Duran egaf11

OPTIMIZACIÓN DE LA GESTIÓN DE
GRANDES CANTIDADES DE
REPUESTOS
USO DE ALGORITMOS EVOLUTIVOS

ORLANDO DURAN
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE
VALPARAÍSO
XI Encuentro de Gestión de Activos Físicos Dpto. Ing. de Minería
Laboratorio de Gestión de Activos UC
Campus San Joaquín, Santiago, 25 de noviembre de 2011 Pontificia Universidad
Católica de Chile
www.gestiondeactivos.uc.cl www.egaf.cl

ESTRUCTURA DE LA PRESENTACIÓN

• Contexto
• Objetivos
• JRP , JRP com descuentos por Cantidad
• Algoritmos Evolutivos
• Resultados
• Trabajos futuros

Católica de Chile

CONTEXTO

• Gran cantidad de ítems en bodega
• Economía de Escala
• Restricciones logísticas

Inventario Propio & Catalogo
MUS$ N° Items
$60 32500
$50 32000
$40 31500
$30 31000
$20 30500
$10 30000
$- 29500

Mes
Inventario Propio [US$]

Católica de Chile

CONTEXTO

• Alta rotación
• Cobertura

Católica de Chile

OBJETIVOS

• Definir un modelo
• Usar técnicas de optimización combinatorial
• Aplicar los algoritmos desarrollados en una
situación de gran cantidad de ítems

Católica de Chile

GESTIÓN DE REPUESTOS

• Unos de los mayores costos en el área de
mantenimiento.
• El equilibrio entre costos financieros y disponibilidad

Católica de Chile

GESTIÓN DE STOCKS DE REPUESTOS

• El planeamiento y control del inventario apropiado
de las piezas de repuesto es un componente crítico
de un programa eficaz de la gerencia del activo.

• Si las piezas correctas no están al alcance

• Si muchas piezas están disponibles en bodega

Católica de Chile

PRINCIPALES PROBLEMÁTICAS

• Cuánto pedir?
• Cuándo o cada cuanto pedir?
• Cuál criterio usar para tomar estas decisiones?

Católica de Chile

CRITERIOS

• Nivel de Servicio:
• Probabilidad de que un repuesto esté disponible en cualquier
instante.
• Nivel de Servicio en Misión:
• Probabilidad de no quedarse sin stock en un intervalo de
tiempo dado.
• Costo Global
• Indisponibilidad del sistema
• Fracción del tiempo en que un sistema está fuera de servicio
producto de la falta de repuestos.

Católica de Chile

COSTOS DE GESTIÓN DE STOCKS

Costo de
Falla

Costo de
Costo de Almacenar
Pedir

Costo
Directo

Costo Global
Católica de Chile

MODELO BÁSICO DE WILSON

Cad : Costo de Ordenar
λ : Demanda
pul: Costo de Capital

Católica de Chile

COMPRAS CON DESCUENTOS POR
CANTIDAD
• Objetivo: Determinar la Cantidad a Adquirir de un
Item dado que se ofrecen descuentos por
Cantidad.
• Supuestos del Modelo:
• No existe demora en la Entrega
• No existe costo de falla.

Católica de Chile

EOQ CON DESCUENTOS POR
CANTIDAD
• Economías de Escala
• Repercute en el costo de transporte, de ordenar
, de almacenamiento y otros.

Católica de Chile

COMPRAS CON DESCUENTOS POR
CANTIDAD

• Conforme más se compra, mayores serán los
descuentos al precio.

Católica de Chile

EOQ CON DESCUENTOS POR
CANTIDAD

U1 y U2: cantidades en que
pasan a valer los nuevos
Ctos.($) precios/ descuentos.
CT(q)

C.Mant.(q)

C.D.
C.Pedir.(q)
Tam.Lote

Católica de Chile

EL JRP (JOINT REPLENISHMENT
PROBLEM)

Católica de Chile

JOINT REPLENISHMENT (COMPRAS
AGRUPADAS)
• Sistemas de Stocks de Múltiples ítems.
• Economías por compras en conjunto.
• Cad independiente del número de ítems.

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COMPRAS AGRUPADAS

Función Objetivo : C(ki, T) = Cdireto+Cpedir+Cmanut.

Católica de Chile

EL MODELO

Católica de Chile

EL MODELO Costo de
Ordenar

Católica de Chile

Costo Directo
Considerando el
Descuento EL MODELO

Católica de Chile

Costo de
Almacenar EL MODELO

Católica de Chile

COMPORTAMIENTO DEL COSTO TOTAL

Católica de Chile

ALGORITMOS EVOLUTIVOS

• Métodos de optimización y búsqueda de
soluciones basados en la evolución biológica.
• Son utilizados principalmente en problemas con
espacios de búsqueda extensos y no lineales (otros
métodos no son capaces de encontrar soluciones
en un tiempo razonable).
• Aquí se usan Algoritmos Genéticos y Optimización
basada de Enjambre de Partículas (PSO).

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ALGORITMOS GENÉTICOS

• Población inicial.
• Codificación (binaria o directa).
• Operadores genéticos:
• Cruzamiento
• Mutación
• Clonación

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CODIFICACIÓN Y OPERADORES

Católica de Chile

PROCESO

Católica de Chile

PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO)

• Método de optimización evolutiva basada no
comportamiento que tienen las bandadas de
pájaros.
• Población formada de individuos cada un con una
dada posición y una dada velocidad.
• Componente social y una componente cognitiva

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PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO)

• Vector Velocidad

• Vector Posición

Católica de Chile

EXPERIMENTOS

• Se generaron tres problemas aleatoriamente.
• El primero con 10 ítems,
• el segundo con 20 ítems y
• el tercero con 1000 ítems.
• Para cada problema se aplicaron el AG y PSO. Cada
una de las técnicas se aplicó 30 veces a cada problema.
• Indicadores o métricas:
• Amplitud Porcentual Relativa al Mínimo Valor Alcanzado,
• % de resultados dentro de un rango no mayor a 1% del mínimo,
• % de resultados dentro de un rango no mayor a 5% del mínimo
• número de veces que se obtuvo el mínimo.

Católica de Chile

RESULTADOS (1)

Católica de Chile

RESULTADOS (2)

Católica de Chile

CONCLUSIONES

• La mayor diferencia entre este trabajo y trabajos previos
yace en que en este proyecto combina el problema del
reaprovisionamiento conjunto con la existencia de
descuentos en el costo unitario de los ítems en función
de la cantidad adquirida.
• PSO mostró un comportamiento más uniforme, con
menores dispersiones, lo que resulta en una mayor
Repetibilidad, aspecto importante del puntos de vista
de la confiabilidad de los resultados.
• Como es de esperarse, conforme se aumenta el
tamaño del problema, el PSO decae en su desempeño
del punto de vista de la dispersión y Repetibilidad de los
resultados. Cosa que no ocurrió al aplicar Algoritmos
Genéticos a los mismos problemas.

Católica de Chile

Aplicacion??
• En empresas que buscan minimizar sus costos
logísticos sin perder disponibilidad

Que más??
• Agregar al modelo diversos proveedores para un
mismo ítem
• Considerar restricciones de capacidad

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