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

Autores/as

DOI:

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

Palabras clave:

Existencias, Faltantes, Descuentos, Punto de reorden.

Resumen

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.

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Biografía del autor/a

  • 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.

Referencias

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.

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Publicado

2023-01-04

Número

Sección

Artículo Original

Cómo citar

Izar Landeta, J. M., Nájera Saldaña, J. A., & Zárate Camacho, L. A. (2023). Estimación de la Cantidad de Pedido y el Punto de Reorden para un Artículo con Demanda y Tiempo de Entrega Aleatorios. Hitos De Ciencias Económico Administrativas, 29(83), 1-21. https://doi.org/10.19136/hitos.a29n83.5540