Alexander D. Pulido-Rojano, David Martínez-Sierra, Roxana Castro-Gonzalez, Yanifer Hernandez-Sanes, Edgardo Wilches-Linero, Carolina Panza-Castro

Memorias de la Vigésima Tercera Conferencia Iberoamericana en Sistemas, Cibernética e Informática: CISCI 2024, pp. 213-218 (2024); https://doi.org/10.54808/CISCI2024.01.213

Alexander D. Pulido-Rojano
Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad Simón Bolívar, Barranquilla, Colombia

David Martínez-Sierra
Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad Simón Bolívar, Barranquilla, Colombia

Roxana Castro-Gonzalez
Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad Simón Bolívar, Barranquilla, Colombia

Yanifer Hernandez-Sanes
Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad Simón Bolívar, Barranquilla, Colombia

Edgardo Wilches-Linero
Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad Simón Bolívar, Barranquilla, Colombia

Carolina Panza-Castro
Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad Simón Bolívar, Barranquilla, Colombia

Cite this paper as:
Pulido-Rojano, A. D., Martínez-Sierra, D., Castro-Gonzalez, R., Hernandez-Sanes, Y., Wilches-Linero, E., Panza-Castro, C. (2024). Modelo de Simulación de Inventarios para la Determinación de Cantidades de Reorden y Niveles de Rentabilidad. En N. Callaos, Jesús de la Fuente Arias, J. Horne, B. Sánchez, A. Tremante (Eds.), Memorias de la Vigésima Tercera Conferencia Iberoamericana en Sistemas, Cibernética e Informática: CISCI 2024, pp. 213-218. International Institute of Informatics and Cybernetics. https://doi.org/10.54808/CISCI2024.01.213

La simulación es una herramienta poderosa a la hora de identificar los mejores escenarios en sistemas complejos. Puede ser empleada en procesos de inventarios para definir cantidades y momentos de pedido, al tiempo que encuentra condiciones favorables en términos financieros. Este documento propone la implementación de un modelo de simulación por eventos discretos para definir cantidades de reorden y niveles servicio de un producto especifico. Para ello, se identificó la distribución de probabilidad de la demanda real del producto como una variable aleatoria de entrada del modelo. Asimismo, el precio de venta, el costo unitario, el costo de incumplimiento y el costo de retención también fueron establecidos como entradas determinísticas. El modelo fue implementado bajo condiciones reales para 24 periodos simulados, replicados 15 veces. Entre los resultados obtenidos se destacan las utilidades netas y brutas para el producto, así como las ventas, la demanda y los costos promedios para niveles de reposición de 80% y 95%. Se observó que cuando el nivel de reposición se incrementa del 80% al 95%, la utilidad bruta aumenta en un 3.67%, los costos de retención en un 81.81% y el nivel de servicio puede llegar hasta un 99.10%. Obstante, las utilidades netas promedios no mejoran y el nivel de servicio, con una reposición del 80%, puede llegar en promedio a un 94%, lo cual es significativo. Lo anterior, demuestra que niveles medios de reposición no significa disminución de las utilidades netas y detrimentos significativos en el servicio. De esta forma, la efectividad del modelo fue probada, contribuyendo a la toma decisiones asertiva para la compañía.