Caso Obermeyer

El caso nos menciona que la preocupación inmediata de Wally es determinar un compromiso adecuado de producción, y había estimado que Obermeyer ganó el 24% del precio al mayorista (antes de impuestos) de cada anorak que vendía, y las unidades no vendidas al final de la temporada se vendían con una pérdida que, como media, era del 8% del precio al mayorista. Utilizando estos supuestos, Wally debía comprometer 10.000 unidades para la primera fase de producción (noviembre a marzo). Las restantes 10.000 unidades podían postergarse hasta después de la feria de Las Vegas, es decir, después de 5 meses.

Wally estudió las previsiones del Comité de Compras, preguntándose cómo podría estimar el riesgo asociado con la producción temprana de cada estilo. ¿Había algún modo de utilizar las diferencias entre las previsiones de cada miembro como medida de la incertidumbre de la demanda?

Para la solución de esta pregunta, se estudiaron diferentes escenarios, en este caso, se tomó la decisión de especular con la cantidad de producción necesaria para satisfacer las demandas inciertas, limitándose con al menos 10 mil unidades en conjunto con los 10 diferentes productos. Y se elaboró una distribución de previsiones para cada estilo como una variable aleatoria Normal.

Los siguientes 10 estilos representan alrededor del 10% del total de la demanda de Obermeyer y en la última columna, especulando con la producción, podemos observar la cantidad necesaria de cada artículo, que se deben ordenar para cumplir con los requerimientos de la producción inicial que requiere Obermeyer antes de la feria comercial de equipos que se celebra en Las vegas.

A continuación, el cálculo utilizado:

Método 2:

Para este método, se utilizó el supuesto de que la demanda real se comporta de manera similar en distribución normal a los pronósticos utilizados por el caso. Suponiendo que la desviación estándar de la demanda es 2 veces la desviación de los pronósticos, se puede entonces utilizar el procedimiento de cálculo probabilístico, para obtener la cantidad necesaria para cubrir diferentes niveles de servicio al cliente.

Fuente: Galarnyk, M. (2018, June 04). Explaining the 68-95-99.7 rule for a Normal Distribution

Esto último se realiza considerando un CSL de 85%, donde esto representa que la empresa tendrá suficiente producto para cubrir el 85% de los casos probables de demanda, siendo esta:

Producción = μ + 1.5 σ

Donde:

μ = media de los pronósticos

σ = desviación de la demanda

El factor 1.5 en una distribución estándar representa 86.6% pero por simplificación se utilizó ese factor para representar 85% de la distribución. Este factor puede ser ajustado por la empresa para la obtención de los datos de acuerdo a diferentes CSL que deseen tener.

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