Hola Jesús,
Cuando he visto que comentabas el tema de la "rotura de stock" me
sonaba
que de esto habíamos hablado en la lista hace un tiempo.
He buscado el hilo de aquella conversación:
http://grokbase.com/t/r/r-help-es/15c776br22/r-es-tiempo-de-vida
Y veo que aquella conversación también la iniciaste tú.
¿Este es el mismo problema de las cuchillas que querías pedir y que no
querías pedir mucho, pero tampoco quedarte sin repuestos en el almacén?...
Tanto en aquel caso, como en este están coincidiendo algunas respuestas
("Análisis de Supervivencia").
Yo te sugerí inicialmente un tipo de análisis, hasta que entendimos un poco
más el problema que tenías, y luego te recomendé el uso de un "control
estadístico de tu proceso".
En este caso, he empezado a apuntar por ahí con el análisis de la "media
corrida" y ahora vuelvo a recomendarte que sobre el consumo de piezas hagas
un control estadístico o utilices otro método más heurístico como en aquel
hilo te recomendé.
También aprovecho para recomendarte otra alternativa.
El tema de "determinación del punto óptimo de pedido" en gestión de
stocks
es un problema bastante estudiado y del que existe mucho cuerpo teórico
desarrollado. Con una simple búsqueda encuentras hasta la fórmula aplicar:
http://www.aulafacil.com/cursos/l20115/empresa/organizacion/gestion-de-stock/determinacion-del-punto-de-pedido-aplicaciones-i
Sobre esta primera aproximación, puedes hacer variaciones (Monte Carlo)
para ver la sensibilidad de este punto de pedido conforme varías las
variables de tiempo de espera, o el número de unidades producidas... Es un
análisis que te dará otro intervalo de confianza sobre el punto de pedido,
pero basándote en una fórmula que da respuesta a tu caso general.
Y puedes ir a cosas más complejas, de la mano de otro concepto que se
aplica en Producción como es la determinación del "Lote Económico de
Producción":
https://es.wikipedia.org/wiki/Lote_Econ%C3%B3mico_de_Producci%C3%B3n
donde se tiene en cuenta tanto los costes de fabricación como los costes de
almacenamiento.
Gracias,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es
El 27 de enero de 2016, 13:28, Jesús Para Fernández <
j.para.fernandez en hotmail.com> escribió:
> Buenas Javier,
>
> La verdad es que lo de la independencia temporal creo que si se cumple,
> pues se trata de diferentes tiendas pero no tiene nada que ver con la
> estacionalidad del año o cosas similares. Haciendo un grafico de series se
> ve que no hay dpeendencia del tiempo (o yo no la he visto)
>
> Respecto al análisis de supervivencia, es lo primero en lo uqe pensé y de
> hecho así lo plantee aqui como primera consulta, pero creo que el no
> disponer del dato de entrada del artículo hace que este análisis sea
> complicado, aunque estoy encantado de recibir todo tipo de consejos. Todo
> feedback es muy bien recibido :):)
>
> Gracias por todo
> Jesús
>
> > Date: Wed, 27 Jan 2016 13:16:51 +0100
> > From: javier.villacampa.gonzalez en gmail.com
> > To: jocana en ub.edu; r-help-es en r-project.org
> > Subject: Re: [R-es] Bootstrap data frame
> >
> > Hola buenas
> >
> >
> > En principio a mí no me parece una mala aproximación. Tal vez se
podría
> > intentar adaptar el problema a un modelo de supervivencia, pero
tendría
> que
> > pensarlo. ( https://vimeo.com/142732615 )
> >
> >
> >
> > De todas maneras, creo que coges días al azar para calcular to
"proxy".
> > Aunque yo personalmente cogería días consecutivos porque probablemente
el
> > consumo en muchos productos no sea independiente temporalmente.
> >
> > Por otro lado, de cara a la implementación no sé si sería mejor coger
6 o
> > siete días o comparar ambas distribuciones. Más que nada porque si se
te
> > acaba el stock en la +1 después de que puedas hacer tu pedido entonces
el
> > tiempo real serían 7 días.
> >
> > Espero que te parezca bien el feedback. Estaría encantado de discutir
> esto
> > con los compañeros.
> >
> > Un abrazo
> >
> > Javier
> >
> >
> >
> >
> > --
> >
> > [[alternative HTML version deleted]]
> >
> > _______________________________________________
> > R-help-es mailing list
> > R-help-es en r-project.org
> > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>
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>
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Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es
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