Propuesta de mejora en el sistema de abastecimiento de una cadena retail: tiendas de conveniencia en el 2017

• Autores: Carrasco Tejada, Brenda Cecilia, Tenorio Dellepiane, Paola Beatriz
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/623812
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/623812
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Administración de procesos; Planificación de la producción; Gestión de la calidad; Sector retail

La presente tesis sostiene una propuesta de mejora en el sistema de abastecimiento de una cadena retail, enfocada en el subsector de las tiendas de conveniencia, que contribuirá a la optimización de recursos y procesos en la cadena de abastecimiento. Esta propuesta analiza a una empresa de tiendas de conveniencia, su situación competitiva en el sector retail en el Perú y principalmente su sistema de abastecimiento actual para proveer de productos a los diversos puntos de venta que posee en el mercado local. Desde el 2015, las tiendas de conveniencia lograron posicionarse en el mercado peruano como un canal alternativo moderno de compra que viene desplazando al canal tradicional (mercados y bodegas). Estas practi-tiendas han tenido un gran crecimiento y aceptación por parte del shopper limeño debido al amplio surtido de productos, cercanía y promociones competitivas. El retail y abastecimiento surgen como parte integral y esencial para garantizar la existencia de productos en tienda. Sin embargo, existen deficiencias en el sistema de abastecimiento debido a roturas de stock y la alta rotación de productos; es por ello, que el objetivo de la investigación es brindar una propuesta de mejora en este proceso con la finalidad de asegurar su eficiencia e incrementar los ingresos de la empresa mediante la implementación de un Centro de Distribución. Además, para identificar que variables impactan a las ventas de las practi-tiendas, se aplicará un modelo de regresión lineal múltiple tomando como variables: fill rate, merma conocida, cobertura de productos, merma desconocida y stock.