Mejora de la gestión de pronósticos de la demanda para reducir los inventarios en una empresa textil

Texto completo

(1)FACULTAD DE INGENIERÍA Carrera de Ingeniería Industrial y Comercial. MEJORA DE LA GESTIÓN DE PRONÓSTICOS DE LA DEMANDA PARA REDUCIR LOS INVENTARIOS EN UNA EMPRESA TEXTIL. Tesis para optar el Título Profesional de Licenciado en Ingeniería Industrial y Comercial. ARTURO ALEJANDRO LUJÁN ARELLANO Asesor: Ronald Huerta Mercado Herrera Lima – Perú 2017.

(2)

(3)

(4) EPIGRAFE. “Los retos hacen que la vida sea interesante. Superarlos es lo que hace que la vida tenga sentido” (Ralph Waldo Emerson).

(5) ÍNDICE DE CONTENIDO DEDICATORIA. 10. AGRADECIMIENTO. 11. RESUMEN. 12. ABSTRACT. 13. INTRODUCCIÓN PROCESO DE PRODUCCIÓN DE JEAN PROBLEMAS DE LA INVESTIGACIÓN IDENTIFICACIÓN DEL PROBLEMA FORMULACIÓN DEL PROBLEMA PROBLEMA GENERAL PROBLEMAS ESPECÍFICOS MARCO REFERENCIAL ANTECEDENTES INTERNACIONALES ANTECEDENTES NACIONALES ESTADO DEL ARTE M ARCO TEÓRICO Inventario Pronóstico Modelos De Decisión Para Pronósticos Modelo Cualitativo Modelo Cuantitativo. PLANEAMIENTO DE VENTAS Y OPERACIONES S&OP OBJETIVOS OBJETIVOS ESPECÍFICOS JUSTIFICACIÓN. 1 6 11 11 11 11 11 12 12 14 15 16 16 20 20 20 21. 24 25 25 26. TEÓRICA PRÁCTICA SOCIAL. 26 26 26. HIPÓTESIS. 27. MATRIZ DE CONSISTENCIA. 28. MARCO METODOLÓGICO. 29. METODOLOGÍA PARADIGMA ENFOQUE MÉTODO VARIABLES INDEPENDIENTE. 29 29 29 29 29 29.

(6) DEPENDIENTE. 30. POBLACIÓN Y MUESTRA. 30. POBLACIÓN Y MUESTRA MUESTRA. 30 30. UNIDAD DE ANÁLISIS. 30. INSTRUMENTOS Y TÉCNICAS. 30. INSTRUMENTOS TÉCNICAS PROCEDIMIENTOS Y MÉTODO DE ANÁLISIS PROCEDIMIENTO MÉTODO DE ANÁLISIS. 30 31 32 32 33. RESULTADOS. 35. PROPUESTAS DE MEJORA. 45. DISCUSION. 57. CONCLUSIONES. 58. REFERENCIAS. 60. ANEXOS. 62.

(7) ÍNDICE DE FIGURAS Figura N°1: Cadena de suministros Figura N°2: BOM Figura N°3: Pantalon clásico de dama recto Figura N°4: Proceso de producción jean clpasico (dama) Figura N°5: Diagrama de actividades de producción jean clásico Figura N°6: Modelo de cantidad económica a ordenar Figura N°7: SPSS Figura N°8: Correlación Pearson Figura N°9: Correlación Spearman Figura N°10: Gráfica de la pregunta 1 Figura N°11: Gráfica de la pregunta 2 Figura N°12: Gráfica de la pregunta 3 Figura N°13: Gráfica de la pregunta 4 Figura N°14: Gráfica de la pregunta 5 Figura N°15: Gráfica de la pregunta 6 Figura N°16: Gráfica de la pregunta 7 Figura N°17: Gráfica de la pregunta 8 Figura N°18: Pareto Figura N°19: Diagrama de Ishikawa Figura N°20: Las 5 S. 2 5 5 9 10 30 31 34 34 35 36 37 38 39 39 40 41 42 42 43.

(8) ÍNDICE DE TABLAS Tabla N°1: Tabla de tiempo de pedido con tela en stock Tabla N°2: Tabla de tiempo de pedido sin tela en stock Tabla N°3: Horizontes de tiempo Tabla N°4: Hipótesis Tabla N°5: Matriz de consistencia Tabla N°6: Ponderación de encuesta Tabla N°7: Encuesta Tabla N°8: Respuestas de encuesta Tabla N°9: Valores de las respuestas de la encuesta Tabla N°10: Respuesta porcentual de la pregunta 1 Tabla N°11: Respuesta porcentual de la pregunta 2 Tabla N°12: Respuesta porcentual de la pregunta 3 Tabla N°13: Respuesta porcentual de la pregunta 4 Tabla N°14: Respuesta porcentual de la pregunta 5 Tabla N°15: Respuesta porcentual de la pregunta 6 Tabla N°16: Respuesta porcentual de la pregunta 7 Tabla N°17: Respuesta porcentual de la pregunta 8 Tabla N°18: Variación de pronósticos Tabla N°19: Pronóstico Holt-Winters Tabla N°20: Ahorro de costos en canal propio Tabla N°21: Pronóstico de Oeschle Tabla N°22: Pronóstico de Ripley Tabla N°23: Pronóstico de Paris Tabla N°24: Pronóstico del total de canales de retail Tabla N°25: Tiempo de trabajo y costos/hora Tabla N°26: Cantidad de jeans/mes Tabla N°27: Ahorro económico de horas extra en canal propio Tabla N°28: Ahorro económico de horas extra en canal retail Tabla N°29: Ahorro económico de horas extra en canal propio y retail Tabla N°30: Ahorro de costo de mantener en canal propio Tabla N°31: Ahorro de costo de mantener en canal retail Tabla N°32: Ahorro de costo de mantener Tabla N°33: Ahorro total de costos. 3 4 20 27 28 31 31 32 33 35 36 36 37 38 39 40 41 46 46 47 48 49 50 50 51 51 52 52 53 54 54 55 56.

(9) INDICE DE ANEXOS Anexo N°1: Tipo de pronósticos Anexo N°2: Diferencia de costos por tipo de pronósticos Anexo N°3: Unidades de ventas por canales de retail Anexo N°4: Encuesta Anexo N°5: Bill of materials Anexo N°6: DOP Anexo N°7: DAP Anexo N°8: Cadena de suministros. 62 63 65 67 67 68 69 70.

(10) DEDICATORIA. La presente tesis es dedicada a mi familia, en especial a mi papá quien siempre me motivó a superarme y también va dedicada a un gran amigo que es como un hermano para mí, Carlos, quién es un apoyo constante..

(11) AGRADECIMIENTO. Agradezco a la empresa ABC por brindarme las facilidades de recopilar la información necesaria para el desarrollo de la presente tesis..

(12) RESUMEN. Esta tesis consiste en mejorar la gestión de pronósticos de la demanda con el fin de reducir costos de producción, reducir solicitudes de pedido de canal retail, reducir costos de pago por horas extras de trabajo a los operarios y disminuir el stock de productos terminados de la empresa ABC. La empresa realizan sus pronósticos de la demanda para su red propia en función al promedio de los 3 últimos años por mes y operan según las órdenes de producción que se reciben del área Comercial para los pedidos de canal retail. Al realizar un pronóstico simple no se tiene mucha precisió al momento de pronosticar y se suelen quedar productos en el almacen, lo que genera que el almacén de productos terminados acumule más mercancía de la necesaria. El objetivo de esta tesis consiste en determinar el impacto que se lograría al incrementar la eficiencia de la empresa realizando mejores pronósticos de la demanda en base a la data histórica de las ventas. De ese modo se podrá evitar que los almacenes se saturen de stock innecesario de productos terminados.. Así mismo también se planea utilizar distintos métodos de pronósticos con el fin de hallar el más adecuado y así tener un menor margen de error el cual permita reducir costos.. Finalmente se realiza un análisis el cual demuestra que la implementación es factible y logra incrementar la eficiencia y reducir costos de la empresa textil.. Palabras clave: costos, eficiencia, stock y utilidades.

(13) ABSTRACT. This thesis consists of improving the management of forecasts of demand in order to reduce production costs, reduce retail channel returns, reduce costs of payment for hours overtime workers and reduce the stock of finished products of the Company ABC. The company made its forecasts of demand for its own network based on the average of the last 3 years per month and operate according to production orders which are received from the commercial area for channel retail orders. To perform a simple forecast it is not much precision at the time of forecast and usually be products in the store, which generates the warehouse of finished products to accumulate more goods than necessary. The objective of this thesis consists of determining the impact that would be achieved by increasing the efficiency of the company making better forecasts of demand based on historical sales data. Thus you can avoid stores are saturated unnecessary stock of finished products. They are also planned using different methods of forecasting in order to find the most appropriate and thus have less margin of error that can be accessed at reduced costs. Finally an analysis is performed which demonstrates that the implementation is feasible and manages to increase the efficiency and profits of the textile company.. Key words: costs, efficiency, stock and profit.

(14) 1. INTRODUCCIÓN La empresa ABC se dedica a la fabricación de prendas de vestir para damas y caballeros en telas demin, tafeta, dril, entre otros. Teniendo como principales productos pantalones de jean, snickers, shorts, bermudas, entre otros. Además, ofrece sus productos en diferentes marcas. La empresa cuenta con 2 canales de ventas los cuales son el canal propio (5 locales en Gamarra y 5 en el centro de Lima) y de retail (Ripley, Paris y Oeschle). Su planta de producción cuenta con 3 talleres de confección y con áreas de soporte para la producción de las prendas de vestir. Con respecto a su línea de proveedores tiene 3 grupos y son los siguientes: . Proveedores de Telas: Son los que proveen tela de tejido plano en diversos colores y texturas. Las telas son consideradas la materia prima para la empresa.. . Proveedores de Avíos: Son los que proveen diversos artículos necesarios para la confección de jeans, entre ellos tenemos: Hilos, cierres, botones, remaches, etiquetas, etc.. . Proveedores de Suministros: Son los que proveen los accesorios utilizados para la presentación del producto final; entre ellos, tenemos: bolsas, siliconas, adhesivos, etc. La empresa ABC también cuenta con 3 almacenes que se encargan de recibir y. despachar los artículos necesarios para el proceso productivo y comercial. Entre ellos tenemos los siguientes: . Almacén avíos y suministros: Recepciona, almacena y despacha los avíos y suministros de los proveedores a las áreas de producción.. . Almacén telas: Recepciona, almacena y despacha las telas compradas de los proveedores al área de corte.. . Almacén de productos terminados: Recepciona y almacena los productos terminados. Además, se encarga de despachar los pedidos para las tiendas propias y de retail. A continuación se presenta el diagrama de la Cadena de Suministro para el producto. Estrella: Jeans Z..

(15) 2. Figura N°1: Cadena de Suministro Fuente: Elaboración propia.

(16) 3 Respecto al Lead time de la empresa, se calcula de acuerdo a cada proveedor, operación y tiempo de distribución. Actualmente se encuentran trabajando con lead time de 36-44 días desde que se hace el pedido de cada uno de los requerimientos de producción hasta que se envía a tienda. El lead time acumulado desde el aprovisionamiento de la materia prima hasta la distribución del producto terminado a los puntos de venta se rige bajo 2 conceptos y se da en el tiempo indicado a continuación. . En caso no haya tela en stock: Concepto. Tiempo de suministros Tiempo de suministro de telas (MP) Tiempo de suministro de Botones Tiempo de suministro de Remaches Tiempo de suministro de Etiqueta Tiempo de suministro de Hang Tag Tiempo de suministro de Ojalillos Tiempo de suministro de Cierre Tiempo de suministro de Bolsa con marca Tiempo de suministro de Broche Tiempo de suministro de Hilo Tiempo de suministro de Bolsa sin marca Tiempo de suministro de Avíos diversos Tiempo de suministro de Cierre Tiempo de fabricación de un lote de prendas (4608 unid) Tiempo de permanencia en Almacén PT Tiempo de despacho a puntos de ventas. Tiempo Unitario (días) 35 35 27 17 15 15 12 9. Lead Time acumulado (días) 35 -. 7. -. 2 2. -. 2. -. 2. -. 1. -. 6. 41. 2. 43. 1. 44. Tabla N°1: Tabla de tiempo de pedido con tela en stock Fuente: Elaboración propia.

(17) 4 . En caso haya tela en stock: Concepto. Tiempo de suministros Tiempo de suministro de Botones Tiempo de suministro de Remaches Tiempo de suministro de Etiqueta Tiempo de suministro de Hang Tag Tiempo de suministro de Ojalillos Tiempo de suministro de Cierre Tiempo de suministro de Cierre Tiempo de suministro de Bolsa con marca Tiempo de suministro de telas (MP) Tiempo de suministro de Broche Tiempo de suministro de Hilo Tiempo de suministro de Bolsa sin marca Tiempo de suministro de Avíos diversos Tiempo de fabricación de un lote de prendas (4608 unid) Tiempo de permanencia en Almacén PT Tiempo de despacho a puntos de ventas. Tiempo Unitario (días) 27 27 17 15 15 12 9 9. Lead Time acumulado (días) 27 -. 7. -. 2 2 2. -. 2. -. 2. -. 6. 33. 2. 35. 1. 36. Tabla N°2: Tabla de tiempo de pedido sin tela en stock Fuente: Elaboración propia. La empresa aplica el Just in Time utilizando la estrategia de Push and Pull, en donde utilizan el concepto de push para realizar la operación de corte y obtener el producto terminado sin importar cuanta demanda se está satisfaciendo. Es ahí cuando luego aplican el concepto de Pull para brindar a su canal propio de tiendas la cantidad de prendas que se necesite. A continuación se presenta la lista de materiales a utilizar para la fabricación de un jean de la empresa ABC..

(18) 5. Figura N°2: BOM Fuente: Elaboración propia. Figura N°3: Pantalón clásico de dama recto. Fuente: Elaboración propia. En función de las partes que comprende el producto, podemos realizar un estudio para poder determinar los niveles de inventario y producción de cada parte dependiendo de la demanda general del producto en mención. El proceso productivo de la fabricación de pantalones de la empresa ABC es flexible debido a que la demanda de dichas prendas de vestir varía en modelos dependiendo de la marca que se elaborara y las restricciones y especificaciones del diseñador. A continuación presentaremos el proceso productivo de la fabricación de pantalones de jean..

(19) 6 Proceso de Producción de jean. Tizado de corte . Tizado es la ubicación de los moldes y se realiza la elaboración de las hojas de corte; que tiene que ser realizado por el encargado de corte para tener la liquidación real, consumo de las telas y las mermas de cada corte que se esté realizando y a su vez tener controlados los stock de tela existente en los almacenes.. . Se debe tener un revisador de tizados para poder realizar la revisión de los tizados antes de tender las prendas ya sea con los minimizados del tizado o con la muestra para revisar de que no falte sobre piezas y que sean los lados adecuados, que no falte piquetes, otros.. Corte . Tendido, el cual consiste en extender las capas de tela en la mesa de una manera uniforme tratando de maltratarla lo menos posible.. . Corte.. Habilitado . Consiste en separar por tallas y enumeración de piezas.. . Tener habilitadores con experiencia para que puedan reaccionar en la codificación y habilitado de las piezas para que no falten al momento de ser enviado a los talleres.. Ensamble y confección . Armado de posteriores.. . Armado de delanteros.. . Ensamble.. . Atraque..

(20) 7 Control De Calidad . Revisión de costura de ensamble.. . Seguir insistiendo con el uso de la ficha técnica para un mejor control de la prenda y teniendo en cuenta las medidas de las prendas.. Lavado de prenda . Desengomado.. . Centrifugdo.. . Secado.. . Focalizado.. . Trapedo.. . Neutralizado.. . Centrifugado.. . Secado.. . Planchado.. . Despacho a limpieza.. Limpieza . Limpieza de prenda.. . Pegado de etiquetas.. . Pegado de cueros de marca en pretina.. . Pegado de botones.. . Cortado de persillas.. . Limpieza de ojal y cueros.. . Despacho a acabados.. Acabados . Colocación de piedras adhesivas.. . Planchado de láminas de piedras.. . Retirado de micas de las piedras..

(21) 8 . Marcado para botones.. . Pegar botones.. . Pegar remaches.. . Pegar placas.. . Doblado e inspección.. . Pegado de etiquetas Hantag.. . Pegado de código de barras.. . Embolsado de prendas.. Empaquetado. Despacho a destino . Distribución de empaque según lo requerido.. . Preparado de cajas.. . Cellado de cajas.. . Colocado de rótulos.. . Forrado de cajas.. . Despacho a destino.. A continuación se muestra el diagrama de bloques del proceso descrito, separado por sub-áreas de producción..

(22) 9 Proceso de producción de pantalón jean de corto recto Comercialización. Almacén. Corte. Confección. Control de calidad. Lavandería. Inicio. Recepción de pedido. Envío de tela a corte. Generación de orden de producción. Tizado. ¿Quedó bien?. Habilitado. Corte. Ensamble y confección. Envío de prendas a lavandería. Recepción de prenda lavada. Revisión de la costura de ensamble. ¿Costura correcta?. Lavado de prenda. Limpieza de prenda Acabado (se ensamblan botones, cremalleras, etc.). Empaquetado. Inspección final. ¿Todo ok?. Envío a cliente. Fase. Fin. Figura N°4: Proceso de Producción Jean Clásico (Dama) Fuente: Elaboración propia.

(23) 10 A continuación se demuestra un DAP indicando el tiempo que demora en realizar cada actividad para fabricar un jean.. Figura N°5: Diagrama de Actividades de Producción Jean Clásico (Dama) Fuente: Elaboración propia.

(24) 11 PROBLEMAS DE LA INVESTIGACIÓN Identificación Del Problema La empresa ABC, no cuenta con una estrategia de planeamiento comercial desarrollada. Por ende, las funciones de planeamiento para determinar la cantidad a producir, según las órdenes de producción que se reciben del área de Comercialización, son asumidas por el jefe de la sección de corte, quien se encuentra en el área de operaciones. Es por ese motivo que cuando ingresa una nueva orden de otro producto que tiene una prioridad alta por ser venta a canal de retail, se paraliza toda la producción que se estaba realizando en esos momentos y se procede a trabajar en la nueva orden ingresada, dejando en stand by la producción anterior. Eso ocasiona que la producción anterior se retrase y se generen horas extra de los colaboradores y sobre costos en la producción para la empresa. Otros de los problemas que se logran encontrar en la empresa es que no se llega a vender todas las prendas de los locales de su canal propio. Eso genera stock involuntario en los almacenes de productos terminados. El mismo efecto ocasiona la devolución de las prendas de los canales de retail que ellos no lograron vender en el mercado. Formulación Del Problema Problema General ¿Cuál es el impacto que se genera al reducir inventarios de la empresa con la mejora de la gestión en pronósticos de la demanda? Problemas Específicos Problema específico 1: ¿Cuánto es el ahorro económico que se obtendría al reducir inventarios de la empresa con la mejora de la gestión en pronósticos de la demanda? Problema específico 2: ¿Cuál sería el ahorro económico que se lograría al disminuir cantidad de pedidos del canal retail al reducir inventarios de la empresa con la mejora de la gestión en pronósticos de la demanda?.

(25) 12 Problema específico 3: ¿Cuánto es el ahorro económico en pago de tiempos extra de operarios al reducir inventarios de la empresa con la mejora de la gestión en pronósticos de la demanda? Problema específico 4: ¿Cuánto es el ahorro económico al disminuir stock de productos terminados en almacen? MARCO REFERENCIAL. Antecedentes Internacionales Utreras Avalos J. L. 2015, ingeniero Industrial en la Universidad San Francisco de Quito, Ecuador. “Propuesta de mejoras a los modelos de pronóstico de demanda y de control de inventario de materia prima actuales de los principales productos del segmento APH de la empresa XYZ”. En dicho trabajo aplican la metodología DMAIC y realizan una categorización ABC en base a la utilidad generada por los productos del segmento APH en el que se concluye de que el método de descomposición es el más adecuado debido a que caracteriza de mejor manera la tendencia, estacionalidad y ciclos de demanda. Finalmente se recomienda adquirir un software de ERP con el fin de tener información a tiempo real. Marín Valderrama Juliana María, 2011, ingeniera industrial en la Universidad Pontificia Universidad Javeriana, Colombia. “Propuesta de rediseño de la cadena de abastecimiento de la empresa de confecciones GAF y definición de los indicadores de gestión”. En esta tesis se genera una propuesta de mejora de los procesos productivos, con el fin de rediseñar la cadena de abastecimiento identificando variables críticas con la ayuda de herramientas e indicadores de gestión. La herramienta planteada son pronósticos de ventas que ayuden a predecir el comportamiento del mercado. Agudelo Rendón, Carolina. (2013). Universidad. Tecnológica. de. Pereira,. Colombia. “Desarrollo de un modelo para el pronóstico de la demanda por color en la empresa Coats Cadena Andina SA”. El siguiente trabajo se basa en el uso de pronósticos para series de tiempo ARMA y GARCH, con el fin de estudiar el comportamiento de las series de tiempo y los enfoques del pronóstico de la demanda a utilizar. Como conclusión, permite modelar de manera individual los distintos tipos de color para conocer cuales se deben incluir en la venta..

(26) 13 Tejada López, C. A. 2012, ingeniero industrial en la Universidad San Francisco de Quito, Ecuador. “Utilización del modelo SCOR para realizar una propuesta de rediseño del esquema de gestión del abastecimiento y del manejo de inventarios en una industria textil”. La siguiente tesis al utilizar el modelo SCOR, concluye que la empresa toma una decisión acertada al aceptar tener faltantes debido a que no representa un costo significante. Por lo tanto, se recomienda reducir cantidad de proveedores y realizar un plan de homologación y calificación de proveedores. Ramírez Agudelo, S. 2013, ingeniero industrial en la Universidad Pontificia Bolivariana, Colombia. “Comparación de metodologías estadísticas para pronóstico de demanda de productos de difícil estimación”. En esta tesis la metodología utilizada para la planeación de inventarios es la prima bayesiana, junto con distribuciones de GammaPoisson y el algoritmo tabú. En el presente trabajo se recomienda hacer un análisis exploratorio de la correlación de datos y también llevar a cabo con otro tipo de combinaciones distribucionales. Villegas Salazar, J. J., 2017, ingeniero industrial de la Universidad autónoma de Occidente de Cali, Colombia. “Diseño de un sistema de planeación de la producción en la empresa Confecciones A&J SAS.” El siguiente trabajo se realiza con el fin de gestionar de manera eficiente la cadena de suministros realizando un plan maestro de producción para poder anticiparse a la cantidad a producir. Gracias a este trabajo se concluye que el plan de requerimientos de materiales le permitió anticiparse a la demanda y poder planificar mejor su producción. Como recomendación se considera que debe ser medido el desempeño de los operarios constantemente con el fin de generar mayor compromiso en el trabajo. Orobio Hurtado, J. F., 2017, ingeniero industrial de la Universidad Autónoma de Occidente de Cali, Colombia. “Propuesta de un sistema de control de inventarios de productos terminados en la empresa Laboratorios Seres SAS de Santiago de Cali.” El siguiente trabajo propone una clasificación ABC para identificar los productos de mayor rotación en el almacén, la utilización de la simulación Montecarlo y se elige el pronóstico de regresión lineal. Como recomendación; se debe tener un mejor control de las materia prima y realizarlo de manera frecuente para poder obtener mejores pronósticos de la demanda..

(27) 14 Antecedentes Nacionales. Vásquez Médico, J.I. 2013, ingeniero industrial en la Pontificia Universidad Católica del Perú. Perú. “Propuesta de un sistema de planificación de la producción aplicado a una empresa textil dedicada a la fabricación de calcetines”. La siguiente tesis propone un sistema de planificación de la producción. La herramienta planteada consiste en utilizar pronósticos de ventas que ayuden a predecir el comportamiento del mercado y se recomienda realizar estudios más a fondo del mercado para ampliar el número de clientes. Se puede concluir que el pronóstico estacional multiplicativo es más apropiado que el anterior debido a que genera menos error. Se recomienda la aplicación contar con un software de ERP para automatizar la planificación agregada. Hinostroza Huanay, L. D. C., 2016, Ingeniera Industrial de la Universidad San Ignacio de Loyola, Perú. “Manejo de pronósticos e inventarios para la mejora del desempeño de las operaciones en una empresa textil peruana.” Se concluye que los métodos y pronóstico utilizado generar un aumento en las ventas y se recomienda monitorear de manera permanente el manejo y control de los inventarios Gordillo Cerrutti Rodrigo, 2016, ingeniero industrial en la Universidad de Lima, Perú. “Mejora en el proceso de elaboración y gestión de los pronósticos de la demanda en una empresa dedicada a la venta de productos de belleza”. Su trabajo consiste en mejorar la gestión de pronósticos de la demanda con el fin de reducir el margen de error y brindarle un beneficio económico a la empresa. Como investigación más a fondo se recomienda investigar el origen de la faltante del 20% de la demanda, debido a que no es un error de pronóstico. Rodríguez A., Lizeth J., Licla, P. & Yudith, J., 2017, ingenieros industriales en la Universidad Pontificia Universidad Católica del Perú, Perú. “Análisis y propuesta de implementación de un sistema de planificación de producción y gestión de inventarios y almacenes aplicado a una empresa de fabricación de perfiles de plásticos de pvc.” En el trabajo de tesis proponen un método de pronóstico multiplicativo y utilizar la estrategia de ajuste con el fin de generar ahorros en producción y reducir cantidad de inventario. Como conclusión, la empresa no tiene un sistema de planeamiento, el cual le permita pronosticar de manera adecuada su demanda. Por ende, se recomienda invertir en el software ERP y aplicar las 5S en cada estación de trabajo..

(28) 15 Estado Del Arte Uno de los principales flujos para conseguir información es realizar pronósticos para predecir la demanda. Sirven para realizar una mejor gestión de los costos generados por el proceso de producción y es clave para la cadena de suministros. Si bien esta herramienta no es una verdad absoluta, es fundamental para reducir la incertidumbre y así poder realizar una mejor toma de decisiones. En otras palabras, no puede haber una estrategia efectiva sin un buen pronóstico, debido a que permite controlar las cantidades que se van a producir tener conocimiento de los costos de almacenamiento y los costos de pedido de la materia prima. Además, los pronósticos se ajustan al comportamiento variable que se genera por la demanda.. A continuación se van a describir una serie de metodologías y/o herramientas que han sido utilizadas anteriormente para realizar una buena proyección en la gestión de la demanda con el fin de minimizar costos, tiempos y mejoras de la eficiencia en las empresas. Como se puede apreciar en las literaturas anteriores, se presentan distintas maneras de pronosticar la demanda y tener un buen control de inventarios. Lo cual no es nada sencillo debido a que cada vez la demanda es más variable.. Comenzando por el lado de las literaturas peruanas, uno de los pronósticos más utilizados es el pronóstico estacional multiplicativo, más conocido como Holt-Winters. Tiene la facultad de manejar datos con tendencia, datos estacionales (aditivos o multiplicativos) y datos aleatorios; el cual es una buena opción para ese tipo de demandas variadas. Otro dato a tomar en cuentas es que al realizar pronósticos, las literaturas peruanas suelen aplicar el método de clasificación ABC, el cual consiste en segmentar los productos de acuerdo a los criterios establecidos que se le brinda para tener una idea más clara de los productos con mayor impacto en el mercado. También utilizan herramientas de control de inventario y de ajuste con el fin de generar ahorros al momento de pedir materia prima o enviar productos terminados.. Por el lado de las literaturas internacionales también se utiliza el método de clasificación ABC para darle prioridad a los productos de mayor impacto. Sin embargo, también se encuentran pronósticos de la demanda más variados; como por ejemplo, el pronóstico de regresión lineal, el cual define la funcionalidad de dos o más variables que estén correlacionadas y se utiliza para pronosticar hechos significativos a largo plazo y de.

(29) 16 ese modo poder calcular la planeación agregada que se necesite encontrar. También se puede ver que utilizan la simulación Montecarlo. Inicialmente se quiso utilizar el EOQ (Cantidad económica de pedido) pero debido a un cambio de políticas que hubo en el almacén de esa empresa, se utilizó la simulación Montecarlo. El cual sirvió para estudiar la proyección de la data histórica y así realizar una propuesta de control de inventarios.. También se puede ver en otras literaturas internacionales que se utiliza el pronóstico de Holt-Winters y el pronóstico de Descomposición, el cual se utiliza para pronosticar datos estacionales en función al cálculo de los promedios móviles de un determinado periodo de tiempo. Así como también el uso de pronósticos para series de tiempo con el fin de estudiar el comportamiento de las series de tiempo y los enfoques del pronóstico de la demanda a utilizar. Con respecto a las metodologías, se puede notar que utilizan otras distintas al ABC que son como por ejemplo la metodología DMAIC que sirve para definir, medir, analizar, mejorar y controlar; la cual es muy importante para la mejora de sus procesos. Como también la prima bayesiana, junto con distribuciones de Gamma-Poisson y el algoritmo tabú.. La gestión de la demanda es un factor sumamente importante para que las empresas sean competitivas en el mercado, la cual se enfoca en evitar que haya roturas de stock o por el contrario, exceso de stock en el almacén. Es por ello de que no solo hay que fijarse en los pronósticos sino también en el flujo del proceso. Desde que se realiza el pedido de suministros hasta que se realiza la entrega del producto terminado. Esto se logra rediseñando la cadena de abastecimiento identificando variables críticas con la ayuda de herramientas e indicadores de gestión con el fin de anticiparse a la demanda y así poder planificar mejor la producción.. Marco teórico Inventario Los inventarios son la cantidad de bienes o activos fijos, que de acuerdo a lo que indica el doctor en ingeniería industrial en su artículo “Inventarios colaborativos en la optimización de la cadena de suministros” (Arango Serna, Martín – 2013) los inventarios cuales constituyen una parte del patrimonio de las empresas que ayuda a medir el impacto en los costos operacionales y es una de las medidas más importantes para evaluar la.

(30) 17 efectividad de la cadena de suministros . Los inventarios se dividen en pronósticos determinísticos o probabilísticos y pueden ser inventarios de materias primas, de envase o empaque y productos terminados. La gestión de inventarios permite asegurar y mantener una capacidad óptima de productos y satisfacer la demanda de los clientes teniendo en cuenta el low cost de mantener inventarios. También se debe tener un control de inventarios en el registro y conteo de los suministros en el almacén para controlar las en las entradas y salidas de los productos. Clasificación ABC del Inventario La distribución ABC, también conocida como el principio de Pareto en honor a Vilfredo Pareto, de acuerdo al artículo del ingeniero Faraón Largo “De gestores de contenidos a gestores de metodologías” (Faraón Llorens, Largo – 2015) indica que la distribución no sigue el patrón de la normal sino que tiene una distribución previsible en el que se describe el fenómeno estadístico en el que una pequeña cantidad de valores altos equivalen a representar más al total que un gran número de valores bajos. Una manera de verlo es dividiéndolo en el ABC tal como indica el ingeniero Orobio Hurtado en su tesis “Propuesta de un sistema de control de inventarios de productos terminados en la empresa Laboratorios Seres SAS de Santiago de Cali “ (Orobio Hurtado, 2017) menciona que el análisis se divide en 3 listas de productos en donde los productos A representan el 80% del valor total en dinero, los productos B el 15% y los productos C el último 5% restante. El objetivo por el cual se realiza esta clasificación es para saber donde se establece un mayor impacto del costo total del inventario. Siendo los del producto A los que se deben tener más en cuenta para un futuro análisis.. (Fórmula para hallar porcentaje individual de cada producto). Modelo de cantidad económica a ordenar (EOQ) Se basa en reducir los niveles de inventario pidiendo el lote económico mínimo e indispensable para no incurrir mucho en costos y obtener la máxima ganancia. b = variable Q = lote fijo.

(31) 18. Figura N°6: Modelo de cantidad económica a ordenar. Fuente: Manejo de pronósticos e inventarios para la mejora del desempeño de las operaciones en una empresa textil peruana. D = demanda S = costo de preparación de la orden H =costo de mantenimiento del inventario Punto De Re Orden (ROP) Se utiliza para realizar una nueva orden en caso el primer pedido no se de basto. d = demanda diaria L = tiempo de entrega de la orden Inventario de seguridad. Sirve para prevenir excesos en la demanda. Entonces el punto de re orden quedaría de la siguiente manera.. Para halla el stock de seguridad se tiene la siguiente ecuación.. Z = número de desviación estándar basadas en un nivel de servicio σd = deviación estándar de la demanda diaria.

(32) 19 Modelo de cantidad económica a producir. Se utiliza cuando el inventario fluye de manera continua o se acumula después de un tiempo y cuando se produce y vende al mismo tiempo.. Modelo de descuento por cantidad. Q = Cantidad ordenada D = Demanda anual S = Costo de preparación de la orden H = Costo de mantener inventario P = Precio. Q* = Cantidad a ordenar D = Demanda anual S = Costo de preparación I = % del costo de mantener del precio P = Precio unitario.

(33) 20 Pronóstico Es una herramienta fundamental para un manejo adecuado de la cadena de suministros. Se utiliza para predecir la demanda y así poder tener un mayor control de la incertidumbre en las tendencias del precio, costo de materias primas y planeación de la producción. De acuerdo a lo mencionado por la Ingeniera matemática en su artículo Administración de Operaciones, métodos de pronóstico (Verónica Valera - 2009), realizar pronósticos debe ser consistente con la filosofía de producción push/pull. La estrategia Push se enfoca en producir en función a un pronóstico de la demanda o a un itinerario determinado y la estrategia Pull limita la producción en función a los requerimientos del consumidor. Los pronósticos se dividen en 3 horizontes, los cuales serán presentados en el siguiente cuadro.. Tabla N°3: Horizontes de tiempo Fuente: Elaboración propia. Teniendo conocimiento de esto, se llega a la conclusión de que los pronósticos a utilizar serán los de horizonte a corto plazo, debido a que utilizan metodologías diferentes y tienden a ser más exactos. Como por ejemplo: Promedios móviles, Suavización exponencial, Extrapolación con tendencia, entre otros.. Modelos De Decisión Para Pronósticos Modelo Cualitativo . Jurado de Opinión ejecutiva. . Encuesta a la Fuerza de Ventas. . Método Delphi o. Proceso grupal iterativo. o. Tres tipos de participantes (tomadores de decisión, personal asesor y encuestados).

(34) 21 . Encuesta a consumidores de mercado (clientes).. . Analogía Histórica. . Estudio de Mercado. Modelo Cuantitativo. Los modelos cuantitativos se refiere a lo númerico y de acuerdo a lo mencionado por la Ing. Matemática en su artículo “Administración de Operaciones, métodos de pronóstico” (Verónica Valera - 2009). Los modelos cuantitativos se dividen por modelos de serie de tiempo, los cuales son un conjunto ordenado de múltiples observaciones de una variable que suelen ser registradas comúnmente a intervalos de tiempos variables (como por ejemplo promedio simple, promedio ponderado, suavización exponencial, suavización exponencial doble y estacional multiplicativa) y métodos causales o asociativos (regresión lineal). Respecto a saber cual elegir, uno se tiene que basar en varios cálculos de medidas de error para una mejor orientación de cual modelo tomar.Para calcular el error del pronóstico se utiliza la siguiente fórmula en mención.. El resultado es un margen de error de +- y no es exacto. Otra manera de medir el error es utilizando el error porcentual absoluto medio (MAPE). Primero se tiene que calcular el error de cada periodo, luego se divide por el valor real observado para ese periodo y finalmente se promedian los errores porcentuales. Ideal para datos reales.. También tenemos la desviación absoluta media (MAD) que mide la precisión del pronóstico al promediar errores y el Mean Squared Error (MSE), en el que cada error se eleva al cuadrado, luego se suman y se dividen entre el número de observaciones..

(35) 22 Finalmente tenemos el de señal de rastreo (TS), el cual se utiliza para demandas aleatorias. La señal de rastreo no debe superar el rango de +-6 en ningún periodo.. A continuación se presentaran otro tipo de pronósticos los cuales pueden ayudar a realizar un mejor pronóstico de la demanda, tal y como s emenciona en la tesis de la ingeniera Hinostroza “Manejo de pronósticos e inventarios para la mejora del desempeño de la soperaciones en una empresa textil” (Hinostroza Huanay, Lucía – 2016) se van a mencionar los pronósticos más utilizados y confiables al momento de querer mejor la gestión de pronósticos de la demanda. Promedio móvil simple Se aplica sobre datos históricos de las ventas. Se recomienda utilizarlo cuando presenta estacionalidad o tendencia. Pms = promedio móvil simple Dt – 1 = demanda del periodo pasado Dt – 2 = demanda de dos periodos atrás N = número de periodos a promediar o extencia definida. Promedio móvil ponderado La diferencia con el anterior, es que este método calcula el pronóstico asignando un peso ponderado a algunos elementos de tiempo por encima de otros. Pmp = promedio móvil ponderado Dt – 1 = demanda del periodo pasado Dt – 2 = demanda de dos periodos atrás Dt = demanda del periodo t W = peso (%) que se le dara al valor real.

(36) 23 Suavizamiento exponencial o aminorado Se dice que es el más aceptado porque es fácil de formular, se requieren pocos cálculos, los requisitos para una base histórica son mínimos y las pruebas para la exactitud son fáciles de calcular. Pex = pronostico exponencial para el periodo actual Pγex (t – 1) = pronostico exponencial para el periodo anterior D (t – 1) = demanda real del periodo anterior. (ᾳ) = tasa deseada de crecimiento de respuesta (ᾳ) es el parámetro de suavizamiento y su valor varía de 0 – 1. El objetivo de la constante Atenuación es determinar el grado de velocidad ante el pronóstico y la venta real. Pex = Pex (t-1) + α (D (t-1) – Pex (t-1)) Pex = α D (t-1) + ((1- α) * Pex (t-1)) P ex (t+1) = Pex + α (D (t-1) – Pex (t)) P ex (t+1) = α D (t-1) + ((1- α) * Pex (t)) Suavizamiento exponencial y tendencia Para este método se suaviza las estimaciones del promedio y la tendencia. Se realiza con 2 constantes y se calcula el estimado y la tendencia para cada periodo. La segunda constante será conocida como delta (ᵹ). Para armar la ecuación se debe dar un valor de forma manual, el cual se puede basar en datos históricos..

(37) 24. Análisis de regresión lineal en pronósticos Permite analizar el impacto de los factores causales en correlación con la demanda del producto para obtener un estimado. Determina si los cambios de una variable influye en los cambios de la otra. Y = a + bX Y = Valor de la variable dependiente que se busca resolver. a = intercepción en el eje vertical (y) b = pendiente de la recta X = variable independiente o unidades de tiempo. Existen 3 medidas de precisión, las cuales son el coeficiente de correlación lineal de la muestra, el coeficiente de correlación y el coeficiente de determinación. r=. 𝑛∗∑𝑥∗𝑦 √(𝑛 ∗ ∑𝑥 2 − (∑𝑥)2)(𝑛 ∗ ∑𝑦 2 − (∑𝑦)2). Planeamiento de Ventas y Operaciones S&OP Es una planeación integral entre el área de ventas y operaciones. Toda empresa tiene recursos finitos, de los cuales esta estrategia se va encargar de determinar como distribuirlos, definiendo la estructura organizacional, los procesos productivos, entre otras cosas. Esta estrategia se inicia analizando el presupuesto. Para que esta estrategia marche.

(38) 25 bien, las áreas involucradas deben pensar en utilizar los recursos en conjunto y no solo en beneficio a su área. La planeación de ventas y operaciones debe ser liderada por un comité quienes serán los encargados de fundamentar los criterios y estrategias competitivas mediante una planeación táctica con el fin de asegurar el cumplimiento de los objetivos. Ellos serán los encargados de tomar parte de las funciones determinantes en la creación y consumo de valor. Una vez que las funciones tienen claro su plan, se debe compartir con el resto de funciones, incluso con grupos de interés externo de la empresa. Se debe tener en cuenta que con el pasar del tiempo las funciones pueden cambiar, lo cual dependería de las condiciones del entorno. Una característica de esta estrategia de planeamiento es que compromete a los gestores de las funciones en cumplimiento de desempeño con el fin de incentivar a realizar las funciones de manera correcta. Es importante reconocer las posibilidades reales de la planeación de ventas y operaciones de acuerdo al nivel de madurez del negocio para no generar falsas expectativas. Todo esto se logra a las 5 etapas mencionadas por Julio Padilla Solis en su artículo “La evolución del planeamiento de ventas y operaciones” (Padilla Solís, Julio – 2014). Las cuales son Arquitectura del proceso propuesto para el S&OP, razones de la necesidad del cambio, entradas, salidas y lógica del proceso, lo que no hay que hacer, etapas del proceso, explotación de las salidas del proceso y factores de éxito. Teniendo bien definido estos puntos es loque hace un mejor planeamiento de ventas y operaciones. OBJETIVOS Objetivos General Medir el impacto que se logrará al reducir inventarios de la empresa con la mejora de la gestión en pronósticos de la demanda. Objetivos Específicos Objetivo específico 1: Medir el ahorro de costos de producción de jeans que se obtendría al reducir inventarios de la empresa con la mejora de gestión en pronósticos de la demanda..

(39) 26 Objetivo específico 2: Medir el ahorro económico que se lograría al disminuir cantidad de pedidos del canal retail al reducir inventarios de la empresa con la mejora de la gestión en pronósticos de la demanda. Objetivo específico 3: Determinar el ahorro en pago de tiempos extra de operarios al reducir inventarios de la empresa con la mejora de la gestión en pronósticos de la demanda. Objetivo específico 4: Determinar el ahorro económico al disminuir stock de productos terminados en almacén. JUSTIFICACIÓN Teórica La justificación teórica se basa en los aportes de la investigación para la ingeniería industrial con el fin de ampliar los conocimientos de los pronósticos de la demanda y la utilización de la metodología S&OP. Se pretende mejorar la gestión de pronósticos de la demanda siendo más precisos al reducir los tiempos y costos de la fabricación del producto. Práctica La justificación práctica se basa en realizar pronósticos de la demanda del producto estrella, jean recto para damas, para poder tener un mejor conocimiento de la cantidad necesaria de productos a fabricar y así reducir tiempos en la fabricación y reducción de costos de inventario y de pago a horas extras de trabajadores. Por otro lado, con una mayor precisión de los productos a fabricar se podrá saber la cantidad más exacta para enviar a las tiendas propias. Social La empresa de donde se realiza la investigación es del rubro textil y se encuentra ubicado en el distrito de San Juan de Lurigancho, Lima, Perú. El impacto de esta tesis será beneficioso para futuras proyecciones que se quieran realizar en el futuro y así tener un mejor conocimiento de la demanda del mercado..

(40) 27 HIPÓTESIS HIPÓTESIS GENERAL. REAL. NULA. El uso de pronósticos de la demanda reducirá inventarios de la empresa textil. El uso de pronósticos de la demanda no reducirá inventarios de la empresa textil.. El uso de pronósticos de la demanda no generará un ahorro de costos en la producción de jeans. El uso de pronósticos de la demanda lograría El uso de pronósticos de la demanda no disminuir cantidad de pedidos del canal retail al lograría disminuir cantidad de pedidos reducir inventarios. del canal retail al reducir inventarios. ESPECÍFICA El uso de pronósticos de la demanda generará El uso de pronósticos de la demanda no un ahorro en pago de tiempos extra de operarios generará un ahorro en pago de tiempos al reducir inventarios. extra de operarios al reducir inventarios. El uso de pronósticos de la demanda no El uso de pronósticos de la demanda generará generará un ahorro económico al un ahorro económico al disminuir stock de de disminuir stock de productos terminados productos terminados en almacén. en almacén. El uso de pronósticos de la demanda generará un ahorro de costos en la producción de jeans. Tabla N°4: Hipótesis Fuente: Elaboraricón propia.

(41) 28. PROBLEMA Problema general. MATRIZ DE CONSISTENCIA OBJETIVOS HIPOTESIS Objetivo general Hipótesis general. ¿Cuál es el impacto que se genera Medir el impacto que se logrará al al reducir inventarios de la empresa reducir inventarios de la empresa con con la mejora de la gestión en la mejora de la gestión en pronósticos de la demanda? pronósticos de la demanda. Problema específico ¿Cuánto es el ahorro de costos de producción que se obtendría al reducir inventarios de la empresa con la mejora de la gestión en pronósticos de la demanda?. Objetivo específico Medir el ahorro de costos de producción de jeans que se obtendría al reducir inventarios de la empresa con la mejora de gestión en pronósticos de la demanda.. ¿Cuál sería el ahorro económico que se lograría al disminuir la cantidad de pedidos del canal retail al reducir inventarios de la empresa con la mejora de la gestión en pronósticos de la demanda?. Medir el ahorro económico que se lograría al disminuir cantidad de pedidos del canal retail al reducir inventarios de la empresa con la mejora de la gestión en pronósticos de la demanda.. Determinar el ahorro en pago de ¿Cuánto es el ahorro económico en tiempos extra de operarios al reducir pago de tiempos extra de operarios inventarios de la empresa con la al reducir inventarios de la empresa mejora de la gestión en pronósticos con la mejora de la gestión en de la demanda. pronósticos de la demanda? ¿Cuánto es el ahorro económico al disminuir stock de productos terminados en almacén recudiendo inventarios?. Determinar el ahorro económico al disminuir stock de productos terminados en almacén.. VARIABLES Independiente. El uso de pronósticos de la demanda reducirá inventarios de la empresa textil. Pronósticos de la demanda. Hipótesis específica. Dependiente. INDICADORES. METODOLOGÍA Tipo. Reducción de costos. Tipo de investigación Correlacional bivariada Método. El uso de pronósticos de la demanda generará un ahorro de costos en la producción de jeans. El uso de pronósticos de la demanda lograría disminuir cantidad de pedidos del canal retail al reducir inventarios.. El uso de pronósticos de la demanda generará un ahorro en pago de tiempos extra de operarios al reducir inventarios. El uso de pronósticos de la demanda generará un ahorro económico al disminuir stock de productos terminados en almacén.. Tabla N°5: Matriz de consistencia Fuente: Elaboración propia. Mejora de tiempos de pago. Reducción de inventarios. El método es cuantitativa. Reducir la variación del pronóstico con lo real.

(42) 29 MARCO METODOLÓGICO. Metodología El siguiente trabajo de tesis se realizará utilizando una metodología cuantitativa, en el cual se analizará el impacto en tiempos y costos al implementar una mejora en la gestión de pronósticos de la demanda. Paradigma El estudio es de paradigma positivista y tendrá un alcance correlacional bi-variable. Es decir, se estudiarán dos variables dentro del área de estudio: Pronósticos de demanda y reducción de inventarios. Enfoque El enfoque es cuantitativo debido a que tiene resultados numéricos en función a datos estadísticos los cuales han sido observados. Con estos resultados es que se podrán plantear una solución al problema. Método. El método es cuasi experimental debido a que se trabajará con un muestreo preseleccionado, el cual es el personal operativo encargo de las funciones diarias para la fabricación de los jeans. VARIABLES. Independiente. La variable independiente es el pronóstico de la demanda porque no dependen de otra variable para realizar su función. En cambio, la otra variable si depende de esta. Su función será tener una mejor proyección más acertada de la cantidad necesaria para vender sin incurrir en muchos gastos y tiempos..

(43) 30 Dependiente. En este caso la variable dependiente es la reducción de inventarios y está sujeta al cambio que realice la variable dependiente. Es la variable que demostrará si funcionó el método a aplicar y de ese modo descubrir si las hipótesis fueron correctas y se cumplieron los objetivos. POBLACIÓN Y MUESTRA. Población y Muestra. La problación a estudiar se basará en el personal del área de operaciones que trabajan en el proceso de fabricación de jeans. Muestra. En este caso la muestra a utilizar son los 24 operarios que trabajan en el área de operaciones. UNIDAD DE ANÁLISIS. Todos los operarios que participan en la fabricación de jeans para dama de la empresa ABC. INSTRUMENTOS Y TÉCNICAS Instrumentos. La empresa ABC desea implementar mejoras para continuar en su crecimiento como empresa y en este año 2017 se decidió realizar una encuesta a los trabajadores la cual será utilizada en esta tesis para demostrar la importancia de realizar un mejor pronóstico de la demanda y así tener una mejor proyección de las ventas reales y reducir tiempos y costos de producción. En dicha encuesta se calificará del 0 al 2. Siendo el 2 más importante y el 0 menos importante con el fin de validar la importancia de implementar pronósticos..

(44) 31 Letra A B C. Opción Ponderación De acuerdo 2 Parcialmente de acuerdo 1 Desacuerdo 0 Tabla N°6: Ponderación de encuesta Fuente: Elaboración propia. N° 1 2 3 4 5 6 7 8. PREGUNTAS ¿Considera que el método de pronóstico actual para proyectar la demanda no es el más apropiado? ¿Se utiliza suficiente data histórica de las ventas de periodos anteriores para estimar la demanda? ¿La proyección realizada cubre de manera correcta la demanda de locales de canal propio? ¿Se deben priorizar los pedidos de canal retail? ¿Se ha presentado sobre costos por exceso de pedidos de canal retail? ¿Se ha presentado sobrecarga laboral por exceso de pedidos de canal retail? ¿Se ha presentado sobre costos por exceso de productos en stock? ¿Consideran que se debe realizar una nueva gestión en los pronósticos de inventario? Tabla N°7: Encuesta Fuente: Elaboración propia. Técnicas Se realizó el cálculo de confiabilidad del software estadístico “SPSS versión 22” el cual demuestra que si es confiable por ser mayor a 0.80.. Figura N°7: SPSS Fuente: Programa estadístico SPSS 22.

(45) 32 PROCEDIMIENTOS Y MÉTODO DE ANÁLISIS Procedimiento Se muestra la serie de respuestas realizadas por los 24 operarios. Personas / preguntas 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. A A A A B A A B A B A A A B A A A A B A A A B B. A A B A A A A B A A A A B A A A A A A B A A B B. B A A B B A A B B B A A B B B B A A B B B A B A. A A B B B A A B B B A A B B A A B A A A A A B B. A A A A A A A B B B A A B A A A A A B A A A B B. A A A A A A A B A A A A B B A B A A B A A B B B. A A A A B A A A A B A A B A A B B A A B A A B B. A A B A B B A A B B A A B A A A A A B A A A B B. Tabla N°8: Respuestas de encuesta Fuente: Instrumento de la universidad técnica de Ambato, Ecuador..

(46) 33 Método de análisis Al tener la respuesta de los cuestionarios se procedió a darle un monto un valor a cada respuesta. Se detalla en la tabla siguiente: Personas / total 1 2 3 4 5 6 7 8 preguntas 15 1 2 2 1 2 2 2 2 2 16 2 2 2 2 2 2 2 2 2 13 3 2 1 2 1 2 2 2 1 14 4 2 2 1 1 2 2 2 2 11 5 1 2 1 1 2 2 1 1 15 6 2 2 2 2 2 2 2 1 16 7 2 2 2 2 2 2 2 2 10 8 1 1 1 1 1 1 2 2 12 9 2 2 1 1 1 2 2 1 10 10 1 2 1 1 1 2 1 1 16 11 2 2 2 2 2 2 2 2 16 12 2 2 2 2 2 2 2 2 9 13 2 1 1 1 1 1 1 1 12 14 1 2 1 1 2 1 2 2 15 15 2 2 1 2 2 2 2 2 13 16 2 2 1 2 2 1 1 2 14 17 2 2 2 1 2 2 1 2 16 18 2 2 2 2 2 2 2 2 11 19 1 2 1 2 1 1 2 1 13 20 2 1 1 2 2 2 1 2 15 21 2 2 1 2 2 2 2 2 15 22 2 2 2 2 2 1 2 2 8 23 1 1 1 1 1 1 1 1 9 24 1 1 2 1 1 1 1 1 VARIANZA 0.2156 0.1957 0.2536 0.2591 0.2156 0.2319 0.2319 0.2446 6.6014. Tabla N°9: Valores de las respuestas de la encuesta Fuente: Instrumento de la universidad técnica de Ambato, Ecuador.. Obteniendo las varianzas se puede aplicar la fórmula indicada para encontrar el alfa..

(47) 34. α = Coeficiente de alfa Cronbach K = Número de preguntas = 8= 𝑆𝑡2 = Varianza de la suma de las preguntas = 6.6014 𝑆𝑡2 = Sumatoria de varianza de las preguntas = 1.8478 Reemplazando los datos por la fórmula se obtiene lo siguiente: α =. 8 7. (1 −. 81.8478 6.6014. ). α = 0.823. Figura N°8: Correlación Pearson Fuente: Programa estadístico SPSS 22. Figura N°9: Correlación Spearman Fuente: Programa estadístico SPSS 22.

(48) 35 En ambas correlaciones estadísticas, tanto para la de Pearson como la deSpearman, se demuestra su significancia en el nivel de 0.05 RESULTADOS. Se realizará un análisis de cada pregunta con el fin de mostrar la opinión de los operarios y así ver si es importante realizar una mejora en la gestión de pronósticos de inventarios. Pregunta 1: ¿Considera que el método de pronóstico actual para proyectar la demanda no es el más apropiado? Como se puede apreciar en la tabla y la figura, más del 70% están de acuerdo con que el método actual no es el más apropiado Respuestas Cantidad Porcentaje Porcentaje acumulado A 17 71% 71% B 7 29% 100% C 0 0% 100% Total 24 100% 100% Tabla N°10: Respuesta porcentual de la pregunta 1 Fuente: Elaboración propia. Porcentaje 0%. 29% 71%. A. B. C. Figura N°10: Gráfica de la pregunta 1 Fuente: Elaboración propia. Pregunta 2 ¿Se utiliza suficiente data histórica de las ventas de periodos anteriores para estimar la demanda?.

(49) 36 Como se puede apreciar, el 75% de trabajadores está de acuerdo con que se utiliza suficiente data histórica para realizar un buen pronóstico de la demanda. Respuestas Cantidad Porcentaje Porcentaje acumulado A 18 75% 75% B 6 25% 100% C 0 0% 100% Total 24 100% 100% Tabla N°1: Respuesta porcentual de la pregunta 2 Fuente: Elaboración propia. Porcentaje 0% 25% 75%. A. B. C. Figura N°11: Gráfica de la pregunta 2 Fuente: Elaboración propia. Pregunta 3 ¿La proyección realizada cubre de manera correcta la demanda de locales de canal propio? Como se puede apreciar más de la mitad no consideran que cubre la demanda de manera correcta. Respuestas Cantidad Porcentaje Porcentaje acumulado A 10 42% 42% B 14 58% 100% C 0 0% 100% Total 24 100% 100% Tabla N°12: Respuesta porcentual de la pregunta 3 Fuente: Elaboración propia.

(50) 37. Porcentaje 0%. 42% 58%. A. B. C. Figura N°12: Gráfica de la pregunta 3 Fuente: Elaboración propia. Pregunta 4 ¿Se deben priorizar los pedidos de canal retail?. Esta es posiblemente le pregunta más complicada de todas. Los clientes mayoristas, que vienen a ser los de canal retail, son quienes tienen prioridad en sus pedidos y eso hace que los trabajadores terminen incurriendo en las horas extras y eso lo demuestran en la encuesta. Poco más de la mitad está segura de que si se le debe dar prioridad. Es por ese motivo la importancia de realizar mejores pronósticos de la demanda para poder sustentarles con data histórica a los de canal retail que no venden todo lo que piden y así ambos podrían beneficiarse.. Respuestas Cantidad Porcentaje Porcentaje acumulado A 13 54% 54% B 11 46% 100% C 0 0% 100% Total 24 100% 100% Tabla N°13: Respuesta porcentual de la pregunta 4 Fuente: Elaboración propia.

(51) 38. Porcentaje 0%. 46% 54%. A. B. C. Figura N°13: Gráfica de la pregunta 4 Fuente: Elaboración propia. Pregunta 5 ¿Se ha presentado sobre costos por exceso de pedidos de canal retail? Más del 70% de los trabajadores tiene conocimiento de lo que sucede en la sobreproducción y es por ese motivo de importancia de los pronósticos y poder de negociación para realizar una buena propuesta que sea beneficiosa para ambas partes.. Respuestas Cantidad Porcentaje Porcentaje acumulado A 17 71% 71% B 7 29% 100% C 0 0% 100% Total 24 100% 100% Tabla N°14: Respuesta porcentual de la pregunta 5 Fuente: Elaboración propia.

(52) 39. Porcentaje 0% 29% 71%. A. B. C. Figura N°14: Gráfica de la pregunta 5 Fuente: Elaboración propia. Pregunta 6 ¿Se ha presentado sobrecarga laboral por exceso de pedidos de canal retail? Casi 2/3 de los trabajadores aceptan la situación actual con los canales de retail y el otro 1/3 de los trabajadores está parcialmente de acuerdo. Respuestas Cantidad Porcentaje Porcentaje acumulado A 16 67% 67% B 8 33% 100% C 0 0% 100% Total 24 100% 100% Tabla N°15: Respuesta porcentual de la pregunta 6 Fuente: Elaboración propia. Porcentaje 0%. 33% 67%. A. B. C. Figura N°15: Gráfica de la pregunta 6 Fuente: Elaboración propia.

(53) 40 Pregunta 7 ¿Se ha presentado sobre costos por exceso de productos en stock? El 67% de los trabajadores tiene conocimiento de que ese indicador es el que ha hecho de que el área de operaciones se de cuenta que no está haciendo precisamente el trabajo más óptimo y por ese motivo es que saben que se debe de mejorar la gestión de los pronósticos de la demanda Respuestas Cantidad Porcentaje Porcentaje acumulado A 16 67% 67% B 8 33% 100% C 0 0% 100% Total 24 100% 100% Tabla N°16: Respuesta porcentual de la pregunta 7 Fuente: Elaboración propia. Porcentaje 0%. 33% 67%. A. B. C. Figura N°16: Gráfica de la pregunta 7 Fuente: Elaboración propia. Pregunta 8 ¿Consideran que se debe realizar una nueva gestión en los pronósticos de inventario? 2/3 de las personas entrevistadas aprueban el cambio y el resto está parcialmente de acuerdo. No hay saldo negativo..

(54) 41 Respuestas Cantidad Porcentaje Porcentaje acumulado A 16 67% 67% B 8 33% 100% C 0 0% 100% Total 24 100% 100% Tabla N°17: Respuesta porcentual de la pregunta 8 Fuente: Elaboración propia. Porcentaje 0%. 33% 67%. A. B. C. Figura N°17: Gráfica de la pregunta 8 Fuente: Elaboración propia. Luego de ver cada una de las respuestas de manera individual se ha logrado comprobar la aceptación de los trabajadores y necesidad de la empresa en mejorar la gestión de pronósticos de la demanda para poder reducir costos y tiempos al momento de fabricar pantalones de jean. Teniendo conocimiento de que ahora se tiene la aprobación para realizar la gestión de pronósticos de la demanda se realizó una clasificación ABC para poder evaluar cual de los productos que fabrican tiene mayor importancia y entre ellos salió el jean para dama de corte recto, dejando como no tan importantes la fabricación de polos y casacas.   . Jeans para dama de corte recto (A). Casacas de jean (B): Polos ( C)..

(55) 42. Figura N°18: Pareto Fuente: Elaboración propia. Sabiendo cual es el producto del que se va realizar la tesis se optó por utilizar la herramienta de calidad mejor conocida como Diagrama de Ishikawa para saber cuales son los problemas principales.. Figura N°19: Diagrama de Ishikawa Fuente: Elaboración propia.

(56) 43 Teniendo los problemas bien identificados es que se puede proceder con la correcta gestión de pronósticos de la demanda pero antes de comenzar es importante tener en cuenta la siguiente herramienta de calidad para que su proceso de producción sea más efectivo. La herramienta a utilizar son las 5S, también conocido como housekeeping y son las siguientes:. Figura N° 20: Las 5 S Fuente: Las 5s pilares de la fábrica visual. El propósito de utilizar esta herramienta es con el fin de aplicarla en el proceso de fabricación del jean para poder tener un mayor rendimiento, producri menos defectos, cumplir mejor los plazos y más segura. A continuación se realizará una breve explicación de cada una de las 5S. Seiri, también conocido como arreglo apropiado u organización, consiste en utilizar lo necesario y así poder eliminar todo lo no necesario para evitar la compra innecesaria de la tela y suministros. El saber que es lo que se necesita y lo que no, se evita tener exceso de inventario que origine gastos extras y se obtiene más espacio libre. Ese tipo de organización también puede servir para saber elegir la tela necesaria y clasificarla al momento de los envíos a los talleres, tanto para la materia prima como para productos terminados, evaluar el tizado y la costura correcta.. Otro paso a realizar es Seiton, también conocido como orden. Se puede definir como la organización de los elementos y se debe aplicar de forma paralela con la.

(57) 44 organización. Seiton consiste en tener todas las herramientas y máquinas a utilizar en su ubicación correspondiente, de ese modo se puede mantener el orden y la cantidad necesaria de tela para no dejar muchos retazos o merma innecesaria. Con respecto a los productos terminados, en el momento que se vayan a almacenar se debe especificar no solo la ubicación de los mismos, sino que también el número máximo de jeans por caja y el número máximo de cajas.. El tercer paso a realizar es Seiso, también conocido como limpieza. Está comprobado que las personas se sienten más cómodas al trabajar en un ambiente limpio para una mayor productividad, es por eso la importancia del constante mantenimiento de las máquinas y aseo de los lugares de trabajo. El aseo a las máquinas también ayuda a descubrir defectos de funcionamiento por la introducción de polvo, lubricación inadecuada, entre otros problemas.. El cuarto paso a realizar es Seiketsu, también conocido como limpieza estandarizada. Este paso solo se logra cuando se vienen trabajando de manera constante los 3 pasos anteriores que son organización, orden y limpieza. Esto paso no es que se realice una actividad como tal, sino que va más referido al trabajador, quien debe estar con la ropa adecuada para el trabajo y plantearse maneras de como continuar manteniendo el orden y limpieza en el trabajo.. El quinto paso a realizar Shitsuke, también conocido como disciplina. Como su mismo nombre lo dice, consiste en mantener esta filosofía en el trabajo con el fin de realizar un mejor trabajo y obtener mejores resultados. Tiene que convertirse en un hábito con el fin de mantener en constante funcionamiento las 5S. Los beneficios de esta filosofía de trabajo generan reducción de costos de mantenimiento por tener menor nivel de inventarios, cero despilfarros, crecimiento de fiabilidad del equipo al tener menor número de averías y menor número de productos defectuosos, reducción de accidentes y crecimiento del tiempo medio entre fallas como traslados inútiles y cambio de herramientas. Todo esto genera un aumento de confianza al trabajador con la posibilidad de cometer menos errores, genera mejor calidad de trabajo y muestra un crecimiento corporativo..

(58) 45 A continuación se mostraran los objetivos trazados en la tesis y demostrar que las hipótesis que se mostraron en su momento son viables y con respaldo de data histórica. PROPUESTAS DE MEJORA OBJETIVO 1. Medir el ahorro de costos de producción de jeans que se obtendría al reducir inventarios de la empresa con la mejora de gestión en pronósticos de la demanda. Los resultados a presentar se basarán en los pronósticos utilizados para cumplir con los objetivos trazados y así poder determinar si las hipótesis fueron válidas. A continuación mencionaré los 3 pronósticos utilizados: . Suavización Exponencial con Tendencia y Estacionalidad Multiplicativa (Holt-Winters).. . Suavización Exponencial con Tendencia.. . Pronóstico con Promedio Móvil Simple y Factor Estacional.. Se realizaron los pronósticos mencionados con el fin de ver cuál de todos es el que tiene el menor porcentaje medio absoluto (EPMA). Al notar que la data histórica si tiene tendencia fue claro que el que presenta menor EPMA es el de Suavización Exponencial con Tendencia y Estacionalidad multiplicativo (Holt-Winters) obteniendo un porcentaje de 4.9%, un alfa de 3,18%, un beta de 38,35% y un gamma de 59.76%. Para lograr realizar el pronóstico se utilizaron las siguientes fórmulas.. En la tabla N°18 se demuestra que el pronóstico propuesto es mejor que el que se utiliza actualmente. Se presentan las ventas reales de enero a julio del 2017, a su costado la cantidad de jeans que se hubieran fabricado si se hubiera utilizado el pronóstico propuesto, seguido de la cantidad de jeans producidos con el pronóstico que utilizan actualmente y al final tenemos una desviación porcentual de ambos pronósticos con las ventas reales. Lo que se desea mostrar es que el pronóstico propuesto tuvo una desviación más pequeña con las ventas reales, lo que demuestra que el nuevo método es más preciso que el anterior. Los porcentajes totales con el promedio absoluto del año..

(59) 46. MES. VENTAS REALES 2017. ENERO FEBRERO MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO TOTAL. 18435 18798 21343 19853 20484 28232 35456 162601. DESVIACIÓN % de PRON. PRONÓSTICO PRON. PROPUESTO PROPUESTO ACTUAL CON VENTAS REALES: 18524 18753 0.48% 18813 19668 0.08% 19895 19865 -6.78% 19885 20424 0.16% 20584 21479 0.49% 28301 29158 0.24% 35481 35787 0.07% 161483 165134 0.75%. DESVIACIÓN % DE PRON. ACTUAL CON VENTAS REALES 1.72% 4.63% -6.92% 2.88% 4.86% 3.28% 0.93% 1.63%. Tabla N°18: Variación de pronósticos Fuente: Elaboración propia. En la tabla N°19 lo que se pretende mostrar es la desviación entre ambos pronósticos, donde demuestra que el método actual fabrican una mayor cantidad. Por otro lado, el motivo pro el cual se colocaron las ventas de años pasados es para demostrar algo muy común al momento de pronosticar las ventas; uno siempre quiere vender más y es por eso que el método actual consiste en sacarle un promedio del mismo mes de los 3 últimos años y multiplicarlo por el porcentaje de crecimiento del PBI el cual en su momento fue de 3.5%. Sin embargo, que el PBI se haya incrementado no significa que suceda exactamente lo mismo con las empresas. Hay ocasiones como en este caso que en vez de aumentar termina disminuyendo.. AÑO 2014 ENERO 17436 FEBRERO 18952 MARZO 17877 ABRIL 19174 MAYO 22901 JUNIO 27369 JULIO 32922 AGOSTO 38010 SETIEMBRE 33419 OCTUBRE 30404 NOVIEMBRE 22626 DICIEMBRE 18335 TOTAL 299425 MES. UNIDADES AÑO AÑO PRONOSTICO PRON. DESVIACIÓN % 2015 2016 PROPUESTO ACTUAL 17946 18973 18524 18753 1.24% 19753 18302 18813 19668 4.54% 18947 20754 19895 19865 -0.15% 20130 19893 19885 20424 2.71% 18775 20583 20584 21479 4.35% 28933 28214 28301 29158 3.03% 34168 36639 35481 35787 0.86% 38333 39158 38822 39849 2.65% 30437 32017 31921 33077 3.62% 28608 29906 29728 30677 3.19% 24764 25625 24974 25191 0.87% 19112 20373 19784 19949 0.83% 299906 310437 306712 313877 2.31% Tabla N°19: Pronóstico Holt-Winters Fuente: Elaboración propia.

(60) 47 Como se puede apreciar, la variación del nuevo pronóstico (Holt-Winters) en comparación con el pronóstico actual de la empresa hubo una desviación promedio anual del 2.31%, lo cual trae una diferencia de costos en suministros bastante considerable. Corroborando que el pronóstico es el adecuado, se hace una evaluación de costo por fabricación de jean, el cual es de S/.50.15, en función a las cantidades pronosticadas.. MES ENERO FEBRERO MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO SETIEMBRE OCTUBRE NOVIEMBRE DICIEMBRE TOTAL. PRON. PROPUESTO 928,978.60 943,471.95 997,734.25 997,232.75 1,032,287.60 1,419,295.15 1,779,372.15 1,946,923.30 1,600,838.15 1,490,859.20 1,252,446.10 992,167.60 15,381,606.80. SOLES PRON. ACTUAL 940,462.95 986,350.20 996,229.75 1,024,263.60 1,077,171.85 1,462,273.70 1,794,718.05 1,998,427.35 1,658,811.55 1,538,451.55 1,263,328.65 1,000,442.35 15,740,931.55. VARIACIÓN MONETARIA -11,484.35 -42,878.25 1,504.50 -27,030.85 -44,884.25 -42,978.55 -15,345.90 -51,504.05 -57,973.40 -47,592.35 -10,882.55 -8,274.75 -359,324.75. Tabla N°20: Ahorro de costos en canal propio Fuente: Elaboración propia. Como se aprecia en la tabla N°20, se ve una diferencia de S/.359,324.75 anual, la cual se logró con la sumatoria de las multiplicaciones de las cantidades producidas al mes por el costo de producción del jean (S/.50,15). Esto demuestra la importancia de realizar una mejor gestión en pronósticos y así poder evitar costos de producción innecesarios. Por tal motivo, de este modo se demuestra que el primer objetivo ha sido cumplido. OBJETIVO 2 Medir el ahorro económico que se lograría al disminuir la cantidad de pedidos del canal retail con la mejora de la gestión en pronósticos de la demanda. Siguiendo con el segundo objetivo, en base a la data histórica, se quiere proponer a las tiendas de retail darles menos jeans de los que solicitan sin alterar su nivel de ventas. El acuerdo con los canales de retail es que ellos solicitan una cantidad de jeans que ponen a la venta y todo lo que no se venda se devuelve a la empresa ABC. Dado el poder de negociación que los canales de retail tienen es que tienden a solicitar cantidades elevadas.