Mejora en la Gestión de Compras de la empresa Colca del Perú S.A.

Descripción del Articulo

El siguiente trabajo de suficiencia profesional se centra en la empresa Colca del Perú SA, cuya principal área comercial es la importación y comercialización de materias primas plásticas a nivel nacional. Cuyo problema principal es la variabilidad en la demanda y la volatilidad de los precios, lo qu...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Espinoza Villagaray, Dinna Maribel, Machado Jara, Roberto Harold
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Repositorio:UPC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/670521
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/10757/670521
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Gestión de inventarios
Quiebres de stock
Stock de seguridad
Planeamiento de demanda
Gestión de compras
Inventory management
Stock outs
Safety stock
Demand planning
Purchase management
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.00.00
Descripción
Sumario:El siguiente trabajo de suficiencia profesional se centra en la empresa Colca del Perú SA, cuya principal área comercial es la importación y comercialización de materias primas plásticas a nivel nacional. Cuyo problema principal es la variabilidad en la demanda y la volatilidad de los precios, lo que resulta en quiebres de stock debido a un inadecuado análisis de la demanda y la identificación de necesidades. Se propone implementar una gestión estratégica de compras para evitar quiebres de stock, reducir las compras locales y protegerse contra los retrasos en la llegada de embarques. Se mencionan teorías y modelos relacionados con la gestión de compras y se presenta un análisis comparativo de las alternativas propuestas con un enfoque en la viabilidad, impacto en la organización, costos y recursos, plazos y otras consideraciones relevantes. Se presenta una matriz de selección cuya alternativa seleccionada es el uso del modelo Lote económico de pedido (EOQ) para comprar más rápido y con stock de seguridad. Además, se resalta la importancia de la gestión de compras y pronóstico de la demanda en la cadena de suministro, así como la relevancia de la IA y el machine learning.
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