jueves, 22 de mayo de 2008

MODELO DE INVENTARIOS

MODELO DE INVENTARIOS

1¿Qué son los modelos matemáticos?

Un modelo matemático se define como una descripción desde el punto de vista de las matemáticas de un hecho o fenómeno del mundo real, desde el tamaño de la población, hasta fenómenos físicos como la velocidad, aceleración o densidad. El objetivo del modelo matemático es entender ampliamente el fenómeno y tal vez predecir su comportamiento en el futuro.

2¿Cuál es la clasificación de un inventario, según su función?
a) Predictivos: Este tipo de modelos nos informan del comportamiento de la variable en un futuro, es decir, lo que debería ser. A este tipo de modelos corresponden aquellos basados en técnicas estadísticas y/o econométricas, es decir, modelos de previsión. b) Evaluativos: Una técnica evaluativa corresponde a medir las diferentes alternativas, y así poder comparar los resultados de ellas. Este tipo de modelos se corresponden con los denominados arboles de decisión. c) Modelos de optimización: Se trata de modelos que tratan de identificar un optimo (por lo general, el optimo global) del problema, es decir, buscan la mejor de las alternativas posibles. Estos métodos son los que están basados en las técnicas de programación matemática. d) Modelos deterministas versus modelos estocásticos:En los modelos deterministas todos los datos del problema se conocen con absoluta certeza, mientras que cuando esto no es así tenemos los modelos estocásticos. Por lo general los modelos más realistas son los modelos estocásticos, pero tienen la dificultad de poderlos resolver adecuadamente, y muchas de las técnicas aplicables a los modelos estocásticos tratan de reducir el problema a su versión determinista para poderlo resolver. e) Modelos estáticos versus modelos dinámicos:En un modelo estático la variable tiempo no desempeña un papel relevante, mientras que en los modelos dinámicos la variable fundamental, y de la que dependen las restante variables relevantes. Además, la variable tiempo se considera como una variable continua. Una vez establecida una serie de clasificaciones de los modelos, es conveniente plantear una medida de su solución, ya que el objetivo de plantear el modelo es el poderlo resolver y extraer de la solución los resultados necesarios para la toma de decisiones.

El nivel de resolubilidad de los problemas es función de tres características fundamentales: a) El tamaño del problema: El numero de variables y ecuaciones que contiene. Cuanto mayor sea este número, más difícil de resolver es.b) La clase del problema: Lineal, Entero y No lineal, y además por ese orden, es decir, los problemas lineales son "fácilmente" resolubles, mientras que los no lineales son "intrínsecamente" difíciles de resolver.c) El tipo de instancias utilizadas: Ciertas o deterministas, con riesgo (conocemos las probabilidades de ocurrencia),con incertidumbre.

3¿Cuáles son las fases de modelización y sus reglas?
FASES DEL PROCESO DE MODELIZACIÓN 1.- Fase de Conceptualización. Llegar a tener un profundo conocimiento de la realidad que se trata de modelar, es decir, ser capaces de representar conceptualmente el problema sin ningún tipo de contradicciones lógicas ni de errores de análisis.2.- Fase de Formalización. Establecer de forma clara y correcta (desde el punto de vista matemático) las relaciones entre los elementos, de tal forma que, además, sea fácilmente entendible y que puedan detectar rápidamente los errores. El éxito de esta fase depende, obviamente, de que se haya establecido correctamente la fase anterior.3.- Fase de Evaluación. En esta fase, además de establecer la forma en la que debe ser el procedimiento de resolución a emplear, será posible interpretarlo correctamente. Para la aplicación práctica para modelar un problema de optimización podemos seguir las REGLAS BÁSICAS DE MODELIZACIÓNVamos a enumerar algunas de las situaciones y condiciones que deben tenerse en cuanta a la hora de construir modelos enteros y modelos no lineales
1.- Formular, primero, un modelo sencillo e ir agregándole características en consonancia con la dirección de optimización deseada.Un modelo a optimizar debe ser desarrollado buscando un equilibrio razonable entre la seguridad en el modelo (lo que usualmente implica añadir complejidad a la formulación) y la facilidad de optimización. Esto puede conseguirse utilizando un procedimiento de optimización sobre versiones cada vez más complejas del modelo, es decir, en forma de un refinamiento 'paso a paso'.
2.- Evitar definir en un modelo funciones que sean el resultado de algún procedimiento iterativo (como la solución de una ecuación diferencial o la resolución de una integral).Las funciones del modelo definidas por un procedimiento iterativo son, a menudo, una fuente de discontinuidades que pueden impedir el avance de los procesos de optimización.
3.- Tomar con precaución la naturaleza de las restriccionesEs importante analizar la naturaleza de las restricciones que intervienen en el problema para mejorar la eficacia de los métodos de optimización que debemos usar. A la hora de construir un modelo debemos separar las restricciones lineales, no lineales y de acotación, no solo para poder analizar mejor el modelo, sino también para servirnos de orientación acerca del software que debemos usar en cada caso concreto.
4.- No evitar las restricciones de igualdad. En este caso, no se trata tanto de convertir las restricciones lineales de igualdad en dos restricciones de desigualdad con signos opuestos, sino que se trata más bien de poner de manifiesto una práctica que también era habitual antaño.El procedimiento era el siguiente: las variables se dividían en dos conjuntos, las variables "independientes" y las variables "dependientes", de tal modo que la optimización se realizaba únicamente con las variables independientes y las variables dependientes se determinaban al "resolver" las restricciones de igualdad, es decir encontrando la solución a ese sistema de ecuaciones no lineales formado por las variables dependientes una vez hallados los valores de las otras variables.
5.- Distinguir entre las restricciones "hard" y "soft".Se denota, por lo general, restricciones "hard" a aquellas restricciones que no es posible violarlas, mientras que por restricciones "soft" se denotan aquellas restricciones en las que está permitido que puedan violarse, si con ello se consigue una mejora sustancial, tanto en el modelo como en el procedimiento de optimización. En general, las restricciones "soft" suponen un coste por la violación, por tanto, se trata de evaluar el coste de esa violación en términos de mejora de la función, y por ello, también se introducen variables de desviación para poder evaluar este impacto.
6.- Evitar crear modelos que tengan restricciones de igualdad similares, es decir, que sean casi dependientes. El plantear modelos con restricciones que sean muy similares puede provocar que al introducir pequeñas variaciones en los datos del modelo se produzca una distorsión muy grande en los resultados esperados del modelo.
7.- Usar toda la información disponible sobre el problema para el escalamiento de las variables y las restricciones. La escala de un problema es la medida de la importancia de las variables y las restricciones, es decir, es una magnitud que nos informa de que es "grande" o "pequeño" en el modelo, es decir, de lo importante o no que puede resultar una variable o una restricción en el conjunto del modelo.

8.- Verificar cuidadosamente todos los datos introducidos en el problema.La introducción de datos es la fuente de la mayoría de los errores que se producen en la resolución de los problemas, por ello habrá que revisar varias veces, y a ser posibles por persona distinta, todos los datos introducidos en el problema, ya que se trata de los errores de más difícil detección y con ello la generación de soluciones no adecuadas al fin perseguido es muy común.

4¿Cuáles son los pasos del método científico I.O.?
Los pasos del método son los siguientes:
1. Delimitación del problema
2. Modelación del problema
3. Resolución del modelo
4. Verificación con la realidad
5. Implantación
6. Conclusiones

5¿Qué se entiende por sistema de control de inventarios?

El Sistema de Control de Inventario es una solución de automatización que permite tener un conocimiento efectivo del inventario de la empresa. Además
contempla la automatización de la operación del inventario, el sistema de compras, y las solicitudes y despachos de pedidos internos. Es ideal para corporaciones “multi-empresa”.
El sistema de compras está preparado para solicitar cotizaciones, comparar los precios ofertados y emitir órdenes de compra, con niveles de autorización.
El sistema de pedidos interno permite automatizar el flujo de aprobación de las solicitudes internas de material.
Interactúa de manera transparente con la contabilidad del sistema de Finanzas.

6¿Cuáles son los parámetros o conceptos económicos usados en el control de inventarios?

Los negocios multiplican la cantidad de artículos de los inventarios por sus costos unitarios para determinar el costo de los inventarios. Los métodos de costeo de inventarios son: costo unitario específico, costo promedio ponderado, costo de primeras entradas primeras salidas (PEPS), y costo de últimas entradas primeras salidas (UEPS).
Costo Unitario Específico: Algunas empresas tratan con artículos de inventario que pueden identificarse de manera individual, como los automóviles, joyas y bienes raíces. Estas empresas costean, por lo general, sus inventarios al costo unitario específico de la unidad en particular.
Costo Promedio Ponderado: El método del costo promedio ponderado, llamado a menudo método del costo promedio se basa en el costo promedio ponderado del inventario durante el período. Este método pondera el costo por unidad como el costo unitario promedio durante un periodo, esto es, si el costo de la unidad baja o sube durante el periodo, se utiliza el promedio de estos costos.
El costo promedio se determina de la manera siguiente: divida el costo de las mercancías disponibles para la venta (inventario inicial + compras) entre el número de unidades disponibles.
Costo de Primeras Entradas, Primeras Salidas (PEPS):
Bajo el método de primeras entradas, primeras salidas, la compañía debe llevar un registro del costo de cada unidad comprada del inventario. El costo de la unidad utilizado para calcular el inventario final, puede ser diferente de los costos unitarios utilizados para calcular el costo de las mercancías vendidas.
Costo de Últimas Entradas, Primeras Salidas (UEPS):
El método últimas entradas, primeras salidas dependen también de los costos por compras de un inventario en particular. Bajo este método, los últimos costos que entran al inventario son los primeros costos que salen al costo de mercancías vendidas. Este método deja los costos más antiguos (aquellos del inventario inicial y las compras primeras del periodo) en el inventario final.

7¿Qué se entiende por tamaño económico ( EOQ Economic Order Quantity) cantidad mínima ordenada y formulas?
Esta técnica es relativamente fácil de usar pero hace una gran cantidad de suposiciones. Las más importantes son:
Ø La demanda es conocida y constante
Ø El tiempo de entrega, esto es, el tiempo entre la colocación de la orden y la recepción del pedido, se conoce y es constante.
Ø La recepción del inventario es intentar en otras palabras, el inventario de una orden llega en un lote el mismo momento.
Ø Los descuentos por cantidad no son posibles.
Ø Los únicos costos variables son el costo de preparación o de colocación de una orden (costos de preparación) y el costo del manejo o almacenamiento del inventario a través del tiempo (costo de manejo).
Ø Las faltas de inventario (faltantes) se pueden evitar en forma completa, si las órdenes se colocan en el momento adecuado.

Su fórmula es :

CTS = [1/2 Q*V*C] + [P*(D/Q)]

Donde: Q/2 = Número promedio de unidades durante el ciclo de pedido.
V = Costo promedio de una unidad de stock.
C = Costos de almacenamiento (% del valor del producto).
P = Costo de colocar un pedido.
D = Demanda anual.

, haciendo esta expresión = 0, entonces


8¿Qué se entiende por inventario cíclico?

El inventario cíclico es un método de inventario en el que el inventario se cuenta a intervalos regulares durante el ejercicio. Dichos intervalos (o ciclos) dependen del indicador de inventario cíclico establecido en los materiales.
El inventario cíclico permite contar con más frecuencia los artículos de alta rotación que los artículos obsoletos
En el registro maestro de materiales (datos de almacén), se marcan todos los materiales que deben incluirse en el inventario cíclico, mediante un indicador de inventario cíclico. El indicador de inventario cíclico se utiliza para agrupar los materiales en diversas categorías de inventario cíclico (por ejemplo, A,B,C y D). En cada categoría se definen los intervalos de tiempo del recuento de materiales.
Se pueden marcar los materiales del siguiente modo:
Manualmente en el registro maestro de materiales (datos de almacén)
Automáticamente con el análisis ABC