Supuesto 13
Enunciado
AgroSur Distribución S.A. es una empresa agroalimentaria de Sevilla que distribuye productos hortofrutícolas frescos al canal HORECA (hoteles, restaurantes, catering). El responsable de operaciones debe optimizar el sistema de gestión de inventarios ante la variabilidad de la demanda y la naturaleza perecedera del producto.
La empresa gestiona tres referencias principales con los siguientes datos anuales:
| Referencia | Demanda (u/año) | Coste unitario (€) | Coste pedido (€) | Coste almac. (€/u·año) |
|---|---|---|---|---|
| A — Tomate cherry | 60.000 | 1,20 | 80 | 0,30 |
| B — Pimiento rojo | 15.000 | 2,40 | 80 | 0,60 |
| C — Lechuga iceberg | 8.000 | 0,80 | 80 | 0,20 |
Se pide:
- Calcula el EOQ de cada referencia y el coste total de inventario.
- Aplica el análisis ABC para clasificar las referencias según su valor de consumo anual y determina las prioridades de gestión.
- Compara el sistema Pull (JIT/Toyota) frente al sistema Push (MRP) para cada tipo de referencia, argumentando cuál es más adecuado.
- Propón mejoras concretas para AgroSur considerando la perecibilidad del producto y los datos de mermas del sector (FAO, 2019: 45 % de frutas y verduras se pierden en la cadena de suministro).
- Valora críticamente el modelo EOQ en el contexto de la gestión de perecederos.
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El modelo EOQ (Harris, 1913; Wilson, 1934) proporciona el tamaño de pedido que minimiza el coste total de inventario (suma de coste de emisión + coste de almacenamiento):
Referencia A (Tomate cherry, D = 60.000):
Referencia B (Pimiento rojo, D = 15.000):
Referencia C (Lechuga iceberg, D = 8.000):
EOQ_A = 5.657 u (CTI 1.697€) | EOQ_B = 2.000 u (CTI 1.200€) | EOQ_C = 2.530 u (CTI 506€)
El análisis ABC (Pareto, 1906; aplicado a inventarios por Dickie, 1951) clasifica las referencias según su valor de consumo anual (D × coste unitario), con el objetivo de concentrar el esfuerzo de gestión en las referencias de mayor impacto económico:
Cálculo:
Porcentajes sobre el total:
A → Clase A (62,9% del valor) | B → Clase B (31,5%) | C → Clase C (5,6%)
La regla de Pareto 80/20 se cumple aproximadamente: las dos primeras referencias (33% del número de referencias) generan el 94,4% del valor de consumo. La gestión rigurosa del stock de tomate cherry (Clase A) tiene el mayor impacto económico. La lechuga iceberg (Clase C) puede gestionarse con reglas simplificadas de pedido (stock mínimo fijo) sin perder eficiencia significativa.
Los sistemas de gestión de la producción e inventarios se clasifican en dos grandes filosofías (Ohno, 1988; Orlicky, 1975):
Sistema Pull (Just-in-Time — Toyota Production System): la producción/reposición se activa por la demanda real. No se fabrica ni almacena hasta que el cliente lo demanda. Usa el sistema kanban como mecanismo de señal. Inventario próximo a cero, eliminación de desperdicios (muda). Desarrollado por Taiichi Ohno (Toyota, 1950s) y sistematizado en el TPS.
Sistema Push (MRP — Material Requirements Planning): la producción/reposición se planifica de forma anticipada según previsiones de demanda. Orlicky (1975) formalizó el MRP en IBM. Genera inventario preventivo que actúa como colchón ante incertidumbre. Más adecuado cuando la demanda es estable y predecible.
Aplicado a AgroSur:
• Tomate cherry (Clase A, alta demanda regular): el MRP es adecuado para planificar el aprovisionamiento con proveedores de zonas productoras (Almería). La demanda del canal HORECA es relativamente predecible (menús semanales). Sin embargo, dado el carácter perecedero, el JIT complementario (frecuencia alta de pedidos, lotes pequeños) reduce mermas.
• Pimiento rojo (Clase B): sistema mixto. MRP para planificación básica + revisión Pull semanal según pedidos reales del canal HORECA. El pimiento tiene mayor variabilidad de precios de mercado (subasta Mercamadrid/Mercasevilla), por lo que la flexibilidad Pull tiene valor adicional.
• Lechuga iceberg (Clase C, alta perecibilidad): Pull puro. La lechuga dura 5-7 días; cualquier stock preventivo excesivo genera merma directa. Pedidos frecuentes y lotes pequeños son la única opción viable.
Ref. A → MRP + JIT complementario | Ref. B → mixto | Ref. C → Pull puro (JIT diario/cada dos días)
La distinción Pull/Push tiene implicaciones directas en la relación con proveedores: el JIT requiere proveedores muy fiables y cercanos (cadena corta, contratos de colaboración), mientras el MRP permite proveedores más distantes con mayor lead time. Ohno (1988) identificó la fiabilidad de proveedores como el punto crítico del TPS, por lo que la estrategia Pull de AgroSur requiere acuerdos de colaboración estables con productores de Almería/Huelva.
La FAO (2019, The State of Food and Agriculture) estima que el 45 % de frutas y verduras se pierde a lo largo de la cadena de suministro global, con mayor incidencia en las etapas de almacenamiento y distribución en mercados desarrollados. Para AgroSur, esto implica un riesgo de merma sobre el valor total de inventario muy significativo. Mejoras concretas:
• FIFO estricto (First In, First Out): rotación de stock por fecha de entrada. Evita que lotes más antiguos queden al fondo del almacén y caduquen.
• Temperatura controlada (cold chain): inversión en cámara frigorífica segmentada por tipo de producto. Reduce mermas físicas del 15-20 % al 3-5 % según estudios de la cadena de frío española (Mercasa, 2023).
• Integración digital con canal HORECA: plataforma EDI (Electronic Data Interchange) o app de pedidos directos que permita visibilidad de la demanda real con 48-72h de anticipación, reduciendo el error de previsión y ajustando los pedidos a necesidad real.
• Contrato marco con productores: acuerdos de suministro semanal flexible (cantidades mínimas garantizadas + opciones de ajuste), que permiten reducir lotes sin perder fiabilidad de aprovisionamiento.
La gestión de perecederos requiere combinar control de inventario (EOQ/ABC) con gestión de cadena de frío, digitalización de la demanda y contratos flexibles con proveedores.
El modelo EOQ tiene limitaciones estructurales en el contexto de productos perecederos (Silver, Pyke y Peterson, 1998, Inventory Management and Production Planning and Scheduling; Nahmias, 1982):
• Supuesto de demanda constante: el EOQ asume D estable y conocida. En HORECA, la demanda fluctúa con reservas, estacionalidad y clima. Un EOQ calculado sobre D media puede ser inadecuado en temporada alta o baja.
• Ignora la caducidad: el modelo no incorpora el coste de la merma (unidades que caducan antes de venderse). En productos con vida útil de 5-7 días, el coste de almacenamiento real (Ca) debería incluir la tasa de obsolescencia esperada, lo que elevaría Ca y reduciría el EOQ óptimo.
• Extensiones del modelo: Ghare y Schrader (1963) propusieron el primer modelo de inventario con caducidad exponencial; modelos posteriores (Nahmias, 1982; Goyal y Giri, 2001) incorporan tasas de deterioro y demanda dependiente del precio. El EOQ clásico es una aproximación del primer orden, no la solución exacta para perecederos.
• Solución pragmática: para AgroSur, lo más operativo es combinar el EOQ como referencia de planificación semanal con una revisión diaria Pull basada en pedidos reales del canal, reduciendo los lotes un 20-30 % respecto al EOQ teórico para absorber el riesgo de caducidad. Esta política híbrida es la usada por operadores logísticos agroalimentarios como Makro España y Consum (informe de operaciones, 2023).
La gestión de inventarios de perecederos es uno de los campos donde la teoría económica clásica (EOQ, punto de pedido) choca más directamente con la realidad operativa. Los modelos más sofisticados (Nahmias, 1982; Chen et al., 2009) añaden capas de complejidad computacional que no siempre están al alcance de las PYME agroalimentarias españolas — las cuales concentran el 92 % de las empresas del sector (INE, Directorio Central de Empresas 2023). El reto de la digitalización logística en el agro español sigue siendo uno de los grandes pendientes de modernización sectorial.