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CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH Optimización del reaprovisionamiento en una gran cadena de tiendas Mikel Lezaun Dpto. de Matemática Aplicada, Estadística.

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1 CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH Optimización del reaprovisionamiento en una gran cadena de tiendas Mikel Lezaun Dpto. de Matemática Aplicada, Estadística e Investigación Operativa Universidad del País Vasco, Bilbao Castro Urdiales, de Septiembre de 2011 Proyecto i-MATH Consolider / Eroski S. Coop UPV/EHU -URJC

2 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

3 Sociedad cooperativa formada por más de personas y más de 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

4 METODOLOGÍA EN CASCADA PARA LA LOCALIZACIÓN Y EL DISEÑO DE LA RED LOGÍSTICA: sistema soporte para la toma de decisión del mapa de plataformas.

5 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

6 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

7 Planificación de la fuerza de trabajo. Optimización.

8 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

9 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

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11 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.

12 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.

13 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

14 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.

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16 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.

17 CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH Optimización del reaprovisionamiento en una gran cadena de tiendas Comienzo: 28 de abril de 2008 Financiación Eroski: 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.

18 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.

19 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.

20 CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH 2. Datos agregados mensuales Centro C. Venta mensual de cordero y galletas

21 CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH Centro A. Venta mensual de cordero y galletas

22 CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH Centro B. Venta mensual de cordero y galletas

23 CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH Centro D. Venta mensual de cordero y galletas

24 CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH 3. Previsión de las ventas mensuales Solución de Eroski: 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.

25 CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH Estacionalidad Tendencia Las series se descomponen en tendencia, variaciones estacionales y variaciones residuales. Esquema aditivo: Esquema multiplicativo:

26 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.

27 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 nivel medio desestacionalizado,tendencia de la serie, componente estacional.

28 CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH Es un proceso recursivo cuyas ecuaciones de actualización son: donde se toman de forma que minimicen el valor del Error Cuadrático medio. Para tendencias elevadas se toman elevados.

29 CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH Modelo Estructural Básico (BEM) Ecuación de observación con Esta ecuación relaciona la variable observada con ciertas componentes no observables. En este caso se pueden interpretar como - nivel, - componente estacional, - componente irregular,

30 CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH Ecuación de transición donde, y son un ruido blanco con varianza,y Estimación de los parámetros y previsiones filtro de Kalman. que están mutuamente incorrelados.

31 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. - MA: La variable depende de los errores cometidos al estimar su valor en periodos anteriores. Hay que modelizar tanto la parte regular como la irregular.

32 CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH Se cuantifica la precisión de la predicción de los modelos mediante el Error Cuadrático Medio (ECM). Se combinan los tres pronósticos a través de una regresión cuyas variables dependientes son los ajustes obtenidos con los distintos métodos Se consigue así una reducción del ECM y mejores previsiones.

33 CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH

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37 Cordero. Centro C

38 CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH Cordero. Centro A

39 CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH Cordero. Centro B

40 CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH Cordero. Centro D

41 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?

42 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.

43 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 (x 1 puntos) Habitantes, vehículos, gasto medio por habitante…

44 CONGRESO CLAUSURA PROYECTO i-MATH Descripción ubicación y accesos (x 2 puntos) Comodidad de acceso, tiempos de acceso,… Descripción de la competencia (x 3 puntos) Existencia de otros centros, densidad de hipermercados,.. Descripción experiencia (x 4 puntos) Hipermercados Eroski similares, zona preferente,…

45 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 m 2 y red 6000 menores de 3000 m 2 ). 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

46 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 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.

47 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

48 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

49 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

50 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,

51 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 FLEXIBILIDAD Estancias de las contratadas en Eroski ¿Valoración? ¿Resultados académicos? ¿Publicaciones? ¿Futuro? ¿Departamento de estudios en Eroski?

52 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


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