Simulación de Montecarlo - Oferta y Demanda de productos

MUNDO IO ACADEMY - Investigación de Operaciones

11 Mar 202115:19

Summary

TLDREn este video, se presenta una simulación de Monte Carlo utilizando Excel para analizar un caso de oferta y demanda de un producto para la salud. Se asume que el volumen de ventas depende del precio de venta y sigue una distribución normal. Se proporcionan probabilidades de precios de venta y se simula el precio y volumen de ventas. Se tiene en cuenta el costo de compra, el valor de rescate y el costo de penalidad por no atender la demanda. El objetivo es determinar la cantidad óptima a solicitar cada semana para maximizar el beneficio, considerando diferentes escenarios de pedido. El análisis se realiza mediante simulaciones aleatorias, utilizando funciones de Excel para generar valores y calcular el beneficio semanal. Finalmente, se evalúa el beneficio promedio para varios escenarios de cantidad de pedido y se identifica la cantidad que maximiza el beneficio. El video ofrece una guía práctica para aplicar la simulación de Monte Carlo en problemas de gestión de inventario y optimización de beneficios.

Takeaways

📈 Se desarrolló un caso de simulación de Monte Carlo utilizando Excel para modelar la oferta y demanda de un producto.
📊 El volumen de ventas semanal de un producto de salud depende de su precio de venta y se asume que sigue una distribución normal.
💰 Los precios de venta tienen asociadas diferentes probabilidades de ocurrencia, y cada uno tiene una desviación estándar y una media de inversión.
🛒 El costo de compra del producto es de 45 dólares, y el valor de rescate es de 25 dólares en caso de no atender la demanda.
📉 El costo de penalidad por no atender la demanda (faltantes) es de 15 dólares.
🔢 Se busca determinar la cantidad óptima a pedir cada semana para maximizar el beneficio, considerando precios de venta y volumen de ventas.
🎯 Para simular el precio de venta y el volumen de ventas, se utilizaron funciones aleatorias y la búsqueda en rangos de probabilidad acumulada.
🤔 Se consideró que la venta real siempre será el mínimo entre la oferta y la demanda.
🧮 Se calculó el beneficio semanal como el precio de venta multiplicado por la venta real, restando el costo de compra y el costo de penalidad por faltantes.
📚 Se utilizó la función de simulación de Excel para evaluar varios escenarios de cantidad de pedido, simulando 10,000 réplicas.
📊 Se analizó el beneficio promedio para diferentes cantidades de pedido y se identificó la cantidad que maximiza el beneficio utilizando la fórmula de índice para encontrar el máximo.

Q & A

¿Qué es el caso de simulación de Monte Carlo y cómo se relaciona con la oferta y la demanda?
-El caso de simulación de Monte Carlo es una técnica que utiliza la aleatoriedad para modelar y analizar problemas complejos, como el análisis de oferta y demanda. Se utiliza para simular diferentes escenarios y evaluar su impacto en las decisiones de negocio, como en este caso, la cantidad óptima de un producto a pedir para maximizar el beneficio.
¿Cómo se asume el volumen de ventas de un producto para la simulación?
-Se asume que el volumen de ventas tiene una distribución normal, tomando la parte entera, y está influenciado por el precio de venta del producto.
¿Cómo se determina la probabilidad de ocurrencia de cada precio de venta?
-La probabilidad de ocurrencia de cada precio de venta se muestra en una tabla, donde cada precio tiene una probabilidad específica de ocurrir, por ejemplo, un precio de venta de 70 dólares tiene una probabilidad del 15%.
¿Qué información se necesita para simular el volumen de ventas?
-Se necesita la media y la desviación estándar de la distribución normal del volumen de ventas, que dependen del precio de venta.
¿Cómo se utiliza la función aleatoria en Excel para simular el precio de venta?
-Se utiliza la función aleatoria de Excel para generar un número y luego se utiliza la fórmula 'BUSCAR' para encontrar el precio de venta correspondiente dentro de los límites inferiores y superiores de probabilidad acumulada.
¿Cómo se calcula el volumen de ventas simulado?
-Se utiliza la función INVERSA NORMAL de Excel, que toma un número aleatorio generado, la media y la desviación estándar asociadas al precio de venta para simular un volumen de ventas que sigue una distribución normal.
¿Cómo se determina la venta real en la simulación?
-La venta real se determina como el mínimo entre la oferta (cantidad pedida) y la demanda (volumen de ventas simulado).
¿Cómo se calcula el beneficio semanal en la simulación?
-El beneficio semanal se calcula multiplicando el precio de venta por la venta real, sumando el valor de rescate por lo sobrado y luego restando el valor de compra y el costo de penalidad por lo faltante.
¿Qué es una réplica en el contexto de la simulación de Monte Carlo?
-Una réplica es una iteración individual dentro de la simulación. En el caso de 10,000 réplicas, se realizan 10,000 simulaciones para obtener un promedio y evaluar diferentes escenarios.
¿Cómo se utiliza la tabla de datos en Excel para evaluar diferentes escenarios de cantidad de pedido?
-Se utiliza la función 'PROMEDIO' para calcular el beneficio promedio en diferentes escenarios de cantidad de pedido, lo que permite comparar y elegir el escenario que maximiza el beneficio.
null
-null
¿Cómo se determina la cantidad de pedido óptima en la simulación?
-Se utiliza la fórmula 'ÍNDICE' para asociar el máximo beneficio a la cantidad de pedido correspondiente. La simulación muestra cuál es la cantidad de pedido que da el mayor beneficio en promedio.
¿Por qué es importante realizar múltiples réplicas en una simulación de Monte Carlo?
-Las múltiples réplicas aumentan la confianza en los resultados de la simulación, proporcionando una estimación más precisa del impacto de diferentes escenarios en el beneficio esperado.

Outlines

00:00

📊 Simulación de Monte Carlo para Oferta y Demanda en Excel

El primer párrafo introduce un caso de simulación de Monte Carlo utilizando Excel. Se describe un problema de oferta y demanda donde el volumen de ventas de un producto para la salud depende de su precio de venta. Este volumen se asume que sigue una distribución normal. Se menciona una tabla que relaciona precios de venta con probabilidades de ocurrencia y los volúmenes de ventas esperados, junto con la media y la desviación estándar. Además, se proporciona información sobre el costo de compra del producto, el valor de rescate y el costo de penalidad por no atender la demanda. El objetivo es determinar la cantidad a pedir cada semana para maximizar el beneficio, considerando diferentes volúmenes posibles.

05:03

🔢 Creación de Distribuciones de Probabilidad y Simulación de Precios de Venta

Este párrafo se enfoca en el proceso de simulación del precio de venta y el volumen de ventas en Excel. Se describe cómo se utiliza la función aleatoria para generar precios de venta y volúmenes de ventas basados en distribuciones de probabilidad. Se calculan los límites superiores e inferiores para los precios de venta y se utiliza la función de búsqueda para asignar los precios correspondientes. Además, se utiliza la función inversa normal para generar volúmenes de ventas aleatorios basados en la media y la desviación estándar asociadas a cada precio de venta. Se menciona la simulación de un escenario arbitrario y cómo se calculan los beneficios o utilidades a partir de la venta real, el valor de rescate y el costo de compra y penalidad.

10:05

📈 Evaluación de Escenarios para Maximizar el Beneficio

El tercer párrafo explora cómo se evalúa el mejor escenario para maximizar el beneficio. Se describe el proceso de simular diferentes cantidades de pedidos y calcular el beneficio promedio para cada uno. Se utiliza la función de tabla de datos en Excel para realizar múltiples simulaciones y se calcula el beneficio promedio asociado a cada cantidad de pedido. Finalmente, se identifica la cantidad de pedido que ofrece el máximo beneficio utilizando la fórmula de índice para encontrar el valor óptimo.

15:05

📝 Conclusión y Llamado a la Acción

El último párrafo concluye el video con una llamada a la acción. Se menciona que el caso de simulación de Monte Carlo ha sido desarrollado y se ofrece la posibilidad de que el espectador comparta sus comentarios o consulte temas específicos en el canal. Se cierra el video con un saludo y se indica que se verán en el próximo vídeo.

Mindmap

Keywords

💡Simulación de Montecarlo

La simulación de Montecarlo es una técnica de modelado estocástico que utiliza métodos aleatorios para predecir el comportamiento futuro de un sistema. En el video, se utiliza para simular diferentes precios de venta y volúmenes de ventas de un producto, con el objetivo de encontrar la cantidad óptima de pedidos para maximizar el beneficio.

💡Distribución Normal

Una distribución normal, también conocida como curva normal o distribución de Gauss, es una distribución de probabilidad continua que many se utiliza en la estadística para representar variables que varían en torno a una media con una desviación estándar fija. En el contexto del video, se asume que el volumen de ventas tiene una distribución normal.

💡Probabilidad Acumulada

La probabilidad acumulada es la probabilidad de que un evento ocurra antes de o en un punto específico. En el video, se calcula la distribución acumulada para los precios de venta, lo que permite determinar los límites para cada intervalo de precios y cómo se distribuyen las probabilidades a lo largo de estos.

💡Volumen de Ventas

El volumen de ventas hace referencia a la cantidad total de un producto que se vende en un período de tiempo determinado. En el video, el volumen de ventas es un factor clave en la simulación, asumiendo una distribución normal con una media y desviación estándar específicas que varían según el precio de venta.

💡Precio de Venta

El precio de venta es la cantidad de dinero que un consumidor paga por un producto o servicio. En el video, los precios de venta varían y tienen asociadas diferentes probabilidades de ocurrencia, lo que influye en el volumen de ventas esperado y, finalmente, en la simulación de beneficios.

💡Costo de Compra

El costo de compra es el precio que un vendedor paga por un producto antes de venderlo. En el video, se menciona que el costo de compra del producto es de 45 dólares, lo que es un factor importante al calcular el beneficio, ya que se debe restar de los ingresos para obtener el beneficio neto.

💡Valor de Rescate

El valor de rescate se refiere al monto que se obtiene por un producto que no se ha podido vender y se decide rematar o vender a un precio más bajo. En el video, el valor de rescate es de 25 dólares, lo que significa que cualquier exceso de inventario se venderá a este precio.

💡Costo de Penalidad

El costo de penalidad, también conocido como costo de oportunidad, es el costo asociado a no cumplir con la demanda del cliente. En el video, se establece un costo de penalidad de 15 dólares por cada unidad que no se atiende, lo que se considera al calcular el beneficio total.

💡Beneficio

El beneficio es la diferencia entre los ingresos y los costos totales. En el video, se simula el beneficio semanal tomando en cuenta el precio de venta, el volumen de ventas, el costo de compra, el valor de rescate y el costo de penalidad para diferentes cantidades de pedidos y precios de venta.

💡Excel

Excel es una hoja de cálculo electrónica y una herramienta de análisis de datos desarrollada por Microsoft. En el video, se utiliza Excel para realizar la simulación de Montecarlo, crear gráficos, tablas y cálculos para analizar el impacto de diferentes precios de venta y volúmenes de ventas en el beneficio.

💡Réplicas

Las réplicas en el contexto de una simulación de Montecarlo son iteraciones individuales que se realizan para observar el comportamiento promedio del sistema a lo largo del tiempo. En el video, se menciona que se realizarán 10.000 réplicas para aumentar la confianza en los resultados de la simulación.

Highlights

Desarrollo de un caso de simulación de Monte Carlo utilizando Excel para modelar la oferta y demanda.

Volumen de ventas de un producto para la salud depende de su precio de venta y se asume que sigue una distribución normal.

Los precios de venta tienen asociadas diferentes probabilidades de ocurrencia y un volumen de ventas esperado.

Se tiene en cuenta el precio de compra del producto, el valor de rescate y el costo de penalidad por no atender la demanda.

El objetivo es determinar la cantidad a pedir cada semana para maximizar el beneficio.

Se utiliza la función aleatoria de Excel para simular el precio de venta y el volumen de ventas.

La simulación incluye la obtención de la distribución acumulada y los límites superiores e inferiores para el precio de venta.

Se calcula el beneficio semanal considerando el mínimo entre la oferta y la demanda.

La venta real es el mínimo entre la cantidad pedida y la demanda.

Se evalúa el beneficio para diferentes cantidades de pedido y se simula con 10,000 réplicas.

Utilización de la fórmula de promedio para calcular el beneficio promedio en diferentes escenarios.

Se emplea la fórmula Índice para asociar el máximo beneficio a la cantidad de pedidos.

Se presenta una gráfica que muestra la relación entre la cantidad de pedidos y el beneficio máximo.

La simulación de Monte Carlo es una herramienta efectiva para evaluar diferentes escenarios y maximizar el beneficio.

Se resalta la importancia de la cantidad de réplicas en la precisión de la simulación.

El análisis de los resultados permite tomar decisiones informadas sobre la cantidad óptima de pedidos.

La simulación de Monte Carlo se aplica en temas de investigación operativa y optimización de procesos.

Se invita a la audiencia a compartir sus comentarios, dudas y temas de interés para futuras simulaciones.