CUADRO COMPARATIVO MODELOS DE INVENTARIO TEORIA DE COLAS

MODELOS DE INVENTARIO

TEORIA DE COLAS

Los modelos de inventarios son métodos que ayudan a reducir o minimizar los niveles de inventario requeridos en la producción.

La teoría de colas es el estudio matemático del comportamiento de líneas de espera. Esta se presenta, cuando los “clientes” llegan a un “lugar” demandando un servicio a un “servidor”, el cual tiene una cierta capacidad de atención. 

Creador e Ford W. Harris (How Many Parts at Once),

Creador Agner Krarup Erlang

Ventajas:

• Es un modelo realmente sencillo al calcularse y ponerse en práctica, especialmente si se compara con los demás modelos que sustituyen a este en el mercado.
• Demuestra ser eficiente, a pesar de que se basa en estimaciones y predicciones, lo que significa que proporciona excelentes resultados.

Ventajas:

• Los modelos de colas implican siempre aproximaciones a la realidad y una simplificación de ésta.
• Los resultados permiten apreciar el orden de importancia, los cambios con relación a un punto de referencia y las tendencias más probables.
• Resultados «cerrados» limitados casi siempre a situaciones de “estado estacionario» y obtenidos sobre todo (aunque no exclusivamente) para su aplicación a sistemas de nacimiento y muerte y de “fase”.

Desventajas:

• Puede llegar a alejarse de la realidad por causa de los supuestos que se utilizan para realizar el cálculo.
• Si se presenta una demanda constante o se agota el inventario de forma constante, puede diferir de los que pasa realmente en el mercado actual, esto se debe a que existen productos con demandas puntuales, estacionales o irregulares, lo que podría afectar de alguna manera a la demanda del producto de la empresa.

Desventajas:

• Los modelos de simulación en una computadora son costosos y requieren mucho tiempo para desarrollarse y validarse.
• Se requiere gran cantidad de corridas computacionales para encontrar “soluciones óptimas”, lo cual repercute en altos costos.
• Es difícil aceptar los modelos de simulación.
• Los modelos de simulación no dan soluciones óptimas
• La solución de un modelo de simulación puede dar al analista un falso sentido de seguridad.

Modelo EOQ

El principio de este sistema es simple, ya que se enfoca en conseguir el punto de costos de los pedidos de productos y de igual forma por que se mantengan en el inventario.

La Ley de Little 

L : Número promedio de clientes en un sistema
W : Tiempo promedio de espera en un sistema
λ : Número promedio de clientes que llegan al sistema por unidad de tiempo

La ley de Little establece que el número promedio de clientes en un sistema (L) es igual a la tasa promedio de llegada de los clientes al sistema (λ) por el tiempo promedio que un cliente está en el sistema (W).

Descuentos por cantidad en el modelo EOQ

Los descuentos por cantidad ocurren en numerosas situaciones en las que los proveedores otorgan un incentivo por grandes cantidades de pedido, al ofrecer un menor costo de compra cuando las mercancías se solicitan en grandes cantidades.

Modelos de Markov

Un modelo de Markov es un método estocástico para sistemas que cambian aleatoriamente donde se supone que los estados futuros no dependen de estados pasados.

Los modelos de Markov se usan para modelar las probabilidades de diferentes estados y las tasas de transición entre ellos, así como para modelar sistemas.

Un faltante o falta de existencias es una demanda que no puede ser satisfecha. En muchas situaciones, los faltantes son indeseables y deben evitarse si es posible.  Por lo general se presentan cuando el valor del inventario por unidad es alto y por consiguiente el costo de retención también lo es.

El modelo M/M/1 corresponde al tipo de un solo canal, el cual es de los casos más generales. La primera M indica que posee una distribución de llegadas de tipo Markoviana; es decir, probabilística, la segunda M indica que posee una distribución de los tiempos de servicio Markoviana (tipo exponencial). Por último, el número uno indica que el sistema cuenta con un servidor.