Modelos y Herramientas de Decisión. Smart City Lighting ... · de alumbrado inteligentes en todas...
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UNIVERSITAT POLITÈCNICA DE CATALUNYA – BARCELONATECH OPE – ORGANIZACIÓN DE LA PRODUCCIÓN Y DE EMPRESA (ASPECTOS TÉCNICOS, JURÍDICOS
Y ECONÓMICOS EN PRODUCCIÓN)
Diego Alejandro Acosta · Daniel Fernández· Cristina Fullana · José Alberto Gallego · Paula Huertas · Víctor Soler
Modelos y Herramientas de Decisión. Smart City Lighting – Farolas solares-eólicas
OPE-PROTHIUS – OPE-SW-2016/09 240EO023 (20160419) – http://futur.upc.edu/OPE – www.prothius.com – Departamento de Organización de Empresas – ETSEIB · UPC
MODELOS Y HERRAMIENTAS DE DECISIÓN 240EO023 – Máster Universitario en Ingeniería de Organización (240MUEO) - ETSEIB
MHD’16 – Smart City Lighting – Farolas solares-eólicas (AFFGHS)
Modelos y herramientas de decisión ‘16
Diego Alejandro Acosta Sánchez Daniel Fernández MartínCristina Fullana RotgerJosé Alberto Gallego NayaPaula Huertas GajaVíctor Soler Díaz
FAROLAS SOLARES-EÓLICAS
Modelos y herramientas de decisión ‘16
SMART CITY LIGHTING
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Miembros del equipo:
Paula Huertas Gaja
Diego Alejandro Acosta Sánchez Daniel Fernández Martín Cristina Fullana Rotger
José Alberto Gallego Naya Víctor Soler Díaz
FAROLAS SOLARES-EÓLICAS
SMART CITY LIGHTING
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Orden del dia:
Junta extraordinaria 19 de MAYO de 2016
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1. La Compañía2. Actividad Mayo 20163. Plan Estratégico 20174. Plan Estratégico 2017-2020
Orden del día
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1. Presentación2. Nuestro Producto
2.1 Diseño2.2 Proceso Productivo2.3 Ubicación factoría
3. Mercado y Competencia4. Organización Empresarial
La Compañía
La empresa Smart City Lighting consta de más de 60 trabajadores, que tienencomo misión principal desarrollar la actividad industrial de producción defarolas de alumbrado público inteligentes.
La visión de la empresa es conseguir la implantación definitiva de los sistemasde alumbrado inteligentes en todas las ciudades del mundo, empezando porla capital catalana y poblaciones de alrededor.
Los valores que caracterizan la empresa son la innovación, la calidad, elrespeto al medioambiente y la eficiencia.
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1. Presentación
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1. Presentación2. Nuestro Producto
2.1 Diseño2.2 Proceso Productivo2.3 Ubicación factoría
3. Mercado y Competencia4. Organización Empresarial
La Compañía
El modernismo y sus farolas como identidad de
Barcelona
Considerando el modernismo como identidad de
Barcelona y las farolas de paseo de gracia de Pere
Falqués como las más representativas de este
movimiento se ha decidido tomarlas como referencia
para diseñar la estructura de las farolas .
Los motivos decorativos inspirados en la naturaleza
desaparecen y se incluyen los elementos para generar
energía a través del sol y el viento.
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2. Nuestro Producto
Farola simple - Panel solar pequeño Farola simple - Panel solar grande
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2. Nuestro Producto2.1 Diseño
Farola doble - Panel solar pequeño Farolas doble - Panel solar grande
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2. Nuestro Producto2.1 Diseño
Diseño base Variaciones en tamaño Variaciones en color
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2. Nuestro Producto2.1 Diseño
El proceso para la fabricación del poste de luz se realiza mediante un proceso depultrusión, en el que las fibras que provienen de diferente bobinas son bañadaspor la resina epoxi.
Posteriormente son enrolladas con ayuda de una bobinadora de filamentossobre la base de un mandril el cual ha sido lubricado previamente.
Una vez finalizado este proceso el mandril pasa a un área donde se continuaracon el proceso de endurecimiento de la resina curado, mediante el uso de vaporpresurizado en el interior del mandril.
Para separar el poste recién fabricado de la estructura de acero se usa agua fríalo que hace que el acero se contraiga y esto, más el lubricante que se habíaaplicado, facilitan la extracción del mismo.
El poste ahora pasa al área de lijado, de corte y de doblado (calentandonuevamente el material) si es el caso. Se cortan las áreas o zonas necesarias parala instalación de elementos.
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2. Nuestro Producto2.2 Proceso productivo
Las farolas, además de la estructura cuentan con componentes que se compran a terceros que ensamblados forman los diferentes tipos de farolas.
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2. Nuestro Producto2.2 Proceso productivo
1. Lámparas LED
LED Diodos emisores de luz Vida útil entre 15.000 y 50.000 horasReducción de hasta un 80 % en el consumo eléctrico Mediante su funcionamiento no se genera calorTiempo de encendido mínimo (t < 1µs) Precio entre 400-600 €
3 . Placas fotovoltaicasPermiten la obtención de energía eléctrica gracias a la incidencia de luz y radiación solar sobre células fotovoltaicas
Modelo elegido: Panel solar policristalino de alto rendimiento 80 W y 17 V "Renovables del sur
Dimensiones de 545x545x28 mm Garantía de 23 añosPrecio de 64,13 €
2. Aerogeneradores
Generación media mensual de 7,8 kWh (viento de 21 km/h) Velocidad de inicio de generación de energía 9,26 km/h
Fabricación artesanalmaterial de partida será un pre-impregnado de fibra de vidrio o fibra de carbono
Compacto, de muy reducidas dimensiones de 3,5 kg de peso Precio de fabricación 550 €
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2. Nuestro Producto2.2 Proceso productivo
5. Baterías de litio
No necesitan mantenimientoProtección contra sobrecargas descargas y excesos detemperatura Vida de servicio de miles de ciclos 100% DOD
Fabricadas en plástico de llama retardante Precio entre 500-700 €
6. CableadoSe necesita diferentes tipos de cables para hacer todo el cableado interno de la farola que conecte los diferentescomponentes eléctricos y electrónicos que la componen
7. Tornillería Para el ensamblaje de los diferentes componentes será necesario el uso de diferentes tipos de tornillos, de diferentes medidas ymateriales
4. Sensor de movimiento PIR
PIR Sensor Infrarrojo PasivoMide el cambio de calor de un entorno cambiando el nivel lógico de su PIN (0–1)
Radio / ángulo de detección de 7 metros / 110 grados Precio entre 5-15 €
La actual fábrica de Smart City Lighting está ubicada en la zona de Martorell, puesto que se encuentra en una zonaindustrial con fuertes proveedores y buena comunicación para distribuir a toda la red de Cataluña.
La empresa cuenta con diferentes planes de ampliación que la dotaran de nuevos almacenes logísticos que servirán comopuntos de distribución para expandir el negocio a través de la península ibérica.
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2. Nuestro Producto2.3 Ubicación factoría
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1. Presentación2. Nuestro Producto
2.1 Diseño2.2 Proceso Productivo2.3 Ubicación factoría
3. Mercado y Competencia4. Organización Empresarial
La Compañía
Mercado
En una primera fase, nos hemos centrado en el MercadoEstatal y nuestros clientes son las administracionespúblicas.De los puntos de luz que hay instalados en España, el 75%tiene más de 25 años. Sin duda la oportunidad de negocioes muy alta.
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3. Mercado y Competencia
Competencia
Nuestro gran competidor es G&C Energía solar. Es una empresaque ofrece farolas que funcionalmente satisfacen las mismasnecesidades que las de nuestra gama de productos.
Por contra, nuestros elementos diferenciadores sobre éstacompetencia serán los materiales, diseño y un serviciopostventa. Nuestra farolas estarán hechas de fibra de vidrio ypor tanto tendrán una mejores propiedades mecánicas a lainfluencia de los factores externos que las pueden afectar.
Todo esto unido a un diseño innovador y estilizado que rompecon las líneas clásicas de los diseños de las farolas de toda la viday que nuestro competidor directo sigue aplicando.
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1. Presentación2. Nuestro Producto
2.1 Diseño2.2 Proceso Productivo2.3 Ubicación factoría
3. Mercado y Competencia4. Organización Empresarial
La Compañía
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Alta dirección
Consejo de Administración
Consejero delegado
Dirección de personal I+D+i Dirección de Operaciones Calidad Comercial Financiero Sistemas de información Mantenimiento
Presidente: Consejero delegado Secretario: Letrado asesor Consejeros: Director financiero Director i+D+i Consejero dominical: propietario
Directora de personal
1 asesor/a de dirección de personal
Director/a de logística
Planificador/a de demanda y producción
Encargado/a de aprovisionamiento
Planificador/a de distribución
3 supervisores/as de turno
30 Operarios/as
Director/a de innovación
3 ingenieros/as de i+d
Becario/a de i+d
Director/a de calidad
2 técnicos/as de control de calidad
Preventa: Director/a comercial
Empleado/a de marketing
Postventa: 2 Encargado atención al cliente
Informático/a de sistemas Director financiero Encargado/a de mantenimiento
Servicio externalizado de limpieza
Director de producción
Controller financiero
Compras
Director de compras
2 ingenieros de compras
4. Organización Empresarial
Repartición del poder
- Consejero delegado: 48%- Director de operaciones: 12% - Director de I+D+i: 8%- Director financiero: 8%- Letrado asesor: 4%
- Compras: 5%- Calidad: 8%- Dirección de personal: 7%
Reunión mensual:Consejo administración-departamento soporte
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- Consejero delegado: 30%- Representación inversores: 18%- Director de operaciones: 12% - Director de I+D+i: 8%- Director financiero: 8%- Letrado asesor: 4%
Hasta abril 2016 A partir de Mayo 2016
Departamentos de soporte: 20%
Consejo de administración: 80%
4. Organización Empresarial
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1. La Compañía2. Actividad Mayo 20163. Plan Estratégico 20174. Plan Estratégico 2017-2020
Orden del día
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1. Reparto Bonos Nueva Inversión1.1 Métodos de reparto proporcional utilizados1.2 Resolución
2. Estrategia Expansiva 20162.1 Posibles acciones y estados de la naturaleza2.2 Tabla de ganancias2.3 Métodos de decisión para universo incierto2.4 Métodos de decisión Bayesianos
3. Caso Palau-Solità3.1 Bayes sin experimentación3.2 Bayes con experimentación3.3 Resolución final
Actividad Mayo 2016
Como elemento motivador, después de la inyección de capital por parte de la entidad inversora del mes pasado
dirección decidió repartir 10 bonos de 3.000 € cada uno entre los 9 departamentos que forman la empresa para
mejorar las instalaciones y condiciones de trabajo de los departamentos de la empresa.
Para buscar la forma más justa y equitativa de repartir estos bonos, se recurrió a distintos métodos de reparto
proporcional considerando el numero de personas de las que consta cada departamento y finalmente se tomó la
decisión acorde a ellos.
Situación de partida:
• H= 10 bonos (total = 30.000 euros)
• Departamentos = 9
• Personal 9 departamentos = 59 personas
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1. Reparto Bonos Nueva Inversión
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1. Reparto Bonos Nueva Inversión1.1 Métodos de reparto proporcional utilizados
HamiltonDepartamentos D. Personal D. operaciones I+D+i Calidad Comercial Financiero S. Información Mantenimiento Compras GlobalVotos 2 38 5 3 4 2 1 1 3 59Cuotas 0,34 6,44 0,85 0,51 0,68 0,34 0,17 0,17 0,51 10Entero 0 6 0 0 0 0 0 0 0 6Fracción 0,34 0,44 0,85 0,51 0,68 0,34 0,17 0,17 0,51 4Reparto 0 6 1 1 1 0 0 0 1 10
Adams
Nro Departamentos qi 0 1 2 xi
1 D. Personal 0,3390 ∞ 0,3390 1
2 D. operaciones 6,4407 ∞ 6,4407 3,22035 2
3 I+D+i 0,8475 ∞ 0,8475 1
4 Calidad 0,5085 ∞ 0,5085 1
5 Comercial 0,678 ∞ 0,6780 1
6 Financiero 0,339 ∞ 0,3390 1
7 S. Información 0,1695 ∞ 0,1695 1
8 Mantenimiento 0,1695 ∞ 0,1695 1
9 Compras 0,5085 ∞ 0,5085 1
G Global 10 10
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1. Reparto Bonos Nueva Inversión1.1 Métodos de reparto proporcional utilizados
Dean
Nro Departamentos qi 0 1,33333333 2,4 xi
1 D. Personal 0,3390 ∞ 0,25425 0,14125 1
2 D. operaciones 6,4407 ∞ 4,830525 2,683625 2
3 I+D+i 0,8475 ∞ 0,635625 0,353125 1
4 Calidad 0,5085 ∞ 0,381375 0,211875 1
5 Comercial 0,678 ∞ 0,5085 0,2825 1
6 Financiero 0,339 ∞ 0,25425 0,14125 1
7 S. Información 0,1695 ∞ 0,127125 0,070625 1
8 Mantenimiento 0,1695 ∞ 0,127125 0,070625 1
9 Compras 0,5085 ∞ 0,381375 0,211875 1
G Global 10 10
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1. Reparto Bonos Nueva Inversión1.1 Métodos de reparto proporcional utilizados
Hill
Nro Departamentos qi 0 1,41421356 2,44948974 xi
1 D. Personal 0,3390 ∞ 0,2397092 0,13839617 1
2 D. operaciones 6,4407 ∞ 4,55426265 2,62940476 2
3 I+D+i 0,8475 ∞ 0,599273 0,34599043 1
4 Calidad 0,5085 ∞ 0,3595638 0,20759426 1
5 Comercial 0,678 ∞ 0,4794184 0,27679234 1
6 Financiero 0,339 ∞ 0,2397092 0,13839617 1
7 S. Información 0,1695 ∞ 0,1198546 0,06919809 1
8 Mantenimiento 0,1695 ∞ 0,1198546 0,06919809 1
9 Compras 0,5085 ∞ 0,3595638 0,20759426 1
G Global 10 10
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1. Reparto Bonos Nueva Inversión1.1 Métodos de reparto proporcional utilizados
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1. Reparto Bonos Nueva Inversión1.1 Métodos de reparto proporcional utilizados
Webster
Nro Departamentos qi 0,5 1,5 2,5 3,5 4,5 5,5 6,5 xi
1 D. Personal 0,3390 0,678 0,226 0,1356 0,09685714 0,07533333 0,06163636 0,05215385 0
2 D. operaciones 6,4407 12,8814 4,2938 2,57628 1,8402 1,43126667 1,17103636 0,99087692 6
3 I+D+i 0,8475 1,695 0,565 0,339 0,24214286 0,18833333 0,15409091 0,13038462 1
4 Calidad 0,5085 1,017 0,339 0,2034 0,14528571 0,113 0,09245455 0,07823077 1
5 Comercial 0,678 1,356 0,452 0,2712 0,19371429 0,15066667 0,12327273 0,10430769 1
6 Financiero 0,339 0,678 0,226 0,1356 0,09685714 0,07533333 0,06163636 0,05215385 0
7 S. Información 0,1695 0,339 0,113 0,0678 0,04842857 0,03766667 0,03081818 0,02607692 0
8 Mantenimiento 0,1695 0,339 0,113 0,0678 0,04842857 0,03766667 0,03081818 0,02607692 0
9 Compras 0,5085 1,017 0,339 0,2034 0,14528571 0,113 0,09245455 0,07823077 1
G Global 10 10
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1. Reparto Bonos Nueva Inversión1.1 Métodos de reparto proporcional utilizados
JeffersonNro Departamentos qi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 xi
1 D. Personal 0,3390 0,3390 02 D. operaciones 6,4407 6,4407 3,22035 2,1469 1,610175 1,28814 1,07345 0,9201 0,805088 0,715633 0,64407 93 I+D+i 0,8475 0,8475 0,42375 14 Calidad 0,5085 0,5085 05 Comercial 0,678 0,6780 06 Financiero 0,339 0,3390 07 S. Información 0,1695 0,1695 08 Mantenimiento 0,1695 0,1695 09 Compras 0,5085 0,5085 0G Global 10 10
Tabla resumenNro Departamentos Hamilton Adams Dean Hill Webster Jefferson
1 D. Personal 0 1 1 1 0 0
2 D. operaciones 6 2 2 2 6 9
3 I+D+i 1 1 1 1 1 1
4 Calidad 1 1 1 1 1 0
5 Comercial 1 1 1 1 1 0
6 Financiero 0 1 1 1 0 0
7 S. Información 0 1 1 1 0 0
8 Mantenimiento 0 1 1 1 0 0
9 Compras 1 1 1 1 1 0
G Global 10 10 10 10 10 10
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1. Reparto Bonos Nueva Inversión1.1 Métodos de reparto proporcional utilizados
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Dirección de personal I+D+i Dirección de Operaciones Calidad Comercial Financiero Sistemas de información Mantenimiento
Compras
Como conclusión, extraemos que de los diferentes resultados que nos ofrecen los distintos métodos nos quedamoscon los resultados que nos dan los métodos de Adams, Dean y Hill, que en nuestro caso coinciden sus resultados.
Creemos que la repartición que nos da estos métodos encaja de una manera más fiel y óptima a la filosofía denuestra empresa. Cada departamento se queda con una unidad del bonos, exceptuando el departamento deDirección de Operaciones que se queda con dos unidades.
Los resultados de los métodos de Hamilton, Webster y Jefferson, fueron descartados al ocasionar que algunosdepartamentos se queden sin ningún tipo de repartición del bonos.
+1 +2 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1
1. Reparto Bonos Nueva Inversión1.2 Resolución
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1. Reparto Bonos Nueva Inversión1.1 Métodos de reparto proporcional utilizados1.2 Resolución
2. Estrategia expansiva 20162.1 Posibles acciones y estados de la naturaleza2.2 Tabla de ganancias2.3 Métodos de decisión para universo incierto2.4 Métodos de decisión Bayesianos
3. Caso Palau-Solità3.1 Bayes sin experimentación3.2 Bayes con experimentación3.3 Resolución final
Actividad Mayo 2016
Desde administración, se piensa que el mejor ahorro es la mejor inversión y mucho más en el sector en el quetrabajamos.
Gracias a los excelentes resultados de la empresa, a las inversiones externas y a los beneficios obtenido el año pasadotras la concesión para la renovación del 15% de las farolas con mas de 25 años en la ciudad de Barcelona, a principios delejercicio 2016 la empresa se vio en la tesitura de comenzar a enfocar hacia un nuevo rumbo con previsiones de futuro.muy alentadoras.
Al finales del año pasado tras realizar un análisis de mercado exhaustivo se plantearon en la junta las distintas accionesestratégicas que la empresa podía tomar para dirigir el devenir del año actual.
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2. Estrategia Expansiva 2016
Considerando que la expansión es uno de los aspectos estratégicos más importantes y, que gracias a la ubicación de lacentral de la empresa, es posible crecer tanto a nivel local, nacional o internacional. Se estudiaron algunas acciones quepodían generar beneficios a medio plazo a la empresa y a sus inversores, con los diferentes estados de la naturaleza que sehabían previsto según las condiciones político-sociales y culturales del entorno.
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Como nuestra principal opción de negocio se encuentra en conseguir buenas relaciones con el estado y estas a su vez, depende del entorno económico del mismo, los estados de la naturaleza que se consideraron se basaron en las posibles situaciones económicas del país.
2. Estrategia Expansiva 2016 2.1 Posibles acciones y estados de la naturaleza
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Tabla de ganancias acción-estado
Cada unidad equivale a 100.000€
Universo determinista
Máxima ganancia para cada estado
2. Estrategia Expansiva 2016 2.2 Tabla de ganancias.
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Decisor de Wald
Maximizar utilidad mínima
Decisor de Savage
Minimizar la frustración máxima
2. Estrategia Expansiva 2016 2.3 Métodos de decisión para universo incierto.
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Decisor de Plunger
Máxima utilidad máxima
Decisor de Hurwicz
Máxima utilidad ponderada
2. Estrategia Expansiva 2016 2.3 Métodos de decisión para universo incierto.
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Decisor de Laplace-Ganancias
Maximizar utilidad acumulada
Decisor de Laplace-Frustraciones
Minimizar frustración acumulada
2. Estrategia Expansiva 2016 2.3 Métodos de decisión para universo incierto.
DECISOR PERCEPCION ACCION UTILIDAD FRUSTRACION
WALD Pesimista Alianza estratégica / Crecimiento en Catalunya 30 -
SAVAGE Pesimista Crecimiento en Catalunya - 55
PLUNGER Optimista Expansión en el estado español 100 -
HURWICZ (0,5) Realista Alianza estratégica / Expansión en el estado español 57,5 -
LAPLACE (U) Racionalista Expansión en el estado español 230 -
LAPLACE (V) Racionalista Expansión en el estado español - 120
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La opción que se vio más favorecida en la mayoría de los casos fue la expansión en el estado Español.
Sin embargo, desde un punto de vista pesimista, lo más adecuado era ejecutar nuestro plan de acción buscando un crecimiento en Cataluña.
En la junta se decidió llevar a cabo una investigación más exhaustiva de la situación económica para poder otorgar probabilidades a los distintosestados de la naturaleza y tomar decisión en función de esas probabilidades.
2. Estrategia Expansiva 2016 2.3 Métodos de decisión para universo incierto.
Tabla Resumen
En la junta se consensuó la necesidad de un análisis más exhaustivo para determinar la estrategia expansiva del presente año, para ello se llevó a cabo un estudio para determinar las probabilidades con las que sucederían cada unos de los 4 estados considerados en los universos inciertos planteados anteriormente.
El estudio se basó en la evolución del estado económico del país para asignar probabilidades objetivas a los 4 estados obteniendo lossiguientes resultados:
·Bonanza económica:10%
·Crecimiento Leve: 45%
·Estabilidad económica: 25%
·Recesión económica: 20%
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2. Estrategia Expansiva 2016 2.4 Métodos de decisión Bayesianos.
Finalmente, se recurrió a los métodos bayesianos sin experimentación para determinar la acción que maximizaba la esperanza matemática de la ganancia o minimizaba la esperanza matemática de la frustración.
De esta manera decidimos la que está siendo nuestra estrategia expansiva durante este año 2016, que como muestran las tablas siguientes corresponde a una expansión focalizada dentro del territorio catalán.
Ganancias Frustraciones
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2. Estrategia Expansiva 2016 2.4 Métodos de decisión Bayesianos.
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1. Reparto Bonus Nueva Inversión1.1 Métodos de reparto proporcional utilizados1.2 Resolución
2. Estrategia expansiva 20162.1 Posibles acciones y estados de la naturaleza2.2 Tabla de ganancias2.3 Métodos de decisión para universo incierto2.4 Métodos de decisión Bayesianos
3. Caso Palau-Solità3.1 Bayes sin experimentación3.2 Bayes con experimentación3.3 Resolución final
Actividad Mayo 2016
3. Caso Palau-Solità
Durante el pasado mes de abril el municipio que debía recibir una gran partida de nuestro producto a sufrió unaserie de problemas administrativos, lo que provoco que superáramos por 6 el numero de farolas en stockadmisibles en fábrica.Para paliar este problema nos planteamos la posibilidad de realizar una prueba piloto en un pequeño municipioque tiene la intención de llevar a cabo la remodelación de una pequeña plaza a cambio, de que nos contraten parafuturas obras y planes de remodelación, si quedan satisfechos con la instalación, estética, ahorro, etc.
Concesión de 6 farolas para la plaza
En caso de no llegar las negociaciones a buen puerto, elmunicipio se quedará con las 6 farolas a coste 0.
En caso de no llevar a cabo dicha prueba, tendremos que hacerfrente a unos gastos de 1800€ por almacenamiento de esas 6farolas en un almacén externo .
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El hecho de que estemos interesados en arriesgar las 6 farolas, se debe a que sabemos que el municipio tieneintenciones futuras de remodelar la iluminación de un pequeño parque y la de todo su paseo principal, dicharemodelación incluye, lógicamente, el cambio de las luminarias y se cree que, dependiendo de la satisfacciónrespecto a la instalación de las 6 farolas de la plaza, se concederá la adjudicación a nuestra empresa de llevar a cabola parte correspondiente a la iluminación del parque si la satisfacción es media o moderada y, de realizar tanto laremodelación del parque y del paseo si el municipio está realmente contento con el resultado.
Concesión de 10 farolas para el parque Concesión de 40 farolas para el paseo
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3. Caso Palau-Solità
Situaciones posibles tras regalar las 6 farolas al municipio:
Situación 1: Realizamos la renovación tanto del parque como del paseo. (42 farolas vendidas y 6 donadas) Beneficios=66000€
Situación 2: Realizamos solo la renovación del parque (12 farolas vendidas 6 donadas) Beneficios=6000€
Situación 3: No se llega a ningún posacuerdo con el municipio. (6 farolas donadas) Beneficios = -18000€
Acciones
A1. Se realiza un trato con el municipio.
A2. Se almacenan las 6 farolas
Estados de la naturaleza
S1. Fabricar para el parque y para el paseo (muy satisfecho)
S2. Fabricar solo para el parque (relativamente satisfecho)
S3. No fabricar (insatisfecho)
p(S) 0,33 0,33 0,33U(A,S) S1 S2 S3 fi(ai)
Trato con el municipio
66000 6000 -18000 18000
Almacenar -1800 -1800 -1800 -1800
UIP 66000 6000 -1800 23400
Mejor acción bayesiana a priori (enfoque ganancias) sobre realizar o no trato con el municipio. UIP: Utilidad esperada con información perfecta (23400€)
p(S) 0,33 0,33 0,33
U(A,S) S1 S2 S3 fi(ai)
Trato con el municipio
66000 6000 -18000 18000
Almacenar -1800 -1800 -1800 -1800
MAX 66000 6000 -1800 18000
Utilidad esperada sin experimentación (18000€)
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3. Caso Palau-Solità3.1. Bayes sin experimentación
La experimentación que realizaremos consiste en realizar un estudio de mercado con 3 posibles resultados:
• Buena percepción• Percepción aceptable• Percepción mala
Por experiencia, sabemos las probabilidades aproximadas que se darán para cada estudio de mercado, enfunción a los posibles estados de la naturaleza con lo que ya hemos convivido en ocasiones anteriores.
p(S) 0,33 0,33 0,33p(X/S) S1 S2 S3 p(X)Buena
percepción 0,70 0,15 0,10 0,30Percepción aceptable 0,25 0,70 0,25 0,40
Mala percepción 0,05 0,15 0,70 0,30
1,0 1,0 1,0
P(S/X)Buena
percepción Percepción aceptable
Mala percepción
S1 0,78 0,21 0,06
S2 0,17 0,58 0,17
S3 0,06 0,21 0,78
Probabilidades condicionales y marginales sobre la realización de un trato o no con el municipio
Probabilidades a posteriori de los estados S1, S2 y S3 en función del resultado del experimento (Buena percepción, percepción aceptable y mala percepción)
46
3. Caso Palau-Solità3.2. Bayes con experimentación
p(S) 0,78 0,21 0,06U(A,S) S1 S2 S2 fi(ai)
Trato con el municipio 66000 6000 -18000 51333.3Almacenar -1800 -1800 -1800 -1800
p(S) 0,21 0,58 0,21U(A,S) S1 S2 S2 fi(ai)
Trato con el municipio 66000 6000 -18000 13560,0Almacenar -1800 -1800 -1800 -1800
p(S) 0,06 0,17 0,78U(A,S) S1 S2 S2 fi(ai)
Trato con el municipio 66000 6000 -18000 -9333.3Almacenar -1800 -1800 -1800 -1800
Mejor acción bayesiana si el resultado del experimento es “Buena percepción”
Mejor acción bayesiana si el resultado del experimento es “percepción aceptable”
Mejor acción bayesiana si el resultado del experimento es “Mala percepción”
47
3. Caso Palau-Solità3.2. Bayes con experimentación
Árbol de decisión
48
3. Caso Palau-Solità3.3 Resolución final
66000
6000
-1800
-1800
-1800
-18000
66000
6000
-18000
-1800
-1800
-1800
66000
6000
-18000
-1800
-1800
-1800
-1800 20284
-1800
-1800
-1800
6000
-18000
66000
18000
S1 S2 S3 S1 S2 S3 x1 x2 x3
0,33 0,33 0,33 0,33 0,330,33
51333 13560 -1800
AlmacenarHacer trato AlmacenarHacer trato AlmacenarHacer trato
51333 -1800 13560 -1800 -9333 -1800
S1 S2 S3 S1 S2 S3 S1 S2 S3 S1 S2 S3 S1 S2 S3 S1 S2 S3
0,78 0,17 0,06 0,78 0,17 0,06 0,21 0,58 0,21 0,21 0,58 0,21 0,06 0,17 0,78 0,06 0,17 0,78
20284
49
Concepto ValorUtilidad esperada con información perfecta 23400 €
Utilidad esperada sin experimentación 18000 €
Coste de la información perfecta 23400 - 8000 =5400 €
Utilidad esperada con experimentación 20284 €
Coste de la experimentación 20284 - 18000 =2284 €
3. Caso Palau-Solità3.3 Resolución final
Tabla Resumen
Hemos llegado a la conclusión que conviene realizar un pequeño estudio de mercado con experimentación y actuar en consecuencia con los resultados obtenidos.
50
1. La compañía2. Actividad Mayo 20163. Plan estratégico 20174. Plan estratégico 2017-2020
Orden del día
51
1. Acuerdo Financiero Para Incluir Repetidores Wifi1.1 Estrategias1.2 Tabla de pagos inicial1.3 Tabla de pagos final1.4 Estrategias puras óptimas1.5 Estrategias mixtas1.6 Determinación de acuerdo financiero
2. Estrategia Expansiva 20172.1 Estrategias puras prudenciales y contraprudenciales2.2 Estrategias mixtas prudenciales, contraprudenciales y equiprobables2.3 Pagos laterales2.4 Arbitraje de Nash2.5 Estrategia expansiva mas apropiada
Plan Estratégico 2017
Cinco empresas que prestan servicio de internet se han interesado en nuestro producto para incorporar en élrepetidores WIFI en las próximas concesiones en la ciudad de Barcelona , y ofrecer un servicio extra a susclientes.
El acuerdo con estas compañías nos brinda la posibilidad de aumentar la notoriedad de nuestras farolas lo queconsideramos como una manera excelente de promoción para planes futuros. Sabemos que además denosotros estas compañías también tienen interés por llegar a acuerdos similares con la empresa G&C (empresacon productos similares a los nuestros y por tanto nuestro principal competidor en el mercado).
Hemos hecho un estudio del impacto que nos permitiría diferenciarnos de la competencia dependiendo de lacompañía telefónica con la que pactemos nosotros y ellos. De ese estudio obtenemos la siguiente tabla quemuestra el impacto que ganamos respecto a nuestro competidor (lo que ganamos nosotros lo dejan de ganarellos) y finalmente se ha recurrido a la teoría de juegos para determinar cual es la estrategia que nos convieneadoptar.
52
1. Acuerdo Financiero Para Incluir Repetidor WIFI
Las Estrategias que pueden tomar cada jugador son :
53
1. Acuerdo Financiero Para Incluir Repetidor WIFI 1.1 Estrategias
Estrategias SCL (J1)
e1 Pactar con O
e2 Pactar con M
e3 Pactar con V
e4 Pactar con J
e5 Pactar con AT&T
Estrategias competidor G&C (J2)
s1 Pactar con M
s2 Pactar con J
s3 Pactar con V
s4 Pactar con O
Estrategias Competidors1 s2 s3 s4 Min
Estrategias SCL
e1 10 -20 -5 -10 -20
e2 15 10 15 15 10
e3 30 40 0 -1 -1
e4 25 25 -30 -20 -30
e5 10 -20 15 -10 -20
Max 30 40 15 15
Nuestras ganancias de impacto respecto a nuestro competidor se recogen en la siguiente tabla de pagos:
54
1. Acuerdo Financiero Para Incluir Repetidor WIFI 1.2 Tabla de pagos inicial
55
1. Acuerdo Financiero Para Incluir Repetidor WIFI 1.3 Tabla de pagos final
Estrategias dominadas
Estrategias competencia : s4 domina a s1.Estrategias propias: e3 domina a e4
Estrategias propias : e2 domina a e1.Estrategias competencia : s4 domina a s3.Estrategias propias : e3 domina a e5.
Estrategias SCLe1 Pactar con O
e2 Pactar con M
e3 Pactar con V
e4 Pactar con J
e5 Pactar con AT&T
Estrategias competidor G&Cs1 Pactar con M
s2 Pactar con J
s3 Pactar con V
s4 Pactar con O
Existen estrategias que no son convenientes (por dominancias), para nosotros o para nuestro competidor y por tanto no las vamos a considerar a la hora de tomar la decisión final.
56
1. Acuerdo Financiero Para Incluir Repetidor WIFI 1.4 Estrategias puras óptimas
Utilizando estrategias puras, concluimos que es más conveniente optar por e2 (pactar con movistar) lo que nos asegurará un impacto respecto a nuestro competidor entre 10 y 15 puntos.
Pese a los resultados prometedores que ofrece el intervalo se ha decidido recurrir a estrategias mixtas para determinar el valor del juego exacto y reducir así la incertidumbre.
Estrategias SCLe2 Pactar con M
e3 Pactar con V
Estrategias G&Cs2 Pactar con J
s4 Pactar con O
Pl-J1: max V (0)
s.a:10x2 + 40x3 ≥ V (1)15x2 -1x3 ≥ V (2)
x2 + x3 = 1 (3)
Pl-J2: min V (0’)
s.a:10y2 + 15y4 ≤ V (1’)40y2 -1y4 ≤ V (2’)
y2 + y4 = 1 (3’)
Sin punto de silla. Valor del juego [10, 15]. J1 y J2 recurrirán a estrategias mixtas
{{
{
57
1. Acuerdo Financiero Para Incluir Repetidor WIFI 1.5 Estrategias mixtas
Estrategias SCLe2 Pactar con M
e3 Pactar con V
Estrategias G&Cs2 Pactar con J
s4 Pactar con O
Pl-J1: max V (0)s.a:
10x2 + 40x3 ≥ V (1)15x2 -1x3 ≥ V (2)
x2 + x3 = 1 (3)
Pl-J2: min V (0’)s.a:
10y2 + 15y4 ≤ V (1’)40y2 -1y4 ≤ V (2’)
y2 + y4 = 1 (3’)
Resultado:
x2= 0,89x3= 0,11V = 13,26
Resultado:
y2= 0,35y4= 0,65 V = 13,26
***
***
{{
{
58
1. Acuerdo Financiero Para Incluir Repetidor WIFI 1.5 Estrategias mixtas
Estrategias SCLe2 Pactar con M
e3 Pactar con V
Estrategias G&Cs2 Pactar con J
s4 Pactar con O
59
1. Acuerdo Financiero Para Incluir Repetidor WIFI 1.6 Determinación de acuerdo financiero
Finalmente se ha decidido optar por la solución que nos aportan las estrategias mixtas, pactar un 89% de lasconcesiones con Movistar y un 11% con Vodafone, lo que nos asegurará una ganancia en impacto de 13,26 puntosindependientemente de la estrategia que siga nuestro competidor.
Pese a que el valor del juego (13,26) es inferior al que se obtendría si tanto nosotros como la competenciarecurrimos a estrategias Puras (15) el recurrir a estrategias mixtas nos permite tener controlada nuestra gananciaen impacto ya que no depende de la competencia.
Por otro lado el resultado del impacto que obtendremos si nuestro competidor decide recurrir a estrategias mixtas(decisión más inteligente en su caso) será también, de 13,26 puntos por tanto es sensato considerar que éste seráel valor de la ganancia en impacto que tendremos respecto al competidor.
Estrategias SCLe2 Pactar con M
e3 Pactar con V
Estrategias G&Cs2 Pactar con J
s4 Pactar con O
60
1. Acuerdo Financiero Para Incluir Repetidores Wifi1.1 Estrategias1.2 Tabla de pagos inicial1.3 Tabla de pagos final1.4 Estrategias puras óptimas1.5 Estrategias mixtas1.6 determinación de acuerdo financiero
2. Estrategia Expansiva 20172.1 Estrategias puras prudenciales y contraprudenciales2.2 Estrategias mixtas prudenciales, contraprudenciales y equiprobables2.3 Pagos laterales2.4 Arbitraje de Nash2.5 Estrategia expansiva más apropiada
Plan Estratégico 2017
61
Utilidad (E,S) J2 Expandirse por pueblos del interior J2 Expandirse por pueblos costerosJ1 Expandirse por pueblos
del interior 16 (20) 34 (58)
J1 Expandirse por pueblos costeros 60 (36) 32 (28)
J1 SCL (Smart City Lighting)
J2 G&C (competidor)
En el proyecto de expansión para el año próximo, estamos contemplando las mejores opciones entre enfocarnos en elmercado del interior o dirigirnos hacia las zonas costeras.
Los estudios de mercado revelan, que el hecho de expandirnos por zonas costeras nos aporta unos mayores beneficios sinembargo, nuestro mayor rival comercial, también está buscando proyectos para expandirse.
Cabe recalcar, que nuestro diseño se adapta mucho mejor a las zonas costeras, mientras que su producto tiene mejorvaloración en zonas del interior.
Los ingresos que esperamos tener, según las estrategias que utilicemos las podemos ver resumidas en las siguientes tablas.(1 u.m = 100.000 Euros).
Los métodos explicados a continuación utilizan la teoría de juegos como herramienta para tomar la decisión más adecuada a la hora de determinar en que dirección se debe encaminar la estrategia expansiva en el próximo año.
2. Estrategia Expansiva 2017
62
Estrategias J1- SCL (Smart City Lighting):e1: Nos expandimos por pueblos del interiore2: Nos expandirse por pueblos costeros
Estrategias J2: G&C (competidor):s1: Se expande por pueblos del interiors2: Se expande por pueblos costeros
Estrategia PrudencialJ1 J2: aij (bij ) S1 S2 Min
e1 16 (20) 34 (58) 16
e2 60 (36) 32 (28) 32
Min 20 28
Puntos de equilibrio : Si (J1,J2)(e1, s2) (VJ1,VJ2) = (34,58). Punto de equilibrio ventaja para competidor G&CSi (J1,J2)(e2, s1) (VJ1,VJ2) = (60,36). Punto de equilibrio ventaja para SCL (Smart City Lighting)
Punto Prudencial: (J1,J2)(e2, s2 ) Ganancias (VJ1,VJ2) = (32,28).
En el caso que tanto nuestro competidor como nosotros empleemos estrategias prudenciales el nivel de confianza tomará un valor de (VJ1,VJ2) = (32,28).
Max min
Max min
2. Estrategia Expansiva 2017 2.1 Estrategias puras prudenciales y contraprudenciales
63
J1 J2: aij (bij ) S1 S2 Max
e1 16 (20) 34 (58) 58
e2 60 (36) 32 (28) 36
Max 60 34
Punto contraprudencial: (J1,J2)(e2, s2 ) Ganancias (VJ1,VJ2) = (32,28).
Si queremos aumentar nuestro nivel de confianza debemos recurrir a estrategias mixtas
Puntos de equilibrio :
2. Estrategia Expansiva 2017 2.1 Estrategias puras prudenciales y contraprudenciales
Si (J1,J2)(e1, s2) (VJ1,VJ2) = (34,58). Punto de equilibrio ventaja para competidor G&CSi (J1,J2)(e2, s1) (VJ1,VJ2) = (60,36). Punto de equilibrio ventaja para SCL (Smart City Lighting)
Estrategias J1- SCL (Smart City Lighting):e1: Nos expandimos por pueblos del interiore2: Nos expandirse por pueblos costeros
Estrategias J2: G&C (competidor):s1: Se expande por pueblos del interiors2: Se expande por pueblos costeros
Estrategia Contra-Prudencial
min Max
Min Max
64
J1 J2: aij (bij ) S1 S2 Min
e1 16 (20) 34 (58) 16
e2 60 (36) 32 (28) 32
Min 20 28
0,609 0,391 33,22
0,652 0,348 33,22
Estrategias mixtas prudenciales: J1 se asegura la ganancia 33,22. J2 se asegura la ganancia 33,22
2. Estrategia Expansiva 2017 2.2 Estrategias mixtas prudenciales, contraprudenciales y equiprobables
Estrategias J1- SCL (Smart City Lighting):e1: Nos expandimos por pueblos del interiore2: Nos expandirse por pueblos costeros
Estrategias J2: G&C (competidor):s1: Se expande por pueblos del interiors2: Se expande por pueblos costeros
Estrategias Mixtas Prudenciales
65
J1 J2: aij (bij ) S1 S2 Max
e1 16 (20) 34 (58) 58
e2 60 (36) 32 (28) 36
Max 60 34
Estrategia mixta contrapudencial: Ganancias J1 [32.35, 52.35]. Ganancias J2 [29.30, 35.30]
2. Estrategia Expansiva 2017 2.2 Estrategias mixtas prudenciales, contraprudenciales y equiprobables
Estrategias J1- SCL (Smart City Lighting):e1: Nos expandimos por pueblos del interiore2: Nos expandirse por pueblos costeros
Estrategias J2: G&C (competidor):s1: Se expande por pueblos del interiors2: Se expande por pueblos costeros
Estrategias Mixtas Contra-Prudenciales
66
J1 J2: aij (bij ) S1 S2
e1 16 (20) 34 (58)
e2 60 (36) 32 (28)
2. Estrategia Expansiva 2017 2.2 Estrategias mixtas prudenciales, contraprudenciales y equiprobables
Estrategias J1- SCL (Smart City Lighting):e1: Nos expandimos por pueblos del interiore2: Nos expandirse por pueblos costeros
Estrategias J2: G&C (competidor):s1: Se expande por pueblos del interiors2: Se expande por pueblos costeros
Estrategias Mixtas con Equiprobabilidad
67
Posición Mejor Peor Status QuoJ1 60(36) 16(20) 33,22J2 34(58) 16(20) 33,22
Alternativa (60,36) J1 compensará a J2. Si (J1,J2) (e2 ,s1)
Alternativa (34,58) J2 compensará a J1. Si (J1,J2) (e1 ,s2)
2. Estrategia Expansiva 2017 2.3 Pagos laterales
En caso de llegar a un acuerdo con la principal empresa competidora y aplicar pagos laterales lo más favorable sería optar por las estrategias (e2 ,s1). En este caso, el incremento en la ganancia total sería de 29,56 u.m. Si se decide repartir en partes iguales entre los 2, cada jugador pasará a tener una ganancia de 48
Estrategias J1- SCL (Smart City Lighting):e1: Nos expandimos por pueblos del interiore2: Nos expandirse por pueblos costeros
Estrategias J2: G&C (competidor):s1: Se expande por pueblos del interiors2: Se expande por pueblos costeros
Pagos LateralesJ1 J2: aij (bij ) S1 S2
e1 16 (20) 34 (58)
e2 60 (36) 32 (28)
68
2. Estrategia Expansiva 2017 2.4 Arbitraje de Nash
En caso de llegar a un acuerdo y aplicar la estrategia de Nash se puede llegar a una ganancia de 48,25 (45,94para la competencia) repartiendo las estrategias de la siguiente manera el 51% de las ocasiones (e2 ,s1 ) y 49% delas ocasiones (e1 ,s2)
Estrategias J1- SCL (Smart City Lighting):e1: Nos expandimos por pueblos del interiore2: Nos expandirse por pueblos costeros
Estrategias J2: G&C (competidor):s1: Se expande por pueblos del interiors2: Se expande por pueblos costeros
Arbitraje de Nash
m = -0.84b = 86,7
69
2. Estrategia Expansiva 2017 2.5 Estrategia expansiva más apropiada
Estrategia Ganancia
Estrategia prudencial e2 ^ (s2) 32
Estrategia contraprudencial e2 ^ (s2) 32
Mixta prudencial 61% e1 39% e2 33,22
Mixta contraprudencial 17% e1 83% e2 [32,35 52,35]
Equiprobabilidad 50% e1 50% e2 35,5
Pagos laterales e2 ^ ( s1) 48
Nash 49% e1 ^ (s2) 51% e2 ^(s1) 48,25
Como muestra la tabla resumen anterior la estrategia más apropiada sería el arbitraje de Nash, sin embargo lacompañía G&C aun no se ha pronunciado sobre si aceptan el acuerdo de alianza estratégica.En caso de una negativa por parte de la compañía G&C se les propondrá una contraoferta con los resultados obtenidosde la estrategia de pagos laterales en la cual repartimos los beneficios en partes iguales obviando nuestra posición desuperioridad pero, aun así con una ganancia significativa respecto a las estrategias individualistas.
70
1. La compañía2. Actividad Mayo 20163. Plan estratégico 20174. Plan estratégico 2017-2020
Orden del día
71
1. Planificación De La Estrategia De Promoción En Ferias Del Sector
1.1. Descripción del problema de decisión polietápica.
1.2. Resolución del problema dinámico
1.3. Estrategia promocional más favorables
2. Plan de Distribución Entre Los Futuros Centros Logísticos Dentro De La Península
Plan Estratégico 2017-2020
72
Una de nuestras principales planes a largo plazo es el de reforzar nuestras campañas publicitarias acudiendo a las ferias dealumbrado publico más importantes de la zona (Madrid, Sevilla, Roma y Paris).
El equipo encargado actual está haciendo una buena labor pero contrastando con el resto de empresas se ha llegado a laconclusión que sería conveniente añadir equipos de soporte para mejorar nuestra presencia en las ferias.
El principal problema es que la carga de trabajo de las personas que forman esos equipos de trabajo es elevada y no es posibleasignar tantos equipos de soporte como nos gustaría.
Tras una ajuste de la carga de trabajo se han podido crear 3 equipos de soporte distintos que podrán asistir a las ferias sin que seresienta el funcionamiento normal de la empres.
1. Planificación de la Estrategia De Promoción En Ferias Del Sector
73
Tras un estudio minucioso se ha llegado a obtener los clientes potenciales que se obtienen en cada una de las feriasasí como el número de clientes potenciales que se obtendrían añadiendo cada uno de los equipos de soportecreados. Por tanto, nos encontramos ante un problema de decisión polietápica con los siguientes valores de partidaobtenidos a partir del estudio.
Equipos disponibles adicionales Madrid (M) Sevilla (S) Roma (R) Paris (P)
0 70 60 50 40
1 90 80 65 55
2 100 95 80 70
3 105 100 90 80
1. Planificación de la Estrategia De Promoción En Ferias Del Sector1.1 Descripción del problema de decisión polietápica
74
Objetivo: asignar 3 equipos adicionales en total con el objetivo de maximizar el número de clientes en todas las ferias
Formalización
Ci(xi) = número de nuevos clientes conseguidos en la feria i si se le asignan xi equipos adicionales.
1. Planificación de la Estrategia De Promoción En Ferias Del Sector1.1 Descripción del problema de decisión polietápica
75
0 1 2 3
0 40 - - - 40 0
1 - 55 - - 55 1
2 - - 70 - 70 2
3 - - - 80 80 3
1. Resolución de la etapa 4: feria de París (P)
1. Planificación de la Estrategia De Promoción En Ferias Del Sector1.2 Resolución del problema dinámico
76
0 1 2 3
0 90 - - - 90 0
1 105 105 - - 105 0,1
2 120 120 120 - 120 0,1,2
3 130 135 135 130 135 1,2
2. Resolución de la etapa 3: feria de Roma (R)
1. Planificación de la Estrategia De Promoción En Ferias Del Sector1.2 Resolución del problema dinámico
77
0 1 2 3
0 150 - - - 150 0
1 165 170 - - 170 1
2 180 185 185 - 185 1,2
3 195 200 200 190 200 1,2
3. Resolución de la etapa 2: feria de Sevilla (S)
1. Planificación de la Estrategia De Promoción En Ferias Del Sector1.2 Resolución del problema dinámico
78
0 1 2 3
3 270 275 270 255 275 1
4. Resolución de la etapa 1: feria de Madrid (M)
1. Planificación de la Estrategia De Promoción En Ferias Del Sector1.2 Resolución del problema dinámico
79
Resultados
Obtenemos 3 opciones óptimas. Estas opciones proporcionan un aumento de 55 clientespotenciales, ya que se pasa de 220 clientes potenciales siguiendo exclusivamente con el equipooriginal a un total de 275 clientes potenciales si se cuenta con los equipos de soporte biendistribuidos.
1. Planificación de la Estrategia De Promoción En Ferias Del Sector1.2 Resolución del problema dinámico
80
Resultados
Las 3 soluciones que podemos realizar para alcanzar el óptimo son:
Opción 1
1 Equipo adicional a Madrid
1 Equipo adicional a Sevilla
0 Equipo adicional a Roma
1 Equipo adicional a París
Opción 2
1 Equipo adicional a Madrid
1 Equipo adicional a Sevilla
1 Equipo adicional a Roma
0 Equipo adicional a París
Opción 3
1 Equipo adicional a Madrid
2 Equipo adicional a Sevilla
0 Equipo adicional a Roma
0 Equipo adicional a París
1. Planificación de la Estrategia De Promoción En Ferias Del Sector1.3 Estrategia promocional más favorable
81
1. Planificación De La Estrategia De Promoción En Ferias Del Sector
1.1. Descripción del problema de decisión polietápica.
1.2. Resolución del problema dinámico
1.3. Estrategia promocional más favorables
2. Plan de Distribución Entre Los Futuros Centros Logísticos Dentro De La Península2.1. Descripción del problema de decisión polietápica.
2.2. Planteamiento y resolución del programa dinámico
Plan Estratégico 2017-2020
82
El plan estratégico de expansión de la empresa por la península ibérica incluye la construcción de 3 nuevos puntos de ventacon almacenes logísticos. Se situarán en Madrid, Sevilla y Vitoria para satisfacer la demanda en las áreas de mayorimportancia.
Debido a la variedad de modelos, se prevé que existirá la necesidad de rotar el stock entre los puntos de venta para entregarrápidamente al cliente. El margen de beneficios de cada farola depende de los costes comerciales y logísticos, quedependen de los kilómetros que realice el camión. Se define una ruta que maximice el beneficio.
2. Plan de Distribución Entre Los Futuros Centros Logísticos 2.1 Descripción del problema de decisión polietápica.
83
Se ha determinado el margen de beneficio según el punto de entrega y punto de origen de la farola en stock.Los factores que se han tenido en cuenta para el estudio han sido: los descuentos comerciales medios de cadapunto de venta, las horas de transporte, el peaje y el carburante consumido.
Margen de beneficio Barcelona (B) Madrid (M) Sevilla (S) Vitoria (V)
Barcelona (B) - 1600 800 1200
Madrid (M) 1500 - 1000 1300
Sevilla (S) 900 1100 - 1000
Vitoria (V) 1100 1400 950 -
2. Plan de Distribución Entre Los Futuros Centros Logísticos 2.1 Descripción del problema de decisión polietápica.
84
12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
Sn f x f x f x f x f x f x f x f x f x f x f x f x
B 2420 S 4380 M 6580 S 7910 S 9880 S 12070 S 14040 S 15370 S 17560 S 19530 S 21500 S 23050 S
M 2620 V 3950 V 5920 V 8110 V 10080 V 11410 V 13600 V 15570 V 17540 V 19090 V 21060 V 23030 V
S 1540 M 4160 M 5490 M 7460 M 9650 M 11620 M 12950 M 15140 M 17110 M 19080 M 20630 M 22600 M
V 1330 S 3300 B 5490 S 7460 B 8790 B 10980 S 12950 B 14920 B 16470 S 18440 B 20410 B 22380 B
Se parte de Barcelona (la sede corporativa) y se define una ruta de entrega:
2. Plan de Distribución Entre Los Futuros Centros Logísticos 2.2 Planteamiento y resolución del problema dinámico.
85
Siguiendo la ruta establecida se obtiene un margen de beneficio medio a lo largo del tiempo:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
B 2420 2190 2193,3 1977,5 1976 2011,7 2005,7 1921,3 1951,1 1953 1954,5 1920,8
M 2620 1975 1973,3 2027,5 2016 1901,7 1942,9 1946,3 1948,9 1909 1914,5 1919,2
S 1540 2080 1830 1865 1930 1936,7 1850 1892,5 1901,1 1908 1875,5 1883,3
V 1330 1650 1830 1865 1758 1830 1850 1865 1830 1844 1855,5 1865
EM 1977,5 1973,8 1956,7 1933,8 1920 1920 1912,1 1906,3 1907,8 1903,5 1900 1897,1
2. Plan de Distribución Entre Los Futuros Centros Logísticos 2.2 Planteamiento y resolución del problema dinámico.
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