Diseño y evaluación de estrategias para el planeamiento agregado de una empresa dedicada a la fabricación de conservas de pescado en Ancash - Perú

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La investigación tuvo por finalidad describir el diseño y evaluación de estrategias para el planeamiento agregado de una empresa dedicada a la fabricación de conservas de pescado. Para ello, se realizó una investigación de alcance descriptivo con un diseño no experimental longitudinal. Los resultado...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Miñan Olivos, Guillermo Segundo
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2020
Institución:Universidad Tecnológica del Perú
Repositorio:UTP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/3230
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12867/3230
http://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2020.1.1.254
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Planeamiento agregado
Simulación de Montecarlo
Administración de ventas
Costos de venta
Pescado como alimento
Aggregate planning
Monte Carlo simulation
Sales forecast
Canned fish
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description La investigación tuvo por finalidad describir el diseño y evaluación de estrategias para el planeamiento agregado de una empresa dedicada a la fabricación de conservas de pescado. Para ello, se realizó una investigación de alcance descriptivo con un diseño no experimental longitudinal. Los resultados demostraron una alta variabilidad en el comportamiento de las ventas, propias del sector pesquero peruano, y al analizar distintas alternativas de pronóstico se optó por emplear una descomposición de series, con modelo multiplicativo y longitud estacional de 6 periodos; la cual presentó el menor error porcentual medio absoluto en comparación con otros métodos cuantitativos. La evaluación inicial de los planes agregados determinó que una estrategia de persecución de la demanda generaba el valor más bajo de costos totales, ya que se estimó en $ 334,957; mientras que la estrategia de nivelación alcanzó un valor de $ 385,275 y el uso de una estrategia con sobretiempos un monto de $ 376,056. De la misma manera, se evaluaron los planes mediante ratios de producción y se determinó que una estrategia de persecución de la demanda emplearía 2.33 dólares por caja producida, mientras que, los planes de sobretiempo y nivelación presentaron montos más altos y alcanzarían entre 2.37 y 2.63 dólares por caja producida, respectivamente. Por otro lado, las simulaciones por el método de Montecarlo demostraron que ante 10,000 distintos escenarios de las ventas, existía un 95.10% de probabilidad de que, siguiendo una estrategia de persecución de la demanda, los costos no superen los $ 311,753 dólares. Asimismo, se simularon otros 10,000 casos aleatorios respecto a las ventas y se estableció que el plan de persecución, en contraste con la estrategia de sobretiempos, generaría costos más bajos por caja producida, con una probabilidad del 95.04% de que dicha diferencia sea superior a los 0.05 dólares/caja producida. Finalmente, a través de un diseño y evaluación de estrategias para el planeamiento agregado, se pudo concluir que una estrategia de persecución de la demanda optimizaría los costos de producción en una empresa dedicada a la fabricación de conservas de pescado en Ancash – Perú.
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La evaluación inicial de los planes agregados determinó que una estrategia de persecución de la demanda generaba el valor más bajo de costos totales, ya que se estimó en $ 334,957; mientras que la estrategia de nivelación alcanzó un valor de $ 385,275 y el uso de una estrategia con sobretiempos un monto de $ 376,056. De la misma manera, se evaluaron los planes mediante ratios de producción y se determinó que una estrategia de persecución de la demanda emplearía 2.33 dólares por caja producida, mientras que, los planes de sobretiempo y nivelación presentaron montos más altos y alcanzarían entre 2.37 y 2.63 dólares por caja producida, respectivamente. Por otro lado, las simulaciones por el método de Montecarlo demostraron que ante 10,000 distintos escenarios de las ventas, existía un 95.10% de probabilidad de que, siguiendo una estrategia de persecución de la demanda, los costos no superen los $ 311,753 dólares. Asimismo, se simularon otros 10,000 casos aleatorios respecto a las ventas y se estableció que el plan de persecución, en contraste con la estrategia de sobretiempos, generaría costos más bajos por caja producida, con una probabilidad del 95.04% de que dicha diferencia sea superior a los 0.05 dólares/caja producida. Finalmente, a través de un diseño y evaluación de estrategias para el planeamiento agregado, se pudo concluir que una estrategia de persecución de la demanda optimizaría los costos de producción en una empresa dedicada a la fabricación de conservas de pescado en Ancash – Perú.The research was intended to describe the design and evaluation of strategies for the aggregate planning of a company dedicated to the manufacture of fish canned goods. To this end, descriptive research was carried out with a longitudinal nonexperimental design. The results demonstrated a high variability in the behaviour of sales, typical of the Peruvian fishing sector, and when analyzing different forecast alternatives it was chosen to use a series breakdown, with a multiplicative model and seasonal length of 6 periods; which presented the lowest absolute average percentage error compared to other quantitative methods. The initial evaluation of the aggregate plans determined that a demand pursuit strategy generated the lowest value of total costs, as it was estimated at $334,957; while the leveling strategy reached a value of $385,275 and the use of an overtime strategy amounting to $376,056. Similarly, plans were evaluated using production ratios and it was determined that a demand pursuit strategy would employ $2.33 per cash produced, while overtime and leveling plans had higher amounts and would reach between $2.37 and $2.63 per cash produced, respectively. On the other hand, simulations by Monte Carlo's method showed that in 10,000 different sales scenarios, there was a 95.10% chance that, following a demand pursuit strategy, costs do not exceed $311,753. In addition, a further 10,000 random sales cases were simulated and it was established that the pursuit plan, in contrast to the overtime strategy, would generate lower costs per cash produced, with a 95.04% probability that the difference will exceed the $0.05/cash produced. Finally, through a design and evaluation of strategies for aggregate planning, it was concluded that a demand pursuit strategy would optimize production costs in a company dedicated to the manufacture of fish canned in Ancash – PeruCampus Chimboteapplication/pdfspaInternational Federation of Engineering Education Societiesinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Universidad Tecnológica del PerúRepositorio Institucional - UTPreponame:UTP-Institucionalinstname:Universidad Tecnológica del Perúinstacron:UTPPlaneamiento agregadoSimulación de MontecarloAdministración de ventasCostos de ventaPescado como alimentoAggregate planningMonte Carlo simulationSales forecastCanned fishDiseño y evaluación de estrategias para el planeamiento agregado de una empresa dedicada a la fabricación de conservas de pescado en Ancash - PerúDesign and evaluation of strategies for the aggregate planning of a company dedicated to the manufacture of canned fish in Ancash - Peruinfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTHUMBNAILGuillermo Segundo Miñan Olivos_Articulo_18th LACCEI_spa_2020.pdf.jpgGuillermo Segundo Miñan Olivos_Articulo_18th LACCEI_spa_2020.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg16229http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/3230/6/Guillermo%20Segundo%20Mi%c3%b1an%20Olivos_Articulo_18th%20LACCEI_spa_2020.pdf.jpgf6daa6de42db1f0b448840c952d38d6eMD56ORIGINALGuillermo Segundo Miñan Olivos_Articulo_18th LACCEI_spa_2020.pdfGuillermo Segundo Miñan Olivos_Articulo_18th LACCEI_spa_2020.pdfapplication/pdf1102744http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/3230/1/Guillermo%20Segundo%20Mi%c3%b1an%20Olivos_Articulo_18th%20LACCEI_spa_2020.pdfbd8827c017240f67387e8cab73561149MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/3230/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTGuillermo Segundo Miñan Olivos_Articulo_18th LACCEI_spa_2020.pdf.txtGuillermo Segundo Miñan Olivos_Articulo_18th LACCEI_spa_2020.pdf.txtExtracted texttext/plain37948http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/3230/5/Guillermo%20Segundo%20Mi%c3%b1an%20Olivos_Articulo_18th%20LACCEI_spa_2020.pdf.txt4021b808f6f4c8d6bcf7d1a3687e70c6MD5520.500.12867/3230oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/32302023-11-15 12:46:24.468Repositorio Institucional de la Universidad Tecnológica del Perúrepositorio@utp.edu.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