Aplicación de modelos de pronósticos en productos de consumo masivo

  • Ricardo Alberto Perez
  • Silvio Andres Mosquera Sanchez Universidad del Cauca.
  • Juan José Bravo Universidad del Valle.
Palabras clave: Clasificación ABC, Cadena de abastecimiento, Inventarios, Logística

Resumen

Se presenta el típico problema de inventarios: excesiva cantidad de producto que
no rota y poca del que rota, que se suma a la gran variedad de referencias y puntos
de venta, dificultan la aplicación de modelos de pronósticos y la generación de
políticas de inventarios. Se evaluó el comportamiento histórico de la demanda de
los productos de consumo masivo en una cadena de suministro con una bodega
y múltiples puntos de venta (One Warehouse N Retailer Problem) partiendo del
análisis de la clasificación existente de los ítems para proponer una nueva con mayor
cantidad de elementos de decisión; con base en lo anterior y mediante simulación,
se eligió el método de pronóstico (promedio móvil, suavización exponencial simple,
método de Croston, método de Winters) más apropiado para cada elemento y para
cada una de las categorías considerando como factor de decisión el que obtuvo el
menor coeficiente de variación. La investigación permitió concluir que, debido a las
particularidades en la rotación y al comportamiento heterogéneo de la demanda de
los productos en cada sitio de distribución, es conveniente realizar una clasificación
por cada punto y definir modelos de pronósticos de manera individual.

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Biografía del autor/a

Ricardo Alberto Perez
Magíster en Ingeniería
Silvio Andres Mosquera Sanchez, Universidad del Cauca.
Magíster en Ingeniería. Docente titular. Departamento de Agroindustria. Facultad de Ciencias Agropecuarias.
Juan José Bravo, Universidad del Valle.
Magíster en Ingeniería de Sistemas. Docente asociado. Escuela de Ingeniería Industrial y Estadística.

Referencias

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Cómo citar
Perez, R. A., Mosquera Sanchez, S. A., & Bravo, J. J. (2012). Aplicación de modelos de pronósticos en productos de consumo masivo. Biotecnología En El Sector Agropecuario Y Agroindustrial, 10(2), 117-125. Recuperado a partir de https://revistas.unicauca.edu.co/index.php/biotecnologia/article/view/255
Publicado
2012-12-01