Diseño de un modelo de optimización para la planificación de pedidos de materia prima en Ferrari Crane

Abstract

El presente proyecto propone el diseño de un modelo de programación lineal entera mixta (MILP) para optimizar la planificación de pedidos de materia prima en la empresa Ferrari Crane, especializada en la fabricación de equipos hidráulicos. La propuesta surge como respuesta a ineficiencias identificadas en el sistema actual de abastecimiento, tales como sobrecostos por transporte urgente, tiempos muertos en producción y falta de visibilidad en inventarios. El modelo considera demanda dinámica, tiempos de entrega internacionales y restricciones logísticas, con el objetivo de minimizar los costos asociados a inventarios, faltantes, transporte y emisión de pedidos.

El enfoque metodológico incluyó la jerarquización de referencias mediante análisis ABC multicriterio y la formulación matemática del modelo. Se realizaron simulaciones en cuatro escenarios: condición estándar, capacidad de almacenamiento reducida, inclusión de inventario de seguridad y variaciones proyectadas en la demanda. Los resultados muestran mejoras de hasta un 18 % en el nivel de servicio y reducciones de hasta un 22 % en los costos logísticos. Se concluye que la herramienta propuesta brinda soporte estratégico para la toma de decisiones en compras, con potencial de integración futura a sistemas ERP.

This project presents the design of a Mixed Integer Linear Programming (MILP) model to optimize raw material order planning at Ferrari Crane, a company specialized in hydraulic equipment manufacturing. The proposal arises from identified inefficiencies in the current procurement system, including urgent transport overcosts, production downtime, and lack of inventory visibility. The model incorporates dynamic demand, international lead times, and logistical constraints, aiming to minimize costs related to inventory, shortages, transportation, and order placement.

The methodological approach involved reference prioritization through multi-criteria ABC analysis and mathematical model formulation. Simulations were conducted under four scenarios: standard condition, reduced storage capacity, inclusion of safety stock, and projected demand variations. Results show improvements of up to 18% in service level and cost reductions of up to 22% in logistics. It is concluded that the proposed tool offers strategic support for purchasing decisions, with potential for future integration into ERP.