Modelo de gestión de inventario basado en Lean Warehousing y DDMRP para maximizar los pedidos perfectos - caso de una empresa vitivinícola

• Autores: Centeno Huayhuas, Angelica Milagros, Osorio Barra, David Edward
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/654630
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/654630
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inventarios; Modelo de gestión; Lean warehousing; Inventories; Management model; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04

El índice de pedidos perfectos es una métrica superior que mide la calidad y el desempeño de la gestión del almacén. Este indicador presenta 4 componentes, los cuales son la entrega a tiempo, completa, sin daños y con toda la documentación perfecta de los pedidos. Estos factores se encuentran relacionadas con la rentabilidad de las organizaciones. El objetivo de este estudio es proponer un modelo de gestión de almacenes basado en Lean Warehousing y la metodología del Demand Driven Material Requirements Planning (DDMRP) para maximizar el índice de cumplimiento de los pedidos perfectos en almacenes del sector vitivinícola. Por lo tanto, se desarrollan prácticas centradas en el almacén, como el análisis ABC, 5S y la metodología DDMRP, con énfasis en los errores de picking y las roturas de stock. De igual forma, la metodología DMAIC se utiliza como base para la aplicación de las herramientas del modelo de Lean Warehousing. Se empleó un caso de estudio con un valor de pedidos perfectos del 47.2%, el cual representó una brecha técnica del 30% con respecto al mercado. De este modo, la validación se realizó mediante el método de simulación de eventos discretos para inventarios con punto de repedido. Se empleó el software Arena simulation versión full 14.5 con un nivel de confianza del 95%. En los resultados, el indicador de pedidos perfectos se incrementó a 82,6%, representando una mejora del 35,4% de la situación actual. Asimismo, las roturas de stock y los errores de picking se reducen en un 18,2% y un 23,6%, respectivamente.