Modelos De Inventarios Probabilisticos

INTRODUCCION

Los inventarios tienen como objetivo básico especificar cuándo se deben ordenar los artículos y cuál debe ser el volumen de la orden. Un inventario se refiere a la cantidad de existencias de un bien o recurso cualquiera, y según dice Nahmias (2007) el sistema de inventarios es el conjunto de políticas y controles que regulan los niveles de inventario y determinan los niveles de inventario que se deben mantener. Por otra parte según Ballou (2004) los inventarios son considerados como acumulaciones de materias primas, provisiones, componentes, trabajo en proceso, y productos terminados que aparecen en numerosos puntos a lo largo de la cadena de producción y de logística de una empresa.

Los inventarios por lo general presentan una demanda probabilística. Y el hecho de mantener un nivel de inventario genera costos, esto se debe tener en cuenta al tomar alguna decisión. Los costos que pueden ser generados y han de ser tomados en cuenta ante alguna decisión pueden ser:

1. Costos de ordenar o fabricar,

2. Costos de mantener o almacenar,

3. Costos de penalización por faltantes o demanda insatisfecha,

Otros costos relevantes:

4. Los ingresos,

5. Los costos de recuperación o salvamento y

6. Las tasas de descuento.

En esta investigación se generalizan los modelos probabilísticos ya existentes de inventarios de un solo periodo que tienen como fundamento teórico el análisis marginal. Las funciones de distribuciones que se generalizan partiendo de la teoría son: la binomial, Poisson, geométrica, uniforme, normal, gamma, exponencial y la weibull. Los resultados generalizados con las funciones de distribución son tan importantes y fáciles de aplicar para la estimación del lote económico (q) que está en función del costo y el punto de reorden óptimo.

Son precisamente estos los resultados que se pueden aplicar a ciertos inventarios probabilísticos que presenten un comportamiento de cualquiera de las distribuciones mencionadas anteriormente.

Se lleva a cabo la explicación por medio de la elaboración de algoritmos de solución, es decir, pasos para resolver un problema de aplicación; y el algoritmo se aplica de forma iterativa para llegar a una solución óptima.

Los inventarios probabilísticos se complementan con una introducción a inventarios dinámicos probabilísticos y los inventarios con procesos estocásticos, en particular con cadenas de Markov que dan solución a ciertos inventarios que presentan un comportamiento discreto y que siguen cierto proceso, así como por ejemplo ocurre con el proceso Poisson.

Se propone una metodología que da solución a los inventarios que presentan una tendencia de las distribuciones generalizadas. Esta metodología se fundamenta en la teoría de la inferencia estadística, por lo mismo que se requiere la determinación de la distribución, la estimación de los parámetros y pruebas de bondad de ajuste.

La metodología propuesta se ilustra mediante la solución de dos inventarios probabilísticos de forma independiente siguiendo de forma detallada los pasos propuestos en la metodología y utilizando los datos que provienen de la demanda en una tienda de conveniencia.

Esta investigación se da en cuatro capítulos por medio de los cuales en el primero el lector podrá ver una revisión de las bases teóricas de los modelos probabilísticos, iniciando con el análisis marginal, como fundamento teórico para la creación de los modelos de inventarios probabilísticos, ya en el segundo capitulo se resolverán los modelos probabilísticos de inventarios, clasificándolos por el tipo de distribución de su demanda, se verán inventarios con funciones de distribución conocidas, en el terrecer capitulo se podrá encontrar una introducción a modelos dinámicos probabilísticos mediante la ilustración de ejemplos y la teoría de procesos estocásticos, en particular las cadenas de Markov aplicadas a inventarios probabilísticos. Y ya en el cuarto capítulo se

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