Mejora del nivel de servicio en una red de tiendas de conveniencia mediante Analytics predictivo y herramientas de planificación de la cadena de suministro

• Autores: Zavaleta Zarate, Kelly Stefany, Camarena Tapia, Renzo Paolo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/30955
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/30955
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Logística empresarial; Control de inventarios; Control de procesos--Mejoramiento; Ingeniería industrial--Predicción; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04

El presente trabajo de investigación analiza la mejora del nivel de servicio en una red de tiendas de conveniencia mediante el uso de análisis predictivo y herramientas de planificación de la cadena de suministro. El problema abordado radica en la necesidad de optimizar la gestión de inventarios y mejorar la disponibilidad de productos, pues estos factores impactan directamente en la satisfacción del cliente y en la eficiencia operativa. El estudio se fundamenta en modelos predictivos, herramientas de optimización y metodologías Lean. El análisis se enfoca en cómo estas herramientas optimizan los niveles de inventario, permiten prever la demanda futura de productos y, por lo tanto, mejoran el nivel de servicio de la red de tiendas de conveniencia. Adicionalmente, se analizan casos de éxito en los que se han aplicado herramientas y técnicas relacionadas para resolver problemas análogos destacando las que obtuvieron mejores resultados. Posteriormente, se realiza el diagnóstico de la situación actual de la empresa (MarketB), para lo cual se aplican herramientas como Swimlane, indicadores clave, la técnica de los 5 porqués y Value Stream Mapping, lo cual permite identificar las principales causas de los problemas de mayor impacto. Con base en este análisis, se propone la aplicación de las herramientas estudiadas para abordar las causas raíz de los problemas detectados. En esta etapa, se evalúan modelos de predicción como ARIMA y Holt-Winters, la implementación de la metodología de las 5S en el Control e Inventarios de Suministros, el modelo SCOR para la gestión de los proveedores de abastecimiento y la optimización de rutas mediante programación lineal. Finalmente, se analizan los resultados obtenidos y se concluye que la integración de las herramientas mencionadas en la propuesta de mejora permite optimizar la operación logística y mejorar el servicio que ofrece la empresa.