Nuevo modelo para el dimensionamiento de lotes de pedidos en función del volumen de compra y deterioro temporal de los artículos

Abstract

La gestión de inventarios ofrece oportunidades para reducir costos mejorando la administración de los materiales almacenados y su adquisición. En este contexto, se propone el desarrollo de un nuevo modelo de simulación para determinar el tamaño óptimo de los lotes de pedidos en la Planificación de Requerimientos de Materiales, en función del volumen de compra y deterioro temporal de los artículos. La novedad científica radica en el conteo exhaustivo de todas las estrategias de abastecimiento que se presentan a la hora de decidir cuándo y cuánta cantidad de materia prima y/o insumos adquirir gestionando simultáneamente múltiples factores. El modelo desarrollado permite obtener y visualizar la totalidad de soluciones factibles detectando un desafío significativo cuando se trabaja con horizontes de planificación de mayor tamaño. La metodología incluye el desarrollo de una ecuación matemática para calcular el costo total de todas las estrategias de abastecimiento, teniendo en cuenta descuentos por cantidad y plazo máximo permitido de los insumos en inventario. Los resultados muestran que el modelo analiza todo el espacio de búsqueda y halla la solución óptima. Se realiza la validación a través de la heurística búsqueda tabú, una técnica ampliamente reconocida en optimización. Se observa que si bien la heurística converge hacia el mínimo global requiere una carga computacional significativamente elevada. En contraste, el modelo desarrollado logra identificar el mínimo global con menor cantidad de cálculos, demostrando su eficiencia y precisión.Inventory management offers opportunities to reduce costs by improving the administration of stored materials and their procurement. In this context, a new simulation model is proposed to determine the optimal order lot sizes in Material Requirements Planning, based on purchase volume and the temporal deterioration of items. The scientific novelty lies in the exhaustive enumeration of all supply strategies when deciding when and how much raw material and/or inputs to acquire, while simultaneously managing multiple factors. The developed model enables the identification and visualization of all feasible solutions, though it highlights a significant challenge when working with larger planning horizons. The methodology involves formulating a mathematical equation to calculate the total cost of all supply strategies, taking into account quantity discounts and the maximum allowable shelf life of inventory items. The results show that the model thoroughly explores the entire search space and identifies the optimal solution. Validation is carried out using the tabu search heuristic, a widely recognized optimization technique. It is observed that while the heuristic converges toward the global minimum, it requires a significantly higher computational load. In contrast, the developed model identifies the global minimum with fewer calculations, demonstrating its efficiency and accuracy.