Sistema de apoyo para la toma de decisiones para la gestión de inventarios

Los planeadores de los recursos de la empresa (ERP) son sistemas computacionales que ayudan a las compañías a integrar la información del negocio. Para realizar la gestión de inventarios, estos paquetes tienen algunos modelos de control y gestión de inventarios, que requieren la definición de parámetros, los cuales son establecidos de manera arbitraria por el administrador del inventario, ignorando el impacto que tienen éstos sobre los niveles de inventario y de servicio, así como en los costos. Para ayudar a los administradores del inventario a definir de manera más técnica los parámetros de las políticas de control de inventario, este trabajo presenta el desarrollo de un DSS (Decision Support System por sus siglas en inglés) para la gestión de inventarios que puede ser utilizado en la mayoría de las industrias, detallando las entradas requeridas y calculando las salidas más relevantes para que las compañías puedan mejorar la efectividad del proceso de toma de decisiones en la gestión de inventarios.58 p.Contenido parcial: Marco de referencia para la gestión de inventarios -- Herramienta “sistema de apoyo para la gestión de inventarios” -- Prueba piloto

A framework for the development of a decision support system for inventory management

El principal objetivo de este artículo es presentar un marco de referencia para desarrollar un sistema de soporte a la toma de decisiones para la gestión de inventarios que permita definir técnicamente los parámetros de una política de control de inventario específica. El modelo propuesto puede ser utilizado de forma genérica en casi cualquier tipo de industria, el cual incluye las entradas fundamentales, una descripción de los procesos internos requeridos y las salidas esperadas. En la investigación se utilizaron métodos inductivos-deductivos para definir el marco de referencia propuesto, el cual se fundamenta en dos indicadores clave en la gestión de inventario: niveles de servicio y costos. Finalmente, mediante una simulación es posible concluir que utilizando los parámetros teóricos para el modelo de inventario punto de reorden-cantidad fija, que son encontrados por el marco de referencia propuesto, se obtienen aproximadamente los valores esperados tanto de los niveles de servicio como de los costos.The main objective of this paper is to present a framework to develop a decision-making support system for inventory management that allows defining the parameters of a specific inventory control policy technically. The proposed model can be used in a generic way in almost any industry. It includes the fundamental inputs, a description of the internal processes required and the expected outputs. In the research inductivedeductive methods were used to define the proposed framework, which is based in two key indexes in inventory management: service level and cost. Finally, through a simulation it is possible to conclude that using the theoretical parameters of reorder point – fixed quantity inventory model found by the proposed framework, expected values for both service level and cost are achieved approximately

Atención oportuna a usuarios en salas de atención personalizada (estudio de caso)

Según la encuesta de satisfacción realizada en noviembre de 2004 por la empresa en estudio, se encontraron como factores de insatisfacción: tiempo de espera y atención del personal. Tiempo de espera fue la peor calificada. Se analizaron las causas de los tiempos prolongados y largas colas que estaban experimentando los usuarios. Se comprobó que la cantidad de clientes que llegaban al sistema de servicio no tenía ningún patrón de demanda que permitiera pronosticar épocas de mayor afluencia. Se analizó el sistema como un modelo de líneas de espera multicanal, una sola fase y se encontró que el número de clientes que llegaban al sistema en un período determinado se distribuía según Poisson, pero los tiempos de servicio no tenían el comportamiento exponencial requerido para solucionar matemáticamente el problema. Se procedió a simular el sistema con distribuciones para cada servidor, servicios de corta y larga duración, jornadas de descanso. Se evidenció que el sistema perdía capacidad durante la hora de almuerzo, aumentando la espera de los clientes. Se evaluaron soluciones para mejorar la capacidad.According to the survey of satisfaction made by the company in study in November of 2004, they were like two dissatisfaction factors: time spent in queue and attention in charge of the personnel. Time spent in queue was the worst qualified. The causes of the long waiting times and large queues that the users were experiencing were analyzed. It was verified that the amount of customers who arrived at the system did not have any pattern of demand that allowed forecasting periods of greater affluence. The system was analyzed as a model of multi-channel lines with a single phase, where the number of customers arriving in a period has a Poisson distribution, but the service times did not have the exponential behavior required to solve mathematically the problem. The system was simulated using probabilistic distributions for each server and specifying the different services the customers needed. It was obvious that the system lost capacity during lunch time, increasing the time spent in queue of the customers. Several solutions were evaluated to improve the capacity

Proyecto de atención oportuna a usuarios de las Salas SIP de Coomeva EPS ubicadas en Medellín en los años 2004 y 2005

109 páginasRESUMEN Mucho se ha hablado últimamente sobre los servicios: que son intangibles, que no pueden almacenarse, que el cliente es “materia prima pensante” sobre quien se realiza el proceso y que el cliente abandona el servicio como un producto terminado que puede estar satisfecho o no. Este proyecto tuvo como punto de partida, la encuesta de satisfacción al cliente que realizó COOMEVA EPS en noviembre de 2004, en la cual se encontraron como factores críticos de insatisfacción (nivel de satisfacción menor al 94%) las siguientes variables: tiempo de espera, atención del personal administrativo, acceso al lugar y comodidad de la sala de espera. Por ser el tiempo de espera la variable más crítica de todas, se analizaron en detalle las posibles causas de los altos tiempos de espera y las largas colas que estaban experimentando los usuarios de la sala SIP. Se comprobó entonces que la cantidad de clientes que llegaban diaria, semanal y mensualmente al sistema no tenía ningún patrón de demanda específico que permitiera encontrar días, semanas o meses con mayor afluencia de clientes. Se analizó entonces el sistema de servicio como un modelo de líneas de espera multicanal de una sola fase y se encontró que aunque el tiempo entre llegadas se distribuía Poisson, los tiempos de servicio no tenían el comportamiento exponencial requerido por el modelamiento matemático. Se procedió entonces a simular el sistema de servicio con toda su variabilidad: diferentes distribuciones para cada uno de los servidores de la sala, diferente proporción de clientes con servicios de corta y larga duración, la jornada de almuerzo, variabilidad en la atención del auditor de la sala, etc. Mediante esta simulación se evidenció cómo el sistema de servicio perdía capacidad durante la jornada de almuerzo, aumentando así el tamaño de la cola de clientes, cola que no lograba ser reducida hasta el final de la tarde. Se propusieron diferentes soluciones para no disminuir tanto la capacidad del sistema durante el descanso del almuerzo. La más factible y con mejor desempeño resultó ser la de tener una persona adicional que trabaje medio tiempo y comience a reemplazar a uno de los servidores durante su almuerzo, garantizando que sistema sólo pierda una persona de capacidad. Pero las mejoras en la capacidad del sistema no son suficientes para atacar los otros factores que obtuvieron también un bajo puntaje. Para éstos se propusieron cambios en la tramitología de la sala, como por ejemplo: convertir procedimientos presenciales en virtuales, instalar una caja en la sala SIP que permita realizar en ella todos los servicios que incluyen dinero, utilizar la tecnología disponible para agilizar la comunicación entre el auxiliar y el auditor de la sala, entre otras. Adicionalmente se propusieron alternativas para mejorar la comodidad de la sala y se demostró que el problema de accesibilidad se había mejorado mediante la apertura de salas SIP a lo largo del área metropolitanaABSTRACT : Lately, many issues have been stated about the services: that they are intangible, that they can not be stored, that the customer is a thinking raw material upon whom the process is performed and who abandons the service as a finished product whether he is satisfied or not. This project started with a customers’ satisfaction poll that COOMEVA carried out in November, 2004. It showed that they are not satisfied (satisfaction level under 94%) with variables such as waiting time, administrative personnel’s attention, access to the offices and comfortableness of the waiting rooms. As the waiting time variable was the most critical of all, the possible causes of the high waiting times and long lines were analyzed. It was proved that the amount of customers that went daily, weekly or monthly did not have a patron of a specific demand that allowed to find days, weeks or months with a mayor affluence of people. Therefore, the system service like a model of a multi-channel of waiting lines of one phase was analyzed. It was found that, although the time between arrivals was distributed Poisson, the service times did not have the exponential behaviour required by the mathematical modelling. Then, the service system was simulated with its whole variability: different distributions for each server of the office, different proportions of clients with long and short services, lunch time, the auditor’s office time, etc. Through this simulation, it was proved that the service system lost capacity during the lunch time, increasing the size of the queue. This queue did not get short until the end of the afternoon. In order to maintain the capacity of the system during lunch time, several solutions were proposed. The most feasible one and with the best performance was to have an additional person that worked part time and started substituting one of the servers during lunch time, warranting that the system only lost one person. These improvements to attack other factors that had a low average were not enough, though. Therefore, some other changes in the procedures of the room were proposed. For example, to turn the presence procedures into virtual ones; to install a booth in the SIP room that allows to carry out all the services that include money; to use the available technology to make communication between the assistant and the auditor of the room more agile, among others. Additionally, several alternatives to make the waiting rooms more comfortable were proposed. It was also proved that the access problem had been solved with the opening of new SIP offices in the metropolitan area.EspecializaciónEspecialista en Gerencia de la Producción y el Servici

Optimización de parámetros y de valores de inicio para el modelo de Holt basado en señales de rastreo

Los modelos de series de tiempo son técnicas cuantitativas con frecuencia utilizadas para realizar pronósticos de variables, dentro de los cuales se encuentran los modelos de suavización, en particular el de suavización con ajuste de tendencia, llamado también modelo de Holt, que requiere la definición de los parámetros a y b y conocidos como coeficientes de suavización y de los valores de inicio que son fundamentales para su actualización -- En este artículo se propone una forma de obtener estos valores mediante la optimización del rango de la señal de rastreo (TSR) que permitan lograr un modelo más confiable desde el punto de vista de la exactitud de los resultados y de su desempeño histórico -- Se realizan algunas comparaciones con modelos propuestos que utilizan la desviación absoluta media (MAD) y el error cuadrado medio (MSE) las cuales son las medidas tradicionalmente utilizadas para determinar el grado de exactitud de un modelo, lográndose obtener un comportamiento mejor de modeloTime series models are quantitative techniques commonly used to forecast the behavior of variables -- These models include the exponential smoothing with trend or Holt model that requires the definition of the smoothing constants α and β and the initialization values, both required for the model upgrade -- This paper proposes a different way to obtain the parameter values and initial conditions of the Holts model, optimizing the tracking signal range (TSR), in order to achieve a more robust model from the viewpoint of accuracy of the results and historical performance -- Some comparisons between the proposed approach and the traditional methods based on the mean absolute deviation (MAD) and the mean square error (MSE) are provided -- These are the measurestraditionally used to determine the degree of accuracy of a model, and a better model performance is obtainedLos modelos de series de tiempo son técnicas cuantitativas con frecuencia utilizadas para realizar pronósticos de variables, dentro de los cuales se encuentran los modelos de suavización, en particular el de suavización con ajuste de tendencia, llamado también modelo de Holt, que requiere la definición de los parámetros a y b y conocidoscomo coeficientes de suavización y de los valores de inicio que son fundamentales para su actualización -- En este artículo se propone una forma de obtener estos valores mediante la optimización del rango de la señal de rastreo (TSR) que permitan lograr un modelo más confiable desde el punto de vista de la exactitud de los resultados y desu desempeño histórico -- Se realizan algunas comparaciones con modelos propuestos que utilizan la desviación absoluta media (MAD) y el error cuadrado medio (MSE) las cuales son las medidas tradicionalmente utilizadas para determinar el grado de exactitud de un modelo, lográndose obtener un comportamiento mejor de model

Proyecto de atención oportuna a usuarios de las salas SIP de Coomeva EPS ubicadas en Medellín en los años 2004 y 2005

109 páginasRESUMEN: Mucho se ha hablado últimamente sobre los servicios: que son intangibles, que no pueden almacenarse, que el cliente es “materia prima pensante” sobre quien se realiza el proceso y que el cliente abandona el servicio como un producto terminado que puede estar satisfecho o no. Este proyecto tuvo como punto de partida, la encuesta de satisfacción al cliente que realizó COOMEVA EPS en noviembre de 2004, en la cual se encontraron como factores críticos de insatisfacción (nivel de satisfacción menor al 94%) las siguientes variables: tiempo de espera, atención del personal administrativo, acceso al lugar y comodidad de la sala de espera. Por ser el tiempo de espera la variable más crítica de todas, se analizaron en detalle las posibles causas de los altos tiempos de espera y las largas colas que estaban experimentando los usuarios de la sala SIP. Se comprobó entonces que la cantidad de clientes que llegaban diaria, semanal y mensualmente al sistema no tenía ningún patrón de demanda específico que permitiera encontrar días, semanas o meses con mayor afluencia de clientes. Se analizó entonces el sistema de servicio como un modelo de líneas de espera multicanal de una sola fase y se encontró que aunque el tiempo entre llegadas se distribuía Poisson, los tiempos de servicio no tenían el comportamiento exponencial requerido por el modelamiento matemático. Se procedió entonces a simular el sistema de servicio con toda su variabilidad: diferentes distribuciones para cada uno de los servidores de la sala, diferente proporción de clientes con servicios de corta y larga duración, la jornada de almuerzo, variabilidad en la atención del auditor de la sala, etc. Mucho se ha hablado últimamente sobre los servicios: que son intangibles, que no pueden almacenarse, que el cliente es “materia prima pensante” sobre quien se realiza el proceso y que el cliente abandona el servicio como un producto terminado que puede estar satisfecho o no. Este proyecto tuvo como punto de partida, la encuesta de satisfacción al cliente que realizó COOMEVA EPS en noviembre de 2004, en la cual se encontraron como factores críticos de insatisfacción (nivel de satisfacción menor al 94%) las siguientes variables: tiempo de espera, atención del personal administrativo, acceso al lugar y comodidad de la sala de espera. Por ser el tiempo de espera la variable más crítica de todas, se analizaron en detalle las posibles causas de los altos tiempos de espera y las largas colas que estaban experimentando los usuarios de la sala SIP. Se comprobó entonces que la cantidad de clientes que llegaban diaria, semanal y mensualmente al sistema no tenía ningún patrón de demanda específico que permitiera encontrar días, semanas o meses con mayor afluencia de clientes. Se analizó entonces el sistema de servicio como un modelo de líneas de espera multicanal de una sola fase y se encontró que aunque el tiempo entre llegadas se distribuía Poisson, los tiempos de servicio no tenían el comportamiento exponencial requerido por el modelamiento matemático. Se procedió entonces a simular el sistema de servicio con toda su variabilidad: diferentes distribuciones para cada uno de los servidores de la sala, diferente proporción de clientes con servicios de corta y larga duración, la jornada de almuerzo, variabilidad en la atención del auditor de la sala, etc.ABSTRACT: Lately, many issues have been stated about the services: that they are intangible, that they can not be stored, that the customer is a thinking raw material upon whom the process is performed and who abandons the service as a finished product whether he is satisfied or not. This project started with a customers’ satisfaction poll that COOMEVA carried out in November, 2004. It showed that they are not satisfied (satisfaction level under 94%) with variables such as waiting time, administrative personnel’s attention, access to the offices and comfortableness of the waiting rooms. As the waiting time variable was the most critical of all, the possible causes of the high waiting times and long lines were analyzed. It was proved that the amount of customers that went daily, weekly or monthly did not have a patron of a specific demand that allowed to find days, weeks or months with a mayor affluence of people. Therefore, the system service like a model of a multi-channel of waiting lines of one phase was analyzed. It was found that, although the time between arrivals was distributed Poisson, the service times did not have the exponential behaviour required by the mathematical modelling. Then, the service system was simulated with its whole variability: different distributions for each server of the office, different proportions of clients with long and short services, lunch time, the auditor’s office time, etc. Through this simulation, it was proved that the service system lost capacity during the lunch time, increasing the size of the queue. This queue did not get short until the end of the afternoon. In order to maintain the capacity of the system during lunch time, several solutions were proposed. The most feasible one and with the best performance was to have an additional person that worked part time and started substituting one of the servers during lunch time, warranting that the system only lost one person. These improvements to attack other factors that had a low average were not enough, though. Therefore, some other changes in the procedures of the room were proposed. For example, to turn the presence procedures into virtual ones; to install a booth in the SIP room that allows to carry out all the services that include money; to use the available technology to make communication between the assistant and the auditor of the room more agile, among others. Additionally, several alternatives to make the waiting rooms more comfortable were proposed. It was also proved that the access problem had been solved with the opening of new SIP offices in the metropolitan area.EspecializaciónEspecialista en Gerencia de la Producción y el Servici

Marco de referencia para el desarrollo de un sistema de apoyo para la toma de decisiones para la gestión de inventarios

The main objective of this paper is to present a framework to develop a decision-making support system for inventory management that allows defining the parameters of a specific inventory control policy technically. The proposed model can be used in a generic way in almost any industry. It includes the fundamental inputs, a description of the internal processes required and the expected outputs. In the research inductivedeductive methods were used to define the proposed framework, which is based in two key indexes in inventory management: service level and cost. Finally, through a simulation it is possible to conclude that using the theoretical parameters of reorder point – fixed quantity inventory model found by the proposed framework, expected values for both service level and cost are achieved approximately.El principal objetivo de este artículo es presentar un marco de referencia para desarrollar un sistema de soporte a la toma de decisiones para la gestión de inventarios que permita definir técnicamente los parámetros de una política de control de inventario específica. El modelo propuesto puede ser utilizado de forma genérica en casi cualquier tipo de industria, el cual incluye las entradas fundamentales, una descripción de los procesos internos requeridos y las salidas esperadas. En la investigación se utilizaron métodos inductivos-deductivos para definir el marco de referencia propuesto, el cual se fundamenta en dos indicadores clave en la gestión de inventario: niveles de servicio y costos. Finalmente, mediante una simulación es posible concluir que utilizando los parámetros teóricos para el modelo de inventario punto de reorden-cantidad fija, que son encontrados por el marco de referencia propuesto, se obtienen aproximadamente los valores esperados tanto de los niveles de servicio como de los costos

Parameter and initial values optimization for HOLT model based on tracking signals

Los modelos de series de tiempo son técnicas cuantitativas con frecuencia utilizadas para realizar pronósticos de variables, dentro de los cuales se encuentran los modelos de suavización, en particular el de suavización con ajuste de tendencia, llamado también modelo de Holt, que requiere la definición de los parámetros a y b y conocidos como coeficientes de suavización y de los valores de inicio que son fundamentales para su actualización. En este artículo se propone una forma de obtener estos valores mediante la optimización del rango de la señal de rastreo (TSR) que permitan lograr un modelo más confiable desde el punto de vista de la exactitud de los resultados y de su desempeño histórico. Se realizan algunas comparaciones con modelos propuestos que utilizan la desviación absoluta media (MAD) y el error cuadrado medio (MSE) las cuales son las medidas tradicionalmente utilizadas para determinar el grado de exactitud de un modelo, lográndose obtener un comportamiento mejor de modelo.Time series models are quantitative techniques commonly used to forecast the behavior of variables. These models include the exponential smoothing with trend or Holt model that requires the definition of the smoothing constants α and β and the initialization values, both required for the model upgrade. This paper proposes a different way to obtain the parameter values and initial conditions of the Holts model, optimizing the tracking signal range (TSR), in order to achieve a more robust model from the viewpoint of accuracy of the results and historical performance. Some comparisons between the proposed approach and the traditional methods based on the mean absolute deviation (MAD) and the mean square error (MSE) are provided. These are the measures traditionally used to determine the degree of accuracy of a model, and a better model performance is obtained