Desarrollo de un esquema de gestión de sistemas de inventarios para Química Comercial Andina S.A.S.

Abstract

El impacto que han tenido los modelos de cantidad económica del pedido en la definición de las políticas de los sistemas de inventario, han permitido generar beneficios en costo y oportunidad a las compañías, especialmente en los últimos 30 años donde los sistemas de información se pueden consultar en tiempo real. Esta investigación aplica estos principios en la compañía Química Comercial Andina S.A.S con un modelo diseñado a la medida de sus necesidades y posibilidades actuales, derivándose un modelo de cantidad económica del pedido con función promedio de costo dependiente de la cantidad a pedir y el punto de re orden (Q,R); que contempla costo de pedido, mantenimiento y pérdida de inventario; donde se ha determinado que sus demandas por artículo son estocásticas y que siguen dos distribuciones de probabilidad (normal y gamma) para las cuales se desarrollan ecuaciones particulares. Adicional a esto se desarrolla una herramienta de cálculo del modelo que se alimenta de la información del sistema ERP con el que cuenta la compañía para cada artículo. Así, al contrastar sus resultados contra los de la política actual de inventarios, se demuestra que la aplicación de esta nueva alternativa puede generar ahorros semanales promedio de $12,490.761 COP, lo que se traduce en un ahorro anual de $649.519.575 COP promedio en costos de mantenimiento de inventario (Texto tomado de la fuente).

Economic Order Quantity Models (EOQ) by request impact on the inventory policy systems have allowed the companies to create benefits on cost and opportunity, mainly in the last thirty years since IT may be consulted on real time. The current research applies these terms on Química Comercial Andina S.A.S. with a custom designed model that fits its current necessities and possibilities. The result, is a EOQ model with cost average function that depends on the order quantity request and reorder level (Q,R); which contemplates order cost, stock maintenance and loose, that has lead to determine that its demands for each item are stochastic as they follow two different probability density functions (normal, gamma) developing particular equations for each one. In addition to this, it creates a model calculation tool fed by the ERP system data that the company uses for each item. Then, when its results are compared to the current inventory policies, it displays that savings on maintenance and inventory could go up to $12,490,761 COP on a week or $649,519,575 COP on a year.