Upload
konane
View
50
Download
0
Embed Size (px)
DESCRIPTION
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH. Optimización del reaprovisionamiento en una gran cadena de tiendas. Proyecto i-MATH Consolider / Eroski S. Coop. UPV/EHU -URJC. Mikel Lezaun Dpto. de Matemática Aplicada, Estadística e Investigación Operativa Universidad del País Vasco, Bilbao - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Optimización del reaprovisionamiento en una gran cadena de tiendas
Mikel LezaunDpto. de Matemática Aplicada, Estadística e
Investigación Operativa
Universidad del País Vasco, Bilbao
Castro Urdiales, 19-21 de Septiembre de 2011
Proyecto i-MATH Consolider / Eroski S. Coop
UPV/EHU -URJC
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
- Antecedentes
ACTUACIONES EN INVESTIGACION OPERATIVA
Primer Workshop
Facultad de Ciencia y Tecnología de la Universidad del País Vasco
Salón de Grados
18 y 19 de Enero de 2007
Proyecto i-MATH Consolider – UPV/EHU
32 investigadores de 15 universidades
Empresa invitada: Eroski S. Coop.
13 ponencias
Sociedad cooperativa formada por más de 50.000 personas y más de
2.440 establecimientos. Pertenece a la Coorporación Mondragon.
Participan en el workshop: Alberto Madariaga, Pachi Felez, Luis Bezares,
Eduardo Abad y Jesús Miñaur (Director de Procesos y Sistemas, miembro
del Consejo de Dirección).
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
METODOLOGÍA EN CASCADA PARA LA LOCALIZACIÓN Y EL DISEÑO DE LA RED LOGÍSTICA: sistema soporte para la toma de decisión del mapa de plataformas.
Dar respuesta a las siguientes preguntas.
– Determinar el número de almacenes.
– Determinar la localización de dichos almacenes.
– Determinar el tamaño de dichos almacenes.
– Realizar un diseño preliminar de almacenes (espacio y tipo de almacenamiento por producto).
– Determinar los modos de transporte de proveedores a almacén y de almacenes a cliente.
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Cálculo del Centro de Gravedad
Batería de alternativas
Coste de transporte sobre
posibles alternativas
Necesidades de almacenamiento(capacidad máx.
y media)
Alternativas de nivelación
Decisión hacer o subcontratar
Plan de almacenes
Plan de transporte
Planificación del servicio y
análisis de rutas
FASE 1 FASE 2 FASE 3 FASE 4
Metodología en cascada para la localización y el diseño de la red logística.
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Planificación de la fuerza de
trabajo. Optimización.
Riesgos que conlleva la planificación de los
turnos:
– Conflictos laborales por distribuir el trabajo de
forma no suficientemente equilibrada.
– Pérdida de la capacidad productiva al distribuir los
recursos humanos sin considerar la totalidad de
los factores que influyen.
– Previsión deficiente del dimensionamiento del
equipo necesario para desarrollar la actividad.
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
• Lograr una planificación precisa y eficiente para que
los empleados estén en el lugar adecuado y en el
momento preciso.
• Alinear las necesidades del personal con los objetivos
de la empresa.
• Eliminar los problemas generados por una
planificación que provoca desconfianzas.
• Simplificar el trabajo administrativo y reducir el
esfuerzo de planificación.
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Aprovisionamiento Reactivo
Basado en el control del stock. Se determina un stock
óptimo por referencia, y el sistema reacciona ante
disminuciones de este nivel de stock.
Aprovisionamiento Predictivo
Basado en el control del stock y en un cálculo de
previsión de salidas.
Se determina un stock óptimo por referencia, y el
sistema se anticipa a los movimientos previstos del
stock para mantener los niveles definidos.
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Conclusiones
- Los tres problemas serían abordables. Llegado el caso se montaría
un grupo de investigación para llevara cabo los proyectos.
- Eroski querría que la sede del proyecto estuviera en la UPV/EHU.
- Se queda en que seguiremos en contacto.
- Grupo de Investigación Operativa en Eroski.
ACTUACIONES EN INVESTIGACIÓN OPERATIVA
WORKSHOP CONJUNTO
Ingenio-Mathematica
Red Temática de análisis y decisiones sobre localización de servicios y
problemas relacionados
Universidad Internacional de Andalucía
Sede Antonio Machado, Baeza
21 de Marzo de 2007
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Empresa invitada:
Compañía Española de Hidrocarburos
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
CLH se dedica al transporte de hidrocarburos
refinados desde las refinerías y puertos hasta los
centros de distribución a las plataformas de las
empresas que operan en España.
CLH transporta sobre todo por oleoducto y
secundariamente por vía marítima. Excepcionalmente
usa camiones cisterna.
En oleoducto es monopolio.
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Miguel Ángel Sanz y Jorge Guillén.
Los tres principales problemas de optimización a los que
se enfrentan son:
Modelo para la facturación.
Modelo para el transporte: programación de buques.
Modelo para el transporte: programación de oleoductos.
Somos el transportista único y operador del sistema eléctrico español. Nuestra misión es garantizar la continuidad y seguridad del suministro eléctrico.
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Optimización del reaprovisionamiento en una gran cadena de tiendas
Comienzo: 28 de abril de 2008
Financiación Eroski: 85.000 euros (56,3 %)
UPV/EHU: Mikel Lezaun, Araceli Garín, María Merino, Gloria Pérez,
Eduardo Sáinz de la Maza, Fernando Tusell.
URJC: Laureano Escudero, Celeste Pizarro, Ana Elisabeth García Sipols,
Clara Simón.
EROSKI: Enrique Rey, Raúl Corroto, Javier López (Jesús Miñaur).
Contratadas del proyecto: Águeda Madoz, Maider Mateos.
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Elección: Cordero y Galletas,
Aprovisionamiento Predictivo
Basado en el control del stock y en un cálculo de
previsión de salidas.
Previsión de ventas
2 supermercados: A y B,
2 hipermercados: C y D.
Por ejemplo en A, 75 series diarias de cordero. 13 referencias
suponen el 80 % de las ventas en valor.
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
1.- Series diarias de referencias.
Muchísimas referencias, mucha dispersión.
Muchas series de vida corta.
Ofertas.
Muchos días de ventas cero.
Productos intercambiables.
No se disponía de series largas de ventas de referencias.
La predicción a nivel de referencia parece, al presente, un problema
extra-estadístico. Las series son demasiado cortas, de errática
observación y comportamiento.
Definición de metareferencias.
8 series de datos, todas ellas de una longitud menor a ocho años.
2,- Series mensuales.
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
2. Datos agregados mensuales
Centro C. Venta mensual de cordero y galletas
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Centro A. Venta mensual de cordero y galletas
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Centro B. Venta mensual de cordero y galletas
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Centro D. Venta mensual de cordero y galletas
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
3. Previsión de las ventas mensuales
Solución de Eroski: 11,2006
12,200611,200712,2007ˆ
y
yyy
SERIES TEMPORALES
El método alternativo tiene que ser fácil de implementar.
Una serie temporal es una secuencia de datos medidos en determinados
momentos del tiempo, ordenados cronológicamente y, normalmente,
espaciados entre sí de manera uniforme.
8 series, todas ellas con una longitud inferior a 8 años.
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Estacionalidad
Tendencia
Las series se descomponen en tendencia, variaciones estacionales y
variaciones residuales.
Esquema aditivo:
Esquema multiplicativo:
tttt STy
tttt STy
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
En todas las series mensuales estudiadas el esquema más adecuado
es el multiplicativo.
Para calcular las previsiones se han utilizado tres modelos
estadísticos diferentes.
Los tres recogen la tendencia y la estacionalidad.
Ninguno funciona mejor en todos los casos.
Se elegirá una combinación de todos los pronósticos.
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Método de Holt-Winters
- Técnica de alisado exponencial.
- Se consideran todos los períodos previos al de previsión.
- Pesos decrecientes exponencialmente a medida que se
distancian del periodo de previsión.
La predicción de ventas realizada en el mes t a k meses vista se calcula
como
12)(ˆ kttttkt SkTLy
tL nivel medio desestacionalizado, tT tendencia de la serie,
tS componente estacional.
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Es un proceso recursivo cuyas ecuaciones de actualización son:
))(1( 1112
ttt
tt TL
S
yL
11 )1()( tttt TLLT
12)1( tt
tt S
L
yS
donde 0,,0 se toman de forma que minimicen el valor
del Error Cuadrático medio. Para tendencias elevadas se toman elevados.
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Modelo Estructural Básico (BEM)
Ecuación de observación
tttty con ),0( et N
Esta ecuación relaciona la variable observada con ciertas componentes
no observables. En este caso se pueden interpretar como
- nivel, t
- componente estacional,
- componente irregular,
t
t
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Ecuación de transición
tttt 11
ttt 1
ti
itt
11
1
donde tt t
,
y
son un ruido blanco con varianza2
2
,y
2
Estimación de los parámetros y previsiones filtro de Kalman.
que están mutuamente incorrelados.
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Modelos ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)
Son modelos muy utilizados en el ámbito de las series temporales
Están compuestos por dos partes:
- AR: La observación en el instante t depende de su
estado en el pasado y de un error aleatorio.
ty
tptpyt Zyyy 11
- MA: La variable depende de los errores cometidos al estimar
su valor en periodos anteriores.
qtqytt ZZZy 11
Hay que modelizar tanto la parte regular como la irregular.
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Se cuantifica la precisión de la predicción de los modelos
mediante el Error Cuadrático Medio (ECM).
n
tttt yy
n 1
21)ˆ(
1ECM
Se combinan los tres pronósticos a través de una regresión cuyas
variables dependientes son los ajustes obtenidos con los distintos
métodos
ttttttttt yyyy 313
212
11101
ˆˆˆˆ
Se consigue así una reducción del ECM y mejores previsiones.
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Previsión Venta real DesviaciónCentro C 17638 14721 19.82 %Centro A 15098 13262 13.85 %Centro B 18595 19322 - 3.24 %Centro D 13490 13736 - 1.79 %
CORDERO. Diciembre 2007
Un mes de anticipación
Previsión Venta real DesviaciónCentro C 15584 12804 21.71 %Centro A 13331 11279 18.20 %Centro B 12299 10726 14.67 %Centro D 9763 11800 - 17.79 %
CORDERO. Diciembre 2008
Dos meses de anticipación
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Previsión Venta real DesviaciónCentro C 31542 32557 - 3.12 %Centro A 12677 12195 3.96 %Centro B 11682 11959 - 2.31 %Centro D 19803 19943 - 0.70 %
GALLETAS. Diciembre 2007
Un mes de anticipación
Previsión Venta real DesviaciónCentro C 36236 34499 5.03 %Centro A 12118 12475 - 2.86 %Centro B 10817 10082 7.29 %Centro D 20358 19332 5.31 %
GALLETAS. Diciembre 2008
Dos meses de anticipación
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Navidad-05 NocheV-05 Navidad-06 NocheV-06 Navidad-07 NocheV-07Centro C 22,64% 23,33% 31,10% 23,25% 25,41% 14,64%Centro A 31,86% 25,59% 36,47% 26,13% 31,57% 25,53%Centro B 31,80% 28,98% 31,44% 30,62% 30,14% 29,65%Centro D 20,28% 17,77% 26,47% 16,64% 19,69% 19,38%
CORDERO. 3 días anteriores a Navidad y a Noche Vieja
Navidad-05 NocheV-05 Navidad-06 NocheV-06 Navidad-07 NocheV-07Centro C 11,24% 9,58% 14,95% 13,32% 13,23% 13,26%Centro A 11,57% 10,78% 12,34% 13,45% 12,79% 13,51%Centro B 11,24% 12,47% 14,14% 12,58% 11,87% 12,26%Centro D 9,09% 9,80% 13,01% 9,89% 10,29% 10,03%
GALLETAS. 3 días anteriores a Navidad y a noche Vieja
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Cordero. Centro C
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Cordero. Centro A
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Cordero. Centro B
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Cordero. Centro D
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
¿Metareferencias?
¿Agregados por zonas geográficas?
Confección de un programa informático que integra todo el proceso
CRISIS ECONÓMICA REESTRUCTURACIÓN DE LA EMPRESA
¿Ofertas?
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
NUEVOS CENTROS. PLAN DE VIABILIDAD
Se trata de determinar qué inversiones resultarán rentables
Hipermercados. Metodologías probadas por Eroski:
- Estimación de cuotas teóricas a obtener. Se busca si en una
zona determinada hay “hueco”. ¿Mayor problema? Eroski mismo
considera que en el mercado no existen huecos sin cubrir.
- Potencialidad. Se estima el mercado potencial a través a través de
la definición del área de influencia (encuestas de opinión). Factor
marca. Método caro y poco fiable.
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
- Método de ubicación virtual. Se propone un nuevo reparto de la cuota
de mercado con la entrada de un nuevo competidor (métodos
gravitacionales). Factor de marca, encuestas, poco fiable.
Método actual.
Definición de los factores claves de éxito (16) y puntuación (200).
Descripción económica y geográfica (x1 puntos)
Habitantes, vehículos, gasto medio por habitante…
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Descripción ubicación y accesos (x2 puntos)
Comodidad de acceso, tiempos de acceso,…
Descripción de la competencia (x3 puntos)
Existencia de otros centros, densidad de hipermercados,..
Descripción experiencia (x4 puntos)
Hipermercados Eroski similares, zona preferente,…
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Una vez puntuados todos los centros de la red actual, se ordenan de
mayor a menor puntuación obtenida y se separan por tipología de centro
(red 10000, red 6000 mayores de 3000 m2 y red 6000 menores de 3000 m2).
Por otro lado se ordenan los centros por volumen de ventas.
Para tomar una decisión de apertura se trabaja con las dos listas.
PROCEDIMIENTO MUY SUBJETIVO
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Primera propuesta de mejora. Regresión
Se propone un modelo de regresión que permita identificar los pesos
según su influencia en la estimación de las ventas.
60 hipermercados. 55 para el estudio y 5 para la validación
16
1,0
ijiij Xy 55,....,1j
Pocos datos (55 hipermercados) y muchas variables a estimar (17). Se
puede llegar a estimaciones poco fiables. Se puede considerar descartar
alguna de las variables estimadas en función del nivel de significación de
la misma en el ajuste u otro tipo de ajustes en la regresión.
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Se trata de clasificar los hipermercados existentes en grupos
homogéneos. Los centros de cada grupo son similares entre sí y
diferentes de los centros de los otros conglomerados.
Segunda propuesta de mejora. Métodos de agrupación de centros
- Base de datos de todos los hipermercados con los factores clave
descritos anteriormente como variables categóricas con tres niveles
ordenados de manera descendente.
- Se calcula la media de las ventas por unidad de superficie de los
centros. La media así obtenida se multiplica por la superficie del centro y
esa será la estimación de ventas del nuevo centro.
6 grupos homogéneos
Grupo 1: Está formado por 6 hipermercados. Sus características principales
son:
o El número de habitantes en un radio de 5 a 10 minutos es alto.
o El número de Vehículos por cada 1000 habitantes es medio-alto.
o El gasto por habitante y año en alimentación es medio-alto.
o Las vías de acceso son secundarias pero son de fácil acceso.
o El tiempo para llegar en coche es inferior a 10 minutos.
o La ubicación frente a la competencia es equivalente.
o Existen 2 hipermercados en un radio de 10 minutos.
o Existen centros medianos fuera del proyecto pero cercanas a él.
o No es un proyecto novedoso .
o La valoración de Eroski en el entorno es normal y es zona preferente
pero sin costa.
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Hipermercado Prevision Venta real % ErrorA 11888380 15601691 -31.23B 20315777 14280045 29.71C 22652874 16167758 28.63D 20669655 17730005 14.22F 24076037 36648762 -52.22G 32297560 31704552 1.84
GRUPO 1. Ventas 2008
Validación del modelo:
Método menos subjetivo, no depende de los puntos dados a las variables.
Actualizar los datos al año en que se toman las ventas
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Supermercados. Se estudian muchas ubicaciones al año. No se
hacen estudios de encuestas, sólo se utiliza información de acceso
público.
- Determinación del área de influencia.
- Cuota de mercado. Estimación del número de habitantes dentro de esa
área. Herramienta GIS (Geographic Information System).
- Modelos de gravedad (modelo de Huff):
p: probabilidad de desplazamiento,
S: superficie del centro,
T : tiempo de desplazamiento,
,1 2
n
kkik
jijji
TS
TSp
1,
,,
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
Método de trabajo:
Agueda y Maider, contratadas por el proyecto, tenían su lugar de
trabajo en el Departamento de Matemática Aplicada y Estadística e
Investigación Operativa de la UPV/EHU.
Reuniones.
EROSKI FLEXIBILIDADEstancias de las contratadas en Eroski
¿Valoración? ¿Resultados académicos? ¿Publicaciones?
¿Futuro? ¿Departamento de estudios en Eroski?
CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH
COMENTARIOS FINALES
- Asumir trabajar en todo tipo de problemas
- Muchas iniciativas no fructifican
- Matemática industrial. Tiempos diferentes
- Valoración de las actividades de transferencia
- Tesis doctorales:
Diseño y creación de una base de datos para un problema de
eficiencia en la elección de itinerarios de transporte por
carretera
- Crear y dar conocer un ambiente propicio a la transferencia