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Optimización de inventarios
Cuándo una regla de reposición deja de alcanzar y hace falta un modelo: programación lineal y entera aplicada a compras, presupuestos, capacidad y varios depósitos, y cómo se lleva lo que devuelve el solver a una orden de compra.
Lo que cubre
Arranca por la formulación, que es donde se juega todo, sigue por los casos que una regla no resuelve, y termina en cómo se lee y se pone en producción lo que devuelve el solver.
- De la regla al modeloQué resuelve una regla de reposición por SKU y qué no: presupuestos, capacidad, camiones y productos que compiten por lo mismo.
- Programación lineal para plannersVariables, restricciones y función objetivo, con un ejemplo de compra. Qué es un precio sombra y por qué es el número más útil que devuelve un solver.
- Formular una compraDel enunciado al modelo: qué es variable, qué es dato y qué es restricción. Los errores de formulación que dan la solución óptima de un problema que no era el tuyo.
- Programación enteraMínimos de compra, múltiplos de caja, costo fijo por orden y camión completo. Por qué agregar una variable entera puede multiplicar el tiempo de resolución.
- Productos que compitenPresupuesto, espacio de depósito y capacidad del proveedor compartidos entre miles de SKUs. Cómo se reparte lo escaso sin que gane siempre el mismo.
- Varios depósitosCentro de distribución y sucursales. Pooling de riesgo, cuánto stock conviene tener arriba y cuánto abajo, y cuándo conviene transferir entre depósitos.
- Optimizar con incertidumbreEscenarios, optimización estocástica en dos etapas y restricciones probabilísticas. Cómo se mete la distribución del pronóstico adentro del modelo.
- Optimización robustaCuando no confiás en la distribución: soluciones que aguantan el peor caso razonable, y cuánto cuesta esa tranquilidad.
- Varios objetivos a la vezNivel de servicio, capital inmovilizado y costo logístico juntos. Frentes de Pareto, pesos y restricciones, y quién elige el punto.
- Solvers en la prácticaSolvers abiertos y comerciales, gap de optimalidad, límites de tiempo y heurísticas. Cuándo una solución al 1% del óptimo es la que conviene.
- Leer la soluciónSensibilidad, precios sombra y restricciones activas: explicarle a un comprador por qué el modelo pidió lo que pidió.
- En producciónReoptimizar todas las semanas sin que el plan salte de un lado al otro. Estabilidad, horizonte congelado y manejo de excepciones.
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