Aplicativo interactivo y flexible para la toma de decisiones de gestión de inventario en un restaurante de comida rápida

Abstract

Actualmente, muchas microempresas del sector gastronómico, tales como los restaurantes de comida rápida de nuestras ciudades, enfrentan grandes desafíos en su gestión operativa y financiera debido a prácticas empíricas en la compra de insumos y la falta de control sobre el inventario y el flujo de caja. Particularmente, nuestra observación en un caso de estudio arrojó que la empresa examinada enfrentaba un sobreabastecimiento de productos clave—como carnes, embutidos y quesos—junto con compras empíricas y desorganizadas que afectaban la rentabilidad y generan dependencia de financiamiento externo a tasas elevadas. Para resolver estas problemáticas, se diseñó un sistema interactivo compuesto por dos aplicaciones: una para el pronóstico de la demanda y otra para la gestión de inventarios, integradas entre sí. El sistema fue desarrollado utilizando R (con el paquete Shiny) y Excel (con macros), permitiendo su uso por personal sin formación técnica. La aplicación de pronóstico incorpora modelos estadísticos avanzados como ARIMA, ETS y Holt-Winters, seleccionando automáticamente el modelo con menor error RMSE. Esta información se transfiere al segundo aplicativo, que emplea modelos de inventario periódicos tipo (R, S), permitiendo ajustar compras y abastecimientos. Durante su fase de prueba en el horizonte de un mes, el sistema logró reducir el ciclo de inventario de 10,91 a 8,57 días y el ciclo de conversión de efectivo de 4,93 a 1,57 días, mejorando la eficiencia operativa y financiera. Adicionalmente, los costos totales se redujeron gracias a las mejoras en las políticas de pedido a proveedores, lo que permitió mejorar las condiciones comerciales y asegurar el abastecimiento. La solución es replicable y promueve una cultura de toma de decisiones basada en datos, adecuada para microempresas del sector alimentario.

Currently, many microenterprises in the food service sector, such as small-scale food establishments, face significant challenges in their operational and financial management due to empirical practices in supply purchasing and a lack of control over inventory and cash flow. A case study revealed an overstocking of key products—such as meats, processed meats, and cheeses—along with empirical and disorganized purchasing practices that negatively affected profitability and created a reliance on external financing at high interest rates. To address these issues, an interactive system was designed, consisting of two integrated applications: one for demand forecasting and another for inventory management. The system was developed using R (with the Shiny package) and Excel (with macros), allowing it to be used by personnel without technical training. The forecasting application incorporates advanced statistical models such as ARIMA, ETS, and Holt-Winters, automatically selecting the model with the lowest RMSE error. This information is transferred to the second application, which uses periodic inventory models of the (R, S) type, allowing adjustments to purchasing and restocking processes. During its one-month trial phase, the system successfully reduced the inventory cycle from 10.91 to 8.57 days and the cash conversion cycle from 4.93 to 1.57 days, enhancing both operational and financial efficiency. Additionally, total costs were reduced thanks to improvements in supplier order policies, which allowed for better commercial terms and ensured consistent supply. The solution is replicable and promotes a data-driven decision-making culture suitable for microenterprises in the food sector.