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Title:	Diseño de modelo de pronóstico y política de control de inventario para alimentos balanceados en una empresa ubicada en el cantón Durán de la provincia del Guayas
Authors:	Velastegui Villota, Karen Lisette Segovia Navarrete, María Belén, Director
Keywords:	Modelo matemático modelos de pronóstico Newsvendor Model Forecast Accuracy sobrestock stockout.
Issue Date:	13-Jun-2025
Publisher:	ESPOL.FICMP
Citation:	Velastegui Villota K.L. y Segovia Navarrete M.B. (2025). Diseño de modelo de pronóstico y política de control de inventario para alimentos balanceados en una empresa ubicada en el cantón Durán de la provincia del Guayas [Proyecto de titulacion]. Escuela Superior Politécnica del Litoral
Description:	El presente proyecto se realizó en una empresa de balanceado ubicada en el cantón Durán de la provincia del Guayas, donde se evidenció la necesidad de proponer un modelo de pronóstico y política de control de inventario para los productos que pertenecían al negocio AGRI debido a que, en los últimos tres años, la empresa ha reportado un total de 298423.65Kg de sobrestock y 4263195 Kg de stockout. Como objetivo general se diseñaron modelos de pronósticos y política de control de inventarios para mejorar los niveles de inventario de los productos terminados en una empresa de balanceado ubicada en el cantón Durán de la provincia del Guayas, logrando una mejora de la precisión de la demanda de 63% a 78%, una disminución de sobrestock de inventario del 0.14% al menos al 0.09% y reducción de stockout de 2% al menos al 1.5%.Se utilizó la metodología SCOR DS, la cual comprende cinco etapas: Análisis inicial (Involucrar), Selección del modelo de pronóstico y política de control de inventario (Definir y analizar), planificar la implementación, desarrollo del modelo de pronóstico y política de control de inventario y resultados de la implementación (Lanzar). Primero, se llevó a cabo una reunión kick off con las partes interesadas del proceso donde indicaron el problema actual de la empresa, así como también sus requerimientos. Luego, se realizó una clasificación ABC de todos los productos, para segregar los productos tipo A del volumen de ventas total de los años 2022, 2023 y 2024 en el área de Negocio AGRI. Segundo, se realizó la selección del modelo de pronóstico mediante el planteamiento de un modelo matemático en el Software Wolfram Mathematica utilizando la función “Time Series Model Fit”, para saber cuál método de pronóstico se ajustaba mejor a sus datos. Para la selección de la política de control de inventario, se planteó una tabla de decisión con variables como demanda y tipo de producto, en la cual se propusieron dos políticas de control de inventario Política (T, S) y Newsvendor Model; como los datos tenían una demanda inestable y el tipo de producto era perecible, el Newsvendor Model quedó como política seleccionada. Tercero, se estableció el plan de implementación, en el cual se detalló el número de fase, las actividades a realizar, la semana de cumplimiento y responsable de ejecutar cada actividad. Cuarto, se desarrolló el modelo de pronóstico y política de control de inventario. Para el modelo de pronóstico, al ejecutar el modelo matemático se obtuvieron los datos pronosticados para los siguientes 12 meses (Año 2025), y para la política de control de inventario se obtuvieron las cantidades óptimas a pedir mensualmente. Como quinto paso, se obtuvieron los resultados de la implementación; al tener los pronósticos y ajustarlos acorde a la retroalimentación recibida por parte de la jefatura de IBP, el equipo Comercial y de Marketing se obtuvo una mejora en el indicador de Forecast Accuracy de 63% a 68%, en el indicador de Sobrestock de 0.14% a 0.07% y en el indicador de Stockout de 2% a 1.5% en promedio para el año 2025. , . Por lo tanto, se cumplieron los objetivos del proyecto,
URI:	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/66116
metadata.dc.identifier.codigoproyectointegrador:	POSTG085
Appears in Collections:	Tesis de Maestría en Gestión de la Cadena de Suministros

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