(iii) Metodología, fases del proceso analítico e hipótesis de partida

La metodología que seguimos consiste, primero, en determinar las propiedades que caracterizan el problema de gestión de inventarios a estudiar para, seguidamente, formalizar un modelo que recoja dichas propiedades y represente adecuadamente al sistema real. Una vez determinadas las variables de decisión que influyen en los costos relativos al sistema de inventario, intentamos determinar las estrategias o políticas de decisión más eficaces y eficientes, utilizando técnicas de optimización y herramientas matemáticas que nos ayuden a caracterizar el conjunto de soluciones óptimas. En cuanto al plan de trabajo, en un principio, hacemos una recopilación de la bibliografía existente más relevante sobre los temas anteriormente citados, comentando las principales referencias relacionadas con la materia objeto de estudio. A partir de ahí, seguimos un proceso progresivo de profundización en materia de control y gestión de inventarios, estudiando, en primer lugar, los problemas de stocks más sencillos, para a continuación abordar otros modelos más complejos. Finalmente, intentamos diseñar un procedimiento eficiente que determine la política óptima de inventario para cada uno de los sistemas analizados. Las fases principales de nuestro estudio comprenden, por tanto, la definición del problema de inventario, la construcción del modelo matemático que lo estructure y formalice, la determinación de su solución, esto es, la mejor política de inventario que debe considerarse, así como su validación práctica y la implementación de esa solución. Con la definición del problema, tratamos de determinar su alcance, identificando, por una parte, la descripción de las alternativas de decisión, y por otra estableciendo, de manera clara, el objeto de estudio y la especificación de las hipótesis, limitaciones o restricciones bajo las cuales funciona el sistema modelado. Este paso inicial es primordial para el desarrollo de nuestro análisis cuantitativo ya que debemos reflejar, de manera explícita, una representación segura del comportamiento global del sistema de inventario con la finalidad de adoptar decisiones que afecten a su control y gestión. A continuación, la construcción del modelo implica traducir la definición del problema a relaciones matemáticas que representen la evolución del inventario, lo cual depende de las diferentes variables que influyen en el sistema y su grado de complejidad. Así, el modelo deberá tener una solución que sea realista, aplicable y fácil de entender. 24 Por su parte, mediante el análisis cuantitativo buscamos obtener la solución óptima, es decir, la mejor solución matemática que minimice el coste total relacionado con la gestión del inventario. Esa solución del modelo conlleva el uso de técnicas y algoritmos de optimización bien definidos. En ese sentido, es conveniente reseñar que los modelos de gestión de stocks han de ser probados, tanto para determinar su validez interna, lo cual implica que las representaciones matemáticas han de tener sentido, como su validez externa, con la finalidad de que los resultados obtenidos sean coherentes cuando se comparan con la realidad de la situación que estamos estudiando. La validación del modelo de inventario permite comprobar si éste representa y explica en forma adecuada el comportamiento del sistema objeto de estudio, así como si la solución tiene aplicabilidad. La interpretación de los resultados conlleva examinarlos a la luz de los objetivos propuestos, debiendo determinar las implicaciones de su desarrollo y aplicación. Además, como el modelo es una aproximación de la realidad, debe analizarse la sensibilidad de su solución, estudiando la política óptima de inventario ante los cambios que ocurran en los insumos o parámetros de entrada del sistema. Finalmente, la implementación de la solución del modelo validado tiene como objeto traducir los resultados obtenidos en detalladas instrucciones de operaciones para la gestión del inventario. Téngase en cuenta que la solución óptima de un modelo matemático no es siempre la política que debe ser implementada por la empresa, ya que la decisión final la debe tomar el ser humano utilizando el sentido común y considerando los condicionantes del entorno, junto con las posibilidades o recursos físicos y económicos de las organizaciones. Si bien, el control de las operaciones propias de un almacén de mercancías en donde hay que decidir qué cantidad de un determinado tipo de artículo hay que reponer y en qué instante hay que solicitar ese pedido es el principal objetivo de los modelos de gestión de stocks, dichos modelos abarcan diferentes situaciones prácticas, que deben recoger una variedad de características o hipótesis, las cuales permiten configurar la actividad a realizar en relación con el inventario. Las hipótesis de partida de los sistemas de gestión de stocks se encauzan hacia las propiedades que configuran los sistemas de inventario. Dichas propiedades tienen que ver con sus cuatro componentes fundamentales: la demanda de los clientes, las reposiciones que deben especificar los vendedores, los costos relacionados directamente con la gestión de los stocks y por último, las restricciones físicas, económicas y ambientales que influyen y condicionan la evolución de las otras componentes. Por tanto, según sea el comportamiento de la demanda, según sea la decisión tomada por el empresario e intermediario en los 25 canales de distribución en relación con las reposiciones, así como la posibilidad o no de asumir rotura de stocks, se configuran una serie de hipótesis de partida que caracterizan el sistema de inventario a estudiar. Entre las hipótesis de partida, nos podemos encontrar con sistemas de inventarios en los que no se permita rotura; sistemas donde la demanda de los clientes puede considerarse constante, o bien variable y dependiente del tiempo; inventarios en los cuáles la pérdida de ventas sea relevante, etc. En ese sentido, debe tenerse en cuenta que cuando hay roturas de stocks, existe la posibilidad de gestionar inventarios con pérdida de ventas, o bien, con demanda en espera, lo cual se traduce en que si no hay existencia de los artículos solicitados por los clientes, éstos estarían dispuestos a esperar a la llegada de nueva mercancía para satisfacer sus necesidades. También, puede darse que la reposición sea instantánea o que ésta requiera un periodo de tiempo durante el cual se produciría el aprovisionamiento, en cuyo caso, la razón de reposición podría ser fija o variable con el tiempo. Además, se podría considerar la existencia o no de un posible deterioro de los artículos, lo cual incidiría en la disminución del nivel del inventario. Así, considerando esas hipótesis, cualquier mejora operacional en la cadena de planificación, localización, producción, inventario y distribución, supondría un ahorro notable de costos y la consiguiente mejora de los beneficios empresariales. También, es preciso reseñar que, a pesar de que, desde hace varias décadas, la literatura científica ha aportado un amplio número de modelos teóricos, éstos no siempre permiten resolver todos los problemas reales, debido a su amplia complejidad y a la aparición de nuevos retos inherentes al crecimiento y desarrollo de la sociedad. Para estas situaciones, desafortunadamente, las técnicas conocidas pueden no ser adecuadas, necesitándose generar procedimientos y algoritmos eficientes que contemplen sus requerimientos en toda su amplitud, complejidad y diversidad de situaciones. En consecuencia, es preciso diseñar nuevos modelos y métodos que aborden la planificación estratégica de las actividades relacionadas con la gestión y almacenamiento de stocks, aportando soluciones específicas que incorporen las hipótesis y los aspectos más relevantes de los sistemas, de cara a la determinación de políticas óptimas de inventario que sitúen a las empresas en las mejores condiciones de competitividad. Por ello, en cada uno de los capítulos del presente trabajo de investigación, se irán especificando las hipótesis de partida y los aspectos más determinantes para cada uno de los modelos que son objeto de análisis