Diseño de un sistema de pronósticos de demanda y políticas de inventario para una empresa mediana de alimentación.

Abstract

Desde hace ya algún tiempo, las empresas dedican grandes esfuerzos para mejorar la gestión de las distintas áreas de ésta. Esto, lo hacen con el objetivo de aumentar las capacidades de la misma, tanto como la del personal que en ellas se desempeña. En relación con esto, Empresa de Alimentos S.A. es una empresa manufacturera y comercializadora de productos alimenticios. Elabora 300 productos aproximadamente, agrupados en 6 familias; tetra, frutos en conserva, verduras en conserva, mermeladas, mermeladas diet control y conservas diet control. En el último año, ha triplicado su nivel de ventas en ciertos productos. Esta situación ha implicado aumentar su capacidad productiva y de almacenamiento. Para aumentar la capacidad productiva y de almacenamiento se han utilizado opciones de corto plazo, es decir, aumento de turnos de trabajo y utilización de horas extra. Por otro lado, el aumento en las ventas ha impactado en el nivel de servicio al cliente, por lo que es necesario realizar acciones para que éste aumente y los clientes se sientan cubiertos. Para impactar positivamente en el nivel de servicio se indagará, en forma inicial, las diferentes materias involucradas dentro de este trabajo, con el objeto de incorporar herramientas de análisis que permitan conformar una base conceptual, específicamente sobre métodos para pronosticar la demanda y sobre políticas de inventario. La situación que presenta este momento la Empresa de Alimentos S.A. en los tópicos a analizar, se puede mencionar que realizan sus pronósticos de demanda con consultas a sus fuerzas de venta, donde este no presenta una gran exactitud. En relación a los inventarios tienen la política de mantener stock por 45 días de demanda. El desarrollo de la memoria, en una primera instancia se dedica a recomendar los métodos que se deben ocupar para pronosticar la demanda, donde estos deben tomar en cuenta todos los posibles comportamientos que pueda presentar la serie, por lo que se sugieren 3 métodos, los cuales pueden representar los distintos comportamientos de la demanda. Estos son el método de descomposición de series de tiempo, suavizamiento exponencial con corrección por tendencia y suavizamiento corregido por tendencia. Luego, en la segunda parte del desarrollo, se analizan los modelos que se pueden aplicar a los productos, definiendo 3 modelos para las 3 clasificaciones hechas para los productos de Empresa de Alimentos. Los modelos son, Lote económico de pedido con punto de reorden con demanda incierta para los productos de origen importado, método de lote económico sin reabastecimiento instantáneo y punto de reorden con demanda incierta para los productos que son producidos a lo largo de todo el año, y modelo de pedido único para los productos de producción estacional. Los costos asociados al inventarios, que incluyen costos de operación tanto como de oportunidad de las distintas clasificaciones de los productos son las siguientes: costo total productos importados: $969.964.408, costo total productos estacionales: $2.907.047.743, costo total productos con demanda y producción simultáneas: $1.111.013.673. Una consideración importante en los costos, es que en los productos de producción y demanda simultáneas, es decir, los de producción a lo largo del año, presentan un costo mayor asociado al costo de preparación de maquinas. Como resultado del trabajo realizado se puede decir, que la cantidad de pronósticos que se encuentran en el rango de un 25% de error con respecto a la demanda real es de: 60%. Esto mejor que el 25% que se producía con el método de estimación por fuerza de venta, que actualmente ocupan en la empresa de alimentos para pronosticar su producción. También se puede decir que se generaron políticas de inventario, satisfaciendo métodos matemáticos que llevan al sistema, si bien no al óptimo, a un punto más cercano a este, donde minimizan en mayor medida los costos, y reduce la incertidumbre reduciendo los quiebres de stock. El nivel de servicio promedio esperado será de 88%.