Diseño de un sistema de gestión de pedidos para la empresa INDUSTRIAS J.E.R. INDUJER S.A.S.

INDUJER S.A.S., dedicada a la producción y comercialización de artículos para construcción y pintura, está presentando incumplimiento en sus pedidos en periodos de alta demanda y las medidas adoptadas para mitigar el impacto sobre el nivel de servicio le están causando sobrecostos y disminución de l...

Full description

Autores:
Landázury Patiño, Samuel Joseph
Ribón Duque, Hidaí José
Torrijos Cantillo, Andrea Carolina
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad del Norte
Repositorio:
Repositorio Uninorte
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/8920
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10584/8920
Palabra clave:
sistema de gestión de pedidos, pronósticos, inventarios, Excel.
Order management system, forecasting, inventory, Excel.
Rights
License
Universidad del Norte
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description INDUJER S.A.S., dedicada a la producción y comercialización de artículos para construcción y pintura, está presentando incumplimiento en sus pedidos en periodos de alta demanda y las medidas adoptadas para mitigar el impacto sobre el nivel de servicio le están causando sobrecostos y disminución de las ganancias. Por tal motivo, se diseñó un sistema de gestión de pedidos enfocado en los tres productos más vendidos durante el segundo semestre de 2019 (brocha Mona, cepillo de bronce y rodillo de felpa). Se categorizaron los productos con el método ABC y se estableció que siete referencias se encuentran en la categoría A, con aproximadamente el 80% de la inversión, por lo cual requieren un control más riguroso del inventario y priorización de los recursos. Adicionalmente, se empleó el Sistema de Revisión Continua para calcular stock de seguridad y punto de reorden para dichas referencias, con el objetivo de ofrecerle a la empresa criterios para la toma de decisiones. Para realizar un análisis de la demanda que le permita a la empresa planificar sus procesos de forma acorde y generar pronósticos futuros, se evaluaron los métodos de pronóstico Media Móvil, Suavizamiento Exponencial Simple, Holt, Holt-Winters y Box-Jenkins con el fin de seleccionar el de mejor ajuste a la serie de tiempo. Se encontró que el mejor método de pronóstico para la empresa es Holt-Winters con un error porcentual promedio inferior al 9%. La disponibilidad de información relacionada con los pedidos constituyó una limitación para el desarrollo del proyecto. Por ello se generó un aplicativo en Excel haciendo uso de macros y VBA diseñado para proporcionarle a la empresa una herramienta para el procesamiento y almacenamiento de los pedidos y datos relacionados. Se buscó desarrollar una herramienta acorde a las necesidades y limitaciones específicas de la empresa y se espera que el sistema de gestión de pedidos funcione como referente para otras PYMES con condiciones similares.
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Adicionalmente, se empleó el Sistema de Revisión Continua para calcular stock de seguridad y punto de reorden para dichas referencias, con el objetivo de ofrecerle a la empresa criterios para la toma de decisiones. Para realizar un análisis de la demanda que le permita a la empresa planificar sus procesos de forma acorde y generar pronósticos futuros, se evaluaron los métodos de pronóstico Media Móvil, Suavizamiento Exponencial Simple, Holt, Holt-Winters y Box-Jenkins con el fin de seleccionar el de mejor ajuste a la serie de tiempo. Se encontró que el mejor método de pronóstico para la empresa es Holt-Winters con un error porcentual promedio inferior al 9%. La disponibilidad de información relacionada con los pedidos constituyó una limitación para el desarrollo del proyecto. Por ello se generó un aplicativo en Excel haciendo uso de macros y VBA diseñado para proporcionarle a la empresa una herramienta para el procesamiento y almacenamiento de los pedidos y datos relacionados. Se buscó desarrollar una herramienta acorde a las necesidades y limitaciones específicas de la empresa y se espera que el sistema de gestión de pedidos funcione como referente para otras PYMES con condiciones similares.INDUJER S.A.S., dedicated to the production and marketing of items for construction and painting, is failing to fulfil its orders during high demand periods and the measures adopted to mitigate the impact on the level of service are causing overruns and decrease of the earnings. Therefore, an order management system was designed, focusing on the three most sold products during the second semester of 2019 (Mona brush, bronze brush and plush roller). The products were categorized with the ABC method and it was stablished that seven references are within the A category with 80% of the investment approximately, whereby they require a more rigorous control of the inventory and resource prioritization. Additionally, the Continuous Revision System was used to calculate the safety stock and reorder point for said references, with the objective of offering the company criteria for decision making. To carry out a demand analysis that allows the company to do process planning accordingly and generate future forecasts, the Moving Average, Simple Exponential Smoothing, Holt, Holt-Winters and Box-Jenkins forecasting methods were used, with the aim of selecting the best fit to the time series. It was found that the best forecasting method for the company is Holt-Winters with a mean percentage error lower than 9%. The availability of order related information constituted a limitation for the development of the project. Thus, an Excel application was generated using macros and VBA to provide the company with a tool for processing and storage of orders and related data. It was sought to develop a tool in accordance with the specific needs and limitations of the company, and it is expected that the order management system works as a reference for other SMEs with similar conditions.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2020Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2sistema de gestión de pedidos, pronósticos, inventarios, Excel.Order management system, forecasting, inventory, Excel.Diseño de un sistema de gestión de pedidos para la empresa INDUSTRIAS J.E.R. INDUJER S.A.S.Design of an order management system for the company INDUSTRIAS J.E.R. INDUJER S.A.S.articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8920/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53ORIGINALSGP.pdfSGP.pdfapplication/pdf859154http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8920/1/SGP.pdf875b32f86827caecd1030ca997b73366MD51SGP.pngSGP.pngimage/png1081851http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8920/2/SGP.pngc67afc366ec8e05454e60ea4b0522970MD5210584/8920oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/89202020-06-13 06:30:45.735Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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