Propuesta de mejora para reducir el sobre stock de inventarios a través de la herramienta DDMRP en una empresa de premezclas para animales

Abstract

El presente proyecto profesional propone reducir el nivel de stock de materia prima en una empresa de premezclas para animales. El objetivo del estudio es desarrollar un modelo de gestión de inventario basada en el DDMRP en una empresa del sector agroindustrial, con la finalidad de reducir el alto nivel de inventario manteniendo un alto nivel de servicio. El modelo se desarrolla implementando las metodologías DDMRP, el método de pronóstico Holt Winter y la integración de las áreas mediante la metodología S&OP. La validación de la propuesta se lleva a cabo mediante una simulación, los resultados muestran que, mediante la ejecución de las metodologías, la empresa logrará reducir el nivel de inventario en 43%, asimismo mejorar los indicadores logísticos tales como la cobertura, rotación de inventario y el error porcentual del método de pronóstico. El problema descrito se puede presentar en empresas del mismo sector e incluso en otras que presenten un entorno dinámico, por lo que la investigación podría ser utilizada para dar solución a la problemática e incentivar futuras investigaciones que implementen el modelo en toda la cadena de suministro.

The present professional project proposes to reduce the level of raw material stock in a premix company for animals. The objective of the study is to develop an inventory management model based on the DDMRP in a company in the agro-industrial sector, in order to reduce the high level of inventory while maintaining a high level of service. The model is developed by implementing the DDMRP methodologies, the Holt Winter forecasting method and the integration of the areas through the S&OP methodology. The validation of the proposal is carried out through a simulation, the results show that, through the execution of the methodologies, the company will be able to reduce the inventory level by 43%, as well as improve logistics indicators such as coverage, inventory rotation and the percentage error of the forecast method. The problem described can occur in companies in the same sector and even in others that present a dynamic environment, so the research could be used to solve the problem and encourage future research that implements the model throughout the supply chain.