Demand Simulation to Improve Inventory Management in a Mass Consumption Ice Cream Company. a Case Study in Peru

Descripción del Articulo

En la actualidad, el sector de empresas de consumo masivo atraviesa por distintas dificultades especialmente en el área de almacenamiento y entrega de productos. El desconocimiento y una mala organización de los inventarios provoca retrasos en los envíos, lo cual genera una gran insatisfacción en lo...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Chacaña Garcia, Silvana Solange, Sanchez Diaz, Marcela Fernanda
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad de Lima
Repositorio:ULIMA-Institucional
Lenguaje:inglés
OAI Identifier:oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/21284
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12724/21284
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Gestión de stocks
Gestión de almacenes
Industria heladera
Demanda (Teoría económica)
Reparto de mercancías
Cadena de suministro
Distribución comercial
Estudios de caso
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description En la actualidad, el sector de empresas de consumo masivo atraviesa por distintas dificultades especialmente en el área de almacenamiento y entrega de productos. El desconocimiento y una mala organización de los inventarios provoca retrasos en los envíos, lo cual genera una gran insatisfacción en los clientes, así como costos logísticos muy altos. El presente trabajo es un caso de estudio enfocado en la simulación y mejora de una empresa peruana de consumo masivo por lo que se centra en la búsqueda de herramientas de ingeniería con las cuales se solucionarán los principales problemas acerca de la gestión de inventarios y demanda; y así lograr una mejora en la coordinación de los procedimientos del centro de distribución. Por ello, el propósito de esta investigación es proponer nuevas técnicas de pronóstico e implementar una nueva política de gestión de inventarios, mediante una comprobación a través del software Arena. Finalmente, se concluyó que el método ARIMA fue la técnica de proyección más adecuada con la naturaleza de la demanda de la empresa, otorgando un pronóstico más preciso y útil; además como resultado, obtenemos un incremento de utilidad 57.69% mayor en comparación entre las políticas de reabastecimiento de inventario de revisión continua y periódica.
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El presente trabajo es un caso de estudio enfocado en la simulación y mejora de una empresa peruana de consumo masivo por lo que se centra en la búsqueda de herramientas de ingeniería con las cuales se solucionarán los principales problemas acerca de la gestión de inventarios y demanda; y así lograr una mejora en la coordinación de los procedimientos del centro de distribución. Por ello, el propósito de esta investigación es proponer nuevas técnicas de pronóstico e implementar una nueva política de gestión de inventarios, mediante una comprobación a través del software Arena. Finalmente, se concluyó que el método ARIMA fue la técnica de proyección más adecuada con la naturaleza de la demanda de la empresa, otorgando un pronóstico más preciso y útil; además como resultado, obtenemos un incremento de utilidad 57.69% mayor en comparación entre las políticas de reabastecimiento de inventario de revisión continua y periódica.At present, the sector of mass consumption companies is going through various difficulties, especially in the area of storage and delivery of products. Ignorance and poor organization of inventories cause delays in shipments, which generates great dissatisfaction in customers as well as very high logistics costs. The present work is a case study focused on the simulation and improvement of a Peruvian mass consumption company, so this research focuses on the search for engineering tools with which the main problems about inventory management and distribution will be solved. demand; and thus achieve an improvement in the coordination of the procedures of the distribution center. Therefore, the purpose of this research is to propose new forecasting techniques and implement a new inventory management policy, by checking through the Arena software. Finally, it was concluded that the ARIMA method was the most appropriate projection technique with the nature of the company's demand, providing a more accurate and useful forecast; In addition, as a result, we obtain a 57.69% higher profit increase in comparison between the continuous and periodic review inventory replenishment policies.application/pdfengUniversidad de LimaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Repositorio Institucional - UlimaUniversidad de Limareponame:ULIMA-Institucionalinstname:Universidad de Limainstacron:ULIMAGestión de stocksGestión de almacenesIndustria heladeraDemanda (Teoría económica)Reparto de mercancíasCadena de suministroDistribución comercialEstudios de casohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04Demand Simulation to Improve Inventory Management in a Mass Consumption Ice Cream Company. a Case Study in Peruinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTesisSUNEDUTítulo ProfesionalIngeniería IndustrialUniversidad de Lima. Facultad de IngenieríaIngeniero Industrialhttps://orcid.org/0000-0002-1711-6603099943707220647165347971950878https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalUrbina Rivera, Carlos MedardoCabrera Gil Grados, Ezilda MariaTaquía Gutiérrez, José Antoniohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisOIORIGINALT018_71950878_T.pdfT018_71950878_T.pdfTesisapplication/pdf382194https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/21284/1/T018_71950878_T.pdfc37cf744c063b1ab4c755719fcca8da3MD51FA_71950878_SR.pdfFA_71950878_SR.pdfAutorizaciónapplication/pdf212801https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/21284/2/FA_71950878_SR.pdf0e987612692b61f56319932aa11faa31MD52TURNITIN_SANCHEZ DIAZ MARCELA FERNANDA_20181744 .pdfTURNITIN_SANCHEZ DIAZ MARCELA FERNANDA_20181744 .pdfReporte de similitudapplication/pdf1947081https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/21284/3/TURNITIN_SANCHEZ%20DIAZ%20MARCELA%20FERNANDA_20181744%20.pdf14cfd9b5d388d836839eea981cfcf28fMD53THUMBNAILT018_71950878_T.pdf.jpgT018_71950878_T.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg11050https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/21284/5/T018_71950878_T.pdf.jpg246f630878a4e0cbcbbb39309a06c56fMD55FA_71950878_SR.pdf.jpgFA_71950878_SR.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg16403https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/21284/7/FA_71950878_SR.pdf.jpg1d49507ab9ed9d67ff67d80ab16af9f2MD57TURNITIN_SANCHEZ DIAZ MARCELA FERNANDA_20181744 .pdf.jpgTURNITIN_SANCHEZ DIAZ MARCELA FERNANDA_20181744 .pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg7039https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/21284/9/TURNITIN_SANCHEZ%20DIAZ%20MARCELA%20FERNANDA_20181744%20.pdf.jpg0dd7519d860e34c8399de7fa825c0f15MD59TEXTT018_71950878_T.pdf.txtT018_71950878_T.pdf.txtExtracted texttext/plain22175https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/21284/4/T018_71950878_T.pdf.txtfa015b5dba31530b97bf5fd2116477f9MD54FA_71950878_SR.pdf.txtFA_71950878_SR.pdf.txtExtracted texttext/plain2638https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/21284/6/FA_71950878_SR.pdf.txt966fb43545278f125e45c074f36f50c6MD56TURNITIN_SANCHEZ DIAZ MARCELA FERNANDA_20181744 .pdf.txtTURNITIN_SANCHEZ DIAZ MARCELA FERNANDA_20181744 .pdf.txtExtracted texttext/plain601https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/21284/8/TURNITIN_SANCHEZ%20DIAZ%20MARCELA%20FERNANDA_20181744%20.pdf.txt1491fe72ca27c1b019f63b34944c6cd3MD5820.500.12724/21284oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/212842025-09-18 08:06:28.007Repositorio Universidad de Limarepositorio@ulima.edu.pe
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