Aplicación del pronóstico de la demanda para reducir los quiebres de stock en futuras compras de lentes de resina en la empresa Opticond, Lima 2024 - Goycochea Bustamante, Yahaira Delcire (2024)
El trabajo de investigación tiene como finalidad reducir los quiebres de stock en las futuras compras, aplicando el pronóstico de la demanda en lima metropolitana. El presente estudio se dividió en varias partes: En el primer capítulo se desarrolló el problema actual que tiene la empresa y cuáles son sus principales inquietudes, asimismo se pudo determinar los objetivos específicos y general. El segundo capítulo viene a ser el desarrollo del estado de arte, revisando investigaciones de diversas fuentes nacionales e internacionales, y proporciona el marco teórico necesario para la investigación. El tercer capítulo describe la metodología aplicada, que incluye un enfoque cuantitativo y un estudio descriptivo, con recolección y análisis de datos para crear estadísticas y gráficos, y el desarrollo de un diseño de propuesta mencionando cada etapa que se elaborara en la investigación. En el cuarto capítulo, se procedió a realizar el análisis situacional de la empresa, desarrollando así la metodología y los resultados, el cual se observa una disminución del porcentaje de quiebres de stock a 0% en cada producto, el cual fue validado estadísticamente junto a una prueba de hipótesis para una mayore credibilidad. Asimismo, en el análisis económico obtuvimos un VAN de S/ 375,707.32, el TIR de 72% y el B/C de 2.98, el cual se viene a ser rentable. Por último, en el quinto capitulo se observan las conclusiones y recomendaciones, donde mencionan la reducción del quiebre de stock al implementar la propuesta de mejora del plan de pronóstico de la demanda. En conclusión, la implementación del pronóstico de la demanda ha logrado reducir de manera significativa los quiebres de stock, optimizando costos de la empresa. Este avance ha permitido una planificación de compras futura de manera organizada y efectiva, asegurando la disponibilidad continua de productos y minimizando el riesgo de escasez.