Diseño y análisis de un modelo estadístico de pronóstico por referencia de producto para mejorar la capacidad de respuesta y el desempeño de la empresa Productos Cárnicos y alimenticios Don Vitto S.A.S

Abstract

Los altos costos de operación y el incumplimiento de las necesidades del mercado son problemáticas que repercuten negativamente a DON VITTO S.A.S, los cuales son atribuidos a una estimación no representativa de la demanda, es por ello que el presente proyecto tiene como propósito resaltar las bondades de la aplicación de los pronósticos en las áreas de planeación de las industrias, como un intento por comprender el comportamiento del mercado, reducir la incertidumbre y respaldar la toma de decisiones en las compañías. El proyecto está fundamentado en el diseño de un modelo de pronóstico que permitió predecir el comportamiento de la demanda por referencia de producto de la empresa con la finalidad de proporcionar una herramienta que facilite planificar la producción e incrementar la capacidad de respuesta ante las fluctuaciones aleatorias de la demanda. Para cumplir con lo anterior, se ajustó un modelo estadístico para cada serie de tiempo utilizando las metodologías Box Jenkins y Holt Winters, en donde cada observación por referencia de producto correspondía a la proporción diaria de canastillas y en el caso de la serie de demanda total, el número de canastillas solicitadas por el mercado. Posterior a esto, se estimó el número promedio de canastillas totales y la proporción de canastillas por producto para los primeros 15 días del año 2018, con el fin de conocer la demanda de cada referencia y el número de canastillas faltantes. Debido al extenso número de combinaciones posibles en las que se puede producir las cinco referencias de productos solo se evaluó un escenario utilizando las mismas proporciones de demanda como proporciones de producción y de faltantes para el cálculo de costos promedios. Se concluyó que implementar los modelos de pronóstico propuestos trae consigo mejoras significativas tanto en el cumplimiento de la demanda como en la reducción de costos por faltantes dado que la metodología usada actualmente en la empresa es netamente empírica.

The high operating costs and the non-fulfillment of the market needs negatively impact DON VITTO SAS. These problems are attributed to an estimation that is not representative of the demand, which is why this project aims to highlight the benefits of the application of forecasts in industries planning areas as an attempt to understand market behavior, reduce uncertainty and support decision making in companies. The project is based on the design of a forecast model that allows predicting the behavior of the company's demand by product reference in order to provide a tool that facilitates production planning and the increase of capacity so the organization is able to respond to random fluctuations of the demand. To comply with the above, a statistical model was adjusted for each time series using the Box Jenkins and Holt Winters methodologies, where each observation in the total demand series corresponded to the number of baskets requested by the market and in the case of each time series by product reference, the daily ratio of demanded baskets. After this, the average number of total baskets and the proportion of baskets per product were estimated for the first 15 days of 2018 in order to know the demand for each reference and the unsatisfied demand as well. Due to the large number of possible combinations in which the five product references can be produced, only one scenario was evaluated using the same proportions of demand as the production and shortages proportions, in order to calculate average costs. It was concluded that implementing the proposed forecast models brings significant improvements in both the fulfillment of demand and the reduction of costs due to shortages given that the methodology currently used in the company is clearly empirical.