martes, 27 de noviembre de 2018

teoria de inventarios

Teoría de inventarios (Método clásico y método LEP)

INVENTARIOS:
El inventario representa la existencia de bienes almacenados destinados a realizar una operación, sea de compra, alquiler, venta, uso o transformación. Debe aparecer, contablemente, dentro del activo como un activo circulante.

Los inventarios de una compañía están constituidos por sus materias primas, sus productos en proceso, los suministros que utiliza en sus operaciones y los productos terminados. Un inventario puede ser algo tan elemental como una botella de limpiador de vidrios empleada como parte del programa de mantenimiento de un edificio, o algo más complejo, como una combinación de materias primas y suben samblajes que forman parte de un proceso de manufactura.

TIPOS DE INVENTARIO:
Inventario de Materias Primas: Lo conforman todos los materiales con los que se elaboran los productos, pero que todavía no han recibido procesamiento.
Inventario de Productos en Proceso de Fabricación: Lo integran todos aquellos bienes adquiridos por las empresas manufactureras o industriales, los cuales se encuentran en proceso de manufactura. Su cuantificación se hace por la cantidad de materiales, mano de obra y gastos de fabricación, aplicables a la fecha de cierre.
Inventario de Productos Terminados: Son todos aquellos bienes adquiridos por las empresas manufactureras o industriales, los cuales son transformados para ser vendidos como productos elaborados.

Métodos de valuación de inventarios
Dentro de los métodos más importantes para evaluar los inventarios, tenemos:

Método FIFO o PEPS. Este método se basa en que lo primero que entra es lo primero en salir. Su apreciación se adapta más a la realidad del mercado, ya que emplea una valoración basada en costos más recientes.
Método LIFO o UEPS. Contempla que toda aquella mercancía que entra de último es la que primero sale. Su ventaja se basa en que el inventario mantiene su valor estable cuando ocurre algún alza en los precios.
Método del Costo Promedio Aritmético. El resultado lo dará la media aritmética de los precios unitarios de los artículos.
Método del Promedio Armónico o Ponderado. Este promedio se calculará ponderando los precios con las unidades compradas, para luego dividir los importes totales entre el total de las unidades.
Método del Costo Promedio Móvil o del Saldo. Calcula el valor de la mercancía, de acuerdo con las variaciones producidas por las entradas y salidas (compras o ventas) obteniéndose promedios sucesivos.
Método del Costo Básico. Por medio de este método se atribuyen valores fijos a las existencias mínimas, este método es bastante parecido al LIFO con la diferencia de que se aplica solamente a la cantidad de inventario mínimo.

MODELOS DE INVENTARIOS.
Los inventarios, según la demanda, pueden clasificarse y generar modelos de la siguiente forma:

Modelo EOQ (Economic Order Quantity) sin faltante


Éste modelo de inventario determinístico tiene las siguientes características:
1. La demanda es constante y conocida.
2. No admite faltante.
3. Existe un costo de mantener inventario.
4. Existe un costo por pedir.
5. Los costos siempre son constantes.
6. La reposición es instantánea, es decir, no existe un tiempo en el que el pedido se demore. El pedido llega completo.
A continuación de muestra la gráfica de cantidad de inventario con respecto al tiempo para el modelo EOQ sin faltante:
A partir de la información proveniente de la gráfica es posible determinar la ecuación del costo en un período:
En donde:

Hay que tener presente que el número total de períodos N y el tiempo t están ligados a la demanda D y la cantidad de inventario Q:
Modelo EOQ (Economic Order Quantity) con faltante
Éste modelo de inventario determinístico tiene las siguientes características:
a.      La demanda es constante y conocida.
b.      Admite faltante.
c.      Existe un costo de mantener inventario.
d.      Existe un costo por pedir.
e.      Los costos siempre son constantes.

Resumiendo puede decirse que este modelo es igual al EOQ sin faltante, sólo que en éste modelo se permiten retrasos en los pedidos.
A continuación de muestra la gráfica de cantidad de inventario con respecto al tiempo para el modelo EOQ sin faltante:
A partir de la información proveniente de la gráfica, es posible determinar la ecuación del costo en un período:
Al hacer semejanza de triángulos podemos hallar los valores de t1 y t2:

En donde:


Multiplicando el costo por el número total de pedidos N, nos permite calcular el costo total por unidad de tiempo:
Lo que se busca es que el costo de inventario total sea mínimo y para ello es necesario determinar la cantidad Q y S óptimos. Con ayuda del cálculo multivariado podemos hallar el valor óptimo de Q y de S:
Al derivar con respecto a la cantidad Q y por medio de distintos artificios matemáticos proveniente del Álgebra nos queda la siguiente expresión:
Al derivar con respecto a la cantidad S y por medio de distintos artificios matemáticos proveniente del Álgebra nos queda la siguiente expresión:

Como se puede observar, tanto Q óptima como S óptimo están en términos de S y Q respectivamente, por ende utilizamos el método de la substitución para hallar los valores óptimos y utilizables de Q y S:
En donde, Q* es la cantidad óptima y S* es el faltante óptimo.

Modelo LEP (Lote económico de producción) sin faltante

Este modelo tiene la particularidad de que ya no se piden los productos sino que son producidos por la misma entidad.
Tiene las siguientes características:
1.       La demanda es constante y conocida.
2.       No admite faltante.
3.       Existe un costo de mantener inventario.
4.       Existe un costo por producir.
5.       Existe un costo de operación.
6.       Los costos siempre son constantes.
En este modelo la capacidad del sistema o tasa de producción es mayor a la tasa de demanda.

En donde:
R=tasa de producción.
d=tasa de demanda.
A partir de la información proveniente de la gráfica, es posible determinar la ecuación del costo en un período:
De acuerdo a la gráfica también es posible deducir que:
Al sustituir estas ecuaciones en la ecuación del costo en un período t nos queda lo siguiente:
En donde:
Multiplicando el costo por el número total de pedidos N, nos permite calcular el costo total por unidad de tiempo:

Lo que se busca es que el costo de inventario total sea mínimo y para ello es necesario determinar la cantidad Q óptima. Con ayuda del cálculo diferencial podemos hallar el valor óptimo de Q:

Modelo LEP (Lote económico de producción) con faltante
Este modelo tiene la particularidad de que ya no se piden los productos sino que son producidos por la misma entidad y además se admite faltante.
Tiene las siguientes características:
1.       La demanda es constante y conocida.
2.       Admite faltante.
3.       Existe un costo de mantener inventario.
4.       Existe un costo por producir.
5.       Existe un costo de operación.
6.       Los costos siempre son constantes.
En este modelo la capacidad del sistema o tasa de producción es mayor a la tasa de demanda.
En donde:
R=tasa de producción.
d=tasa de demanda.
A partir de la información proveniente de la gráfica, es posible determinar la ecuación del costo en un período:
En donde:
De acuerdo a la gráfica también es posible deducir que:
Por consiguiente, se tiene lo siguiente:
A partir de las expresiones previamente halladas, se puede plantear lo siguiente:
Con esto ya se tienen todas las herramientas para plantear la ecuación del costo total con el siguiente procedimiento:
Haciendo A=1-d/R facilitaría mucho el procedimiento para hallar los óptimos. 
Al hacer esto y con ayuda del cálculo multivariado se tiene lo siguiente:
Y por último se logra obtener la cantidad y faltante óptimos, los cuales son:
A continuación se muestran dos ejemplos en el que se aplica los modelos EOQ y LEP.
 
 

ejercicios de programacion no lineal





jueves, 15 de noviembre de 2018

maximizar y minimizar con derivadas

primer ejemplo:


Pasos para la resolución de problemas

 1  Se plantea la función que hay que maximizar o minimizar.
 2  Se plantea una ecuación que relacione las distintas variables del problema, en el caso de que haya más de una variable.
 3  Se despeja una variable de la ecuación y se sustituye en la función de modo que nos quede una sola variable.
 4  Se deriva la función y se iguala a cero, para hallar los extremos locales.
 5  Se realiza la 2ª derivada para comprobar el resultado obtenido.

Ejemplo

De todos los triángulos isósceles de 12 m de perímetro, hallar los lados del que tome área máxima.
Triángulo
La función que tenemos que maximizar es el área del triángulo:
Ärea
Relacionamos las variables:
2x + 2y = 12
x = 6 − y
Sustituimos en la función:
Sustitución
Derivamos, igualamos a cero y calculamos las raíces.
Raíces de la derivada
Raíces de la derivada
Realizamos la 2ª derivada y sustituimos por 2, ya que la solución y = 0 la descartamos porque no hay un triángulo cuyo lado sea cero.
Derivada 2ª
Derivada 2ª
Derivada 2ª
Por lo que queda probado que en y = 2 hay un máximo.
La base (2y) mide 4m y los lados oblicuos (x) también miden 4 m, por lo que el triangulo de área máxima sería un triangulo equilátero.



jueves, 8 de noviembre de 2018

¿Qué es la Programación No Lineal?

Un modelo de Programación No Lineal (PNL) es aquel donde las variables de decisión se expresan como funciones no lineales ya sea en la función objetivo y/o restricciones de un modelo de optimización. Esta característica particular de los modelos no lineales permite abordar problemas donde existen economías o deseconomías de escala o en general donde los supuestos asociados a la proporcionalidad no se cumplen.

Ejemplos de Programación No Lineal

Existen múltiples aplicaciones típicas para modelos no lineales. A continuación se resumen algunas:
Localización de Instalaciones: Considere que una empresa distribuidora de productos farmaceuticos requiere determinar la localización de una bodega que funcionará como centro de distribución y abastecimiento para sus locales en el país. En especial se busca estar a la menor distancia de los 3 principales locales de venta al público denominados A, B y C, respectivamente. Las coordenadas geográficas de dichos locales se presentan en el siguiente gráfico:
localizacion_de_instalaciones
Formule y resuelva un modelo de optimización que permita determinar la localización óptima de la bodega y que minimize la distancia a los distintos locales de la empresa. Asuma que la bodega puede ser ubicada en cualquier coordenada o punto del mapa.
Respuesta: Si consideramos como variables de decisión X e Y que correspondan a las respectivas coordenadas de la bodega a instalar, se puede definir el siguiente modelo de optimización no lineal sin restricciones, donde la siguiente función objetivo de minimización de distancia (Min f(x,y)) queda definido por:
funcion_localizacion
Se recomienda resolver este problema utilizando Solver de Excel y verificar que la solución óptima corresponde a X=33,45 e Y=40,88.


3er ejercicio ruta mas corta

Tercer ejercicio: 


comprobado por el software


 
 

2do ejercicio ruta mas corta


y comprobado por el software

 

ejercicios 1 ruta mas corta



ruta mas corta

ALGORITMO DE LA RUTA MÁS CORTA


Ya el nombre de este tipo de algoritmo es bastante sugestivo. El algoritmo de la ruta más corta  consiste, si es necesario decirlo, en una modalidad de problemas de redes, en la cual se debe determinar el plan de rutas que genere la trayectoria con la mínima distancia total, que una un nodo fuente con un nodo destino, sin importar el número de nodos que existan entre estos.
Esta modalidad de problemas puede solucionarse como un modelo de transbordo normal, sin embargo la principal sugerencia es la de establecer una oferta en el nodo fuente igual a una unidad (1) y establecer una demanda en el arco destino igual a una unidad (1).
 
Vale la pena considerar, que en la práctica, es muy frecuente la utilización del algoritmo resultante con variaciones que consisten en la minimización de tiempos, no necesariamente de distancias.


Algoritmo de la Ruta más corta - Ejemplo

Un minero ha quedado atrapado en una mina, la entrada a la mina se encuentra ubicada en el nodo 1, se conoce de antemano que el minero permanece atrapado en el nodo 9, para llegar a dicho nodo hay que atravesar una red de túneles que van conectados entre sí. El tiempo de vida que le queda al minero sin recibir auxilio es cada vez menor y se hace indispensable hallar la ruta de acceso al nodo 9 más corta. Las distancias entre nodos de la mina se encuentran en la siguiente gráfica dadas en cientos de metros. Formule un modelo de transbordo y resuelva mediante cualquier paquete de herramientas de investigación operativa que permita establecer la ruta más corta para poder así auxiliar al minero.
La ruta más Corta
www.ingenieriaindustrialonline.com

VARIABLES DE DECISIÓN

El nombre de las variables en este caso poco importa, dado que de ser escogida para la solución básica eso significa simplemente que será empleada como ruta para ir a rescatar al minero, sin embargo nada tiene de malo el que se le pueda asociar con el envío de unidades desde la entrada de la mina hacia el minero, por ende puede sugerirse este como nombre de las variables. "Cantidad de unidades enviadas desde el nodo i hacia el nodo j".
 
X12 = Cantidad de unidades enviadas desde el nodo 1, hacia el nodo 2
X13 = Cantidad de unidades enviadas desde el nodo 1, hacia el nodo 3
X23 = Cantidad de unidades enviadas desde el nodo 2, hacia el nodo 3
X24 = Cantidad de unidades enviadas desde el nodo 2, hacia el nodo 4
X32 = Cantidad de unidades enviadas desde el nodo 3, hacia el nodo 2
X34 = Cantidad de unidades enviadas desde el nodo 3, hacia el nodo 4
X35 = Cantidad de unidades enviadas desde el nodo 3, hacia el nodo 5
X46 = Cantidad de unidades enviadas desde el nodo 4, hacia el nodo 6
X47 = Cantidad de unidades enviadas desde el nodo 4, hacia el nodo 7
X54 = Cantidad de unidades enviadas desde el nodo 5, hacia el nodo 4
X56 = Cantidad de unidades enviadas desde el nodo 5, hacia el nodo 6
X57 = Cantidad de unidades enviadas desde el nodo 5, hacia el nodo 7
X58 = Cantidad de unidades enviadas desde el nodo 5, hacia el nodo 8
X67 = Cantidad de unidades enviadas desde el nodo 6, hacia el nodo 7
X69 = Cantidad de unidades enviadas desde el nodo 6, hacia el nodo 9
X76 = Cantidad de unidades enviadas desde el nodo 7, hacia el nodo 6
X78 = Cantidad de unidades enviadas desde el nodo 7, hacia el nodo 8
X79 = Cantidad de unidades enviadas desde el nodo 7, hacia el nodo 9
X87 = Cantidad de unidades enviadas desde el nodo 8, hacia el nodo 7
X89 = Cantidad de unidades enviadas desde el nodo 8, hacia el nodo 9
 


RESTRICCIONES

Restricciones de Oferta y Demanda
 
Hay que recordar que el objetivo de este modelo es la consecución de un plan de ruta que nos permita encontrar al minero lo más pronto posible al recorrer la distancia mínima posible, por ende la clave para plantear el modelo como si fuese de transbordo es establecer una demanda y oferta igual a la unidad (1).
 
X12 + X13 = 1
X69 + X79 + X89 = 1
 
Restricciones de Balance
 
X12 + X32 - X23 - X24 = 0
X13 + X23 - X32 - X34 - X35 = 0
X24 + X34 + X54 - X46 - X47 = 0
X35 - X54 - X56 – X57 – X58 = 0
X46 + X56 + X57 - X67 – X69 = 0
X67 + X47 + X57 + X87 – X76 – X78 – X79 = 0
X78 + X58 – X89 = 0
 
En palabras sencillas: "Todo lo que entra a cada nodo es igual a lo que sale de él"

FUNCIÓN OBJETIVO

ZMIN = 4X12 + 2X13 + 2X23 + 7X24 + 4X32 + 9X34 + 6X35 + 1X46 + 5X47 + 2X54 + 4X56 + 3X57 + 2X58 + 1X67 + 5X69 + 4X76 + 3X78 + 5X79 + 2X87 + 7X89

INGRESANDO LOS DATOS A WINQSB

La ruta más corta
www.ingenieriaindustrialonline.com

SOLUCIÓN OBTENIDA MEDIANTE WINQSB

La ruta más corta
www.ingenieriaindustrialonline.com
La ruta más corta para rescatar al minero  tiene como distancia total 1600 metros (dado que las distancias estaban dadas en cientos de metros) y es tal como se muestra en la siguiente gráfica.
La ruta más cortaSin embargo, WinQSB cuenta con una metodología mucho más sencilla de resolución de algoritmos de ruta más corta, metodología que explicaremos más adelante, de todas formas hemos encontrado cómo, aplicando debidamente la razón y un algoritmo conocido como el de transbordo, podemos solucionar problemas distintos en teoría.