Proceso S&OP: Diseño de modelos predictivos de demanda y cuadro de mando para la gestión eficiente del inventario en empresa importadora y distribuidora
Este proyecto se llevó a cabo en una destacada empresa líder en ventas con una presencia significativa en canales de distribución a nivel nacional e internacional, gestionando proveedores globales. La iniciativa surgió al identificar oportunidades de mejora en la cadena de suministro, específicament...
- Autores:
-
Alfaro Pareja, Mauricio David
Ramírez Moreno, Josué Daniel
Vides Viaña, Maryelis
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/11783
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/11783
- Palabra clave:
- Demanda
Inventario
Cuadro de mando
Modelos predictivos
Inventory
Dashboard
Predictive models
Demand
- Rights
- License
- Universidad del Norte
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S&OP Process: Design of predictive demand models and dashboard for efficient inventory management in an importing and distributing company |
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Alfaro Pareja, Mauricio David Ramírez Moreno, Josué Daniel Vides Viaña, Maryelis |
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Demanda Inventario Cuadro de mando Modelos predictivos Inventory Dashboard Predictive models Demand |
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Este proyecto se llevó a cabo en una destacada empresa líder en ventas con una presencia significativa en canales de distribución a nivel nacional e internacional, gestionando proveedores globales. La iniciativa surgió al identificar oportunidades de mejora en la cadena de suministro, específicamente en la planificación de la demanda y el abastecimiento de productos. Para abordar estos desafíos, se implementó el proceso S&OP (Planificación de Ventas y Operaciones) utilizando modelos predictivos como SARIMAX mediante técnicas avanzadas como Grid Search y Auto ARIMA. Además, se aplicó el modelo Holt-Winters para abordar la no estacionariedad y mejorar la planificación de la demanda. Para la clasificación de productos, se emplearon técnicas ABC y XYZ, integradas en un cuadro de mando en Power BI. Este cuadro de mando proporcionó un control y seguimiento efectivo del inventario, utilizando indicadores y métricas de desempeño de productos. Los resultados fueron notables, con mejoras de más del 60% en las predicciones de productos. Se identificaron más de 500 productos que requerían un monitoreo específico en términos de pedidos. Estos hallazgos subrayan la efectividad del proyecto, destacando una notable optimización en la anticipación de la demanda y una identificación precisa de productos clave que exigen una atención especial en el proceso de abastecimiento. El proceso S&OP logró una alineación precisa entre la anticipación de la demanda y la gestión de inventario, optimizando la cadena de suministro, garantizando un flujo constante y rentable de productos. |
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Para la clasificación de productos, se emplearon técnicas ABC y XYZ, integradas en un cuadro de mando en Power BI. Este cuadro de mando proporcionó un control y seguimiento efectivo del inventario, utilizando indicadores y métricas de desempeño de productos. Los resultados fueron notables, con mejoras de más del 60% en las predicciones de productos. Se identificaron más de 500 productos que requerían un monitoreo específico en términos de pedidos. Estos hallazgos subrayan la efectividad del proyecto, destacando una notable optimización en la anticipación de la demanda y una identificación precisa de productos clave que exigen una atención especial en el proceso de abastecimiento. El proceso S&OP logró una alineación precisa entre la anticipación de la demanda y la gestión de inventario, optimizando la cadena de suministro, garantizando un flujo constante y rentable de productos.This project was carried out in a prominent leading sales company with a significant presence in national and international distribution channels, managing global suppliers. The initiative arose from identifying improvement opportunities in the supply chain, specifically in demand planning and product procurement. To address these challenges, the Sales and Operations Planning (S&OP) process was implemented using predictive models such as SARIMAX through advanced techniques like Grid Search and Auto ARIMA. Additionally, the Holt-Winters model was applied to address non-stationarity and enhance demand planning. For product classification, ABC and XYZ techniques were employed, integrated into a dashboard in Power BI. This dashboard provided control and monitoring of inventory levels, utilizing indicators and product performance metrics. The results were remarkable, with improvements of over 60% in product predictions. More than 500 products requiring specific monitoring in terms of orders were identified. These findings underscore the effectiveness of the project, highlighting a significant optimization in demand anticipation and a precise identification of key products requiring special attention in the procurement process. The S&OP process achieved precise alignment between demand anticipation and inventory management, optimizing the supply chain and ensuring a steady and profitable flow of products.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2023Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2DemandaInventarioCuadro de mandoModelos predictivosInventoryDashboardPredictive modelsDemandProceso S&OP: Diseño de modelos predictivos de demanda y cuadro de mando para la gestión eficiente del inventario en empresa importadora y distribuidoraS&OP Process: Design of predictive demand models and dashboard for efficient inventory management in an importing and distributing companyarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALPROCESO.jpgPROCESO.jpgGráfico principalimage/jpeg237352https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/11783/1/PROCESO.jpg6e30fea30fc8b7167c176505982a9746MD51PROCESO.pdfPROCESO.pdfGráfico principalapplication/pdf587712https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/11783/2/PROCESO.pdfb8280709fdf9cc645995a536be040646MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/11783/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5310584/11783oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/117832023-11-29 15:41:55.962Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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 |