Gestiona pedidos, inventario y servicio al cliente en un pipeline de 8 etapas. Domina el efecto látigo con decisiones basadas en datos.
Vista ilustrativa — la interfaz final puede variar según su implementación.
Objetivo táctico: maximizar nivel de servicio minimizando inventario y penalizaciones por faltante.
La simulación avanza por semanas. Cada semana registras demanda, pedidos, envíos, inventario (FGI) y backlog.
Los pedidos ingresan y se desplazan por el pipeline. El lead time está embebido en estas etapas; evita reaccionar en exceso.
Cada semana defines la orden a emitir. Ajusta con base en FGI, backlog y pronóstico (si visible).
El envío efectivo depende del inventario disponible. Los faltantes se acumulan en backlog.
Monitorea: Fill Rate, inventario promedio, semanas con backlog y volatilidad de pedidos (proxy de efecto látigo).
En modo estándar, verás el pronóstico semanal. En modo experto, se oculta para simular incertidumbre.
Configura FGI inicial y FGI objetivo. Úsalos como ancla para evitar sobre-órdenes.
Anticípate a los rezagos del pipeline y evita políticas que amplifiquen la variabilidad (bullwhip).
No persigas cada variación semanal. Usa medias móviles o bandas de seguridad para suavizar.
Prioriza estabilidad: limpia backlog gradualmente sin vaciar el FGI de golpe.
Tu orden de hoy impacta en varias semanas. Simula escenarios antes de “pisar el acelerador”.
Sí, en la versión completa se parametriza. En la demo se sugiere 30–50 semanas para efectos pedagógicos.
No hay inventario negativo; el faltante se acumula como backlog y afecta el nivel de servicio.
La versión de aula incluye exportación CSV del historial (semanas, pedidos, envíos, FGI y backlog).
Cuando el facilitador lo indique, abre el simulador y configura FGI/objetivo y el modo de pronóstico.