Cálculo de existencias de insumos para laboratorios clínicos
Basado en un modelo de simulación con VensimAlejandra Veloso
avelosov@gmail.com
El presente modelo tiene por objeto simular la relación logística que ocurre entre una compañía proveedora
de reactivos e insumos para laboratorios clínicos, y sus clientes. Esta compañía provee reactivos e insumos
para tomas de muestras sanguíneas, de orinas, gases, coagulación y hematología; productos que son en su
mayoría refrigerados.
A su vez, algunos de sus clientes, son pequeños laboratorios, insertos en clínicas, hospitales y consultorios,
que deben abastecerse seguidamente, dependiendo de la rotación de los productos al interior del
laboratorio (lo que depende de la cantidad de pacientes que reciban para tomar exámenes y fallas del
equipo, lo que incrementa el gasto de reactivos) La cantidad de materiales a solicitar por parte de los
laboratorios también dependerá de su capacidad de refrigeración, puesto que muchos de ellos están
insertos en superficies que no permiten tener cámaras de frío, las que deben reemplazarse por vitrinas
verticales similares a las que se utilizan para la venta de bebidas cola.
Por otra parte, desde el punto de vista de la compañía, el curso de esta Orden de compra de reactivos
depende, en tiempo y cantidad de las siguientes variables:
Tiempo de preparación de los pedidos: lo que depende básicamente de la capacidad de curso de
pedidos, la que se mide en horas hombres disponibles; y el tiempo promedio de curso de un pedido,
que es de 8 horas. Actualmente el equipo que realiza la gestión de estas OC es de 4 personas para
prefacturación, 5 personas en bodega, 3 camionetas para despacho.
Stock disponible: el que a su vez se ve afectado por stock de seguridad que defina tener la
compañía, la disponibilidad de presupuesto para compras, el tiempo de reposición al importar los
productos desde las plantas ubicadas en Alemania y Estados Unidos; la disponibilidad de
almacenamiento interno (capacidad de cámaras de frío de la bodega) y existencia de algún
backorder o allocation de planta, lo que implicaría la posibilidad de no poder disponer del producto
en el momento en que sea solicitado por el laboratorio. Esta variable se aislará y se dejará como
supuesto que todo pedido se cursa íntegramente, dado que siempre hay stock disponible. Será
interesante modelar esta variable en un futuro análisis.
El modelo pretende medir como disponer de mayor cantidad de personal mejora el flujo del proceso y si
puedo intervenir en las variables externas (como es la de capacidad de refrigeración), entregando a los
clientes un equipo de refrigeración de mayor capacidad al actual, lo que incidiría en el envío de una menor
cantidad de pedidos en el mes.
Según Wikipedia la dinámica de sistemas es una técnica para analizar y modelar el comportamiento temporal en entornos complejos. Se basa en la identificación de los bucles de realimentación entre los elementos, y también en las demoras en la información y materiales dentro del sistema. Lo que hace diferente este enfoque de otros usados para estudiar sistemas complejos es el análisis de los efectos de los bucles o ciclos de realimentación, en términos de flujos y depósitos adyacentes. De esta manera se puede estructurar a través de modelos matemáticos la dinámica del comportamiento de estos sistemas. La simulación de estos modelos actualmente se puede realizar con ayuda de programas computacionales específicos.
Originalmente desarrollada en 1950 para ayudar a los administradores de empresas a mejorar su comprensión de los procesos industriales, actualmente se usa en el sector público y privado para el análisis y diseño de políticas. Fue creada a principios en la década de 1960 por Jay Forrester de la MIT Sloan School of Management del Massachusetts Institute of Technology) con la creación del MIT System Dynamics Group.
Los modelos de simulación con Dinámica de Sistemas tienen aplicaciones en prácticamente todas las áreas del conocimiento como podemos observar en los numerosos artículos publicados en los congresos anuales de la System Dynamics Society. Se trata de una potente herramienta para:
Enseñar a los reflejos del sistema de pensamiento de las personas que está siendo entrenado.
Analizar y comparar los supuestos y modelos mentales acerca de cómo funcionan las cosas.
Obtener una visión cualitativa sobre el funcionamiento de un sistema o las consecuencias de una decisión.
Reconocer arquetipos de sistemas disfuncionales en la práctica diaria.
Los modelos permiten simular el impacto de diferentes políticas relativas a la situación a estudiar ejecutando simulaciones what if (¿qué pasaría si?) que permiten ver las consecuencias a corto y medio plazo, y ser de gran ayuda en la comprensión de cómo los cambios en un sistema lo afectan en el tiempo. En este sentido es muy similar al Pensamiento sistémico ya que se basa en los mismos diagramas de causales con bucles o lazos de retroalimentación (feedback). Sin embargo, estos modelos de simulación permiten además hacer simulaciones para estudiar el comportamiento de los sistemas y el impacto de políticas alternativas. Se utiliza en especial para investigar la dependencia de los recursos naturales y los problemas resultantes del creciente consumo a nivel global para mejorar el especial en el desarrollo de nuevos productos. Existe una gran variedad de marcas de software en el mercado que ayudan a aplicar esta herramienta de una forma amigable: Vensim, Stella, ithink, Powersim, Dynamo, etc.
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