Metodología para optimizar inventarios de producto terminado en una empresa, basado en estimación de demanda y minimización de costos

Abstract

El manejo adecuado de los inventarios es uno de los aspectos determinantes para la rentabilidad de una empresa manufacturera, en especial, del sector lácteo, con tantas variaciones en su demanda y el corto ciclo de vida de sus productos. Este trabajo parte de estimar modelos de pronóstico de demanda para tres productos elaborados por una empresa del sector lácteo de Antioquia, comparando entre algunos métodos clásicos y redes neuronales, con el fin de encontrar el método más eficiente y acertado para efectuar predicciones de ventas. Éstas son entradas para proponer un modelo de optimización de inventarios, que permita determinar una política adecuada para su manejo. Se describen y se utilizan los modelos de pronóstico: Suavización exponencial simple, Suavización exponencial Holt, modelos dinámicos y de Box-Jenkins, por medio de los programas estadísticos Statgraphics y R. Se muestra el proceso como se desarrollan cada uno de ellos, su respectivo análisis y se determina cual es el modelo clásico más eficiente. Seguido a esto, se formula un modelo de red neuronal artificial (RNAs), para cada una de las series, usando el software MATLAB y se compara con el modelo clásico elegido. Se detalla el proceso de estimación de las RNA y se selecciona el modelo de pronóstico final. Por último se realiza el modelo de optimización de inventarios, en el software LINGO, usando los pronósticos obtenidos de los modelos de RNAs, que resultaron los más eficientes. Se propone finalmente un esquema de pedidos y almacenamiento de inventarios a costo óptimo.