Eliminación del almacén y reducción de costos en una empresa manufacturera

Mémoire (de fin d'études) , 2015 , 44 Pages , Note: 0

Gestion d'entreprise - Enquête d'entreprise, Recherche opérationnelle

En este trabajo de investigación se busca reducir los costos por inventario que la empresa llamada “TROFEOS” tiene en su stock presente. La empresa mencionada, fue fundada en el año 2000 y el método que se utilizará es el de promedio móvil simple el cual es una herramienta que se puede emplear en Excel o Word, se tomarán en cuenta 3 de sus productos los cuales son los de mayor demanda, trofeos, medallas y copas.

Actualmente la empresa cuenta con un problema creciente en cuanto a almacén se refiere ya que tiene estancado mucho material ahí, el cual representa una gran pérdida para la empresa ya que éste produce mucho costo.

Lo que se pretende mostrar en este trabajo es la implementación del método de “pronóstico” para disminuir los grandes costos que esta empresa tiene con estos tres productos los cuales representan la mayor demanda, trofeos, grabados y reconocimientos.

ÍNDICE

Planteamiento del problema
Objetivo
Justificación

MARCO TEÓRICO

METODOLOGÍA

Datos empresa

Instrumentos

RESULTADOS DE INVESTIGACIÓN
ESTRATEGIA DE COMPROMISO
ESTRATEGIA DE NIVEL

Trabajos citados

Planteamiento del problema

Evaluar la implementación de una propuesta que ayude a incrementar la productividad, minimizando el costo que tiene el almacén “TROFEOS”.

Objetivo

Incrementar la productividad en la empresa “trofeos”.

Justificación

Con esta investigación se logrará terminar con el stock que se cuenta en almacén ya que representa una pérdida muy grande a la empresa “TROFEOS” ya que esta cubre aproximadamente la pérdida del 10% del ingreso anual que representa una cantidad considerable de dinero.

También busca una estabilidad con el medio ambiente ya que al momento de corregir el stock que existe en la empresa “TROFEOS” se disminuirá la contaminación que causa ayudando al ambiente.

En cuanto al entorno tecnológico se busca tener el mejor equipamiento para producir más con menos errores de fabricación a su vez ayudando al ambiente y al entorno social ya que los precios bajarían, ya que se tendría el mínimo error en la fabricación.

Al eliminar el exceso de piezas que se hacen sobre pedido se puede ahorrar el costo del proveedor, si no también se preverá la demanda aproximada del producto cumpliendo plenamente con la demanda del producto, bajando así el costo de almacén.

MARCO TEÓRICO

Para dar un pronóstico certero se utilizará pronóstico móvil simple ya que este brindará seguridad a la hora de hacer los pedidos a proveedores exteriores.

Buscar que es productividad

El método de "pronóstico móvil simple" se utiliza cuando se quiere dar más importancia a conjuntos de datos más recientes para obtener la previsión. Cada punto de una media móvil de una serie temporal es la media aritmética de un número de puntos consecutivos de la serie, donde el número de puntos es elegido de tal manera que los efectos estacionales y / o irregulares sean eliminados (López Salazar, 2012)

Aquí se puede ver tanto el nivel de producción como la demanda anual, demostrando así la viabilidad para crear una empresa de este rubro demostrando la implementación de la mejora utilizando una herramienta llamada móvil simple, está elaborada con el programa Excel.

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En esta ocasión se analizará la fabricación de: copas, reconocimientos, medallas estampadas, las cuales representa la venta mayoritaria de toda la empresa.

¿Cómo se mide la productividad?

Como se puede dar cuenta es necesaria la utilización de la herramienta llamada pronóstico ya que con ésta se busca bajar considerablemente el almacén que se tiene en la empresa “TROFEOS”

Los pronósticos son necesarios en todas las áreas de una organización, y los mismos no deberían ser generados por un grupo aislado de analistas. Tampoco se puede considerar ningún pronóstico como "terminado", los pronósticos son continuamente necesarios, y así como pasa el tiempo, el impacto de los pronósticos sobre el desempeño real de acontecimientos debe ser medido. Los pronósticos originales son actualizados y las decisiones son modificadas, y así sucesivamente (Hossein, 2015).

Este proceso es mostrado en la figura siguiente:

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A continuación se muestra como trabaja este modelo de pronóstico “móvil simple” que será aplicado en los 3 factores principales de la demanda que como anterioridad se mencionó son, trofeos, medallas y reconocimientos.

Paso 1:" Se debe calcular el factor de estacionalidad, realizando un cociente entre el valor pronosticado según el "promedio o media móvil simple" con n=12 y el valor real de la demanda. En la imagen a continuación se observa que el promedio móvil para Enero de 2010 corresponde al promedio simple de la demanda real desde Enero de 2009 a Diciembre de 2009. (Los resultados han sido aproximados a un decimal) (Equipo de Gestión de Operaciones, 2013)

A continuación se muestran los siguientes pasos para crear este sencillo método según el autor corporativo: (Equipo de Gestión de Operaciones, 2013).

Se calcula el factor de estacionalidad promedio para cada período. Este procedimiento se facilita al trabajar con "Tablas Dinámicas" (Selecciona las columnas de los datos de la planilla según muestra la imagen a continuación, luego en el Menú de Excel ir a “Insertar” y en la esquina superior izquierda seleccionar Tabla Dinámica).

Como ejemplo gráfico mostrare una tabla echa por el mismo autor anterior.

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Al desplegarse el menú “Lista de campos de tabla dinámica” arrastramos el campo de Mes a "Etiquetas de columnas" y el campo Año a "Etiquetas de fila". Por último arrastrar el campo (a/b)*100 a "Valores" seleccionando en la configuración de dicho campo “Promedio”.

(Equipo de Gestión de Operaciones, 2013)

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La Tabla Dinámica tiene la siguiente forma donde se obtiene el factor de estacionalidad promedio:

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Pasó 3:" Se ajusta cada factor promedio, multiplicándolo por el factor de estacionalidad K, calculado de:

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En el ejemplo: "K=(12*100)/(1.235,8)=0,971" (aproximado). Notar que los valores de la fila Índice Estacionalidad corresponde a la ponderación del Factor de Estacionalidad Promedio por el parámetro K. (Equipo de Gestión de Operaciones, 2013)

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Paso 4:" Calcular la tendencia de la serie de tiempo ajustando los datos a una regresión lineal, donde la variable dependiente corresponde a la demanda (Y) y la variable independiente a los períodos (X).

“Para este propósito se puede aplicar el procedimiento de forma muy sencilla en Excel a través de las siguientes alternativas:” (Equipo de Gestión de Operaciones, 2013)

1. “Hacer un Gráfico de Línea con los valores de la demanda real como se muestra en la imagen a continuación:” (Equipo de Gestión de Operaciones, 2013)

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Luego sobre el gráfico de línea con el mouse o teclado seleccionar con el botón derecho la opción "“Agregar línea de tendencia”". Por defecto se ofrece la alternativa de tendencia lineal (no modificar) y debemos seleccionar las siguientes opciones:

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Una vez realizado lo anterior obtendremos el gráfico que muestra el ajuste de la regresión y su ecuación. En nuestro ejemplo la regresión es: "Y=98,038*X+15.157". (Equipo de Gestión de Operaciones, 2013)

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2. En la pestaña de "“Datos”" de Excel en la esquina superior derecha observaremos la opción "“Análisis de datos”" la cual debemos seleccionar, ingresando en el “Rango Y de entrada” los valores en la columna de la demanda real y en “Rango X de entrada” los valores de los períodos. (Equipo de Gestión de Operaciones, 2013)

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Luego presionar "“Aceptar" “, luego de lo cual se generará una nueva hoja en la planilla de cálculo con los resultados de la regresión lineal: (hemos marcado con color amarillo los resultados más relevantes en la aplicación del método de descomposición que son por supuesto coherentes con los que se obtienen al desarrollar el procedimiento del gráfico de línea). (Equipo de Gestión de Operaciones, 2013)

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Paso 5:" Se calcula el factor cíclico de la serie histórica a partir de la siguiente expresión:

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Por ejemplo para Enero de 2010 (dato 13) el Factor Cíclico es "0,973" (se obtiene dividiendo 15.994,4 en 98,038*13+15157). En la imagen a continuación se muestra la fórmula en Excel que hemos utilizado considerando una aproximación de los resultados a 3 decimales. (Equipo de Gestión de Operaciones, 2013)

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“Paso 6:" Determinar el factor cíclico promedio para cada período. En este paso al igual que en el Paso 2 una "Tabla Dinámica" resulta de bastante ayuda:” (Equipo de Gestión de Operaciones, 2013)

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Una vez completado el Paso 6 estamos en condiciones de realizar un pronóstico de demanda utilizando la fórmula presentada al inicio del artículo. Por ejemplo si queremos pronosticar la demanda de Enero de 2013 (período 49) el resultado sería el siguiente:

- T(49) = 98,038*49+15157 = 19.960,862
- C(Ene) = 0,966
- Y(Ene) = 90,8/100
- "S(49) = 19.960,862 * (90,8/100) * 0,966 = 17.508,231

Aquí como se puede ver es el fin del proceso para elaborar el pronóstico móvil simple.

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• Université: Universidad Autónoma de Durango (Instituto Tecnológico de Durango)
• Note: 0
• Auteur: Alejandro Castro Santos (Auteur)
• Année de publication: 2015
• Pages: 44
• N° de catalogue: V302417
• ISBN (ebook): 9783668024861
• ISBN (Livre): 9783668024878
• Langue: espagnol; castillan
• mots-clé: [e-mail]