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Title: Propuesta de un Modelo de gestión de inventarios para la mejora del nivel de servicio de alimentos balanceados mediante un sistema de revisión continuo de inventario, EOQ, y pronósticos de demanda en una granja porcina
Other Titles: Proposal for an inventory management model to improve the level of balanced food service through a continuous inventory review system, EOQ, and demand forecasts in a pig farm
Advisor(s): Córdova Santolalla, Mariano Omar
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00
Issue Date: 26-Jun-2024
Institution: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
Abstract: El nivel de servicio del inventario, en la logística, es uno de los indicadores más importante debido a que representa directamente la probabilidad de la ocurrencia de un desabastecimiento en las existencias de las organizaciones incluido el sector Porcino. Debido a que un bajo nivel de este indicador en el sector porcino afecta principalmente al inventario de alimentos balanceados reduciendo el peso en carne de los animales. Existen diversos factores que afectan directamente a este indicador, por ejemplo, una ineficiente planificación de la demanda, que afecta directamente a la planificación de los inventarios, asimismo la falta de un sistema de revisión de inventario solido afecta al control y seguimiento de las existencias generando desorden y la falta de un lote óptimo de compra (EOQ) impide que la organización adquiera de manera eficiente las existencias, entre otros. Debido a esta problemática la presente investigación propone un modelo de inventarío que incluye herramientas de pronóstico de demanda, Punto de re - pedido, un sistema de revisión continua de inventarío y un lote óptimo de compra, en una empresa que tiene problemas con el nivel de servicio en su inventario. Esta empresa el año 2023 tuvo un nivel de servicio del inventario de alimentos de un 76.32%, que genero perdidas de S/ 643,139.55 soles. La validación del modelo propuesto se llevará a cabo mediante un programa de simulación, utilizando específicamente el programa Arena 14.0. Luego de simular el modelo de inventario propuesto en la empresa caso de estudio se logró un incremento en el nivel de servicio de inventario de la empresa hasta un 97.53% logrando un ahorro de S/ 466,937.59 soles referente a la mitigación de las perdidas.

The inventory service level, in logistics, is one of the most important indicators because it directly represents the probability of the occurrence of a shortage in the stocks of organizations including the Pork sector. Because a low level of this indicator in the pork sector mainly affects the inventory of balanced feed, reducing the meat weight of the animals. There are various factors that directly affect this indicator, for example, inefficient demand planning, which directly affects inventory planning, and the lack of a solid inventory review system affects the control and monitoring of stocks, generating Clutter and lack of an optimal purchasing lot (EOQ) prevent the organization from efficiently acquiring stock, among others. Due to this problem, this research proposes an inventory model that includes demand forecasting tools, a reorder point, a continuous inventory review system and an optimal purchase lot, in a company that has problems with the level of service in your inventory. In 2023, this company had a food inventory service level of 76.32%, which generated losses of S/ 643,139.55. The validation of the proposed model will be carried out through a simulation program, specifically using the Arena 14.0 program. After simulating the proposed inventory model in the case study company, an increase in the company's inventory service level was achieved up to 96.73%, achieving savings of S/ 466,937.59 regarding the mitigation of losses.
Discipline: Ingeniería Industrial
Grade or title grantor: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Facultad de Ingeniería
Grade or title: Ingeniero industrial
Juror: Melanie Lucia Montoya Arrieta; Marco Antonio Shack Muro
Register date: 31-Jul-2024



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