Cadena de suministro y logística

Método del ajuste exponencial

Esta técnica levanta las desventajas de la media móvil y proyecta con rapidez las variaciones eventuales de la demanda, asignando un peso o ponderación mayor a las observaciones recientes.

Su formulación matemática es la siguiente:

Donde:

consecuencia de estos supuestos se puede deducir fácilmente que la necesidad de stocks de seguridad es nula, el inventario promedio corresponde a la mitad del lote de productos pedidos (q/2) y el perfil de los niveles de inventario a lo largo del tiempo sigue este patrón:

La demanda y el tiempo de entrega del proveedor son conocidos y constantes;
No existen descuentos por volúmenes de compra por parte del proveedor;
La entrega es del lote completo de productos pedidos (q), no existen entregas parciales.

No es válido afirmar que en base a su antigüedad y en vista de los modernos modelos de gestión de stocks que buscan reducir los niveles de inventarios, la teoría del EOQ haya quedado obsoleta, aunque sí es preciso mencionar que su aplicación se limita a escenarios

a «a» cercano a 1. Si queremos darle mayor importancia a los valores históricos, entonces usaremos para «a» valores cercanos a cero.

i+1): Demanda a proyectar del periodo i + 1

D(i): Demanda real del periodo i

P(i): Pronóstico de demanda para el periodo i

a: Factor de ponderación de ajuste, varía entre 0 y 1.

desviación estándar (s) que mide la distancia media que tienen los datos respecto a su media aritmética (para nuestro caso la demanda promedio):

La demanda promedio (µ) mide la media aritmética de los datos de la demanda:

Donde

µ = demanda promedio

la rotación como el costo de las existencias vendidas dividido entre las existencias promedio al costo, durante un periodo de tiempo dado.

resuelve dos preguntas básicas de los problemas de renovación de stocks para productos con demanda independiente: cuánto pedir y cuándo pedir.