Propuesta de mejora para el proceso de planeación del abastecimiento de productos perecederos en una empresa de consumo masivo
La planeación de la demanda es uno de los eslabones más importantes en las cadenas de abastecimiento en el cual la administración y control de inventarios se vuelve más complejo a la hora de analizar productos cuya vida útil es inferior a los 12 días. El presente artículo expone una mejora dentro de...
- Autores:
-
Cely Ramos, Alison Camila
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Militar Nueva Granada
- Repositorio:
- Repositorio UMNG
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.umng.edu.co:10654/31813
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10654/31813
- Palabra clave:
- PLANIFICACION EMPRESARIAL
CONTROL DE INVENTARIOS
PRODUCTOS PERECEDEROS
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purchases
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shelf life
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Gestión de compras
política de inventario
productos perecederos
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pronóstico
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- Derechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2019
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Gestión de compras política de inventario productos perecederos vida útil del producto pronóstico |
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La planeación de la demanda es uno de los eslabones más importantes en las cadenas de abastecimiento en el cual la administración y control de inventarios se vuelve más complejo a la hora de analizar productos cuya vida útil es inferior a los 12 días. El presente artículo expone una mejora dentro del proceso de planeación de aprovisionamiento de productos perecederos en una empresa de consumo masivo, con el objetivo fundamental de encontrar la política de inventario adecuada por medio de un modelo matemático que utiliza series de tiempo y desviaciones estándar de datos históricos, analizando cada una de las variables que están presentes dentro del proceso de compra. Para estudiar la variabilidad de la demanda de productos perecederos se realiza una clasificación ABC según la rotación y venta entendiendo las particularidades de cada producto en un tiempo determinado, considerando que los productos son perecederos y poseen un máximo de tiempo en almacenaje. La creación y aplicación del modelo se realiza debido a una oportunidad de mejora en una organización dedicada al consumo masivo la cual tiene un centro de distribución (CEDI) y n puntos de venta, obteniendo un 45 % en promedio de mejora en la aplicación del modelo. |
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R. Cook L, «Tendencias internacionales en el sector,» Economia Agraria, vol. 181, nº 1, pp. 183-208, 1997. A. Contreras Juarez, C. Atziry Zuñiga, J. L. Martinez Florés y D. Sanchez Partida, «Análisis de series de tiempo en el pronóstico de la demanda de almacenamiento de productos perecederos,» ESTUDIOS GERENCIALES, vol. 32, pp. 387-396, 2016. J. Masini y F. Vazquez Ledesma, «Ebooks Google,» 2014. [En línea]. Available: https://books.google.com.co/books?id=fnLcBQAAQBAJ&printsec=frontcover&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false. [Último acceso: 26 Mayo 2019]. Z. H. Viancha Sanchez, «Modelos y configuraciones de cadenas de suministro en productos perecederos,» Ingeniería y Desarrollo - Universidad del Norte, vol. 32, nº 1, pp. 138-154, 2014. J. W. Escobar, R. Linfati y W. Adarme Jaimes, «Gestión de Inventarios para distribuidores de productos perecederos,» Ingeniería y Desarrollo, vol. 35, nº 1, pp. 219-239, 2017. Y. L. Rubio Rodriguez y A. Bacca, «REPOSITORIO UNIVERSIDAD MILITAR NUEVA GRANADA,» 2014. [En línea]. Available: https://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/handle/10654/12582/BUENAS%20PR%C1CTICAS%20DE%20RECIBO%20DE%20PROVEEDORES%20%20EN%20UNA%20PLATAFORMA%20DE%20CROSS%20DOCKING%20PARA%20PRODUCTOS%20MASIVOS.pdf?sequence=1. [Último acceso: 4 Mayo 2019]. C. J. Vidal Holguin, J. C. Londoño Ortega y F. Contreras Rengifo, «Aplicación de Modelos de Inventarios en una cadena de abastecimiento de prodcutos de consumo masivo con un abodega y n puntos de venta,» Ingeniería y Competitividad, vol. 6, nº 1, pp. 35-52, 2004. M. D. R. Calle Rodríguez, «Modelos de Pronósticos de series de tiempo,» Ciencia y Poder Aéreo, vol. 11, nº 1, pp. 42 - 56, 2016. Días Fernandez, Belarmino; DEL Brío Gonzalez, J A; Gonzalez Torres, B;, «MODELIZACIÓN DE UN DSS PARA LA GESTIÓN DE PRODUCTOS PERECEDEROS,» QÜESTIIÓ, vol. 25, nº 2, pp. 287 -300, 2001. J. F. Garzón Hernandez, «Repositorio Universidad Militar Nueva Granada,» Diciembre 2018. [En línea]. Available: https://repository.unimilitar.edu.co/handle/10654/20771. [Último acceso: 26 Mayo 2019]. J. A. Arango Marin, J. A. Giraldo Garcia y O. D. Castrillon Gomez , «Gestión de compras e inventarios a partir de pronósticos Holt-Winters y diferenciación de nivel de servicio por clasificación ABC,» Scientia et Technica Año XVIII, vol. 18, nº 4, pp. 743-477, 2013. |
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Cely Ramos, Alison CamilaEspecialista en Gerencia en Logística IntegralCalle 1002019-08-20T16:45:10Z2019-12-30T18:14:19Z2019-08-20T16:45:10Z2019-12-30T18:14:19Z2019-06-25https://hdl.handle.net/10654/31813La planeación de la demanda es uno de los eslabones más importantes en las cadenas de abastecimiento en el cual la administración y control de inventarios se vuelve más complejo a la hora de analizar productos cuya vida útil es inferior a los 12 días. El presente artículo expone una mejora dentro del proceso de planeación de aprovisionamiento de productos perecederos en una empresa de consumo masivo, con el objetivo fundamental de encontrar la política de inventario adecuada por medio de un modelo matemático que utiliza series de tiempo y desviaciones estándar de datos históricos, analizando cada una de las variables que están presentes dentro del proceso de compra. Para estudiar la variabilidad de la demanda de productos perecederos se realiza una clasificación ABC según la rotación y venta entendiendo las particularidades de cada producto en un tiempo determinado, considerando que los productos son perecederos y poseen un máximo de tiempo en almacenaje. La creación y aplicación del modelo se realiza debido a una oportunidad de mejora en una organización dedicada al consumo masivo la cual tiene un centro de distribución (CEDI) y n puntos de venta, obteniendo un 45 % en promedio de mejora en la aplicación del modelo.Demand planning is one of the most important links in supply chains where inventory management and control becomes more complex when analyzing products with a shelf life of less than 12 days. This article exposes an improvement in the process of planning the supply of perishable products in a mass-consumption company, with the fundamental objective of finding the right inventory policy through a mathematical model that uses time series and standard deviations of historical data, analyzing each of the variables that are present within the purchase process. To study the variability of the demand for perishable products, an ABC classification is carried out according to the turnover and sale understanding the particularities of each product in a given time, considering that the products are perishables and have a maximum of storage time. The creation and application of the model is carried out due to an opportunity for improvement in an organization dedicated to mass consumption which has a distribution center (CEDI) and n points of sale, obtaining 45% on average improvement in the application of the model.Especializaciónpdfapplication/pdfspaspaUniversidad Militar Nueva GranadaEspecialización en Gerencia en Logística IntegralIngeniería - Especialización en Gerencia en Logística IntegralFacultad de IngenieríaDerechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2019https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadashttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Propuesta de mejora para el proceso de planeación del abastecimiento de productos perecederos en una empresa de consumo masivoProposal for improvement in the planning process of supplying perishable products in a mass-consumption companyinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de gradoTexthttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fPLANIFICACION EMPRESARIALCONTROL DE INVENTARIOSPRODUCTOS PERECEDEROSInventory policyforecastspurchasesperishable productsshelf lifetime seriesGestión de compraspolítica de inventarioproductos perecederosvida útil del productopronósticoR. Cook L, «Tendencias internacionales en el sector,» Economia Agraria, vol. 181, nº 1, pp. 183-208, 1997.A. Contreras Juarez, C. Atziry Zuñiga, J. L. Martinez Florés y D. Sanchez Partida, «Análisis de series de tiempo en el pronóstico de la demanda de almacenamiento de productos perecederos,» ESTUDIOS GERENCIALES, vol. 32, pp. 387-396, 2016.J. Masini y F. Vazquez Ledesma, «Ebooks Google,» 2014. [En línea]. Available: https://books.google.com.co/books?id=fnLcBQAAQBAJ&printsec=frontcover&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false. [Último acceso: 26 Mayo 2019].Z. H. Viancha Sanchez, «Modelos y configuraciones de cadenas de suministro en productos perecederos,» Ingeniería y Desarrollo - Universidad del Norte, vol. 32, nº 1, pp. 138-154, 2014.J. W. Escobar, R. Linfati y W. Adarme Jaimes, «Gestión de Inventarios para distribuidores de productos perecederos,» Ingeniería y Desarrollo, vol. 35, nº 1, pp. 219-239, 2017.Y. L. Rubio Rodriguez y A. Bacca, «REPOSITORIO UNIVERSIDAD MILITAR NUEVA GRANADA,» 2014. [En línea]. Available: https://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/handle/10654/12582/BUENAS%20PR%C1CTICAS%20DE%20RECIBO%20DE%20PROVEEDORES%20%20EN%20UNA%20PLATAFORMA%20DE%20CROSS%20DOCKING%20PARA%20PRODUCTOS%20MASIVOS.pdf?sequence=1. [Último acceso: 4 Mayo 2019].C. J. Vidal Holguin, J. C. Londoño Ortega y F. Contreras Rengifo, «Aplicación de Modelos de Inventarios en una cadena de abastecimiento de prodcutos de consumo masivo con un abodega y n puntos de venta,» Ingeniería y Competitividad, vol. 6, nº 1, pp. 35-52, 2004.M. D. R. Calle Rodríguez, «Modelos de Pronósticos de series de tiempo,» Ciencia y Poder Aéreo, vol. 11, nº 1, pp. 42 - 56, 2016.Días Fernandez, Belarmino; DEL Brío Gonzalez, J A; Gonzalez Torres, B;, «MODELIZACIÓN DE UN DSS PARA LA GESTIÓN DE PRODUCTOS PERECEDEROS,» QÜESTIIÓ, vol. 25, nº 2, pp. 287 -300, 2001.J. F. Garzón Hernandez, «Repositorio Universidad Militar Nueva Granada,» Diciembre 2018. [En línea]. Available: https://repository.unimilitar.edu.co/handle/10654/20771. [Último acceso: 26 Mayo 2019].J. A. Arango Marin, J. A. Giraldo Garcia y O. D. Castrillon Gomez , «Gestión de compras e inventarios a partir de pronósticos Holt-Winters y diferenciación de nivel de servicio por clasificación ABC,» Scientia et Technica Año XVIII, vol. 18, nº 4, pp. 743-477, 2013.ORIGINALCelyRamosAlisonCamila2019.pdfArtículoapplication/pdf1008364https://repository.umng.edu.co/bitstreams/1a43cf00-62ec-4c83-be49-e281387f1f39/download64f0d918f03c7f61a8ac724ad23bc3b3MD51LICENSElicense.txttext/plain2898https://repository.umng.edu.co/bitstreams/6cf880e0-b849-4bc4-aa99-b7ec76f33510/download520e8f0b4e8d2d5c25366f2f78f584b0MD52THUMBNAILCelyRamosAlisonCamila2019.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6144https://repository.umng.edu.co/bitstreams/f7a6f320-ead4-4f9c-a3e9-c76b6c59c46b/downloadd200a08e14b709f69af4e8660872db67MD5310654/31813oai:repository.umng.edu.co:10654/318132019-12-30 13:14:19.782https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Derechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2019open.accesshttps://repository.umng.edu.coRepositorio Institucional UMNGbibliodigital@unimilitar.edu.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 |