Aproximación a la política de número crítico óptima para un sistema de inventario de un producto perecible
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2013
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Abstract
La gestión de inventarios es una función de gran importancia dentro de los planes operativos y estratégicos de una organización. En la literatura existen varios modelos de inventario que suponen que el producto puede ser almacenado por un tiempo ilimitado, lo que no es válido para productos perecibles. Un claro ejemplo de esto es el mercado de los alimentos, el que excede fácilmente el billón de dólares en ventas mundiales anuales y en que más de un tercio de estas ventas la constituyen productos frescos, lácteos y carnes. En este trabajo estudiamos la aplicación de una Política de Número Crítico, como política de ordenamiento, en un sistema de inventario de revisión periódica para un producto perecible, sujeto a una estructura de costos lineales. Bajo ciertos supuestos y consideraciones, este sistema corresponde a una cadena de Markov en tiempo discreto. Determinar el número crítico óptimo es un problema de gran complejidad computacional, debido a lo difícil que resulta calcular la cantidad esperada de vencimientos. En la literatura existen cotas a esta cantidad que permiten plantear un problema de optimización que aproxime el número críico óptimo. El objetivo de este trabajo fue desarrollar una nueva aproximación, más simple, sin sacrificar (mayormente) el desempeño obtenido. Nuestro enfoque fue (1) utilizar las cotas existentes para estimar la cantidad esperada de vencimientos y (2) realizar simplificaciones que permitieran llevar el problema original a uno con la estructura del conocido Problema del Vendedor de Periódicos, de manera de aprovechar la simpleza de su resolución; logrando determinar una expresión cerrada. Un intenso estudio computacional reveló que el desempeño de nuestra aproximación es totalmente comparable con lo existente en la literatura, teniendo costos muy cercanos a los de la Política de Número Crítico óptima y a los de la política óptima, con una diferencia siempre menor al 0.3% y al 2 %, respectivamente. Así, pasamos de un problema de optimización que se debe resolver, a una expresión cerrada que solo se debe evaluar.
Description
Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2013