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Title: Implementación de un modelo de pronóstico de demanda para reducir inventarios y mejorar el desempeño de las operaciones en una empresa agroindustrial
Advisor(s): Valencia Rivera, Felipe Eladio
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
Issue Date: 2023
Institution: Universidad Católica San Pablo
Abstract: Este documento se centra en el desarrollo de una implementación de gestión predictiva de la demanda de productos destinada a reducir los costos de almacenamiento de productos, como los costos de mantenimiento, los costos de oportunidad, los costos de inventario y los costos de pago de horas extra del operador. Reducir el inventario de productos terminados. Debido al importante crecimiento del mercado en los últimos años, la empresa actualmente produce en masa, y para satisfacer la demanda mantiene inventario en su almacén y aumenta el volumen de producción. Actualmente la empresa se basa a un pronóstico de la demanda en función al promedio de los últimos 3 meses y operan según las ordenes de producción que se reciben del área comercial para sus pedidos. Este tipo de pronóstico simple no permite una predicción oportuna lo que está generando un sobre stock de productos terminados en almacén acumulando más mercancía de la necesaria. El desarrollo de este trabajo tiene como objetivo incrementar la eficiencia de la empresa a través de la implementación de pronósticos de demanda utilizando datos históricos de ventas y reducción de inventarios. Esto evita un exceso de inventario innecesario en el almacén. Del mismo modo, se ha propuesto utilizar varios métodos de predicción. Para obtener el mejor reduciendo el margen de error para la reducción de costos. Finalmente, este trabajo muestra que la implementación es factible, eficiente y rentable.
Discipline: Ingeniería Industrial
Grade or title grantor: Universidad Católica San Pablo. Departamento de Ingenierías de la Industria y el Ambiente
Grade or title: Ingeniero Industrial
Juror: Carrasco Castro, Abraham Heriberto; Delgado Paz, Alvaro Jaime
Register date: 29-Apr-2024



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