Analítica de datos para el pronóstico de la demanda y su influencia en la mejora de la productividad de las ventas en Formamos Acero S.A.C. Lima 2020

Abstract

La empresa Formamos Acero S.A.C. se encarga de comercializar al mercado peruano productos ferreteros como la barra corrugada de origen mexicano para la construcción. Se encontró que la empresa no contaba con un pronóstico de la demanda adecuado, puesto que utilizaban un pronóstico estacional y se guiaban de las metas establecidas por su socio comercial, de modo que su estimación era muy alejada a la realidad, así como existían pérdidas de ventas por brechas de stock. A partir de lo mencionado, en la presente investigación se realizó una analítica de datos del registro histórico de ventas. Para ello, se emplearon los modelos de pronósticos más utilizados y el programa Power BI para la proyección de la demanda. Es así que, el pronóstico modelo Winter es el que tiene más acercamiento a la realidad con respecto a la demanda. Asimismo, para poder comprobar la viabilidad del proyecto, se obtuvo un MAPE (Error Porcentual Absoluto Medio) del 30% y un MAD (Desviación Absoluta Media) de 647, siendo la mejor propuesta viable. En conclusión, el rediseño del pronóstico influye en el incremento de la productividad de las ventas y en la reducción de las pérdidas de ventas por brechas de stock.

The Enterprise “Formamos Acero S.A.C” is in charge of commercializing Peruvian hardware products such as corrugated bars which originally come from Mexico for construction. It was found that the Enterprise didn’t have an adequate outlook of the demand, given that they used seasonal outlooks and they were guided by goals which were set up by a commercial partner in such a way his outlook was too far from reality. Just like the existence of a loss on sales due to the stock gaps. As mentioned above, in this current research a historical sales data analysis was made. To do this the most commonly used forecasting methods and the program Power BI for the projection of the demand were utilized. Thus the forecasting model Winter is the closest to the reality in respect to the demand. Additionally to prove the feasibility of the project a MAPE (mean abosulute percentage error) of 30 % and an MAD (Mean abosolute deviation) of 647 were obtained, It was the best viable proposal. In conclusion, the redesign of the forecasting influences in the increment of the productivity of sales and the reduction of the loss of sales due to the stock gaps.