https://doi.org/10.37815/rte.v34n2.930

Artículos originales

Diseño de políticas de inventario para una institución
pública utilizando modelos de simulación

Design of
inventory policies for a public institution using simulation models

Rafael
Andrade-Cedeño1 https://orcid.org/0000-0002-8531-9605,

Bianka
Cabanilla-Sánchez1  https://orcid.org/0000-0001-8358-2816, Jorge Abad-Morán1 https://orcid.org/0000-0002-7089-0526

1Escuela Superior Politécnica del Litoral, ESPOL,
Facultad de Ingeniería en Mecánica y Ciencias de la Producción, Guayaquil, Ecuador

[email-masked], [email-masked], [email-masked]

Enviado:         2021/05/03

Aceptado:       2022/06/21

Publicado:
2022/06/30

Resumen

En la gestión de la cadena de suministro es
importante desarrollar políticas de inventario que sean capaces de satisfacer
demandas altamente volátiles y al mismo tiempo mantener la inversión requerida
en inventario al mínimo posible. La presente investigación tiene como objetivo
comparar distintos sistemas de administración de inventario, y seleccionar el
más conveniente para una bodega de suministros de una institución pública. Se
considera no solamente productos con demandas altamente volátiles, sino también
las restricciones estatales en los procesos de compras públicas. Se proponen
tres opciones diferentes de políticas de inventario basadas en amortiguadores e
inventario objetivos con diferentes métodos para calcular la cantidad a pedir.
Las tres opciones se simulan por medio de Flexsim, se
las compara con los resultados del sistema actual y se determina la mejor
opción utilizando los indicadores de inventario promedio, días de inventario y
nivel de rompimiento de inventario (stockout). Se
determina que las tres opciones presentan mejor desempeño que la situación
actual, sin embargo, la mejor opción es la tercera, que pide el valor máximo
entre la diferencia del inventario objetivo con el inventario actual, y la suma
de los tres consumos anteriores. Adicionalmente se realiza un análisis de
sensibilidad considerando un aumento en la variabilidad de la demanda y del
lead-time, con lo cual se pudo evidenciar la respuesta de estos modelos ante
los nuevos escenarios propuestos.

Sumario: Introducción, Materiales y Métodos, Resultados y Discusión y
Conclusiones.

Como citar: Andrade-Cedeño, R., Cabanilla-Sánchez, B. & Abad-Morán, J. (2022).
Diseño de políticas de inventario para una institución pública utilizando
modelos de simulación. Revista Tecnológica - Espol, 34(2), 181-195.
http://www.rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/930

Palabras
clave: Simulación,
bodegas, buffers, desabasto, inventario objetivo, compras.

Abstract

In supply chain management, it is essential to develop
inventory policies capable of meeting highly volatile demands while keeping the
required investment in inventory to a minimum. This research aims to compare
different inventory management systems and select the most convenient for a
public institution warehouse. Consideration is given to products with highly
volatile demands and government restrictions in public procurement processes.
Three different inventory policy options based on buffers and target inventory
are proposed with different methods for calculating the order quantity. The
three options are simulated using Flexsim and compared with the current
system’s results. The best option is determined using the indicators of average
inventory, inventory days, and stockout. It is determined that the three
options perform better than the current situation. However, the best option is
third one, which asks for the maximum value between the difference between the
target inventory and the current inventory and the sum of the three previous
consumptions. Additionally, a sensitivity analysis was performed considering an
increase in the variability of the demand and lead-time, with which the
response of these models to the new proposed scenarios could be evidenced.

Keywords: Simulation,
warehouses, buffers, stockout, inventory targets, purchases.

Introducción

Mirando en
retrospectiva, las organizaciones han tratado de encontrar una solución óptima
para la administración de los inventarios al menos en los últimos 100 años, y
hasta la actualidad se han desarrollado métodos numéricos, enfoques analíticos,
técnicas de programación dinámica y optimización a fin de minimizar los costos
y maximizar el nivel de servicio de la organización (Jackson, Tolujevs & Kegenbekov , 2020).

Las cadenas de
suministro han despertado el interés de los investigadores en seguir
desarrollando soluciones que impacten positivamente el desempeño financiero de
las organizaciones, más aún sabiendo que el
inventario en bodega es uno de los recursos esenciales del día a día de las
operaciones (Dosdoğru, Asli,
& Göçken et al, 2020). Aunque la problemática de
la administración de inventarios siempre cae en el desafío de determinar el
tamaño del lote y la frecuencia de pedido, cada contexto de cadena de suministro
tiene sus propias particularidades y restricciones. (Jackson, Tolujevs & Kegenbekov ,
2020).

Dentro del contexto
del sector público, la mecánica de las cadenas de suministro no es muy distinta
a la del sector privado. La gestión de inventario es un punto determinante en
el manejo estratégico de los recursos institucionales, debido a que busca
reducir al mínimo posible la inversión financiera requerida para inventario,
como también maximizar la disponibilidad de existencias en el momento justo (Macías-Aguayo,
Abad-Morán & Barragán-Robles, 2019).

Independientemente
del destino del inventario, éstos requieren un gasto de capital que aumenta la
necesidad de financiación. Los costos de inventario incluyen no solo las
cantidades necesarias para producirlo, sino también las cantidades relacionados
con el costo de calidad, deterioro, daño y obsolescencia (Muller,
2003). Por ende, es importante implementar metodologías de administración de
inventarios que logren minimizar la cantidad de inventario en bodega y el
agotamiento (stockout) al mismo tiempo.

Un sistema de
administración de inventario deficiente con respecto al nivel de rotación de
inventario y nivel de servicio conlleva a ineficiencias operativas y
financieras para la empresa. Las ineficiencias operativas ocurren en la bodega
y en las áreas donde realizan las requisiciones debido a que estas no pueden
seguir con sus actividades cotidianas por la falta de insumos necesarios. Las
ineficiencias de carácter financiero ocurren debido a la caótica forma en que
se realizan los pedidos de abastecimiento y una mala administración del
inventario, el cual resulta en un incremento considerable de las existencias,
incurriendo en costos de mantenimiento de inventario mayores a lo esperado.

Este último aspecto de
ineficiencias es muy común en cualquier sistema de administración de
inventarios. Un estudio realizado por el Consejo de Profesionales de la Gestión
de Cadenas de Suministros de EE.UU determinó que los costos de mantenimiento de
inventario pasaron de 386 billones de dólares en el año 2000 a 427 billones de
dólares en el año 2015 (Kearney, 2016), esta situación corresponde a que muchas
de las organizaciones implementan un sistema de administración de inventarios
de forma empírica sin considerar un riguroso análisis teórico acorde a la
complejidad de la demanda de sus productos.

La gestión de
inventario se basa en 3 decisiones que forman parte de las políticas de
inventario (Silver, Pyke & Thomas, 2016):

1.
Decisión de volumen: Sugiere la cantidad a pedir cuando se revisan los
niveles de inventario.

2.
Decisión de tiempo: Define la frecuencia con la que se va a realizar la
revisión del nivel del inventario.

3.
Decisión de control: Verifica el adecuado desempeño de las políticas de
inventario implementadas, es decir, las decisiones de volumen y tiempo.

Las políticas
tradicionales de inventario se basan en un sistema de revisión periódica o en
un sistema de revisión de punto fijo de re-orden, los
cuales trabajan con lotes económicos, costos de pedido, costos de mantenimiento
de inventario, inventario mínimo e inventario máximo (Chopra & Meindl,
2007).

El tipo de política
de inventario tiene un efecto significativo en la variabilidad de las
cantidades de los pedidos y los niveles de inventario en las
diversas etapas de una cadena de suministro. Una alta variabilidad en la
demanda motiva altos niveles de existencias de seguridad y hace que costos de
inventario elevados sean inevitables. La capacidad de responder ágilmente a la
variabilidad de la demanda o del tiempo de reposición es un factor clave que
determina el desempeño de las cadenas de suministro y, por lo tanto, es
importante analizar el efecto de las políticas de inventario en los pedidos y
en el inventario (Hoberg, Bradley & Thonemann,
2007).

Los niveles de
existencias y los plazos de entrega se determinan con el fin de minimizar el stockout y la cantidad de inventario obsoleto en cada punto
de almacenamiento o venta (Beamon, 1998). En este
sentido, es clave un sistema de administración de inventario robusto que sea
capaz de responder a la variabilidad de la demanda y tiempos de reposición con
la menor cantidad de inventario posible.

Los sistemas de
abastecimiento actuales giran en torno a dos modalidades principalmente, las
que son bajo pronóstico “push” y las que son bajo
demanda “pull” (Robert, 2016). Los sistemas de
inventario basados en pronósticos asumen que la demanda sigue una distribución
de probabilidad conocida y analítica, pero en la realidad eso rara vez sucede,
por lo cual el pronóstico siempre será errado (Prak, Teunter & Syntetos, 2017).

Un sistema de
suministro guiado por la demanda, o tipo “pull”, es
capaz de responder ágilmente a una demanda impredecible en un ambiente de
productos muy variados, manteniendo un inventario de existencias mínimo
(Robert, 2016).

Las metodologías
modernas guiadas por la demanda, tales como Lean, TOC o Demand
Driven se basan en definir “Buffers” o “Targets de
inventario” que se ajustan de manera automática a lo largo del tiempo y
establecen la cantidad adecuada de inventario que se debe tener en una bodega
para satisfacer la demanda del cliente, mientras se espera la llegada del
reaprovisionamiento en respuesta al pedido generado por el sistema de
administración de inventario de la empresa (Ihme
& Stratton, 2015).

Realizar pedidos de
acuerdo con un punto fijo de re-orden por cada ítem
de inventario, significaría que se puede pedir todos los días, lo que
ocasionaría un incremento en la carga de trabajo administrativo de la dirección
de adquisición y suministro. Por otro lado, realizar pedidos por medio del
método de revisión periódica significaría trabajar con inventario máximo, que
tendría un impacto en el incremento de la cantidad de inventario necesario para
satisfacer la demanda y no garantiza una reducción en los niveles de stockout (Macías-Aguayo, Abad-Morán & Barragán-Robles,
2019).

Una herramienta muy
potente para el diseño, implementación y evaluación de mejoras en cualquier
sistema, incluyendo los sistemas de administración de inventarios es la simulación
de eventos discretos. La simulación es la representación virtual de un proceso
real que mediante una computadora se realizan los cálculos correspondientes y
se obtienen resultados de manera numéricamente sencilla, por lo tanto, es una
herramienta válida para evaluar distintos escenarios. Las simulaciones permiten
verificar la confiabilidad de los modelos de manera muy flexible y se
constituyen en una herramienta útil para el diseño de varios sistemas físicos,
incluyendo los sistemas de inventario (Dubois, 2018).

Tradicionalmente, el
ciclo de vida de un modelo de simulación consiste en su creación acorde al
sistema real, se corren los modelos de simulación, se valida que los resultados
del modelo correspondan al sistema real, se realizan los ajustes de mejora
respectivos sobre el modelo, se obtienen nuevos datos en el modelo mejorado y
dependiendo de los resultados se realizan los cambios respectivos al sistema
real para lograr el objetivo de mejora (Nordgren,
2002).

La presente
investigación tiene como objetivo comparar distintos modelos de administración
de inventarios en la bodega de insumos de aseo y oficina de una institución
pública, a través de la simulación de eventos discretos, para lograr disminuir
el nivel de existencias, y a la vez pueda alcanzar un buen nivel de servicio en
los pedidos solicitados por las distintas unidades que conforman la
institución, dentro de un ambiente de incertidumbre y complejidad.

Materiales y Métodos

Debido a la crisis
sanitaria del COVID-19, los niveles de consumo e inventario por producto
disminuyeron drásticamente en el año 2020, por lo cual, el período de análisis
para el presente trabajo es desde el año 2018 hasta el año 2019.

La demanda de los
ítems del año 2018 es utilizada para definir las políticas de inventario a ser
implementadas en cada uno de los ítems, y la demanda de los ítems del año 2019
es utilizada para evaluar la efectividad de las políticas de inventario
propuestas y seleccionar la más conveniente.

La metodología
utilizada consiste en las siguientes fases:

Fase 1:
Identificación de los ítems de inventario de la bodega.

Fase 2: Diagnóstico
de la gestión actual del inventario.

Fase 3: Definición
de las políticas para la gestión del inventario.

Fase 4:
Implementación y comparación de modelos simulación para las políticas de
inventario.

Fase 1:
Identificación de los ítems de inventario de la bodega

Según los registros
de movimiento de inventario desde el año 2004, existen 5,488 ítems de
inventario. De estos ítems, existen 2 categorías principales:

Ítems de inventario
bajo pedido. - Ítems requeridos por las diferentes unidades de la institución
para satisfacer las necesidades de un evento en particular, (e.g: Simposios, ponencias, entre otros).

Ítems de inventario
para consumo interno. - Ítems requeridos por las diferentes unidades de la
institución para satisfacer su consumo regular para la prestación de servicios.
Los ítems de inventario para consumo interno se clasifican en materiales de
oficina y materiales de aseo.

Acorde a la Tabla
1, de los 5,488 ítems
de inventario, 111 son ítems de inventario para consumo interno, representando
el 2% del total de tipos de ítems. El 98% de los ítems son inventario bajo
pedido. Los resultados de la Tabla
1 proviene de la base
de datos de ítems que registraron algún consumo desde el año 2004 al año 2019.

Tabla 1

Segregación de Tipos de Ítems

TIPO DE ÍTEM

CANTIDAD

PORCENTAJE

Ítems de inventario para consumo interno

111

2%

Ítems de inventario bajo pedido

5,377

98%

Total
de ítems registrados

5,488

100%

Para esta investigación,
se seleccionan los ítems de inventario para consumo interno, debido a su misma
naturaleza de mantener niveles mínimos de stock en bodega para satisfacer las
necesidades de las distintas unidades de la institución.

Dado que existen 111
ítems de inventario para consumo interno, y los administradores de la bodega no
pueden dar la misma cantidad de recursos para el control a todos los ítems por
igual, se deben agrupar en categorías amplias según su importancia monetaria
para dar una mejor perspectiva de control a la institución. Un método muy
aceptado para lograr esto es la clasificación ABC por consumo monetario de
productos, que consiste en multiplicar la demanda anual de cada producto por su
costo unitario de adquisición.

La Figura
1 muestra la
concentración del nivel de consumo monetario (consumo valorado en dólares) en
cada ítem y la Tabla
2 muestran la
clasificación ABC monetaria de los ítems de inventario para consumo interno.

Figura 1

Diagrama de Pareto del Consumo Monetario
de Ítems

Tabla 2

Clasificación ABC Monetaria

CATEGORÍA

CANTIDAD

PORCENTAJE DE TIPO DE ÍTEMS

PORCENTAJE DE CONSUMO MONETARIO

A

29

26%

80%

B

40

36%

15%

C

42

38%

5%

Total

111

100%

100%

Según la Tabla
2, de los 111 ítems en bodega con
movimientos registrados hasta el año 2019, un total de 29 de estos ítems se
catalogan como tipo A y representan el 80% del consumo monetario, 40 de estos
están catalogados como ítems tipo B y representan el 15% del consumo monetario,
mientras que los 42 restantes son catalogados como ítems tipo C y representan
apenas el 5% del consumo monetario.

Fase 2:
Diagnóstico de la gestión actual del inventario

La efectividad de
las propuestas de gestión inventario se deben verificar después de su
aplicación y su subsecuentemente comparación con los resultados de los
indicadores definidos.

A fin de obtener los
indicadores principales de los sistemas de inventarios propuestos, se definen
las siguientes ecuaciones:

Inventario promedio =

Consumo anual =

Días de inventario =

Nivel de stockout =

Se utilizan los
datos del año 2018 como línea base de referencia. En la Tabla
3 se muestra los
niveles actuales de inventario promedio, consumo y días de inventario para los
29 ítems tipo A previamente identificados:

Tabla 3

Desempeño del Sistema Actual de
Inventario para Ítems Tipo A

INDICADOR

VALOR

Inventario promedio

$   12,881

Consumo anual

$   48,582

Días de inventario

97

La institución
pública donde se realiza está investigación no registra el incumplimiento de
los requerimientos de los ítems en bodega, por ende, no hay datos disponibles
para el indicador stockout.

Fase 3:
Definición de las políticas para la gestión del inventario

Una política para la
gestión de inventario basada en un “Buffer” o “Target de inventario” se acopla
a la realidad de la institución sin incurrir en costos operativos extras. Está
enfocada a minimizar la cantidad de inventario existente y a la vez maximizar
el nivel de servicio en los despachos. Existen 3 distintos escenarios definidos
y aplicables como política de inventario, y mediante la evaluación de los
indicadores definidos en cada opción, se puede seleccionar la mejor. Para al
diseño de cada escenario, se definen 3 pasos:

Paso 1: Determinar
el tamaño del buffer de cada ítem

El tamaño del buffer
está dado por la siguiente fórmula:

Buffer = (Demanda) x
(Lead Time) x (Factor de seguridad)

La demanda
corresponde a los consumos promedios mensuales de cada ítem, el lead-time
(tiempo de reaprovisionamiento) es el tiempo promedio que toma reabastecer la
bodega de un ítem específico, y el factor de seguridad es el stock adicional
que se agrega al tamaño del buffer para amortiguar los cambios abruptos de la
demanda. El valor del factor de seguridad será directamente proporcional al valor
del coeficiente de variación (c.v) de la demanda de
cada ítem.

La Tabla
4 muestra los valores que toma el factor de
seguridad, en función del c.v.

Tabla 4

Valores del Factor de Seguridad por Rango

C.V mayor a

C.V menor o igual a

Factor de seguridad

0

0.20

1.2

0.20

0.40

1.4

0.40

0.60

1.6

0.60

0.80

1.8

0.80

-

2

Los valores del
factor de seguridad mostrados en la Tabla
4 fueron determinados
empíricamente con el equipo de investigación, con el fin de amortiguar la
variabilidad de la demanda sin incrementar desmesuradamente los niveles de
inventario.

A manera de ejemplo
para calcular el tamaño de un buffer, se toma el ítem C0100 Jabón líquido, que
tiene una demanda promedio mensual de 32 unidades y una desviación estándar de
su demanda de 15 unidades, con lo cual se obtiene un c.v
de 0.47, acorde a la Tabla
4 el factor de
seguridad es de 1.6, y considerando un lead-time de 3 meses, el buffer quedaría
definido por la fórmula:

Buffer C0100 Jabón líquido = 32 x 3 x 1.6 =
154 unidades.

En el ejemplo expuesto, el tamaño del
inventario objetivo o buffer del ítem C0100 Jabón líquido es de 154 unidades.
Este buffer de inventario está diseñado para abastecer a la
organización de dicho ítem por 3 meses, incluyendo la variabilidad implícita de
su demanda, hasta que llegue un nuevo aprovisionamiento del ítem a bodega.

Paso 2: Determinar
el periodo de revisión del inventario (¿cuándo pedir?)

Dado que la
institución pertenece al sector público, está sometida a regulaciones estatales
sobre el proceso de compra de insumos, ocasionando las siguientes
restricciones:

1.
Hasta el mes de febrero de cada año el organismo de finanzas
correspondiente realiza la transferencia del presupuesto anual aprobado, y con
ello se puede retomar el proceso de compras para el resto del año.

2.
Hasta noviembre de cada año, se puede utilizar el presupuesto anual, por
ende, hasta ese mes se pueden realizar compras de insumos en la institución.

Adicionalmente, el
tiempo que transcurre desde que se emite el pedido hasta que los productos
llegan a la bodega es variable con un promedio aproximado de 3 meses. La Figura
2 muestra el esquema
de pedido de abastecimiento a fin de cumplir con las restricciones estatales:

Figura 2

Esquema de Abastecimiento – Nivel de
Inventario en Bodega vs Tiempo

Acorde a la Figura
2, dinámica que se
ejecuta en cada mes hábil de pedido consiste en verificar los niveles de
inventario de cada ítem, y si la cantidad de inventario del ítem en bodega es
menor al tamaño de su respectivo buffer, se genera un pedido, caso contrario,
no se genera el pedido. Los meses hábiles para pedidos son febrero, mayo,
agosto y noviembre.

Paso 3: Determinar
la cantidad a pedir (¿cuánto pedir?)

Existen 3 opciones
de pedido que son las que determinan la diferencia entre las políticas de
inventario propuestas.

Opción 1: Pedir la diferencia
entre el inventario objetivo y el nivel de inventario actual. Por ejemplo, el
inventario objetivo definido para el ítem C0100 Jabón líquido es de 154 unidades,
y si en un mes hábil de pedido el inventario actual del ítem es de 96 unidades,
el pedido sugerido será de 58 unidades.

Opción 2: Pedir la suma de
los consumos de los 3 meses anteriores. Es decir, si el consumo del ítem C0100
Jabón líquido en los meses de agosto, septiembre y octubre fueron de 44, 67 y
41 unidades respectivamente, el pedido de noviembre será de 152 unidades.

Opción 3: Pedir el valor
máximo entre la diferencia del inventario objetivo con el inventario actual, y
la suma de los 3 consumos anteriores. Bajo esta opción, el pedido sugerido para
el ítem C0100 Jabón líquido es el máximo entre las opciones 1 y 2, por ende, es
152 unidades.

Fase 4: Implementación y comparación de
modelos simulación para las políticas de inventario

El software de
simulación utilizado para los modelos propuestos es Flexsim,
con el cual se puede modelar, visualizar, analizar y optimizar cualquier
proceso de interés. El interfaz visual en 3D, permite apreciar claramente los
comportamientos de los elementos que conforman el sistema simulado y a la vez
modificar los modelos fácilmente con el fin de experimentar y encontrar al
menos una solución factible.

Se desarrollan 3
modelos de simulación, uno por cada opción de política de inventario propuesta,
y los parámetros más relevantes de cada modelo están descritos en la Tabla
5.

Tabla 5

Parámetros de los Modelos de Simulación

Parámetro

Datos

Abastecimiento de ítems

Lead-time:
Beta (73, 93, 3.8, 2.7)

Almacenamiento de ítems

-

Demanda de ítems

Mismos valores de los consumos del año 2019

Armado de pedidos de ítems

Tiempos de ciclo: 1 día

Despacho de pedidos de ítems

-

A continuación, se explica detalladamente cada uno de los parámetros
mencionados en la Tabla
5. El abastecimiento
de ítems representa la cantidad de producto solicitado y el tiempo de
reaprovisionamiento. La cantidad solicitada a reaprovisionar estará en función
de la política de inventario simulada, mientras que los datos del tiempo de
reabastecimiento (lead-time) fueron extraídos en la base de datos de
consumo del año 2018, con sus respectivas transacciones desde la generación del
pedido hasta la recepción física de los productos en bodega. La Figura
3 fue obtenida de la
herramienta Experfit de Flexsim
y representa la distribución de probabilidad del lead-time de todos los pedidos
de ítems.

Figura 3

Distribución de Tiempos de
Reaprovisionamiento

Tal como se observa
en la Figura
3, y según lo
indicado por el análisis de datos en Experfit,
los valores del lead-time siguen una distribución beta con un mínimo de
73 días, un máximo de 93 días, parámetro de forma 1 de 3.8 y forma 2 de 2.7.

El almacenamiento de
los ítems está representado por los “Buffers” del modelo, cuya capacidad de
almacenamiento es lo suficientemente grande para no interrumpir las operaciones
de abastecimiento y despacho.

La demanda generada
en los modelos de simulación corresponde a los datos reales de la base de datos
de consumo del año 2019 proporcionada por la institución, por ende, poseen la
misma variabilidad de la demanda real. Las demandas o pedidos de productos se
generan cada mes.

El armado de
pedidos de ítems tiene como intensión representar la consolidación física del
pedido de productos a las distintas unidades de la institución, y se estableció
un tiempo fijo de 1 día.

Finalmente,
el despacho de pedidos de ítems representa la operación de despacho en sí, y
después del mismo se obtiene el nivel de stockout.

Las variables de
salida de los modelos de simulación son el inventario promedio valorado en
dólares, el consumo anual para determinar los días de inventario y el nivel de stockout. El inventario promedio es el inventario ponderado
en el tiempo que el modelo otorga para cada objeto de almacenamiento de ítems
multiplicado por su respectivo precio de compra, el consumo anual corresponde a
los pedidos despachados de todos los ítems por cada modelo, y el nivel de stockout se determina evaluando si el consumo en cada
período de 3 meses es mayor o igual a la demanda generada en ese mismo período,
en caso de no cumplirse dicha relación, se dice que en ese período hubo stockout o un rompimiento de inventario.

Debido a que la
primera demanda mensual a despachar es la de febrero (por las restricciones del
Estado mencionadas en el paso 2 de la fase 3), los modelos se simulan sobre un
horizonte de tiempo de 11 meses.

Con el fin de conocer
la robustez de los modelos propuestos frente a un eventual aumento en la
variabilidad de los parámetros de demanda y lead-time, se incluye en el
presente trabajo un análisis de sensibilidad considerando 2 escenarios:

Escenario 1

Demanda más variable
y la misma distribución del lead-time. Se genera un nuevo conjunto de datos de
consumo con una variabilidad mayor que la de los datos otorgados por la
institución, esto conlleva a aplicar una transformada a los datos de consumo
original mediante la forma:

Dij x [1 + U(-0.30 ,
0.30) ], donde Dij es la demanda del ítem i en el mes
j, y U es la distribución de probabilidad uniforme continua que oscila entre
-0.30 y 0.30. Esto implica un aumento o disminución para cada uno de los datos
de demanda original que puede ir del 0% al 30% respecto a su valor original,
logrando así aumentar la varianza en los datos de demanda mensual de cada ítem.

El esquema de
transformación se ilustra en la Figura
4 para una muestra de
datos.

Figura 4

Esquema de la Transformación de Datos de
Demanda

Escenario 2

Demanda original y distribución del lead-time con más variabilidad. Para
el lead-time de los productos, se utiliza la misma distribución de probabilidad
Beta, pero aplicando cambios a los valores de sus parámetros de mínimo y
máximo, con el fin de incrementar la varianza de dicha distribución. La Figura
5 ilustra el cambio
de valores de la distribución del lead-time.

Figura 5

Distribución de Probabilidad del
Lead-Time original y alterada

Acorde a la Figura
5, la nueva
distribución de probabilidad de lead-time posee un rango más amplio que la
distribución original y, por ende, una varianza mayor.

Para efectos de
simplicidad, en el análisis de escenarios solo se evalúa los indicadores de
inventario promedio y stockout.

Resultados y Discusión

La Tabla 6 muestra los resultados de los indicadores de
Inventario Promedio, Días de Inventario y Nivel de Stockout,
del sistema actual de inventario (datos del año 2018) y los sistemas de
inventario propuestos con los parámetros de demanda (datos del año 2019) y
lead-time originales.

Tabla 6

Resultados
de las Simulaciones – Demanda y Lead Time Originales

Sistema

Inventario

promedio

Días
de inventario

Nivel
de Stockout

Sistema
actual de inventario

$   12,881

97

No hay
registros

Opción
1: Diferencia entre buffer e inventario actual

$   10,084

86

12%

Opción
2: Consumo de los 3 últimos meses

$   8,067

72

19%

Opción
3: Máximo entre opciones 1 y 2

$   10,795

91

8%

Como se observa en la Tabla 6, las propuestas de políticas de inventario basadas
en inventario objetivo (opciones 1, 2 y 3) tienen mejores desempeños que el
sistema actual con respecto a inventario promedio y días de inventario
(rotación de inventario). LaTabla 7 muestra los porcentajes de reducción respecto al
sistema actual de inventario.

Tabla 7

Porcentajes
de Reducción respecto al Sistema de Actual de Inventario

Sistema

Inventario
promedio

Días
de inventario

Opción
1: Diferencia entre buffer e inventario actual

22%

12%

Opción
2: Consumo de los 3 últimos meses

37%

26%

Opción
3: Máximo entre opciones 1 y 2

16%

6%

Acorde a la Tabla 7, la opción 2 muestra la mayor reducción en los
indicadores de inventario promedio y días de inventario, sin embargo, posee el stockout más alto como se observa en la Tabla 6. Por otro lado, la opción 3 otorga el stockout más bajo y logra una considerable reducción en los
indicadores de inventario promedio y días de inventario de 16% y 6%
respectivamente.

Se observa que con base en los resultados obtenidos
existe una relación inversamente proporcional entre el inventario promedio y el
nivel de stockout para los sistemas simulados. Los
tomadores de decisiones deben balancear los requerimientos entre la inversión
necesaria que se refleja en el inventario promedio, los días de inventario y el
nivel de servicio definido (que se refleja en el nivel de stockout).
Por lo tanto, la opción que mejor se desempeña en los indicadores establecidos
es la opción 3 con los parámetros de demanda y lead-time originales.

Los resultados del análisis de sensibilidad se
resumen en la Tabla 8 para el escenario 1 y en la Tabla 9 para el escenario 2.

Tabla 8

Resultados
del Análisis de Sensibilidad – Escenario 1

Sistema

Inventario promedio

Nivel de Stockout

Sistema actual de inventario

$
12.881

No hay registros

Opción 1: Diferencia entre buffer e inventario
actual

$
9.936

16%

Opción 2: Consumo de los 3 últimos meses

$
7.894

19%

Opción 3: Máximo entre opciones 1 y 2

$
10.758

8%

Tabla 9

Resultados
del Análisis de Sensibilidad – Escenario 2

Sistema

Inventario promedio

Nivel de Stockout

Sistema actual de inventario

$
12.881

No hay
registros

Opción 1: Diferencia entre buffer e inventario
actual

$
12.393

27%

Opción 2: Consumo de los 3 últimos meses

$
11.559

30%

Opción 3: Máximo entre opciones 1 y 2

$
15.507

23%

En la Tabla 8 se puede observar que los indicadores de los 3
modelos de simulación no cambian significativamente respecto a los valores de
la Tabla 6 con los parámetros de demanda y lead-time
originales, sin embargo, en la Tabla 9 se puede notar claramente un cambio en sus
indicadores respecto a la Tabla 6, ya que los valores de inventario promedio y stockout se elevan considerablemente. Esto implica que los
sistemas de inventario propuestos son muy sensibles a la variación del
lead-time, pero responden muy bien ante el incremento de la variabilidad de la
demanda, siendo la opción 3 la mejor propuesta, al poseer el menor valor de stockout y lograr disminuir el inventario promedio respecto
al valor original.

Se debe considerar
para una futura investigación, incorporar un factor de seguridad tanto para la
demanda como para el lead-time, con ello se lograría obtener un buffer
adecuado para responder a un eventual aumento de la variabilidad de ambos
parámetros mencionados.

Al implementar un
sistema de control de indicadores de desempeño sobre una política de
inventario, se debe considerar los valores objetivos de los indicadores. Para
el caso del inventario promedio, días de inventario y nivel de stockout, lo ideal para los tres indicadores es que tengan
el menor valor posible.

Para la gestión de
los “ítems de inventario bajo pedido”, al ser productos de demanda dependiente,
el cuándo y cuánto pedir, se debe basar en la planificación de las necesidades
de los usuarios, para esto las unidades solicitantes de la bodega deberían
realizar sus pedidos en los meses de enero, abril, julio y octubre, es decir,
un mes antes de llegar a algún mes hábil de pedido.

Conclusiones

El objetivo de la
presente investigación es comparar las distintas políticas de inventario con el
fin de disminuir el nivel de inventario promedio en la bodega, regular los
pedidos con base en un criterio simple y sólido, considerando el nivel de
servicio más alto para las áreas solicitantes de la institución. Tres opciones
diferentes fueron simuladas con Flexsim considerando
la realidad de la institución pública. Las tres opciones presentan mejor
desempeño que la situación inicial y la opción 3 presenta un mejor desempeño en
conjunto con respecto a la inversión requerida y nivel de servicio ofrecido. La
metodología propuesta es simple de entender, efectiva regulando los niveles de
inventario en bodega y es aplicable para cualquier tipo de producto que posea
demanda independiente.

Para realizar el
cálculo del tamaño del buffer de algún producto de bodega, se debe considerar
su demanda mensual promedio, su lead time y un factor de seguridad que estará
en función del coeficiente de variación del producto a fin de amortiguar los
cambios abruptos de la demanda.

Tomando la opción 3,
donde se pide el valor máximo entre la diferencia de inventario (buffer menos
el inventario actual), y la suma de los tres consumos anteriores, se disminuye
el inventario promedio valorado en dólares en 16%, se disminuye los días de
inventario de 97 a 91 días, es decir un 6%, y se tiene un nivel de stockout del 8%.

Mediante un análisis
de sensibilidad, se logró determinar que los sistemas de inventario propuestos
responden muy bien ante un eventual aumento en la variabilidad de la demanda,
pero son muy sensibles ante un aumento en la variabilidad del lead-time, debido
a que la fórmula de cálculo de buffer contempla un factor de seguridad
solo en función de la variación de la demanda. Ante esta situación, se
recomienda implementar una fórmula de cálculo de buffer que incorpore un
factor de seguridad tanto para la variación de la demanda como para la
variación del lead-time, y posteriormente verificar su efectividad mediante modelos
de simulación.

A través de una buena política de inventario se logra regular el proceso
de compra de insumos mediante un sistema de control sencillo y eficaz que pide
lo necesario para abastecer los requerimientos de la organización en cada
período de tiempo sin incurrir en costos adicionales de operación.

Reconocimientos

Esta investigación fue
posible gracias a la colaboración de la institución pública que facilitó
oportunamente los datos requeridos para su desarrollo.

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