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Simulación de la Logística Nacional de Combustibles INFORME Nª : 891558

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SIMULACION DE LA LOGISTICA NACIONAL Y

REGIONAL DE COMBUSTIBLES LIQUIDOS CON

RESTRICCIONES DE STOCK DE SEGURIDAD

INFORME Nª : 891558

FECHA : 20 ABRIL 2010

MINISTERIO DE ENERGIA


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1. Tipo Informe

Informe técnico

2. Cuerpo del Informe

54 hojas

(incluye portada)

3. Título del Proyecto

SIMULACION DE LA LOGISTICA NACIONAL Y REGIONAL DE

COMBUSTIBLES LIQUIDOS CON RESTRICCIONES DE STOCK

DE SEGURIDAD

4. Fecha Informe

20 Abril 2010

5. Autor (es)

Jefe de Proyecto:

Ingeniero de Proyecto:

6. Contrato

Resolución Exenta N°

1708

6. Nombre y Dirección de la Organización Investigadora

DICTUC; Pontificia Universidad Católica de Chile

Vicuña Mackenna Nº 4860, Casilla 306 – Correo 22,

Macul - Santiago

7. Período de

Investigación

Enero 2009 – Abril 2010

8. Antecedentes de la Institución Mandante

Nombre : Ministerio de Energía

Dirección: Alameda 1449 Torre 2 Piso 13

RUT: 61.979.830-9

Teléfono: 365 6800

Fax: 365 6611

9. Contraparte Técnica

Nombre: Juan Carlos

Burgos

Cargo: Profesional

División Seguridad y

Mercado Energético

10. Resumen

Se realiza un análisis de stock de seguridad del sistema de distribución de

combustibles frente a distintos escenarios de oferta y demanda, basándose en el

modelo de simulación previamente desarrollado en el año 2008; se evalúa si la

capacidad actual del sistema permite cumplir con la exigencia de que cada

productor o distribuidor debe mantener una existencia media suficiente para la venta

promedio de 25 días. En caso de encontrarse colas muy largas, se evalúa diferentes

escenarios que permitan el cumplimiento de dichas exigencias al variar los

parámetros de modelación. Finalmente se evalúan políticas de stock de mayor

duración.


iii

______________________ ___________________

Sr. VLADIMIR MARIANOV DICTUC S.A.

Jefe de Proyecto

Nota: “La información contenida en el presente informe no podrá ser reproducida total o parcialmente, para fines publicitarios, sin la autorización previa y por escrito de Dictuc S.A.”


iv

ÍNDICE

1 INTRODUCCIÓN ...................................................................................................1

2 DATOS DE REFERENCIA ........................................................................................2

2.1 FUENTES DE INFORMACIÓN UTILIZADAS DURANTE EL DISEÑO DEL MODELO ................................... 2

2.2 ESTRUCTURA DE LA BASE DE DATOS ............................................................................... 2

2.3 SUPUESTOS DEL MODELO ENTREGADO ESTE CONSULTOR ........................................................ 3

2.3.1 Camiones ................................................................................................... 3

2.3.2 Instalaciones .............................................................................................. 5

2.3.3 Centros de consumo .................................................................................... 6

2.3.4 Transporte marítimo .................................................................................... 7

2.4 MÓDULOS DEL MODELO DE SIMULACIÓN .......................................................................... 8

2.4.1 Cabotaje nacional ....................................................................................... 8

2.4.2 Flota de camiones ....................................................................................... 8

2.4.3 Representación de la demanda ..................................................................... 8

2.4.4 Asignación de almacenes ............................................................................. 9

2.4.5 Importaciones programadas ......................................................................... 9

2.4.6 Importaciones programadas de refinerías ...................................................... 9

2.4.7 Asignación de camiones ............................................................................... 9

2.4.8 Suministro de producto a centros de consumo .............................................. 10

2.4.9 Suministro de producto a almacenes ........................................................... 10

2.4.1 Suministro a almacenes por ducto o camión ................................................. 10

2.4.2 Actualización inventario en centro de consumo ............................................. 11

2.4.3 Representación de refinerías ...................................................................... 11

2.4.4 Reporte de colas ....................................................................................... 11

2.4.5 Reporte de inventarios............................................................................... 11

3 SUPUESTOS DE SIMULACIÓN .............................................................................13

3.1 AGREGACIÓN DE PRODUCTOS .................................................................................... 13

3.2 AGREGACIÓN DE ALMACENES .................................................................................... 13

3.3 DISTANCIAS CENTROS DE CONSUMO A ALMACÉN ............................................................... 13

3.4 INFORMACIÓN ISLA DE PASCUA.................................................................................. 14

3.5 ASIGNACIÓN CAMIONES .......................................................................................... 14

3.6 CAPACIDAD OPERACIONAL TERMINALES TERRESTRES .......................................................... 14


v

3.7 INVENTARIOS INICIALES Y PUNTO DE REORDEN ................................................................ 15

3.8 PROYECCIONES DE IMPORTACIONES ............................................................................. 15

3.9 PROYECTOS DE INFRAESTRUCTURA .............................................................................. 15

4 SALIDAS DEL MODELO ATINGENTES A ESTE ESTUDIO .......................................17

4.1 INVENTARIOS DIARIOS DE CADA ALMACÉN (TABLA SALIDA_INVENTARIOS O ARCHIVO INVENTARIOS.CSV)

17

4.2 LARGO MÁXIMO DE LA COLA DIARIA POR CADA ALMACÉN TABLA SALIDA_COLAS O ARCHIVO COLAS.CSV)

17

4.3 POR CADA QUIEBRE DE INVENTARIO EN ALMACÉN (TABLA SALIDA_QUIEBRESALMACEN) ................. 17

4.4 POR CADA QUIEBRE DE INVENTARIO EN UNA REFINERÍA O ALMACÉN PRODUCIDO POR UNA ORDEN

GENERADA POR UN ALMACÉN. (TABLA SALIDA_QUIEBRESREFINERIAS) ............................................. 18

4.5 POR CADA QUIEBRE DE INVENTARIO EN UN ALMACÉN GENERADO POR CARGA DE UNA NAVE DE CABOTAJE

(TABLA SALIDA_QUIEBRESCABOTAJE) ................................................................................. 18

5 TAREAS ESPECÍFICAS REALIZADAS CON EL MODELO DE SIMULACIÓN ..............19

5.1 RESULTADOS DEL MODELO DE SIMULACIÓN.................................................................... 19

5.1.1 Cumplimiento de los días de stock de seguridad, caso sí importa localización ... 19

5.1.2 Cumplimiento de los días de stock de seguridad, caso no importa localización .. 38

5.1.3 Incidencia del Crudo .................................................................................. 44

5.1.4 El Efecto de las Colas sobre el Stock de Seguridad ........................................ 45

6 CONCLUSIONES FINALES ...................................................................................47

6.1 RESPECTO DE CUMPLIMIENTOS DE STOCK ...................................................................... 47

6.2 RESPECTO DEL EFECTO DE LAS COLAS ............................................................................ 1


vi

INDICE DE TABLAS

Tabla 2-1: Capacidad operacional camiones ...................................................................... 5

Tabla 5-1: Situación de cumplimiento de stock de seguridad para escenario con Gas,

hidrología media y demanda esperada. .......................................................................... 22

Tabla 5-2 Déficit de cumplimiento de stock de seguridad para escenario con Gas, hidrología

media y demanda esperada. ......................................................................................... 26

Tabla 5-3:Situación de cumplimiento de stock de seguridad para escenario con Gas, hidrología

seca y demanda alta. ................................................................................................... 30

Tabla 5-4:Déficit de cumplimiento de stock de seguridad para escenario con Gas, hidrología

seca y demanda alta. ................................................................................................... 34

Tabla 5-5:Situación de cumplimiento de stock de seguridad para escenario con Gas, hidrología

seca y demanda alta, caso no importa localización........................................................... 40

Tabla 5-6: Déficit de cumplimiento de stock de seguridad para escenario con Gas, hidrología

seca y demanda alta, caso no importa localización........................................................... 41


hidrología media y demanda esperada, caso no importa localización. ................................. 42

Tabla 5-8: Déficit de cumplimiento de stock de seguridad para escenario con Gas, hidrología

media y demanda esperada, caso no importa localización. ................................................ 43

Tabla 5-9: Días en almacenes con colas muy largas en escenario GSA ............................... 45

Tabla 5-10: Días en almacenes con colas muy largas en escenario GME ............................. 45

Tabla 6-1: Peores casos de stock de 25 días. .................................................................... 1


1

1 Introducción

El año 2008, la Comisión Nacional de Energía encargó a DICTUC S.A. el diseño

de un modelo de simulación discreta (basado en el software Arena) que

permitiera analizar el desempeño logístico del sistema de distribución de

combustibles frente a distintos escenarios de oferta y demanda.

Actualmente, la CNE está interesada en estimar las consecuencias operativas de

mantener inventario a distintos niveles de seguridad en los almacenes del

territorio nacional. Para esto, la CNE ha encargado a DICTUC S.A. un estudio que

consiste en realizar análisis de stock de seguridad basándose en el modelo de

simulación previamente desarrollado.

En primer lugar se debe evaluar si la capacidad actual del sistema logístico

permite cumplir con la exigencia del DFL Nº1 (1978) que señala: “Artículo

séptimo.- Cada productor o importador de combustibles líquidos derivados del

petróleo tendrá la obligación de mantener una existencia media de cada

producto equivalente a 25 días de su venta promedio de los últimos seis meses o

de su importación promedio en el mismo lapso, si es efectuada para su propio

consumo.”

En el caso que se generen colas excesivamente largas, se evaluarán escenarios

que permitirían el cumplimiento del DFL Nº1 dentro de rango aceptables de

congestión variando alguno de los parámetros de modelación.

Se realizará similar análisis para exigencias mayores de stock de seguridad: 50

días, 75 días, 90 días, 100 días. En estos escenarios, se considera que los “días”

se refieren a días de consumo promedio del año 2010.

Se evaluarán dos alternativas:

no importa localización del stock

el stock debe estar distribuido regionalmente para abastecer la demanda de

cada región.


2

2 Datos de Referencia

2.1 Fuentes de información utilizadas durante el diseño del

modelo

El modelo de simulación llevado a cabo por la CNE-DICTUC el año 2008 se basó

en información primaria proveniente de entrevistas directas con los principales

incumbentes del proceso de producción y distribución de combustibles en Chile.

Ese proceso estuvo a cargo de profesionales de DICTUC entre mayo de 2007 y

enero de 2008 en el caso de los combustibles. Así, se sostuvieron entrevistas

con la CNE, ENAP, Sonacol, Copec, Esso, Repsol YPF y Shell entre otras.

A través de las entrevistas y visitas a terreno se pudo establecer que la red de

distribución de combustibles líquidos está formada por un conjunto de centros de

consumos, almacenes y refinerías o plantas de producción. El transporte de

combustible entre estas instalaciones se realiza por camiones, ductos o por vía

marítima.

Una característica particular de la logística de combustibles líquidos es que los

almacenes, así como los terminales terrestres o marítimos son compartidas por

más de una compañía.

Los camiones en general están asociados a una instalación-empresa y tienen un

área determinada para su operación (no se traspasan entre distintas regiones

por ejemplo).

2.2 Estructura de la base de datos

El modelo desarrollado en el software Arena en 2008 se alimenta de una gran

cantidad de datos recopilados en entrevistas directas a los incumbentes (como

se señaló anteriormente). Estos datos fueron procesados, validados y ordenados

en una base de datos relacional. En esta base de datos cada elemento relevante

a la logística de combustibles se caracterizó mediante los parámetros técnicos

referidos a su capacidad de transferencia y/o almacenamiento, considerando

también otras restricciones técnicas y/o comerciales para su uso (restricciones a


3

movimiento de naves, multifuncionalidad de poliductos, exclusividades

contractuales, etc.).

Esta base de datos fue diseñada pensando en el fácil acceso a la información y

cruce de datos, con este fin se construyó un diagrama entidad-relación. Se

consideraron como entidades los elementos del sistema logístico tales como:

Almacenes, Terminales, Productos, Operadores, etc. Por otra parte las relaciones

corresponden a acciones entre las distintas entidades, tales como: demanda,

tasa de transferencia de productos, tasa de producción, etc.

El modelo fue desarrollado en una estructura modular que permite una mejor

comprensión de los elementos que interactúan en su funcionamiento. La sección

siguiente resume los principales módulos.

2.3 Supuestos del modelo entregado este consultor

De acuerdo al convenio establecido, la CNE puso a disposición de este Consultor

un modelo de simulación basado en el software ARENA, que fue diseñado y

validado el año 2008. Así, ese modelo es un “dato” para este estudio y por ende

no se detalla su funcionamiento sino que se utiliza como herramienta ya validada

por la CNE tanto en su funcionamiento como en los datos que lo sustentan. No

obstante, a sugerencia de la Contraparte Técnica del estudio se entregan

algunos extractos de los supuestos de funcionamiento del modelo de simulación.

El modelo de simulación puesto a disposición de este Consultor contiene los

siguientes supuestos:

2.3.1 Camiones

1. Asignación de camiones a instalaciones: si bien los camiones tienen

contrato con una distribuidora específica se supuso que la flota que opera

en una región puede atender a cualquier instalación ubicada en dicha

región, aún cuando estén asignados a un almacén especifico.

Para efectos de la simulación se escoge un camión desde una flota

regional, así, habiendo camiones disponibles en el almacén de carga se

puede seleccionar un camión asignado a otro almacén. Para simular el

tiempo de viaje entre el almacén de origen y el de carga, se utiliza el

valor esperado de la distancia de acceso al punto de carga, que


4

corresponde a un promedio de las distancias entre el punto de carga y los

restantes almacenes, ponderadas por la proporción de camiones

asignados a cada almacén.

2. Asignación camiones a clientes: para simplificar el modelo se supuso que

cada camión lleva sólo un producto y visita sólo un centro de consumo,

con la finalidad de prevenir bajas tasas de ocupación cuando las

demandas diarias son inferiores a la capacidad de un camión, se

acumulan hasta asegurar tener un camión cargado al 100%.

3. Capacidad operacional camiones: considerando que en el modelo la

generación y asignación de demanda se realiza al inicio del día, y que los

camiones pueden eventualmente realizar más de un viaje cada día (en

base a las distancias y velocidades de operación promedio para cada

región), se procedió a ponderar la flota real por la capacidad operacional

(viajes posibles al día) en cada región1. Así al asignarse las demandas al

inicio del día, se puede simular en cierta medida el hecho que los

camiones pueden atender a más de un cliente cada día.

4. Redistribución camiones: se hicieron simulaciones de pruebas en las que

se detectó que había un desbalance importante en la dotación de flota,

informada por los distribuidores, para cada región, por lo que se procedió

a reasignar camiones de tal manera de lograr una oferta de transporte

(camiones ponderados por su capacidad operacional) proporcional al

volumen de demanda de cada región. En el mismo sentido se revisaron

las velocidades de operación promedio informada por los distribuidores,

definiéndose nuevos valores para la simulación.

1 La capacidad operacional fue obtenida de simulaciones de prueba, asumiendo que los camiones

pueden operar 20 horas cada día.


5

Tabla 2-1: Capacidad operacional camiones

5. Tiempo de descarga camiones en centros de consumo: se asumió una

tasa de descarga promedio de 50 m3/h en todos los centros de consumo,

además se supuso que no existía restricción para el número de vehículos

a atender en paralelo, ya que en realidad la mayoría de los centros de

consumo modelados corresponden a una agregación de clientes.

2.3.2 Instalaciones

1. Horarios atención instalaciones: si bien existen distintos horarios de

atención se asumió que todas las instalaciones pueden operar las 24

horas.

2. Mesas de atención en paralelo: como ya se señaló, el modelo considera

que los camiones se cargan una vez al día (al inicio del día), por tanto

para simular operación de carga en varios turnos, el número de mesas de

atención en paralelo se ponderó por la capacidad operacional de los

camiones.

RegionCamiones x

Region 2008

Capacidad

operacional (viajes

/día)

Velocidad

promedio (km/h)

1 74 1,69 65

2 102 2,38 65

3 79 1,49 65

4 44 1,95 60

5 106 3,3 50

6 46 1,87 60

7 31 2,12 60

8 83 2,85 60

9 38 1,94 60

10 59 2,75 60

11 13 2,15 60

12 3 8,7 60

13 175 4,65 45


6

3. Importaciones no programadas: Considerando que un recurso ante falta

de stock son las importaciones, se definió que cuando el stock de un

almacén llega a cero se genera una importación no programada. En el

caso de los almacenes adyacentes a terminales marítimos se estableció

una importación equivalente a la capacidad total de almacenaje, para el

resto de los almacenes no se genera una importación no programada.

4. Estructura de abastecimiento almacenes: para cada almacén se definió

una refinería o almacén prioritario (que lo atiende frecuentemente), si al

momento de recibir una solicitud de despacho esta refinería o almacén no

tiene stock suficiente para abastecer la orden, se busca el almacén más

cercano con stock para atender la solicitud.

5. Tasa Recepción Terminales Marítimos: Se suman las tasas de todas las

líneas existentes en un terminal.

6. Tasa Despacho Terminales Marítimos: Se suman las tasas de todas las

líneas existentes en un terminal.

7. Producción refinería: Se asumió que las refinerías no atendían

directamente a los almacenes sino que lo hacían a través de los

almacenes asociados, los cuales a su vez pueden recibir productos

importados. Con esta finalidad se estableció una transferencia inmediata

desde la refinería a su almacén asociado.

8. Ampliaciones de capacidad: Para efectos de la simulación se consideraron

las inversiones proyectadas por los distintos distribuidores, las que se

consideraron en la base de datos por medio de capacidades para los

distintos cortes temporales.

2.3.3 Centros de consumo

1. Asignación almacén-centro de consumo: para cada centro de consumo se

definió un almacén prioritario (que lo atiende frecuentemente en mayor

proporción), si al momento de recibir una solicitud de despacho este

almacén no tiene stock suficiente para abastecer la orden, se busca el

almacén más cercano con stock para atender la demanda que no pudo

ser satisfecha por el almacén prioritario.


7

2.3.4 Transporte marítimo

1. Calendario de cabotaje nacional: el abastecimiento de almacenes por

medio del cabotaje se modeló a partir de un calendario de visitas en base

a información de las rutas de cabotaje realizadas los meses de febrero y

mayo de 20072, así para cada terminal se definió frecuencias de visita

mensual de las distintas naves y cantidades preasignadas (para carga o

descarga) según nave-producto. La cantidad efectivamente cargada o

descargada, dependerá del stock o capacidad disponible en el almacén en

la fecha de llegada de la nave.

2. Calendario de importaciones programadas: el abastecimiento de

almacenes por medio de importaciones se modeló a partir de un

calendario de visitas en base a información de las importaciones

realizadas por los distribuidores el año 2007, así para cada terminal se

definió una frecuencia de importación mensual y cantidades preasignadas

según producto. La cantidad efectivamente cargada, dependerá de la

capacidad disponible en el almacén en la fecha de llegada de la

importación.

2 ENAP no entregó información más actualizada.


8

2.4 Módulos del modelo de simulación

La intención de esta sección es simplemente describir las funciones modulares en

forma agregada y no entrar en el detalle de su diseño. Para más detalle se sugiere

referirse al informe CNE-DICTUC de 2008.

2.4.1 Cabotaje nacional

Este módulo simula las rutas empleadas por los distintos barcos para la operación de

cabotaje nacional ya sea cargando o descargando productos en los diferentes

almacenes. En la base de datos, se pueden activar un máximo de 9 Barcos y la

operación de cada uno se muestra en cada uno de los distintos submódulos. Para

realizar esta operación, cada barco tiene una ruta cíclica de a los más 9 almacenes.

Para cada almacén existe un valor de 0 ó 1, el cero representa que en ese almacén

la operación es de descarga y el uno que la embarcación se carga. En este módulo

cada entidad representa una nave. Los tiempos de viaje entre terminales, así como

los tiempos de espera en los terminales y las tasas de carga están definidos en la

base de datos.

2.4.2 Flota de camiones

En este módulo se generan todos los camiones implicados en la operación de

suministro de hidrocarburo, a cada camión se le asignan atributos tales como la

región a la que pertenece, la capacidad y la velocidad de operación. Toda esta

información es recogida desde la base de datos. Todos estos vehículos son

almacenados en colas para las distintas regiones.

2.4.3 Representación de la demanda

En este módulo se generan todas las órdenes de pedido de los distintos centros de

consumo, cada orden lleva atributos con el número del centro de consumo, el tipo de

producto, la región donde pertenece el centro de consumo y el inventario del centro

de consumo si éste tiene almacenamiento. También si un centro de consumo con

almacenamiento tiene una capacidad disponible menor que la demanda, el valor de

la demanda es reducido a la capacidad disponible. Las órdenes cuyo tamaño es

menor a la capacidad promedio de un camión son descartadas y su pedido se suma

al pedido del día siguiente para ese mismo centro de consumo, este proceso se

repite hasta obtener una orden cuyo tamaño sea superior a la capacidad de un


9

camión. Por último, todas las órdenes de pedido son enviadas al Módulo de

asignación de almacén

2.4.4 Asignación de almacenes

Una vez que las órdenes de consumo procedentes del módulo de representación de

la demanda llegan a este módulo, se realiza la asignación del almacén que puede

suplir la demanda, además coloca un atributo a la orden de servicio en la cual se

asigna el modo de traslado del producto. Los atributos dicen relación con la

capacidad que tenga el almacén para responder a una orden determinada.

2.4.5 Importaciones programadas

En este módulo se crean entidades representando los 40 almacenes y para cada

almacén se asigna un tiempo entre llegadas que simula el tiempo en que tardan en

llegar dos naves de importación consecutivamente. Cada vez que entra un almacén

en este módulo se revisa los inventarios de cada producto. Si la capacidad disponible

es mayor que la cantidad preasignada, se incrementa el inventario en la cantidad

preasignada y si ocurre lo contrario se incrementa el inventario en la capacidad

disponible.

2.4.6 Importaciones programadas de refinerías

En este módulo se crean entidades representando las 3 refinerías y se simulan las

importaciones de manera similar al Módulo de importaciones programadas.

2.4.7 Asignación de camiones

Una vez que una orden de pedido sale del módulo de Asignación de Almacén con un

valor del atributo de tipo de transporte en 1, éste llega y busca entre los almacenes

de Vehículo de la Región el primero que esté en la cola y lo asigna para esta orden

de pedido, se realiza este paso consecutivamente hasta que la capacidad total de los

vehículos sea mayor o igual que la demanda del centro de consumo y al último

camión sólo le asigna el remanente de la orden. Ahora si a pesar de que el almacén

tiene el producto para satisfacer la demanda, pero la cantidad de vehículos

disponibles no alcanza, se despachan los vehículos disponibles y la orden faltante se

reporta como perdida por falta de vehículo.


10

2.4.8 Suministro de producto a centros de consumo

En este módulo se simula la operación de carga de los camiones así como el

suministro de productos por ducto desde los almacenes hasta los centros de

consumo, además, se actualiza el inventario de cada almacén y se verifica si éste es

menor que el punto de reorden y lanza una orden de pedido, si éste es menor que el

punto de reorden.

Por otro lado, también se reciben los productos ya sea vía ducto o camión para el

abastecimiento de los distintos almacenes, procedentes ya sea desde las refinerías o

desde otros almacenes. Por tanto, se simulan también los tiempos de descarga y se

actualiza el inventario.

2.4.9 Suministro de producto a almacenes

Si en el módulo anterior se genera una orden de pedido (si algún almacén llegó al

punto de reorden), se revisan los inventarios de los almacenes y/o refinerías que

atienden a dicho almacén y se revisa el tipo de traslado ya sea camión, ducto o

nave. Si el pedido está asociado a un traslado con nave, se pierde dado que el

suministro vía Nave se hace por cabotaje Nacional, Importación Programada o

Importación no programada. En caso contrario, se asigna el pedido al almacén o

refinería que corresponda, según el tipo de traslado camión o ducto, esta orden sigue

al Módulo de Suministro de Producto a los Almacenes por Ducto o Camión para

proceder a su despacho.

2.4.1 Suministro a almacenes por ducto o camión

Cuando llega una orden de pedido la clasifica de acuerdo con el tipo de traslado. Si

este tipo de traslado es por ducto se ocupa el recurso ducto y realiza los ajustes de

inventario correspondientes. Si el tipo de traslado es vía camión, se busca en el

modulo Asignación de Camiones la cantidad de camiones que requiera para el

traslado de la orden de pedido. Una vez seleccionado el equipo se procede al cargue,

el cual implica la actualización del inventario de las refinerías y de los almacenes

destinados para esta labor de suministro de producto a almacenes. Una vez cargados

los vehículos son despachados al módulo Suministro de Producto desde Almacenes a

Centros de Consumos en donde se descargan.


11

2.4.2 Actualización inventario en centro de consumo

En este módulo se realiza la actualización del inventario de los centros de consumo

cuando éstos tienen almacenes y se simulan los tiempos de descarga para todos los

centros de consumo.

2.4.3 Representación de refinerías

En este módulo se actualizan el inventario en las refinerías según las tasas de

producción diaria por producto para cada mes, obtenida de la base de datos.

2.4.4 Reporte de colas

En este módulo se crea una entidad que diariamente se activa para escribir en la

salida las colas más largas reportadas en cada almacén durante el día.

2.4.5 Reporte de inventarios

En este módulo se crea una entidad que diariamente se activa para escribir en la

salida los inventarios de cada producto en cada almacén.


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A continuación se presenta un diagrama que muestra un conjunto de módulos

relevantes al proyecto y sus respectivas relaciones.

Figura 2.1 Diagrama de módulos del modelo de simulación

actualización de

información

listado de

camiones

requiere listado de

camiones por región

camiones

asignados

orden de pedido, almacén

requiere camiones

demanda de

cada C.C.

Módulo de

Camiones

Módulo de

Demanda

Módulo de

Asignación

de Almacén

Módulo de

Asignación

de Camiones

Reporte de

Colas

Reporte de

Inventario


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3 Supuestos de Simulación

Para efectos de la simulación se realizaron los mismos supuestos realizados en el

informe “Simulación de la Logística Nacional y Regional de Combustibles Líquidos“ de

la CNE del 6 de mayo de 2008, realizado por la consultora Mariela Silva, con la

finalidad de paliar la falta de información asociada a ciertas instalaciones, productos

o centros de consumo. Los supuestos realizados se presentan a continuación:

3.1 Agregación de productos

Debido a la menor confiabilidad respecto a las tasas de consumo y capacidades de

almacenamiento se agregaron los siguientes productos: FO6 con FO5 e IFO180 con

IFO380, Diesel invierno y Diesel rancho naves con Diesel B, Diesel invierno RM con

Diesel A1.

3.2 Agregación de almacenes

Debido a que no existía información para asociar demandas a todos los almacenes,

se sumó la capacidad de almacenamiento del terminal Concón Comap con TPI

Quintero, la capacidad de almacenamiento de Gregorio con Cabo Negro y la

capacidad de almacenamiento de la planta Mejillones con Antofagasta COMAP.

3.3 Distancias centros de consumo a almacén

En los casos en que se conoce la ubicación exacta de los clientes se utilizaron

distancias reales. En los casos en que se conocían los consumos a nivel regional, se

estimó una distancia promedio en base a las distancias desde las capitales

provinciales de dicha región a cada almacén, procedimiento que se realizó para todas

las regiones excepto la XII región. En este último caso se asumió una distancia

promedio de 50 km. Otro caso particular son los clientes de Isla de Pascua,

estimándose una distancia promedio de 3 Km. al Terminal Vinapu.


14

3.4 Información Isla de Pascua

Distancia promedio de consumos Isla de Pascua a Terminal Vinapu: 3 km.

Adicionalmente, como no existe información de mesas de carga, se modeló un ducto

ficticio que envía el producto desde el almacén al centro de consumo con una tasa de

50 m3/h.

3.5 Asignación camiones

Si bien se realizó una reasignación de camiones para el año 2008, considerando que

la entrada en operación de la planta Copec Pureo, se volvió a estimar la capacidad

operacional según región lo que originó una nueva reasignación de camiones.

Adicionalmente se consideró que para el año 2010 la flota aumenta en igual

proporción que la demanda, así se obtuvieron flotas por región y para cada escenario

de crecimiento de demanda (alta y esperada).

3.6 Capacidad operacional terminales terrestres

En los casos en que no se conocía las capacidades de mesas de carga se hicieron los

siguientes supuestos:

Para terminal terrestre Huasco se usaron los mismos valores de terminal

Copec Guayacán.

Para terminal terrestre Mejillones se utilizó la capacidad de carga (m3/h según

producto) de Antofagasta Comap, sin embargo se consideró un mayor número

de puntos de carga (el aumento se hizo proporcional a la capacidad total de

almacenamiento).

Para terminal terrestre Pureo se utilizó la capacidad de carga (m3/h según

producto) de Chillán Copec, sin embargo se consideró un mayor número de

puntos de carga (el aumento se hizo proporcional a la capacidad total de

almacenamiento).


15

3.7 Inventarios iniciales y punto de reorden

Con respecto a estos valores se hicieron los siguientes supuestos:

Inventarios Iniciales: Para todos los almacenes se asumió un inventario inicial del

60% de la capacidad total de almacenamiento de cada producto.

Punto Reorden Almacenes: este valor se calibró en base a corridas del modelo de

simulación, se hicieron pruebas con 50%, 40% y 30% de la capacidad, en cada

uno de los casos no se obtuvieron variaciones del más del 2% en la cantidad de

quiebres de stock, por lo que se optó por un punto de reorden de 40%.

3.8 Proyecciones de importaciones

Debido a que la CNE proporcionó proyecciones de demanda pero no proyecciones de

importaciones, se asumió que la frecuencia de importaciones programadas el año

2007 se mantenía, así como el mix de productos, pero para cada escenario se

determinaron nuevos volúmenes de importación a partir de la tasa de crecimiento

promedio del consumo para cada producto.

3.9 Proyectos de infraestructura

Para los distintos cortes temporales se definieron las capacidades de los almacenes,

en base a las proyecciones de ampliación de las distintas compañías. Las

modificaciones se presentan a continuación:

a. Ampliación Planta Copec Mejillones (Segunda región): Para el año 2010 se

consideró un aumento adicional de 20.000 m3 de Diesel.

b. Construcción Planta Shell Frutillar (Décima región): Proyecto de Shell,

corresponde a una estación de transferencia (baja capacidad de

almacenamiento), por tanto no se le asignaron demandas. Sin embargo,

eventualmente podría ser una alternativa cercana para un centro de consumo de

la décima región que no pueda atenderse de su almacén prioritario. Con

respecto a la capacidad operacional de la planta se asumieron mesas de carga

con la misma capacidad que la planta de YPF en Lautaro.

c. Construcción Planta Copec Pureo (Décima región): Para efectos de la

simulación se consideró que toda la demanda de Copec de la décima región será


16

atendida en forma prioritaria desde este almacén. Con respecto a la capacidad

operacional de la planta se asumieron mesas de carga con la misma capacidad

que la planta de Copec en Chillán. Con respecto al abastecimiento de la planta

se consideró que éste se realizaba por medio de cabotaje nacional, para lo cual

se agregó una nave con características similares a nave Alpaca, que hace la ruta

San Vicente-Pureo, se consideró además una capacidad de descarga de 1.200

m3/hora.

d. Ampliación Planta Comap Arica (Primera región): A partir del año 2008 se

considera un aumento en la capacidad de almacenamiento de Gasolina 97 de

1.500 m3.

e. Ampliación Planta Copec Iquique (Octava región): A partir del año 2008 se

considera un aumento en la capacidad de almacenamiento de Kerosene de

Aviación de 3.000 m3.

f. Reasignación Planta YPF Quintero (Quinta región): A partir del año 2008 se

considera la reasignación de los estanques de esta planta, pasando de un mix de

4 productos a sólo 2 productos.

g. Ampliación Planta YPF Escuadrón (Novena región): A partir del año 2009 se

considera un aumento en la capacidad de almacenamiento de Diesel B de

15.000 m3.

h. Ampliación Planta TPI Quintero (Quinta región): A partir del año 2008 se

considera almacenamiento de dos nuevos productos Diesel_rancho_naves

(1.500 m3) e IFO (12.000 m3).


17

4 Salidas del modelo atingentes a este estudio

Tanto la entrada de datos al modelo como sus salidas, se realizan a través del

manejador de base de datos Microsoft ACCESS. Dentro de los muchos indicadores

que se pueden obtener del modelo, los más atingentes a este estudio son los

siguientes:

4.1 Inventarios diarios de cada almacén (tabla

Salida_Inventarios o archivo inventarios.csv)

a. Almacén

b. Producto

c. Fecha

d. Inventario

4.2 Largo máximo de la cola diaria por cada almacén tabla

Salida_Colas o archivo colas.csv)

a. Almacén

b. Numero máxima de camiones en la cola

c. Fecha

4.3 Por cada quiebre de inventario en almacén (tabla

Salida_QuiebresAlmacen)

a. Centro de consumo que realizó la orden que generó el quiebre

b. Almacén

c. Producto

d. Tamaño de la orden

e. Inventario almacén antes de recibir la orden

f. Fecha


18

4.4 Por cada quiebre de inventario en una refinería o almacén

producido por una orden generada por un almacén. (tabla

Salida_QuiebresRefinerias)

a. Almacén que realizó el pedido

b. Refinería o almacén que atendió la orden

c. Producto

d. Tamaño de la orden

e. Inventario refinería o almacén que atendió la orden

f. Fecha

4.5 Por cada quiebre de inventario en un almacén generado

por carga de una nave de cabotaje (Tabla

Salida_QuiebresCabotaje)

a. Nave que generó el quiebre

b. Almacén

c. Producto

d. Tamaño de carga programado

e. Inventario almacén antes de cargar

f. Fecha


19

5 Tareas Específicas Realizadas con el Modelo de Simulación

Las actividades a realizar en este Estudio son las siguientes:

Verificar si los almacenes (tanto a nivel regional como en el agregado nacional)

cumplirían con las exigencias de stock de seguridad: 50 días, 75 días, 90 días, 100

días. En estos escenarios, se considera que los “días” se refieren a días de consumo

promedio del año 2010.

En el caso que se generen colas que superen la cola promedio más 1,96 veces su

desviación estándar, se evaluarán escenarios que permitirían el cumplimiento del

DFL Nº1 dentro de rango aceptables de congestión. Esto implica indicar qué

parámetros pueden modificarse para lograr la reducción de cola.

5.1 Resultados del Modelo de Simulación

5.1.1 Cumplimiento de los días de stock de seguridad, caso sí

importa localización

Para el análisis del cumplimiento de los días de stock de seguridad se requiere, en

primer lugar, estimar el valor de los días de consumo promedio para cada producto y

almacén. Matemáticamente, este valor se puede expresar de la siguiente manera:

∑ ( )

Donde,

: demanda diaria promedio del producto , en el almacén .

: demanda directa (almacén prioritario), entregada por el almacén , del

producto , en el día .

: demanda indirecta (almacén no-prioritario), entregada por el almacén , del


: número total de días considerados en la estimación de la demanda promedio.


20

También, se requiere el stock que existe en cada almacén, de cada producto, para

cada día. Este dato se obtiene directamente de las salidas obtenidas mediante la

corridas de una simulación. Este valor, se expresará de la siguiente forma.

: stock del producto , en el almacén , en el día .

Existe un quiebre, cuando la demanda promedio por un producto es superior a su

stock presente. Para el cálculo de éste, se requiere estimar la diferencia (gap) entre

stock y demanda promedio, por un determinado producto, almacén y día.

: Diferencia para el producto , en el almacén , en el día .

: Nivel considerado (número de días), .

Un valor negativo de la diferencia, indica que existe quiebre de stock. Un valor

positivo o cero indica lo contrario. De esta forma, se define la variable quiebre:

{

El número de días para los que se observó quiebre de stock, se expresa

matemáticamente de la siguiente forma:

∑

De acuerdo a las definiciones anteriores, el rango de valores que tomará es el

siguiente:

El valor promedio del déficit de stock en el caso de que exista quiebre, se define de

la siguiente manera:

: Déficit promedio diario del producto en el almacén .

Para la estimación de esta variable, se requiere el uso de las variables definidas

anteriormente.

∑


21

Gráficamente, el análisis del quiebre de stock se puede observar en la siguiente

figura.

Figura 5-1: Análisis de quiebre de stock.

Cada barra indica el inventario de un producto en un día (por simplificación, en el

gráfico se expone menos de 365 días). La línea roja horizontal indica el nivel de

inventario considerado (puede ser 25, 50, 75, 90 o 100 días).

En las tablas siguientes se resumen los resultados de las simulaciones para los

distintos niveles de inventario de seguridad a estudiar, para los escenarios GSA y

GMA. En cada tabla se indica el terminal, el producto que produce (o almacena) y se

indica el número de días para los que se observó quiebre de inventario para los

niveles de 25, 50, 75, 90 y 100 días de stock de seguridad. Cuando no hubo quiebre

de stock se indica con un valor 0. También se encuentran las tablas que indican el

déficit promedio obtenido.

0

20

40

60

80

100

120

gap negativo

gap positivo


22


hidrología media y demanda esperada [días].

Días

Almacén Producto 25 50 75 90 100

Planta San Fernando ERSA Butano 0 0 0 0 0

Planta San Fernando ERSA Diesel_B 0 0 0 0 0

Planta San Fernando ERSA Gasol_93 0 0 0 0 0


Planta San Fernando ERSA Kero_Dom 0 0 0 0 0

Planta Linares ERSA Propano 0 0 0 0 0

Planta Linares ERSA Butano Especial 0 141 328 365 365

Planta Linares ERSA Diesel_A1 0 0 0 0 14

Planta Linares ERSA Gasol_93_RM 0 0 0 0 0


Planta Linares ERSA Kero_Av 0 0 0 0 0

Planta Maipú ERSA Kero_Dom 0 0 0 0 0

Planta Maipú ERSA Propano Especial 365 365 365 365 365

Planta Maipú ERSA Diesel_B 0 52 144 187 211

Planta Maipú ERSA Gasol_93 0 0 11 32 49




Planta San Fernando COMAP FO_6 365 365 365 365 365

Planta San Fernando COMAP Gasol_93 365 365 365 365 365


Planta San Fernando COMAP Kero_Dom 17 293 365 365 365

Planta San Vicente COMAP Diesel_B 365 365 365 365 365

Planta San Vicente COMAP FO_6 365 365 365 365 365

Planta San Vicente COMAP Gasol_93 365 365 365 365 365


Planta San Vicente COMAP Kero_Av 0 39 253 316 349

San Vicente Esso Kero_Dom 365 365 365 365 365

San Vicente Esso Diesel_A1 156 365 365 365 365

San Vicente Esso Gasol_93_RM 198 365 365 365 365



San Vicente Esso Diesel_B 0 19 225 267 305

Terminal Maipú Esso Diesel_A1 365 365 365 365 365

Terminal Maipú Esso Diesel_B 365 365 365 365 365


Terminal Maipú Esso Diesel_rancho_naves 365 365 365 365 365


23

Terminal Maipú Esso FO_6 365 365 365 365 365

Terminal Maipú Esso Gas_Av 69 317 365 365 365

Planta Concon COMAP Gasol_93 0 0 0 0 0

Planta Concon COMAP Diesel_B 235 365 365 365 365

Planta Concon COMAP IFO_380 0 0 0 0 0

Planta Concon COMAP Kero_Dom 365 365 365 365 365


Planta Concon COMAP Diesel_A1 0 182 344 365 365




Planta Chillán Copec Gasol_93_RM 365 365 365 365 365


Planta Chillán Copec Kero_Av 365 365 365 365 365

Planta Chillán Copec Diesel_A1 365 365 365 365 365

Planta Maipú COMAP Diesel_B 365 365 365 365 365

Planta Maipú COMAP Gasol_93 365 365 365 365 365

Planta Maipú COMAP Diesel_Inv 270 365 365 365 365

Planta Maipú COMAP Kero_Dom 365 365 365 365 365

Planta Maipú COMAP Diesel_A1 365 365 365 365 365

Terminal Lautaro Diesel_B 365 365 365 365 365

Terminal Lautaro Diesel_Inv 365 365 365 365 365

Terminal Lautaro FO_6 365 365 365 365 365

Terminal Lautaro Gasol_93 365 365 365 365 365

Fondeadero Multicrudo Diesel_B 0 0 0 365 365

Fondeadero Multicrudo IFO_180 0 0 0 0 0


Fondeadero Multicrudo Butano 0 0 0 0 0



Fondeadero Multicrudo Gasol_93 0 0 0 0 0

Fondeadero Multicrudo Kero_Av 365 365 365 365 365



Terminal Vinapu FO_6 0 0 0 0 0

Terminal Vinapu Gasol_93 0 0 0 0 0

Terminal Vinapu Diesel_B 0 0 0 0 0

Terminal B IFO_380 0 0 0 0 0


Terminal B Kero_Av 0 0 0 0 0

Terminal B Kero_Dom 0 0 0 0 0


24

Terminal B Propano 0 0 0 0 0

Terminal B Diesel_B 0 0 0 0 0

Terminal B FO_6 0 0 0 0 0


Terminal B Gasol_97 0 0 0 0 0


Planta Antofagasta COMAP Diesel_B 363 365 365 365 365

Planta Antofagasta COMAP FO_6 365 365 365 365 365




Planta Codelco Antofagasta Gasol_93 365 365 365 365 365

Planta Codelco Antofagasta Kero_Dom 171 365 365 365 365

Planta Codelco Barquito Diesel_B 0 0 7 12 12

Planta Codelco Barquito FO_6 221 365 365 365 365

Planta Chacabuco COMACO Gasol_93 261 365 365 365 365


Planta Chacabuco COMACO Diesel_B 14 41 73 75 75

Terminal Esso Iquique Diesel_B 365 365 365 365 365

Terminal Esso Iquique FO_6 365 365 365 365 365

Terminal Esso Iquique Gasol_93 71 155 266 304 357



Planta COMAP Arica Gasol_93 365 365 365 365 365

Planta COMAP Arica Diesel_B 365 365 365 365 365

Planta COMAP Arica IFO_380 317 365 365 365 365

Planta COMAP Arica Kero_Av 299 365 365 365 365

Terminal Copec Iquique Diesel_B 0 0 0 0 0

Terminal Copec Iquique FO_6 14 67 129 139 147


Terminal Copec Iquique Gasol_93 365 365 365 365 365


Puerto Tocopilla Electroandina Diesel_B 0 0 0 0 0

Puerto Tocopilla Electroandina Gasol_93 0 0 0 0 0

Planta COMAP Caldera Gasol_97 365 365 365 365 365

Planta COMAP Caldera Kero_Dom 166 333 365 365 365

Planta COMAP Caldera Diesel_B 365 365 365 365 365


Terminal Copec Guayacan Gasol_93 365 365 365 365 365


Terminal Copec Guayacan Diesel_B 365 365 365 365 365


25

Terminal Copec Guayacan Diesel_A1 0 0 0 0 0

Terminal Copec Puerto Chacabuco Diesel_B 365 365 365 365 365

Terminal Copec Puerto Chacabuco Gasol_93 148 297 365 365 365



Terminal Quintero Gasol_93 0 0 0 0 0


Terminal Quintero Butano 0 0 3 49 87

Terminal Quintero Diesel_B 0 0 15 60 112

Terminal Escuadrón Diesel_B 5 365 365 365 365

Terminal Escuadrón Gasol_97 1 127 365 365 365

Terminal Escuadrón Kero_Av 38 221 252 271 282

Terminal Gregorio Kero_Dom 0 0 0 0 0

Terminal Gregorio Propano 0 0 12 60 108

Terminal Gregorio Diesel_B 0 153 339 365 365



Terminal Gregorio Gasol_93 0 0 0 0 0


Huasco Kero_Av 0 0 0 0 0

Huasco Diesel_B 0 0 0 0 0

Pureo Copec Gasol_93 365 365 365 365 365

Pureo Copec Diesel_B 198 365 365 365 365

Pureo Copec Butano 365 365 365 365 365


Frutillar Shell Gasol_93 296 296 298 298 298




26

Tabla 5-2 Déficit de cumplimiento de stock de seguridad para escenario con Gas,

hidrología media y demanda esperada [m3].








Planta Linares ERSA Butano Especial 0 -382 -2.086 -3.656 -4.740

Planta Linares ERSA Diesel_A1 0 0 0 0 -3





Planta Maipú ERSA Propano Especial -24.572 -84.803 -145.035 -181.174 -205.267

Planta Maipú ERSA Diesel_B 0 -407 -2.698 -5.126 -7.019

Planta Maipú ERSA Gasol_93 0 0 -26 -218 -462




Planta San Fernando COMAP FO_6 -35.269 -73.865 -112.461 -135.618 -151.057

Planta San Fernando COMAP Gasol_93 -36.380 -75.539 -114.698 -138.194 -153.857


Planta San Fernando COMAP Kero_Dom -2 -307 -944 -1.337 -1.600

Planta San Vicente COMAP Diesel_B -15.037 -38.535 -62.033 -76.131 -85.531

Planta San Vicente COMAP FO_6 -24.688 -54.097 -83.507 -101.153 -112.917

Planta San Vicente COMAP Gasol_93 -3.572 -9.821 -16.070 -19.819 -22.319


Planta San Vicente COMAP Kero_Av 0 -6 -130 -273 -388

San Vicente Esso Kero_Dom -6.527 -16.499 -26.470 -32.453 -36.442

San Vicente Esso Diesel_A1 -136 -1.341 -2.770 -3.627 -4.199

San Vicente Esso Gasol_93_RM -409 -3.435 -6.753 -8.743 -10.070

San Vicente Esso Gasol_97_RM -987 -2.731 -4.475 -5.521 -6.218

San Vicente Esso Diesel_A1 -3.816 -9.238 -14.661 -17.914 -20.083

San Vicente Esso Diesel_B 0 0 -39 -103 -153

Terminal Maipú Esso Diesel_A1 -3.363 -13.070 -22.777 -28.601 -32.483

Terminal Maipú Esso Diesel_B -7.959 -21.669 -35.378 -43.603 -49.087

Terminal Maipú Esso Diesel_rancho_n. -8.500 -19.869 -31.239 -38.061 -42.609


Terminal Maipú Esso FO_6 -16.382 -37.733 -59.084 -71.894 -80.435


27

Terminal Maipú Esso Gas_Av -6 -235 -613 -840 -991


Planta Concon COMAP Diesel_B -8.738 -42.448 -78.475 -100.091 -114.501


Planta Concon COMAP Kero_Dom -45.933 -95.078 -144.223 -173.710 -193.368

Planta Concon COMAP Diesel_B -1 -140 -508 -762 -931

Planta Concon COMAP Diesel_A1 0 -2.586 -12.384 -20.215 -25.497

Planta Concon COMAP Gasol_97 0 -679 -5.177 -9.781 -13.609



Planta Chillán Copec Gasol_93_RM -49.775 -108.769 -167.764 -203.160 -226.758


Planta Chillán Copec Kero_Av -8.444 -18.361 -28.277 -34.227 -38.194

Planta Chillán Copec Diesel_A1 -670 -1.759 -2.848 -3.502 -3.938

Planta Maipú COMAP Diesel_B -101.428 -216.193 -330.958 -399.817 -445.724

Planta Maipú COMAP Gasol_93 -4.424 -19.270 -34.116 -43.024 -48.962

Planta Maipú COMAP Diesel_Inv -2.383 -14.168 -26.251 -33.501 -38.334

Planta Maipú COMAP Kero_Dom -19.386 -45.297 -71.209 -86.755 -97.120

Planta Maipú COMAP Diesel_A1 -2.403 -5.989 -9.575 -11.726 -13.161

Terminal Lautaro Diesel_B -24.320 -48.681 -73.042 -87.659 -97.404

Terminal Lautaro Diesel_Inv -2.012 -4.035 -6.059 -7.273 -8.082

Terminal Lautaro FO_6 -401 -819 -1.238 -1.489 -1.656

Terminal Lautaro Gasol_93 -114 -273 -432 -527 -591

Fondeadero Multicrudo Diesel_B 0 0 0 -1.852 -3.293




Fondeadero Multicrudo Diesel_B -2 -5 -7 -8 -9



Fondeadero Multicrudo Kero_Av -17.372 -48.142 -78.912 -97.374 -109.683

Fondeadero Multicrudo Butano -9 -37 -86 -124 -149





Terminal B IFO_380 0 0 0 0 0






28


Terminal B FO_6 0 0 0 0 0




Planta Antofagasta COMAP Diesel_B -45.722 -144.721 -243.739 -303.150 -342.757

Planta Antofagasta COMAP FO_6 -15.569 -33.450 -51.331 -62.060 -69.212




Planta Codelco Antofagasta Gasol_93 -129 -3.498 -6.867 -8.888 -10.236

Planta Codelco Antofagasta Kero_Dom -680 -4.982 -9.934 -12.905 -14.885

Planta Codelco Barquito Diesel_B 0 0 -4 -11 -16

Planta Codelco Barquito FO_6 -3.081 -12.265 -23.183 -29.733 -34.100

Planta Chacabuco COMACO Gasol_93 -620 -2.291 -4.056 -5.115 -5.821

Planta Chacabuco COMACO Gasol_97 -116 -466 -938 -1.222 -1.412

Planta Chacabuco COMACO Diesel_B -1 -4 -11 -15 -18

Terminal Esso Iquique Diesel_B -7.411 -18.779 -30.147 -36.968 -41.515

Terminal Esso Iquique FO_6 -7.140 -17.159 -27.177 -33.188 -37.195

Terminal Esso Iquique Gasol_93 -121 -465 -1.174 -1.717 -2.139

Terminal Esso Iquique Gasol_97 -175 -1.081 -1.994 -2.542 -2.908

Terminal Esso Iquique Diesel_B -266 -936 -2.564 -4.131 -5.207

Planta COMAP Arica Gasol_93 -38.448 -81.851 -125.254 -151.295 -168.657

Planta COMAP Arica Diesel_B -6.088 -13.746 -21.403 -25.998 -29.061

Planta COMAP Arica IFO_380 -956 -3.529 -6.130 -7.691 -8.731

Planta COMAP Arica Kero_Av -964 -3.202 -5.497 -6.874 -7.792


Terminal Copec Iquique FO_6 -7 -39 -171 -263 -328

Terminal Copec Iquique Diesel_B 0 0 -2 -9 -14

Terminal Copec Iquique Gasol_93 -9.532 -26.641 -43.750 -54.016 -60.860


Puerto Tocopilla Electroa. Diesel_B 0 0 0 0 0

Puerto Tocopilla Electroa. Gasol_93 0 0 0 0 0

Planta COMAP Caldera Gasol_97 -30.693 -69.221 -107.748 -130.865 -146.276

Planta COMAP Caldera Kero_Dom -565 -2.427 -5.121 -6.754 -7.843

Planta COMAP Caldera Diesel_B -1.542 -3.843 -6.144 -7.524 -8.444

Terminal Copec Guayacan Gasol_93 -19.128 -42.997 -66.866 -81.187 -90.735



Terminal Copec Guayacan Diesel_B -2.721 -6.571 -10.421 -12.731 -14.271



29

Terminal Copec Puerto Ch. Diesel_B -4.206 -10.430 -16.654 -20.389 -22.878

Terminal Copec Puerto Ch. Gasol_93 -79 -326 -714 -958 -1.121

Terminal Copec Puerto Ch. Diesel_B -191 -722 -1.325 -1.687 -1.929

Terminal Copec Puerto Ch. Diesel_B -2 -9 -22 -31 -38


Terminal Quintero Gasol_97 -2.387 -12.885 -23.478 -29.834 -34.072

Terminal Quintero Butano 0 0 0 -61 -167

Terminal Quintero Diesel_B 0 0 -4 -50 -117

Terminal Escuadrón Diesel_B -24 -5.941 -17.030 -23.684 -28.119

Terminal Escuadrón Gasol_97 0 -83 -2.296 -3.715 -4.661

Terminal Escuadrón Kero_Av -40 -351 -845 -1.172 -1.403


Terminal Gregorio Propano 0 0 -7 -177 -448

Terminal Gregorio Diesel_B 0 -84 -429 -731 -934


Terminal Gregorio Diesel_B -5 -260 -777 -1.092 -1.302





Pureo Copec Gasol_93 -23.986 -68.217 -112.449 -138.988 -156.681

Pureo Copec Diesel_B -2.352 -9.419 -18.205 -23.476 -26.991

Pureo Copec Butano -2.699 -7.961 -13.223 -16.380 -18.485


Frutillar Shell Gasol_93 -34 -68 -102 -123 -136

Planta San Fernando ERSA Gasol_97 0 0 -3 -10 -22

Planta San Fernando ERSA Kero_Dom -3.886 -3.889 -3.891 -3.892 -3.893


30

Tabla 5-3:Situación de cumplimiento de stock de seguridad para escenario con Gas,

hidrología seca y demanda alta [m3].

Días








Planta Linares ERSA Butano Especial 365 365 365 365 365






Planta Maipú ERSA Propano Especial 6 252 365 365 365






Planta San Fernando COMAP FO_6 325 325 325 325 325



Planta San Fernando COMAP Kero_Dom 365 365 365 365 365

Planta San Vicente COMAP Diesel_B 365 365 365 365 365




Planta San Vicente COMAP Kero_Av 365 365 365 365 365

San Vicente Esso Kero_Dom 365 365 365 365 365





San Vicente Esso Diesel_B 365 365 365 365 365

Terminal Maipú Esso Diesel_A1 365 365 365 365 365

Terminal Maipú Esso Diesel_B 14 365 365 365 365


Terminal Maipú Esso Diesel_rancho_naves 0 0 96 176 215


31


Terminal Maipú Esso Gas_Av 365 365 365 365 365












Planta Chillán Copec Kero_Av 365 365 365 365 365

Planta Chillán Copec Diesel_A1 365 365 365 365 365


Planta Maipú COMAP Gasol_93 12 281 365 365 365


Planta Maipú COMAP Kero_Dom 0 163 365 365 365

Planta Maipú COMAP Diesel_A1 365 365 365 365 365

Terminal Lautaro Diesel_B 365 365 365 365 365

Terminal Lautaro Diesel_Inv 322 365 365 365 365

Terminal Lautaro FO_6 24 309 365 365 365

Terminal Lautaro Gasol_93 365 365 365 365 365








Fondeadero Multicrudo Kero_Av 349 365 365 365 365






Terminal B IFO_380 6 365 365 365 365





32



Terminal B FO_6 365 365 365 365 365









Planta Codelco Antofagasta Gasol_93 75 132 183 258 258

Planta Codelco Antofagasta Kero_Dom 365 365 365 365 365

Planta Codelco Barquito Diesel_B 365 365 365 365 365

Planta Codelco Barquito FO_6 87 365 365 365 365



Planta Chacabuco COMACO Diesel_B 365 365 365 365 365


Terminal Esso Iquique FO_6 307 365 365 365 365




Planta COMAP Arica Gasol_93 352 365 365 365 365

Planta COMAP Arica Diesel_B 191 191 191 191 191

Planta COMAP Arica IFO_380 0 0 43 77 104

Planta COMAP Arica Kero_Av 365 365 365 365 365




Terminal Copec Iquique Gasol_93 365 365 365 365 365


Puerto Tocopilla Electroandina Diesel_B 365 365 365 365 365

Puerto Tocopilla Electroandina Gasol_93 0 0 0 0 0


Planta COMAP Caldera Kero_Dom 365 365 365 365 365

Planta COMAP Caldera Diesel_B 365 365 365 365 365






33



Terminal Copec Puerto Chacabuco Gasol_93 78 161 363 365 365







Terminal Escuadrón Diesel_B 0 214 365 365 365

Terminal Escuadrón Gasol_97 0 173 342 365 365

Terminal Escuadrón Kero_Av 0 39 251 307 365










Pureo Copec Gasol_93 38 73 96 113 124








34

Tabla 5-4:Déficit de cumplimiento de stock de seguridad para escenario con Gas,

hidrología seca y demanda alta [días].

Días







Planta Linares ERSA Propano -16.504 -68.597 -120.708 -151.975 -172.820

Planta Linares ERSA Butano Especial -6.306 -18.950 -31.593 -39.180 -44.237


Planta Linares ERSA Gasol_93_RM -136.078 -285.485 -434.893 -524.537 -584.300




Planta Maipú ERSA Propano Especial -1 -1.278 -4.548 -6.655 -8.060

Planta Maipú ERSA Diesel_B -26.455 -56.234 -86.013 -103.881 -115.793

Planta Maipú ERSA Gasol_93 -21.899 -52.249 -82.600 -100.810 -112.951

Planta Maipú ERSA Gasol_97 -9.494 -22.429 -35.364 -43.125 -48.300

Planta Maipú ERSA Kero_Dom -45.391 -120.405 -195.418 -240.426 -270.431

Planta Maipú ERSA Diesel_B -71.008 -151.238 -231.468 -279.606 -311.698

Planta San Fernando COMAP FO_6 -18.405 -18.405 -18.405 -18.405 -18.405



Planta San Fernando COMAP Kero_Dom -94.693 -226.004 -357.314 -436.100 -488.624

Planta San Vicente COMAP Diesel_B -64.574 -182.399 -300.223 -370.918 -418.047


Planta San Vicente COMAP Gasol_93 0 -3 -21 -31 -39


Planta San Vicente COMAP Kero_Av -11.169 -26.304 -41.440 -50.521 -56.575

San Vicente Esso Kero_Dom -52.474 -109.904 -167.333 -201.790 -224.762



San Vicente Esso Gasol_97_RM -40.369 -88.557 -136.744 -165.656 -184.931

San Vicente Esso Diesel_A1 -26.766 -58.281 -89.795 -108.703 -121.309

San Vicente Esso Diesel_B -6.267 -14.547 -22.828 -27.796 -31.108

Terminal Maipú Esso Diesel_A1 -4.874 -18.050 -31.226 -39.132 -44.403

Terminal Maipú Esso Diesel_B -94 -12.480 -26.839 -35.455 -41.199


Terminal Maipú Esso Diesel_rancho_n. 0 0 -374 -1.257 -2.086


35


Terminal Maipú Esso Gas_Av -32.526 -85.271 -138.015 -169.661 -190.759

Planta Concon COMAP Gasol_93 -4.408 -4.408 -4.408 -4.408 -4.408




Planta Concon COMAP Diesel_B -344 -2.114 -3.929 -5.018 -5.745


Planta Concon COMAP Gasol_97 -98 -379 -818 -1.161 -1.422

Planta Concon COMAP Kero_Dom -324 -1.385 -3.213 -4.661 -5.792

Planta Concon COMAP Diesel_B -21.146 -44.606 -68.066 -82.142 -91.526

Planta Chillán Copec Gasol_93_RM -3 -27 -61 -105 -158


Planta Chillán Copec Kero_Av -10.440 -23.759 -37.079 -45.070 -50.398

Planta Chillán Copec Diesel_A1 -7.817 -17.202 -26.587 -32.218 -35.972


Planta Maipú COMAP Gasol_93 -2 -181 -595 -866 -1.046


Planta Maipú COMAP Kero_Dom 0 -517 -2.669 -4.381 -5.523

Planta Maipú COMAP Diesel_A1 -11.951 -26.680 -41.409 -50.246 -56.138

Terminal Lautaro Diesel_B -5.462 -13.600 -21.737 -26.620 -29.875

Terminal Lautaro Diesel_Inv -1.110 -5.388 -9.683 -12.260 -13.978

Terminal Lautaro FO_6 -97 -9.195 -26.734 -37.544 -44.751

Terminal Lautaro Gasol_93 -11.702 -26.036 -40.371 -48.971 -54.705

Fondeadero Multicrudo Diesel_B -2.140 -2.140 -2.140 -2.140 -2.140

Fondeadero Multicrudo IFO_180 -2.272 -6.821 -11.370 -14.100 -15.919


Fondeadero Multicrudo Butano -14.523 -48.495 -82.756 -103.312 -117.016

Fondeadero Multicrudo Diesel_B -5.597 -13.270 -20.942 -25.546 -28.615

Fondeadero Multicrudo Diesel_B -215 -803 -1.446 -1.832 -2.089

Fondeadero Multicrudo Gasol_93 -89 -330 -806 -1.214 -1.515

Fondeadero Multicrudo Kero_Av -1.218 -4.109 -7.000 -8.734 -9.891

Fondeadero Multicrudo Butano -2 -8 -18 -29 -41

Fondeadero Multicrudo Diesel_B -917 -3.754 -7.156 -9.198 -10.559

Terminal Vinapu FO_6 -2.898 -8.860 -14.823 -18.401 -20.786

Terminal Vinapu Gasol_93 -141 -573 -1.113 -1.437 -1.653

Terminal Vinapu Diesel_B 0 0 -143 -489 -849

Terminal B IFO_380 -6 -1.369 -4.454 -6.304 -7.538


Terminal B Kero_Av -1 -238 -839 -1.225 -1.483

Terminal B Kero_Dom -1.056 -4.259 -9.523 -13.055 -15.410


36


Terminal B Diesel_B -2 -1.550 -6.580 -10.727 -13.820

Terminal B FO_6 -12.106 -29.964 -47.822 -58.537 -65.680

Terminal B Diesel_B -8.897 -28.215 -47.532 -59.123 -66.850

Terminal B Gasol_97 0 0 0 -6 -26

Terminal B Diesel_B -41.552 -85.991 -130.430 -157.093 -174.869



Planta Antofagasta COMAP Diesel_B 0 -2.831 -12.410 -20.471 -25.891



Planta Codelco Antofagasta Gasol_93 -231 -1.222 -2.965 -4.406 -5.506

Planta Codelco Antofagasta Kero_Dom -8.677 -26.581 -44.486 -55.229 -62.391

Planta Codelco Barquito Diesel_B -5.235 -11.687 -18.140 -22.012 -24.593

Planta Codelco Barquito FO_6 -31 -409 -986 -1.333 -1.564

Planta Chacabuco COMACO Gasol_93 -1.278 -3.928 -6.587 -8.183 -9.246


Planta Chacabuco COMACO Diesel_B -2.043 -4.845 -7.647 -9.328 -10.448

Terminal Esso Iquique Diesel_B -3.851 -8.830 -13.810 -16.797 -18.789

Terminal Esso Iquique FO_6 -348 -1.150 -1.967 -2.458 -2.784

Terminal Esso Iquique Gasol_93 0 0 -34 -152 -294

Terminal Esso Iquique Gasol_97 -69 -648 -1.360 -1.834 -2.163


Planta COMAP Arica Gasol_93 -2.278 -7.113 -11.953 -14.857 -16.793

Planta COMAP Arica Diesel_B -3.895 -3.895 -3.895 -3.895 -3.895

Planta COMAP Arica IFO_380 0 0 -390 -1.121 -1.855

Planta COMAP Arica Kero_Av -11.937 -26.742 -41.546 -50.429 -56.351

Terminal Copec Iquique Diesel_B -5.735 -21.469 -37.204 -46.645 -52.939



Terminal Copec Iquique Gasol_93 -49.323 -112.042 -174.760 -212.392 -237.479


Puerto Tocopilla Electroa. Diesel_B -13.229 -34.032 -54.835 -67.316 -75.637

Puerto Tocopilla Electroa. Gasol_93 0 0 0 0 0


Planta COMAP Caldera Kero_Dom -1.723 -5.051 -8.379 -10.375 -11.706

Planta COMAP Caldera Diesel_B -22.123 -49.212 -76.300 -92.553 -103.388






37

Terminal Copec Guayacan Diesel_A1 -8.877 -23.475 -38.073 -46.832 -52.671

Terminal Copec Puerto Ch. Diesel_B -3.073 -8.802 -14.531 -17.969 -20.261

Terminal Copec Puerto Ch. Gasol_93 -346 -1.252 -3.677 -5.523 -6.753

Terminal Copec Puerto Ch. Diesel_B 0 0 0 0 0

Terminal Copec Puerto Ch. Diesel_B -38 -546 -1.217 -1.619 -1.888





Terminal Escuadrón Diesel_B 0 -124 -534 -846 -1.054

Terminal Escuadrón Gasol_97 0 -54 -354 -595 -757

Terminal Escuadrón Kero_Av 0 -4 -77 -159 -224

Terminal Gregorio Kero_Dom -29 -389 -844 -1.117 -1.299


Terminal Gregorio Diesel_B -584 -1.588 -2.591 -3.194 -3.595

Terminal Gregorio Diesel_B -2.587 -6.358 -10.128 -12.391 -13.899


Terminal Gregorio Gasol_93 -367 -1.396 -3.035 -4.293 -5.169


Huasco Kero_Av -1 -7 -16 -22 -27


Pureo Copec Gasol_93 -2 -11 -25 -35 -43








38

5.1.2 Cumplimiento de los días de stock de seguridad, caso no

importa localización

La estimación de los quiebres de stock correspondiente al caso en el que no importa

la localización, se debe hacer una análisis similar al caso anterior, pero agregando la

oferta y demanda a nivel nacional.

Luego, análogamente al caso en el que sí importa la localización se definen las

siguiente variables:

∑ ∑ ( )

Donde,

: demanda diaria promedio del producto .

: demanda directa (almacén prioritario), entregada por el almacén , del


: demanda indirecta (almacén no-prioritario), entregada por el almacén , del


: número total de días considerados en la estimación de la demanda promedio.

: número total de almacenes a nivel nacional.

Donde,

: Diferencia para el producto , en el día a nivel nacional.

: Nivel considerado (número de días), .

: stock del producto , en el día .

La variable quiebre, se representa en este caso de la siguiente manera.

{

El número de días totales para los que se observó quiebre de stock, a nivel nacional,

se expresa del siguiente modo.

∑


39

Finalmente, el déficit promedio diario del producto , queda representado de la

siguiente forma.

∑

En las tablas siguientes se resumen los resultados de las simulaciones para los

escenarios GSA y GMA, en el caso que no importa la localización. En cada tabla se

indica el producto que produce (o almacena) y el número de días para los que se

observó quiebre de inventario para los niveles de 25, 50, 75, 90 y 100 días de stock

de seguridad. Cuando no hubo quiebre de stock se indica con un valor 0. También se

encuentran las tablas que indican el déficit promedio obtenido.


40

Tabla 5-5:Situación de cumplimiento de stock de seguridad para escenario con Gas,

hidrología seca y demanda alta, caso no importa localización [días].

Días

Producto 25 50 75 90 100

Butano 0 0 0 0 0

Butano Especial 0 0 0 0 0

Diesel_A1 365 365 365 365 365

Diesel_B 364 365 365 365 365

Diesel_Inv 0 0 0 0 0

Diesel_Inv_RM 0 0 0 0 0

Diesel_rancho_naves 317 317 317 319 319

FO_5 0 0 0 0 0

FO_6 300 365 365 365 365

Gas_Av 1 132 302 353 365

Gasol_93 28 364 365 365 365

Gasol_93_RM 112 358 365 365 365

Gasol_97 242 364 365 365 365

Gasol_97_RM 18 214 252 286 312

IFO_180 0 0 0 0 0

IFO_380 364 365 365 365 365

Kero_Av 364 365 365 365 365

Kero_Dom 0 0 0 0 0

Propano 0 0 0 0 0

Propano Especial 0 0 0 0 0


41

Tabla 5-6: Déficit de cumplimiento de stock de seguridad para escenario con Gas,

hidrología seca y demanda alta, caso no importa localización [m3].

Días

Producto 25 50 75 90 100

Butano 0 0 0 0 0


Diesel_A1 -115.132 -320.315 -525.497 -648.606 -730.679

Diesel_B -228.640 -774.235 -1.319.962 -1.647.399 -1.865.690



Diesel_rancho_naves -9 -18 -27 -32 -36

FO_5 0 0 0 0 0

FO_6 -16.464 -114.852 -214.948 -275.006 -315.044

Gas_Av 0 -44 -260 -443 -577

Gasol_93 -396 -72.801 -167.211 -223.932 -261.746

Gasol_93_RM -2.000 -29.428 -69.090 -92.904 -108.779

Gasol_97 -7.804 -84.292 -163.685 -211.336 -243.103

Gasol_97_RM -108 -11.441 -30.978 -44.662 -54.842

IFO_180 0 0 0 0 0

IFO_380 -43.202 -145.568 -247.986 -309.437 -350.404

Kero_Av -33.286 -129.323 -225.465 -283.150 -321.607

Kero_Dom 0 0 0 0 0

Propano 0 0 0 0 0



42


hidrología media y demanda esperada, caso no importa localización [días].

Días

Producto 25 50 75 90 100

Butano 0 0 0 0 0


Diesel_A1 365 365 365 365 365

Diesel_B 364 365 365 365 365




FO_5 0 0 0 0 0

FO_6 364 365 365 365 365

Gas_Av 0 207 364 364 364

Gasol_93 83 364 365 365 365

Gasol_93_RM 219 365 365 365 365

Gasol_97 290 365 365 365 365

Gasol_97_RM 18 312 364 364 364

IFO_180 0 0 0 0 0

IFO_380 365 365 365 365 365

Kero_Av 364 365 365 365 365

Kero_Dom 0 0 0 0 0

Propano 0 0 0 0 0



43

Tabla 5-8: Déficit de cumplimiento de stock de seguridad para escenario con Gas,

hidrología media y demanda esperada, caso no importa localización [m3].

Días

Producto 25 50 75 90 100

Butano 0 0 0 0 0


Diesel_A1 -99.804 -288.111 -476.418 -589.402 -664.724

Diesel_B -175.988 -669.632 -1.163.558 -1.459.913 -1.657.484




FO_5 0 0 0 0 0

FO_6 -47.064 -178.329 -309.738 -388.584 -441.148

Gas_Av 0 -112 -459 -712 -880

Gasol_93 -1.589 -94.265 -200.467 -264.226 -306.732

Gasol_93_RM -3.318 -38.624 -75.892 -98.253 -113.160

Gasol_97 -14.674 -97.522 -182.284 -233.141 -267.046

Gasol_97_RM -86 -15.189 -42.995 -60.411 -72.023

IFO_180 0 0 0 0 0

IFO_380 -64.142 -187.786 -311.431 -385.618 -435.076

Kero_Av -20.576 -106.379 -192.301 -243.854 -278.223

Kero_Dom 0 0 0 0 0

Propano 0 0 0 0 0



44

5.1.3 Incidencia del Crudo

Para el caso de la incidencia del stock de seguridad en el crudo, se requiere del uso

de factores de conversión crudo/producto. La multiplicación de este factor por la

demanda de un producto, entrega la demanda por crudo.

∑ ∑ ( )

Donde,

: demanda de crudo como consecuencia de conversión de producto .

: factor de conversión crudo/ producto .

Análogamente para la oferta, se requiere multiplicar el inventario disponible por el

factor de conversión crudo/producto.

: demanda de crudo en el día k como consecuencia de conversión de producto .

Finalmente, la diferencia diaria entre oferta y demanda, se calcula de la siguiente

forma.

∑ ( )

Se aplicó el razonamiento anterior, utilizando factores entregados por ENAP, al

escenario Con Gas Hidrología Seca y Demanda Alta. Se obtuvo 364 de

incumplimiento con inventario de seguridad 25 días, con un déficit promedio de

-25.058.211.

Se indicó al momento de la entrega de factores de conversión de ENAP, que dichos

valores no eran confiables, lo que implica que los días de incumplimiento de

inventarios y déficit son resultados que están sujetos a errores producto de la

imprecisión de los factores.


45

5.1.4 El Efecto de las Colas sobre el Stock de Seguridad

Se realizó un análisis detallado por cada almacén, de todos los largos de cola que

arroja el modelo de simulación (ver resultados detallados en Anexo 1 en medio

digital). Del análisis de largos de cola se revisó con especial énfasis aquellos

almacenes cuya cola fuese igual o superior al largo promedio más 1,96 veces la

desviación estándar de la cola (criterio surgido de que ante supuestos de distribución

normal, la masa de probabilidad encerrada hasta 1,96 veces la desviación estándar

corresponde al 95%).

Así, hubo tres almacenes que presentaron colas muy largas. Ellos son el Almacen

Planta San Fernando COMAP, Almacen Planta Concon COMAP y Almacen Planta

Antofagasta COMAP. La siguiente tabla muestra los días al mes durante el año 2010

en que se producirían colas largas según el modelo de simulación.

Tabla 5-9: Días en almacenes con colas muy largas en escenario GSA

Almacen/Mes 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Suma

Planta San Fernando COMAP 31 16 31 30 31 30 31 30 10 30 30 30 330

Planta Concon COMAP 31 28 31 30 31 30 14 27 25 31 30 31 339

Planta Antofagasta COMAP 1 0 8 26 31 30 30 31 1 30 30 31 249

Suma 63 44 70 86 93 90 75 88 36 91 90 92 918

Tabla 5-10: Días en almacenes con colas muy largas en escenario GME

Almacen/Mes 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Suma

Planta San Fernando COMAP 0 0 11 29 19 26 1 0 0 0 0 0 86

Planta Concon COMAP 31 28 28 30 29 30 1 0 0 29 4 23 233

Planta Antofagasta COMAP 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 29 22 52

Suma 32 28 39 59 48 56 2 0 0 29 33 45 371

Se observa en estas tablas que estos tres almacenes suelen tener varios días al año

colas largas. No obstante, al analizar el impacto de las distintas variables de

simulación sobre las colas, se detectó que la cola no era un buen indicador de

generación de quiebres de stock (objetivo principal de este estudio). De hecho, al

aumentar las tasas de transferencia (por ejemplo aumentando mesas de carga) o la

capacidad de almacenamiento, no necesariamente disminuía la cola y en algunos

casos incluso aumentaba. Esto se debe al hecho de que un mayor stock en algún

almacén puede hacerlo más atractivo para camiones que no encontraron producto en


46

el almacén primario que tenían asignado y hayan decidió ir hasta este almacén con

disponibilidad.

El indicador que sí fue muy relevante en la incidencia de quiebres de stock fue la

capacidad de estanque (o almacenamiento) que lograba reducir significativamente

los quiebres de stock (a pesar de las colas de vehículos). Se observó que se

mantenía una elasticidad casi unitaria entre aumento de capacidad de

almacenamiento y días de quiebre de stock. En efecto, al realizar aumentos de

capacidad (en promedio) al doble, se observó un promedio de reducción de quiebres

de stock en 48,9%, lo cual indica una tendencia lineal (siendo el modelo

absolutamente no lineal en su funcionamiento interno).


47

6 Conclusiones Finales

6.1 Respecto de Cumplimientos de Stock

De las tablas anteriores es posible identificar una gran variación en la disponibilidad

de stock de los productos analizados. Dada la complejidad de obtener conclusiones

generales acerca de las combinaciones producto-almacén-nivel de stock, se procedió

a realizar un análisis de capacidad, es decir, señalar la situación denominada “peor

caso”. Esta situación considera disponibilidad de gas, hidrología seca y demanda alta,

en la cual se producen quiebres durante los 365 días del año. Las siguiente tablas

muestran todos los casos en que esta situación ocurre.


1

Tabla 6-1: Peores casos de stock de 25 días.

Almacén Diesel_A1 Diesel_B Diesel_Inv FO_6 Gas_Av Gasol_93 Gasol_93_RM Gasol_97 Gasol_97_RM IFO_380 Kero_Av Kero_Dom Prop. Esp.

Almacen Planta San Fernando ERSA x

Almacen Planta Linares ERSA x x

Almacen Planta Maipú ERSA x x x x

Almacen Planta San Fernando COMAP x x

Almacen Planta San Vicente COMAP x x

Almacen San Vicente Esso x x x x

Almacen Terminal Maipú Esso x x

Almacen Planta Concon COMAP x x

Almacen Planta Chillán Copec x x

Almacen Planta Maipú COMAP x

Almacen Terminal Lautaro x x

Almacen Fondeadero Multicrudo x x x

Almacen Fondeadero LPG

Almacen Terminal Vinapu x

Almacen Terminal B x x

Almacen Terminal C

Almacen Planta Antofagasta COMAP x x x x

Almacen Planta Codelco Antofagasta

Almacen Planta Codelco Barquito x x

Almacen Planta Chacabuco COMACO

Almacen Terminal Esso Iquique x x

Almacen Planta COMAP Arica

Almacen Terminal Copec Iquique x x x x

Almacen Puerto Tocopilla Electroan. x

Almacen Planta COMAP Caldera x

Almacen Terminal Copec Guayacan x x x

Almacen Terminal Copec Puerto Cha. x x

Almacen Terminal Quintero

Almacen Terminal Escuadrón

Almacen Terminal Gregorio x x

Almacen Terminal Cabo Negro

Almacen Huasco

Almacen TPI Quintero

Almacen SIAV

Almacen Pureo Copec

Almacen Frutillar Shell


1

6.2 Respecto del Efecto de las Colas

De acuerdo a los supuestos del modelo y a los resultados obtenidos, se concluye que

el largo de las colas no es un indicador adecuado de los quiebres de stock en el

almacén respectivo.

Que exista un cola larga en un almacén, indica que ha arribado un cantidad alta de

camiones, como consecuencia de una demanda alta por producto. Si no existiese el

inventario suficiente para abastecer a un cliente, de acuerdo a los supuestos del

modelo, el camión encargado del transporte de este cliente se dirigiría a otro

almacén y no esperaría en la cola del almacén con stock insuficiente. Luego, es

evidente que una cola larga no está indicando quiebres de stock.

Una cola larga sí es un buen indicador de demanda alta en el almacén

correspondiente. Mientras más demanda enfrente un almacén al inicio del día,

existiría una cantidad mayor de camiones esperando por producto. Luego, los

almacenes que presentan las colas más largas, son los que mayor incidencia tienen

en las variables de desempeño del sistema, como por ejemplo las ventas perdidas

como consecuencia de stock insuficiente.

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