ESTUDIO DE FACTIBILIDAD PARA LA IMPLEMENTACION DE UN MODELO DE INVENTARIOS EN EL MERCADO AGUACATERO DE CORABASTOS S.A. FEASIBILITY STUDY FOR THE IMPLEMENTATION OF A MODEL MARKET INVENTORY OF AVOCADO CORABASTOS SA

ANDRES LEONARDO TRUJILLO Y HERNANDO GOMEZ

RESUMEN El presente artículo pretende demostrar la importancia que tiene la gestión de inventarios en la comercialización de productos alimenticios donde la reducción de costos es el eje fundamental para lograrlo, puesto que estos comerciantes tienen múltiples sobrecostos en su operación. La variabilidad de la demanda también toma relevancia a la hora de determinar Stock de seguridad para que no permita la rotura de estos y generar déficit. Para lograr un impacto significativo en la operación del comerciante se determina la escogencia de modelos matemáticos que gestionen de forma eficiente los inventarios. Palabras Clave: gestión de inventarios, déficit, modelos matemáticos, Stock, demanda.

ABSTRAC This article aims to demonstrate the importance of inventory management in marketing of food products where cost reduction is the key to achieve this axis, since these traders have multiple cost overruns in its operation. The variability of demand also becomes relevant to determining safety stock to disallow breaking and generate these deficits. To achieve a significant impact on the operation of the dealer's choice of mathematical models efficiently managing inventories is determined. Keywords: inventory management, deficit, mathematical models, Stock, demand.

INTRODUCCION El objetivo del presente artículo es demostrar que para el sector aguacatero de Corabastos S.A. es viable la implementación de modelos logísticos que gestione los inventarios de una forma adecuada. En la actualidad los comerciantes de aguacates en Corabastos S.A. tienen arraigadas las prácticas que generación tras generación han sido inculcadas por el sector tradicional que hoy

en día sigue rechazando la inclusión de políticas innovadoras y actuales; éste fenómeno los ha llevado a incurrir en prácticas logísticas ineficientes y empíricas que acarrean para ellos una cantidad abrumadora de costos innecesarios; es por esto que la gestión de los inventarios representa una buena alternativa para todos los problemas que se tienen a la hora de administrar los inventarios.

Uno de los principales inconvenientes que presentan los comerciantes de Corabastos S.A, es que no se tiene la claridad de cuanto y cuando reabastecer sus inventarios puesto que generalmente son prácticas que se realizan de manera tradicional e intuitiva. Tomando esto como fundamento inicial se decide indagar en modelos de inventarios que ayuden a gestionar de forma eficiente los inventarios de productos que los comerciantes ofrecen a sus clientes. Además de esto es necesario tener en cuenta que la industria afronta una constante disputa en aras de la adaptación al mercado que se comporta de manera cambiante bajo los efectos que trae consigo la comercialización de productos agrícolas; Para tal efecto, el desconocimiento de estas teorías se ha convertido en el principal enemigo que tienen los distribuidores en el momento de realizar y estudiar sus pedidos pues se alejan claramente de la tan anhelada competitividad y da lugar a que sus contrincantes en el mercado se aventajen. Por estos motivos es imperante la obligación de las nuevas generaciones profesionales para buscar de manera conjunta con la comunidad académica nuevos sistemas y modelos que suplan todas las necesidades que día a día surgen para los empresarios y comerciantes nacionales y es por esto que se tiene gran interés como futuros tecnólogos industriales estará enfocado en demostrar la viabilidad de la implementación de un modelo de inventarios que se acomode a las necesidades del mercado de aguacates en Corabastos S.A. MARCO TEÓRICO Generalidades de los modelos de inventarios Es importante tener en cuenta la clasificación de los modelos de inventarios puesto que, el modelo depende del tipo de demanda que tiene el artículo, y esta demanda puede ser de dos tipos, determinística o probabilística; en el primer caso la demanda para articulo para un periodo futuros conocida con exactitud y probabilística en el caso en que la demanda

del articulo para un periodo futuro no se conoce con certeza. También es resaltar que aplicar “Administración científica del inventario” las empresas logran reducir los costos, es por esto, que se deben enfocar en:  Formular un modelo matemático que describe el comportamiento del sistema de inventarios.  Derivar una política optima de inventarios con respecto a la información específica para ajustar un modelo.  Mantener un registro de los niveles de inventario y señalar cuando deben reponerse. 1.7.1. Costos involucrados en los modelos de inventarios1 Dentro de los costos involucrados en los modelos de inventarios se mencionan los siguientes: • Costo variable o fijo: Los costos fijos se refieren al precio de compra de algún artículo que la empresa adquiera con su proveedor. Este costo variable incluye el precio de lista, costos de transporte y envío, impuestos y aranceles. • Los costos por ordenar: son los ocasionados por la colocación de un pedido de artículos. Abarcan actividades de compra, preparación de especificaciones y documentos, órdenes de compra y el envío de las mismas, seguimiento a los proveedores e inspección de pedidos cuando son recibidos. Los costos de organización del proceso son los costos de cambiar el proceso de producción de un producto a otro. • Los costos de mantenimiento: son los gastos en que se incurre al mantener 1

VIDAL, C. (2010). Fundamentos de control y gestión de inventarios. Consulta de este excelente libro para profundizar en temas de modelos de inventarios, costos y modelos deterministicos y probabilísticos. Pg 98

inventarios, es decir, el arriendo que paga por la bodega, local etc., también los gastos efectuados en electricidad, impuestos, pérdidas, obsolescencia, seguros y costos de mano de obra. METODOLOGÍA El tipo de estudio que se va a realizar es cuantitativo con el objetivo de recolectar información a través de fuentes de información proporcionadas por el comerciante, para demostrar la factibilidad de implementar un modelo logístico de inventarios en el sector aguacatero de Corabastos S.A.

El costo de mantenimiento para este caso es el costo de almacenaje, es decir, el costo del arriendo que paga el comerciante por producto. El comerciante paga un valor de $1’200.000 por mes; además de esto se debe considerar el costo arrojado por la generación de mermas equivalente al 5% de la demanda promedio; de esta forma se considera que el costo de mermas es:

Población. Los potenciales beneficiarios de este estudio son los comerciantes de la central mayorista Corabastos S.A.; quienes tienen la necesidad de mejorar sus procesos logísticos. Muestra La muestra será un comerciante de la zona específica de aguacates quien hará representación del sector en forma de ejemplo, el cual mediante su colaboración, muestran que están interesados en el desarrollo de éste trabajo.

Si el valor total de almacenaje es de $1’200.000 pesos al mes y el costo de mermas es $3’951.000 pesos al mes, se puede definir que la tasa de mantenimiento estará dada por la suma de estos valores sobre el costo total de almacenamiento.

Así pues el costo de mantenimiento estará dado por la siguiente ecuación: RESULTADOS Es entonces el momento de responder las preguntas formuladas para dar consecuencia a la importancia de la aplicación de un modelo EOQ. Determinar los costos Costo variable: Como se mencionó anteriormente, se encontró en los registros del comerciante que el precio por el cual adquirió su producto fue de $1.800 pesos por unidad. Costo de mantenimiento:

Costo por ordenar: Este costo se genera instantáneamente cuando se hace la orden de compra, es cada insumo que se requieren para emitir esta orden de compra, que para este caso son: Plan de telefonía celular en el operador móvil Claro (Claro Te Da Más 1020 Mixto) por un costo de $109.900 pesos mensuales. Además de esto se genera una cuota de revisión de la mercancía en la zona de despacho a un costo de $50.000 pesos por cada orden emitida.

(

Estas cantidades se suman para obtener el costo total por ordenar, el cual tiene un total de $159.900 pesos por orden.

)

En donde: ST: Es el pronóstico en el tiempo T

Para determinar la demanda promedio tomamos la sumatoria de las demandas de las 12 semanas del estudio y se divide en las mimas para conseguir un promedio.

ST-1: Es el pronóstico anterior a T α : Constante de suavización que está definida en los intervalos 0 ≤ α≤ 0.3

Paso 1. Determinar el pronóstico de la demanda para el próximo mes:

XT: Demanda real observada en el tiempo T

Para determinar el pronóstico de la demanda utilizamos el método de suavización exponencial simple, puesto que es el mejor método utilizado para demandas poco variables como lo fue explicado en el capítulo 8 en donde el coeficiente de variabilidad es muy bajo y se determina que la demanda es perpetua o estable a lo largo del tiempo.

Elα se tomara como 0.1 para este caso. Se decide tomar esta constante puesto que la demanda permanece estable a lo largo del tiempo y es recomendable tomar valores bajos cuando la demanda se comporta de esta manera. Con base en lo anterior se dispone a calcular el pronóstico de la demanda en la tabla.

El pronóstico con suavización exponencial simple viene dado por la siguiente formula: Periodo Dt St Ft Semana 0 10.975 Semana 1 12.000 11.078 10.975 Semana 2 11.900 11.160 11.078 Semana 3 10.500 11.094 11.160 Semana 4 12.500 11.234 11.094 Semana 5 9.900 11.101 11.234 Semana 6 10.500 11.041 11.101 Semana 7 10.000 10.937 11.041 Semana 8 11.000 10.943 10.937 Semana 9 10.200 10.869 10.943 Semana 10 11.900 10.972 10.869 Semana 11 11.100 10.985 10.972 Semana 12 10.200 10.906 10.985 Semana 13 9.816 10.906 Semana 14 8.834 9.816

et 1025,00 822,50 -659,75 1406,23 -1334,40 -600,96 -1040,86 63,22 -743,10 1031,21 128,09 -784,72

let/Dt*100l et^2 8,54 6,91 6,28 11,25 13,48 5,72 10,41 0,57 7,29 8,67 1,15 7,69

1050625,00 676506,25 435270,06 1977468,75 1780616,69 361150,22 1083393,65 3997,30 552194,93 1063397,41 16407,17 615783,26

∑et 1025,00 1847,50 1187,75 2593,98 1259,58 658,62 -382,24 -319,02 -1062,12 -30,90 97,19 -687,53

et/dt*100 MAD 8,54 MAPE 6,91 TS -6,28 ALFA 11,25 -13,48 -5,72 -10,41 0,57 -7,29 8,67 1,15 -7,69

-57,29439262 6,619055094 12 0,1

-9815,62 -687,53 79,4286611

En la tabla podemos observar como se ha suavizado la demanda llevándola a un comportamiento más estable respecto al tiempo como se muestra en la ilustración.

13.000 12.000 11.000 10.000 9.000

Demanda

8.000

St

7.000

Pronostico

6.000 5.000

Como se está evaluando el pronóstico de la demanda en semanas y se quiere tener una referencia del próximo mes se tomaran 4 semanas a partir de la 11 hasta la semana 14 para hallar el pronóstico del mes.

Pasando los datos reales a la ecuación, √

(

)(

)

Se define que la cantidad óptima de pedido es de 11.242 kg. Dicho valor se mantiene dentro del pronóstico realizado con lo que se infiere que se suplirá la demanda de forma exitosa.

∑

Teniendo el pronóstico del mes se procede al cálculo del modelo. Paso 2. Determinar la cantidad óptima de pedido Es aquí donde se centra el estudio del modelo puesto que permite encontrar la cantidad óptima a comprar la cual es especificada por la siguiente ecuación: √ En donde: r = demanda promedio Co= costo por ordenar Cm = costo mantenimiento

Pero para efectos de la variabilidad de la demanda es necesario considerar los stocks de seguridad los cuales reducirán el efecto de las faltantes.

Stock de seguridad Existen varios métodos para calcular los stocks de seguridad, dependiendo el caso a tratar, para identificar que método utilizar para calcularlos, es necesario saber si la demanda corresponde a una distribución normal. Para ello la media la mediana y la moda deben ser iguales como fue explicado en el capítulo 7. Se toman los datos de demanda registrados en la tabla 18 y se evaluara de la misma manera como se desarrolló en el capítulo 7 en donde la media, la mediana y moda son iguales.

La definición de distribución normal dice que la media, la mediana y la moda deben ser iguales por lo cual:

Como son 12 datos se realizan los cálculos de estadística para datos no agrupados. Como se muestran a continuación ordenados de mayor a menor

Datos no agrupados 9.900 10.000 10.200 10.200 10.500 10.500 11.000 11.100 11.900 11.900 12.000 12.500

ende no se puede utilizar los valores de Z para calcular los niveles de stocks. Existe otro método donde se pueden calcular inventarios máximos y mínimos para establecer control sobre las existencias el cual puede ayudar al comerciante en la toma de decisiones, para ello se utilizara la deviación estándar. Se asumen los mismos datos de demanda y utilizando la tabla 17 de desviación estándar arrojando: √

∑

La mediana para datos no agrupados viene dada por:

897.56

Para calcular los inventarios máximos y mínimos que contrarrestaran la variabilidad de la demanda con respecto al pronóstico viene dada por: √

Como no da un dato exacto se divide el dato 6 y 7 para encontrar el valor de la mediana, dando como resultado 10.750 siendo diferente a la media y como si fuera poco tiene varias modas a lo cual se le llama bimodal Es por todo lo anterior que se infiere que no corresponde a una distribución normal y por

13.000 12.500 12.000 11.500 11.000 10.500 10.000 9.500 9.000 8.500 8.000

Dada esta fórmula y entendiendo que el plazo de entrega del proveedor o Lead Time es de 1 semana y que este plazo es respetado, se genera la tabla 28. Para una mejor representación de los datos anteriormente mencionados se utiliza la siguiente ilustración.

Rotura de stock

Demanda St Pronostico Inv minimo Inv maximo

Fuente: El autor

Como el tiempo esta expresado en semanas, para tener un valor real que nos indique el tiempo entre pedidos pasamos de semanas a días. Para efectos de ese cálculo se realiza una regla de tres.

Paso 3. Tiempo entre pedidos El tiempo entre pedidos es fundamental porque indica cuando comprar, Cuando abastecernos nuevamente para no tener rotura de Stocks. A continuación se presenta la ecuación con la se que halla ese dato.

Con la aproximación tenemos que cada 8 días se debe realizar la cantidad optima a pedir para suplir la demanda existente; además de esto se puede ver en la ilustración 14 el comportamiento del modelo EOQ aplicado y su esquema

√ Se calcula (

√

(

) )

EOQ 14.000 12.000 Cantidad Q

10.000 8.000 6.000

EOQ

4.000 2.000 0123456701234567012345670123456701234567 Dias

Ilustración. Esquema del modelo EOQ aplicado. Fuente: El autor

En la ilustración se puede observar que el tiempo entre pedidos es 8 días, además se observa cómo el inventario vuelve a crecer hasta su superávit, generando un

Paso 4. Evaluación de costos promedio del modelo. Es entonces el momento de evaluar los costos promedio que este modelo calculará para poder

compararlos con los actuales. Para tal efecto se referencia la siguiente ecuación: √ Pasando los datos. √ (

)(

)( (

)

)

Paso 6. Comparación de los costos Es en este punto en el cual el modelo EOQ tiene relevancia dado que su estructura permite identificar el punto exacto de intersección entre

los costos; como se ve en la gráfica9 la curva resultante (total) representa el comportamiento más adecuado entre los factores y su punto mínimo nos da evidencia dela cantidad óptima a pedir para generar un costo óptimo para el negocio. Entendiendo que el costo adecuado se presenta en la intersección entre las curvas, es decir, aproximadamente sobre los 11.000 kg de mercancía se puede llegar a inferir que es sustentable lo calculado con anterioridad en el desarrollo del modelo dado que matemáticamente se logró estimar un valor más exacto con el cual los costos tienen un comportamiento estable y el cual es precisamente Q* = 11.242 kg, siendo Q* la cantidad óptima a pedir para lograr un comportamiento económico en el proceso de compras.

Ilustración. Gráfico comparativo de costos. $2.500.000,00

$2.000.000,00

$1.500.000,00 Costo por mantener Costo por ordenar

$1.000.000,00

Total

$500.000,00

$-

Fuente: El autor

ANÁLISIS COMPARATIVO. A continuación se realizará un análisis comparativo entre el modelo desarrollado y la situación actual del comerciante referenciada en la fase 1 del desarrollo del presente trabajo de grado; para tal fin se cruzarán los datos de costos a los que se llegó luego del aplicativo del modelo de Cantidad económica de pedido (EOQ) para demanda determinística durante la fase 3 y se compararán con los datos obtenidos durante el acercamiento y que están presentes en el análisis del estado de resultados del comerciante. En la tabla 31 se referenciarán los costos por compra de materia prima (variable influenciada en el modelo EOQ) encontrados en el análisis del estado de resultados actual.

Como se puede observar el costo promedio de las compras (Cc) es de $84’420.000 pesos. Paso 2. Comparativo del Costo promedio de compras actual (Cc) con el costo total de compras proporcionado por el modelo EOQ desarrollado en la fase anterior. ( ) (

)

( ) (

( )

(

)

) ( (

) )

(

)

Tabla 1. Costos de compra actuales. SEMANA SEMANA 1 SEMANA 2 SEMANA 3 SEMANA 4

COSTO DE CANTIDAD COMPRAS (KG) $ 12.000 21.600.000,00 $ 11.900 21.420.000,00 $ 10.500 18.900.000,00 $ 12.500 22.500.000,00 Fuente: El autor.

Paso 1: Definición del costo promedio de compras actual: En base a la tabla 31 se puede inferir que el costo por compra de mercancía promedio del modelo actual estará dado por la ecuación: ∑

El costo por compras del modelo EOQ planteado es de $78’224.576,3. Como se puede observar el costo por compras del modelo EOQ es menor que el existente bajo el modelo actual referenciado en el análisis de estado de resultados del comerciante. Paso 3. Definición del beneficio. El beneficio de la operación (Bo) se definirá como la diferencia entre el costo de compras actual (Cc) y el costo de compras del modelo EOQ propuesto (CT); entendiendo que para que exista beneficio alguno debe cumplirse la relación Cc> CT, de tal manera que la implementación del modelo signifique una utilidad real para el comerciante.

,

Así pues se define que el costo de compras promedio actual (Cc) es: ∑

Análisis: Luego de verificar matemáticamente se puede observar que existe un beneficio en la implementación del modelo equivalente a $6'195.423,7 pesos mensuales.

RESULTADOS COMPARATIVO

DEL

ANÁLISIS

A partir del estudio comparativo desarrollado se puede decir que: El costo de compras encontrado gracias a la aplicación del modelo EOQ para demandas variables es claramente inferior al costo promedio actual del comerciante, lo que nos muestra que si bien se pueden tener picos bajos en algunos periodos, comprando de manera tradicional, no significa necesariamente que se esté logrando algún ahorro puesto que los picos altos generan un sobrecosto en la operación que influye negativamente a la contabilidad del empresario. La estabilización de las órdenes de compra y sus días de aprovisionamiento beneficia a las organizaciones, dado que es más económico lanzar menos ordenes con una cantidad establecida en lugar de realizar varios pedidos a lo largo de la línea de tiempo, evidenciándose el beneficio en los costos de compra de materia prima. Como se puede observar en la ilustración 15 el punto óptimo de utilización de recursos se encuentra cuando se nivelan las órdenes y las cantidades de las mismas.

Como se puede observar el porcentaje de disminución de costos con la aplicación del modelo EOQ para este caso es del 7,33%.

CONCLUSIONES 



El beneficio que el modelo EOQ para demandas variables le ofrece al comerciante en cuestión está en el orden de los $6'195.423,7 pesos mensuales; así pues el modelo representaría mensualmente una disminución en los costos por ordenar de $18’586.271,1 pesos trimestrales, ofreciendo mayor rentabilidad a la operación. Teniendo en cuenta que el costo actual es de $84’420.000 pesos y el resultante del estudio con el modelo EOQ es de $78’224.576,3 pesos, se puede estimar el porcentaje de disminución de costos, entendiendo que estará dado por la participación del beneficio económico resultante frente al costo actual, lo cual se hallará mediante una regla de tres.



Se debe reconocer a la demanda como el pilar fundamental en el sector aguacatero en Corabastos S.A., entendiendo que su correcta interpretación dará la base necesaria para obtener predicciones con un alto grado de confianza en aras de lograr una correcta administración de los inventarios. Tener aliados estratégicos fuertes al momento de entablar negociaciones es fundamental; se puede concluir que la escogencia de los proveedores afecta directamente a los costos y como tal es de vital importancia realizar una análisis minucioso que permita establecer fuentes confiables de productos a buen precio y con excelentes características de calidad, lo cual contribuye a disminuir los costos relacionados a las mermas y a potenciar los ingresos resultantes de los aguacates de calidad extra, los cuales representan mayores ganancias por su valor, sin descuidar las otras calidades del producto. El correcto funcionamiento de las prácticas logísticas depende en gran manera de la comunión entre diversas políticas y modelos que se complementen entre sí y que ataquen de manera conjunta las principales problemáticas de un negocio; evidenciado en este caso con la unión de los modelos, tal como se observa al juntar los modelos EOQ y el PEPS.





El modelo propuesto mejora de manera ostentosa la práctica del comerciante propiciando un beneficio económico de $6'195.423,7 pesos mensuales con respecto a los costos altos presentados actualmente con prácticas empíricas, evidenciando así una disminución del 7,33% en el costo total de operación al comparar los resultantes del modelo EOQ con el esquema actualmente utilizado. Dadas las evidencias presentadas durante cada una de las fases y sus respectivos análisis se concluye que es viable y válida la implementación de un modelo de logística de inventarios, más precisamente el modelo de cantidad económica de pedido, en el mercado aguacatero de Corabastos S.A. principalmente por el beneficio económico y administrativo que puede obtener el comerciante.

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