Método de pronóstico de la demanda para determinar el stock mínimo de seguridad de la empresa Tecnomina S.A.C.

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En nuestra investigación que se titula Método de Pronóstico de la Demanda para Determinar el Stock Mínimo de Seguridad de la Empresa Tecnomina S.A.C. Tiene como objetivo principal determinar de qué manera la implementación del método de pronóstico de la demanda permite establecer un adecuado stock m...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Barreto Acostupa, Jhonathan Segundo
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad San Ignacio de Loyola
Repositorio:USIL-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.usil.edu.pe:20.500.14005/16129
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.14005/16129
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Ingeniería Industrial
Métodos de Pronóstico de la Demanda
Stock de Seguridad
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
ODS 8: Trabajo decente y crecimiento económico. Promover el crecimiento económico sostenido, inclusivo y sostenible, el empleo pleno y productivo y el trabajo decente para todos
Optimización y simulación de procesos industriales.
Ingeniería, tecnología, biotecnología y aspectos relacionados
Descripción
Sumario:En nuestra investigación que se titula Método de Pronóstico de la Demanda para Determinar el Stock Mínimo de Seguridad de la Empresa Tecnomina S.A.C. Tiene como objetivo principal determinar de qué manera la implementación del método de pronóstico de la demanda permite establecer un adecuado stock mínimo de seguridad de la empresa Tecnomina SAC Lima 2023. Con una metodología de tipo de investigación aplicada ya que existe evidencia teórica y se determina que la presente investigación es Pre-experimental dado que se introduce una variable de estudio que es manipulada y tomaremos como análisis de estudio las órdenes de compra atendidas para la obtención de la muestra se consideró el de tipo estadístico aleatorio simple ya que todas las unidades de la población tienen la misma posibilidad de ser elegidos. Como resultado el análisis de la Cantidad Económica de Pedido (EOQ) para el endurecedor evidencia una disminución del valor promedio de 213 unidades en el periodo previo a la implementación del modelo de pronóstico basado en regresión, a 203 unidades en el periodo posterior. Esta reducción, aunque moderada, es positiva y coherente con la disminución observada en la variabilidad de la demanda, cuya desviación estándar pasó de 877.70 unidades a 232.82 unidades. Una menor variabilidad en la demanda reduce la incertidumbre en los pedidos, lo que permite optimizar la cantidad solicitada por orden y evita excesos de inventario y como resultado, el Stock de Seguridad (SS) también ha disminuido de 1448 a 384 unidades, lo cual es positivo ya que el objetivo era reducir costos de inventario sin comprometer el nivel de servicio. En el caso del cemento el análisis comparativo del EOQ antes y después de la implementación del método de pronóstico mediante regresión revela un ligero incremento en el valor promedio del EOQ, pasando de 208 unidades en el periodo previo a 217 unidades en el periodo posterior. Este aumento, aunque leve (4.3%), se encuentra acompañado por una reducción de la variabilidad en la cantidad económica de pedido, ya que la desviación estándar del EOQ disminuyó de 12.73 unidades a 9.76 unidades. Asimismo, la desviación estándar de los pronósticos de demanda también mostró una disminución significativa, al pasar de 550.66 unidades en el periodo anterior a 421.67 unidades en el periodo posterior como resultado, el Stock de Seguridad (SS) también ha disminuido de 909 a 843 unidades, lo cual es positivo ya que el objetivo era reducir costos de inventario sin comprometer el nivel de servicio. En conclusión, tenemos que el análisis de varias metodologías de pronóstico muestra que la elección del método de regresión lineal es el adecuado ya que al poner en ejercicio el error es menor (3.20 %) para el endurecedor y para el cemento (4.66 %), esto depende de factores como la variabilidad en el comportamiento de la demanda, la naturaleza del producto y las condiciones del mercado. Con base en estos resultados, se calculó el índice Beneficio/Costo (B/C), obteniendo un valor de 5.76 soles, lo que indica que, por cada sol invertido en la implementación del modelo, se ha generado un retorno de 5.76 soles en ahorros, lo cual hace viable el proyecto de mejora.
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