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RFID Tech, Data Science & Finance
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Y TECH
CUNALATA & BÜNDNISSE TECHNOLOGIES S. A.
LUIS ALBERTO CUNALATA BOMBON
luis.cunalata@epn.edu.ec
luisckalber1091@hotmail.com
luis.cunalata@ytech.com
CONTROL DE INVENTARIOS
El inventario es uno de los bienes más costosos para muchas compañías, pues llega a
representar 50% del capital total invertido. Los gerentes reconocen desde hace mucho que un
buen control de inventarios es fundamental. Por un lado, una empresa puede tratar de reducir
sus costos disminuyendo los niveles de su inventario disponible. Por otro lado, los clientes
quedan insatisfechos cuando frecuentemente se quedan sin existencias y enfrentan faltantes.
Así, las compañías deben llegar a un equilibrio entre los inventarios bajo y alto.
Como es de esperarse, la minimización del costo es el factor más importante al obtener este
delicado equilibrio.
Ejemplo de la compañía Y TECH
Y TECH, una companía que vende lectores de tecnología RFID a otras companías en Ecuador,
quiere reducir su costo de inventario determinando el número óptimo de lectores que debe
obtener por orden. La demanda anual es de 1,000 unidades, el costo por ordenar es de $10 por
orden y el costo anual promedio por almacenar por unidad es de $0.50. Con estas cifras, si se
cumplen los supuestos de la CLE, calculamos el número óptimo de unidades por orden:
RFID Tech, Data Science & Finance
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El costo total anual del inventario relevante es la suma de los costos por ordenar y almacenar:
Costo total anual = Costo por ordenar + Costo por almacenar
En términos de las variables del modelo, el costo total (CT) ahora se expresa como:
El costo total anual del inventario para Y TECH se calcula como:
El número de órdenes por año (D/Q) es de 5 y el inventario promedio (Q/2) es de 100.
Como podría esperarse, el costo por ordenar es igual al costo por almacenar.
Tal vez quiera tratar otros valores de Q, como 100 o 300 lectores.
Encontrará que el costo total mínimo ocurre cuando Q = 200 unidades.
La CLE, es decir, Q*, es de 200 lectores.
RFID Tech, Data Science & Finance
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Análisis de sensibilidad con el modelo de la CLE
El modelo de la CLE supone que todos los valores de entrada son fijos y se conocen con
certidumbre.
Sin embargo, como estos valores con frecuencia se estiman o pueden cambiar con el tiempo,
es importante entender el cambio que puede sufrir la cantidad a ordenar, si se usan otros
valores de entrada.
La determinación de los efectos de estos cambios se llama análisis de sensibilidad.
La fórmula de la CLE está dada por:
Debido a la raíz cuadrada en la fórmula, cualquier cambio en los datos (D, Co, Ch) dará como
resultado cambios relativamente menores en la cantidad del lote económico. Por ejemplo, si el
Co aumenta en un factor de 4, la CLE tan solo aumentaría en un factor de 2. Considere el
ejemplo de Y TECH que recién se presentó. La CLE para esta compañía es el siguiente:
Si el Co aumenta de $10 a $40,
En general, la CLE cambia por una cantidad igual a la raíz cuadrada de un cambio en
cualquiera de los datos.

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  • 1. RFID Tech, Data Science & Finance I help firms and people! +593 993540522 Y TECH CUNALATA & BÜNDNISSE TECHNOLOGIES S. A. LUIS ALBERTO CUNALATA BOMBON luis.cunalata@epn.edu.ec luisckalber1091@hotmail.com luis.cunalata@ytech.com CONTROL DE INVENTARIOS El inventario es uno de los bienes más costosos para muchas compañías, pues llega a representar 50% del capital total invertido. Los gerentes reconocen desde hace mucho que un buen control de inventarios es fundamental. Por un lado, una empresa puede tratar de reducir sus costos disminuyendo los niveles de su inventario disponible. Por otro lado, los clientes quedan insatisfechos cuando frecuentemente se quedan sin existencias y enfrentan faltantes. Así, las compañías deben llegar a un equilibrio entre los inventarios bajo y alto. Como es de esperarse, la minimización del costo es el factor más importante al obtener este delicado equilibrio. Ejemplo de la compañía Y TECH Y TECH, una companía que vende lectores de tecnología RFID a otras companías en Ecuador, quiere reducir su costo de inventario determinando el número óptimo de lectores que debe obtener por orden. La demanda anual es de 1,000 unidades, el costo por ordenar es de $10 por orden y el costo anual promedio por almacenar por unidad es de $0.50. Con estas cifras, si se cumplen los supuestos de la CLE, calculamos el número óptimo de unidades por orden:
  • 2. RFID Tech, Data Science & Finance I help firms and people! +593 993540522 El costo total anual del inventario relevante es la suma de los costos por ordenar y almacenar: Costo total anual = Costo por ordenar + Costo por almacenar En términos de las variables del modelo, el costo total (CT) ahora se expresa como: El costo total anual del inventario para Y TECH se calcula como: El número de órdenes por año (D/Q) es de 5 y el inventario promedio (Q/2) es de 100. Como podría esperarse, el costo por ordenar es igual al costo por almacenar. Tal vez quiera tratar otros valores de Q, como 100 o 300 lectores. Encontrará que el costo total mínimo ocurre cuando Q = 200 unidades. La CLE, es decir, Q*, es de 200 lectores.
  • 3. RFID Tech, Data Science & Finance I help firms and people! +593 993540522 Análisis de sensibilidad con el modelo de la CLE El modelo de la CLE supone que todos los valores de entrada son fijos y se conocen con certidumbre. Sin embargo, como estos valores con frecuencia se estiman o pueden cambiar con el tiempo, es importante entender el cambio que puede sufrir la cantidad a ordenar, si se usan otros valores de entrada. La determinación de los efectos de estos cambios se llama análisis de sensibilidad. La fórmula de la CLE está dada por: Debido a la raíz cuadrada en la fórmula, cualquier cambio en los datos (D, Co, Ch) dará como resultado cambios relativamente menores en la cantidad del lote económico. Por ejemplo, si el Co aumenta en un factor de 4, la CLE tan solo aumentaría en un factor de 2. Considere el ejemplo de Y TECH que recién se presentó. La CLE para esta compañía es el siguiente: Si el Co aumenta de $10 a $40, En general, la CLE cambia por una cantidad igual a la raíz cuadrada de un cambio en cualquiera de los datos.