Simulación de Montecarlo para análisis de inventarios

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Gestión Logística

Tarea 2. Simulación de Montecarlo para análisis de inventarios

Problema 1. La fábrica de muebles Mañío-Samán construye mesas de comedor y el juego de sillas correspondiente. La demanda promedio semanal es de 35 juegos de comedor y la desviación estándar es de 10 unidades/semana. Considere la distribución de probabilidades de la demanda que fue asignada a su Forma. El tiempo de reposición del proveedor de madera aserrada es de 2 semanas. Si la empresa mantiene una política de revisión continua de inventarios y efectúa un pedido de madera cuando el punto de reorden es el equivalente a 90 juegos de comedor, aplicando simulación de Montecarlo, ¿cuál es la probabilidad de quiebre de stock? Se solicita llenar la tabla indicada a continuación y comentar los resultados obtenidos.

Adicionalmente compare la probabilidad de quiebre de stock determinada con la simulación de Montecarlo con aquella obtenida a partir del método analítico tradicional visto en clases. Comente los resultados.

Hint: Para la simulación, utilice una variable aleatoria por cada día de entrega.

Problema 2. El gerente de una compañía distribuidora de piezas de recambio de automóviles, ante la incertidumbre generada por las variaciones de los tiempos de entrega de uno de los proveedores de piezas que más ventas tiene, decide investigar los rangos de fluctuación del intervalo del inventario de seguridad [sslw – ssup] de ese repuesto para evitar un posible quiebre de stock efectuando revisiones continuas de inventario. La pieza en cuestión tiene una demanda promedio diaria de Dprom=750 unidades y una desviación estándar de la demanda de σD=250 unidades. El tiempo promedio de entrega L es de 7 días una vez efectuado el pedido y la desviación estándar de los tiempos de entrega, sL, de 7 días. Si se asume que, tanto ventas como tiempos de entrega, se rigen bajo la función de distribución de probabilidades asignada a su Forma, y que el nivel del servicio del ciclo, CSL, es de 90%, rellene la tabla considerando simulación de Montecarlo con 10.000 iteraciones.

Hint: Recuerde que el intervalo de confianza se calcula de acuerdo a la siguiente expresión:

𝑋̅ − 𝑍𝛼  ∙  𝜎   ≤ 𝜇 ≤ 𝑋̅ + 𝑍𝛼  ∙  𝜎    , donde  𝑋̅  es el  promedio del conjunto  de valores  y σ es la[pic 2][pic 3][pic 4][pic 5]

2     √𝑛        2     √𝑛

desviación estándar. Utilice un nivel de confianza de 95%. Considere que el número de

compras anuales, n, equivale a dividir 365 entre L.

Problema 3. Considere el set de datos asignado a su Forma y ajuste una distribución de probabilidades que se ajuste a los datos, utilizando el contraste K-S. Verifique estadísticamente que los datos se ajusten correctamente a la distribución elegida. La empresa vende productos similares a los señalados en el problema 2, pero utiliza el método de revisión periódica para gestionar el inventario. A diferencia del caso anterior, esta empresa tiene muy buenos proveedores, lo que le permite tener un tiempo de entrega fijo de 7 días. El nivel de servicio que considera la compañía es de 90%. El gerente desea revisar la fluctuación del nivel de referencia máximo de inventario M en función del tiempo entre pedidos T, para lo cual se solicita llenar la tabla siguiente, utilizando simulación de Montecarlo con 10.000 iteraciones.

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