Propuesta de un modelo CPFR (collaborative, planning, forecasting and replenishment) en un laboratorio farmacéutico del sector salud con un cliente vic del canal cadenas.
El presente proyecto de grado propone implementar una metodología para el desarrollo de alianzas colaborativas Laboratorio en estudio y un Cliente VIC (Very Important Customer) del canal cadenas; el cual busca reducir los costos de inventarios y el porcentaje de error en las proyecciones, y aumentar...
- Autores:
-
Reyes, César Augusto
Dimas Yate, Carmen Vanessa
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Libre
- Repositorio:
- RIU - Repositorio Institucional UniLibre
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unilibre.edu.co:10901/19098
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10901/19098
- Palabra clave:
- Inventarios
Cadena de suministros
Planificación
Demand planning
Forecasting
Inventory classification
Supply chain
CPFR
Cadena de suministros
Administración de la producción
Control de inventarios
Planificación de la demanda
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Clasificación de inventarios
Cadena de suministro
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Propuesta de un modelo CPFR (collaborative, planning, forecasting and replenishment) en un laboratorio farmacéutico del sector salud con un cliente vic del canal cadenas. Inventarios Cadena de suministros Planificación Demand planning Forecasting Inventory classification Supply chain CPFR Cadena de suministros Administración de la producción Control de inventarios Planificación de la demanda Pronósticos Clasificación de inventarios Cadena de suministro CPFR |
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El presente proyecto de grado propone implementar una metodología para el desarrollo de alianzas colaborativas Laboratorio en estudio y un Cliente VIC (Very Important Customer) del canal cadenas; el cual busca reducir los costos de inventarios y el porcentaje de error en las proyecciones, y aumentar el nivel de servicio. El desarrollo del proyecto se divide en cuatro fases: diagnostico, definición de aspectos claves y clasificación ABC multicriterio, elaboración y conciliación de Forecast y, por último, valoración de la eficiencia mostrando análisis de resultados. La primera fase consistió en evaluar el proceso cualitativa y cuantitativamente para determinar el estado del actual. La segunda fase hace referencia a la definición de aspectos claves por mutuo acuerdo del Laboratorio y el Cliente, también se realizó la caracterización ABC la cual determina los productos de mayor volumen para trabajar dentro del proyecto. La tercera fase se basa en la elaboración del Forecast proyectado en un periodo de seis meses para los productos Pareto, para la generación del pronóstico del Laboratorio se tiene en cuenta información histórica de venta (sell in y sell out) por medio de promedio simple y tendencial. Y, por último, en la fase final del proyecto se realiza la validación de la eficiencia del modelo a través del análisis de sensibilidad de los indicadores establecidos evaluando la idoneidad de la implementación del modelo presentado. |
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ALARCON, Didier. Desarrollo de alianzas colaborativas con los proveedores estratégicos de Colombia utilizando herramientas CPFR. Ingeniero Industrial. Universidad Autónoma de Occidente. Facultad de Ingeniería. 2010 BALLOU, Ronald. Logística administración de la cadena de suministros [en línea]. 5 edición. México: Pearson Educación. 2004. 816 p. [Consultado: 25 de marzo de 2020]. Disponible en: https://valpocosta.redfuturotecnico.cl/wp-content/uploads/2020/08/Administracion-de-la-cadena-de-suministros.pdf BAHOS, María. Propuesta de mejoramiento en la planificación de la cadena de abastecimientos de la compañía laboratorios Iberopharma SAS. Ingeniero Industrial. Pontificia Universidad Javeriana. Facultad de Ingeniería. 2014. BETANCOURT, Diego. Cómo usar la suavización exponencial simple para pronosticar la demanda. [En línea]. 15 de febrero de 2016. [Citado 17 de febrero de 2021]. Disponible en: (www.ingenioempresa.com/suavizacion-exponencial-simple). BETANCOURT, Diego. 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Ramírez Castañeda, Leila NayibeReyes, César AugustoDimas Yate, Carmen VanessaBogotá2021-03-04T15:51:53Z2021-03-04T15:51:53Z2021-02-22https://hdl.handle.net/10901/19098instname:Universidad Librereponame:Repositorio Institucional Universidad LibreEl presente proyecto de grado propone implementar una metodología para el desarrollo de alianzas colaborativas Laboratorio en estudio y un Cliente VIC (Very Important Customer) del canal cadenas; el cual busca reducir los costos de inventarios y el porcentaje de error en las proyecciones, y aumentar el nivel de servicio. El desarrollo del proyecto se divide en cuatro fases: diagnostico, definición de aspectos claves y clasificación ABC multicriterio, elaboración y conciliación de Forecast y, por último, valoración de la eficiencia mostrando análisis de resultados. La primera fase consistió en evaluar el proceso cualitativa y cuantitativamente para determinar el estado del actual. La segunda fase hace referencia a la definición de aspectos claves por mutuo acuerdo del Laboratorio y el Cliente, también se realizó la caracterización ABC la cual determina los productos de mayor volumen para trabajar dentro del proyecto. La tercera fase se basa en la elaboración del Forecast proyectado en un periodo de seis meses para los productos Pareto, para la generación del pronóstico del Laboratorio se tiene en cuenta información histórica de venta (sell in y sell out) por medio de promedio simple y tendencial. Y, por último, en la fase final del proyecto se realiza la validación de la eficiencia del modelo a través del análisis de sensibilidad de los indicadores establecidos evaluando la idoneidad de la implementación del modelo presentado.This draft degree proposes to implement a methodology for the development of collaborative partnerships laboratory under study and a VIC (Very Important Customer) client of the chain channel; which seeks to reduce inventory costs and the percentage of failure in projections and increase the level of service. The development of the project is divided into four steps: diagnosis, definition of key aspects and multi-crime ABC classification, elaboration, and reconciliation of Forecast and, finally, assessment of efficiency showing analysis of results. The first was to evaluate the qualitative and quantitative process to determine the state of the current. The second refers to the definition of key aspects by mutual agreement of the laboratory and the client, also performed the ABC characterization which determines the highest volume products to work with within the project. The third phase is based on the elaboration of the Forecast projected over a period of six months for Pareto products, for the generation of the Forecast of the laboratory historical sales information (Sell in and Sell out) is taken into account by means of simple and trending average. Finally, in the final phase of the project, validation of the model's efficiency is carried out through sensitivity analysis of the established indicators evaluating the suitability of the implementation of the model presented.Universidad Libre de Colombia - Facultad de Ingeniería - Ingeniería IndustrialPDFapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2InventariosCadena de suministrosPlanificaciónDemand planningForecastingInventory classificationSupply chainCPFRCadena de suministrosAdministración de la producciónControl de inventariosPlanificación de la demandaPronósticosClasificación de inventariosCadena de suministroCPFRPropuesta de un modelo CPFR (collaborative, planning, forecasting and replenishment) en un laboratorio farmacéutico del sector salud con un cliente vic del canal cadenas.Tesis de Pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisALARCON, Didier. Desarrollo de alianzas colaborativas con los proveedores estratégicos de Colombia utilizando herramientas CPFR. Ingeniero Industrial. Universidad Autónoma de Occidente. Facultad de Ingeniería. 2010BALLOU, Ronald. Logística administración de la cadena de suministros [en línea]. 5 edición. México: Pearson Educación. 2004. 816 p. [Consultado: 25 de marzo de 2020]. Disponible en: https://valpocosta.redfuturotecnico.cl/wp-content/uploads/2020/08/Administracion-de-la-cadena-de-suministros.pdfBAHOS, María. Propuesta de mejoramiento en la planificación de la cadena de abastecimientos de la compañía laboratorios Iberopharma SAS. Ingeniero Industrial. Pontificia Universidad Javeriana. Facultad de Ingeniería. 2014.BETANCOURT, Diego. Cómo usar la suavización exponencial simple para pronosticar la demanda. [En línea]. 15 de febrero de 2016. [Citado 17 de febrero de 2021]. Disponible en: (www.ingenioempresa.com/suavizacion-exponencial-simple).BETANCOURT, Diego. El promedio simple para pronosticar la demanda. [En línea]. 08 de febrero de 2016. [Citado 17 de febrero de 2021]. Disponible en: (www.ingenioempresa.com/promedio-simple).BETANCOURT, Diego. La regresión lineal para pronosticar la demanda. [En línea]. 24 de febrero de 2016. [Citado 17 de febrero de 2021]. Disponible en: (www.ingenioempresa.com/regresion-lineal).BETANCOURT, Diego. La tendencia en el suavizamiento exponencial doble o modelo de holt. [En línea]. 22 de febrero de 2016. [Citado 17 de febrero de 2021]. Disponible en: (www.ingenioempresa.com/suavizacion-exponencial-doble).BETANCOURT, Diego. Medición del error en pronósticos de demanda. [En línea]. 07 de marzo de 2016. [Citado 17 de febrero de 2021]. Disponible en: (www.ingenioempresa.com/medicion-error-pronostico).CABEZAS, Lorena. CPFR (Collaborative, Planning, Forecasting and Replenishment). [Diapositivas]. Prezi. 2015. [Consultado: 18 de enero del 2020]. 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