Caso Estudio Análisis Cuantitativo Render

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UNIVERSIDAD DE LAS AMÉRICAS PUEBLA

ESCUELA DE NEGOCIOS Y ECONOMÍA

MAESTRÍA EN ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS

TAREA 1.1 Estudio de Caso.

MODELOS PARA LA TOMA DE DECISIONES

Introducción

En el siguiente ensayo se analizarán las etapas del análisis cuantitativo de Render con un caso práctico en el cual se realiza un modelo para optimizar la producción de una empresa de productos químicos de limpieza. El propósito es describir si cumple con la misma metodología propuesta de Render, la cual consiste en 7 pasos:

1. Definición del problema
2. Desarrollo del modelo
3. Adquisición de datos de entrada
4. Desarrollo de la solución
5. Pruebas a la solución
6. Análisis de resultado
7. Implementación de la solución

En el caso práctico, se busca desarrollar un modelo para planificar y programar la producción de una empresa que fabrica y envasa productos químicos enfocados en la limpieza y el cuidado personal. El objetivo del modelo es tener una producción óptima para cumplir ciertos niveles de servicio, minimizando los costos de producción y de inventarios.

Desarrollo

Descripción del problema

El primer paso por analizar es la descripción del problema. En el caso práctico, la descripción de problema viene descrita de manera puntual. El problema es que actualmente, la producción se basa en cubrir los límites de inventario prestablecidos. Esto quiere decir que, cuando el inventario de cierto producto llega a su mínimo prestablecido, se genera una orden de producción para alcanzar el nivel máximo de inventario. Esto ha ocasionado varios problemas como, desabasto, cambios súbitos en la planificación por cubrir desabastos, bajos niveles de servicio y posibilidad de sobresaturación del almacén.

Desarrollo del Modelo

El siguiente paso que realizan los autores del caso práctico, Reyes, Mula, Díaz-Madroñero y Gutiérrez (2017), es usar la literatura para poder encontrar un modelo que se ajuste a las necesidades que se presentan. De acuerdo con la investigación que hicieron, tomaron la decisión de utilizar un modelo de programación lineal a medio plazo con ciertas restricciones y que toma en consideración entornos multi: producto, periodo y nivel para poder determinar el plan maestro de producción. Así mismo podrán definir los niveles de inventario, la demanda diferida y los niveles de capacidad utilizada para poder minimizar los costos de producción.

Adquisición de datos de entrada

Una vez que ya escogieron el modelo, los autores del caso requieren los datos e información para alimentar el modelo. Algunos datos que los autores piden son: demanda, costo de producción, tamaño de lote de pedido, tiempo de entrega, etc.

No solamente establecen cuales son los datos de entrada, sino que también exponen cuales son las variables por determinar y objetivos por cumplir del modelo. Esto para poder tener claro que variables y cálculos se tienen que realizar antes de alimentar el modelo.

Desarrollo de la solución

Una vez que ya obtienen los datos, los autores usan los modelos de programación linean y plantean una propuesta de solución flexible para poder plantear diversos escenarios y que así la empresa pueda tomar una decisión sobre que solución tomar. El proceso planteado es:

1. Recolección y tratamiento de datos.
2. Formulación del modelo.
3. Adaptación    del    modelo    original    considerando    diferentes    escenarios obtenidos   mediante   la   modificación   de   las   políticas   de   producción   y demanda diferida.
4. Resolver el modelo mediante el uso del solver Gurobi de MPL.
5. Comparar  costes  y  realizar  un  análisis  de  las  variables:  tiempo  ocioso  y extra, costes implicados y desviación de los límites impuestos.

Pruebas a la solución

En este caso práctico, los autores plantean 5 escenarios distintos. Estos escenarios sirven como pruebas a la solución establecida. Los escenarios son:

• Escenario 1: lotes fijos y niveles de inventario mínimo y máximo flexibles, sin demanda diferida.
• Escenario 2: lotes fijos sin niveles de inventario mínimo y máximo, sin demanda diferida.
• Escenario 3: niveles de inventario mínimo y máximo flexibles sin lotes fijos, sin demanda diferida
• Escenario 4: sin lotes fijos ni niveles de inventario mínimo y máximo, sin demanda diferida
• Escenario 5: lotes fijos y niveles de inventario mínimo y máximo flexibles con un nivel de servicio preestablecido

Análisis de resultado

        Una vez que se recopila la información y se tienen las pruebas, se procede a utilizar el modelo para trabajar los distintos escenarios. Los autores realizan y hacen una comparativa de los resultados como se puede observar un ejemplo en la siguiente imagen.

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