Mejora en los procesos logísticos para reducir los costos operacionales en la Cevichería Mar & Arena 1 en la ciudad de Trujillo en el año 2022

• Autores: Braul Oviedo, Brian Edwin, Changanaqui Ramos, Carlos Javier
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Privada del Norte
• Repositorio: UPN-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/34166
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/11537/34166
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Logística; Control de costes; Almacenes; Canales de distribución; Costos operacionales; Proveedores; Logistics management; Operational costs; Picking; Suppliers; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04

El presente proyecto tuvo como objetivo general aplicar mejoras en los procesos logísticos aplicando la metodología ABC Multicriterio y la evaluación de proveedores para reducir los costos operacionales en la cevichería Mar & Arena 1 en la ciudad de Trujillo en el año 2022. Primero se hizo un análisis a la realidad problemática y se determinó el problema de mayor impacto económico en la empresa, el elevado costo operativo por la inadecuada gestión logística. Por consiguiente, se identificó las causas de la problemática, las cuales fueron la inadecuada gestión de proveedores, distribución de insumos y proceso de picking en el almacén de la empresa. En los 5 meses de recolección de la información antes de la mejora implementada (abril a agosto), se calculó una pérdida por la inadecuada gestión logística de 14084.14 soles; lo cual fue definido 11913.50 soles de pérdida de inversión en stock, 1613.46 soles de pérdida en costo de aprovisionamiento ya que se tuvo que hacer devoluciones de insumos en mal estado a proveedores y 557.19 soles de pérdida por costo de preparación de pedidos, por retrasos de picking. Se utilizó la metodología AHP (Proceso de jerarquía analítica), al definir como alternativa 1, Seis sigma, alternativa 2, Ciclo de Deming, alternativa 3, Lean manufacturing; contrastando tres criterios: Primer criterio, aplicar la metodología de evaluación y selección de proveedores definiendo formatos con criterios de evaluación para reducir los costos de aprovisionamiento y costos de inversión en stock; segundo criterio, redistribuir el almacén de insumos aplicando la metodología ABC multicriterio para reducir los costos de preparación de pedidos; tercer criterio, tiempo de implementación y requerimiento de personal calificado, se calificó con la escala multicriterio teniendo como resultado a la alternativa 1 el 22% de priorización, alternativa 2, el 48% de priorización, y la alternativa 3 el 30% de priorización; finalmente, se concluyó como mejor opción la alternativa 2, el Ciclo de Deming. Por lo descrito se utilizó herramientas de gestión de proveedores, distribución ABC multicriterio, proceso de picking, hoja de verificación de picking y layout para la redistribución de los insumos en el almacén. La aplicación de la metodología de evaluación y selección de proveedores generó la reducción de los costos de aprovisionamiento de 1,138.59 soles, con una variación del 16.41%, y reducción de los costos de inversión en stock de 4,229.02 soles, con una variación del 18.06%. Con respecto a la frecuencia de devoluciones por mala calidad al proveedor, se redujo al 0%, se implementaron las mejoras mencionadas, teniendo como periodo de recolección de la información los meses de Setiembre y octubre, teniendo como resultado reducción de costos operacionales en 5653.24 soles, La redistribución del almacén de insumos al aplicar la metodología ABC multicriterio redujo el costo de preparación de pedidos en 285.63 soles, una variación del 40.18%. La aplicación de la metodología ABC multicriterio generó un aumento del nivel de cumplimiento de pedidos al 100%, con una reducción de 914 minutos en el tiempo de picking con una reducción del 40.18% y una reducción de 884 minutos en el tiempo de retraso generando un ahorro considerable de 129.05%. Se aplicó una comparación entre el antes (pretest) y el después (post test) de los costos operacionales y la gestión logística. Se inició con la prueba de normalidad para los datos antes de la mejora y después de la mejora, con una cantidad de 52 datos, se optó por utilizar la prueba de normalidad de Kolmogorov Smirnov, se obtuvo como resultado, en el pre test a todos los indicadores de los costos operacionales y la gestión logística, de distribución “No normal”, con respecto a los indicadores después de la mejora aplicada (post test) a todos los indicadores con distribución “No normal”, sin embargo se obtuvo al costo de aprovisionamiento una distribución Normal. Se procedió a la evaluación de la prueba de hipótesis y el cálculo de la D de cohen con el fin de determinar el tamaño del efecto; se obtuvo como resultado de la prueba de hipótesis de Wilcoxon de las variables, sustentando estadísticamente la significancia (p<0.05) de la implementación, con respecto la hipótesis “La aplicación de una mejora en los procesos logísticos permite reducir los costos de aprovisionamiento de insumos en la cevichería Mar & Arena 1 en la ciudad de Trujillo en el año 2022”, dio como resultado una media antes de la mejora de 131.060 con una desviación estándar de 39.688, y una media después de la mejora de 111.532 con una desviación estándar de 4.172; además, un valor P de < 0.001, en el que se interpretó que la hipótesis no se rechaza, dando a conocer que la implementación tiene significancia, además, dio como resultado d con un valor de 0.692, un tamaño del efecto mediano; para la hipótesis “La aplicación de una mejora en los procesos logísticos permite reducir los costos de inversión en stock en la cevichería Mar & Arena 1 en la ciudad de Trujillo en el año 2022”, dio como resultado una media antes de la mejora de 438.806 con una desviación estándar de 183.147, y una media después de la mejora de 368.963 con una desviación estándar de 152.790; además, el valor P fue de 0.040, menor a 0.05, por lo que la hipótesis no se rechaza, además, dio como resultado d con un valor de 0.414, un tamaño del efecto pequeño; para la hipótesis “La aplicación de una mejora en los procesos logísticos permite reducir los costos de preparación de pedido en la cevichería Mar & Arena 1 en la ciudad de Trujillo en el año 2022”, dio como resultado una media antes de la mejora de 13.347 con una desviación estándar de 2.748, y una media después de la mejora de 8.179 con una desviación estándar de 1.239; además, un valor P de < 0.001, siendo menor al nivel de significancia 0.05, aceptando la hipótesis. además, dio como resultado d con un valor de 2.425, un tamaño del efecto muy grande. Finalmente, para la hipótesis “La aplicación de una mejora en los procesos logísticos permite reducir los costos operacionales en la cevichería Mar & Arena 1 en la ciudad de Trujillo en el año 2022”, dio como resultado una media antes de la mejora de 583.209 con una desviación estándar de 173.857, y una media después de la mejora de 488.675 con una desviación estándar de 153.704; además, un valor P de 0.007, siendo menor al nivel de significancia 0.05, aceptando la hipótesis. además, dio como resultado d con un valor de 0.576, un tamaño del efecto mediano. para los parámetros de la variable independiente, con el fin de sustentar estadísticamente la significancia de la implementación de la mejora en los procesos logísticos. Para el parámetro “Frecuencia de devoluciones al proveedor”, se obtuvo una media antes de la implementación de 0.115 con una desviación estándar de 0.323, y una media después de la implementación de 0.000 y desviación estándar de 0.000; se calculó el valor p con resultado de 0.014 y un valor d de cohen de 0.506, determinando que existe significancia con un tamaño del efecto mediano. Para el parámetro “Nivel de cumplimiento del picking”, se obtuvo una media antes de la implementación de 0.948 con una desviación estándar de 0.070, y una media después de la implementación de 1.000 y desviación estándar de 0.000; se calculó el valor p con resultado de < 0.001 y un valor d de cohen de 1.046, determinando que existe significancia con un tamaño del efecto grande. Para el parámetro “Tiempo de picking”, se obtuvo una media antes de la implementación de 47.712 con una desviación estándar de 8.792, y una media después de la implementación de 26.173 y desviación estándar de 3.964; se calculó el valor p con resultado de < 0.001 y un valor d de cohen de 2.425, determinando que existe significancia con un tamaño del efecto muy grande. Para el parámetro “Tiempo de retraso”, se obtuvo una media antes de la implementación de 12.712 con una desviación estándar de 8.792, y una media después de la implementación de -3.827 y desviación estándar de 3.964; se calculó el valor p con resultado de < 0.001 y un valor d de cohen de 2.425, determinando que existe significancia con un tamaño del efecto muy grande.