jueves, 21 de febrero de 2008

INVENTARIOS

INVENTARIOS
Un inventario constituye la cantidad de existencias de un bien o recurso cualquiera usado en una organización. Un sistema de inventarios es un conjunto de políticas y controles que regulan los niveles de inventario y determinan que niveles debemos mantener, cuando debemos reabastecer existencias y cuál debe ser el volumen de los pedidos.
COSTO DE INVENTARIOS
Cuando tomamos una decisión que afecta al volumen del inventario, debemos tomar en cuenta los costos siguientes:
1. Costos por mantener el inventario. Esta categoría en general incluye los costos de las instalaciones de almacenaje, el manejo, el seguro, el hurto, los daños, la obsolescencia, la depreciación, los impuestos y el costo de oportunidad del capital.
2. Costos de preparación (o cambio de producción). La fabricación de cada producto distinto implica obtener los materiales necesarios, preparar el equipo de forma específica, llenar los documentos requeridos, cobrar correctamente por el tiempo y los materiales y sacar las existencias anteriores del material.
3. Costos de la orden. Estos se refieren a los costos administrativos y de personal para preparar la orden de compra o de producción. Los costos de la orden incluyen infinidad de detalles, como contar los artículos y calcular las cantidades de la orden. Los costos relacionados con contar con el sistema necesario para rastrear las ordenes también se incluyen en los costos de la orden.
4. Costos por desabasto. Cuando las existencias de un artículo se agotan, cualquier orden por ese artículo debe esperar hasta que sea reabastecido o bien debe ser cancelada. Existe un equilibrio entre mantener las existencias para satisfacer la demanda y los costos que se derivan del desabasto.

MODELO DE CANTIDAD, ECONOMICA DEL PEDIDO.

SISTEMAS DE INVENTARIO PARA VARIOS PERIODOS.

Los sistemas generales de inventarios para diversos periodos son dos: modelos de cantidad fija de la orden (también llamado cantidad económica de la orden, EOQ, y Modelo Q) y los modelos de periodos fijos (también llamados indistintamente sistema periódico, sistema revisado periódicamente, sistema de intervalo fijo, entre ordenes y modelo P). Los sistemas de inventarios para varios periodos buscan asegurar que un artículo esté disponible de manera ininterrumpida a lo largo del año.
La diferencia básica es que los modelos de la cantidad fija de la orden son “activados por los eventos” y los modelos de los periodos fijos son “activados por el tiempo”

MODELOS DE LA CANTIDAD FIJA DE LA ORDEN

Los modelos de la cantidad fija de la orden tratan de establecer el punto específico, R, en que debe hacerse una nueva orden y el tamaño de esa orden, Q. El punto de la orden R siempre es una cantidad específica de unidades. Colocamos una orden de volumen Q cuando el inventario disponible (en existencia y el que se ordena) llega al punto R. Definimos la situación del inventario como las cantidades en existencia mas la orden menos las ordenes acumuladas no surtidas.

La relación entre R y Q muestra que cuando la situación del inventario baja el punto R, colocamos una nueva orden. Esta orden se recibe al término del periodo L (que en este modelo no varía).
Al crear un modelo cualquiera de inventarios, el primer paso es desarrollar una relación funcional entre las variables de interés y la medida de su eficacia. En este caso como nos interesa el costo cabe la siguiente ecuación.

Costo (anual total) = costo (anual compra) + costo (anual de la orden) + costo anual (por mantener inventario)

Ó

TC = DC + (D/Q) S + (Q/2) H

Donde:
TC: costo total anual
D: demanda anual
C: costo por unidad
Q: volumen de la orden (la cantidad óptima se le llama cantidad económica de la orden –EOQ- …..Ó Qópt)
S: costo por preparación o por colocar una orden
R: punto de reorden
L: tiempo de entrega
H: costo anual de mantener y almacenar una unidad del inventario promedio

DESCUENTOS POR CANTIDAD

MODELOS PARA DESCUENTOS DE PRECIOS

Los modelos para los descuentos de precio consideran el hecho, de que, en general, el precio de venta de un artículo varía dependiendo de la cantidad de la orden. Esto implica un cambio discreto escalonado más que un cambio por unidad. Para determinar la cantidad óptima que hay que ordenar de un artículo cualquiera, simplemente encontramos la cantidad económica de la orden correspondiente a cada precio y el punto donde cambia el precio.

Tabulamos el costo total de cada cantidad económica factible de la orden y la cantidad de la orden con descuento, y la Q que lleve al costo mínimo será la cantidad óptima de la orden. Si el costo por llevar el inventario esta basado en un porcentaje del precio por unidad tal vez no tengamos que calcular la cantidad económica de la orden para cada uno de los precios. En términos de procedimiento, primero se despeja la cantidad más grande de la orden ; si la Q resultante es válida, esta será la respuesta. De lo contrario usaremos el siguiente volumen más grande (segundo precio mas bajo). Si esto es factible, comparamos el costo de esta Q con el costo de utilizar esta cantidad de la orden al precio de descuento más alto, y el costo más bajo determinara la Q óptima.

MODELO ABC

PLANEACION DE INVENTARIOS ABC

Efectuando un inventario bajo el conteo, colocando pedidos, recibiendo, existencias, etc. Requiere que el personal le dedique tiempo, pero además cuesta dinero.
Un sistema de inventario debe especificar cuándo se colocará la orden de un artículo y cuantas unidades se ordenarán. La mayor parte de las situaciones de control involucran tanto artículos que no es práctico modelar y tratar a fondo cada uno de ellos. Para superar este problema, el plan de clasificación ABC divide loa artículos del inventario en tres grupos: volumen elevado de dólares (A), volumen moderado de dólares (B), y volumen bajo de dólares (C). Volumen de dólares es una medida importante; un artículo de bajo costo pero de volumen elevado puede ser más importante que un artículo de costo elevado, pero de escaso volumen.

BIBLIOGRAFÍA:
ADMINISTRACION DE LA PRODUCCION Y OPERACIONES
EDITORIAL: Mc Graw Hill
10ª edición

miércoles, 13 de febrero de 2008

Metodos de pronosticos de demanda

TAREA 2

Regresión lineal simple

El modela de regresión lineal simple (un factor) se refiere a la relacion que puede existir entre una variable independiente y una variable de respuesta. El modelo y la interpretación de sus componentes se muestran a continuación:
Y = βo + β1x + ε

-Y = variable dependiente a modelar (respuesta)
-X = variable independiente
-ε = componente de error (medición + variación natural) variable aleatoria
- βo = intersección, si los datos incluyen cero, representa la media de la distribución de y cuando x = 0. no tiene significado particular si los datos no incluyen cero
- β1 = pendiente. Es el cambio en la medida de y por cada cambio unitario de.

Series de tiempo estacionalizados

Una serie de tiempo esta dado por un conjunto de observaciones que están ordenadas en el tiempo, y que estas pueden representar el cambio de una variable ya sea de tipo económica, física, química, biológica, etc, a lo largo esa historia.
El objetivo del análisis de una serie de tiempo es el conocimiento de su patrón de comportamiento, para así poder prever su evolución en el futuro cercano, suponiendo por supuesto que las condiciones no variarán significativamente.
Los pronosticos que se puedan realizar en base al análisis de este tipo de datos serviran para el desarrollo de nuevos planes para inversiones en agricultura por ejemplo, elaboración de nuevos productos por parete de las empresas, prevención de desastres por cambios en el clima, o captar turistas para la ciudad, etc.

Series de Tiempo
1) Una serie temporal o cronologica es un conjunto e observaciones de una variable, ordenadas segu transcurre el tiempo.
En una serie de tiempo las observaciones no se deben ordenar de mayor a menor debidoa que se perderia el grueso de la informacion debido a que nos intersea detectar como se mueve la variable en el tiempo es muy importante respetar la secuencia temporal de las observaciones.




Media móvil ponderada

Algunas veces quien hace los pronósticos desea utilizar una media móvil pero no quiere que todos los n periodos tengan el mismo peso. Una media móvil ponderada (MMP) es un modelo de media móvil que incorpora algún peso de la demanda anterior distinto a un peso igual para todos los periodos anteriores bajo consideración. Este

MMP=Demanda de cada periodo por un peso determinado, sumada a lo largo de todos los periodos en la media móvil
………….n
MMP = ∑ Ct Dt
………….T=1

Donde
0≤ C1≤1.0
.n
∑ C1 =1.0
T=1

Este modelo permite un peso desigual de l demanda. Si son tres n periodos, como por ejemplo, es posible darle un peso al periodo mas resiente del doble de los otros periodos, al hacer: C1= 0.25, C2 =0.25, y C3 =0.50

Ejemplo:
Para Frigerware, un pronostico de la demanda para julio usando u modelo de tres periodos es donde la demanda del periodo mas reciente tenga un peso del doble de los dos periodos anteriores, tendrá la siguiente forma

………….3
MMP = ∑ Ct Dt = 0.25 (400) + 0.25(500) + 0.50(600)
………….T=1

MMP=525


SUAVIZADO EXPONENCIAL
Son conocidos y se usan a menudo en la administración de operaciones. Son populares por dos razones: se encuentran disponibles en los paquetes normales de software para computadoras, y los modelos requieren relativamente poco almacenamiento de datos y unas cuantas operaciones, lo que es importante cuando hay que hacer pronosticos para cada uno de muchos elementos individuales.
El suavizado exponencial se distingue por la manera tan especial de dar pesos a cada una de las demandas anteriores al calcular el promedio.
El modelos de los pesos es de forma exponencial. La demanda de los periodos mas recientes recibe un peso mayor; los pesos de los periodos sucesivamente anteriores decaen de una manera exponencial. En otras palabras, los pesos decrecen en su magnitud a medida que reaplican a datos anteriores, siendo el decremento no lineal.

Suavizado exponencial de primer orden. Para empezar, examinemos el aspecto computacional del suavizado exponencial de primer orden. La ecuación para crear un pronóstico nuevo o actualizado utiliza dos fuentes de información: la demanda real para el periodo más reciente y el pronóstico más reciente. A medida que termina cada periodo se realiza un nuevo pronóstico.

Pronostico de la demanda del periodo siguiente = ᾳ (demanda mas reciente) + (1- ᾳ) *(pronostico mas reciente)
Ft = ᾳ Dt-1 + (1- ᾳ) Ft-1
Donde:
0≤ ᾳ ≤ 1-0, y t es el periodo

Después de que termina el periodo t – 1 se conoce la demanda actual ( Dt-1). Al inicio del periodo t -1 se hizo un pronostico (Ft-1) de la demanda durante t – 1. por lo tanto al final de t – 1 se tienen de dos informaciones que se necesitan para calcular el pronostico de la demanda paras el próximo periodo, Ft.

Bibliografía:
Administración de la producción de operaciones
Everett E. Adam, Jr
Cuarta edición

http://www.monografias.com/trabajos30/series-de-tiempo/series-de-tiempo.shtml

Seis Sigma metodología y técnicas
Edgardo J. Escalante Vázquez
Editorial limusa