Diseño y análisis de un modelo estadístico de pronóstico por referencia de producto para mejorar la capacidad de respuesta y el desempeño de la empresa Productos Cárnicos y alimenticios Don Vitto S.A.S

Los altos costos de operación y el incumplimiento de las necesidades del mercado son problemáticas que repercuten negativamente a DON VITTO S.A.S, los cuales son atribuidos a una estimación no representativa de la demanda, es por ello que el presente proyecto tiene como propósito resaltar las bondades de la aplicación de los pronósticos en las áreas de planeación de las industrias, como un intento por comprender el comportamiento del mercado, reducir la incertidumbre y respaldar la toma de decisiones en las compañías. El proyecto está fundamentado en el diseño de un modelo de pronóstico que permitió predecir el comportamiento de la demanda por referencia de producto de la empresa con la finalidad de proporcionar una herramienta que facilite planificar la producción e incrementar la capacidad de respuesta ante las fluctuaciones aleatorias de la demanda. Para cumplir con lo anterior, se ajustó un modelo estadístico para cada serie de tiempo utilizando las metodologías Box Jenkins y Holt Winters, en donde cada observación por referencia de producto correspondía a la proporción diaria de canastillas y en el caso de la serie de demanda total, el número de canastillas solicitadas por el mercado. Posterior a esto, se estimó el número promedio de canastillas totales y la proporción de canastillas por producto para los primeros 15 días del año 2018, con el fin de conocer la demanda de cada referencia y el número de canastillas faltantes. Debido al extenso número de combinaciones posibles en las que se puede producir las cinco referencias de productos solo se evaluó un escenario utilizando las mismas proporciones de demanda como proporciones de producción y de faltantes para el cálculo de costos promedios. Se concluyó que implementar los modelos de pronóstico propuestos trae consigo mejoras significativas tanto en el cumplimiento de la demanda como en la reducción de costos por faltantes dado que la metodología usada actualmente en la empresa es netamente empírica.

• Autores: Blanco Quintana, Andres Felipe; Cabarcas Romero, María Alejandra; Fren Torres, Catherine Daniella
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/7896
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/7896
• Palabra clave: Pronóstico; Demanda; Modelo Estadístico; Estimación; Planeación; Estimation; Forecast; Statistical Model; Demand; Planning
• License: Universidad del Norte