Implementación de un plan de compras basado en la Gestión por Procesos para aumentar la tasa de cumplimiento de entrega de pedidos en cantidad de una empresa del sector textil retail

• Autores: Andrade Diaz, Ivan Alexander Glen, Rodriguez Torres, Katty Alessandra
• 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:10757/671863
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/671863
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Gestión por procesos; Fill rate; Acuerdos comerciales; Integración de procesos; Cruce de stocks; Retail; Integración de stocks; Process management; Commercial agreements; Process integration; Stock crossing; Stock integration; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00

Actualmente, el fill rate para el sector textil en grandes empresas es de 88%, sin embargo, la empresa en cuestión tiene un valor muy por debajo de ello, lo que ocasiona pago de penalidades y una oportunidad de venta perdida. Según la evaluación realizada a la empresa, la causa principal a ello es que los stocks entre el área de almacén y el área comercial no están integrados debido al uso de dos sistemas de información diferentes; con la ayuda de una macro desarrollada para su integración, se consiguió reducir los quiebres y aumentar la tasa del Fillrate de la empresa de 80% al 94.3% aproximadamente, con lo cual se dejó de pagar penalidades y se logró aumentar la facturación tras disponer de más mercadería. Sumado a lo mencionado, se detectó que no solo el fill rate estaba por niveles inferiores a los estándares nacionales, sino que existía una oportunidad de venta mayor ya que los clientes del canal Moderno, tenían demanda mayores a los que finalmente se colocaban como orden de compra, es decir, no se tenía la totalidad de la mercadería requerida; esto se radicaba en que las compras se basaban en proyecciones de venta con métodos lineales y aleatorios; sin embargo, bajo la evaluación del método más óptimo, que para este caso resultó ser Regresión lineal, se logró una eficiencia de proyección del 103%, con lo cual se pudo atender en mayores proporciones las necesidades de los clientes.