑒𝑔𝑢𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑 + 𝑁𝑖𝑣𝑒𝑙 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑎𝑛𝑧𝑎 ∗ (𝑠

√𝑑𝑖𝑎 𝑚𝑒𝑠)

𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘 𝑀á𝑥𝑖𝑚𝑜 = 𝑆𝑡𝑜𝑐𝑘 𝑑𝑒 𝑠𝑒𝑔𝑢𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑 + 1,65 ∗ (𝑠

√30 )

Grafico 2. Stock Máximo y de Seguridad

Fuente: Autores

Para determinar el stock de seguridad y el stock máximo, se debe conocer el lead time y

conocer la demanda anual y/o mensual. Dado el comportamiento de la demanda, se puede

emplear la distribución normal, reflejando la línea del ROP (punto de reposición) y tomándola

como media, se toma el quintil uno y quintil tres como el stock máximo y el stock de seguridad

respectivamente. Basado en esa fórmula se puede determinar dichos stocks por cada producto.

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Fase 3: Clasificación ABC, con la información de la demanda se realiza clasificación ABC,

basado en los precios de cada artículo. Lo cual arrojó como resultado que dentro de la

clasificación “A” se encuentran 57 ITEMS. Anexo 1

Fase 4: Aplicación de la prueba de homogeneidad. Dada la cantidad de datos se optó por

emplear la prueba de Kruskall Wallis, donde la Hipótesis nula indica que: la demanda de los

productos tiene la misma tendencia de acuerdo con su presentación y la Hipótesis alternativa: la

demanda de los productos no tiene la misma tendencia de acuerdo con su presentación. Con un

nivel de significancia del 5%. El valor que arrojo la prueba fue de 46%, por consecuencia se

rechaza la hipótesis nula. (Anexo2)

Fase 5: Se decide realizar el análisis para los 10 primeros productos de la clasificación ABC.

Los cuales se presentan en la tabla 1.

Tabla 1 Top 10 de artículos con mayor consumo

Descripción Consumo Costo

Unitario Vlr Consumo Valor Acumulado

EV10100 19613 $11.886 $224.851.301 $224.851.301

VT150100 3064 $73.042 $210.288.635 $435.139.936

VTC250100 3467 $41.538 $140.396.802 $575.536.738

RPL50100 5278 $27.331 $133.566.776 $709.103.514

VTC150100 2575 $52.867 $130.476.827 $839.580.341

ESELME50100 1598 $77.029 $106.222.941 $945.803.283

ESELME10100 5963 $16.509 $92.515.292 $1.038.318.574

RPL10100 10616 $6.607 $68.199.382 $1.106.517.957

VT250100 1291 $52.841 $66.051.754 $1.172.569.710

VT110100 3219 $15.885 $48.402.127 $1.220.971.838

Fuente: Autores

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Para analizar los datos se emplea el programa Easy fit. En cual se registran los datos de la

demanda del año 2015, para cada artículo. El programa indica información de estadística

descriptiva. En la pestaña bondad de ajuste se encuentra el ranking de las distribuciones, en

resultados de ajuste se muestra cual es la mejor distribución de acuerdo conl comportamiento de

los datos y los parámetros a usar correspondiente a cada distribución (Anexo.3)

Fase 6. Simulación, una vez se conocen los diez ítems más relevantes y los parámetros que

arroja Easy Fit. Debido a que son variables aleatorias independientes, mediante Excel se realiza

simulación empleando números aleatorios, los cuales permiten reproducir el comportamiento de

las mismas, para poder establecer cuántos lotes se deben generar de manera semanal, para

satisfacer la demanda. (Anexo 4)

Fase 7. Análisis de los datos, “Para realizar el análisis se determina que el sistema es no

terminal, dado a que no existe un evento E que defina en forma natural el final de la simulación,

el sistema opera en forma continua o no se crean condiciones de vacío. No está definido cuando

comenzar la simulación y cuando finalizarla”.(«Download Simulation modeling and analysis 4th

edition files - TraDownload», s. f.)

En primer lugar se aplica la prueba t de student en el programa Excel (Anexo 5), para conocer

el valor de t y así poder reemplazar dicho valor en la ecuación de número de réplicas la cual se

presenta a continuación.

𝑁 = (𝑆 ∗ 𝑡𝑛−1,1−𝛼/2

𝜀)

2

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Donde:

N = Número de replicas

S = Desviación estándar de la muestra piloto

T = valor crítico de la distribución t para n= corrida piloto

E = Nivel de precisión de IC (medio ancho)

Al realizar el número de réplicas, se juega con el EOQ y se realiza comparativo de utilidad de

acuerdo con las unidades por lote, como se indica en las siguientes tablas: Tabla 2 hasta la tabla

11.

Tabla 2 Comparativo de utilidad de acuerdo con unidades por lote en doce corridas.ESELME10100

INTERVALOS 600 UN/LOTE 500 UN/LOTE 150 UN/LOTE

1 52 $ 21.760.346,88 $ 29.149.841,67 $ 34.263.475,00

53 104 $ 34.659.100,71 $ 37.980.840,29 $ 40.947.545,50

105 156 $ 29.837.098,88 $ 29.510.363,46 $ 32.263.877,00

157 208 $ 42.691.782,96 $ 37.158.217,33 $ 43.124.890,25

209 260 $ 29.913.701,17 $ 31.832.165,75 $ 38.625.672,00

261 312 $ 20.456.440,67 $ 30.338.760,46 $ 33.612.286,50

313 364 $ 30.713.899,46 $ 33.936.589,04 $ 40.926.206,75

365 416 $ 36.868.624,25 $ 41.346.013,83 $ 41.952.599,25

417 468 $ 35.540.083,63 $ 26.358.043,00 $ 35.410.630,50

469 520 $ 25.028.006,08 $ 31.162.800,88 $ 30.918.335,25

521 573 $ 23.951.868,71 $ 26.679.308,29 $ 37.314.707,25

574 626 $ 33.254.618,71 $ 35.783.958,29 $ 39.245.913,50

TOTAL $ 364.675.572,08 $ 391.236.902,29 $ 448.606.138,75

Fuente: Autores

18

Tabla 3 Comparativo de utilidad de acuerdo con unidades por lote en diez corridas.ESELME50100

INTERVALOS 120 UND/LOTE 100 UND/LOTE 30 UND/LOTE

1 52 $ 70.158.222,04 $ 76.430.691,63 $ 78.813.514,75

53 104 $ 56.629.211,13 $ 50.702.675,29 $ 60.175.080,50

105 156 $ 51.618.347,42 $ 62.420.127,00 $ 59.296.017,00

157 208 $ 55.140.805,08 $ 46.934.249,25 $ 58.078.641,75

209 260 $ 51.087.440,38 $ 60.163.779,96 $ 58.573.012,25

261 312 $ 45.948.890,13 $ 55.256.304,71 $ 56.721.440,75

313 364 $ 67.419.458,42 $ 63.634.297,58 $ 66.455.175,50

365 416 $ 59.718.204,25 $ 66.076.598,63 $ 70.027.210,50

417 468 $ 58.136.047,17 $ 59.564.681,54 $ 63.011.995,50

469 520 $ 53.886.890,17 $ 57.025.479,54 $ 61.841.849,75

TOTAL $ 569.743.516,17 $ 598.208.885,13 $ 632.993.938,25 Fuente: Autores

Tabla 4 Utilidad de acuerdo con unidades por lote en doce corridas.EV10100

INTERVALOS 200 UND

1 52 $ 182.857.874

53 104 $ 158.674.607

105 156 $ 180.179.283

157 208 $ 167.211.963

209 260 $ 174.932.872

261 312 $ 174.325.114

313 364 $ 143.878.775

365 416 $ 186.188.595

417 468 $ 163.151.985

469 520 $ 171.285.787

521 573 $ 142.938.739

574 626 $ 145.299.227

TOTAL $ 1.990.924.820

Fuente: Autores

19

Tabla 5 Utilidad de acuerdo con unidades por lote en diez corridas.RPL10100

INTERVALOS 500 UND/LOTE

1 52 $ 35.039.244,50

53 104 $ 36.538.764,38

105 156 $ 35.279.765,69

157 208 $ 35.260.947,00

209 260 $ 44.173.314,88

261 312 $ 37.708.877,13

313 364 $ 32.577.686,94

365 416 $ 35.019.369,88

417 468 $ 38.868.497,06

469 520 $ 37.180.411,94

TOTAL $ 367.646.879,38

Fuente: Autores

Tabla 6 Utilidad de acuerdo con unidades por lote en diez corridas.RPL50100

INTERVALOS 100 UND/LOTE

1 52 $ 29.703.407,50

53 104 $ 28.967.455,31

105 156 $ 22.272.671,25

157 208 $ 20.611.149,38

209 260 $ 28.250.597,19

261 312 $ 26.185.105,63

313 364 $ 27.384.662,81

365 416 $ 18.018.713,13

417 468 $ 22.424.587,50

469 520 $ 26.382.241,88

TOTAL $ 250.200.591,56

Fuente: Autores

20

Tabla 7 Comparativo de utilidad de acuerdo con unidades por lote en diez corridas.VT110100


1 52 $ 11.038.519,50 $ 15.000.279,92 $ 22.006.142,42

53 104 $ 18.143.813,08 $ 20.278.823,50 $ 18.642.021,42

105 156 $ 10.469.560,50 $ 13.049.470,92 $ 20.936.858,42

157 208 $ 9.763.497,08 $ 11.422.007,50 $ 15.612.015,83

209 260 $ 14.642.070,17 $ 5.616.741,00 $ 14.442.309,75

261 312 $ 12.327.895,50 $ 16.432.605,92 $ 20.834.788,21

313 364 $ 8.021.033,00 $ 18.219.133,00 $ 17.487.680,92

365 416 $ 13.061.596,00 $ 17.118.656,42 $ 18.893.333,50

417 468 $ 18.978.868,00 $ 14.321.788,83 $ 22.635.775,29

469 520 $ 9.463.778,50 $ 13.139.638,92 $ 17.613.296,21

TOTAL $ 125.910.631,33 $ 144.599.145,92 $ 189.104.221,96

Fuente: Autores



1 52 $ 16.127.845,42 $ 19.219.612,50 $ 19.430.159,38

53 104 $ 14.650.250,00 $ 14.524.597,50 $ 14.735.144,38

105 156 $ 13.449.337,92 $ 15.214.130,42 $ 15.450.198,13

157 208 $ 16.892.196,25 $ 16.053.119,17 $ 16.289.186,88

209 260 $ 15.609.520,42 $ 17.111.362,92 $ 17.347.430,63

261 312 $ 13.955.308,75 $ 15.445.970,83 $ 15.650.137,50

313 364 $ 14.606.713,33 $ 14.270.131,25 $ 14.499.818,75

365 416 $ 14.515.657,08 $ 17.937.604,17 $ 18.154.531,25

417 468 $ 14.173.552,92 $ 13.983.655,42 $ 14.200.582,50

469 520 $ 17.506.305,83 $ 17.941.138,75 $ 18.189.966,88

TOTAL $ 151.486.687,92 $ 161.701.322,92 $ 163.947.156,25

Fuente: Autores

21



1 52 $ 43.591.951,67 $ 50.103.307,08 $ 51.195.467,29

53 104 $ 32.701.408,33 $ 29.492.674,58 $ 36.178.742,08

105 156 $ 36.163.808,08 $ 37.646.018,92 $ 36.362.556,42

157 208 $ 27.442.640,92 $ 28.153.376,75 $ 32.766.278,63

209 260 $ 24.078.389,75 $ 25.063.915,58 $ 28.587.993,50

261 312 $ 33.088.546,00 $ 36.325.086,83 $ 38.283.506,21

313 364 $ 31.075.313,33 $ 32.906.279,17 $ 34.790.434,58

365 416 $ 40.717.373,83 $ 36.684.310,08 $ 39.086.599,46

417 468 $ 36.187.874,67 $ 34.870.845,92 $ 41.603.841,13

469 520 $ 35.480.622,58 $ 36.518.963,42 $ 37.033.318,63

TOTAL $ 340.527.929,17 $ 347.764.778,33 $ 375.888.737,92

Fuente: Autores

Tabla 10 Comparativo de utilidad de acuerdo con unidades por lote en diez corridas. VTC150100


1 52 $ 77.238.862,67 $ 75.182.259,33 $ 82.911.506,00

53 104 $ 55.514.135,33 $ 59.026.548,67 $ 61.280.902,00

105 156 $ 73.321.522,67 $ 76.530.459,33 $ 73.981.109,33

157 208 $ 71.981.659,33 $ 66.904.219,33 $ 72.877.102,67

209 260 $ 52.633.328,67 $ 53.269.782,00 $ 56.137.468,67

261 312 $ 55.259.833,33 $ 59.977.606,67 $ 61.121.760,00

313 364 $ 57.936.166,00 $ 63.024.019,33 $ 64.728.479,33

365 416 $ 55.542.248,00 $ 57.267.761,33 $ 60.807.884,67

417 468 $ 61.891.376,67 $ 61.357.333,33 $ 64.258.720,00

469 520 $ 51.985.718,67 $ 53.446.892,00 $ 56.108.398,67

TOTAL $ 613.304.851,33 $ 625.986.881,33 $ 654.213.331,33

Fuente: Autores

22

Tabla 11 Comparativo de utilidad de acuerdo con unidades por lote en diez corridas. VTC250100


1 52 $ 63.192.890,33 $ 60.590.608,67 $ 65.907.119,50

53 104 $ 49.321.096,33 $ 50.057.506,33 $ 51.997.938,00

105 156 $ 58.989.709,75 $ 60.341.828,08 $ 63.217.368,50

157 208 $ 45.588.813,33 $ 51.558.215,00 $ 51.292.547,50

209 260 $ 42.810.811,75 $ 40.523.281,75 $ 45.771.811,75

261 312 $ 51.054.982,33 $ 50.221.337,33 $ 50.245.822,75

313 364 $ 46.502.374,42 $ 46.100.689,42 $ 49.022.195,25

365 416 $ 35.326.569,42 $ 33.702.741,08 $ 37.898.752,75

417 468 $ 50.748.426,58 $ 51.484.836,58 $ 53.014.005,75

469 520 $ 43.858.887,67 $ 47.942.444,33 $ 50.433.009,75

TOTAL $ 487.394.561,92 $ 492.523.488,58 $ 518.800.571,50

Fuente: Autores

Una vez se realizan las réplicas jugando con el EOQ, se detecta que no en todas las

ocasiones podemos emplear el EOQ teórico, debido a que se cuenta con ciertas restricciones

como la capacidad instalada. Con las cifras que se indican en las tablas anteriores la gerencia

operacional puede tomar decisiones a mediano y largo plazo.

23

6. Conclusiones

1) Cuando se maneja un número elevado de referencias, se debe realizar el proceso de

manera paulatina, iniciando el análisis por los artículos que más inciden en las utilidades

y posteriormente replicarlo a los demás artículos.

2) Mediante las metodologías como: Clasificación ABC, Lote económico de pedido (EOQ),

Punto de reorden (ROP), y Simulación. se pueden establecer políticas de control de

inventarios que permitan incrementar las utilidades de la compañía.

3) El inventario de seguridad se establece como una medida para garantizar el cumplimiento

de pedido en las condiciones actuales, mas no por condiciones económicas.

24

7. Recomendaciones

1) Realizar estudio de tiempos en el área de alistamiento, para poder estandarizar el tiempo

que toma preparar producción de acuerdo con el número de lotes a elaborar.

2) Se le recomienda a la compañía validar su sistema de costos, puesto a que se ha

determinado un valor de alistamiento estándar para todos los productos, sin discriminar el

tiempo que se emplea para alistar la cantidad de galones de acuerdo con la programación

que realiza el planeador, lo cual genera errores al emplear los costos para generar análisis.

3) Emplear técnicas de diseño de experimentos, como números aleatorios, simulación

pruebas de homogeneidad, para realizar estudios que le permitan mejorar sus procesos

operativos.

4) Hacer partícipe a la gerencia de producción del presente estudio, para contribuir en la

toma de decisiones.

25

8. Bibliografía

ALEJ, P. por, & Zea, R. C. (s. f.). LA IMPORTANCIA DE LOS INVENTARIOS EN UNA

EMPRESA. Recuperado a partir de

http://inventariosenunaempresauniminuto.blogspot.com/2015/04/laimportancia-de-los-

inventarios-en-una.html

Download Simulation modeling and analysis 4th edition files - TraDownload. (s. f.). Recuperado

23 de mayo de 2016, a partir de http://tradownload.com/results/simulation-modeling-

and-analysis-4th-edition.html

EasyFit - Programa para ajuste de distribución. (s. f.). Recuperado 23 de mayo de 2016, a partir

de http://www.mathwave.com/es/home.html

Guerrero Humberto. (2009). Control de inventarios (1ra ed.). Bogotá D.C.: Ecoe ediciones.

Heizer. (s. f.-a). The importance of the inventory. En Operation Management (pp. 468-476).

pearson. Recuperado a partir de New Jersey

Kruskal-Wallis Test. (s. f.). Recuperado a partir de https://www.statisticssolutions.com/kruskal-

wallis-test/

L:\area-me-biometria\Plan de Formación en Bioestadística\Modulo 8\te8.prn.pdf - tstudent.pdf.

(s. f.). Recuperado a partir de

http://virtual.uptc.edu.co/ova/estadistica/docs/libros/tstudent.pdf

Montgomery Douglas C. (s. f.). Diseño y Análisis de experimentos (Segunda). Mexico: Limusa

Wiley.

Ortíz, M. (2011, enero 1). ¿Qué es Excel? Recuperado a partir de https://exceltotal.com/que-es-

excel/

Recol Empresa. (s. f.). Recuperado a partir de http://www.recol.co/recol-empresa

26

Ronald J. Ebert, E. E. A. (s. f.). Administración de la producción y las operaciones: conceptos,

modelos y funcionamiento. Pearson Educación.

Stock - stock_importancia.pdf. (s. f.). Recuperado a partir de

http://cietconsultora.com.ar/pdf/stock_importancia.pdf

Thomas E. Vollman. (S. F.-B). Planeación Y Control De La Producción, Administración De La

Caden A De Suministros. Mcgraw-Hill.

Winston Waynel L. (2004). Investigacion de Operaciones.Aplicaciones y algoritmos (4ta ed.).

Thomson Internacional.

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