03 Apunte N°1

GESTIN DE LA CADENA DE

ABASTECIMIENTO

Junio 2015

Profesor: Francisco Yuraszeck E.

[email protected]

Ingeniero Comercial Universidad Tcnica Federico Santa Mara

Diplomado en Gestin de Operaciones UAI - eclass

Master of Science en Marketing Universidad Adolfo Ibez

Socio Individual Instituto Chileno de Investigacin Operativa (ICHIO)

INTRODUCCIN

Contexto de la Distribucin (Cadena de Suministro)

Proveedores

Externos

Proveedores

Externos

Proveedores

Externos

Proveedores

Internos

Proveedores

Internos

Informacin

Red de Proveedores Manufactura

Centro de

distribucin

Retailer Proceso de transformacin

Inventario de

materias primas

y componentes

Inventario

Work-in-

Process

Inventario

bienes

finales

Red de Clientes

Centro de

distribucin Retailer

Retailer

Clie

ntes fina

les

Una palabra clave en la Gestin de Cadenas de Suministro o SCM es la

colaboracin. Una cadena de suministro requiere una estrecha colaboracin

entre todos sus eslabones, desde el proveedor al cliente del cliente.

La Gestin de la Cadena de Suministro conocida tambin

como Supply Chain Management (SCM) tiene relacin con la

gestin completa de proveer bienes y servicios al cliente final e

incluye desde el cliente del cliente hasta el proveedor del

proveedor. Implica coordinar a distintas organizaciones con el

objetivo de brindar valor al cliente final.

Es importante diferenciar entre los trminos logstica y cadena

de suministro. La logstica normalmente se entiende dentro de

una empresa. La gestin de la cadena de suministro abarca la

cadena interna, pero tambin las empresas externas

proveedoras de bienes y servicios, los intermediarios y los

clientes.

Qu es la Gestin de la Cadena de Suministro?

(SMC)

Los principales objetivos asociados a la Gestin de la Cadena

de Suministro son:

Reducir tiempos de respuesta a lo largo de la cadena. Reducir prdidas de productos en sala de ventas. Reducir capital de trabajo. Garantizar el suministro de los productos a los demandantes. Incrementar el desempeo en los indicadores de nivel de

servicio.

Su correcta gestin es una fuente de beneficios y ventajas competitivas.


(SMC)

Un concepto clave en la Gestin de Cadenas de Suministro es

valor. Si la cadena est bien diseada e implementada,

agrega valor al cliente final, pues se orientan y focalizan en

torno al cliente. Es decir, se organizan a partir de la demanda

del cliente final y configuran sus eslabones de acuerdo a ello.

En este contexto las dimensiones del SCM son:

1. Estratgica: implica un enfoque para hacer negocios.

2. Tctica: requiere gestionar activos y recursos en forma

eficiente.

3. Operativa: pues la prctica del SCM se hace en el da a

da.


(SMC)

Los enfoques de SCM son diversos y pueden adoptar fisonomas

distintas, dependiendo del tipo de industria. Algunos enfoques

tpicos son:

1. Quick Response (QR): es el enfoque que privilegia la

respuesta rpida ante cambios de la demanda, la reduccin de

inventarios, la drstica reduccin de tiempos (lead time) y,

sobre todo, la entrega de valor al cliente. Ejemplo: Zara.

Enfoques en la Gestin de la Cadena de Suministro

2. Lean Enterprise (LE): como una empresa extendida, que

abarca clientes y proveedores, y que trabaja en estrecha

colaboracin para reducir desperdicios (como el exceso de

movimientos o de inventarios) y para entregar al cliente final.

Ejemplo: Toyota.


3. Efficient Consumer Response (ECR): es un enfoque

particular de SCM, en el cual los participantes logran acuerdos

de trabajo sobre reposicin, promocin, introduccin de nuevos

productos y merchandising. Ej: Productos envasados de la

industria del Retail.

ECR se complementa con la aplicacin de la estrategia de

Category Management", que es la gestin de categoras

individuales de productos como unidades estratgicas de

negocio y por la captura automtica de datos.


En lo referido a decisiones de compra y abastecimiento es

conveniente diferenciar cuando estamos presente a productos

que tienen ciclo de vida corto o perecible. Un bien perecible es

aquel cuya duracin de vida til es corta relativa al tiempo de

reposicin.

Ejemplos:

Diario?

Artculos de moda?

Barras de acero?

Pasajes?

Duraznos en Conserva?

Logstica de Entrada y Produccin

Ejemplo Producto Perecible:

Verduras en un Supermercado 10

Cada Lunes debemos comprar lechugas para abastecer un supermercado.

Asumamos para efectos de simplificacin que al final de la semana tenemos

que botar lo que sobra!. Cunto debemos comprar para cada semana?

Representacin Grfica Sin reposicin

11

Inventario

Tiempo

1 semana

Podemos representar inventario mediante un grfico

Representacin Grfica Sin reposicin

12

Inventario

Tiempo

1 semana

Inventario

Inicial

Representacin grfica Sin reposicin

13

Inventario

Tiempo

Si partimos con muy poco inventario: nos quedamos varios das sin inventario!!

1 semana

Quiebre de inventario! (Stockout, en ingls)

Representacin grfica Sin reposicin

14

Inventario

Tiempo

Si partimos con demasiado inventario: debemos botar lo que sobra!!

1 semana

Inventario

Inicial

15

Demanda

Semanal

Tiempo 1 ao

0

20

40

60

80

100

120

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51

Cunto deberamos pedir cada semana?

16

Demanda

Semanal

Tiempo 1 ao

Si pedimos 80 cada semana?

Si pedimos lo mismo cada semana del ao

0

20

40

60

80

100

120

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51

- Nunca nos sobra stock

- Slo el 50% de las veces

logramos satisfacer toda la

demanda

- El 50% de las veces tenemos

stockouts.

- Cul es el costo de tener un

stockout?

Si pedimos lo mismo cada semana del ao

17

Demanda

Semanal

Tiempo 1 ao

Si pedimos 100 cada semana?

0

20

40

60

80

100

120

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51

- Nos sobra stock el 50% de las

veces.

- Siempre satisfacemos la

demanda

- Nunca tenemos stockouts.

- Cul es costo de que sobre

stock?

18

Mes Stock Inicial Demanda

Febrero 17 15

Marzo

Abril

Mayo

Junio

Julio

Agosto

Septiembre

Octubre

Noviembre

Diciembre

Enero

Y si no pedimos siempre lo mismo?

15 13

13 14

14 10

Por ejemplo podramos usar la

demanda observada el mes

anterior para definir el stock

19

Mes Stock Inicial Demanda

Febrero 17 15

Marzo 15 13

Abril 13 14

Mayo 14 10

Junio 10 13

Julio 13 18

Agosto 18 18

Septiembre 18 22

Octubre 22 20

Noviembre 20 10

Diciembre 10 10

Enero 10 15

Y si no pedimos siempre lo mismo?

Es una buena estrategia?

Distintos criterios!

Criterio 1. Minimizar el nmero (promedio) de

quiebres de stock.

Criterio tipo Instock.

Criterio 2. Maximizar el porcentaje (promedio) de

la demanda que logro satisfacer.

Criterio tipo Fill-rate.

Criterio 3. Equilibrar los costos de mucho stock con

los costos de falta de stock.

Criterio tipo Newsvendor.

20

Criterio 1: Instock 21

Intuitivamente: Qu porcentaje del tiempo logra cubrir toda

la demanda?

Anlogamente: Qu porcentaje del tiempo logra no tener

quiebres de stock?

Formalmente,

Instock = N de perodos en que se satisface demanda

N Total de perodos

22

Mes Stock Inicial Demanda Cubri

demanda?

Febrero 17 15

Marzo 15 13

Abril 13 14

Mayo 14 10

Junio 10 13

Julio 13 18

Agosto 18 18

Septiembre 18 22

Octubre 22 20

Noviembre 20 10

Diciembre 10 10

Enero 10 15

Instock: Un ejemplo

23

Mes Stock Inicial Demanda Cubri

demanda?

Febrero 17 15 Si

Marzo 15 13 Si

Abril 13 14 No

Mayo 14 10 Si

Junio 10 13 No

Julio 13 18 No

Agosto 18 18 Si

Septiembre 18 22 No

Octubre 22 20 Si

Noviembre 20 10 Si

Diciembre 10 10 Si

Enero 10 15 No

Instock: Un ejemplo

Instock anual = ( 7 / 12 ) = 0.58 (Equivalentemente: 58%)

Pregunta: 24

Es posible conocer la demanda si no logro satisfacerla?

Muchas veces es necesario trabajar con datos CENSURADOS!

Instock: Datos censurados 25

Para calcular el Instock necesitamos poder estimar y/o

conocer la demanda total independiente de si logramos

satisfacerla o no.

Ejemplo 1: El proveedor de un supermercado conoce el

tamao del pedido que le estn haciendo, independiente de

si logra satisfacerlo o no.

Ejemplo 2: El administrador de un supermercado no puede

conocer la demanda real si hay stock-out si no tiene un

producto, no tiene como saber si haba alguien interesado en

adquirirlo.

26

Mes Stock Inicial Demanda real

Ventas Stockout?

Febrero 17 15 15 No

Marzo 15 13 13 No

Abril 13 14 13* Si

Mayo 13 10 10 No

Junio 10 13 10* Si

Julio 10 18 10* Si

Agosto 13 18 13* Si

Septiembre 15 22 15* Si

Octubre 17 20 17* Si

Noviembre 17 10 10 No

Diciembre 10 10 10* Si

Enero 17 15 15 No

Instock: Estimacin con Datos Censurados

Instock estimado anual = ( 5 / 12 ) = 0.42 (42%)

Ahora usamos las ventas

observadas el mes anterior

para definir el stock futuro

Criterio 2: Fill-rate 27

Intuitivamente: Qu porcentaje de la demanda estoy

alcanzando a cubrir?

Formalmente,

Fill-rate = (Ventas) (Demanda)

28

Mes Stock Inicial Demanda Ventas Cunto

cubr?

Febrero 17 15 15 100%

Marzo 15 13 13 100%

Abril 13 14 13 93%

Mayo 14 10 10 100%

Junio 10 13 10 77%

Julio 13 18 13 72%

Agosto 18 18 18 100%

Septiembre 18 22 18 82%

Octubre 22 20 20 100%

Noviembre 20 10 10 100%

Diciembre 10 10 10 100%

Enero 10 15 10 67%

TOTAL 180 178 160

Fill-rate anual = ( 160 / 178 ) = 0.90 (Equivalentemente: 90%)

Fill-rate: El mismo ejemplo

Fill-rate mensual

Todos los das empezamos con un inventario de

Q = 999. Todos los das la demanda es 1.000.

Cmo nos va de acuerdo a mtrica instock?

0 !!

Cmo nos va de acuerdo a mtrica fillrate?

99.9% !!

29

Un ejemplo extremo

Criterio 3: Newsvendor 30

Intuitivamente:

Ganamos $W por cada unidad de demanda satisfecha (vendida).

Perdemos $L por cada unidad que de sobrestock (no vendida).

Cmo equilibrar estos costos?

Cada mes, un vendedor de revistas

debe decidir cuantos ejemplares comprar.

Cada revista le cuesta $10.

Vende cada revista a $20.

Las revistas que sobran las liquida en $6.

W = 20 10 = 10. Lo que gana por venta. (WIN).

L = 10 6 = 4. Lo que pierde por ejemplar que sobra (LOSE).

Motivacin 31

32

Mes Stock Inicial Demanda Ganancia

Neta ($)

Febrero 17 15

Marzo 15 13

Abril 13 14

Mayo 14 10

Junio 10 13

Julio 13 18

Agosto 18 18

Septiembre 18 22

Octubre 22 20

Noviembre 20 10

Diciembre 10 10

Enero 10 15

Newsvendor: El mismo ejemplo (W=10 L=4)

33


Neta ($)

Febrero 17 15 $142

Marzo 15 13 $122

Abril 13 14 $130

Mayo 14 10 $84

Junio 10 13 $100

Julio 13 18 $130

Agosto 18 18 $180

Septiembre 18 22 $180

Octubre 22 20 $192

Noviembre 20 10 $60

Diciembre 10 10 $100

Enero 10 15 $100

Newsvendor: El mismo ejemplo (W=10 L=4)

15x10 2x4 = $142

Me sobr stock!

18x10 = $180

Me falt stock!

Ganancia Neta

promedio=$127

34


Neta ($)

Febrero 17 15

Marzo 17 13

Abril 17 14

Mayo 17 10

Junio 17 13

Julio 17 18

Agosto 17 18

Septiembre 17 22

Octubre 17 20

Noviembre 17 10

Diciembre 17 10

Enero 17 15

Se puede hacer mejor?

35


Neta ($)

Febrero 17 15 $142

Marzo 17 13 $114

Abril 17 14 $128

Mayo 17 10 $72

Junio 17 13 $114

Julio 17 18 $170

Agosto 17 18 $170

Septiembre 17 22 $170

Octubre 17 20 $170

Noviembre 17 10 $72

Diciembre 17 10 $72

Enero 17 15 $142

Se puede hacer mejor?

Ganancia Neta

promedio=$128

Ahora somos capaces, mirando datos histricos, de

calcular los niveles de servicios ofrecidos (instock y

fill-rate), as como la ganancia alcanzada.

Somos capaces de usar esos criterios para tomar

decisiones respecto del futuro?

En resumen 36

Cunto pedir?

Gestin de Bienes Perecibles 37

La demanda es INCIERTA

Modelamos la demanda D mediante una variable

aleatoria.

Para esto es necesario trabajar con probabilidades.

38

Si no hubiera incertidumbre

Cunto pediramos?

Por qu no pedimos la media siempre?

Se debe considerar la varianza, o

equivalentemente la desviacin estndar?

39

Cunto pedir?

En general, dada una cantidad de inventario Q

decimos que su probabilidad de instock es:

Prob(D Q)

40

Criterio 1: Instock

Cmo lograr cierto nivel Instock?

Consideremos un inventario que no alcanzamos a

reponer. Sabemos que D es una demanda

aleatoria.

Si quisiramos lograr

Prob(D Q) 0.93

Qu inventario Q debemos tener?

41

Primer Caso: D Normal

42

D sigue una distribucin normal.

500 Demanda D

Cmo determinamos la cantidad correcta Q?

La distribucin normal.

43

500 Q Demanda D

7% Probabilidad

De la Tabla Normal : z93% = 1.48

Luego,Q- 500

100=1.48 Q= 648 unid.

La Distribucin Normal

Notar que, como la

distribucin es continua,

podemos reemplazar

93% por =93%

De donde sacamos el z?

Buscamos 0.93 en la tabla SND.

44

Prob( Z 1.48 ) = 0.9306

El clculo para la distribucin Normal muestra que,

en este caso, el inventario a pedir (Q) es

45

Demanda

Esperada

Stock de

Seguridad

donde es el nivel de in-stock (nivel de servicio)

es el valor de la distribucin Normal correspondiente a

Stock de Seguridad y Nivel de Servicio

46

Los datos no tienen una distribucin conocida, pero se

conocen suficientes datos histricos:

Cantidad demandada (K) Ocurrencia (veces) Frecuencia

1 0 0,00

2 750 0,05

3 1.200 0,08

4 1.500 0,10

5 2.250 0,15

6 3.000 0,20

7 2.250 0,15

8 1.650 0,11

9 900 0,06

10 750 0,05

11 600 0,04

12 150 0,01

13 0 0,00

La frecuencia de

ocurrencia de un evento

representa la

probabilidad que ocurra

dicho evento.

En este caso, P(D=K).

La Distribucin Emprica

Segundo Caso: D sigue una

distribucin emprica

47

Cmo determinamos la

cantidad correcta Q?

K P[D=k]

1 0,00

2 0,05

3 0,08

4 0,10

5 0,15

6 0,20

7 0,15

8 0,11

9 0,06

10 0,05

11 0,04

12 0,01

13 0,00

Segundo Caso: D sigue una

distribucin emprica

48

Cmo determinamos la

cantidad correcta Q?

Si queremos lograr

Prob(D Q) 0.93

Necesitamos tener 10 tems

en el inventario!

K P[D=k]

1 0,00

2 0,05

3 0,08

4 0,10

5 0,15

6 0,20

7 0,15

8 0,11

9 0,06

10 0,05

11 0,04

12 0,01

13 0,00

P[Dk]

0,00

0,05

0,13

0,23

0,38

0,58

0,73

0,84

0,90

0,95

0,99

1,00

1,00

Criterio 2: Fill-rate

En general, dado una cantidad de inventario Q

definimos su fill-rate esperado cmo:

49

Fill-rate esperado= Ventas esperadas

Demanda esperada

Cmo lograr cierto nivel Fill-rate?

Consideremos un inventario que no alcanzamos a

reponer. Sabemos que D es una demanda

aleatoria.

Si quisiramos lograr

Qu inventario Q debemos tener?

50

Fill-rate esperado= Ventas esperadas

Demanda esperada 0.93

Calculando Q

Si el inventario es Q y la demanda es D, la cantidad de ventas

es

Entonces para determinar el inventario que da un fill-rate

esperado de a% tenemos que encontrar el menor valor de Q

de tal modo que

51

Ejemplo: Queremos Fill-rate 85%

52

K=1 K=2 K=3 K=4 K=5

Prob(D=k) 0.10 0.20 0.40 0.20 0.10

Fill -Rate=0.1*1+ 0.2*1+ 0.4*1+ 0.2*1+ 0.1*1

0.1*1+ 0.2*2 + 0.4*3+ 0.2* 4 + 0.1*5=

1

3= 0.33Si Q = 1:

Si Q = 2:

Si Q = 3:

Fill -Rate=0.1*1+ 0.2*2 + 0.4*2 + 0.2*2 + 0.1*2

0.1*1+ 0.2*2 + 0.4*3+ 0.2* 4 + 0.1*5=

1.9

3= 0.63

Fill -Rate=0.1*1+ 0.2*2 + 0.4*3+ 0.2*3+ 0.1*3

0.1*1+ 0.2*2 + 0.4*3+ 0.2* 4 + 0.1*5=

2.6

3= 0.87

53

K=1 K=2 K=3 K=4 K=5

Prob(D=k) 0.10 0.20 0.40 0.20 0.10

Si Q = 1:

Si Q = 2:

Si Q = 3:

In stock=0.1, Fill-Rate = 0.33





Si Q = 4:

Si Q = 5:

Fill-rate vs. Instock

Cada da, un vendedor de diarios

debe decidir cuantos diarios comprar.

Cada diario le cuesta $60.

Vende cada diario a $150.

Los diarios que sobran los liquida en $30.

El nmero de diarios a vender es una variable aleatoria.

Cuntos diarios recomendara usted?

Criterio 3: Newsvendor 54

Se enfoca en analizar lo que ocurre con el artculo a vender que tiene peor margen, y asegurar que este margen sea positivo.

Si vendo k items, me preocupa analizar el margen esperado (en probabilidad) del k-simo artculo en venderse.

Ganamos W = (150-60) si vendemos un diario.

Perdemos L = (60-30) si no lo vendemos.

Anlisis marginal 55

D = Demanda (variable aleatoria)

Cul es la probabilidad de vender el k-simo diario?

][ kDP

La probabilidad de que la demanda total sea por lo menos k!

Probabilidad de no-venta 56

Luego, la probabilidad de NO vender el k-simo diario es

Margen esperado

(del k-simo diario)

Observe que es decreciente!

Queremos el mayor k tal que esta cantidad sea no-negativa.

Esto equivale a encontrar el mayor k tal que

57

])[1(][)( kDPWkDPL

LW

WkDP

][

Conclusin

Nos interesa el mayor k tal que:

58

LW

WkDP

][

Newsvendor: D. Normal

Juanito compra cada diario a 60 pesos, los vende a

150 pesos, y los puede devolver por 30 pesos.

La demanda sigue una distribucin normal de media

m = 90 y desviacin estndar de s = 10 diarios.

Primer paso: Calcular L y W.

Respuesta: L = 30, W = 90.

Segundo paso: Determinar el mayor k tal que P[D < k] W / (W + L)

Nos interesa k tal que P[D < k] 0,75. Pero recordemos que, en el caso

Normal, k=+z0,75 asegura que P[D < k] = 0,75.

Z0,75 = 0,675. Luego, k = 90 + 0,675 x 10 = 96,75

W / (W + L) = 90 / 120 = 0,75

La solucin ptima es k = 96 diarios

59

Notar que redondeamos hacia abajo ya

que queremos P[D < k] 0,75

K P[D=k]

1 0,00

2 0,05

3 0,08

4 0,10

5 0,15

6 0,20

7 0,15

8 0,11

9 0,06

10 0,05

11 0,04

12 0,01

13 0,00

P[D

Gestin de Produccin y Compra (Optimizacin)

De forma complementaria a los conceptos presentados anteriormente, los modelos de optimizacin permiten abordar diversas instancias que representan el desempeo de una cadena de suministro.

A continuacin se presentan algunos ejemplos sencillos que dan cuenta de estos casos:

Problema de Dimensionamiento de Lotes

(Wagner y Whitin, 1958). Este problema consiste en hallar una poltica ptima de produccin para satisfacer demandas fluctuantes en el tiempo, de modo de minimizar costos de produccin e inventario, considerando la disponibilidad de diversos recursos escasos.

Supongamos que una fabrica puede elaborar hasta 150 unidades en cada uno de los 4 periodos en que se ha subdividido el horizonte de planificacin y se tiene adicionalmente la siguiente informacin:

Supuestos adicionales:

1) Existe un inventario inicial de 15 unidades.

2) No se acepta demanda pendiente o faltante (es decir, se debe satisfacer toda la demanda del periodo).

Periodos Demandas

(unidades)

Costo Prod.

(US$/unidad)

Costo de Inventario

(US$/unidad)

1 130 6 2

2 80 4 1

3 125 8 2.5

4 195 9 3


Variables de Decisin:

xt : nmero de unidades elaboradas en el periodo t.

It : nmero de unidades de inventario al final del periodo t.

Funcin Objetivo:

Consiste en minimizar los costos de produccin y el costo de

mantenimiento de inventario.

6x1+ 4x2 + 8x3 + 9x4 + 2I1 + I2 + 2.5I3 + 3I4


Notar que en el ptimo I4 va a ser 0, as que

incluso podramos no incluirla, pero de todos

modos la consideramos.

Restricciones :

1) Restricciones de cotas, que reflejan la

capacidad de produccin.

xt 150


2) Restricciones de no negatividad

xt , It 0

3) Restricciones de demanda

x1 + I0 I1 = 130 Periodo 1 I0=15

x2 + I1 I2 = 80 Periodo 2

x3 + I2 I3 = 125 Periodo 3

x4 + I3 I4 = 195 Periodo 4


Referencia:

http://www.gestiondeoperaciones.net/category/plan-maestro-de-la-produccion/


Inclusin de Costos Fijos

Supongamos que se desea tener lotes de compra de un producto dado, para satisfacer demandas que fluctan en el tiempo sobre un horizonte de planificacin dividido en T perodos.

Asumimos conocidos: una estimacin de la demanda dt con t = 1, 2, ..., T, los costos asociados a la compra de una unidad pt, los costos asociados al mantenimiento de una unidad en inventario de cada perodo ht y los costos fijos asociados a la gestin de compra en el perodo t , st.

Observacin: No se permite unidades faltantes (demanda pendiente).


Variables de Decisin

xt: nmero de unidades compradas en t.

It : nivel de inventario al final del perodo t.

con t: 1, 2, ..., T

osin,0

tperiodoelencompraunahacesesi,1y

t


Funcin Objetivo

Restricciones

xt + It-1 - It = dt t = 1, 2, ..., T

I0 = inventario inicial

xt Mt yt t = 1, 2, ..., T

xt , It 0 Mt = constante grande

tttt

T

1ttt

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03 Apunte N°1

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