Comparación del desempeño de modelos teóricos de inventarios individuales
y multiproducto en una pyme distribuidora de productos de consumo masivo
a nivel regional
Julián Garzón Quiroga
https://orcid.org/0000-0003-2080-9352
Adriana Isabel Linares Vanegas
https://orcid.org/0000-0003-2043-3463
Centro de Comercio y Servicios, Servicio Nacional de Aprendizaje, Ibagué, Colombia
Recibido: 1 de marzo del 2021 / Aprobado: 25 de marzo del 2021
doi: https://doi.org/10.26439/ing.ind2021.n41.4993
RESUMEN: En este artículo se consolidan los resultados de la simulación de modelos teóricos de gestión de inventarios individuales y multiproducto. El objetivo es comparar el desempeño en costo y nivel de servicio de los modelos propuestos para los productos más importantes de una pyme regional comercializadora de productos de consumo masivo. Los modelos de gestión de inventarios individuales evaluados fueron el modelo (Q, R) para los productos A y el modelo (R, s, S) para los productos B. Además, se evaluó un modelo de revisión periódico multiproducto por proveedor. Al comparar los resultados de los modelos evaluados se encontró que el modelo de revisión periódico multiproducto presentaba menores costos en seis de los ocho proveedores evaluados. El resultado de este trabajo es una fuente de información relevante para determinar la metodología de gestión de inventarios que puede implementar la compañía.
PALABRAS CLAVE: gestión de inventarios / simulación / nivel de servicio
Comparison of the Performance of Theoretical Models
of Individual and Multiproduct Inventories in an SME Distributor of Mass Consumer Products at the Regional Level
ABSTRACT: This article consolidates the simulation results of theoretical models of individual and multiproduct inventory management. Its objective is to compare the cost and service level performance of the models proposed for the most important products of a regional SME marketer of consumer products. The individual inventory management models evaluated were the model (Q, R) for products A and (R, s, S) for products B. In addition, a multiproduct periodic review model per supplier was evaluated. When comparing the results of the evaluated models, it was found that the multi-product periodic review model presented lower costs in six of the eight suppliers evaluated. The result of this work is a source of relevant information to determine the inventory management methodology that the company can implement.
KEYWORDS: inventory management / simulation / service level
1. INTRODUCCIÓN
Las empresas buscan, de manera permanente, estrategias para diferenciar sus productos de la competencia. En el entorno empresarial se reconoce la importancia de la logística para generar valor al cliente, si se tiene en cuenta que las actividades vinculadas con el movimiento y almacenaje de productos generan un valor tan indudable como las actividades relacionadas con la fabricación y venta del producto. Según Ballou (2004), en la composición de los costos logísticos organizacionales, el 48 % corresponde a costos de almacenamiento, planeación y mantenimiento de inventarios. Según la Encuesta Nacional Logística presentada por el DNP (2018) en Colombia, durante el 2018 el costo logístico promedio, como porcentaje de las ventas, fue del 13,5 %, de lo cual el 46,5 % corresponde a costos relacionados con el almacenamiento. Actualmente la empresa objeto de estudio determina las cantidades a pedir basada en la experiencia e intuición del gerente, quien además toma la decisión a partir de un valor sugerido (promedio de meses anteriores) que le arroja el sistema para cada producto y las condiciones de negociación ofrecidas por los proveedores. Esta estrategia de compra le genera a la empresa unidades faltantes de los productos de alta rotación.
La administración y control de los inventarios tiene un fuerte impacto en las distinas áreas del negocio, particularmente en las de producción y finanzas (Heizer y Render, 2004). Una de las principales funciones de los inventarios es proteger a la empresa de las fluctuaciones de la demanda por medio del mantenimiento del inventario de seguridad. Además, en algunos casos, el adquirir mayores cantidades para inventario permite aprovechar los descuentos por cantidad brindados por los proveedores (Ballou, 2004). Desde el estudio de Gutiérrez y Vidal (2008), que presenta una revisión de los modelos de gestión para el diseño de políticas de inventarios de productos terminados y de materias primas en cadenas de abastecimiento, se evidencia el gran interés de la comunidad científica en el tema y su relevancia en el ámbito académico. Con el fin de mejorar los procesos de aprovisionamiento y manejo de inventarios, se han realizado múltiples investigaciones en donde se han aplicado diversas herramientas matemáticas, estadísticas y de ingeniería para mejorar este proceso.
Para productos de demanda independiente se han propuesto tanto modelos de gestión de inventarios para un solo producto, así como modelos multiproducto. Respecto a los modelos individuales, se observan aplicaciones de modelos teóricos para demanda probabilística, tales como el modelo de revisión periódica (R, S). Por ejemplo, en el estudio de Gutiérrez-González et al. (2013), se propuso la aplicación de este modelo para un transformador cuya demanda se ajustaba a una distribución de probabilidad Gamma. Para determinar el nivel de inventario S se utilizó la función de distribución acumulada y, al evaluar el desempeño del modelo, se evidenció una disminución en las penalizaciones por faltantes. En el trabajo de Pérez-Vergara et al. (2013) se propuso de igual manera este sistema, por ofrecer flexibilidad en el proceso de implementación y seguimiento. La implementación piloto incrementó el nivel de servicio y mejoró las utilidades. En el estudio de Escobar et al. (2017) se aplicó un modelo de gestión de inventarios (s, S) en el marco de una metodología basada en una Simulación Montecarlo; el objetivo fundamental fue encontrar la política de inventario con stock de seguridad para un modelo probabilístico que maximizara la utilidad diaria esperada, considerando que los productos eran perecederos y, por lo tanto, solo podían estar almacenados por un número determinado de días.
Con respecto a los modelos multiproducto, Valencia-Cárdenas et al. (2016) estimaron las predicciones de ventas de tres productos de una estación de servicios de gasolina usando una regresión lineal bayesiana. Díaz-Batista y Pérez-Armayor (2012) estudiaron la optimización de inventarios conjuntos suministrador-comprador, comparándolos con las políticas tradicionales no colaborativas, y encontraron ventajas del enfoque colaborativo en los costos totales de inventario en la cadena, particularmente porque en un entorno justo-a-tiempo el comprador requiere recibir envíos pequeños y frecuentes, lo que resulta en bajos costos de mantener el inventario para éste. González (2020) desarrolló una metodología para la gestión de los inventarios orientada a la estrategia competitiva de la empresa en ambientes multiproducto y con variabilidad en la demanda. La metodología propuesta se estructuró en cuatro etapas: identificar la estrategia de la empresa con relación a los niveles de servicio, clasificación de los productos de acuerdo con criterios concordantes con la estrategia de la empresa, pronóstico de la demanda teniendo en cuenta la variabilidad de la demanda y selección de una política de inventario acorde con las necesidades de la estrategia competitiva de la empresa, como la política de revisión periódica multiproducto.
Este trabajo presenta la simulación de políticas de gestión de inventarios individuales y multiproducto, con el fin de comparar su desempeño en los indicadores de costo y nivel de servicio para los productos más importantes de una pyme regional comercializadora de productos de consumo masivo. Su principal contribución es la evaluación y comparación práctica del desempeño de los modelos teóricos de gestión de inventarios en una empresa regional.
2. MATERIALES Y MÉTODOS
Esta investigación es de naturaleza cuantitativa, puesto que se analizaron datos de este tipo para simular los modelos de inventarios teóricos. Las fuentes de información para el desarrollo de los modelos fueron: un informe de ventas mensuales generadas del periodo enero 2015-julio 2016 en dinero y unidades, así como el informe consolidado de costos operativos de la bodega en el mismo periodo. Además, se entrevistó al personal vinculado con el fin de validar las consideraciones que se tuvieron en cuenta para la definición de costos, estimación de la demanda y construcción de los modelos.
2.1 Proceso de la simulación
Se simuló para cada producto estratégico (productos clasificados en las categorías A y B en la clasificación ABC) los modelos de gestión de inventarios individuales que se presentan en la tabla 1. Para las referencias tipo A se estableció que el sistema de revisión continua podía adaptarse mejor a las características de esta clase de productos. En este sistema de control continuo se hace revisión del nivel de inventario cada vez que hay una transacción de salida. Si el nivel de inventario efectivo cae al punto de reorden R, o por debajo de él, se ordena una cantidad fija Q. Por otro lado, para las referencias de producto clase B se propuso la evaluación de un sistema de revisión (R, s, S), el cual consiste en que cada R intervalos de tiempo se revisa el nivel del inventario. Si éste es menor o igual que el punto de reorden s, se emite un pedido por una cantidad tal que el inventario efectivo se recupere hasta un nivel máximo S. Si el nivel de inventario efectivo es mayor que s, no se ordena cantidad alguna hasta la próxima revisión que tendrá lugar en R unidades de tiempo.
Además, se simuló un modelo de revisión periódico multiproducto por proveedor, puesto que pocos proveedores concentraban una porción importante de los productos estratégicos. Se valoró este escenario porque, en muchos casos, pedir múltiples artículos al mismo tiempo y en el mismo pedido puede dar como resultado ganancias económicas, como calificar para descuentos por precio y cantidad o satisfacer las cantidades mínimas del vendedor, de la compañía de transportes o de producción, de manera que la política de inventario debería reflejar pedidos conjuntos (Banks et al., 2010). La política de pedido conjunto implica determinar un tiempo de revisión del inventario común para todos los artículos pedidos conjuntamente, y luego hallar el nivel máximo de cada artículo (M) según se impone a partir de sus costos y nivel de servicio particulares (Ballou, 2004).
Tabla 1
Modelos teóricos de gestión de inventarios simulados
|
Clasificación |
Políticas de gestión de inventarios individuales |
|
A - NS: 99 % B - NS: 97 % |
Revisión continua individual (Modelo Q, R) |
|
Sistema híbrido individual (modelo R, s, S) |
|
|
AB |
Modelo de revisión periódico multiproducto |
Fuente: Ballou (2004)
Los modelos se simularon en Microsoft Excel en unidad de tiempo diaria, incluyendo los siguientes ítems para todos los modelos (véase la tabla 2):
a. Inventario inicial: cantidad disponible al inicio del periodo.
b. Posición inicial del inventario: corresponde a las cantidades disponibles contabilizando los pedidos pendientes por llegar.
c. Demanda: se estimó el valor demanda a partir de un número aleatorio que se genera teniendo en cuenta la demanda mínima y máxima diaria documentada. Estos valores fueron validados con el personal de la empresa.
d. Inventario final: cantidades disponibles luego de descontar la demanda.
e. La posición final del inventario es la diferencia entre la posición inicial del inventario y la demanda.
f. La cantidad a ordenar corresponde a las cantidades que se van a pedir al proveedor dependiendo del modelo que se aplica.
g. El tiempo de entrega es un número aleatorio que se genera teniendo en cuenta los días mínimos y máximos de entrega de los pedidos por parte del proveedor.
h. Los pedidos pendientes corresponden al acumulado de las cantidades que ya se ordenaron, pero no han sido recibidas.
i. La cantidad recibida corresponde al pedido ordenado al proveedor de acuerdo con el tiempo de entrega.
j. Los faltantes corresponden a las cantidades de producto de demanda que no fueron cubiertas con el inventario existente. Se calcula como la diferencia entre la demanda y el inventario inicial.
Se calcularon las medidas de desempeño de costos (almacenar, ordenar y faltantes) y nivel de servicio tipo I y tipo II. Los modelos se compararon a partir del análisis de las medidas de desempeño. En la simulación se generaron 3000 datos iniciales de calentamiento del modelo con el fin de lograr la estabilización, luego se simularon 3000 datos que se usaron para la recolección de la información de salida. Finalmente se hicieron 300 réplicas de cada modelo de donde se calcularon los indicadores de desempeño.
Parámetros de entrada
Los costos de gestión de inventarios se estimaron así:
• Costo de mantener unidades en el inventario: Se procedió a realizar la recolección de los costos relacionados con el mantenimiento del inventario en el informe de costos entregado, para estimar un costo por unidad en un periodo de tiempo. El costo de oportunidad se definió sobre el inventario promedio anual, con un costo financiero que incluyó la tasa DTF en la fecha estipulada más 6 puntos porcentuales. No se hizo diferenciación en la estimación del costo por producto debido a que en general todos los productos se almacenan en la misma unidad de carga y no se consideraron requerimientos especiales individuales.
• Costo de ordenar: Se identificaron los rubros asociados con las actividades relacionadas con la gestión de una orden de pedido. Se supone que toda orden requiere de los mismos recursos, independiente de a qué proveedor se haga o las unidades que se soliciten.
• Costo de compra: Los costos de compra de cada producto no fueron entregados por la compañía. El gerente de la compañía informó que, en general, el margen de ganancia era del 20 %, por lo que el costo de compra se determinó a partir de este parámetro y los valores de ingreso disponibles.
• Costo de faltantes: El costo de faltantes no está estimado en la compañía. En la simulación, el costo de faltantes es estimó como el 40 % del costo de compra, representando el dinero que se deja de percibir, debido a que la unidad no está disponible cuando se requiere.
Con respecto a los parámetros de cada uno de los modelos evaluados, en la tabla 3 se consolidan las fórmulas usadas para establecer estos parámetros:
3. RESULTADOS
En la tabla 4 se presentan los resultados consolidados de los modelos de simulación de revisión continua para los productos tipo A. Los resultados obtenidos permiten evidenciar que, con los parámetros de entrada del sistema de revisión continua Q y R, las referencias de producto de la clase A cumplen el nivel del servicio deseado. Los costos totales anuales promedio varían entre 20 millones y 29 millones aproximadamente.
Tabla 4
Resultados de indicadores de desempeño del sistema de revisión continua
|
Referencia producto |
Q |
R |
NS I |
NS II |
Costo total promedio anual |
|
40160 |
1450 |
5124 |
100 % |
100 % |
$ 25 214 604 |
|
10050 |
450 |
5498 |
99,9 % |
99,9 % |
$ 29 471 897 |
|
10053 |
680 |
4800 |
99,9 % |
99,9 % |
$ 26 277 093 |
|
500070 |
2960 |
3890 |
99,4 % |
99,9 % |
$ 20 343 937 |
Elaboración propia
En la tabla 5 se consolidan los resultados de la aplicación del modelo multiproducto para el proveedor 1. Con un tiempo de revisión de cinco días y el inventario objetivo definido se garantizan los niveles de servicio deseados. Este patrón de cumplimiento de los niveles de servicio deseados se mantiene para todos los proveedores evaluados.
Tabla 5
Modelo periódico multiproducto proveedor 1
|
Referencia producto |
S |
Costo total de manejo de inventarios anual |
NSI |
NSII individual |
|
30000 |
412 |
2 857 950 |
99,44 % |
99,77 % |
|
30054 |
1 489 |
8 959 483 |
99,7 % |
99,99 % |
|
30062 |
715 |
5 070 287 |
97,92 % |
99,65 % |
|
30343 |
248 |
4 333 264 |
97,79 % |
98,79 % |
|
30402 |
284 |
2 534 530 |
99,37 % |
99,59 % |
|
30450 |
319 |
5 328 094 |
98,64 % |
99,26 % |
|
TOTAL |
29 083 608 |
Elaboración propia
En la tabla 6 se consolidan los resultados agregados para las 32 referencias de productos de la clase B, una vez simulados los sistemas individuales del modelo híbrido definido, con un tiempo de revisión de cinco días. Los resultados obtenidos muestran que, con los parámetros de entrada del sistema de revisión híbrido R, s y S, las referencias de producto de la clase B cumplen el nivel de servicio equivalente al 97 % con unos costos individuales para todos los productos por debajo de 28 millones.
Finalmente, en la tabla 7 se presentan las referencias de producto agrupadas por proveedor, detallando los costos totales promedio obtenidos en la simulación de un sistema individual y el sistema multiproducto. Como se observa, en seis de los ocho
proveedores evaluados se obtienen menores costos asociados con el manejo de inventarios cuando se utiliza un sistema multiproducto, puesto que este sistema permite tener ahorros en los costos de ordenar al agrupar varias referencias de producto de un mismo proveedor.
Tabla 7
Comparación de costos totales entre un sistema multiproducto y los sistemas individuales
|
Proveedor |
Producto |
Costo promedio total ($) Sistema multiproducto |
Costo promedio total ($) Sistema individual |
|
Proveedor 1 |
30000 |
2 857 950 |
4 497 768 |
|
30054 |
8 959 483 |
10 011 318 |
|
|
30062 |
5 070 287 |
5 127 683 |
|
|
30343 |
4 333 264 |
5 995 044 |
|
|
30402 |
2 534 530 |
3 519 508 |
|
|
30450 |
5 328 094 |
4 444 126 |
|
|
Total |
29 083 608 |
33 595 447 |
|
|
Proveedor 2 |
30002 |
5 575 408 |
5 654 151 |
|
40160 |
31 594 447 |
25 214 604 |
|
|
40161 |
5 220 342 |
5 226 345 |
|
|
40167 |
3 328 781 |
3 228 208 |
|
|
40673 |
1 157 968 |
1 687 351 |
|
|
40674 |
4 205 586 |
3 913 649 |
|
|
40676 |
2 535 648 |
3 893 285 |
|
|
Total |
50 296 693 |
48 817 593 |
|
|
Proveedor 3 |
150000 |
6 084 201 |
6 554 753 |
|
150010 |
8 658 243 |
9 682 184 |
|
|
150172 |
3 564 042 |
4 578 031 |
|
|
150173 |
3 448 250 |
4 011 773 |
|
|
150176 |
3 389 903 |
4 004 298 |
|
|
150183 |
2 081 005 |
3 632 427 |
|
|
Total |
24 457 739 |
32 463 466 |
|
|
Proveedor 4 |
210004 |
8 421 442 |
8 425 636 |
|
210016 |
24 261 495 |
27 677 831 |
|
|
Total |
32 129 356 |
36 103 467 |
|
|
Proveedor 5 |
10050 |
33 722 092 |
29 471 897 |
|
10053 |
31 561 652 |
26 277 093 |
|
|
10 791 |
5 133 577 |
5 362 085 |
|
|
Total |
69 310 160 |
61 111 075 |
|
|
Proveedor 6 |
250000 |
3 801 128 |
5 770 961 |
|
250002 |
3 667 495 |
5 955 012 |
|
|
Total |
6 915 042 |
11 725 973 |
|
|
Proveedor 7 |
80214 |
1 708 043 |
2 056 266 |
|
80217 |
1 926 147 |
2 118 122 |
|
|
80222 |
3 632 014 |
3 728 014 |
|
|
80 231 |
2 981 021 |
3 748 221 |
|
|
Total |
8 586 482 |
11 650 623 |
|
|
Proveedor 8 |
350001 |
10 113 035 |
10 184 208 |
|
350050 |
3 891 751 |
5 395 949 |
|
|
Total |
13 451 205 |
15 580 157 |
|
Elaboración propia
4. CONCLUSIONES
En este artículo se compara el desempeño de modelos teóricos de gestión de inventarios individuales y multiproducto. Los modelos teóricos de gestión de inventarios son una herramienta que facilita la toma de decisiones en microempresas distribuidoras con limitada información disponible. Las propuestas evaluadas en este trabajo generan escenarios que permiten reducir los faltantes de los productos más importantes de la compañía, puesto que se obtienen niveles de servicio promedio superiores al valor deseado.
Teniendo en cuenta que la distribuidora maneja alta variedad de productos concentrados en pocos proveedores la estrategia de revisión periódica multiproducto generó menores costos en seis de los ocho proveedores al compararla con modelos de gestión de inventarios individuales. Esta estrategia es de fácil aplicación en la distribuidora y permite disminuir los costos de ordenar al consolidar varios productos en una sola orden.
Los aportes más importantes generados por este estudio se desarrollaron en los aspectos metodológicos y prácticos para la toma de decisiones en la distribuidora. Como aspecto metodológico, los autores resaltan el proceso diseñado para planear la gestión de inventarios en una distribuidora de consumo masivo con limitada información documentada. Los modelos de simulación propuestos son una herramienta que facilita la toma de decisiones, pues se pueden utilizar para evaluar diversos escenarios, dado que están diseñados para que se ajusten a diferentes parámetros de entrada sin cambiar elementos del modelo.
REFERENCIAS
Ballou, R. (2004). Logística: Administración de la Cadena de Suministro (5.ª ed.). Pearson, Prentice Hall.
Banks, J., Carson, J., y Nelson, B. (2010). Discrete-Event System Simulation (5.ª ed.). Pearson Education, Inc.
Departamento Nacional de Planeación - DNP. (2018). Encuesta Nacional Logística. Punto-aparte. http://www.andi.com.co/Uploads/Encuesta%20Nacional%20Log%C3%
ADstica%202018.pdf
Díaz-Batista, J. A., y Pérez-Armayor, D. (2012). Optimización de los niveles de inventario en una cadena de suministro. Ingeniería Industrial, 33(2), 126-132.
Escobar, J., Linfati, R., y Adarme, W. (2017). Gestión de inventarios para distribuidores de productos perecederos. Ingeniería y Desarrollo, 35(1), 219-239.
González, A. (2020). Un modelo de gestión de inventarios basado en estrategia competitiva. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, 28(1), 133-142.
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Gutiérrez-González, E., Panteleeva, O., Hurtado-Ortiz, M., y González-Navarrete, C. (2013). Aplicación de un modelo de inventario con revisión periódica para la fabricación de transformadores de distribución. Ingeniería, investigación y tecnología, 14(4), 537-551.
Heizer, J., y Render, B. (2004). Principios de Administración de Operaciones. Pearson Education.
Pérez-Vergara, I. C.-L., Vásquez-García, C., y Marcela-Ocampo, D. (2013). Un modelo de gestión de inventarios para una empresa de productos alimenticios. Ingeniería Industrial, 34(2), 227-236.
Valencia-Cárdenas, M., Díaz-Serna, F., y Correa-Morales, J. (2016). Multi-Product Inventory Modeling with Demand Forecasting and Bayesian Optimization. DYNA, 83(198), 235-243.