Planeación y control de la producción 4/6

CAPITULO 2

75

Graficando los datos históricos podemos apreciar el patrón de comportamiento con respecto al tiempo, como sé puede ver en la figura 2.7, sección 2.5. Para poder dar un mejor seguimiento a este modelo presentaremos la gráfica 1 del Ensamble Soporte Tubo mencionada.

A continuación, en la tabla 2.17.1, se puede observar los resultados obtenidos del proceso de calculo realizado para determinar los factores siguientes:

• Promedios móviles • Promedios móviles centrados • % del Factor estacional puntual • Factor de tendencia ajustado • % del Factor cíclico

Uno de los factores que fueron calculados fue el patrón de tendencia, para calcular este factor se había mencionado que se debe de realizar un ajuste utilizando regresión lineal simple entre el tiempo mostrado en la tabla 2.17.1 y los promedios móviles centrados de la misma tabla. Obteniendo con esto la siguiente ecuación:

Ta = 310.38 + 12.025t El cálculo de los factores estacionales ajustados, se puede observar en la tabla 2.16.2; en donde fue realizado el procedimiento descrito en el artículo anterior para obtener los factores estacionales ajustados de cada uno de los días que forman parte de una semana (Seis días, sin contar el Domingo).

TABLA 2.17. PRODUCCIÓN DE JUNIO

Ensamble Soporte Tubo (No. 93980 41317) Día / Mes Semana 1 Semana 2 Semana 3 Semana 4

Lunes 355 706 673 696 Martes 395 307 445 596

Miércoles 519 307 526 350 Jueves 201 122 816 300 Viernes 250 277 223 350 Sábado 500 605 126 300

TABLA 2.17.1.

DESCOMPOSICIÓN DE SERIES DE TIEMPO Ensamble Soporte Tubo (No. 93980 41317)

Día Tiempo Producción PM PMC % E Ta % C L1 1 355 M 2 395 M 3 519 370.00 J 4 201 428.50 399.25 50.34 358.48 111.37 V 5 250 413.83 421.17 59.36 370.51 113.67 S 6 500 378.50 396.17 126.21 382.53 103.56

L2 7 706 365.33 371.92 189.83 394.56 94.26 M 8 307 369.83 367.58 83.52 406.58 90.41 M 9 307 387.33 378.58 81.09 418.61 90.44 J 10 122 381.83 384.58 31.72 430.63 89.31 V 11 277 404.83 393.33 70.42 442.66 88.86 S 12 605 441.33 423.08 143.00 454.68 93.05

L3 13 673 557.00 499.17 134.82 466.71 106.96 M 14 445 548.00 552.50 80.54 478.73 115.41 M 15 526 468.17 508.08 103.53 490.76 103.53 J 16 816 V 17 223 S 18 126

PLANEACIÓN Y CONTROL DE LA PRODUCCIÓN

76

Fig. 2.7. Ensamble Soporte Tubo (Robert Bosch).

TABLA 2.17.2. FACTORES ESTACIONALES AJUSTADOS

Ensamble Soporte Tubo (No. 93980 41317) Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes Sábado

Semana 1 50.34 59.36 126.21 Semana 2 189.83 83.52 81.09 31.72 70.42 143.00 Semana 3 134.82 80.54 103.53 Promedio 162.33 82.03 92.31 41.03 64.89 134.61

∑ Promedios 577.19 FA 1.0395

%FEA 168.74 85.27 95.96 42.65 67.45 139.92 ∑ FEA 600.00

TABLA 2.17.3.

CALCULO DE LOS FACTORES CÍCLICOS Ensamble Soporte Tubo (No. 93980 41317)

Día Tiempo Producción PM PMC % E Ta % C L1 1 355 M 2 395 M 3 519 370.00 J 4 201 428.50 399.25 50.34 377.76 105.69 V 5 250 413.83 421.17 59.36 374.82 112.37 S 6 500 378.50 396.17 126.21 371.88 106.53

L2 7 706 365.33 371.92 189.83 368.94 100.81 M 8 307 369.83 367.58 83.52 366.00 100.43 M 9 307 387.33 378.58 81.09 363.06 104.27 J 10 122 381.83 384.58 31.72 360.13 106.79 V 11 277 404.83 393.33 70.42 357.19 110.12 S 12 605 441.33 423.08 143.00 354.25 119.43

L3 13 673 557.00 499.17 134.82 351.31 142.09 M 14 445 548.00 552.50 80.54 348.37 158.60 M 15 526 468.17 508.08 103.53 345.43 147.09 J 16 816 472.00 470.08 173.59 342.49 137.25 V 17 223 497.17 484.58 46.02 339.55 142.71 S 18 126 467.83 482.50 26.11 336.61 143.34

L4 19 696 381.83 424.83 163.83 333.67 127.32 M 20 596 403.00 392.42 151.88 330.74 118.65 M 21 350 432.00 417.50 83.83 327.80 127.37 J 22 300 442.00 437.00 68.65 324.86 134.52 V 23 350 384.33 413.17 84.71 321.92 128.35 S 24 300

L5 25 756 M 26 250

Producción de Junio

0

200

400

600

800

1000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Días

Prod

ucci

ón

CAPITULO 2

77

En la tabla 2.17.3., se encuentra el cálculo del factor cíclico, utilizando la mayor cantidad de datos disponibles. Graficando el factor cíclico de la tabla 2.17.1 y observando el comportamiento que dicho factor presenta en la tabla 2.17.3.; se realiza un ajuste visual, que se presenta en la figura 22.

La tabla 2.17.4. muestra los datos del factor cíclico ajustado de forma visual (Figura 22).

Los pronósticos de la semana 4, incluyendo el factor cíclico se presentan en la tabla 2.17.5 y sin factor cíclico en la tabla 2.17.6.

TABLA 2.17.4. FACTORES CÍCLICOS AJUSTADOS VISUALMENTE

Ensamble Soporte Tubo (No. 93980 41317) Día / Mes Semana 1 Semana 2 Semana 3 Semana 4 Semana 5

Lunes 94.26 106.96 88.25 118.29 Martes 90.41 115.41 86.87 108.35

Miércoles 90.44 103.53 92.56 99.01 Jueves 111.37 89.31 92.84 105.45 96.08 Viernes 113.67 88.86 90.58 112.58 96.28 Sábado 103.56 93.05 90.78 123.58 94.78

Fig. 2.22. Ajuste visual factor cíclico, Ensamble Soporte Tubo (Robert Bosch), DST.

TABLA 2.17.5. PRONÓSTICOS PARA LA SEMANA 4, CON FACTOR CÍCLICO

Ensamble Soporte Tubo (No. 93980 41317) Día Tiempo Producción % FEA Ta %FCA S(ETC) L4 19 696 168.74 538.86 88.25 802.43 M 20 596 85.27 550.88 86.87 408.06 M 21 350 95.96 562.91 92.56 499.98 J 22 300 42.65 574.93 105.45 258.57 V 23 350 67.45 586.96 112.58 445.71 S 24 300 139.92 598.98 123.58 1035.72

Factor cíclico (Ajuste visual)

S

VJMaVJ

L4

SVMi

MaL3

VJMi

Ma

L2S

VJ

MaS J Mi

S L5

Mi

0

20

40

60

80

100

120

140

L1 Ma Mi J V S L2 Ma Mi J V S L3 Ma Mi J V S L4 Ma Mi J V S L5 Ma Mi J V S

Días

Fact

or c

íclic

o


78

TABLA 2.17.6. PRONÓSTICOS PARA LA SEMANA 4, SIN FACTOR CÍCLICO

Ensamble Soporte Tubo (No. 93980 41317) Día Tiempo Producción % FEA Ta S(ET) L4 19 696 168.74 538.86 909.26 M 20 596 85.27 550.88 469.74 M 21 350 95.96 562.91 540.16 J 22 300 42.65 574.93 245.21 V 23 350 67.45 586.96 395.90 S 24 300 139.92 598.98 838.09

Los patrones de comportamiento de

los pronósticos obtenidos de los datos históricos de la semana 4, con factor cíclico y sin factor cíclico, están un poco alejados de los datos reales; pero presentan una tendencia similar.

En la tabla 2.17.7., se presentan los resultados del seguimiento realizado a los pronósticos de la semana 4 con y sin factor cíclico. Para este artículo en especial los pronósticos calculados sin factor cíclico presentan un menor error estándar y una señal de rastreo más cercana a cero.

TABLA 2.17.7.

RESULTADOS DEL SEGUIMIENTO Ensamble Soporte Tubo (93980 41317) Utilizando seis periodos de la semana 4

Sin Factor cíclico Con factor cíclico RSFE6 -806.4 -858.5 AFE6 -134.4 -143.1 MAD6 194.7 219.5 MSE6 65373 103549 STD6 256 322

S6 -0.690 -0.652

De lo anterior se concluye que es mejor no considerar el factor cíclico para este caso; por lo que los pronósticos para la semana 1 de Julio se encuentran en la tabla 2.17.8.

Fig. 2.23. Ensamble Soporte Tubo (Robert Bosch), DST.

Producción mensual y Series de tiempo

0

200

400

600

800

1000

1200

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

Producción

S(ET)

CAPITULO 2

79

TABLA 2.17.8. PRONÓSTICOS PARA LA SEMANA 5, SIN FACTOR CÍCLICO

Ensamble Soporte Tubo (No. 93980 41317) Día Tiempo % FEA Ta S(ET) L5 25 168.74 611.01 1031.01 M 26 85.27 623.03 531.26 M 27 95.96 635.06 609.40 J 28 42.65 647.08 275.98 V 29 67.45 659.11 444.57 S 30 139.92 671.13 939.05

TABLA 2.17.9. PRONÓSTICOS

Ensamble Soporte Tubo (No. 93980 41317) Día Tiempo Producción % FEA Ta S(ET) L3 13 673 168.74 466.71 787.52 Ma 14 445 85.27 478.73 408.21 Mi 15 526 95.96 490.76 470.93 J 16 816 42.65 502.78 214.44 V 17 223 67.45 514.81 347.24 S 18 126 139.92 526.83 737.14

L4 19 696 168.74 538.86 909.26 Ma 20 596 85.27 550.88 469.74 Mi 21 350 95.96 562.91 540.16 J 22 300 42.65 574.93 245.21 V 23 350 67.45 586.96 395.90 S 24 300 139.92 598.98 838.09

L5 25 756 168.74 611.01 1031.01 Ma 26 250 85.27 623.03 531.26 Mi 27 Pronóstico 95.96 635.06 609.40 J 28 Pronóstico 42.65 647.08 275.98 V 29 Pronóstico 67.45 659.11 444.57 S 30 Pronóstico 139.92 671.13 939.05

En la tabla 2.17.9., se muestran los

pronósticos de tres semanas (3, 4 y 1 de Julio), dichos pronósticos fue necesario calcularlos para poder realizar el procedimiento de seguimiento que sé a estado efectuando en todos los modelos analizados hasta el momento.

Los resultados del proceso de seguimiento se presentan en la tabla en la tabla 2.17.10., dichos resultados nos ayudaran a elegir el modelo más adecuado para la planeación de la producción de la empresa, de entre todos los modelos desarrollados hasta este momento.

También consideramos útil incluir una gráfica en donde se representen los pronósticos y la producción real para poder

observar sus patrones de comportamiento (figura 2.23, página anterior).

TABLA 2.17.10. RESULTADOS DEL SEGUIMIENTO Ensamble Soporte Tubo (93980 41317)

Utilizando trece periodos (13) RSFE13 -1404.6 AFE13 -108.0 MAD13 242.6 MSE13 100167 STD13 316

S13 -0.445 Enseguida se muestran los cálculos para otro artículo. En la tabla 2.18., se presentan los datos correspondientes a la producción de Junio del artículo Seat Assy Rr Spr Lwr de Nissan Civac con número de parte 55054 F4000; de los cuales será estimada la semana uno de Julio.


80

TABLA 2.18. PRODUCCIÓN DE JUNIO

Seat Assy Rr Spr Lwr (No. 55054 F4000) Día / Mes Semana 1 Semana 2 Semana 3 Semana 4

Lunes 0 976 544 240 Martes 28 672 752 0

Miércoles 0 320 0 750 Jueves 0 0 0 500 Viernes 0 0 832 992 Sábado 224 0 1040 0

En la figura 2.9., que se encuentra en

la sección 2.5. de este capítulo, se puede apreciar el patrón de comportamiento que tiene la serie de datos históricos mostrada en la tabla 2.18.

Dicha figura será mostrada en esta sección para ayudar en el desarrollo del modelo.

A continuación, en la tabla 2.18.1, se puede apreciar los resultados obtenidos de los factores PM, PMC, %E, Ta; y %C.

Fig. 2.23.1. Seat Assy Rr Spr Lwr (Nissan Civac).

TABLA 2.18.1. DESCOMPOSICIÓN DE SERIES DE TIEMPO

Seat Assy Rr Spr Lwr (No. 55054 F4000) Día Tiempo Producción PM PMC % E Ta % C L1 1 0 M 2 28 M 3 0 42.00 J 4 0 204.67 123.33 0.00 258.15 47.78 V 5 0 312.00 258.33 0.00 264.81 97.55 S 6 224 365.33 338.67 66.14 271.48 124.75

L2 7 976 365.33 365.33 267.15 278.14 131.35 M 8 672 365.33 365.33 183.94 284.81 128.27 M 9 320 328.00 346.67 92.31 291.48 118.93 J 10 0 256.00 292.00 0.00 298.14 97.94 V 11 0 269.33 262.67 0.00 304.81 86.17 S 12 0 216.00 242.67 0.00 311.47 77.91

L3 13 544 216.00 216.00 251.85 318.14 67.89 M 14 752 354.67 285.33 263.55 324.81 87.85 M 15 0 528.00 441.33 0.00 331.47 133.14 J 16 0 V 17 832 S 18 1040

Producción de Junio

0

500

1000

1500

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Días

Prod

ucci

ón

CAPITULO 2

81

TABLA 2.18.2. FACTORES ESTACIONALES AJUSTADOS

Seat Assy Rr Spr Lwr (No. 55054 F4000) Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes Sábado

Semana 1 0.00 0.00 66.14

Semana 2 267.15 183.94 92.31 0.00 0.00 0.00

Semana 3 251.85 263.55 0.00

Promedio 259.50 223.75 46.16 0.00 0.00 33.07

∑ Promedios 562.47

FA 1.0667

%FEA 276.81 238.67 49.23 0.00 0.00 35.28

∑ FEA 600.00

El patrón de tendencia, es uno de los factores más difíciles de calcular; debido a que se tiene que realizar un ajuste utilizando regresión lineal simple. Una vez realizado el ajuste se obtiene la siguiente ecuación:

Ta = 231.48 +6.66t

Los resultados de los factores estacionales, se pueden observar en la tabla 2.18.2. El procedimiento ya fue descrito y analizado en los artículos anteriores.

En la tabla 2.18.3, se encuentra el cálculo del factor cíclico, utilizando la mayor cantidad de datos disponibles.

Graficando el factor cíclico de la tabla 2.18.1 y observando el comportamiento que dicho factor presenta en la tabla 2.18.3; se realiza un ajuste visual, que se presenta en la figura 24.

La tabla 2.18.4., (página siguiente) muestra los datos del factor cíclico ajustado de forma visual (Figura 24).

TABLA 2.18.3. CÁLCULO DE LOS FACTORES CÍCLICOS

Seat Assy Rr Spr Lwr (No. 55054 F4000) Día Tiempo Producción PM PMC % E Ta % C L1 1 0 M 2 28 M 3 0 42.00 J 4 0 204.67 123.33 0.00 127.54 96.70 V 5 0 312.00 258.33 0.00 114.07 226.48 S 6 224 365.33 338.67 66.14 100.59 336.67

L2 7 976 365.33 365.33 267.15 87.12 419.35 M 8 672 365.33 365.33 183.94 73.64 496.08 M 9 320 328.00 346.67 92.31 60.17 576.15 J 10 0 256.00 292.00 0.00 46.70 625.32 V 11 0 269.33 262.67 0.00 33.22 790.64 S 12 0 216.00 242.67 0.00 19.75 1228.82

L3 13 544 216.00 216.00 251.85 6.27 3442.78 M 14 752 354.67 285.33 263.55 -7.20 -3962.96 M 15 0 528.00 441.33 0.00 -20.67 -2134.73 J 16 0 477.33 502.67 0.00 -34.15 -1472.02 V 17 832 352.00 414.67 200.64 -47.62 -870.75 S 18 1040 477.00 414.50 250.90 -61.10 -678.44

L4 19 240 560.33 518.67 46.27 -74.57 -695.54 M 20 0 587.00 573.67 0.00 -88.04 -651.57 M 21 750 413.67 500.33 149.90 -101.52 -492.85 J 22 500 373.67 393.67 127.01 -114.99 -342.34 V 23 992 448.33 411.00 241.36 -128.47 -319.93 S 24 0

L5 25 0 M 26 448


82

TABLA 2.18.4. FACTORES CÍCLICOS AJUSTADOS VISUALMENTE

Seat Assy Rr Spr Lwr (No. 55054 F4000) Día / Mes Semana 1 Semana 2 Semana 3 Semana 4 Semana 5

Lunes 131.35 67.89 106.34 174.73 Martes 128.27 87.85 95.38 182.98

Miércoles 118.93 133.14 85.78 180.25 Jueves 47.78 97.94 139.73 76.64 171.29 Viernes 97.55 86.17 136.41 96.34 150.93 Sábado 124.75 77.91 125.38 146.67 139.52

Fig. 2.24. Ajuste visual factor cíclico, Seat Assy Rr Spr Lwr (Nissan Civac), DST.


Seat Assy Rr Spr Lwr (No. 55054 F4000) Día Tiempo Producción % FEA Ta %FCA S(ETC) L4 19 240 276.81 358.14 106.34 1054.21 M 20 0 238.67 364.80 95.38 830.45 M 21 750 49.23 371.47 85.78 156.87 J 22 500 0.00 378.13 76.64 0.00 V 23 992 0.00 384.80 96.34 0.00 S 24 0 35.28 391.47 146.67 202.56

TABLA 2.18.6.

PRONÓSTICOS PARA LA SEMANA 4, SIN FACTOR CÍCLICO Seat Assy Rr Spr Lwr (No. 55054 F4000)

Día Tiempo Producción % FEA Ta S(ET) L4 19 240 276.81 358.14 991.36 M 20 0 238.67 364.80 870.67 M 21 750 49.23 371.47 182.87 J 22 500 0.00 378.13 0.00 V 23 992 0.00 384.80 0.00 S 24 0 35.28 391.47 138.11

Los pronósticos de la semana 4, son

pronósticos de prueba que servirán para comprobar la precisión del pronóstico, como ya antes había sido mencionado.

En la tabla 2.18.5. se incluye el factor cíclico para el cálculo de los pronósticos y en la tabla 2.18.6 dicho factor

Factor cíclico (Ajuste visual)

S

V

JM a

V

J

L4

SVM i

M a

L3

VJ

M iM aL2S

V

J

M aS

J

M i

S

L5 M i

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

L1 M a M i J V S L2 M a M i J V S L3 M a M i J V S L4 M a M i J V S L5 M a M i J V S

Días

Fact

or c

íclic

o

CAPITULO 2

83

no es incluido en el cálculo de los pronósticos.

Los patrones de comportamiento de los pronósticos de la semana 4 incluyendo o sin incluir el factor cíclico, presentan una gran aleatoriedad y por tal razón no representan de manera adecuada a la producción real de dicha semana.

En la tabla 2.18.7., se presentan los resultados del seguimiento realizado a los pronósticos de la semana 4 con o sin factor cíclico.

TABLA 2.18.7. RESULTADOS DEL SEGUIMIENTO Seat Assy Rr Spr Lwr (55054 F4000)

Utilizando seis periodos de la semana 4 Sin Factor cíclico Con factor cíclico

RSFE6 299.0 237.9 AFE6 49.8 39.7 MAD6 194.7 219.5 MSE6 482896 496580 STD6 695 705

S6 0.256 0.181

En esta ocasión el error estándar para ambos casos es muy cercano, aunque el error estándar para el caso donde no se considera el factor cíclico es menor; pero también debemos revisar el valor de la señal de rastreo para cada uno de los casos, apreciando con esto que el cálculo realizado con el factor cíclico presenta una mejor señal de rastreo. Debido a que el criterio de decisión no podría ser basado únicamente en estos dos factores, se propone observar los resultados obtenidos en los pronósticos de la semana 4, y sobre la base de los pronósticos que presenten más similitud con respecto a la producción real decidir cual será la forma más adecuada de calcular los pronósticos de la semana uno de Julio.

De lo anterior se concluye que es mejor no considerar el factor cíclico para este caso; por lo que los pronósticos para la semana uno de Julio se encuentran en la tabla 2.18.8.


Seat Assy Rr Spr Lwr (No. 55054 F4000) Día Tiempo % FEA Ta S(ET) L5 25 276.81 398.13 1102.07 M 26 238.67 404.80 966.13 M 27 49.23 411.46 202.56 J 28 0.00 418.13 0.00 V 29 0.00 424.80 0.00 S 30 35.28 431.46 152.22

Producción mensual y Series de tiempo

0

200

400

600

800

1000

1200

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

Producción

S(ET)

Fig. 2.25. Seat Assy Rr Spr Lwr (Nissan Civac), DST


84

TABLA 2.18.9. PRONÓSTICOS

Seat Assy Rr Spr Lwr (No. 55054 F4000) Día Tiempo Producción % FEA Ta S(ET) L3 13 544 276.81 318.14 880.64 Ma 14 752 238.67 324.81 775.21 Mi 15 0 49.23 331.47 163.18 J 16 0 0.00 338.14 0.00 V 17 832 0.00 344.80 0.00 S 18 1040 35.28 351.47 124.00

L4 19 240 276.81 358.14 991.36 Ma 20 0 238.67 364.80 870.67 Mi 21 750 49.23 371.47 182.87 J 22 500 0.00 378.13 0.00 V 23 992 0.00 384.80 0.00 S 24 0 35.28 391.47 138.11

L5 25 0 276.81 398.13 1102.07 Ma 26 448 238.67 404.80 966.13 Mi 27 Pronóstico 49.23 411.46 202.56 J 28 Pronóstico 0.00 418.13 0.00 V 29 Pronóstico 0.00 424.80 0.00 S 30 Pronóstico 35.28 431.46 152.22

Cabe mencionar que la forma en que

esta siendo determinado el factor cíclico (ajuste visual), puede hacer que se presente ciertas irregularidades en los cálculos o que los pronósticos sean demasiado imprecisos. Pero desdichadamente no se cuenta con la cantidad necesaria de información históricas para ajustar de forma más precisa dicho factor cíclico.

En la tabla 2.18.9., se muestra los pronósticos de la semana 3, semana 4 y de la semana 1 de Julio, estos pronósticos se utilizaran para continuar con el seguimiento que se les a estado realizando a todos los modelos.

Los resultados del proceso de seguimiento se presentan en la tabla 2.18.10., estos resultados nos ayudaran a elegir el modelo más adecuado que deberá ser utilizado en la empresa, para la planeación de la producción.

También se muestra una gráfica en donde se presentan los pronósticos de la tabla 2.18.9. y la producción real (figura 2.25., página anterior).

TABLA 2.18.10 RESULTADOS DEL SEGUIMIENTO Seat Assy Rr Spr Lwr (55054 F4000)

Utilizando trece periodos (13) RSFE13 240.4 AFE13 18.5 MAD13 242.6 MSE13 456834 STD13 676

S13 0.076 Con esto damos por concluido el desarrollo de los modelos de pronósticos; ahora se debe elegir el mejor modelo, que será utilizado en la empresa PROMMESA, S.A. de C.V. 2.5.7. ANÁLISIS DE RESULTADOS Fueron desarrollados cinco modelos de pronósticos cuantitativos, los cuales fueron sometidos a un proceso de seguimiento que nos ayudara a partir de los resultados a elegir cual de los modelos nos ofrece la mejor estimación (el criterio de decisión será elegir aquella opción que nos dé el menor error estándar y la señal de rastreo más cercana a cero; pero también será considerado el costo implicado en el proceso de cada uno de los modelos).

CAPITULO 2

85

A lo largo del capítulo se pueden apreciar los patrones de comportamiento que presentaron cada uno de los artículos analizados, así como los pronósticos obtenidos con cada modelo. Dichos patrones de datos presentaron un comportamiento horizontal, aunque existe una alta dispersión de los valores. Ahora bien, cuando se evalúan diferentes alternativas, como en nuestro caso, se debe de contemplar dos posiciones para el proceso de seguimiento de los pronósticos obtenidos. 1. Ya que se trata de promedios, se evalúa

cada opción considerando el número de valores o periodos para los cuales se tiene un valor pronosticado; una fuerte desventaja de esta posición es que aunque sean promedios, una alternativa con varios valores pronosticados (ejemplo n = 3) comparada con una serie que tiene pocos valores (n =7) está evaluando su efectividad en un intervalo mayor, y por tanto los resultados del seguimiento podrían ser mayores, sobre todo si los datos presentan un comportamiento inestable.

2. Realizar, el proceso de seguimiento considerando el menor número de valores para los cuales se tiene pronóstico, de entre las diferentes alternativas que se evalúan; en este caso todas las alternativas se comparan en un mismo intervalo de tiempo y por tanto la evaluación resulta más “justa”.

La segunda posición será la adoptada

en esta sección. Por lo tanto, para tomar una decisión debemos resumir los resultados obtenidos del proceso de seguimiento para un mismo número de periodos (trece periodos). Las tablas siguientes, muestra el proceso de seguimiento realizado a cada modelo. En la tabla 2.19 se muestra los resultados para el modelo de promedios móviles simples, la tabla 2.20 muestra los resultados para el modelo de promedios móviles dobles, la tabla 2.21 presenta a los resultados del modelo de suavizamiento exponencial simple, la tabla 2.22 presenta los resultados para el modelo de suavizamiento exponencial doble y por ultimo la tabla 2.23 muestra los resultados para el modelo de descomposición de series de tiempo.

TABLA 2.19. RESULTADOS DEL SEGUIMIENTO

Promedios móviles simples Estante Nacional Ensamble Soporte Tubo Seat Assy Rr Spr Lwr

n = 3 n =5 n = 7 n = 3 n =5 n = 7 n = 3 n =5 n = 7 RSFE13 40.7 308.8 423.9 -314.7 -198.6 -153.3 645.3 1230.0 876.9 AFE13 3.1 23.8 32.6 -24.2 -15.3 -11.8 34.0 64.7 46.2 MAD13 194.6 252.6 232.4 218.5 203.7 199.0 140.8 126.1 117.6 MSE13 53557 70868 57092 65646 57153 53816 162261 102711 128720 STD13 231 266 239 256 239 232 403 320 359

S13 0.016 0.094 0.140 -0.111 -0.075 -0.059 0.241 0.513 0.392


Promedios móviles dobles Estante Nacional Ensamble Soporte Tubo Seat Assy Rr Spr Lwr

n =5 n = 7 n =5 n = 7 n =5 n = 7 RSFE13 -30.4 421.9 -377.5 -364.0 -67.6 -225.1 AFE13 -2.3 32.5 -29.0 -28.0 -5.2 -17.3 MAD13 282.0 266.7 213.1 210.0 400.6 435.2 MSE13 116877 77600 83889 69001 194380 252387 STD13 342 279 290 263 441 502

S13 -0.008 0.122 -0.136 -0.133 -0.013 -0.040


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Suavizamiento exponencial doble Estante Nacional Ensamble Soporte Tubo Seat Assy Rr Spr Lwr

α =0.3 α = 0.5 α = 0.7 α =0.3 α = 0.5 α = 0.7 α =0.3 α = 0.5 α = 0.7 RSFE13 202.9 86.7 12.0 -209.2 -312.5 -369.5 298.9 32.5 -68.2 AFE13 15.6 6.7 0.9 -16.1 -24.0 -28.4 23.0 2.5 -5.2 MAD13 210.6 192.7 179.1 206.1 219.8 232.7 421.0 453.3 473.6 MSE13 52383 54809 58195 58328 70026 83752 208677 240743 273279 STD13 229 234 241 242 265 289 457 491 523

S13 0.074 0.035 0.005 -0.078 -0.109 -0.122 0.055 0.006 -0.011


Suavizamiento exponencial doble Estante Nacional Ensamble Soporte Tubo Seat Assy Rr Spr Lwr

α = 0.3 α = 0.5 α = 0.3 α = 0.5 α = 0.3 α = 0.5 RSFE13 88.0 -182.0 -447.9 -490.4 -389.3 -356.2 AFE13 6.8 -14.0 -34.5 -37.7 -29.9 -27.4 MAD13 201.8 197.3 201.8 265.5 482.4 529.7 MSE13 64690 75277 79673 118213 271117 378792 STD13 254 274 282 344 521 615

S13 0.034 -0.071 -0.171 -0.142 -0.062 -0.052


Descomposición de series de tiempo Estante Nacional Ensamble Soporte Tubo Seat Assy Rr Spr Lwr

RSFE13 -44.2 -1404.6 240.4 AFE13 -3.4 -108.0 18.5 MAD13 173.7 242.6 242.6 MSE13 44218 100167 456834 STD13 210 316 676

S13 -0.020 -0.445 0.076 En las tablas anteriores decidimos remarcar los valores mínimos del error estándar y la señal de rastreo para cada artículo de cada modelo desarrollado. Buscando una mayor comodidad y facilidad en la elección del modelo, resumimos dichos valores en tres tablas (tabla 2.24., 2.25. y 2.26.). Con ayuda de estas tablas será más sencillo comparar los valores y tomar una decisión. De esta comparación emanan varias conclusiones. Primero, el rendimiento de los modelos complejos no siempre es mejor que el de los sencillos en términos del error (proceso de seguimiento). En segundo lugar, definitivamente los modelos complejos son peores en términos de alteraciones de los

pronósticos según se miden mediante el error, como se puede observar en las tablas 2.24., 2.25. y 2.26. Con lo anterior podemos decir que el modelo de promedios móviles simples presenta el más pequeño en dos de los tres artículos analizados y solo esta un poco arriba del mínimo en el tercer artículo (Estante nacional de Singer). Por lo tanto se recomienda adoptar el modelo de promedios móviles simples para la planeación de la producción en la empresa PROMMESA S.A. de C.V. Considerando la propuesta de calcular los pronósticos para por lo menos tres valores distintos de n (número de periodos a promediar), para con esto poder seguir realizando el proceso de seguimiento de los pronósticos.

CAPITULO 2

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TABLA 2.24. ERROR ESTÁNDAR MÍNIMO Y SEÑAL DE RASTREO MÁS CERCANA A CERO

Estante Nacional PMS PMD SES SED DST

STD13 231 279 229 254 210 S13 0.016 0.122 0.074 0.034 -0.020

TABLA 2.25.

ERROR ESTÁNDAR MÍNIMO Y SEÑAL DE RASTREO MÁS CERCANA A CERO Ensamble Soporte Tubo

PMS PMD SES SED DST STD13 232 263 242 282 316

S13 -0.059 -0.133 -0.078 -0.171 -0.445

TABLA 2.26. ERROR ESTÁNDAR MÍNIMO Y SEÑAL DE RASTREO MÁS CERCANA A CERO

Seat Assy Rr Spr Lwr PMS PMD SES SED DST

STD13 320 441 457 521 676 S13 0.513 -0.013 0.055 -0.062 0.076

A pesar de que hubiera sido mejor seleccionar uno de los modelos de suavizamiento exponencial debido a que dichos modelos no son muy costos comparados con los otros modelos, pero también se debe tomar en cuenta que los mejores pronósticos no son necesariamente los más exactos ni los menos costosos. Como alguna vez Emerson* escribió “ser sencillo es maravilloso”. Su sabiduría se aplica también, al parecer, a la elaboración de pronósticos, en especial si al hacer comparaciones se combinan los pronósticos de varios métodos poco costosos y que se comprenden con facilidad. 2.6. INVENTARIOS En la primera sección de este capítulo se hablo sobre los pronósticos, un componente de la administración de la demanda. Una vez que fue determinado el modelo adecuado para los pronósticos, el siguiente paso es la disponibilidad de la materia prima, los componentes y los

* Emerson, R. W., The selected writing of Ralph Waldo Emerson

ensambles que se requieran para fabricar los productos o artículos finales necesarios. Por consiguiente, se tienen que comprar las partes de esos componentes y administrar los inventarios, o costos, en forma eficiente, de manera que los artículos que demanden los clientes de PROMMESA S.A. de C.V., puedan fabricarse y entregarse a tiempo. Por lo tanto, la administración de materiales constituye un rubro de gran importancia en el estudio de la planeación y control de la producción. 2.6.1. INTRODUCCIÓN El control de inventarios es un aspecto crítico de la administración exitosa. Cuando mantener inventarios implica un alto costo, como en el caso de PROMMESA, .S.A. de C.V., no puede darse el lujo de tener una cantidad de dinero detenida en existencias excesivas. Los objetivos de un buen servicio al cliente y de una producción eficiente deben ser satisfechos manteniendo los inventarios en un nivel mínimo. Esto es cierto aun que desdichadamente la inflación provoque que se incremente el valor de los inventarios de productos terminados. Tener existencias en los anaqueles significa tener


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dinero ocioso y, para reducir éste al mínimo, una compañía debe hacer que coincidan las oportunidades que ofrecen la demanda y la oferta, de manera que las existencias permanezcan en los almacenes justo el tiempo para cuando las requiera el cliente. En esta sección se desarrollara un sistema de control de inventarios. Es importante mencionar que no existe un sistema de control de inventarios automático que funcione en cualquier tipo de circunstancia sin excepción alguna; todos requieren de la intervención de usuarios inteligentes y exigen un seguimiento continuo y minucioso. 2.6.2. PROPÓSITO DE LOS INVENTARIOS El propósito primordial de los inventarios es desacoplar las diferentes fases del área de operaciones. El inventario de materia prima desconecta a un fabricante de sus proveedores; el inventario de producto en procesos desengrana las varias etapas de la manufactura una de otra y el inventario de producto terminado desacopla a un fabricante de sus clientes. Dentro del procesos general de desacoplamiento, existen cuatro razones* para llevar el inventario: 1. Protección contra incertidumbres 2. Para permitir producción y compra o

venta bajo condiciones económicas ventajosas

3. Para cubrir cambios anticipados en la demanda o la oferta

4. Para mantener el tránsito

Las dos primeras categorías de inventario se tratarán en está sección del capítulo. Mas adelante será más claro él por

* Roger G. Schoreder, Administración de operaciones

qué sólo las dos primeras serán desarrolladas.

2.6.3. COSTOS DE LOS INVENTARIOS

Antes de iniciar la distribución de los inventarios de acuerdo a su valor, conviene considerar que, dado que las decisiones que se toman en los inventarios involucran criterios económicos, es necesario tener una estructura de costos apropiada. La estructura que se presenta incorpora los cuatro costos* siguientes: 1. Costo del artículo. Éste es el costo de

comprar y producir los artículos individuales del inventario.

2. Costo de ordenar pedidos (o preparación). El costo de ordenar pedidos está relacionado con la adquisición de grupo o lote de artículos. Este costo incluye una gran cantidad de factores de costos.

3. Costos de inventario (o conservación). Los costos de inventario o conservación están relacionados con la permanencia de artículos en inventario durante un periodo. En la práctica, los costos de conservación están generalmente en el rango de 15 a 30% al año.

4. • Los costos de inventario usualmente

consisten de tres componentes: • Costo de capital • Costo de almacenamiento • Costos de obsolescencia, deterioro y

pérdida 5. Costo de inexistencia. El costo de

inexistencia refleja las consecuencias económicas cuando se terminan los artículos.

* Roger G. Schoreder, Administración de operaciones (Costos de inventarios)

CAPITULO 2

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Debido al problema que representa la medición de los costos y a la falta de información al respecto (políticas de la empresa), por ser considerada confidencial para PROMMESA, S.A. de C.V.. Los costos que serán empleados en el sistema de inventarios a desarrollar fueron proporcionados por la misma empresa; debido a esto no podemos justificar su existencia, pero confiamos en que sean correctos. 2.6.4. DEMANDA INDEPENDIENTE CONTRA DEPENDIENTE

Una distinción crucial en la administración de inventarios es si la demanda es independiente o dependiente. La demanda independiente está influenciada por las condiciones del mercado fuera del control de las operaciones; es por lo tanto independiente de las operaciones. Los inventarios de producto terminados y las partes de repuesto para reemplazo generalmente tienen demanda independiente. La demanda dependiente está relacionada a la demanda de otro artículo y el mercado no la determina independientemente. Cuando los productos están formados de partes y ensambles, la demanda por estos componentes depende de la demanda por el producto final. Las demandas dependiente e independiente tienen usos muy diferentes o patrones diversos de demanda. Dado que la demanda independiente está sujeta a las fuerzas del mercado, con frecuencia presenta algún patrón fijo en tanto que también responde a influencias aleatorias que usualmente surgen de muy diferentes preferencias del cliente. Por otro lado, la demanda dependiente presenta un patrón intermitente, una vez sí, una vez no, debido a que la producción esta generalmente programada en lotes, como es el caso de la producción de PROMMESA, S.A. DE C.V..

Los diferentes patrones de demanda requieren diferentes enfoques para la administración del inventario. Para demanda independiente, es apropiada una filosofía de reposición. Conforme se utilizan las existencias, se reponen con objeto de tener artículos a la mano para los clientes. Para artículos de demanda dependiente, se utiliza una filosofía de requerimientos. La cantidad de existencia ordenada se basa en requerimientos por artículos de nivel más alto. Conforme se empieza a rotar, no se ordena inventario adicional de materia prima o de producto en proceso. Se solicita más material únicamente conforme lo requiere la necesidad de otros artículos de mayor nivel o finales. De hecho cabe mencionar que PROMMESA, S.A. DE C.V. maneja un sistema de “Rotación de inventarios”, pero no divide la demanda, ni clasifica sus productos según su valor nominal. Pro lo tanto si la naturaleza de la demanda, nos conduce a dos filosofías diferentes de administración de inventario; por que generalizar y cometer errores. En la sección 2.6, se cubrirá el caso de la demanda independiente, desarrollando un sistema de control para el inventario de producto terminado. Para el caso de la demanda dependiente podríamos utilizar el sistema de planeación de requerimientos de materiales (MRP), pero dicho caso será abordado con mayor seriedad en el capítulo de manejo de materiales. 2.6.5. DISTRIBUCIÓN DE INVENTARIOS POR SU VALOR El sistema ABC de clasificación fue desarrollado en el capítulo 1. Con ayuda de este análisis podremos identificar el tipo de sistema de inventarios que deberá ser utilizado, por cada una de las categorías empleadas.


90

Cuando las compañías manejan cientos de artículos en el sistema de inventarios, como es el caso de PROMMESA, S.A. DE C.V. que maneja una gran cantidad de artículos aunque no cuenta con un sistema de inventarios bien establecido; no es necesario dar el mismo grado de atención a todos los artículos, por esta razón se realizo el análisis ABC. El análisis ABC ofrece al analista del sistema de inventarios algunos parámetros útiles para identificar el tipo de control que requieren estos artículos, a fin de llevar un control de inventarios eficiente. Debido a que los artículos comprendidos en la categoría A son costosos y constituyen una proporción significativa del ingreso anual, es imperativo establecer una política óptima que reduzca al mínimo la inversión en los artículos que pertenezcan a dicha categoría y que al mismo tiempo mantenga un control preciso y adecuado de las existencias de dichos artículos. Por tales razones proponemos un sistema de inventarios para esta categoría llamado sistema de revisión continua, las características del sistema serán mencionadas más adelante. Por otro lado, al manejar los artículos que pertenecen a la categoría B, aplicaremos el siguiente criterio; dentro de la categoría realizaremos una nueva clasificación αβγ aplicando para esta un análisis ABC. De esta nueva clasificación los artículos α serán incluidos en el sistema antes mencionado de la categoría A, y los artículos β y γ será considerados dentro de la categoría C, en donde es posible mantener excedentes de los artículos, de manera que no sea necesario ejercer mayor control sobre ellos o utilizar lotes grandes, a fin de reducir al mínimo la frecuencia con que se hacen los pedidos en tanto se ejerce un grado mínimo de control. Por tales razones consideramos adecuado

proponer un sistema de inventarios para esta categoría C “β γ”, llamado sistema de revisión periódica, donde los periodos de revisión podrían cambiar dependiendo de su posición en la clasificación: β, γ, C. 2.6.6. SISTEMAS DE INVENTARIO Una vez que se conocen los costos que implica un inventario y la percepción selectiva que se sugiere con el análisis ABC, se está en condiciones de estudiar los sistemas de inventario propuestos para manejar de manera adecuada los inventarios. Las decisiones fundamentales que serán tratadas en esta sección, concernientes a la administración del inventario son las siguientes: 1. Cuándo hacer los pedidos 2. Qué cantidad pedir Para responder a estas preguntas, comenzaremos por desarrollar un modelo de inventario que nos proporcione una estimación del tamaño de lote tamaño de lote o pedido a producir. 2.6.6.1. Cantidad económica de pedido (EOQ) La EOQ es ampliamente utilizada en la industria para el manejo del inventario con demanda independiente. El modelo EOQ se deriva de las siguientes suposiciones: 1. La tasa de demanda es constante,

recurrente y conocida. 2. El tiempo de entrega es constante y se

conoce 3. No se permiten inexistencias

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4. El material se adquiere o produce en grupos o lotes y el lote se coloca en el inventario todo a la vez.

5. Se utiliza una estructura de costos específica: El costo unitario del artículo es constante y no existen rebajas por compras grandes, El costo de sostenimiento depende linealmente del nivel promedio de inventario. Existe un costo fijo de orden o colocación para cada lote que es independiente del número de artículos en el mismo.

6. El artículo es un producto singular.

A pesar de que muchas de estas suposiciones no concuerdan con las variables que forman parte de nuestro sistema, seguiremos adelante y al final justificaremos nuestras razones para utilizar este modelo. Bajo las suposiciones antes mencionadas, el nivel de inventario en el tiempo presentara un patrón de “diente de sierra”, debido a que la demanda se considera constante y los artículos son producidos en tamaños fijos de lote. Las variaciones que se presenta entre la frecuencia de producción y nivel de inventario se pueden representar por una ecuación matemática que utiliza los siguientes símbolos: D = tasa de demanda, unidades al año S = costo de fincar un pedido, o costo de colocación, pesos por orden C = costo unitario, pesos por unidad i = tasa de “interés” por llevar el inventario, porcentaje del valor en pesos al año Q = tamaño del lote, unidades TC = total del costo de producción más el costo de llevar el inventario, pesos al año

El costo anual de producción es: Costo de producción al año = (costo por pedido) * (pedidos al año) = S (D / Q) En la ecuación anterior, D es la demanda total en un año, y el producto se adquiere en una cantidad de Q unidades a la vez; entonces D / Q órdenes o pedidos se colocan en un año. Esto se multiplica por S, el costo de colocar una orden. El costo anual de llevar el inventario es: Costo por llevar inventario al año = [la tasa anual por llevar el inventario] * [costo unitario] * [inventario promedio] = (iCQ) / 2 En esta ecuación, el inventario es Q/2. Un máximo de Q unidades es llevado conforme llega un lote; la cantidad mínima que es de cero unidades. Dado que la existencia es utilizada a una tasa constante, el inventario promedio es Q / 2. La tasa de llevar el inventario al año i multiplicada por el costo unitario C da el costo de conservar una unidad en inventario durante un año. Esta carga unitaria multiplicada por el nivel promedio de inventario da el costo total de llevarlo durante un año. El costo total del inventario es entonces*: Costo total al año = costo de producción al año + costo de inventario al año

TC = [ (SD) / Q ] + [ (iCD) / 2 ] Encontrar el valor de Q que minimiza TC es un problema clásico en calculo. Se toma la derivada de TC, se iguala a cero y entonces se resuelve para Q.

TC’ = [ (-SD) / Q2 ] + [ (iC) / 2 ] = 0

* Nótese que el costo del artículo de procuramiento es la constante CD, que es independiente de Q y puede por lo tanto ser eliminada en consideraciones adicionales. No afectará el mínimo de TC.


92

(SD) / Q2 = (iC) / 2

Q2 = (SD)*2 / (iC)

Q = [ (SD)*2 / (iC) ]1/2

La ecuación anterior es la cantidad clásica de pedido de Wilson*. La que minimiza el costo de operación del inventario. A pesar de que se ha minimizado el costo sobre una base anual, se puede utilizar cualquier unidad de tiempo siempre que las tasas de demanda e interés sean compatibles. Aun cuando la fórmula EOQ se deriva de suposiciones bastante restrictivas, en la práctica es una aproximación útil. Al menos la fórmula “nos pone en la jugada”, en la medida de que las suposiciones son razonablemente precisas. La fórmula EOQ también puede proporcionar un conocimiento serio del comportamiento económico de los inventarios. Por ejemplo, los argumentos tradicionales de rotación sugieren que el inventario debe aumentar directamente con las ventas si se desea una relación de rotación constante. Dado que la rotación es la relación de las ventas al inventario, el doble de las ventas requeriría el doble del inventario si la relación se debe mantener constante. Por otro lado, la fórmula EOQ sugiere que el inventario debe aumentarse únicamente de acuerdo a la raíz cuadrada de las ventas. Esto implica que no es económico mantener una relación de rotación más elevada. A pesar de esta advertencia, los administradores continúan depositando una * En 1915, F. W. Harris desarrolló la formula de cantidad económica del pedido (EOQ). Posteriormente, esta fórmula ganó una gran preferencia en la industria utilizándola a través de los esfuerzos de un consultor apellidado Wilson.

profunda confianza en el criterio de rotación. No obstante que la rotación puede “sugerir” que los inventarios son demasiado elevados o demasiado bajos, la política de inventarios no debe basarse en las razones de rotación. La idea más importante en esta sección no es la EOQ realmente, sino más bien el concepto de costo total. A pesar de la situación, si se puede identificar la relevante ecuación del costo total, entonces se puede encontrar un tamaño económico de lote. La idea de una ecuación de costo total es básica para todas las fórmulas y situaciones de tamaño de lote. 2.6.6.2 . SISTEMA DE REVISIÓN

CONTINUA

En la práctica una de las limitaciones más serias del modelo EOQ es la suposición de demanda constante. En esta sección se eliminará esta suposición y se aceptará la demanda aleatoria, que presenta PROMMESA, S.A. de C.V.. El resultado será un modelo lo suficientemente flexible para utilizarse en la práctica en la administración de inventario con demanda independiente. Todas las otras suposiciones de la EOQ con excepción de la demanda constante y las no inexistentes seguirán aplicándose. En esta sección se asumirá que el nivel de producto terminado almacenado se revisa en forma constante.

En el trabajo de inventarios, las decisiones de reordenar el producto terminado en almacén se basan en las cantidades totales a la mano más las que son objeto de una orden. El producto terminado de una orden se contabiliza de la misma manera que el producto terminado que se tiene a la mano para decisiones de recompra debido a que el primero está programado para llegar, aun cuando no se vaya a producir más El total del producto terminado de una orden y el que se tiene a la mano

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recibe el nombre de posición de existencias (o existencias disponibles). Se debe tener cuidado respecto a este punto. Un error común en los problemas de inventario es el no considerar las cantidades que ya se incluyeron en una orden.

Una definición formal de la regla de decisión del sistema Q* es como sigue:

Revisar continuamente la posición de la existencia (material a la mano más el material de orden). Cuando la posición de la existencia cae por debajo del punto de reorden R, se ordena una cantidad fija Q. El sistema Q se determina completamente mediante el uso de dos parámetros Q y R. En la práctica, estos parámetros se fijan utilizando ciertas suposiciones para simplificación. Primero, Q se hace igual al valor de la ecuación del EOQ analizado anteriormente. El valor de R se puede basar en la probabilidad, ya sea en el costo de inexistencia o en la probabilidad de inexistencia. No obstante, los cálculos en los que se utilizan el costo de inexistencia se complican demasiado matemáticamente y el costo de inexistencia es difícil de estimar de cualquier manera. Por lo tanto, generalmente se utiliza la probabilidad de inexistencia como una base para determinar R. Un término ampliamente utilizado en la administración de inventarios es el nivel de servicio, el cual es el porcentaje de demandas del comprador y que se satisfacen con material proveniente del inventario. Un nivel de servicio del 100% representa entonces la satisfacción de todos los requerimientos del comprador con material de inventario. El porcentaje de inexistencia es igual a 100 menos el nivel de servicio:

* Roger G. Schroeder, Administración de operaciones (Sistema Q).

1. El nivel de servicio es la probabilidad de que todos los pedidos sean surtidos con el producto terminado almacenado durante el tiempo de entrega del reabastecimiento de un ciclo de reorden.

2. El nivel de servicio es el porcentaje de la demanda que se satisface con producto terminado almacenado durante un periodo determinado (por ejemplo, un año).

3. El nivel de servicio es el porcentaje de tiempo que el sistema tiene de producto terminado disponible*.

Cada una de estas definiciones de

nivel de servicio conducen a diferentes puntos de reorden. Además, se debe decidir qué es lo que cuenta: los clientes, las unidades o las órdenes, y cuándo se aplica cualquiera de estas definiciones. El punto de reorden se basa en la noción de una distribución de probabilidad de la demanda durante el tiempo de entrega. Cuando se ha colocado una orden, el sistema de inventario queda expuesto a inexistencias hasta que la orden llega. Dado que el punto de reorden es usualmente mayor que cero, es razonable suponer que el sistema no agotará las existencias a no ser que se haya colocado una orden. El único riesgo de inexistencia es durante el tiempo de entrega de la reposición. Una distribución común de probabilidad de demanda independiente durante el tiempo de entrega, podría ser la distribución normal. El punto de reorden en una curva con distribución normal se puede colocar lo suficientemente alto para reducir la probabilidad de inexistencia a cualquier nivel deseado. Sin embargo, al calcular esta

* En este proyecto, se utilizará la primera definición de nivel de servicio, buscando con esto satisfacer las necesidades del cliente (incertidumbre en la demanda).


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probabilidad, será necesario conocer la distribución estadística de la demanda durante el tiempo de entrega. Por tal razón se asumirá una distribución normal de la demanda. El punto de reorden se define como sigue:

R = m + s

donde R = punto de reorden m = demanda media (promedio) durante el tiempo de entrega s = inventario de seguridad (o existencia tope)

Se puede expresar el inventario de seguridad como:

s = zσ donde z = factor de seguridad σ = desviación estándar de la demanda durante el tiempo de entrega Entonces se tiene

R = m + zσ Entonces el punto de reorden se hace igual a la demanda promedio durante el tiempo de entrega m más un número específico de desviaciones estándar σ para protegerse contra inexistencias. Mediante el control de z, el número utilizado de desviaciones estándar se puede controlar no solamente el punto de reorden, sino también el nivel de servicio. Un valor grande de z resultará en un punto de reorden alto y un nivel de servicio elevado. Los porcentajes en la tabla 2.27 provienen de la distribución normal. Estos valores representan la probabilidad de que la

demanda caiga dentro del número especificado de desviaciones estándar desde la media. Dado un nivel de servicio particular deseado, será posible determinar z y por lo tanto el punto de reorden de la tabla 2.27.

TABLA 2.27. PORCENTAJE DE DEMANDA CON DISTRIBUCIÓN

NORMAL z Nivel de servicio, por

ciento Inexistencia, por

ciento 0 50.0 50.0

0.5 69.1 30.9 1.0 84.1 15.9 1.1 86.4 13.6 1.2 88.5 11.5 1.3 90.3 9.7 1.4 91.9 8.1 1.5 93.3 6.7 1.6 94.5 5.5 1.7 95.5 4.5 1.8 96.4 3.6 1.9 97.1 2.9 2.0 97.7 2.3 2.1 98.2 1.8 2.2 98.6 1.4 2.3 98.9 1.1 2.4 99.2 0.8 2.5 99.4 0.6 2.6 99.6 0.5 2.7 99.6 0.4 2.8 99.7 0.3 2.9 99.8 0.2 3.0 99.9 0.1

2.6.6.3. SISTEMA DE REVISIÓN PERIÓDICA En esta sección se supone que la posición de existencia se revisa periódicamente y que la demanda es aleatoria. Todas las suposiciones EOQ de la sección 2.6.6.1 siguen siendo aplicables, excepto la demanda constante y las n inexistencias. En un sistema de revisión periódica, la posición de existencia se revisa a intervalos fijos. Cuando se realiza la verificación, la posición de existencia es “renombrada” como un nivel objetivo de intervalo. El nivel objetivo se fija para cubrir la demanda hasta la siguiente revisión

CAPITULO 2

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periódica más el tiempo de entrega del embarque. Se ordena una cantidad variable dependiendo de cuánto se necesita para colocar la posición de existencia en el objetivo. El sistema de revisión periódica con frecuencia recibe el nombre de sistema P de control de inventario, el sistema de intervalo-orden-fijo, el sistema de periodo-orden-fijo, o simplemente el sistema periódico. Una definición formal de la regla del sistema P* es la siguiente: Revisar la posición de existencia (o producto terminado disponible más el producto terminado en camino) en intervalos periódicos fijos P. Después de cada revisión se ordena una cantidad igual al inventario objetivo T menos la posición de existencia. El sistema P Funciona de una manera totalmente diferente al sistema Q debido a lo siguiente: 1. No tiene un punto de reorden sino un

intervalo objetivo 2. No tiene una cantidad económica del

pedido, sino que la cantidad varía de acuerdo a la demanda

3. En el sistema P el intervalo de compra es fijo, no la cantidad de la misma

El sistema P se determina

completamente por los dos parámetros, P y T. Una aproximación al valor óptimo de P se puede realizar mediante la utilización de la fórmula de la ecuación del EOQ (sección 2.6.6.1). Dado que P es el tiempo entre órdenes, está relacionado con la EOQ de la siguiente forma:

P = Q / D

* Roger G. Schroeder, Administración de operaciones (Sistema P).

Entonces, sustituyendo la fórmula EOQ por Q, se tiene P = [Q / D] = { [1 / D] * [2*(DS) / iC]1/2 }

= [2S / iCD]1/2

La ecuación anterior proporciona un intervalo de revisión aproximadamente óptimo P*. El nivel de inventario objetivo se puede establecer de acuerdo un nivel de servicio especificado. En este caso el inventario objetivo se fija lo suficientemente alto para cubrir la demanda durante el tiempo de entrega más el periodo de revisión. Se requiere este tiempo de previsión debido a que el material en almacén no será reabastecido sino hasta el siguiente periodo de revisión y a dicho producto le tomará el tiempo de entrega para llegar. Para alcanzar el nivel de servicio especificado, la demanda debe ser satisfecha por todo el tiempo P + L en el nivel promedio más un inventario de seguridad. Entonces se tiene:

T = m’ + s’ donde T = nivel de inventario objetivo m’ = demanda promedio durante P + L s’ = inventario de seguridad El inventario de seguridad debe ser lo suficientemente elevado para asegurar el nivel deseado de servicio. Para el inventario de seguridad, se tiene:

s’ = zσ’ donde * Cuando la demanda es marcadamente incierta, la aproximación es bastante pobre. Para solucionar este problema, proponemos hacer uso del sistema de pronósticos; más adelante explicaremos la forma de utilizar los pronósticos para obtener mejores resultados.


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σ’ = la desviación estándar durante P + L z = factor de seguridad Al controlar z, se puede controlar el inventario objetivo y el nivel de servicio resultante. Un sistema P siempre requiere más inventario de seguridad que un sistema Q para el mismo nivel de servicio. 2.6.6.4. APLICACIÓN DEL SISTEMA DE REVISIÓN CONTINUA El sistema de revisión continua, será aplicado a los artículos clasificados en la categoría A y α del análisis ABC; las razones ya fueron expuestas anteriormente y también la forma de realizar los cálculos del sistema en cuestión. Debido a la gran cantidad de artículos que forman la categoría A, más la subclasificación α; solamente se aplicaran los cálculos a un artículo. El procedimiento utilizado en esta sección, es el mismo para todos los artículos involucrados con este sistema. Estante Nacional de Singer (No. 01-99-02) Este artículo presenta los siguientes valores: D = Demanda al año de 40,598 estantes. S = Costo de colocación de orden de $1200 por colocación (esto incluye la preparación de la máquina para todas las diferentes partes del estante). i = Costo de llevarlo en inventario del 30% al año. C = Costo del artículo de $151 por estante.

La empresa PROMMESA, S.A. de C.V., labora de lunes a Sábado 8 horas diarias (6 días a la semana); tomando 48 semanas al año por el periodo vacacional que normalmente se presenta en Semana Santa y Fin de año. Obtenemos 288 días laborales al año sin tomar en cuenta los días de descanso por contrato, que comúnmente son intercambiados (acuerdo empresa - sindicato). Dp =Demanda promedio anual = 40,598 estantes / 288 días = 145 estantes/día. Tiempo de entrega = 3 días de reabastecimiento por parte de producción. Desviación estándar de la demanda diaria* = 231 estantes. Nivel de servicio deseado** = 95.5 %. Cálculos La cantidad económica del pedido es

Q = [ ( 2*1200*40598 ) / ( 0.3 * 151) ]1/2

Q = 1,467 estantes Debe programarse 1,467 estantes por lote, por lo tanto sería aproximadamente 40,598 / 1,467 = 27.67 ó 28 lotes al año, o una orden cada 288 / 28 = 10.28 ó 10 días. El costo mínimo de operación de este inventario será:

* La Desviación estándar fue tomada de los resultados obtenidos del proceso de pronósticos (Algunas veces la desviación estándar recibe también el nombre de “error de pronóstico”; Roger G. Schoroeder, Administración de Operaciones) ** Considerado por la empresa PROMMESA, S.A. de C.V., como un porcentaje adecuado de servicio para el inventario de producto terminado.

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TC = [ 1200*(40598 / 1467) + 0.3 * 151 * (1467 / 2) ]

TC = $ 66,436.55 al año.

La tabla 2.28 indica, el costo total que implica un cierto lote económico y su porcentaje de incremento con respecto al lote económico determinado.

TABLA 2.28. COSTO DE INVENTARIO CONTRA CANTIDAD

PEDIDA Q (unidades) TC (costo) % (incremento)

1000 71,368 7.4 1100 69,204 4.2 1200 67,778 2.0 1300 66,920 0.7 1400 66,508 0.1 1467 66,437 1500 66,453 0.02 1600 66,689 0.4 1700 67,162 1.1 1800 67,835 2.1 1900 68,676 3.4 2000 69,659 4.8

Por lo que podemos decir que ordenar un lote dentro del intervalo de 133 a 1600 unidades (estantes) no incrementara en más de un 1% del costo total del lote. Entonces los encargados de la planeación de la producción podrán ajustar la cantidad a producir, por una cantidad exacta si es necesario; con poco efecto en el costo de operación del inventario. Ahora determinaremos la demanda promedio durante el tiempo de entrega:

m = 145 estantes al día * 3 días

m = 435 estantes

La desviación estándar de la demanda durante l tiempo de entrega.

Esta desviación estándar, se puede calcular de la desviación estándar diaria, suponiendo que la demanda diaria es independiente. En este caso la varianza es aditiva y la varianza para tres días, es tres veces la varianza diaria. Esto es igual a:

σ2 = (3 días) * (231 estantes)2

σ = (3)1/2 * (231)

σ = 400 El nivel de servicio de 95.5%, seleccionado por la empresa, requiere un factor de seguridad según la tabla 2.7 de z = 1.7. Por lo tanto se tiene:

R = m + zσ = 435 + (1.7 * 400)

R = 1115 estantes La regla de decisión del sistema Q es colocar una orden por 1,467 estantes todas las veces que la posición de existencias caiga a 1,115 estantes. El tiempo real entre órdenes antes determinado en realidad variará, dependiendo de la demanda del artículo. Para complementar este análisis en la tabla 2.29 (página siguiente) se realizara la operación de la regla de decisión del sistema Q. Buscando con esto, se comprenda en su totalidad la aplicación del sistema Q; que deberá ser incorporado a los inventarios de PROMMESA, S.A. de C.V.. El procedimiento realizado en la tabla 2.29, deberá ser aplicado a todos y cada uno de los artículos, clasificados dentro de las categorías antes mencionadas; para este proyecto solamente fue realizado para un artículo, utilizando solamente quince días para el registro del inventario de producto terminado del producto analizado; pero este registro deberá llevarse durante todo el año y así sucesivamente. El sistema de control de inventario completo será analizado más adelante; en


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donde dicho control tendrá que presentar las reglas y los registros que formaran parte del

nuevo sistema de inventarios, que podrá utilizar PROMMESA, S.A. de C.V..

TABLA 2.29. REGISTRO DE INVENTARIO PARA EL SISTEMA Q

Día Demanda Disponible al inicio del periodo

Pedido al inicio del periodo

Inventario al inicio del periodo

Cantidad ordenada

Cantidad residida

1 391 2703 - 2703 - - 2 596 2312 - 2312 - - 3 0 1716 - 1716 - - 4 1659 1716 - 1716 - - 5 0 57 - 57 1500 - 6 0 57 1500 1557 - - 7 0 57 1500 1557 - - 8 371 1557 - 1557 - 1500 9 0 1186 - 1186 - - 10 0 1186 - 1186 - - 11 0 1186 - 1186 - - 12 0 1186 - 1186 - - 13 0 1186 - 1186 - - 14 609 1186 - 1186 - - 15 0 577 - 577 1500 -

Para esta tabla se ha utilizado Q = 1,500 y R = 1,115. 2.6.6.5. APLICACIÓN DEL SISTEMA DE REVISIÓN PERIÓDICA El sistema de revisión periódica, será aplicado a todos los artículos clasificados en las categorías β, γ y C de los análisis ABC realizado. Debido a la gran cantidad de artículos que forman parte de las categorías mencionadas (El artículo elegido será el primero de la categoría β). El procedimiento utilizado en esta sección, es el mismo para todos los artículos involucrados con este sistema. Side Brkt Inh Lh de INSA (No. 12631 1511 0090) Este artículo tiene las siguientes características: D = Demanda al año = 31,878 artículos al año. S = Costo de colocación de orden = $150 por colocación. i = Costo de llevarlo en inventario = 25 % al año. C = Costo del artículo = $6.42 por artículo.

Laborando 288 días por año, como ya se había señalado. Dp = Demanda promedio anual = 31,878 / 288 = 111 artículos al día. L = Tiempo de entrega = 1 día de reabastecimiento por parte de producción. Desviación estándar de la demanda diaria* = 75 artículos Nivel de servicio deseado = 95.5 %. Cálculos La cantidad económica del periodo es:

Q = { [2* 75 * 31,878] / [0.25 * 6.42] }1/2

Q = 1,726 artículos

* La desviación estándar fue igualada con el error estándar que se obtiene de realizar pronósticos de la producción del mes de Junio, utilizando el modelo elegido en la sección de pronósticos; los cálculos no serán mostrados debido a que el procedimiento es igual al señalado anteriormente.

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Debe programarse una cantidad de 1,726 artículos por lote, por lo cual sería 31,878 / 1,726 = 18.47; aproximadamente 18 lotes al año, o debe prepararse una orden de producción cada 288 / 18 = 16 días. El costo mínimo de operación de este inventario será: TC = { [75 * (31,878 / 1,726)] + [0.3 * 6.42

* (1,726 / 2)]

TC = 3,047.33 al año La tabla 2.30, indica el costo total que implica un cierto lote económico y su porcentaje de incremento con respecto al lote económico determinado.

TABLA 2.30. COSTO DE INVENTARIO CONTRA CANTIDAD

PEDIDA Q (unidades) TC (costo) % (incremento)

1,200 3,147.97 3.30 1,300 3,091.01 1.43 1,400 3,055.95 0.28 1,500 3,038.40 0.29 1,600 3,35.08 0.40 1,726 3,047.33 1,800 3,061.65 0.47 1,900 3,088.04 1.33 2,000 3,121.42 2.43 2,100 3,160.80 3.72 2,200 3,205.35 5.18

Por lo que podemos decir que ordenar un lote dentro del intervalo de 1400 a 1800 artículos no incrementara en más de un 1% del costo total del lote económico. Entonces los encargados del almacén y de producción podrán ajustar la cantidad a producir (planeación de la producción) por una cantidad exacta si es necesario, con poco efecto en el costo de operación del inventario.

Ahora determinaremos, el tiempo entre órdenes

. El intervalo óptimo de revisión es entonces:

P = Q / Dp = 1,726 / 111

P = 15.5 ≈ 15 días

La ecuación para el inventario objetivo es:

T = m’ + zσ’ m’ = demanda promedio durante P + L

m’ = (111 art./día) * (15 días + 1 día) m’ = 1,776 artículos

σ’ = desviación estándar para el periodo P + L

σ’ = { (16 días) * (75 artículos) }1/2

σ’ = 300

Por ultimo, para el nivel de servicio del 95.5%, se necesita z = 1.7 (Ver tabla 2.27). Entonces:

T = 1,776 + (1.7 * 300)

T = 2,286 artículos en inventario Por lo tanto, la regla de decisión del sistema P es revisar la posición de existencia cada 15 días y ordenar para un inventario objetivo de 2,286 artículos. Es importante mencionar que un sistema P, requiere más inventario de seguridad que un sistema Q, para el mismo nivel de servicio. Esto se debe a que el sistema P debe proporcionar la satisfacción de la demanda durante un tiempo P + L, mientras que el sistema Q debe protegerse contra inexistencias únicamente durante el tiempo L. Este análisis, se completará con la tabla 2.31, en la cual se aplicara la regla de decisión del sistema P. Buscando con esto, se comprenda en su totalidad la aplicación del sistema P; que deberá ser incorporado a los inventarios de PROMMESA, S.A. de C.V..


100

TABLA 2.31. REGISTRO DE INVENTARIO PARA EL SISTEMA P

Día Demanda Disponible al inicio del periodo

Pedido al inicio del periodo

Inventario al inicio del periodo

Cantidad ordenada

Cantidad residida

1 0 2,743 - 2,743 - - 2 0 2,743 - 2,743 - - 3 770 2,743 - 2,743 - - 4 0 1,973 - 1,973 - - 5 935 1,973 - 1,973 - - 6 0 1,038 - 1,038 - - 7 0 1,038 - 1,038 - - 8 0 1,038 - 1,038 - -- 9 0 1,038 - 1,038 - - 10 0 1,038 - 1,038 - - 11 0 1,038 - 1,038 - - 12 440 1,038 - 1,038 - - 13 0 598 - 598 - - 14 0 598 - 598 - - 15 0 598 - 598 1,688 - 16 0 598 1,688 2,286 - 1,688 17 0 2,286 - 2,286 - - 18 875 2,286 - 2,286 - - 19 0 1,411 - 1,411 - - 20 935 1,411 - 1,411 - - 21 0 476 - 476 - - 22 0 476 - 476 - - 23 0 476 - 476 - - 24 0 476 - 476 - - 25 0 476 - 476 - - 26 0 476 - 476 - - 27 440 476 - 476 - - 28 0 36 - 36 - - 29 0 36 - 36 - - 30 0 36 - 36 2,250 -

Para esta tabla se ha utilizado P = 15 y T = 2,286. En esta sección la revisión es periódica en lugar de continua. Se realiza la revisión en el día 15 y 30, esto es cada 15 días. Las cantidades ordenadas son 1,688 y 2,250 artículos respectivamente. Mientras que el periodo de revisión ayuda en el caso de los registros. El procedimiento realizado para el artículo anterior, deberá ser aplicado a todos los artículos clasificados anteriormente, para este sistema de inventario. Cabe mencionar que cada artículo tendrá un periodo de revisión distinto y también un intervalo objetivo diferente según sea el caso. 2.6.6.6. APLICACIÓN DE PRONÓSTICOS EN LOS SISTEMAS DE INVENTARIO

La utilización de pronósticos es importante para ambos sistemas P y Q. Estos sistemas se han derivado bajo la suposición de un nivel constante de demanda promedio con variación aleatoria alrededor de la media. Cuando éste es el caso, únicamente es necesario pronosticar el nivel de la demanda promedio (utilizando el sistema de pronósticos propuesto en la sección anterior) y vigilar las demandas reales (Reportes del sistema de control de inventario, propuesto en esta sección) para un posible cambio en el promedio. Cuando se detecta tal cambio (por métodos estadísticos), el modelo debe reajustarse sobre la base de la nueva demanda promedio observada. Si en promedio no se detecta ningún cambio, el modelo se debe seguir aplicando.

CAPITULO 2

101

En muchos casos, sin embargo, la demanda independiente estará sujeta ya sea a una tendencia o a un patrón de temporada; es decir, la demanda promedio no será constante. Entonces las fórmulas P y Q de la sección anterior no son adecuadas y se deben modificar, la ecuación para punto de reorden del sistema Q se modifica haciendo uso de la demanda de pronóstico durante el tiempo de entrega para m en lugar de la demanda promedio durante el mismo tiempo. La demanda de pronóstico y cambiará después de que se realiza cada nuevo pronóstico. Fácilmente se comprende que el punto de reorden podrá cambiar después de cada transacción de inventario, cuando se observe una nueva demanda y se calcule un nuevo pronóstico. De la misma manera la cantidad de la orden se podrá volver a calcular después de que se realice cada nuevo pronóstico. En el caso del modelo P, se requiere una modificación de la ecuación de inventario objetivo. En este caso, la demanda pronóstico durante P + L se debe sustituir por la demanda promedio durante el mismo lapso. Este cambio tendrá el efecto de introducir un nivel objetivo cambiante cada vez que se realiza un nuevo pronóstico. 2.6.7 SISTEMAS DE CONTROL DE

INVENTARIO

Para este punto, el interés se ha centrado en las reglas de decisión, las cuales se pueden utilizar para determinar cuándo y qué cantidad ordenar. Además de los cálculos de las reglas de decisión, el sistema debe incluir una forma para registrar las transacciones del inventario y un método para monitorear el comportamiento de la administración del inventario.

En el sistema de control de inventarios, que proponemos se deberán realizar las siguientes funciones*: Contabilizar las transacciones. Cada sistema de inventario requiere un método para conservar los registros. Para nuestro caso debemos mantener registros perpetuos, apuntando cada salida y entrada para el caso del sistema Q. En el caso del sistema P, será suficiente contabilizar periódicamente sin necesidad de conservar todos los registros, sino sólo los más actuales (Tarjeta de registro propuesta para el sistema de Kardex, figura 2.26). Reglas de decisión del inventario. Las reglas de decisión, ya fueron mencionadas y deberán ser implementadas según sea el caso a los artículos que forman parte del sistema productivo de PROMMESA, S.A. de C.V.. Reporte de excepciones. Para que nuestro sistema de control de inventarios funcione y no se salga de control, proponemos algunas reglas que deberán ser consideradas en caso de presentarse algún contratiempo y con ello poner de alguna manera una acotación a nuestro sistema. Reglas de excepción: • El sistema de pronóstico nos

proporcionara una estimación adecuada, que deberá ser cotejada con la demanda real. Esta comparación nos ayudara a determinar si nuestro sistema puede seguir funcionando sin cambios o requiere de un ajuste.

* Sistemas de inventarios, Administración de operaciones (Roger G. Schroeder).


102

TABLA PARA REGISTRO DE INVENTARIO PARA PRODUCTO TERMINADO (KARDEX) No. Parte: Descripción: Tiempo de espera: Costo total: Reserva de seguridad: Cantidad de orden: Datos de corte Clasificación:

Localización de inventario Periodo*

Balance de control 1 2 3 4 5 6 7 8

Totales

Requerimientos brutos Recepciones programadas

Disponible Descargas planeadas de orden

Detalles de orden Acción pendiente Observaciones

Fig.2.26 Registro de inventario (*El periodo puede ser ajustado según convenga a las necesidades del inventario). El registro de inventario propuesto, deberá ser computarizado (introducido a una base de datos) para lograr con esto un mayor control de la información de los inventarios. El contenido de este registro puede ser clasificado en tres secciones, siendo la primera sección un segmento de datos principales del artículo contiene el número de parte, que es la única identificación del artículo y otras informaciones tales como tiempo de espera, costo total, etc. El segundo segmento del estado del inventario contiene un plan completo de producto terminado para cada artículo en el tiempo. Finalmente, el tercer segmento de datos subsidiarios contiene información respecto a órdenes pendientes, cambios solicitados, etc. Este tipo de registro puede servir como reporte de inventarios, tomando en cuenta que la información contenida es de un sólo artículo del inventario. • El periodo de revisión, es inadecuado debido a que las inexistencias han alcanzado un nivel excesivo; en tal caso el ajuste deberá aplicarse de inmediato, buscando la causa del error y corrigiéndola. • El lote económico no es adecuado; cuando se presenta este caso, el ajuste se podrá realizar observando el porcentaje de incremento en el costo total, buscando un lote mayor o menor según sea el caso y reportando su incremento en el costo.

Una vez que sea implementado el

sistema, se podrán citar más reglas de excepción, siendo estas reglas generales (aplicándolas a todos los artículos del sistema) o particulares (aplicándolas a sólo algún o algunos artículos en especial, debido a sus características). Pronósticos. El sistema de pronósticos desarrollado en las primeras secciones de sete capítulo 2, deberá ser aplicado en el pronóstico de la demanda ayudando con esto a la toma de decisiones de relevancia para cambios en el sistema de inventarios. Reportes. El sistema de control de inventario debe generar reportes. Estos reportes deben medir el comportamiento total del inventario y deben asistir en la toma de decisiones del inventario; se propone utilizar un reporte que contenga los datos que se presentan en el "Reporte de inventarios", diseñado por nosotros (figura 2.27.); debido a que los datos que contiene el reporte propuesto son de importancia relevante para la toma de decisiones.

CAPITULO 2

103

REPORTE DE INVENTARIOS DE PRODUCTO TERMINADO PROCESOS METAL MECANICOS S.A. DE C.V.

Sistema de control de inventarios de producto terminado

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Fig. 2.27. Reporte de inventario de producto terminado (Este reporte integrara a todos los artículos que fabrica PROMMESA, S.A. de C.V., por tal razón este reporte constara de varias hojas y también deberá aumentarse la escala del mismo buscando que las cantidades que lo forman pueden ser apreciadas claramente, los factores que integran el reporte son los más representativos para la toma de decisiones).


104

El sistema de inventario puede ser considerado como un sistema híbrido debido, a que se pretenden utilizar dos sistemas en los inventarios del producto terminado. El sistema de control se propone de Kardex, pero asistido por computadora debido a la gran variedad de artículos que forman parte del inventario. Se conservaran los registros en la computadora o servidor (creando una base de datos), y de este mismo se obtendrán los reportes necesarios; aplicándose cualquiera de las dos reglas de decisión propuestas por los sistemas Q y P, sin olvidar el uso de las reglas de excepción, que servirán de acotación del sistema de control de inventarios.

CAPITULO 2

105

l sistema de control de inventarios propuesto está encaminado a la reducción de costos (costos de preparación, tiempos muertos en producción,

etc.) y también a atenuar la incertidumbre de la demanda con el fin de incrementar las utilidades y crear una imagen decorosa de PROMMESA, S.A. de C.V. para con sus clientes. La cantidad de dinero que deberá invertirse en los inventarios depende del volumen de ventas, por esta razón se realizo un análisis ABC, con el cual clasificamos todos los artículos de acuerdo a su valor. El modelo de inventario es el más sencillo y clásico en su aplicación en la industria; considerándolo adecuado para nuestros propósitos, debido a que otorga una estimación bastante adecuada para nuestros propósitos, puesto que, otorga una estimación bastante adecuada del lote económico. Se propone un sistema de inventario híbrido, debido a que las necesidades de la empresa así lo requieren; aplicando dos sistemas: uno de revisión continúa y otro de revisión periódica. En caso de que se comenzara a tener problemas con alguno de los sistemas propuestos o con los dos, se propone la aplicación del sistema de pronósticos en la demanda, dando con esto mayor seguridad en las decisiones del inventario. Considerando que la exactitud de los registros del inventario es de suma importancia para el sistema de control de inventario; presentamos dos formas de registrar la información, una para cada

sistema y también un formato de registro para el control de Kardex, sin olvidar el reporte que deberá realizarse diariamente. Este sistema de control de inventarios, modifica en forma radical el manejo de inventario que tiene PROMMESA, S.A. de C.V.; la mejor justificación para este cambio, es eliminar la política de rotación de inventarios que utiliza actualmente la empresa, debido a que dicha política incurre en costos elevados para la empresa. REFERENCIAS: • Escarraman Mata Luis; "Diseño de un

sistema de control de inventarios de materiales"; Capítulos 7 y 8; Ed. UNAM México, D.F. 1981.

• Henaine Abed Mariem; "Planeación y

control de la producción"; Capítulo 1,2; Ed. UAM México, D.F. 1991.

• G. Schroeder Roger; "Administración de

operaciones"; Capítulo 4; Ed. McGraw-Hill México, D.F. 1992.

• Autor; “Planeación de la producción y

control de inventarios”; Capítulo 2,4; Ed. McGraw-Hill México, D.F. 1992.

•

Conclusiones

E

Documents

Planeación y control de la producción 4/6