LUXIA: Plataforma de gestión y optimización de inventarios

Abstract

Este proyecto se enfoca en el desarrollo de una herramienta web de gestión de inventarios y soporte a la toma de decisiones para Velas Angel, un emprendimiento de velas aromáticas y decorativas ubicado en Barranquilla, Colombia. La empresa presentaba dificultades en la planeación de inventarios debido a la demanda intermitente, la ausencia de políticas formales de abastecimiento, restricciones de presupuesto y almacenamiento, y variabilidad en los tiempos de entrega de los proveedores. Además, la información histórica de ventas e inventarios se encontraba en fuentes no estructuradas como cuadernos y conversaciones en redes sociales, dificultando la toma de decisiones basada en datos.

Para solucionar esta problemática, se recopiló y organizó la información histórica en una base de datos estructurada. Posteriormente, se analizó el comportamiento de la demanda de las materias primas para identificar patrones de variabilidad, intermitencia y estacionalidad, utilizando enfoques estadísticos y probabilísticos.

Con base en este análisis, se formularon y compararon políticas de inventario EOQ y (s,S), incorporando restricciones reales de operación como presupuesto disponible, capacidad de almacenamiento, cantidades mínimas de compra, puntos de reorden, stock de seguridad y tiempos de entrega. El desempeño de ambas políticas se evaluó mediante validación histórica y un índice multiobjetivo que integró indicadores de faltantes, sobrantes y nivel de servicio.

Las políticas seleccionadas fueron implementadas en una aplicación web desarrollada en Flask, diseñada para generar recomendaciones automáticas de abastecimiento mediante una interfaz intuitiva y fácil de usar. Los resultados mostraron mejoras significativas en la planeación de inventarios, aumentando el nivel de servicio de 91% a 96% y reduciendo aproximadamente un 15% los costos de compra.

This project focuses on developing an online inventory management and decision-support tool for Velas Angel, a small company based in Barranquilla, Colombia. The company experienced difficulties with inventory planning due to intermittent demand, the absence of systematic inventory policies, a limited budget, storage constraints, and supplier lead times. Also, the company’s historical sales and inventory data were stored in unstructured sources which limited the company’s ability to make informed decisions. To solve these problems, historical operational data was collected and transformed into a structured database. The demand behavior of raw materials was analyzed to identify variability, intermittency, and seasonal patterns. Demand was modeled using probabilistic and statistical approaches. Based on this analysis, EOQ and (s,S) inventory policies were formulated and compared under operational constraints including budget availability, storage capacity, minimum order quantities, reorder points, safety stock, and supplier lead times. The performance of both policies was evaluated through historical validation and comparative analysis using a multiobjective index that integrates stockouts, surplus inventory, and service level indicators. The selected policies were integrated into a Flask-based web application designed as an accessible decision-support system that provides automated replenishment recommendations via a user-friendly interface. The use of the tool showed significant improvements in inventory planning, with the average service level increasing from 91% to 96% and total purchasing costs decreasing by approximately 15%. The results suggest that integrating inventory models, intermittent demand analysis, seasonal demand behavior, operational constraints, and an intuitive digital tool can reduce stockout risk and improve resource utilization in small businesses operating under demand uncertainty and resource limitations.