Resumen
Burgh Threads es una pequeña empresa de fabricación de ropa que produce prendas sencillas y duraderas, como camisetas, vaqueros y vestidos. Tras ser mencionada por un popular vlogger en un vídeo muy visto, la empresa experimentó un aumento significativo de las ventas acompañado de un descenso de los índices de cumplimiento. El propietario no se atreve a invertir en equipos o trabajadores adicionales porque teme que el aumento de la demanda sea temporal. Sin embargo, la empresa reconoce que está perdiendo oportunidades de venta por tener artículos agotados y está buscando formas alternativas de mejorar sus índices de cumplimiento.
La fábrica funciona como un sistema de fabricación contra stock con un inventario de productos acabados que se utiliza para satisfacer los pedidos de los clientes. Cuando el inventario de cualquiera de sus 52 referencias únicas cae por debajo del punto de pedido, se libera una orden de fabricación a la fábrica por la cantidad de pedido especificada. El ingeniero industrial ha identificado un tiempo de preparación considerable para las órdenes de fabricación y cree que la productividad podría mejorar aumentando el tamaño de los lotes. Sin embargo, un mayor tamaño de los lotes puede aumentar los plazos de entrega globales y los niveles totales de inventario, creando un complejo reto de optimización.
La dirección ha acordado permitir que el inventario medio de productos acabados no supere los 1.000 artículos, con el objetivo de alcanzar una tasa de cumplimiento mínima del 95% en todas las referencias. El caso práctico requiere desarrollar un modelo de simulación del proceso de fabricación para determinar los tamaños de lote y los puntos de pedido óptimos para cada SKU. El modelo debe demostrar que la estrategia recomendada mantendrá el inventario por debajo del límite especificado al tiempo que maximiza los índices de cumplimiento y los ingresos durante un periodo de 120 días. Las métricas de rendimiento clave incluyen los niveles medios de inventario, los índices de cumplimiento específicos de cada SKU y los ingresos esperados.
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