Proyecto de Siulacion

PROBLEMA A. MODELO DE INVENTARIO

Enunciado:
La demanda diaria y el tiempo de entrega de un cierto producto, siguen las siguientes distribuciones de probabilidad.

Distribución de probabilidad Para las Demandas Diarias
Demanda Diaria
Probabilidad
Probabilidad Acum.
Índices
25
0,02
0,02
0 - 0,01
26
0,04
0,06
0,02 - 0,05
27
0,06
0,12
0,06 - 0,11
28
0,12
0,24
0,12 - 0,23
29
0,2
0,44
0,24 - 0,4330
0,24
0,68
0,44 - 0,67
31
0,15
0,83
0,68 - 0,82
32
0,1
0,93
0,83 - 0,92
33
0,05
0,98
0,93 - 0,97
34
0,02
1
0,98 - 1,00

Distribución de probabilidad para los tiempos de entrega
Tiempo de entrega (días)
Probabilidad
Probabilidad Acum.
Índices
1
0,2
0,2
0 - 0,19
2
0,3
0,5
0,20 - 0,49
3
0,25
0,75
0,50 - 0,74
4
0,25
1
0,75 - 1,00

Si el producto no está disponible cuando es requerido, el cliente puedeesperar la llegada de un nuevo lote por un tiempo limitado, es decir, si el cliente decide esperar dos días y la mercancía no llega en ese tiempo entonces la demanda de ese cliente se considera perdida. La distribución de probabilidad del tiempo que un cliente está dispuesto a esperar para que se le surta su pedido es la siguiente.

Distribución de Probabilidad Para los Tiempos de Espera delCliente
Tiempo de espera (días)
Probabilidad
Probabilidad Acum.
Índices
0
0,2
0,2
0 - 0,19
1
0,4
0,6
0,20 - 0,59
2
0,15
0,75
0,60 - 0,74
3
0,15
0,9
0,75 - 0,89
4
0,1
1
0,90 - 1,00

La información con respecto a los costos relevantes es:
Información Respecto a los Costos
Costo de Ordenar
$100 /orden
Costo de Inventario
$52/ unidad/año
Costo del faltante si el cliente espera
$20 /unidad
Costo delfaltante si el cliente no espera
$50 /unidad

Si el inventario inicial es de cien unidades, determine la cantidad óptima a ordenar (Q) y el nivel óptimo de reorden (R), asuma que se trabajan 260 días al año. En base a esto se pueden destacar los siguientes datos.

Otros Datos De Interés
Cantidad a Ordenar (Q)
100
Punto de Reorden (R)
75
Días del Año
260
Inventario Inicial
100

Nota: Los valores de losdatos Q y R se estimaron previamente como 100 y 75 respectivamente para la realización de la simulación.

SIMULACIÓN DE MONTECARLO
A continuación se muestra la corrida de la simulación del modelo de inventario para 260 días en Excel, donde cada fila representa el comportamiento que tuvo el inventario en un día.

Simulación de Montecarlo Para Modelo de Inventario
Día
Inv. Inicial
R1
Demanda
Inv.Final
Faltante
R2
Tiempo de espera
¿Se hace Orden?
R3
Tiempo de Entrega
1
100
0,7055475
31
69
********
********
********
SI
0,533424
3
2
69
0,5795186
30
39
********
********
********
NO
********
********
3
39
0,2895625
29
10
********
********
********
NO
********
********
4
110
0,301948
29
81
********
********
********
NO
********
********
5
81
0,7747401
31
50
********
********
********
SI0,0140176
1
6
150
0,7607236
31
119
********
********
********
NO
********
********
7
119
0,81449
31
88
********
********
********
NO
********
********
8
88
0,7090379
31
57
********
********
********
SI
0,0453528
1
9
157
0,4140327
29
128
********
********
********
NO
********
********
10
128
0,8626193
32
96
********
********
********
NO
********
********
11
96
0,79048
31
65
********
********
********
SI0,3735362
2
12
65
0,9619532
33
32
********
********
********
NO
********
********
13
132
0,8714458
32
100
********
********
********
NO
********
********
14
100
0,0562369
27
73
********
********
********
SI
0,9495566
4
15
73
0,3640187
29
44
********
********
********
NO
********
********
16
44
0,5248684
30
14
********
********
********
NO
********
********
17
14
0,7671117
31
0
17
0,0535045
0
NO********
********
18
100
0,5924582
30
70
********
********
********
SI
0,4687001
2
19
70
0,2981654
29
41
********
********
********
NO
********
********
20
141
0,6226967
30
111
********
********
********
NO
********
********
21
111
0,6478212
30
81
********
********
********
NO
********
********
22
81
0,2637929
29
52
********
********
********
SI
0,2793421
2
23
52
0,8298016
32
20
********
********...