Marco teórico
Antes de iniciar con los
modelos de inventarios veremos la definición separada de modelo y la de inventario.
La RAE menciona estas dos definiciones que podrían adaptarse en cuestión a
nuestro estudio de investigación. 1. “Arquetipo
o punto de referencia para imitarlo o reproducirlo”. 2. “Esquema teórico, generalmente en forma
matemática, de un sistema o de una realidad compleja, como la evolución
económica de un país, que se elabora para facilitar su comprensión y el estudio
de su comportamiento”. Para nuestros fines podemos decir que un modelo es
una representación matemática de la realidad para facilitar su comprensión,
imitarlo o reproducirlo.
Del inventario la RAE dice
lo siguiente: “Asiento de los bienes y
demás cosas pertenecientes a una persona o comunidad, hecho con orden y
precisión”. Por lo tanto un inventario es un asiento de un bien. Al tratarse
esta investigación sobre los inventarios relacionados a la industria que van de
la mano con su almacenamiento. Entonces, un modelo de inventario podemos
entenderlo como una representación matemática de un conjunto de bienes que
tiene como fin entender su comportamiento para poder reproducirlo o imitarlo.
Es así, que hay diferentes modelos de inventarios que tienen como fin dar
solución a los problemas que pudieran darse en la vida real de los inventarios.
De acuerdo con Krajeski,
(2012) está el modelo EOQ o cantidad económica de Pedido. O punto de re-orden.
La fórmula de este EOQ se presenta en la Figura 1.
Figura 1. Modelo EOQ. Fuente: Krajeski.
(2012).
En la Figura 1
primero aparece el Costo Total Anual (TC) y luego Qopt, en este caso Qopt se
obtiene derivando TC con respecto a Q. Es decir, Qopt es la cantidad óptima a
pedir. Donde D es la demanda anual, C es el costo por unidad, C es el costo de
preparación o el costo de hacer un pedido, R es el punto de volver a pedir, L
es el tiempo de entrega y H es el costo anual de mantenimiento y almacenamiento
por unidad de inventario promedio.
Este modelo simple se
adaptaría muy fácilmente cuando se tratara de casos en los que son ideales.
Pero vemos que eso no suele suceder de esa manera. Otro modelo, que podría ser
más adaptable al mundo real es uno que tiene que ver con los históricos de
datos. Se tratan de series de tiempo. Su fin es predecir para el mes próximo la
cantidad de inventario cuando los valores no son constantes, como en el caso
del EOQ. Dentro de las series de tiempo se tiene lo siguiente:
1. Suavización exponencial
simple
2. Promedios móviles
3. Modelo Winter-Holt
La más común de estos
modelos es el de suavización exponencial. Abajo un ejemplo de una fórmula de
ello:
Figura 2. Suavización exponencial Fuente:
Taha, (2004).
Abajo
en la figura 3 se observa un ejemplo aplicado de la suavización exponencial
simple. Con este modelo a partir de datos históricos se puede predecir el comportamiento
de datos futuros. En el ejemplo se predice el periodo 13, o enero, con valores
de alfa diferentes, siendo alfa el que aparece en la Figura 2, una variable que
al ser 0.1, 0.5 o 0.9, esta podría arrojar un pronóstico más o menos certero. El valor del ALFA también puede obtenerse su valor que da el resultado óptimo. No obstante, para ello es necesario profundizar más en investigación de operaciones.
Figura 3 Ejemplo de suavización exponencial. Fuente: blog
de gestión de operaciones.
