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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.

12 módulos En español
Temario

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.

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. Varios depósitosCentro de distribución y sucursales. Pooling de riesgo, cuánto stock conviene tener arriba y cuánto abajo, y cuándo conviene transferir entre depósitos.
  7. Optimizar con incertidumbreEscenarios, optimización estocástica en dos etapas y restricciones probabilísticas. Cómo se mete la distribución del pronóstico adentro del modelo.
  8. Optimización robustaCuando no confiás en la distribución: soluciones que aguantan el peor caso razonable, y cuánto cuesta esa tranquilidad.
  9. Varios objetivos a la vezNivel de servicio, capital inmovilizado y costo logístico juntos. Frentes de Pareto, pesos y restricciones, y quién elige el punto.
  10. 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.
  11. Leer la soluciónSensibilidad, precios sombra y restricciones activas: explicarle a un comprador por qué el modelo pidió lo que pidió.
  12. 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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