Estimación de la Cantidad de Pedido y el Punto de Reorden para un Artículo con Demanda y Tiempo de Entrega Aleatorios

Authors

DOI:

https://doi.org/10.19136/hitos.a29n83.5540

Keywords:

Existencias, Faltantes, Descuentos, Punto de reorden.

Abstract

OBJETIVO: Aplicar cinco modelos de inventarios, para obtener la cantidad de pedido y el punto de reorden, en el caso de un producto con demanda y tiempo de entrega discretos, aleatorios, independientes y conocidos, considerando descuentos en el precio de compra por adquirir mayores volúmenes y el costo de pedido semivariable.

MATERIAL Y MÉTODO: Los modelos utilizados han sido el de la cantidad económica de pedido (CEP), aplicado para una demanda y tiempo de entrega aleatorios, el de un nivel de servicio meta (NS), el de distribución normal de la demanda (DN), el algoritmo de Eppen y Martin (EM) y el modelo de Lee y Rim (LR).

RESULTADOS: Las diferencias en los resultados se han dado en el valor del punto de reorden con los modelos NS y LR, que han dado un valor más alto, lo que lleva a un mayor costo del inventario.

CONCLUSIONES: Todos los modelos coinciden en la cantidad de pedido, lo cual se debe al descuento en el precio unitario que se logra al colocar un pedido mayor; tres de los cinco modelos coinciden en el punto de reorden y al parecer es la decisión correcta en este caso práctico.

Downloads

Download data is not yet available.

Metrics

Metrics Loading ...

Author Biographies

Juan Manuel Izar Landeta, Tecnológico Nacional de México, ITS Rioverde

Doctor en Administración.

José Adrián Nájera Saldaña, Tecnológico Nacional de México, ITS Rioverde

Doctor en Administración.

Lizbeth Angélica Zárate Camacho, Tecnológico Nacional de México, ITS Rioverde

Maestra en Educación Basada en Competencias.

References

Akcan, S. & Kokangul, A. (2013). A new approximation for inventory control system with decision variable lead-time and stochastic demand, International Journal of Industrial Engineering, 20(3/4), 262-272.

Balakrishnan, A., Pangburn, M. S. & Stavrulaki, E. (2004). ‘Stack Them High, Let 'em Fly’: Lot-Sizing Policies When Inventories Stimulate Demand, Management Science, 50(5), 630-644. http://www.jstor.org/stable/30046103.

Banerjee, A. & Moore, J. (2022). The automotive semiconductor crisis and the way forward: COVID-19 shutdowns led to fluctuating demands, ´bullwhip´ effects. ISE: Industrial & Systems Engineering at Work, 54(7), 34-39.

Bhuiya, S. K. & Chakraborty, D. (2020). On the distribution-free continuous-review production-inventory model with service level constraint. Sādhanā, 45(1), 1-14. https://doi.org/10.1007/s12046-020-01383-5.

Caceres, H., Yu, D. & Nikolaev, A. (2018). Evaluating shortfall distributions in periodic inventory systems with stochastic endogenous demands and lead-times. Annals of Operations Research, 271(2), 405-427. https://doi.org/10.1007/s10479-018-2764-8.

Eppen, G. D. & Martin, R. K. (1988). Determining safety stock in the presence of stochastic lead time and demand, Management Science, 34(11), 1380-1390. https://doi.org/10.1287/mnsc.34.11.1380.

Escobar, J. W., Linfati, R. & Adarme Jaimes, W. (2017). Gestión de Inventarios para distribuidores de productos perecederos. Ingeniería y desarrollo, 35(1), 219-239. http://dx.doi.org/10.14482/inde.33.2.6368.

Gitae, K. (2017). Inventory model for distribution system with stochastic lead time and order crossover, Annual International Conference on Computational Mathematics, Computational Geometry & Statistics, 145-149. DOI: 10.5176/2251-1938_ORS17.8.

Kholidasari, I. (2014). On the effect of combination of statistical and judgmental stock control methods, Jurnal Teknik Industri, 16(2), 115-120. DOI: 10.9744/jti.16.2.115-120.

Kurdhi, N. A. & Doewes, R. I. (2019). Periodic review inventory policy with variable ordering cost, lead time and backorder rate, Songklanakarin Journal of Science & Technology, 41(1), 1-11.

Lee, C. J. & Rim, S. C. (2019). A mathematical safety stock model for DDMRP inventory replenishment. Mathematical Problems in Engineering, 2019, p. 10. https://doi.org/10.1155/2019/6496309.

Luo, X. R., Chu, C. H. & Chao, H. C. J. (2020). Novel solution method for inventory models with stochastic demand and defective units, Mathematical Problems in Engineering. 2020, p. 1-13. https://doi.org/10.1155/2020/3528706.

Mohammadmahdi A., Hamidreza, E. & Seyed M. S. (2017). A simulation model to analyze an inventory system for deteriorating items with service level constraints, International Journal of Industrial Engineering, 24(6), 587-603.

Moncayo, L., Ramírez, A. & Recio, G. (2016). Managing inventory levels and time to market in assembly supply chains by swarm intelligence algorithms, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 82(1-4), 419.433. https://doi.org/10.1007/s00170-015-7313-x.

Pulido, A., Andrea, A., Padilla, M., Sánchez, M. & De la-Rosa, L. (2020). An optimization approach for inventory costs in probabilistic inventory models: A case study, Ingeniare, 28(3), 383-395. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-33052020000300383.

Silver, E. A., Pyke, D. F. & Peterson, R. (1998). Inventory management and production planning and scheduling, 3, p. 30. New York: Wiley.

Silver, E. A. (2008). Inventory management: An overview, Canadian publications, practical applications and suggestions for future research, Information Systems and Operations Research, 46(1), 15-28. https://doi.org/10.3138/infor.46.1.15.

Singh, A., Rasania, S. K. & Barua, K. (2022). Inventory control: Its principles and application, Indian Journal of Community Health. 34(1), 14-19. DOI: 10.47203/IJCH.2022.v34i01.004.

Tang, B., Ma, Z., Zhang, K., Cao, D. & Zhang, J. (2022). Substation Equipment Spare Parts’ Inventory Prediction Model Based on Remaining Useful Life. Mathematical Problems in Engineering, 2022, p. 11. https://doi.org/10.1155/2022/3396850.

Published

2023-01-04

Issue

Section

Artículo Original