El objetivo principal del modelo de optimización de la cadena de suministro es satisfacer la demanda de los clientes minimizando los costos y maximizando las ganancias, teniendo en cuenta todas las limitaciones. Utiliza análisis avanzados para equilibrar la oferta y la demanda, garantizando que se adquieran suficientes materias primas para la fabricación y distribución de la manera más rentable para satisfacer las expectativas de los clientes. Mientras trabajaba con varios modelos de optimización, a menudo me encontraba con situaciones en las que el modelo tomaba decisiones para producir artículos incluso cuando no había demanda, lo que resultaba en mantener el inventario. Con base en mis observaciones, he identificado escenarios que llevaron a que los modelos de optimización produjeran y almacenaran un exceso de inventario.

Fig. 1.1: Optimización de la cadena de suministro

Escenario 1: Costo de mantener el inventario de componentes

El costo de mantener el inventario se refiere a los gastos incurridos por una empresa para almacenar el inventario. Es un factor crucial en la toma de decisiones para los modelos de optimización. Estos costos pueden estar asociados con el mantenimiento del inventario de productos terminados o los componentes utilizados en la producción de productos terminados. En las Figuras 1.2 y 1.3 a continuación, podemos observar que producir el “artículo 1 de FG” requiere el consumo de 5 componentes. Las cifras muestran la cantidad de uso de componentes, el estado actual del inventario de cada componente y el costo de mantenimiento del inventario asociado. El costo total de mantener el inventario para los 5 componentes es de $9.5. Cuando consideramos el producto terminado, el costo de producción para el “artículo 1 de FG” es $3 y el costo de mantener el inventario de los productos terminados es $4. Por lo tanto, el costo total de producir y mantener el “artículo 1 del FG” es de $7. Dado que el costo de producir y almacenar un producto terminado es menor que el costo de mantener los componentes, los modelos de optimización están impulsados ​​a producir y mantener el inventario de productos terminados, incluso cuando no hay demanda de los productos.

Fig. 1.2: Cálculo del costo del inventario de mantenimiento de componentes

Fig. 1.3: Cálculo del costo de los productos terminados

Escenario 2: niveles mínimos de inventario

Los niveles mínimos de inventario se refieren a la cantidad más baja de inventario requerida para cada SKU (unidad de mantenimiento de existencias) para satisfacer la demanda del cliente. En determinadas situaciones, el planificador puede anticipar la demanda futura y establecer un nivel mínimo de inventario para un SKU en particular. Esta restricción luego influye en el modelo de optimización para producir el producto terminado para cumplir con los requisitos mínimos de inventario.

Escenario 3: por producto

Un subproducto se crea durante el proceso de fabricación que crea múltiples productos. Se produce durante el proceso de producción del producto principal. Es el resultado "por defecto" del proceso de producción.

Por ejemplo, el etileno, un subproducto de la refinería de petróleo, es un ingrediente esencial utilizado en la fabricación de poliestireno, cloruro de polivinilo (PVC) y productos a base de polietileno, es decir, productos plásticos. Una multa alta por no satisfacer la demanda de un subproducto podría resultar en la producción de un subproducto junto con el producto principal donde no vemos ninguna demanda relacionada con él.

Conclusión

Los modelos de optimización exhiben ciertos comportamientos, como la acumulación de inventario sin demanda, que pueden verse influenciados por parámetros y restricciones específicos. Para evitar estos problemas, los planificadores pueden emplear funciones de penalización o relajar ciertas restricciones para abordar estos desafíos de manera efectiva. La herramienta de planificación de suministro de Arkieva ofrece la flexibilidad y capacidad necesarias para manejar estos desafíos de optimización dentro de la cadena de suministro.

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• Fuente: https://blog.arkieva.com/understand-the-factors-behind-inventory-accumulation-by-optimization-models-with-no-demand/