Aplicación de pronóstico de demanda para mejorar la gestión de inventarios de un taller de confección

Abstract

La presente tesis tiene como objetivo aplicar un pronóstico de demanda, para mejorar la gestión de inventarios de los productos más vendidos en un taller de confección de Trujillo. El enfoque metodológico propuesto, es cuantitativo y desarrollado de manera secuencial por medio de tres fases con diseño experimental. En la primera fase, se analizan: el diagrama de Pareto y la clasificación ABC, para identificar la línea de productos principales y sus patrones de demanda. Luego para la fase del diseño, se combinan dos pronósticos: el primero usando la técnica de atenuación exponencial de Winter donde se calcula la proporción de demanda de los colores de tela sobre su categoría y el segundo usando la regresión múltiple, donde se calcula el pronóstico de la categoría considerando las cantidades totales con el impacto de las variables externas relacionadas a la pandemia covid-19. Por último, en la fase de implementación contrastaremos el resultado de mantener la proyección empírica vs el modelo propuesto en los indicadores de inventarios: stock de seguridad, rotación y costo de almacenamiento. Finalmente se concluye que los resultados a partir del pronóstico de demanda para el año 2022 son: reducción en 41% el inventario de seguridad, incremento de la rotación a 2 veces y reducción de 13,500 soles el costo de almacenamiento en un escenario optimista.

The objective of this thesis is to apply a demand forecast, to improve the inventory management of the best-selling products in a clothing workshop in Trujillo. The proposed methodological approach is quantitative and developed sequentially through three phases with an experimental design. In the first phase, the Pareto diagram and the ABC classification are analyzed to identify the main product line and its demand patterns. Then for the design phase, two forecasts are combined: the first using Winter's exponential attenuation technique where the proportion of demand for fabric colors over its category is calculated and the second using multiple regression, the forecast of the category considering the total amounts with the impact of external variables related to the covid-19 pandemic. Finally, in the implementation phase we will contrast the result of maintaining the empirical projection vs. the proposed model for the inventory indicators: safety stock, rotation and storage cost. Finally, it is concluded that the results from the demand forecast for the year 2022 are: a 41% reduction in safety inventory, an increase in rotation to 2 times and a reduction of 13,500 soles in storage cost in an optimistic scenario.