GESTION Y ORGANIZACIÓN DE INVENTARIOS DE LA BODEGA DE … · Durante el desarrollo de es te trabajo se busca desarrollar un modelo de gestión de inventarios en la bodega de la empresa

GESTION Y ORGANIZACIÓN DE INVENTARIOS DE LA BODEGA DE REQUIP S.A.S.

ANDRES MAURICIO GONZALEZ PULIDO CODIGO: 2141230

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE OCCIDENTE

FACULTAD DE INGENIERÍA DEPARTAMENTO DE OPERACIONES Y SISTEMAS

PROGRAMA INGENIERÍA INDUSTRIAL SANTIAGO DE CALI

2020

GESTION Y ORGANIZACIÓN DE INVENTARIOS DE LA BODEGA DE REQUIP S.A.S

ANDRES MAURICIO GONZALEZ PULIDO CODIGO: 2141230

Pasantía institucional para optar al título de Ingeniero Industrial

Director MEIR TANURA SAPORTAS

Ingeniero Industrial

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE OCCIDENTE FACULTAD DE INGENIERÍA

DEPARTAMENTO DE OPERACIONES Y SISTEMAS PROGRAMA INGENIERÍA INDUSTRIAL

SANTIAGO DE CALI 2020

Nota de aceptación:

Aprobado por el Comité de Grado en cumplimiento de los requisitos exigidos por la Universidad Autónoma de Occidente para optar al título de Ingeniero Industrial Jorge Eduardo Calpa Jurado

Santiago de Cali, 04 de marzo de 2020

4

Dedico este trabajo a…

A mis padres por su incondicional apoyo durante esta etapa de mi vida, por siempre alentarme a en dar todo lo mejor de mí en cualquier proyecto.

A Dios por guiarme siempre por el camino del éxito y brindarme sabiduría en los momentos difíciles.

A la empresa REQUIP SAS por darme la oportunidad de aplicar los conocimientos aprendidos durante mi carrera y empezar mi vida laboral.

5

CONTENIDO

pág.

GLOSARIO 14

RESUMEN 15

INTRODUCCIÓN 16

1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 17

1.1 DESCRIPCION DEL PROBLEMA 17

1.2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 17

1.3 SISTEMATIZACION DEL PROBLEMA 18

2. JUSTIFICACION 19

3. OBJETIVOS 20

3.1 OBJETIVO GENERAL 20

3.2 OBJETIVOS ESPECIFICOS 20

4. MARCO DE REFERENCIA 21

4.1 REQUIP S.A.S. 21

4.1.1 PROYECTOS REQUIP 23

5. MARCO TEORICO 24

5.1 GESTION DE INVENTARIOS 24

5.2 CLASIFICACION FUNCIONAL DE INVENTARIOS 27

5.3 COSTOS ASOCIADOS A LOS INVENTARIOS 28

5.4 NATURALEZA PRONOSTICOS DE INVENTARIOS 29

5.5 SISTEMA INVENTARIO REVISION CONTINUA (S,Q) 32

5.6 INDICADORES DE RENDIMIENTO 33

5.7 DIAGRAMA CAUSA EFECTO 33

6

6. ESTADO DEL ARTE 34

7. METODOLOGIA 36

7.1 ETAPAS DEL PROYECTO 36

8. DESARROLLO TRABAJO 38

8.1 CLASIFICACION ABC PRODUCTOS REQUIP SAS 39

8.1.1 CLASIFICACION ABC AÑO 2017 39

8.1.2 CLASIFICACION ABC AÑO 2018 46

8.2 PRONOSTICOS PARA PRODUCTOS SELECCIONADOS 54

8.2.1 PRONOSTICOS PARA ACEITE 32000 SUGARPRESS 55

8.2.1.1 MODELO DE PRONOSTICO PROMEDIO SIMPLE 56

8.2.1.2 MODELO DE PRONOSTICO PROMEDIO PONDERADO 58

8.2.1.3 MODELO DE PRONOSTICO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL 59

8.2.1.4 MODELO DE PRONOSTICO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL CON TENDENCIA 60

8.2.1.5 RESULTADOS DE LOS PRONSOTICOS PARA ACEITE 32000 SUGARPRESS 62

8.2.2 PRONOSTICO PARA GRASA TARMELA 9600 63

8.2.2.1 MODELO PRONOSTICO PROMEDIO SIMPLE 64

8.2.2.2 MODELO PRONOSTICO PROMEDIO PONDERADO 65

8.2.2.3 MODELO PRONOSTICO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL 67

8.2.2.4 MODELO PRONOSTICO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL CON TENDENCIA 68

8.2.2.5 RESULTADOS DE PRONOTICOS GRASA TARMELA 9600 69

8.2.3 PRONOSTICO PARA ACEITE 32000 CLEAR 70


8.2.3.2 MODELO DE PRONOSTICO PONDERADO 73

7

8.2.3.3 MODELO PRONOSTICO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL 74


8.2.3.5 RESULTADOS PRONOSTICOS ACEITE 32000 CLEAR 77

8.2.4 MODELO PRONOSTICO PARA TALOFLOTE 100 78


8.2.4.2 MODELO PRONOSTICO PROMEDIO PONDERADO 80

8.2.4.3 MODELO DE PRONOSTICO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL 81


8.2.4.5 RESULTADOS PRONOSTICOS TALOFLOTE 100 84

8.3 MODELOS GESTION DE INVENTARIOS 85

8.3.1 MODELO INVENTARIO (S,Q) ACEITE SUGARPRESS 32000 86

8.3.2 MODELO DE INVENTARIO GRASA TARMLEA 9600 89

8.3.3 MODELO INVENTARIO ACEITE 32000 CLEAR 93

8.3.4 MODELO DE INVENTARIO TALOFLOTE 100 95

8.3.5 COMPARACION DE MODELO PROPUESTO VS MODELO ACTUAL 99

8.4 INDICADORES EN LA GESTION DE INVENTARIOS 101

8.4.1 INDICADOR ROTACION INVENTARIO 101

8.4.2 INDICADOR COBERTURA INVENTARIO 102

8.4.3 INDICADOR ENTREGAS PERFECTAS 102

8.4.4 INDICADOR DE DEVOLUCIONES 102

9. CONCLUSIONES 103

BIBLIOGRAFÍA 105

ANEXOS 107

8

LISTA DE TABLAS

pág.

Tabla 1 IDENTIFICACION DE PRODUCTOS REQUIP SAS 2017 40

Tabla 2 CLASIFICACION ABC PRODUCTOS 2017 41

Tabla 3 RESUMEN RESULTADOS CLASIFIACION ABC 2017 43

Tabla 4 IDENTIFICACION DE PRODUCTOS REQUIP SAS 2018 47

Tabla 5 CLASIFICACION ABC PRODUCTOS 2018 48

Tabla 6 RESUMEN RESULTADOS CLASIFICACION ABC 2018 50

Tabla 7 EQUIPOS ESPECIALIZADOS AÑO 2018 51

Tabla 8 DEMANDA ACEITE 32000 SUGARPRESS 55

Tabla 9 SEÑAL DE RASTREO PROMEDIO SIMPLE 57

Tabla 10 SEÑAL DE RASTREO PRONOSTICO PROMEDIO PONDERADO 58

Tabla 11 SEÑAL DE RASTREO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL 60

Tabla 12 SEÑAL DE RASTREO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL CON TENDENICA 61

Tabla 13 RESULTADOS DE PRONOSTICOS ACEITE 32000 SUGARPRESS 62

Tabla 14 DEMANDA GRASA TARMELA 9600 63


Tabla 16 SEÑAL DE RASTREO PROMEDIO PONDERADO 66

Tabla 17 SEÑAL DE RASTREO SUAVIZACIÓN ESPONENCIAL 67

Tabla 18 SEÑAL RASTREO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL CON TENDENCIA 69

Tabla 19 RESULTADOS PRONOSTICOS GRASA TARMELA 9600 69

Tabla 20 DEMANDA ACEITE 32000 CLEAR 70


9

Tabla 22 SEÑAL DE RASTREO PRONOSTICO PONDERADO 73


Tabla 24 SEÑAL DE RASTREO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL CON TENDENCIA 76

Tabla 25 RESULTADOS PRONOSTICOS ACEITE 32000 CLEAR 77

Tabla 26 DEMANDA TALOFLOTE 100 78

Tabla 27 SEÑAL DE RASTREO PRONOSTICO SIMPLE 79

Tabla 28 SEÑAL DE RASTREO PROMEDIO PONDERADO 81


Tabla 30 SEÑAL DE RASTREO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL CON TENDENCIA 83

Tabla 31 RESULTADOS PRONOSTICOS TALOFLOTE 100 84

Tabla 32 RESULTADOS SISTEMA REVISION CONTINUA (S,Q) PARA ACEITE 32000 SUGARPRESS 86

Tabla 33 COSTOS ASOCIADOS A PRODUCTO ACEITE 32000 SUGARPRESS 88

Tabla 34 RESULTADOS SISTEMA REVISION CONTINUA (S,Q) PARA GRASA TARMELA 9600 90

Tabla 35 COSTOS ASOCIADOS A PRODUCTO GRASA TARMELA 9600 92

Tabla 36 RESULTADOS SISTEMA REVISION CONTINUA (S,Q) PARA ACEITE 32000 CLEAR 93

Tabla 37 COSTOS ASOCIADOS PRODUCTO ACEITE 32000 CLEAR 95

Tabla 38 RESULTADOS SISTEMA REVISION CONTINUA (S,Q) PARA TALOFLOTE 100 96

Tabla 39 COSTOS ASOCIADOS A PRODUCTO TALOFLOTE 100 98

Tabla 40 COSTOS INVENTARIOS AÑO 2018 PRODUCTOS SELECCIONADOS 100

Tabla 41 RESUMEN POLITICA INVENTARIO REVISION CONTINUA (S,Q) 101

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LISTA DE FIGURAS

PÁG.

Figura 1 Logo empresa REQUIP SAS 21

Figura 2 Marcas representadas por Requip S.A.S. 21

Figura 3 Relación entre sistemas productivos y pronósticos 27

Figura 4 Patrones de demanda 30

Figura 5 DIAGRAMA PARETO CLASIFICACION ABC 2017 43

Figura 6 DEMANDA TABLILLAS 2017 44

Figura 7 DEMANDA MOTORES 150 HP 2017 45

Figura 8 DEMANDA LANZAS 1/4 2017 46

Figura 9 DIAGRAMA PARETO CLASIFICACION ABC 2018 50

Figura 10 DEMANDA DE SISTEMA MEDICION 2018 53

Figura 11 VENTAS LANZA 4008ST 53

Figura 12 VENTAS LANZA 4113ST 54

Figura 13 GRAFICO DATOS ACEITE 32000 SUGARPRESS 56

Figura 14 RESULTADOS PRONSOTICO PROMEDIO SIMPLE 57

Figura 15 GRAFICO PRONOSTICO PROMEDIO SIMPLE 57

Figura 16 RESULTADOS PRONOSTICO PROMEDIO PONDERADO 58

Figura 17 GRAFICO PRONOSTICO PROMEDIO PONDERADO 59

Figura 18 RESULTADOS PRONOSTICOSSUAVIZACIÓN EXPONENCIAL 59

Figura 19 GRAFICO PRONOSTICO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL 60

Figura 20 RESULTADOS PRONOSTICO SUAVIZACIÓN EXPOENCIAL CON TENDENCIA 61

Figura 21 GRAFICA PRONSOTICO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL CON TENDENCIA 61

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Figura 22 GRAFICO DATOS GRASA TARMELA 9600 63

Figura 23 RESULTADOS PRONOSTICO PROMEDIO SIMPLE 64

Figura 24 GRAFICO PROMEDIO SIMPLE 65

Figura 25 RESULTAODS PRONOSTICO PROMEDIO PONDERADO 66


Figura 27 RESULTADOS SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL 67

Figura 28 GRAFICA PRONOSTICO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL 68

Figura 29 RESULTADOS SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL CON TENDENCIA 68

Figura 30 GRAFICO PRONOSTICO SUAVIACION EXPONENCIAL CON TENDENCIA 69

Figura 31 GRAFICA DATOS ACEITE 32000 CLEAR 71

Figura 32 RESULTADOS PRONOSTICO PROMEDIO SIMPLE 72


Figura 34 RESULTADOS PRONOSTICO PONDERADO 73


Figura 36 RESULTADOS PRONOSTICO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL 74


Figura 38 RESULTADOS SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL CON TENDENCIA 76

Figura 39 GRAFICO PRONOSTICO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL CON TENDENCIA 76

Figura 40 GRAFICO DATOS TALOFLOTE 100 78

Figura 41 RESULTADOS PRONSOTICO PROMEDIO SIMPLE 79


Figura 43 RESULTADOS PROMEDIO PONDERADO 81


Figura 45 RESULTADOS PRONOSTICO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL 82

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Figura 47 RESULTADOS PRONOSTICO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL CON TENDENCIA 83

Figura 48 GRAFICO PRONOSTICO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL CON TENDENCIA 84

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LISTA DE ANEXO

Anexo 1 Prodcutos inventario bodega la nubia 107

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GLOSARIO

INVENTARIO: Un inventario es la representación de la existencia organizada de diferentes artículos que s encuentra en un lugar determinado.

PUNTO DE REORDEN: periodo de tiempo en donde se realiza un pedido para nivelar la cantidad de determinado producto en el inventario.

ROTACIÓN DE ALMACÉN: hace referencia a la cantidad de veces que los productos han registrado entradas y Saldias del inventario.

PRONOSTICO: es la predicción sobre el compartimento de cierto producto con respecto al tiempo.

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RESUMEN

Durante el desarrollo de este trabajo se realizó un sistema de modelo para la gestión de inventarios en la empresa REQUIP SAS. Para empezar, se realizó un diagnóstico sobre los diferentes productos que se encontraban en la bodega de la empresa ubicada en el sector de La Nubia en la vía Cali-Candelaria, después por medio de una clasificación ABC fue posible identificar aquellos productos que por sus valores en ventas representa una mayor importancia, estos productos fueron categorizados en productos de tipo A. Una vez identificados estos productos se realizó un estudio de pronósticos con 4 tipos de estos a cada producto identificado como tipo A. Después de realizar este estudio se escogió el mejor tipo de pronóstico para cada producto basado en sus métricas de errores como el MAPE y su señal de rastreo. Con el pronóstico para cada producto se procedió a plantear el modelo de inventarios de revisión continua (S, Q) en donde se pudiera determinar el EOQ, punto de reorden y costo total de la política de inventarios.

Palabras clave: Clasificación ABC, Pronóstico, Sistema de revisión Continuo (S, Q).

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INTRODUCCIÓN

Con el paso de los años y el crecimiento económico e industrial de las civilizaciones se implementaron los primeros sistemas de producción en masa que generaban una gran cantidad de productos terminados que ocupaban un lugar en la fábrica debido a que no se en lograban vender, después de la tecnificación de procesos productivos que buscaba continuamente la optimización de tiempos y procesos, se comenzó a analizar todos los costos que años atrás eran invisibles para las industrias y representaban focos de perdida de utilidad debido a que estos costos no se tenían en cuenta en la cadena de valor del producto terminado. Durante el desarrollo de este trabajo se busca desarrollar un modelo de gestión de inventarios en la bodega de la empresa REQUIP SAS ubicada en el condominio industrial la Nubia ubicada en la vía Cali-Candelaria. La empresa REQUIP SAS no cuenta con una adecuada gestión de sus productos en el inventario lo que afecta de manera directa su respuesta ante los pedidos de los clientes y el flujo de sus productos. Es importante que las empresas tengan una excelente gestión de inventarios para de esta manera poder minimizar los costos asociados a esta área de la empresa para satisfacer la demanda de la forma óptima.

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1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 1.1 DESCRIPCION DEL PROBLEMA En la actualidad las empresas se ven en la necesidad de tener productos en inventarios para estar en la capacidad de responder las fluctuaciones de la demanda que se pueden presentar, así como, garantizar un servicio al cliente que se destaque por un excelente tiempo de respuesta que permita satisfacer las necesidades y expectativas de los clientes. Los costos asociados a la gestión de inventarios son un punto de partida para que cualquier empresa que tenga productos en inventario busque constantemente minimizar estos costos asociados con el fin de generar un valor agregado al producto y garantizando una adecuada rotación para facilitar el objetivo común de las organizaciones, el de reducir al máximo su necesidad de inventarios según sus necesidades y requerimientos del problema.

La empresa Requip S.A.S. cuenta con una bodega ubicada en el condominio industrial la Nubia #1, en esta bodega la empresa almacena toda clase de repuestos para motores, válvulas, fusibles, bobinas, rodamientos, tornillos, tuercas, conmutadores y cables de los proyectos realizados en los diferentes ingenios azucareros. Adicionalmente, hay productos como grasas para diferentes aplicaciones industriales y floculantes para el tratamiento de aguas. Actualmente la empresa no cuenta con ningún control sobre sus inventarios y se realizan chequeos anualmente del inventario, por otro lado, los empleados del área comercial tienen problemas de manera constante debido a que no conocen si los productos requeridos por los clientes se encuentran en el inventario y la cantidad que hay de estos, esto se debe en gran parte porque no hay una persona designada para controlar estos productos. Por último,

Es de vital importancia que la empresa desarrolle un modelo de gestión de inventarios que permita la reducción de costos con el fin de contribuir con la optimización del flujo de los productos y el tiempo de respuesta de los clientes. De lo contrario, Requip S.A.S. seguirá presentando un aumento en los costos por faltantes lo que no aporta resultados positivos en cuanto a la imagen de la empresa frente a sus clientes. Por otra parte, también hay una problemática que seguirá afectando al capital de la empresa debido a que hay una cantidad de productos almacenados en la bodega.

1.2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ¿Cuál es el método para la gestión de inventarios que más se ajuste a la demanda y rotación de productos en la bodega de la empresa Requip SAS para optimizar el flujo de los productos y el tiempo de respuesta en la entrega de pedidos a los clientes?

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1.3 SISTEMATIZACION DEL PROBLEMA ¿Qué métodos se pueden implementar para realizar un adecuado diagnóstico de inventarios? ¿Cuáles son los indicadores de rendimientos más adecuados para monitorear y controlar un sistema de gestión de inventarios? ¿Qué aspectos hacen parte de un modelo de gestión de inventarios para realizar simulaciones de la demanda?

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2. JUSTIFICACION La gestión de inventarios es uno de los procesos que más genera valor en una empresa, el inventario desempeña una función muy importante en cualquier compañía debido a que sirve como medio de regulación, amortiguamiento y equilibra la oferta con la demanda requerida, además contribuye para tener un excelente servicio al cliente que cumpla con tiempos de entrega estipulados y cantidad requerida en el lugar indicado. Por otra parte, una mala administración de los inventarios genera costos de almacenamiento, oportunidad, faltantes, financieros, entre otros que pueden llevar a las empresas a tener que asumir todos los costos mencionados por los productos que se encuentren en el inventario. La implementación de un adecuado modelo de gestión de inventarios en la empresa Requip SAS permitiría reducir el espacio de almacenamiento, dificultad de consecución de los productos, tiempos de entrega, reducir costos al mínimo por faltantes, ciclo de pedido, además de cumplir con las exigencias para la condición de almacenamiento de los productos. Para los empleados del área comercial la adecuada gestión de inventarios permitiría reducir tiempos de trabajo debido a que podrían consultar el inventario digital y de manera rápida encontrar los productos que los clientes soliciten, el personal de logística cuando realice los despachos podrá encontrar de manera más efectiva los productos y esto contribuirá a la reducción del estrés laboral debido a que hoy en día encontrar un producto en el almacén es un trabajo arduo que demanda bastante tiempo

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3. OBJETIVOS 3.1 OBJETIVO GENERAL Desarrollar un modelo de gestión de inventarios en la empresa Requip SAS que permita mejorar el flujo de los productos y el tiempo de respuesta en la entrega de pedidos al cliente. 3.2 OBJETIVOS ESPECIFICOS Realizar un diagnóstico del sistema actual de inventarios para conocer cómo se encuentra la gestión realizada por la empresa Requip S.A.S. con el fin de desarrollar un modelo de gestión de inventarios que permita ofrecer mejoras al sistema actual. Definir indicadores de rendimiento para cuantificar el rendimiento del modelo de gestión de inventarios a desarrollar. Construir el modelo de gestión de inventarios que permita controlar los productos de la bodega de Requip S.A.S.

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4. MARCO DE REFERENCIA 4.1 REQUIP S.A.S.

Figura 1 Logo empresa REQUIP SAS Nota: Se observa el logo que representa la empresa REQUIP SAS La empresa Requip SAS cuenta con una amplia trayectoria y reconocimiento en la industria azucarera gracias a la investigación y búsqueda de soluciones a los procesos productivos de nuestros clientes, aplicando los principios de ingeniería para el desarrollo e implementación de grandes proyectos. Requip SAS cuenta representaciones industriales que permiten ofrecer a los ingenios azucareros diferentes equipos especializados que hace parte de los procesos productivos llevados a acabos en el sector azucarero. Las marcas industriales que representa la empresa se muestran en la síguete imagen, donde se describen las marcas más relevantes.

Figura 2 Marcas representadas por Requip S.A.S.

Nota: Se observan las marcas industriales representadas por la empresa Requip SAS

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Ng: Se destaca por su excelencia en la producción de equipos mecánicos, destilerías y sistemas para los sectores de generación de energía eléctrica, producción de etanol y petróleo, producción de papel y celulosa, y en las industrias de los sectores químicos y petroquímicos. Zanini renk: Es una compañía de reconocimiento internacional y con un nivel de calidad incomparable, combinando tecnología brasileña y alemana. Se dedica a la comercialización reductores de velocidad para molinos, generadores, picadoras, desfibradoras, ventiladores entre otros. Vinto stainless: Es una de las principales fábricas en China especializada en la producción de tubos soldados en acero inoxidable. Ewart: cadenas ewart Ewart Chain es uno de los fabricantes de cadenas más antiguos y conocidos a nivel mundial. Con gran desarrollo en aplicaciones específicas para el sector Sucro-alcoholero. Ewart exporta cadenas en más de 100 países en todos los sub-continentes, con amplias gamas de acero, forjados y plásticos. Gardner denver: Gardner Denver Water Jetting Systems, Inc. Ofrece la más complete línea de unidades de inyección de agua a alta presión en la industria con más opciones para solucionar los problemas de limpieza. Gardner Denver diseña y manufactura equipos de inyección de agua con un solo objetivo: Dar a los clientes una máquina rentable, robusta y confiable. Combinando la excepcional eficiencia de las bombas Partek con una unidad de poder correctamente dimensionada y tren de transmisión, Gardner Denver ha creado un perfecto sistema de ingeniería que cualquier otro producto de inyección de agua en el mercado. Laapsa: SUGARPRESS BR es una línea de fluidos Premium, constituida por blends de hidrocarburos orgánicos y sintetizados, que resultan en un compuesto tipo gel con propiedades tixotrópicas. Esto asegura un film de viscosidad superior, ante los grandes esfuerzos a los que son sometidas las chumaceras de los molinos, la estabilidad, espesor y adherencia de film dormán un anillo que permanece resistiendo el lavado por agua. Kemira: Ofrece soluciones químicas que resultan en mejor color, mayor rendimiento y más eficiencia en la producción de azúcar y bioetanol.

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4.1.1 PROYECTOS REQUIP Entre los casos de éxito de proyectos realizados por Requip SAS se encuentra: Epc subestación principal ingenio Riopaila: Diseño Ingeniería, Suministro de equipos materiales montaje y puesta en marcha de Subestación tipo patio, reductora/elevadora 25MVA; 34.5kV/13.2kV para conexión con el sistema de distribución de EPSA Ubicada en Zarzal Valle, Realizada Entre agosto 2014 y marzo 2015 en asocio con compañías de montaje e ingeniería local. Epc sistema eléctrico planta de cogeneración Riopaila: Diseño Ingeniería, Suministro de equipos materiales montaje y puesta en marcha del sistema eléctrico de 34.5kV;13.2kV; 4.16 kV; 460 V de la planta de Cogeneración de 35 MW con Caldera de 150 Ton Ubicada en Zarzal Valle, Realizada Entre agosto 2014 y septiembre 2015 en asocio con compañías de montaje e ingeniería local. Epc sistema eléctrico planta de etanol Riopaila: Diseño Ingeniería, Suministro de equipos materiales montaje y puesta en marcha del sistema eléctrico de 13.2kV; 4.16 kV; 460 V de la planta de alcohol de400.000 lpd, ubicada en Zarzal Valle realizada entre agosto 2014 y agosto 2015 en asocio con compañías de montaje e ingeniería local.

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6. MARCO TEORICO 6.1 GESTION DE INVENTARIOS El control de inventarios es una temática que tiene mucho impacto en el sector empresarial debido a la gran importancia que tienen los inventarios sobre la liquidez de las empresas. Esto se debe principalmente sobre la pregunta que toda organización se hace acerca de cuál sería el nivel de inventarios adecuado para mantener. “Las causas fundamentales que originan la necesidad del mantenimiento de inventarios, en cualquier empresa, son las fluctuaciones aleatorias de la demanda y de los tiempos de reposición (conocido también con el término en inglés Lead Times).” (Vidal, 2010, p.15). Un factor que influye de manera directa sobre la necesidad de mantener un control sobre los inventarios en una empresa está relacionado directamente con el nivel de satisfacción de los clientes. El concepto de inventario tiene diferentes definiciones según el contexto en que se encuentre, es posible hablar de inventario en términos de días, años, dinero y unidades según las políticas de inventario lo indiquen os implemente como un tema de manejo de la información. Muchas empresas manejan su inventario en términos de días debido a que esta métrica puede dar con certeza una idea acerca de la disponibilidad de unidades, materia prima, insumos sobre los productos. Desde otro punto de vista “también se le denomina hacer el inventario a la acción de comprobar que los números que se encuentran a los libros de contabilidad coinciden de forma exacta con la realidad de la empresa” (El inventario en la empresa, sf, párr. 3). Cuando se habla de inventarios la palabra que quizá tiene más relevancia es la de stock de seguridad porque permite amortizar los diferentes factores que impiden a las empresas responder con requerimiento de sus clientes y el cambio en la demanda. Según (Vidal, 2010) “inventario de seguridad (Safety Stock), el cual protege contra las posibles fluctuaciones de la demanda y de los tiempos de reposición. Además, se definirá el concepto de servicio al cliente y diversas formas de tratar los costos de faltante de inventario, los cuales han demostrado ser muy difíciles de estimar.” El stock de seguridad está directamente relacionado con el nivel de servicio que se quiere prestar al cliente y este depende de cuantas desviaciones estándar se quieren tomar con el fin de cumplir con las expectativas de los clientes y esto a su vez generaría un stock de seguridad mayor para así no tener pedidos insatisfechos que genere costos de oportunidad. La rotación de inventarios en la gestión de inventarios está ligada a la cantidad promedio de inventario disponible en un periodo de tiempo determinado, ya sea en días, semanas, meses o años. En la página web de cuida tu dinero menciona que “Este índice ayuda a las empresas a saber si sus productos se venden con rapidez o con lentitud, sin embargo, como cualquier métrica que se calcula usando la información de los estados financieros, el índice

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de rotación de inventarios tiene sus limitaciones.” (El significado del índice de rotación de inventario, 12 agosto de 2018, párr. 1). Según (Vidal, 2010), este indicador de eficiencia está dado por la siguiente ecuación:

𝑹𝒐𝒕𝒂𝒄𝒊𝒐𝒏 𝒅𝒆 𝒊𝒏𝒗𝒆𝒏𝒕𝒂𝒓𝒊𝒐 𝑉𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠 𝑎𝑙 𝑐𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑖𝑐𝑎𝑠

𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑑𝑢𝑟𝑎𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜

En donde La forma más común de calcular el inventario promedio es la siguiente:

𝑰𝒏𝒗𝒆𝒏𝒕𝒂𝒓𝒊𝒐 𝒑𝒓𝒐𝒎𝒆𝒅𝒊𝒐𝑖𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑖𝑛𝑖𝑐𝑖𝑎𝑙 𝑎𝑙 𝑐𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙 𝑎𝑙 𝑐𝑜𝑠𝑡𝑜

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Estas ecuaciones son útiles al momento de diagnosticar un sistema de gestión de control de inventarios y como indicador que permita controlar el comportamiento de los niveles de inventario en las empresas. Conocer los costos asociados al proceso de la gestión de inventario es clave para poder sacar este indicador que permite medir la rotación en términos de dinero.

La clasificación ABC en las organizaciones permite establecer un panorama sobre los diferentes tipos de productos que hay en el inventario y su relación con el valor que representa monetariamente para la empresa. Es por esto que el manejo que se le dé a los productos en un inventario genera consecuencias positivas en el flujo del dinero de las empresas. Esta clasificación se fundamentó en el principio de Pareto que para el contexto de la gestión de inventarios pocos materiales representan la mayor parte del valor monetario de los mismos. Por otro lado, según (FIAEP, 2014), “El manejo de los artículos que se encuentran en el inventario es de vital importancia, ya que estos son los que determinan en gran parte la asignación de costos en el proceso productivo y determinan en un alto grado el nivel de eficiencia y eficacia de la gestión financiera.

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Los artículos en la clasificación ABC se dividen en tres tipos: Tipo A: Estos artículos representan por lo general el 10% de la cantidad total de artículos en el inventario, pero estos productos suelen tener el 80% de la inversión monetaria de la empresa. Tipo B: Los productos tipo B tienen como porcentajes promedio en términos de cantidad de unidades en el inventario un 30%, que representa un 15% de la inversión monetaria de la empresa. Tipo C: Los productos tipo C tienen como porcentajes promedio en términos de cantidad de unidades en el inventario un 60%, que representa un 5% de la inversión monetaria de la empresa. Los porcentajes utilizados para definir los tipos de artículos para un sistema de clasificación ABC cumplen un papel de indicar y enfatizar que los artículos A concentran la mayor cantidad de dinero, pero son los que menos unidades representan físicamente en el inventario. En la página web ingeniería industrial online, concluyen que “El criterio en el cual se basan la mayoría de los expertos en la materia es el valor de los inventarios y los porcentajes de clasificación son relativamente arbitrarios.” (Clasificación de inventarios, sf, párr. 5). La naturaleza del proceso productivo es un factor clave al momento de realizar la gestión de inventarios en cualquier empresa, ya que la globalización y las diferentes situaciones económicas en los pises hacen que los sistemas de producción sean versátiles y adopten los principios de los diferentes procesos productivos descritos a lo largo de la historia. Citando a (Vidal, 2010) “Dependiendo, entonces, de la naturaleza del proceso productivo, el cual puede variar desde sistemas por órdenes para bajos volúmenes de fabricación, hasta sistemas de alto volumen repetitivo, se requiere hacer especial énfasis en los sistemas de inventarios” La siguiente tabla ilustra la relación que existe entre los sistemas de planeación y control de la producción comparado con la administración de los productos en los inventarios.

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Figura 3 Relación entre sistemas productivos y pronósticos Nota: descripción corta de dos renglones. Adaptado de: “Fundamentos de control y gestión de inventarios” por Vidal, C., 2017. Santiago de Cali: Programa Editorial Universidad del Valle. 6.2 CLASIFICACION FUNCIONAL DE INVENTARIOS Para realizar una adecuada gestión de inventarios disminuyendo al máximo los errores en la planificación de estos, es de vital importancia determinar la clasificación funcional de los inventarios. Existen cuatro tipos básicos de inventarios, a saber: inventario cíclico, inventario de seguridad, inventario de anticipación o estacional, e inventario en tránsito. Los inventarios cíclicos se fundamentan en la periodicidad con la que se ordenara nuevamente los productos, insumos o materia prima necesarios. Esta clase de inventario está directamente relacionada con la demanda. Para (Zapata,2014), “El inventario de seguridad es una cantidad de mercancía que busca evitar problemas en el servicio al cliente y ahorrarse los costos ocultos por concepto de agotados, estableciendo una determinada cantidad de mercancía en el almacén como inventario de seguridad”. Este inventario se usa para garantizar con

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el cumplimiento de las necesidades de los clientes y fluctuaciones de demanda que puedan alterar los sistemas de producción. Los inventarios de anticipación o estacionales son requeridos cuando ciertos sectores de la economía tienen patrones estacionales que se pueden ser explicados por comportamientos de consumo en ciertas épocas del año, como por ejemplo el aumento exponencial en el consumo de bloqueadores solares y bronceadores en el verano. Un inventario en tránsito tiene la particularidad de que se encuentra inmerso en el proceso productivo de una empresa. En la página club de ensayos se definen como “aquellos productos que se encuentran en traslado desde un almacenamiento hasta otro punto” (Clasificación funcional de inventarios, 7 de abril de 2017, párr. 5). 6.3 COSTOS ASOCIADOS A LOS INVENTARIOS La gestión de inventarios trae consigo un sin número de costos implicados que hacen que la gestión de inventarios requiera un adecuado control y constantemente procesos de mejora que permitan reducir estos costos para generar más valor agregado a las empresas, dentro de estos costos están: Costo de mantenimiento: este costo se materializa al momento de que una unidad ya sea producto terminado, materia prima, insumos ocupa un espacio en el inventario de una empresa. Para (Guerrero, 2009), “dentro de él se pueden involucrar el costo del dinero invertido o lucro cesante, el costo de arrendamiento o almacenaje, los salarios involucrados en el personal de vigilancia y administración de los almacenes, seguros, impuestos, mermas, pérdidas y costos generados por servicio públicos (si se requieren, tales como agua, luz, teléfono)”. Este costo requiere un adecuado cálculo que permita garantizar confiablidad ya que de este depende cálculos como el EOQ. Costo de ordenar: Es el costo que se genera de en el momento que da la orden al proveedor para que despache el producto requerido. Es un coto que se considera fijo debido a que no depende de la cantidad pedida.

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Costo variable: Este costo se relaciona directamente con las cantidades producidas ya que para su cálculo se tiene en cuenta costos de mano de obra, materia prima, gastos generales del proceso productivo, entre otros. Costo de oportunidad: el costo de oportunidad se materializa cuando no se cuenta con las cantidades requerida por un cliente, es decir no se cumple con las expectativas de los clientes ni l demanda. En la página web gerencie se afirma que “El costo de oportunidad es especialmente importante en las empresas, puesto que a diario éstas deben tomar decisiones en un medio exigente y que ofrece múltiples posibilidades y alternativas.” (Costo de oportunidad, 4 de octubre de 2017, párr. 4).

6.4 NATURALEZA PRONOSTICOS DE INVENTARIOS

Los pronósticos son utilizados con el fin de tener una visión al futuro sobre el comportamiento de la demanda y los diferentes factores que afectan el cálculo de estos pronósticos. Estas predicciones son parte fundamental en la cadena de suministro debido a que se puede realizar la planeación a corto, mediano y largo plazo con el fin de establecer los procesos y disponibilidad de materiales e insumos. El caculo de estos pronósticos está asociado a los diferentes patrones que la demanda puede tomar, estos comportamientos para (Zapata, 2014), son:

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Figura 4 Patrones de demanda

Nota: descripción corta. Adaptado de: “Fundamentos de la gestión de inventarios” por Zapata, J., 2014, Medellin: Centro Editorial Esumer. Obtenido de:https://www.esumer.edu.co/images/centroeditorial/Libros/fei/libros/Fundamentosdelagestiondeinventarios.pdf por Zapata, 2014. Patrones de la demanda.

Cuando se conoce el patrón de la demanda es posible determinar que método de pronóstico es el más adecuado para la demanda. Estos se dividen en 3categorías, pronósticos cualitativos, pronósticos históricos y pronósticos causales. Pronósticos cualitativos: Estos pronósticos están fundamentados en la experiencia por parte de las personas expertas en el comportamiento de la demanda, que tiene el conocimiento suficiente para poder realizar un acercamiento al sobre cómo se comportara la demanda en el futuro. Este tipo de pronósticos son utilizados cuando se no cuenta con la cantidad adecuada de datos históricos para generar una buena predicción sobre la demanda Pronósticos históricos: Este tipo de pronósticos tiene un grado de exactitud proporcional a la cantidad de datos históricos y su validez. El éxito de esta clase de pronósticos radica en la calidad de la información que la empresa tenga sobre los productos que quiere simular.

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Pronósticos causales: estos pronósticos se basan en la correlación de las variables implicadas en el comportamiento de la demanda. Para (Villalobos. N,C; Chamarro, O; Fontalvo, T,J) “Los modelos de pronóstico causal generalmente consideran algunas variables que están relacionadas con la variable que se predice. Una vez que estas variables relativas se han encontrado, se construye y utiliza un modelo estadístico para pronosticar la variable de interés. Un modelo de pronóstico se puede evaluar mediante el cálculo de los errores de su predicción acerca del comportamiento de la demanda. Existen ecuaciones que permiten el cálculo de estos errores sin importar el modelo usado para predecir la demanda. Citando a (Vidal, 2010), “La expresión más común para el cálculo de este error es la siguiente:

Un error muy utilizado en los modelos de pronósticos es el MAD, aunque no es considerado muy adecuado para generar fundamentos debido a que es un promedio de errores absolutos. En la página web gestión de operaciones se define el MAD como, “un error que proporciona una medición del error promedio del pronóstico (envalor absoluto) y queda definido matemáticamente por” (Cálculo del MAD y la Señal de Rastreo para un Pronóstico de Demanda, 23 de Julio de 2011, párr. 7):

Donde At es equivalente a la demanda real y Ft es la demanda pronosticada.

Por otro lado, está el ECM que significa el error cuadrático medio, que para (Vidal, 2010), “El ECM se define como el promedio de los errores cuadráticos sobre un número determinado de períodos, así:

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Para finalizar el MAPE (Desviación porcentual media) es una medida que indica la precisión de un modelo de pronósticos para predecir la demanda. Se expresa en porcentajes. Según la página web Ingenio empresa “Es el promedio del error absoluto o diferencia entre la demanda real y el pronóstico, expresado como un porcentaje de los valores reales.”” (Medición del error en pronósticos de demanda, 07 de marzo de 2016, párr. 9) Existen diferentes enfoques en la gestión de inventarios que están relacionados directamente con el tipo de demanda, para el caso de un control de inventarios con demanda aleatoria hay un costo adicional que entra a ser parte del sistema y este es el costo de faltantes que tiene como consecuencia la generación de un stock de seguridad que sirve para amortiguar las fluctuaciones de la demanda. Por otro lado, está el control de inventarios con una demanda determinística que representa un escenario “perfecto” debido a que no se generan costos asociados a un inventario de seguridad o costos de faltantes. Según (Guerrero, 2009) la demanda determinística, “la demanda del artículo para un período futuro es conocida con exactitud (esto sólo se puede dar en el caso de empresas que trabajan bajo pedido)”. 6.5 SISTEMA INVENTARIO REVISION CONTINUA (S,Q)

El propósito de esta política inventarios es tener una revisión en todo momento del nivel de inventarios para que una vez este nivel sea menor al valor de un inventario efectivo se emita una orden de compra por un valor de EOQ calculado previamente. Citando a Gonzalez, Carro (2013), “se rastrea el inventario restante de un artículo cada vez que se hace un retiro del stock para saber si ha llegado el momento de hacer un nuevo pedido.”

Este tipo de política de inventarios también es llamada como “el sistema de los dos cajones”, en donde el primer cajo sirve para satisfacer la demanda y el momento en que se agota es el segundo cajo que entra a cubrir la demanda de los clientes hasta que se llegan los nuevos productos.

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6.6 INDICADORES DE RENDIMIENTO

Los indicadores de rendimiento sirven para conocer el estado de un proceso o gestión que se realice. Para establecer estos indicadores hay que tener en cuenta los objetivos prioritarios en el desarrollo del proceso. La gestión de inventarios necesita de estos indicadores para cuantificar el rendimiento de un modelo de gestión. Uno de los objetivos para reducir el nivel de inventario y contribuir con la gestión de estos, según Vidal (2010) “Controlar y rastrear continuamente: el nivel de servicio ofrecido a los consumidores a través de indicadores adecuados; el valor, rotación, cobertura y grado de obsolescencia del inventario; el porcentaje de precisión del inventario físico y la influencia del nivel de inventarios sobre indicadores financieros como el retorno sobre la inversión.” La definición de indicadores sirve para llevar un control periódico de los productos ya que mediante la desviación significativa de estos es posible identificar posibles problemáticas

6.7 DIAGRAMA CAUSA EFECTO

Para realizar un diagnóstico de la situación actual se utilizará un diagrama causa efecto, este método fue por el profesor Karou Ishikawa en el año 1943. Es utilizado para identificar cuáles pueden ser las principales causas sobre una problemática, por medio de este diagrama es posible tener un panorama amplio sobre un problema específico, permitiendo identificar las principales causas del problema y los elementos asociados a este. Esta herramienta servirá para conocer el estado actual del inventario en la bodega de la empresa REQUIP SAS.

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7. ESTADO DEL ARTE

Para conocer como se ha realizado la gestión de inventarios se hizo un rastreo bibliográfico sobre las técnicas y métodos usados para el control de los inventarios en las empresas ya sean de servicios o bienes. Se realizó una búsqueda en bases de datos como Scopus, Science Direct, Academic Search Premiere. Se estudiaron artículos cuyas fechas de publicación estuvieran entre el año 2012 y 2018, en donde como criterio de búsqueda se utilizaron palabras clave como: Inventario, stock de seguridad, inventory management.

Camacho Rodríguez1 y otros, realizan un estudio sobre la optimización de los inventarios con un enfoque colaborativo, en empresas de servicios, mediante una visión justo a tiempo, de manera conjunta comprador-intermediario-proveedor. La problemática que aborda este artículo se centra en la administración de inventarios y los costos asociados, mediante la comparación entre el modelo EOQ y un enfoque JIT que tiene como resultado en enfoques colaborativos la inclusión de modelos JIT es la mejor opción debido a que permite tomar decisiones adecuadas para optimizar la cadena de suministros generando beneficios económicos para las partes. Batero Manso2 y otros, realizan un estudio sobre los problemas de ruteo e inventarios (IRP) aplicado a las cadenas de suministro de productos perecederos. Para el desarrollo del trabajo se realiza una revisión sistemática a de la literatura en diferentes bases de datos bibliográficas y se plantea una taxonomía que clasifica las características de los estudios dentro de los años 2004 a 2017. Gracias a esta investigación fue posible reunir la información que indica que la mayoría de los algoritmos propuestos son de carácter heurístico. Debido a Complejidad computacional inherente al problema, se usan metaheurística y mate heurísticas combinadas con métodos exactos. Se aplican principalmente en alimentos, medicamentos y sangre humana. Salas Navarro3 y otros, realizan un estudio acerca de una Metodología de Gestión de Inventarios para determinar los niveles de integración y colaboración en una cadena de suministro. Como metodología para el desarrollo de este trabajo se definen los cinco pasos para implementar procesos de planificación colaborativa entre los actores de la cadena de suministro y la integración de procesos al interior de estos, también se plantean los indicadores que permitan medir el desempeño de la metodología. Con el fin de validar la metodología propuesta se aplica en empresas de madera y muebles de la ciudad de Barranquilla teniendo como resultados permiten conocer que estas empresas presentan pobres niveles de integración los diferentes procesos que componen la gestión de inventarios y de esta forma generar estrategias para mejorar estos.

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Pérez Vergara4 y otros, realizan un modelo de gestión de inventarios para una empresa de productos alimenticios que tiene como objetivo mejorar el nivel de servicio actual al cliente (75 %), por medio de la metodología científica se realizó un diagnóstico y se detectó, entre las principales causas del incumplimiento, la carencia de una política de inventario. Posteriormente se realizó un análisis sobre el tipo de demanda asociada al producto que permitió identificar el modelo de pronóstico más adecuado para la estimación de esta, después se planteó un sistema de revisión periódica RS porque representa un sistema sencillo de realizar y que no tiene un gran impacto económico para la empresa. La implementación del modelo que tuvo un tiempo de 6 semanas arrojo los siguientes resultados simulo de la mejor manera la demanda del producto lo que incrementó el nivel de servicio al 87.23 %, mejoró las utilidades en $675.458,08 y permitió afirmar la pertinencia de la propuesta. Vélez Rojas5 y otros, presentan una propuesta metodológica para la gestión de inventarios en una empresa de bebidas por el método justo a tiempo con un enfoque en el abastecimiento de azúcar. El problema está en que la empresa maneja un nivel de inventarios muy alto con el fin de no tener problemas de producción y faltantes en productos terminados para sus clientes generando así unos costos muy elevados de almacenamiento. Mediante el método JIT en donde es necesario que tanto el proveedor como la empresa encargada del trasporte tengan respuesta inmediata ante cualquier eventualidad y por medio de un diagrama de Gantt se tendrán especificados los tiempos de reabastecimiento. Se concluye que Ofrecer un abastecimiento continuo y oportuno según el desarrollo herramientas de estudios y análisis adecuados, permitirá afrontar sin agotados o escases de materia prima temporadas críticas en las operaciones logísticas para la compañía, como es la temporada navideña y vacacional. Las fuentes bibliográficas consultadas proveen información sobre los diferentes modelos que se pueden presentar al momento de desarrollar un sistema de control de inventarios, es importante resaltar que los inventarios son el área más importante de una empresa y por esta razón todas estas fuentes bibliográficas consultadas tienen como finalidad mejorar políticas de inventario y reducir los costos para la empresa debido a el mantenimiento de inventarios

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8. METODOLOGIA

La manera de abordar la temática mostrada en el documento está fundamentada en primea instancia por una investigación documental, en donde se fundamenta el apoyo en fuentes de carácter documental como lo son artículos de revistas científicas, consulta de libros, páginas web certificadas entre otras que permitan ofrecer una visión sobres los diferentes sistemas de gestión que se han implementado con el fin de identificar los elementos utilizados para la elaboración de estos sistemas. Una vez se ha realizado la búsqueda de la información requerida para abordar la problemática planteada se realizará una investigación descriptiva que permitirá caracterizar la problemática, además de ordenar y agrupar información para analizarla con el fin de responder los cuestionamientos del objeto que se investiga.

8.1 ETAPAS DEL PROYECTO

Para dar ejecución a los objetivos planteados se propone una metodología planteada por tres etapas, que se identificaron como: a) Recopilación de información sobre gestión de inventarios actual; b) Identificar los indicadores de rendimiento; c) Desarrollar modelo de gestión de inventarios.

Recopilación de información sobre gestión de inventarios actual: Durante esta etapa se realiza una investigación de tipo exploratoria en donde se recopilará toda la información que hay sobre el inventario en la bodega de REQUIP SAS, que permita identificar cuáles son las problemáticas asociadas a la gestión para así poder determinar las causas de esta área de la empresa. Esta investigación es de vital importancia para el diagnóstico de la gestión de inventarios debido a que actualmente la empresa no cuenta con un adecuado control sobre sus productos en el inventario lo que dificulta el proceso de despacho de pedidos y como consecuencia se produce un nivel de respuesta hacia al cliente inadecuado.

o Durante esta esta etapa se llevar a cabo el inventario de los productos que se manejan en la bodega de la empresa, para esto se visitará la bodega de Requip en el condominio industrial la Nubia ubicado en la vía Cali. Candelaria. En caso de ser requerida una maquina paletizadora en la bodega hay disponibles para el uso 2 unidades.

Identificar los indicadores de rendimiento: en esta etapa se generarán los indicadores de rendimientos relacionados con el tipo de demanda que presenta la

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empresa y también las características relacionadas al producto, con el propósito de generar un control periódico sobre todos los productos existentes en el inventario. Desarrollo del modelo de gestión de inventario: Conociendo los principales problemas que afronta el inventario de la empresa REQUIP y sus causas, se procede con el planteamiento del modelo de gestión que permita administrar de manera eficaz los productos del almacén. Por medio de los indicadores de rendimiento que aportaran para cuantificar el desarrollo del modelo de gestión de inventarios en la empresa REQUIP SAS.

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9. DESARROLLO TRABAJO

La empresa REQUIP SAS al ser una compañía que representa en Colombia diferentes marcas industriales alrededor del mundo, fundamenta su sistema de producción industrial en el sistema conocido como Make to order o fabricación bajo pedido. Este sistema se basa en la producción de productos bajo los requisitos específicos de los clientes, esto implica que se manejen diferentes condiciones comerciales con los clientes en donde se garantiza el correcto aprovisionamiento de los productos teniendo en cuenta todos los aspectos involucrados en la cadena de suministro. Actualmente en la bodega la Nubia de la empresa REQUIP SAS se encuentran un sin número de repuestos para hidrolavadoras, motores eléctricos, reductores de velocidad, eslabones de cadena, acoples flexibles entre otros. Es importante identificar que muchos de los productos que hoy se encuentran en la bodega son repuestos que no han tenido una adecuada rotación ya que han sido devoluciones, partes utilizadas en servicios de reparación. Estos repuestos y equipos se pueden observar en el Anexo 1. Después de realizar varias visitas a la bodega de la empresa se pudo observar que al día de hoy en esta bodega se tiene reservado una parte para el archivo contable de los diferentes periodos de la compañía, también es posible observar que existen dos productos que cuentan con una alta rotación en el inventario; por un lado se encuentran los lubricantes de la marca LAAPSA que son utilizados en la industria siderúrgica y azucarera para que la maquinaria involucrada en los diferentes procesos tenga un nivel de lubricación adecuad que permita el correcto funcionamiento de esta maquinaria. De acuerdo con la información brindad por los técnicos en lubricación es pertinente que estos lubricantes cuenten con una adecuada política de inventarios que permita garantizar la disponibilidad de este producto optimizando los costos incurridos en el almacenaje, el consumo de lubricantes en la industria está directamente relacionado con la temperatura del ambiente y es por esta razón que cuando se tiene olas de calor la demanda de lubricantes de duplica. El otro producto en STOCK es el talofltoe 100 de la marca de químicos KEMIRA, este insumo es utilizado en los ingenios azucarero para el proceso de refinación del azúcar y elaboración de bioetanol. Actualmente la empresa tiene como clientes de este producto al ingenio Incauca y al ingenio Manuelita que tienen un periodo de pedido de mes y medio en donde por lo general se piden cantidades entre los 500 y 650 kilogramos de este insumo.

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9.1 CLASIFICACION ABC PRODUCTOS REQUIP SAS

Con el fin de realizar una clasificación a los productos en el inventario de la empresa REQUIP SAS, por medio de la clasificación ABC se busca la identificación de los productos que más representan ventas con el fin de elaborar un sistema de gestión de inventarios para este porcentaje pequeño de ítems que representan el mayor porcentaje de ventas en el flujo de la empresa. Para este análisis se tomaron como base los años 2017 y 2018 para realizar la clasificación tomado como punto de partida el valor anual de ventas; se tomará como base para la clasificación en productos A, B, C el siguiente porcentaje: Ítem clase A: 80% de las ventas totales anuales

Ítem clase b: 15% de las ventas totales anuales

Ítem clase c: 5% de las ventas totales anuales

9.1.1 CLASIFICACION ABC AÑO 2017

A continuación, se presenta la tabla 1 resumen en donde se encuentra los productos vendidos en el año 2017 en la empresa REQUIP SAS que fueron utilizados para contabilizar las ventas totales para ese año y que servirán para determinar los productos que más tiene peso en el porcentaje de ventas totales.

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Tabla 1 Identificacion de productos requip SAS 2017

Nota: Tabla de productos vendidos en el año 2017 de la empresa Requip SAS en el sector azucarero. Después de aplicar la metodología ABC en donde se procede a multiplicar las cantidades totales de cada ítem por su valor para de esta manera obtener el valor total vendido de cada artículo en el año, el valor total de ventas para el año 2017 fue obtenido por medio del departamento de contabilidad de la empresa como podemos ver en la tabla 2.

ITEM PRODUCTO ITEM PRODUCTO1 ACEITE SUGARPRESS BR 32000 X 208BR 35 ATTACK TIPS 1/8 NPT 0.024 2 GRASA TARMELA 9600 G-2 36 TURBO NOZZLE T-28F070 1/2 NPTF 0.7 MM 3 ACEITE SUGARPRESS BR 32000 CLEAR X 200 BR 37 BEARING TY-375 COATED CONN-ROD 4 KEMTALOFLOTE x KG 38 ADAPTADOR MACHO DE1/2 5 CUREÑA IZQUIERDA PARA MOLINO DE 42" * 84" 39 UNIVERSAL HEAD 15.22K PSI @ 11 - 13 GPM 6 CUREÑA DERECHA PARA MOLINO DE 42" * 84" 40 BANSHEE TUBE SPINNER 22K PSI7/8 -1 7 MOTOR TRI 150.00 HP 2P 1P55 280S/M 41 ACOPLE 1/4"x1/4" NPT 13K 8 TABLILLAS CONDUCTOR PICHICHI DE 60 42 DISCO DE RUPTURA EN ACERO 9 LANZA FLEXIBLE 1/4 NPTX50 43 DISCHARGE VALVE TF-450HC

10 ELASTIC COUPLING VULKAN - FLEXOMAX GBN-900 44 CARTRIDGE VALVE ASSY 15K DUMP GUN 11 VALVULA ANGULAR ALIVIO 20" 45 COUPLNG ASSY QD 1/2 NPTB 15K SS 12 VALVULA ANGULAR DUPLA 20" 46 VENTILADOR RADIAL CA 318X318X159MM 13 VALVULA ANGULAR ALIVIO 24" 47 TEE1/2 FNPT (3) WAFER 15K MAWP 14 SISTEMA MEDICION SHUTES DONNELYS 48 NOZ EPLM 15K 1/2 NPT X 1/16 NPT 91.10D 15 MOTORREDUCTOR COAXIAL 49 SET EMPAQUES 30 MM TEFLON PARA HIDROLAVADORA16 FLEX LANCE 4008ST x 50 23K 9/16MP TUBE NIPPLE B 50 ROLAMENTO ROLO CILINDRICO 17 DIODO DISCO 790A/6.500V 51 JUEGO ESLINGAS ELASTICAS RETORNO (AZUL) ACOPL18 DIFUSOR 6663 - ASTM A 743 52 VALVE SUCTION VALVE SUCTION 19 BOQUILLA PARA LAVADOR DE GASES 53 GRP-PACKING 1250 X 1875 TY-375HC 20 FLEX LANCE 4113ST 50/20 4K 54 ROLAMENTO DE ESFERA CONTACTO ANGULAR 21 JUEGO ESLINGAS ELAST SEGURID (AMARILLA) 55 GUIDE SUCTION VALVE TY-375HC 22 LANZA RIGIDA 15000 PSI 56 KIT DE REPARACION PARA LA PISTOLA 23 ROTOR ANTI-HORARIO INOXIDAVEL ASTM A 743 57 FAN TIP NOZZLES # 2 (MNPT) 24 ROTOR HORARIO ASTMA 743 58 FLEXOMAX GG 82 - ELASTIC COUPLING 25 VALVULA DE ALIVIO 18750 PSI 59 BUSHING 1/2 NPTM X 1/4 NPTF (15K MAWP) 26 JUEGO ESLINGAS ELASTICASOPERAC(NARANJA) 60 KIT REPUESTO LA1600 ECE1603 LAMBDA 27 ATTACK TIPS 1/8 NPT 0.032 61 ADPTADOR HEMBRA DE 1/4 28 PLUNGER 1.250 SS/COMONOY TY - 375H 62 ANEL DISTANCIADOR 104626 BRONZE TM23 29 PLUNGER 1.250" SS/COLMONOY TY-375H 63 O-RING 2 3/4 2-145-90 DISOGRING 9250 30 JUEGO DE MAYAS PARA CENTRIFUGA CONTINUA X 6 64 THROAT BUSHING 28 MM TY-375HC 31 NIVEL LAMBDA VISUAL CYBERTECH LA1600 VD1603 65 BLANK 1/4 AFNPT4 NOZZLE 32 LANZA FLEXIBLE 2006STS X 50 66 JUNTA DE VEDACAO DUTO LIGACAO - 94235 33 ATTACK TIP 1/8 NPT (OFIFIEC 0.22ID) 67 JUNTA DE VEDACAO TP MANCAL - 94235 34 ADAPT 9/16 MP MX 8MM TYPE 68 TIP 1/4" NPT 1505 (.052)SS-FAN

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Tabla 2 Clasificación abc productos 2017

Nota: Tabla de resultados de la clasificación ABC para los productos del 2017 de la empresa Requip SAS

ITEM PRODUCTO VALOR TOTAL

% VALOR % ACUMULADO

ZONA % ZONA

1 ACEITE SUGARPRESS BR 32000 X 208BR 781.587.450 38,29% 38,29%2 GRASA TARMELA 9600 G-2 293.590.000 14,38% 52,67%3 ACEITE SUGARPRESS BR 32000 CLEAR X 200 BR 216.724.375 10,62% 63,29%4 KEMTALOFLOTE x KG 116.187.500 5,69% 68,98%5 CUREÑA IZQUIERDA PARA MOLINO DE 42" * 84" 89.964.267 4,41% 73,39%6 CUREÑA DERECHA PARA MOLINO DE 42" * 84" 89.964.267 4,41% 77,79%

7 MOTOR TRI 150.00 HP 2P 1P55 280S/M 98.151.800 4,81% 82,60%8 TABLILLAS CONDUCTOR PICHICHI DE 60 48.718.478 2,39% 84,99%9 LANZA FLEXIBLE 1/4 NPTX50 34.424.077 1,69% 86,67%

10 ELASTIC COUPLING VULKAN - FLEXOMAX GBN-900 33.040.737 1,62% 88,29%11 VALVULA ANGULAR ALIVIO 20" 27.358.726 1,34% 89,63%12 VALVULA ANGULAR DUPLA 20" 25.382.819 1,24% 90,88%13 VALVULA ANGULAR ALIVIO 24" 19.759.080 0,97% 91,84%14 SISTEMA MEDICION SHUTES DONNELYS 15.495.481 0,76% 92,60%15 MOTORREDUCTOR COAXIAL 13.975.488 0,68% 93,29%16 FLEX LANCE 4008ST x 50 23K 9/16MP TUBE NIPPLE B 6.961.097 0,34% 93,63%17 DIODO DISCO 790A/6.500V 9.901.725 0,49% 94,11%18 DIFUSOR 6663 - ASTM A 743 9.743.842 0,48% 94,59%19 BOQUILLA PARA LAVADOR DE GASES 9.625.000 0,47% 95,06%20 FLEX LANCE 4113ST 50/20 4K 9.130.474 0,45% 95,51%21 JUEGO ESLINGAS ELAST SEGURID (AMARILLA) ACOPL ACIP 5.442.806 0,27% 95,78%22 LANZA RIGIDA 15000 PSI 5.273.797 0,26% 96,03%23 ROTOR ANTI-HORARIO INOXIDAVEL ASTM A 743 5.147.215 0,25% 96,29%24 ROTOR HORARIO ASTMA 743 5.147.215 0,25% 96,54%25 VALVULA DE ALIVIO 18750 PSI 4.954.644 0,24% 96,78%26 JUEGO ESLINGAS ELASTICASOPERAC(NARANJA) ACOPL ACIP 4.716.560 0,23% 97,01%27 ATTACK TIPS 1/8 NPT 0.032 4.388.164 0,21% 97,23%28 PLUNGER 1.250 SS/COMONOY TY - 375H 3.460.333 0,17% 97,40%29 PLUNGER 1.250" SS/COLMONOY TY-375H 3.396.484 0,17% 97,56%30 JUEGO DE MAYAS PARA CENTRIFUGA CONTINUA X 6 3.344.031 0,16% 97,73%31 NIVEL LAMBDA VISUAL OPTIC CYBERTECH LA1600 VD1603 3.302.094 0,16% 97,89%32 LANZA FLEXIBLE 2006STS X 50 3.238.976 0,16% 98,05%33 ATTACK TIP 1/8 NPT (OFIFIEC 0.22ID) 3.071.716 0,15% 98,20%34 ADAPT 9/16 MP MX 8MM TYPE 2.891.132 0,14% 98,34%35 ATTACK TIPS 1/8 NPT 0.024 2.852.308 0,14% 98,48%36 TURBO NOZZLE T-28F070 1/2 NPTF 0.7 MM 2.254.954 0,11% 98,59%37 BEARING TY-375 COATED CONN-ROD 2.128.278 0,10% 98,69%38 ADAPTADOR MACHO DE1/2 2.122.526 0,10% 98,80%39 UNIVERSAL HEAD 15.22K PSI @ 11 - 13 GPM 1.905.000 0,09% 98,89%40 BANSHEE TUBE SPINNER 22K PSI7/8 -1 1.751.190 0,09% 98,98%41 ACOPLE 1/4"x1/4" NPT 13K 1.592.735 0,08% 99,06%42 DISCO DE RUPTURA EN ACERO 1.589.671 0,08% 99,13%43 DISCHARGE VALVE TF-450HC 1.506.528 0,07% 99,21%44 CARTRIDGE VALVE ASSY 15K DUMP GUN 1.450.363 0,07% 99,28%45 COUPLNG ASSY QD 1/2 NPTB 15K SS 1.449.848 0,07% 99,35%46 VENTILADOR RADIAL CA 318X318X159MM 1.327.487 0,07% 99,41%47 TEE1/2 FNPT (3) WAFER 15K MAWP 1.292.033 0,06% 99,48%48 NOZ EPLM 15K 1/2 NPT X 1/16 NPT 91.10D 1.177.920 0,06% 99,53%49 SET DE EMPAQUES 30 MM EN TEFLON PARA HIDROLAVADORA 1.031.253 0,05% 99,59%50 ROLAMENTO ROLO CILINDRICO 914.769 0,04% 99,63%51 JUEGO ESLINGAS ELASTICAS RETORNO (AZUL) ACOPL ACIP 891.663 0,04% 99,67%52 VALVE SUCTION VALVE SUCTION 783.763 0,04% 99,71%53 GRP-PACKING 1250 X 1875 TY-375HC 762.206 0,04% 99,75%54 ROLAMENTO DE ESFERA CONTACTO ANGULAR 654.045 0,03% 99,78%55 GUIDE SUCTION VALVE TY-375HC 647.031 0,03% 99,81%56 KIT DE REPARACION PARA LA PISTOLA 535.973 0,03% 99,84%57 FAN TIP NOZZLES # 2 (MNPT) 500.890 0,02% 99,86%58 FLEXOMAX GG 82 - ELASTIC COUPLING 458.045 0,02% 99,89%59 BUSHING 1/2 NPTM X 1/4 NPTF (15K MAWP) 406.314 0,02% 99,91%60 KIT REPUESTO LA1600 ECE1603 LAMBDA 370.017 0,02% 99,92%61 ADPTADOR HEMBRA DE 1/4 316.308 0,02% 99,94%62 ANEL DISTANCIADOR 104626 BRONZE TM23 280.760 0,01% 99,95%63 O-RING 2 3/4 2-145-90 DISOGRING 9250 272.283 0,01% 99,97%64 THROAT BUSHING 28 MM TY-375HC 254.323 0,01% 99,98%65 BLANK 1/4 AFNPT4 NOZZLE 129.210 0,01% 99,99%66 JUNTA DE VEDACAO DUTO LIGACAO - 94235 128.434 0,01% 99,99%67 JUNTA DE VEDACAO TP MANCAL - 94235 128.434 0,01% 100,00%68 TIP 1/4" NPT 1505 (.052)SS-FAN 28.032 0,00% 100,00%

TOTAL 2.041.356.443 100,00%

A 77,79%

B 17,27%

C 4,94%

42

En la tabla 2 es posible observar que los ítems 1 al 6 que corresponden a los productos que han sido clasificados como ITEMS A, estos ítems hacen referencia a los siguientes productos: Aceite sugarpress br 32000 x 208br Grasa tarmela 9600 g-2 Aceite sugarpress br 32000 clear x 200 br Kemtaloflote x kg Cureña izquierda para molino de 42" * 84" Cureña derecha para molino de 42" * 84"

Estos ítems clasificados como A representa un 77,79% del total de las ventas totales del año 2017, como se puede observar estos 6 ítems hacen referencia a solo el 8,82% del total de ítems vendidos por la empresa REQUIP en este año. Dentro de estos ítems podemos encontrar un producto denominado cureña que es una parte de los molinos utilizados en la producción de azúcar, estas cureñas son las encargadas de alojar los ejes del molino. A pesar de que estos productos denominados cureñas han sido ubicados dentro de los ítems A no serán tomados en cuenta debido a que son productos que tiene un ciclo de vida extenso si se realizan un adecuado mantenimiento a los molinos y se opera bajo las condiciones adecuadas por lo que no se justifica plantear un sistema de gestión de inventarios en donde sean incluidos estos ítems ya que aparecieron dentro de las mayores ventas por su elevado valor de venta por unidad. Después de excluir a las cuñas de los ítems A los porcentajes de clasificación se han modificado de la siguiente manera; en la tabla 3 es posible observar que los ítems 1 al 4 que corresponden a los productos tipo A debido a que corresponde al 77,79% de las ventas anuales de la empresa para el año 2017, es importante resaltar que estos 6 ítems representan el 8.82% del total de productos. Por otro lado, esta clasificación nos indica que hay 13 ítems que pertenecen a la categoría B con un porcentaje de ventas del 17,27% y hacen referencia a un 19,12% del total de ítems. Por último, hay 49 ítems que representan el 4,94% del total de ventas.

43

Tabla 3 Resumen resultados clasificación ABC 2017

Nota: Resumen de resultados numéricos de la clasificación ABC para productos del año 2017 en la empresa Rquip SAS

Estos porcentajes se pueden observar en la figura 5 con mayor contexto, de color azul se observan los ítems clasificados como A, de color amarillo los clasificados como productos B y por último se encuentran los productos C que tienen un color verde

Figura 5 Diagrama pareto clasificación ABC 2017

Nota: grafico de Pareto para resultados obtenidos en la clasificación ABC en el año 2017

ZONA CANTIDAD PRODUCTOS

% PRODUCT % PRODUCTO ACUMULADO

%VENTAS % VENTAS ACUMULADAS

A 6 8,82% 8,82% 77,79% 77,79%B 13 19,12% 27,94% 17,27% 95,06%C 49 72,06% 100,00% 4,94% 100,00%TOTAL 68 100,00%

77,79%

17,27%

4,94%

77,79%

95,06%100,00%

6 13 49

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%

CANTIDAD PRODUCTOS

PORCEN

TAJE ACUMULA

DO

DIAGRAMA PARETO ABC 2017


44

Después de identificar los resultados obtenidos de los ítems clasificados como A, se analizaron los ítems B que tenía un porcentaje relevante del total de ventas para el año 2017 a pesar de no haber sido ubicados en la categoría A. A continuación, se presenta estos ítems que serán objeto de estudio para determinar su importancia para la política de inventarios:

Motor tri 150.00 hp 2p 1p55 280s/m (5 unidades) Tablillas conductor pichichi de 60 (160 unidades) Lanza flexible 1/4 (32 unidades) Cuando se grafican el comportamiento de la demanda en función del tiempo para los productos mencionados anteriormente es posible observar que las ilustraciones 6 y 8 nos indican un comportamiento inusual debido a que presenta una variación con respecto al tiempo en especial cuando se pasan de picos altos a perdidos de hasta 4 meses seguidos con demanda igual a 0. La figura 6 nos muestra el comportamiento de demanda que presenta el producto de tablillas para el conductor, este es un producto que su compra debe ser estudiada de manera especial por los ingenios debido a que estas tablillas son las encargadas de transportar la materia prima durante todas las etapas de su proceso de transformación. La última compra registrada de estas tablillas para la empresa fue en el año 2015 lo que nos indica que es poco útil realizar un estudio que permita establecer una política de inventarios para este producto.

Figura 6 demanda tablillas 2017

0

50

100

150

200

Cantidad

Mes

TABLILLAS CONDUCTOR DE 60

45

Nota: Grafico de la demanda para el producto tablillas en el año 2017 de la empresa Requip SAS Por otra parte, tenemos la figura 7 que nos ilustra la forma como se comporta la demanda de motores 150 HP. La empresa está trabajando en conjunto con su proveedor de motores WEG para presentar a los clientes un plan de energía en donde se presentan planes de costos energéticos con el fin de sustentar a los clientes las ventajas de comprar motores de eficiencia premium que permitan reducir costos en gran manera, es por esta razón que no es viable realizar una política de inventarios para el ítem MOTOR TRI 150.00 HP 2P 1P55 280S/M ya que estos motores deben pasar por un periodo de licitación para ser instalados en las paradas de los meses mayo y noviembre.

Figura 7 Demanda motores 150 HP 2017 Nota: Grafico de la demanda para el producto Motores 150 HP en el año 2017 de la empresa Requip SAS Durante los primeros meses del año siempre se han presentado valores de demanda de las lanzas flexible que son utilizados en máquinas hidro lavadoras que son utilizadas para realizar procesos de limpieza a presión a los diferente equipos y sectores del proceso productivo en los ingenios. Estas lanzas presentaron problemas técnicos con las hidro-lavadoras, por esta razón estas lanzas no serán incluidas en la plática de inventarios para la empresa REQUIP SAS.

0

1

2

3

4

Título del eje

Mes

MOTOR 150 HP

46

Figura 8 Demanda lanzas 1/4 2017 Nota: Grafico de la demanda para el producto lanzas 1/4 en el año 2017 de la empresa Requip SAS

9.1.2 CLASIFICACION ABC AÑO 2018 A continuación, se presenta la tabla 4 resumen en donde se encuentra los productos vendidos en el año 2018 en la empresa REQUIP SAS que fueron utilizados para contabilizar las ventas totales para ese año y que servirán para determinar los productos que más tiene peso en el porcentaje de ventas totales.

0

5

10

15

20

25

Cantidad

Mes

LANZA FLEXIBLE 1/4

47

Tabla 4 Identificación de productos requip SAS 2018

Nota: Tabla de productos vendidos en el año 2018 de la empresa Requip SAS en el sector azucarero. Después de aplicar la metodología ABC en donde se procede a multiplicar las cantidades totales de cada ítem por su valor para de esta manera obtener el valor total vendido de cada artículo en el año, el valor total de ventas para el año 2018 fue obtenido por medio del departamento de contabilidad de la empresa como podemos ver en la tabla 5.

ITEM PRODUCTO ITEM PRODUCTO1 ACEITE SUGARPRESS BR 32000 X 208BR 32 ADAPTADOR DE DESCARGA 1/2 (BOMBA MANGUERA) 2 ACEITE SUGARPRESS BR 32000 CLEAR X 200 BR 33 VISCOPREN NTX SPRAY 3 GRASA TARMELA 9600 G-2 34 BEARING TY-375 CALICO COATED CONN-ROD 4 KEMTALOFLOTE 100 35 BUJE DE GARGANTA 30 MM P/HIDROLAVADORA 5 SISTEMA DE MEDICION OPTICO LA1600 36 TURBO NOZZLE T-28F070 1/2 NPTF 0.7 MM 6 FLEX LANCE 4008ST x 50 23K 9/16MP TUBE NIPPLE B 37 ATTACK TIPS 1/8 NPT 0.024 7 FLEX LANCE 4113 ST X 50 20.4K 13MM SS 38 VALVE SUCTION TY-375HC 8 BOMBA HIDROMAC 2196 MTOi 4X6-13 39 O-RING 2 3/4 2-145-90 DISOGRING 9250 9 MOTOR TRIFASICO NEMA PREMIUM IE3 DE 150HP A 40 SEAT-VALVE DISCHARGE

10 VALVULA DE SEGURIDAD MARCA SPENCE ENGINEERING 41 ASIENTO EN ACERO INOXIDABLE PARA VALVULA SUCCION 11 JUEGO DE MAYAS PARA CENTRIFUGA CONTINUA X 6 42 RING 1.25" TY-375HC BACK PACKING 12 LANZA FLEXIBLE 1/4 NPTX50 43 SET DE EMPAQUES 30 MM TEFLON PARA HIDROLAVADORA13 BANSHEE TUBE SPINNER 22K PSI 7/8 44 SPRING SUCTION VALVE 14 VALVULA ANGULAR ALIVIO 20" 45 DENSIMETRO DE VIDRIO PARA ALCOHOL PORTARIA Nº 20115 VALVULA 4VIAS FoFo 06" 46 VALVE SUCTION/ DISCHARGE 300M/375M 16 ROD-CONN L-200/450 PUMP 47 RESORTE EN ACERO PARA VALVULA DE DESCARGUE 17 VALVULA DE REGULAGEM DN 90MM 48 ELASTIC ELEMENT VULKAN - FLEXOMAX G-128 18 TURBO NOZZLE T28 F082 49 KIT REPUESTO LA1600 WC-02 LAMBDA 19 CABEZAS DE ENGANCHE 50 O-RING 2.000" 2-224-90D 20 JUEGO DE ESLINGA DE OPERACION P/ACOPLE FLEXIBLE 51 SELLO T EN TEFLON PARA HIDROLAVADORA 21 JUEGO DE ESLINGA DE RETORNO P/ACOPLE FLEXIBLE 52 KIT REPUESTO LA1600 WC-08 LAMBDA 22 JUEGO DE ESLINGA DE SEGURIDAD P/ACOPLE FLEXIBLE 53 NIVEL LAMBDA BUS 8" CYBERTECH LA1600 DB-08 23 VALVE SEAT TY-375HC FLUID END 54 RING 2.000" 8-224 BACK-UP 24 EQUIPO PURIFICADOR DE AIRE 55 SEAL T375 DIAPHRAGM SEAL PLATE OIL 25 PLACA DE ESTÁGIO AÇO INOXIDÁVEL ASTM A 743 CF-8 56 GASKET CRANKCASE COVER T450 TX450 TX375 26 CARTRIDGE VALVE ASSY 20K DUMP GUN 57 WORKING SCREEN SW-1320 SLOTS 0.06 X 2.67 27 KIT. FDV/PRV 58 LOAD OF PROGRAM AND MODIFICATION SOFTWARE TP1200 28 LANZA RIGIDA 15000 PSI 59 INSERT 1/16 NPT SS (.022) ASSY 29 PLACA DE ESTÁGIO AÇO CARBONO SAE 1020/30 60 VALVULA DE ALIVIO 18750 PSI 30 MODULO DE VISUALIZACION VD 1604 61 ANEL PTFE - VA20" / VAD20" (530 x 400) 31 NOZZLE WASH PIPE 62 CAVALETE FOFO V2C6"

48

Tabla 5 CLASIFICACION ABC PRODUCTOS 2018

Nota: Tabla de resultados de la clasificación ABC para los productos del 2018 de la empresa Requip SAS

ITEM PRODUCTO VALOR TOTAL

% VALOR % ACUMULADO

ZONA %ZONA

1 ACEITE SUGARPRESS BR 32000 X 208BR 844.972.700 42,64% 42,64%2 ACEITE SUGARPRESS BR 32000 CLEAR X 200 BR 267.378.617 13,49% 56,13%3 GRASA TARMELA 9600 G-2 329.256.000 16,61% 72,75%4 KEMTALOFLOTE 100 133.770.000 6,75% 79,50%5 SISTEMA DE MEDICION OPTICO LA1600 48.839.294 2,46% 81,96%6 FLEX LANCE 4008ST x 50 23K 9/16MP TUBE NIPPLE B 38.193.199 1,93% 83,89%7 FLEX LANCE 4113 ST X 50 20.4K 13MM SS 37.133.591 1,87% 85,76%8 BOMBA HIDROMAC 2196 MTOi 4X6-13 35.020.000 1,77% 87,53%9 MOTOR TRIFASICO NEMA PREMIUM IE3 DE 150HP A 27.200.000 1,37% 88,90%

10 VALVULA DE SEGURIDAD MARCA SPENCE ENGINEERING 19.782.802 1,00% 89,90%11 JUEGO DE MAYAS PARA CENTRIFUGA CONTINUA X 6 19.115.830 0,96% 90,86%12 LANZA FLEXIBLE 1/4 NPTX50 17.131.274 0,86% 91,73%13 BANSHEE TUBE SPINNER 22K PSI 7/8 14.614.718 0,74% 92,47%14 VALVULA ANGULAR ALIVIO 20" 13.612.440 0,69% 93,15%15 VALVULA 4VIAS FoFo 06" 13.612.440 0,69% 93,84%16 ROD-CONN L-200/450 PUMP 7.136.526 0,36% 94,20%17 VALVULA DE REGULAGEM DN 90MM 14.253.852 0,72% 94,92%18 TURBO NOZZLE T28 F082 6.921.469 0,35% 95,27%19 CABEZAS DE ENGANCHE 6.823.814 0,34% 95,61%20 JUEGO DE ESLINGA DE OPERACION P/ACOPLE FLEXIBLE 4.641.200 0,23% 95,85%21 JUEGO DE ESLINGA DE RETORNO P/ACOPLE FLEXIBLE 4.641.200 0,23% 96,08%22 JUEGO DE ESLINGA DE SEGURIDAD P/ACOPLE FLEXIBLE 4.641.200 0,23% 96,32%23 VALVE SEAT TY-375HC FLUID END 4.603.116 0,23% 96,55%24 EQUIPO PURIFICADOR DE AIRE 4.478.411 0,23% 96,77%25 PLACA DE ESTÁGIO AÇO INOXIDÁVEL ASTM A 743 CF-8 4.206.825 0,21% 96,99%26 CARTRIDGE VALVE ASSY 20K DUMP GUN 3.971.332 0,20% 97,19%27 KIT. FDV/PRV 3.549.468 0,18% 97,37%28 LANZA RIGIDA 15000 PSI 3.367.273 0,17% 97,54%29 PLACA DE ESTÁGIO AÇO CARBONO SAE 1020/30 2.635.920 0,13% 97,67%30 MODULO DE VISUALIZACION VD 1604 2.574.001 0,13% 97,80%31 NOZZLE WASH PIPE 2.419.254 0,12% 97,92%32 ADAPTADOR DE DESCARGA 1/2 (BOMBA MANGUERA) 2.298.218 0,12% 98,04%33 VISCOPREN NTX SPRAY 2.280.000 0,12% 98,15%34 BEARING TY-375 CALICO COATED CONN-ROD 2.204.984 0,11% 98,26%35 BUJE DE GARGANTA 30 MM P/HIDROLAVADORA 2.068.758 0,10% 98,37%36 TURBO NOZZLE T-28F070 1/2 NPTF 0.7 MM 2.024.981 0,10% 98,47%37 ATTACK TIPS 1/8 NPT 0.024 1.972.923 0,10% 98,57%38 VALVE SUCTION TY-375HC 1.647.746 0,08% 98,65%39 O-RING 2 3/4 2-145-90 DISOGRING 9250 1.646.103 0,08% 98,74%40 SEAT-VALVE DISCHARGE 1.501.797 0,08% 98,81%41 ASIENTO EN ACERO INOXIDABLE PARA VALVULA SUCCION 1.479.928 0,07% 98,89%42 RING 1.25" TY-375HC BACK PACKING 1.177.689 0,06% 98,94%43 SET DE EMPAQUES 30 MM EN TEFLON PARA HIDROLAVADORA 1.031.253 0,05% 99,00%44 SPRING SUCTION VALVE 681.219 0,03% 99,03%45 DENSIMETRO DE VIDRIO PARA ALCOHOL PORTARIA Nº 201 623.945 0,03% 99,06%46 VALVE SUCTION/ DISCHARGE 300M/375M 568.763 0,03% 99,09%47 RESORTE EN ACERO PARA VALVULA DE DESCARGUE 553.455 0,03% 99,12%48 ELASTIC ELEMENT VULKAN - FLEXOMAX G-128 482.636 0,02% 99,14%49 KIT REPUESTO LA1600 WC-02 LAMBDA 323.995 0,02% 99,16%50 O-RING 2.000" 2-224-90D 259.340 0,01% 99,17%51 SELLO T EN TEFLON PARA HIDROLAVADORA 257.641 0,01% 99,19%52 KIT REPUESTO LA1600 WC-08 LAMBDA 133.717 0,01% 99,19%53 NIVEL LAMBDA BUS 8" CYBERTECH LA1600 DB-08 119.396 0,01% 99,20%54 RING 2.000" 8-224 BACK-UP 119.085 0,01% 99,21%55 SEAL T375 DIAPHRAGM SEAL PLATE OIL 1.227.068 0,06% 99,27%56 GASKET CRANKCASE COVER T450 TX450 TX375 834.085 0,04% 99,31%57 WORKING SCREEN SW-1320 SLOTS 0.06 X 2.67 2.412.709 0,12% 99,43%58 LOAD OF PROGRAM AND MODIFICATION SOFTWARE TP1200 1.880.376 0,09% 99,53%59 INSERT 1/16 NPT SS (.022) ASSY 667.711 0,03% 99,56%60 VALVULA DE ALIVIO 18750 PSI 2.379.754 0,12% 99,68%61 ANEL PTFE - VA20" / VAD20" (530 x 400) 5.444.976 0,27% 99,95%62 CAVALETE FOFO V2C6" 907.496 0,05% 100,00%

TOTAL 1.981.709.513 100,00% 100,00%

A 79,50%

B 15,42%

C 5,08%

49

En la tabla 5 es posible observar que los ítems 1 al 4 que corresponden a los productos que han sido clasificados como ITEMS A, estos ítems hacen referencia a los siguientes productos:

Aceite sugarpress br 32000 x 208br Aceite sugarpress br 32000 clear x 200 br Grasa tarmela 9600 g-2 Kemtaloflote 100

Estos ítems clasificados como A representa un 79,50% del total de las ventas totales del año 2018, como se puede observar estos 4 ítems hacen referencia a solo el 6,45% del total de ítems vendidos por la empresa REQUIP en este año. Siguiendo con los resultados del año 2018 para la clasificación ABC del año 2018, encontramos que los productos de aceite se han ubicado en los dos primeros lugares seguido de la grasa tarmela 9600 y el floculante taloflote100. Con relación al año 2017 las ventas para estos 4 primeros ítems han aumentado un 10,33% que se refleja en un aumento en el valor de ventas por 149,452,00 millones de pesos. Esto nos muestra una tendencia en aumento sobre la demanda para estos productos debido a que se han realizado acompañamientos a cada cliente sobre el rendimiento de estos lubricantes y floculantes para que de esta forma cada cliente final se sienta conforme con los productos adquiridos. En la tabla 6 es posible observar que los ítems 1 al 4 que corresponden a los productos tipo A debido a que corresponde al 79,50% de las ventas anuales de la empresa para el año 2018, es importante resaltar que estos 4 ítems representan el 6,45% del total de productos. Por otro lado, esta clasificación nos indica que hay 13 ítems que pertenecen a la categoría B con un porcentaje de ventas del 15,42% y hacen referencia a un 20,97% del total de ítems. Por último, hay 45 ítems que representan el 5,08% del total de ventas.

50

Tabla 6 Resumen resultados clasificación ABC 2018

Nota: Resumen de resultados numéricos de la clasificación ABC para productos del año 2018 en la empresa Rquip SAS Estos porcentajes se pueden observar en la figura 9 con mayor contexto, de color azul se observan los ítems clasificados como A, de color amarillo los clasificados como productos B y por último se encuentran los productos C que tienen un color verde

Figura 9 Diagrama Pareto Clasificacion ABC 2018 Nota: grafico de Pareto para resultados obtenidos en la clasificación ABC en el año 2018

ZONA CANTIDAD PRODUCTOS

% PRODUCTOS % PRODUCTO ACUMULADO


A 4 6,45% 6,45% 79,50% 79,50%B 13 20,97% 27,42% 15,42% 94,92%C 45 72,58% 100,00% 5,08% 100,00%TOTAL 62 100,00%

79,50%

15,42%5,08%

79,50%

94,92%100,00%

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%

4 13 45

PORCEN

TAJE ACUMULA

DO

CANTIDAD PRODUCTOS

DIAGRAMA PARETO ABC 2018


51

Este diagrama nos sirve para entender el cuidado que se debe tener con los ítems clasificados como A porque cómo es posible observar representan el mayor porcentaje de ganancias para la empresa teniendo en cuenta que solo son 4 productos de 62 en total que representa el 6,45% del total. El diseño de un sistema de gestión de inventario para estos cuatro productos le garantizara a la empresa tener todas las herramientas necesarias para poder responder ante las fluctuaciones de la demanda presentadas por los ingenios azucareros, trapiches y siderúrgicas quienes son los encargados de comprar estos bienes.

Adicionalmente hay 9 ítems que no han sido incluidos en esta clasificación ABC debido a que son ventas inusuales ya que conllevan un largo proceso de licitación por parte del ingenio azucarero además de que estos equipos al ser especializados cuentan con un ciclo de vida muy largo y que son cambiados bajo años de estudio por los ingenios con el fin de evitar posibles daños. En la tabla 7 se ilustran estos equipos. Tabla 7 Equipos Especializados año 2018

Nota: Tabla con equipos especializados vendidos en el año 2018 en la empresa Requip SAS

En la tabla 7 se encuentra productos como los convertidores de frecuencia que son utilizados para variar la velocidad de un motor que está conectado a un equipo de acuerdo con la exigencia del proceso, es lo que común mente se llama variador de velocidad y su función es controlar la velocidad con base a unos parámetros establecidos. Por otro lado, se encuentran los brazos de potencia que son los equipos que están conectados a un equipo con el fin de contrarrestar el esfuerzo q se le está aplicando a dicho equipo, cumpliendo la función de q haya un equilibrio entre el esfuerzo aplicado y la reacción q esté produce, generalmente es utilizado en moto reductores de eje hueco y motores hidráulicos también de eje hueco. Los arrancadores suaves son dispositivos eléctricos que se conectan a un motor y permite controlar la corriente de arranque de este, que es muy alta al inicio, que si

ITEM PRODUCTO CANTIDAD UNIDAD VALOR ARTICULO

VALOR TOTAL

1 CONVERTIDOR DE FRECUENCIA MTMVW01 MONTADO EN PA 1 UND 492.821.571,00 492.821.571 2 CONVERTIDOR DE FRECUENCIA MTMVW01 MONTADO EN PA 1 UND 620.387.392,00 620.387.392 3 CONVERTIDOR DE FRECUENCIA MTMVW01 MONTADO EN PA 1 UND 660.941.527,00 660.941.527 4 BRAZO DE POTENCIA MVW01 128A/4160V 1 UND 28.485.465,00 28.485.465 5 ARRANCADOR SUAVE 3F 400 HP 4160 V 1 UND 63.053.102,33 63.053.102 6 REDUCTOR DE VELOCIDAD A38 Y ACCESORIOS 1 UND 484.291.084,00 484.291.084 7 CADENA S698 6.031 DE PASO ADITAM S-1 DOBLE 6 ESL 637 METROS 95.644,41 60.925.489 8 CADENA CONDUCT DONELLY PASO 6"C/ADITAMIENTO AS-2 200 METROS 706.340,79 141.268.158 9 CADENA CONDUCTOR DE CAÑA PASO 8" B-5457 M EWART 350 METROS 873.796,13 305.828.646

2.858.002.434 TOTAL

52

no lo tuviera se podría disparar o quemar el motor. Por último, están los reductores que permite bajar la velocidad del motor que tiene acoplado al eje de entrada por medio de un juego de piñones, discos cicloidales o sistemas planetarios. Los equipos mencionados a anteriormente no han sido incluidos en la tabla 5 de clasificación ABC de 2018 debido a que son productos que tienen ciclos de vida largos con un adecuado mantenimiento y su procesos de compra es extenso al tratarse de equipos tan especializados que pueden demorarse de 1 año a dos años su proceso de licitación, es por esta razón que para el cálculo del total de ventas no fueron incluidos porque de lo contrario por su elevado costo de venta y poca cantidad sería clasificados como ítems A. Después de identificar los resultados obtenidos de los ítems clasificados como A, se analizaron los ítems B que tenía un porcentaje relevante del total de ventas para el año 2018 a pesar de no haber sido ubicados en la categoría A. A continuación, se presenta estos ítems que serán objeto de estudio para determinar su importancia para la política de inventarios: Sistema de medicion lamba (1 unidad) Lanza 4008st (15 unidades) Lanza 4113 st (10 unidades)

En la figura 10 es posible observar el comportamiento del producto sistema de medición óptimo. Este sistema de medición es un equipo mucho más especializado que el sensor vendido en el año 2017 al ingenio Paramonga en Perú. El mercado de los sensores para la empresa REQUIP no representa un nicho en donde sea necesario implementar una política de inventarios debido a que estos pedidos se realizan bajo pedido y después de implementar un estudio de beneficio por parte de los ingenios sobre este equipo.

53

Figura 10 Demanda de sistema medición 2018 Nota: Grafico de la demanda para el producto sistema de medicion en el año 2018 de la empresa Requip SAS El comportamiento de demanda del producto lanza 4008ST durante el 2018 se basa en el principio y final de año. Durante los meses de mayo, octubre y enero por lo general se realzan paros de mantenimiento en los ingenios sobre la mayoría de los procesos productivos, para este caso las maquinas hidro-lavadoras son los equipos que necesitan están lanzas y siempre estas lanzas son pedidos con dos a tres meses de anticipación para evitar cualquier problema en su entrega al cliente final. La empresa REQUIP no incluirá dentro de su gestión de inventarios incluir este producto

Figura 11 Ventas Lanza 4008ST Nota: Grafico de la demanda para el producto lanza 4008ST en el año 2018 de la empresa Requip SAS

0

0,5

1

1,5

Cantidad

Mes

SISTEMA MEDICION

02468

10

LANZA 4008ST

54

Durante los meses de abril, mayo y noviembre se registró la demanda para la lanza 4113ST como se muestra en la figura No.12. estos productos pueden tener cambios su demanda debido a la gran cantidad de proveedores que los ofrecen. Estos productos son utilizados en máquinas hidro-lavadoras que son utilizadas para realizar procesos de limpieza a presión a los diferente equipos y sectores del proceso productivo en los ingenios. La empresa REQUIP no incluirá dentro de su gestión de inventarios incluir este producto para conocer la cantidad ideal para pedir este producto.

Figura 12 Ventas Lanza 4113ST Nota: Grafico de la demanda para el producto lanza 4113ST en el año 2018 de la empresa Requip SAS 9.2 PRONOSTICOS PARA PRODUCTOS SELECCIONADOS Para toda empresa que tiene como meta una adecuada gestión de inventarios para sus productos es de gran importancia que los pronósticos sean utilizados con el fin de implementar un sistema previsión para posibles fluctuaciones en la demanda que puedan afectar la estabilidad comercial de las empresas. Los pronósticos representan para las empresas una base que sirve para la planificación de compras de todos los productos involucrados en la cadena de suministro, así como el establecimiento de la naturaleza para cada producto con el que es posible establecer políticas que permitan controlar los requerimientos para los productos seleccionados por medio de la clasificación ABC.

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

LANZA 4113

55

Se utilizaron los 4 modelos de pronósticos que se presentan: Promedio Simple Promedio móvil ponderado Suavización exponencial Suavización exponencial con tendencia

A continuación, se presentarán los resultados obtenidos mediante el programa QM for Windows utilizada para realizar los diferentes modelos de pronósticos nombrados anteriormente.

9.2.1 PRONOSTICOS PARA ACEITE 32000 SUGARPRESS Tabla 8 DEMANDA ACEITE 32000 SUGARPRESS

Nota: Tabla con demanda del producto aceite 32000 sugarpress de Requip SAS

MES CANTIDAD GLN

ENERO 1.320

FEBRERO 990

MARZO 1.320

ABRIL 1.155

MAYO 1.265

JUNIO 990

JULIO 1.430

AGOSTO 1.045

SEPTIEMBRE 1.265

OCTUBRE 1.100

NOVIEMBRE 825

DICIEMBRE 1.595

TOTAL GLN 14.300

56

Figura 13 Grafico datos aceite 32000 sugarpress

Nota: Grafico de la demanda para el producto aceite 32000 sugarpress de Requip SAS Para el caso de la demanda del aceite 32000 podemos observar que se trata de un patrón uniforme debido a que es posible observar que su fluctuación es poca. Cabe resaltar que este aceite se utiliza en menor cantidad cuando se presentan muchas temporadas de lluvia y es por esta razón que hay tanta fluctuación entres lo meses ya que el año 2018 tuvo periodos de lluvia repartidos durante el año que dificultaron el consumo óptimo de este lubricante. 9.2.1.1 MODELO DE PRONOSTICO PROMEDIO SIMPLE Para la aplicación de este promedio se utilizaron 2 periodos como base para el cálculo de los pronósticos, después de aplicar el programa QM for Windows se presentan los resultados obtenidos

‐ 200 400 600 800

1.000 1.200 1.400 1.600 1.800

Cantidad

( Gln )

Mes

ACEITE SUGARPRESS 32000

57

Figura 14 Resultados pronóstico promedio simple

Pearson Education Inc (2017). Qm for Windows (5.2) [Software Computacion]. Howard J. Weiss. Recuperado de: https://qm-for-windows.software.informer.com/5.2/.

Tabla 9 Señal de rastreo promedio simple

Nota: Tabla de resultados de la señal de rastreo del programa QM For Windows

Figura 15 Grafico pronostico promedio simple

SEÑAL RASTREO 1 2 3 ‐0,27 1,923 0,75 1,061 0,686 ‐1,87 ‐1,83

PERIODO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

58

Nota: Grafico resultado del programa Qm For Windows de pronostico simple para el aceite sugarpress 32000 9.2.1.2 Modelo de pronostico promedio ponderado Para el pronóstico tipo promedio ponderado se utilizaron las siguientes las siguientes ponderaciones: Periodo más reciente: 0.2 Segundo periodo más reciente: 0.8

Figura 16 Resultados pronostico promedio ponderado


Tabla 10 Señal de rastreo pronostico promedio ponderado


SEÑAL RASTREO 1 2 2,294 ‐0,47 1,481 1,368 0,538 0,727 ‐2,71 1,242

PERIODO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

59

Figura 17 Grafico pronostico promedio ponderado

Nota: Grafico resultado del programa Qm For Windows de pronostico promedio ponderado para el aceite sugarpress 32000 9.2.1.3 Modelo de pronostico suavización exponencial Para el pronóstico tipo suavización exponencial se utilizó la contante Alpha igual a 0.44

Figura 18 Resultados pronósticos suavización exponencial


60

Tabla 11 Señal de rastreo suavización exponencial


Figura 19 Grafico pronostico suavización exponencial

Nota: Grafico resultado del programa Qm For Windows de pronostico suavización exponencial para el aceite sugarpress 32000 9.2.1.4 Modelo de pronostico Suavización exponencial con tendencia Para el pronóstico tipo suavización exponencial se utilizaron las siguientes contantes: Alpha 0.25 Beta 0.75

SEÑAL RASTREO ‐1 ‐0,78 ‐1,44 ‐1,32 ‐2,58 ‐0,72 ‐1,79 ‐1,36 ‐2,05 ‐3,62 ‐0,51

PERIODO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

61

Figura 20 Resultados pronostico suavización exponencial con tendencia Pearson Education Inc (2017). Qm for Windows (5.2) [Software Computacion]. Howard J. Weiss. Recuperado de: https://qm-for-windows.software.informer.com/5.2/. Tabla 12 Señal de rastreo suavización exponencial con tendencia

SEÑAL RASTREO ‐1 ‐0,78 ‐1,50 ‐1,50 ‐2,77 ‐0,97 ‐2,09 ‐1,70 ‐2,42 ‐3,94 ‐0,88

PERIODO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12


Figura 21 grafica pronóstico suavización exponencial con tendencia Nota: Grafico resultado del programa Qm For Windows de pronostico suavización exponencial con tendencia para el aceite sugarpress 32000

62

9.2.1.5 Resultados de los pronósticos para aceite 32000 sugarpress Una vez se aplicaron los 4 tipos de pronósticos para los datos del aceite 32000 sugarapress se recopilaron los resultados obtenidos en la tabla No.13 Tal que se presentan a continuación: Tabla 13 Resultados de pronósticos aceite 32000 sugarpress

CLASE MAD MSE DESVIACION ESTANDAR

MAPE PRONOSTICO

PROMEDIO SIMPLE 195,25

72.675,63

269,58 16,40%

1.210,00

PROMEDIO PONDERADO 168,30

57.511,30

239,82 14,45%

979,00

SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL 228,01

73.722,05

271,52 19,78%

1.269,00

SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL CON TENDENCIA

231,06

74.261,91

272,51 20,12%

1.294,00

Nota: Tabla de resultados de pronósticos para el producto aceite 32000 sugarpress Comparado los resultados obtenidos para los 4 modelos se escoge el modelo de promedio ponderado que cuenta con los mejores valores al momento de calcular los errores para estos tipos de pronósticos. El error promedio (MAD) fue de 168,30 Gln/mes, el error cuadrático (MSE) 57.511, 30 Gln2/ mes2, la desviación estándar de 239,82 Gln y un valor de error medio absoluto porcentual (MAPE) de 14,45%; este error MAPE nos indica que el pronóstico esta errado en un 14,45%. La señal de rastreo para el pronóstico promedio ponderado como se observa en la tabla No.10 se comparta entre los rangos de +2,29 y -2,71 lo que nos indica que este pronóstico no cuenta con ninguna señal de sesgo. Los valores obtenidos del pronóstico promedio ponderado serán utilizados para el cálculo de los aspectos del modelo de inventario de revisión continua (S , Q)

63

9.2.2 Pronostico Para Grasa Tarmela 9600 Tabla 14 Demanda grasa tarmela 9600

Nota: Tabla con demanda del producto grasa tarmela 9600 de Requip SAS

Figura 22 Grafico datos grasa tarmela 9600

Nota: Grafico de la demanda para el producto grasa tarmela 9600 de Requip SAS

MES CANTIDAD KG

ENERO 756

FEBRERO 882

MARZO 522

ABRIL 666

MAYO 720

JUNIO 990

JULIO 756

AGOSTO 756

SEPTIEMBRE 756

OCTUBRE 1.026

NOVIEMBRE 828

DICIEMBRE 1.026

TOTAL 9.684

0

200

400

600

800

1000

1200

Cantidad

(Kg)

Mes

GRASA TARMELA 9600

64

El principal cliente de este tipo de grasa es la empresa SIDOC, esta siderúrgica compra el 85% de grasa que se vende en la empresa y es por esto por lo que juega un papel importante al momento de determinar los precios en la demanda. De acuerdo con los datos de los técnicos que visitan a SIDOC, durante el año 2018 se realizaron muy pocas paradas para mantenimiento debido a la gran demanda que se presentó y esto hace que se tenga que utilizar mucho más la grasa para que los rodamientos, cornas y motores trabajen de manera óptima. 9.2.2.1 Modelo pronostico promedio simple Para la aplicación de este promedio se utilizaron 2 periodos como base para el calculo de los pronósticos, después de aplicar el programa QM fro Windows se presentan los resultados obtenidos

Figura 23 Resultados pronostico promedio simple Pearson Education Inc (2017). Qm for Windows (5.2) [Software Computacion]. Howard J. Weiss. Recuperado de: https://qm-for-windows.software.informer.com/5.2/.

Tabla 15 Señal de rastreo promedio simple


SEÑAL RASTREO ‐1 ‐1 ‐2 ‐1,35 0,48 ‐0,53 ‐0,78 ‐0,91 0,93 0,559 1,282

PERIODO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

65

Figura 24 Grafico promedio simple

Nota: Grafico resultado del programa Qm For Windows de pronostico simple para el producto grasa tarmela 9600

9.2.2.2 Modelo pronostico promedio ponderado

Para el pronóstico tipo promedio ponderado se utilizaron las siguientes las siguientes ponderaciones: Periodo más reciente: 0.4 Segundo periodo más reciente: 0.4 Tercer periodo más reciente:0.2

66

Figura 25 Resultados pronóstico promedio ponderado Pearson Education Inc (2017). Qm for Windows (5.2) [Software Computacion]. Howard J. Weiss. Recuperado de: https://qm-for-windows.software.informer.com/5.2/.

Tabla 16 Señal de rastreo promedio ponderado


Figura 26 grafico pronóstico promedio ponderado

Nota: Grafico resultado del programa Qm For Windows de pronostico ponderado para el producto grasa tarmela 9600

SEÑAL RASTREO ‐1 ‐1 0,375 2,37 2,29 1,72 1,483 3,292 3,32 4,38

PERIODO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

67

9.2.2.2 Modelo pronostico Suavización exponencial Para el pronóstico tipo suavización exponencial se utilizó la contante Alpha igual a 0.45

Figura 27 Resultados suavización exponencial


Tabla 17 Señal de rastreo suavización exponencial


SEÑAL RASTREO 1 ‐0,79 ‐1,25 ‐1,11 1,03 0,62 0,382 0,234 2,201 1,87 3,13

PERIODO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

68

Figura 28 Grafica pronostico Suavización exponencial

Nota: Grafico resultado del programa Qm For Windows de pronostico suavización exponencial para el producto grasa tarmela 9600 9.2.2.3 Modelo pronostico Suavización exponencial con tendencia Para el pronóstico tipo suavización exponencial se utilizaron las siguientes contantes: Alpha 0.4 Beta 0.6

Figura 29 Resultados suavización exponencial con tendencia


69

Tabla 18 Señal rastreo suavización exponencial con tendencia


Figura 30 grafico pronostico suavización exponencial con tendencia Nota: Grafico resultado del programa Qm For Windows de pronostico suavización exponencial con tendencia para el producto grasa tarmela 9600 9.2.2.4 Resultados de pronósticos grasa tarmela 9600 Una vez se aplicaron los 4 tipos de pronósticos para los datos de la grasa tarmela 9600 se recopilaron los resultados obtenidos en la tabla No.19 que se presentan a continuación: Tabla 19 RESULTADOS PRONOSTICOS GRASA TARMELA 9600


MAPE PRONOSTICO

PROMEDIO SIMPLE 140,40 30.375,00 174,28 18,95% 927,00

PROMEDIO PONDERADO 120,00 24.655,67 157,02 13,26% 947,00

SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL 126,09 26.773,88 163,63 15,84% 934,00

SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL CON TENDENCIA 141,06 30.144,19 173,62 17,94% 969,00

SEÑAL RASTREO 1 ‐0,86 ‐1,02 ‐0,69 1,22 0,47 0,19 0,07 1,90 1,22 2,32

PERIODO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

70

Nota: Tabla de resultados de pronósticos para el producto aceite 32000 sugarpress Comparado los resultados obtenidos para los 4 modelos se escoge el modelo de promedio ponderado que cuenta con los mejores valores al momento de calcular los errores para estos tipos de pronósticos. El error promedio (MAD) fue de 120,00 Kg/mes, el error cuadrático (MSE) 24.655, 67 Kg2/ mes2, la desviación estándar de 157,02 Kg y un valor de error medio absoluto porcentual (MAPE) de 13,26%; este error MAPE nos indica que el pronóstico esta errado en un 13,26%. La señal de rastreo para el pronóstico promedio ponderado como se observa en la tabla No.16 se comparta entre los rangos de +4.38 y -1,00 lo que nos indica que este pronóstico no cuenta con ninguna señal de sesgo. Los valores obtenidos del pronóstico promedio ponderado serán utilizados para el cálculo de los aspectos del modelo de inventario de revisión continua (S , Q)

9.2.3 Pronostico para aceite 32000 clear Tabla 20 Demanda aceite 32000 clear

Nota: Tabla con demanda del producto aceite 32000 clear de Requip SAS

MES CANTIDAD GLN

ENERO 335

FEBRERO 380

MARZO 440

ABRIL 330

MAYO 478

JUNIO 358

JULIO 440

AGOSTO 385

SEPTIEMBRE 495

OCTUBRE 550

NOVIEMBRE 430

DICIEMBRE 450

TOTAL 5071

71

Figura 31 Grafica datos aceite 32000 clear Nota: Grafico de la demanda para el producto aceite 32000 clear de Requip SAS Este tipo de aceite CLEAR es utilizado en su mayor parte por trapiches en donde su producción no es tan alta como los ingenios y es por esto que podemos ver del grafico que el punto más alto de deamnda se ubicó en los 550 galones en el mes de octubre y septiembre, este lubricante tiene un consumo promedio de 410 Galones que difieren mucho de los consumido por los ingenios en donde por lógica tiene comportamiento de demanda en sus productos muy diferente que los lleva a tener su maquinaria con el nivel adecuado de lubricación. 9.2.3.1 Modelo pronostico promedio simple Para la aplicación de este promedio se utilizaron 3 periodos como base para el cálculo de los pronósticos, después de aplicar el programa QM fro Windows se presentan los resultados obtenidos

‐

100

200

300

400

500

600

Cantidad

(Gln)

Mes

ACEITE 32000 CLEAR

72

Figura 32 Resultados pronostico promedio simple Pearson Education Inc (2017). Qm for Windows (5.2) [Software Computacion]. Howard J. Weiss. Recuperado de: https://qm-for-windows.software.informer.com/5.2/. Tabla 21 Señal de rastreo promedio simple


Figura 33 Grafico pronostico promedio simple Nota: Grafico resultado del programa Qm For Windows de pronostico simple para el producto aceite 32000 clear

SEÑAL RASTREO ‐1 0,53 ‐0,26 0,51 ‐0,12 1,40 2,79 2,25 1,73

PERIODO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

73

9.2.3.2 Modelo de pronostico ponderado Para el pronóstico tipo promedio ponderado se utilizaron las siguientes las siguientes ponderaciones: Periodo más reciente: 0.3 Segundo periodo más reciente: 0.7

Figura 34 Resultados pronostico ponderado Pearson Education Inc (2017). Qm for Windows (5.2) [Software Computacion]. Howard J. Weiss. Recuperado de: https://qm-for-windows.software.informer.com/5.2/. Tabla 22 Señal de rastreo pronostico ponderado


SEÑAL RASTREO ‐1 0,892 1,473 2,42 ‐1,15 1,24 2,60 2,82 ‐0,11

PERIODO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

74

Figura 35 Grafico pronostico promedio ponderado Nota: Grafico resultado del programa Qm For Windows de pronostico ponderado para el producto aceite 32000 clear

9.2.3.3 Modelo pronostico Suavización exponencial Para el pronóstico tipo suavización exponencial se utilizó la contante Alpha igual a 0.17

Figura 36 Resultados pronostico Suavización exponencial Pearson Education Inc (2017). Qm for Windows (5.2) [Software Computacion]. Howard J. Weiss. Recuperado de: https://qm-for-windows.software.informer.com/5.2/.

75

Tabla 23 Señal de rastreo Suavización exponencial


Figura 37 Grafico pronostico suavización exponencial

Nota: Grafico resultado del programa Qm For Windows de pronostico suavización exponencial para el producto aceite 32000 clear

9.2.3.4 Modelo pronostico suavización exponencial con tendencia

Para el pronóstico tipo suavización exponencial se utilizaron las siguientes contantes: Alpha 0.25 Beta 0.75

SEÑAL RASTREO 1 2 2,987 3,988 4,988 5,99 4,88 6,17 7,29 7,93 6,44

PERIODO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

76

Figura 38 Resultados suavización exponencial con tendencia


Tabla 24 Señal de rastreo suavización exponencial con tendencia


Figura 39 Grafico pronostico suavización exponencial con tendencia

Nota: Grafico resultado del programa Qm For Windows de pronostico suavización exponencial con tendencia para el producto aceite 32000 clear

SEÑAL RASTREO 1 2 1,122 2,47 1,911 2,81 2,77 4,06 5,32 4,77 5,25

PERIODO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

77

9.2.3.5 Resultados pronósticos aceite 32000 clear

Una vez se aplicaron los 4 tipos de pronósticos para los datos del aceite 32000 clear se recopilaron los resultados obtenidos en la tabla No.25 que se presenta a continuación:

Tabla 25 Resultados pronósticos aceite 32000 clear


MAPE PRONOSTICO


5.084,48

71,31 15,02%

475,00


5.159,04

71,83 13,35%

436,00


6.088,86

78,03 13,03%

432,00


64,43

5.411,32

73,56 16,64%

449,00

Nota: Tabla de resultados de pronósticos para el producto aceite 32000 clear

Comparado los resultados obtenidos para los 4 modelos se escoge el modelo de promedio ponderado que cuenta con los mejores valores al momento de calcular los errores para estos tipos de pronósticos. El error promedio (MAD) fue de 60,03 Gln/mes, el error cuadrático (MSE) 5.159, 04 Gln2/ mes2, la desviación estándar de 71,83 Gln y un valor de error medio absoluto porcentual (MAPE) de 13,35%; este error MAPE nos indica que el pronóstico esta errado en un 13,35%. La señal de rastreo para el pronóstico promedio ponderado como se observa en la tabla No.22 se comparta entre los rangos de -1,24 y 2,82 lo que nos indica que este pronóstico no cuenta con ninguna señal de sesgo. Los valores obtenidos del pronóstico promedio ponderado serán utilizados para el cálculo de los aspectos del modelo de inventario de revisión continua (S, Q).

78

9.2.4 Modelo Pronostico Para Taloflote 100 Tabla 26 Demanda taloflote 100

Nota: Tabla con demanda del producto taloflote 100 de Requip SAS

Figura 40 Grafico Datos Taloflote 100 Nota: Grafico de la demanda para el producto taloflote 100 de Requip SAS

MES CANTIDAD KG

ENERO 875

FEBRERO 800

MARZO 800

ABRIL 700

MAYO 725

JUNIO 650

JULIO 700

AGOSTO 650

SEPTIEMBRE 900

OCTUBRE 750

NOVIEMBRE 700

DICIEMBRE 850

TOTAL 9.100

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

Cantidad

KG

Mes

TALOFLOTE 100

79

El comportamiento de este floculante utilizado en el proceso de refinación se define en los pronósticos de demanda en los ingenios INCAUCA y MANUELITA sobre el azúcar refinada, en el mes de septiembre se tiene el punto más alto de consumo de este producto que se puede explicar ya que es en esta época en donde los ingenios elevan su producción para poder cumplir con la demanda pronosticada y también estar protegidos en su demanda para los meses al final del año que vienen con muchas precipitaciones en donde los niveles de producción bajan en el sector azucarero. 9.2.4.1 MODELO PRONOSTICO PROMEDIO SIMPLE Para la aplicación de este promedio se utilizaron 3 periodos como base para el cálculo e los pronósticos, después de aplicar el programa QM fro Windows se presentan los resultados obtenidos

Figura 41 Resultados Pronsotico Promedio Simple Pearson Education Inc (2017). Qm for Windows (5.2) [Software Computacion]. Howard J. Weiss. Recuperado de: https://qm-for-windows.software.informer.com/5.2/.

Tabla 27 SEÑAL DE RASTREO PRONOSTICO SIMPLE


SEÑAL RASTREO ‐1 ‐2 ‐3 ‐3,75 ‐4,73 ‐0,46 ‐0,75 ‐1,64 ‐0,78

PERIODO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

80

Figura 42 Grafico Pronostico Promedio Simple Nota: Grafico resultado del programa Qm For Windows de pronostico simple para el producto taloflote 100 9.2.4.2 Modelo Pronostico Promedio Ponderado Para el pronóstico tipo promedio ponderado se utilizaron las siguientes las siguientes ponderaciones: Periodo más reciente 0.7 Segundo periodo más reciente 0.3

81

Figura 43 Resultados Promedio Ponderado


Tabla 28 SEÑAL DE RASTREO PROMEDIO PONDERADO


Figura 44 Grafico Pronóstico Promedio Ponderado

Nota: Grafico resultado del programa Qm For Windows de pronostico ponderado para el producto taloflote 100

9.2.4.3 Modelo De Pronostico Suavización Exponencial Para el pronóstico tipo suavización exponencial se utilizó la contante Alpha igual a 0.54

SEÑAL RASTREO ‐1 ‐2 ‐3 ‐4 ‐3,76 ‐4,72 0,46 ‐0,60 ‐1,87 ‐0,31

PERIODO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

82

Figura 45 Resultados Pronostico Suavización Exponencial


Tabla 29 Señal De Rastreo Suavización Exponencial


Figura 46 Grafico Pronostico Suavización Exponencial Nota: Grafico resultado del programa Qm For Windows de pronostico suavización exponencial para el producto taloflote 100

SEÑAL RASTREO ‐1 ‐2 ‐3 ‐4 ‐5 ‐5,68 ‐6,66 ‐1,90 ‐2,60 ‐3,56 ‐1,88

PERIODO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

83

9.2.4.4 Modelo Pronostico Suavización Exponencial Con Tendencia Para el pronóstico tipo suavización exponencial se utilizaron las siguientes contantes: Alpha 0.65 beta 0.35

Figura 47 Resultados Pronostico Suavización Exponencial Con Tendencia Pearson Education Inc (2017). Qm for Windows (5.2) [Software Computacion]. Howard J. Weiss. Recuperado de: https://qm-for-windows.software.informer.com/5.2/.

Tabla 30 SEÑAL DE RASTREO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL CON

TENDENCIA


SEÑAL RASTREO ‐1 ‐2 ‐3 ‐3,09 ‐4,1 ‐2,90 ‐3,64 1,12 ‐0,32 ‐1,39 0,30

PERIODO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

84

Figura 48 Grafico Pronostico Suavización Exponencial Con Tendencia Nota: Grafico resultado del programa Qm For Windows de pronostico suvizacion exponencial con tendencia para el producto taloflote 100

9.2.4.5 RESULTADOS PRONOSTICOS TALOFLOTE 100

Una vez se aplicaron los 4 tipos de pronósticos para los datos del taloflote 100 se recopilaron los resultados obtenidos en la tabla No.31 que se presenta a continuación: Tabla 31 Resultados Pronósticos Taloflote 100


MAPE PRONOSTICO


10.100,31

100,50 9,84%

767,00


10.516,88

102,55 10,30%

805,00


9.472,39

97,33 10,12%

795,00


83,28

11.255,92

106,09 10,68%

828,00

Nota: Tabla de resultados de pronósticos para el producto taloflote 100

85

Comparado los resultados obtenidos para los 4 modelos se escoge el modelo de promedio ponderado que cuenta con los mejores valores al momento de calcular los errores para estos tipos de pronósticos. El error promedio (MAD) fue de 75,00 Kg/mes, el error cuadrático (MSE) 10.100, 31 Kg2/ mes2, la desviación estándar de 100,50 Kg y un valor de error medio absoluto porcentual (MAPE) de 9,84%; este error MAPE nos indica que el pronóstico esta errado en un 9,84%. La señal de rastreo para el pronóstico promedio ponderado como se observa en la tabla No.27 se comparta entre los rangos de -0,46 y -4,73 lo que nos indica que este pronóstico no cuenta con ninguna señal de sesgo. Los valores obtenidos del pronóstico promedio ponderado serán utilizados para el cálculo de los aspectos del modelo de inventario de revisión continua (S, Q). 9.3 MODELOS GESTION DE INVENTARIOS Después de haber realizado el estudio sobre la clasificación ABC a los diferentes productos que son comercializados por la empresa REQUIP SAS fue posible identificar aquellos productos que son viables para analizar un modelo de gestión de inventarios que permita tener un mayor control sobre el comportamiento de los productos. A continuación, se presenta los productos que serán objeto de estudio para la gestión de inventarios:

Aceite sugarpress 32000 Aceite sugarpress 32000 clear Taloflote 100 Grasa tarmela 9600 Una vez se realizó el estudio de pronósticos para producto se identificó el tipo de pronóstico que sigue de mejor manera el histórico de demanda que se tiene para cada producto, es importante resaltar que se escogieron los pronósticos que contaban con mejores medidas de rendimiento como el MAPE y señal de rastreo.

86

Utilizando los pronósticos para los periodos siguientes se procedió con la implementación de la política de inventarios basada en el sistema de revisión continuo (s , Q). A continuación, se presenta la implementación de este modelo para cada producto seleccionado anteriormente.

9.3.1 MODELO INVENTARIO (S,Q) ACEITE SUGARPRESS 32000

El aceite sugarpress 32000 es utilizado por diferentes trapiches e ingenios para la lubricación de las diferentes maquinas, es por esto que la empresa REQUIP SAS busca un modelo de revisión continua que asegure mantener un stock de seguridad adecuada para su producto ya que los ingenios son clientes que en cualquier momento pueden elaborar pedidos por diferentes razones, ya sea por emergencias con máquinas o paros de mantenimiento. a continuación, se presentan la tabla No. 32 en donde se resumen todos los cálculos relacionados con el sistema de inventarios de revisión continua (S, Q).

Tabla 32 Resultados Sistema Revision Continua (S,Q) Para Aceite 32000 Sugarpress

Nota: Tabla de resultados para el aceite 32000 sugarpress del modelo de inventarios de revisión continua (S,Q)

ITEM VALOR UNIDAD

DEMANDA PRONOSTICADA 979 Gln/Mes

DESVIACION ERRORES DE PRONOSTICO 239,82 Gln/Mes

TIEMPO DE REPOSICION (L) 2 Meses

VALOR UNITARIO DEL ITEM v 18.000$ Pesos

COSTO DE ORDENAMIENTO (A) 67.000$ Pesos

COSTO LLEVAR INVENTRIO 25,20% Porcentaje

NIVEL SERVICIO 90% Porcentaje

B2 0,09 cte

G2(K) 0,047498 cte

INVENTARIO DE SEGURIDAD 614 Gln

CALCULO Q (EOQ) 589 Gln/Mes

σ1 339 Gln/Mes

p2(k) 10% Porcentaje

k 1,28 cte

XL (DEMANDA ESTIMADA) 1.958 Gln/Mes

PUNTO REORDEN (S) 2.392 Gln

COSTO TOTAL 5.161.806$ Pesos

87

De esta política se realizaron cálculos del punto de reorden, el inventario de seguridad, cálculo de EOQ estos cálculos se presentan a continuación: Calculo Inventario de seguridad

𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑆𝑒𝑔𝑢𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑 𝐼𝑆 :𝐾 ∗ 𝜎1 ∗ √𝐿

𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑆𝑒𝑔𝑢𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑 𝐼𝑆 : 1,28 ∗ 339 𝐺𝑙𝑛 ∗ √2 𝑚𝑒𝑠

𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑆𝑒𝑔𝑢𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑 𝐼𝑆 : 614 𝐺𝑙𝑛/𝑚𝑒𝑠 Calculo Punto de reorden

𝑃𝑢𝑛𝑡𝑜 𝑟𝑒𝑜𝑟𝑑𝑒𝑛 𝑠 :𝑋𝐿 𝐾 ∗ 𝜎1

𝑃𝑢𝑛𝑡𝑜 𝑟𝑒𝑜𝑟𝑑𝑒𝑛 𝑠 : 1.958𝐺𝑙𝑛𝑚𝑒𝑠

1,28 ∗ 339𝐺𝑙𝑛𝑚𝑒𝑠

𝑃𝑢𝑛𝑡𝑜 𝑟𝑒𝑜𝑟𝑑𝑒𝑛 𝑠 : 2.392𝐺𝑙𝑛𝑚𝑒𝑠

Calculo EOQ

𝐸𝑂𝑄 2 ∗ 67.000 ∗ 979 ∗ 12

18.000 ∗ 25,20%

𝐸𝑂𝑄 589 𝐺𝑙𝑛/𝑚𝑒𝑠

COSTOS ASOCIADOS Costo alistamiento El costo de alistamiento para el producto aceite sugrapress 32000 para la empresa REQUIP SAS fue informado por el departamento financiero de la empresa, dentro de este costo se encuentran relacionados los siguientes costos:

Costo factura extranjera

88

Costo de medios de comunicación con argentina Costo autorizacion de pedido Costo de papeleria El costo de alistamiento esta dado por el valor de $ 67.000 que es posible observar en la tabla No.33

Costo de llevar inventario Este costo para la empresa representa un 2,1% mensual, que de acuerdo con la información ofrecida por el departamento de la empresa corresponde a costos de seguro, obsolescencia, deterioro y manejo Costo de mantenimiento

Este costo se obtiene de la multiplicación del valor unitario y el valor por llevar el inventario, a continuación, se presenta este cálculo: El valor unitario para el aceite sugarpress 32000 es de $18.000 por galon

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑚𝑎𝑛𝑡𝑒𝑛𝑖𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 𝐻 $18.000𝐺𝑙𝑛

𝑥 0,021$/$𝑥 𝑀𝑒𝑠

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑚𝑎𝑛𝑡𝑒𝑛𝑖𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 𝐻 378$

𝐺𝑙𝑛 𝑥 𝑚𝑒𝑠

Tabla 33 Costos Asociados A Producto Aceite 32000 Sugarpress

ITEM CANTIDAD UNIDAD

VALOR UNITARIO DEL ITEM (V) $ 18.000 Peso/Galón

COSTOS DE ALISTAMIENTO $ 67.000 Peso/pedido

COSTO LLEVAR INVENTARIO 2,1% Mensual

COSTO MANTENIMIENTO (H) $ 378,0 Peso/ Gln x mes

89

Nota: Tabla costos asociados al producto aceite 32000 sugarpress en la empresa Requip SAS. En la tabla No.33 es posible apreciar los costos relacionados en la política de inventarios, estos costos fueron utilizados para encontrar el costo total para la política de inventarios revisión continua SQ que esta dado por la siguiente ecuación tomada de Vidal (2010):

𝐶𝑇𝑅 𝐴𝐷𝑄

𝑄2

𝐾𝜎1 𝑉𝑟𝐷𝑄

𝐵 𝑉 𝜎1𝐺 𝐾

𝐶𝑇𝑅 67.000 ∗ 979 ∗ 12

589589

21,28 ∗ 339 18.000 ∗ 25,20%

979 ∗ 12589

0,09 ∗ 18.000 339 ∗ 0,047

𝐶𝑇𝑅 5.161.806 𝑃𝑒𝑠𝑜𝑠

Después de realizar todos los cálculos correspondientes para la política de revisión continua podemos concluir que se debe realizar un pedido equivalente a la cantidad económica de pedido por 589 Gln una vez el inventario alcance un nivel de 2.392 Gln.

9.3.2 MODELO DE INVENTARIO GRASA TARMLEA 9600

La grasa tarmela 9600 es utilizada por la empresa SIDOC, Manuelita y el ingenio Risaralda. Es indispensable que la empresa busca un modelo de revisión continua que asegure mantener un stock de seguridad adecuada para su producto ya que los ingenios son clientes que en cualquier momento pueden elaborar pedidos por diferentes razones, ya sea por emergencias con máquinas o paros de mantenimiento. a continuación, se presentan la tabla No. 34 en donde se resumen todos los cálculos relacionados con el sistema de inventarios de revisión continua (S, Q).

90

Tabla 34 Resultados Sistema Revision Continua (S,Q) Para Grasa Tarmela 9600

Nota: Tabla de resultados para grasa tarmela 9600 del modelo de inventarios de revisión continua (S,Q) . De esta política se realizaron cálculos del punto de reorden, el inventario de seguridad, cálculo de EOQ estos cálculos se presentan a continuación: Calculo Inventario de seguridad


𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑆𝑒𝑔𝑢𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑 𝐼𝑆 : 1,28 ∗ 222 𝐾𝑔 ∗ √2 𝑚𝑒𝑠𝑒𝑠

𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑆𝑒𝑔𝑢𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑 𝐼𝑆 : 402 𝐾𝑔/𝑚𝑒𝑠 Calculo Punto de reorden


𝑃𝑢𝑛𝑡𝑜 𝑟𝑒𝑜𝑟𝑑𝑒𝑛 𝑠 : 1.894𝐾𝑔𝑚𝑒𝑠

1,28 ∗ 222𝐾𝑔𝑚𝑒𝑠

ITEM VALOR UNIDAD

DEMANDA PRONOSTICADA 947 Kg/Mes

DESVIACION ERRORES DE PRONOSTICO 157,02 Kg/Mes






B2 0,09 cte

G2(K) 0,047498 cte

INVENTARIO DE SEGURIDAD 402 Kg/mes

CALCULO Q (EOQ) 657 Kg/Mes

σ1 222 Kg/Mes


k 1,28 cte

XL (DEMANDA ESTIMADA) 1.894 Kg/Mes

PUNTO REORDEN (S) 2.178 Kg


91


Calculo EOQ

𝐸𝑂𝑄 2 ∗ 67.000 ∗ 947 ∗ 12

14.000 ∗ 25,20%

𝐸𝑂𝑄 657 𝐾𝑔/𝑚𝑒𝑠

COSTOS ASOCIADOS

Costo alistamiento

El costo de alistamiento para el producto grasa tarmela 9600 para la empresa REQUIP SAS fue informado por el departamento financiero de la empresa, dentro de este costo se encuentran relacionados los siguientes costos:


Costo de medios de comunicación con argentina

Costo autorizacion de pedido

Costo de papeleria El costo de alistamiento esta dado por el valor de $ 67.000 que es posible observar en la tabla No.35

Costo de llevar inventario

Este costo para la empresa representa un 2,1% mensual, que de acuerdo con la información ofrecida por el departamento de la empresa corresponde a costos de seguro, obsolescencia, deterioro y manejo Costo de mantenimiento

92

Este costo se obtiene de la multiplicación del valor unitario y el valor por llevar el inventario, a continuación, se presenta este cálculo: El valor unitario para la grasa tarmela 9600 es de $14.000 por kilogramo

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑚𝑎𝑛𝑡𝑒𝑛𝑖𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 𝐻$14.000𝑘𝑔

𝑥 0,021$/$𝑥 𝑀𝑒𝑠


𝐾𝑔 𝑥 𝑚𝑒𝑠

Tabla 35 COSTOS ASOCIADOS A PRODUCTO GRASA TARMELA 9600


VALOR UNITARIO DEL ITEM (V) $ 14.000 Peso/kilogramo



COSTO MANTENIMIENTO (H) $ 294,0 Peso/kilogramosxmes

Nota: Tabla costos asociados al producto grasa tarmela 9600 en la empresa Requip SAS. En la tabla No.35 es posible apreciar los costos relacionados en la política de inventarios, estos costos fueron utilizados para encontrar el costo total para la política de inventarios revisión continua SQ que esta dado por la siguiente ecuación tomada de Vidal (2010):


𝑄2



𝐶𝑇𝑅 67.000 ∗ 947 ∗ 12

657657

21,28 ∗ 222 14.000 ∗ 25,20%

947 ∗ 12657

0,09 ∗ 14.000 222 ∗ 0,047


Después de realizar todos los cálculos correspondientes para la política de revisión continua podemos concluir que se debe realizar un pedido equivalente a la cantidad económica de pedido por 657 kg una vez el inventario alcance un nivel de 2.178 Kg.

93

9.3.3 Modelo inventario aceite 32000 clear

El aceite 32000 clear es utilizado por diferentes trapiches e ingenios para la lubricación de las diferentes maquinas, Es indispensable que la empresa busca un modelo de revisión continua que asegure mantener un stock de seguridad adecuada para su producto ya que los ingenios son clientes que en cualquier momento pueden elaborar pedidos por diferentes razones, ya sea por emergencias con máquinas o paros de mantenimiento. a continuación, se presentan la tabla No. 36 en donde se resumen todos los cálculos relacionados con el sistema de inventarios de revisión continua (S, Q).

Tabla 36 Resultados sistema revision continua (s,q) para aceite 32000 clear

Nota: Tabla de resultados para el aceite 32000 clear del modelo de inventarios de revisión continua (S,Q)

Costos Asociados

Costo alistamiento

ITEM VALOR UNIDAD

DEMANDA PRONOSTICADA 436 Gln/Mes

DESVIACION ERRORES DE PRONOSTICO 71,83 Gln/Mes






B2 0,09 cte

G2(K) 0,047498 cte

INVENTARIO DE SEGURIDAD 184 Gln/mes

CALCULO Q (EOQ) 393 Gln/Mes

σ1 102 Gln/Mes


k 1,28 cte

XL (DEMANDA ESTIMADA) 872 Gln/Mes

PUNTO REORDEN (S) 1.002 Gln


94

El costo de alistamiento para el producto aceite clear 32000 para la empresa REQUIP SAS fue informado por el departamento financiero de la empresa, dentro de este costo se encuentran relacionados los siguientes costos:



Costo autorización de pedido

Costo de papelería

El costo de alistamiento esta dado por el valor de $ 67.000 que es posible observar en la tabla No. 37


Este costo para la empresa representa un 2,1% mensual, que de acuerdo con la información ofrecida por el departamento de la empresa corresponde a costos de seguro, obsolescencia, deterioro y manejo

Costo de mantenimiento

Este costo se obtiene de la multiplicación del valor unitario y el valor por llevar el inventario, a continuación, se presenta este cálculo: El valor unitario para el aceite clear 32000 es de $18.000 por galón

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑚𝑎𝑛𝑡𝑒𝑛𝑖𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 𝐻 18.000$𝐺𝑙𝑛

𝑥 0,021$/$𝑥 𝑀𝑒𝑠


𝐺𝑙𝑛 𝑥 𝑚𝑒𝑠

95

Tabla 37 Costos Asociados Producto Aceite 32000 Clear


VALOR UNITARIO DEL ITEM (V) $ 18.000 Peso/Galón



COSTO MANTENIMIENTO (H) $ 378,0 Peso/ Gln x mes

Nota: Tabla costos asociados al producto aceite 32000 clear en la empresa Requip SAS. En la tabla No.37 es posible apreciar los costos relacionados en la política de inventarios, estos costos fueron utilizados para encontrar el costo total para la política de inventarios revisión continua SQ que esta dado por la siguiente ecuación tomada de Vidal (2010):


𝑄2



𝐶𝑇𝑅 67.000 ∗ 436 ∗ 12

393393

21,28 ∗ 102 18.000 ∗ 25,20%

436 ∗ 12393

0,09 ∗ 18.000 102 ∗ 0,047


Después de realizar todos los cálculos correspondientes para la política de revisión continua podemos concluir que se debe realizar un pedido equivalente a la cantidad económica de pedido por 393 Gln una vez el inventario alcance un nivel de 1.002 Gln

9.3.4 MODELO DE INVENTARIO TALOFLOTE 100

El taloflote 100 es utilizado por el ingenio Incauca y el ingenio Manuelita, este producto es utilizado en el proceso de refinación del azúcar y su utilización depende netamente de la cantidad estimada de azucare refinada por mes en los ingenios. Es indispensable que la empresa busca un modelo de revisión continua que asegure mantener un stock de seguridad adecuada para su producto ya que los ingenios son clientes que en cualquier momento pueden elaborar pedidos por diferentes razones. A continuación, se presentan la tabla No.38 en donde se resumen todos los cálculos relacionados con el sistema de inventarios de revisión continua (S, Q).

96

Tabla 38 Resultados Sistema Revision Continua (S,Q) Para Taloflote 100

Nota: Tabla de resultados para el taloflote 100 del modelo de inventarios de revisión continua (S,Q) De esta política se realizaron cálculos del punto de reorden, el inventario de seguridad, cálculo de EOQ estos cálculos se presentan a continuación: Calculo Inventario de seguridad


𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑆𝑒𝑔𝑢𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑 𝐼𝑆 : 1,28 ∗ 142 𝐾𝑔 ∗ √2 𝑚𝑒𝑠𝑒𝑠

𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑆𝑒𝑔𝑢𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑 𝐼𝑆 : 257 𝐾𝑔/𝑚𝑒𝑠 Calculo Punto de reorden



1,28 ∗ 142𝐾𝑔𝑚𝑒𝑠

ITEM VALOR UNIDAD

DEMANDA PRONOSTICADA 767 Kg/Mes

DESVIACION ERRORES DE PRONOSTICO 100,5 Kg/Mes






B2 0,09 cte

G2(K) 0,047498 cte

INVENTARIO DE SEGURIDAD 257 Kg/mes

CALCULO Q (EOQ) 550 Kg/Mes

σ1 142 Kg/Mes


k 1,28 cte

XL (DEMANDA ESTIMADA) 1.534 Kg/Mes

PUNTO REORDEN (S) 1.716 Kg


97


Calculo EOQ

𝐸𝑂𝑄 2 ∗ 56.000 ∗ 767 ∗ 12

13.500 ∗ 25,20%

𝐸𝑂𝑄 550 𝐾𝑔/𝑚𝑒𝑠

COSTOS ASOCIADOS

Costo alistamiento

El costo de alistamiento para el producto taloflote 100 para la empresa REQUIP SAS fue informado por el departamento financiero de la empresa, dentro de este costo se encuentran relacionados los siguientes costos:



Costo autorizacion de pedido

Costo de papeleria

El costo de alistamiento esta dado por el valor de $ 56.000 que es posible observar en la tabla No.39


Este costo para la empresa representa un 2,1% mensual, que de acuerdo con la información ofrecida por el departamento de la empresa corresponde a costos de seguro, obsolescencia, deterioro y manejo

98

Costo de mantenimiento

Este costo se obtiene de la multiplicación del valor unitario y el valor por llevar el inventario, a continuación, se presenta este cálculo:

El valor unitario para el taloflote 100 es de $13.500 por kilogramos

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑚𝑎𝑛𝑡𝑒𝑛𝑖𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 𝐻 13.500$𝐾𝑔

𝑥 0,021$/$𝑥 𝑀𝑒𝑠

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑚𝑎𝑛𝑡𝑒𝑛𝑖𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 𝐻 283,50$

𝐾𝑔 𝑥 𝑚𝑒𝑠

Tabla 39 Costos asociados a producto taloflote 100 ITEM CANTIDAD UNIDAD

VALOR UNITARIO DEL ITEM (V) $ 13.500 Peso/kilogramo



COSTO MANTENIMIENTO (H) $ 283,5 Peso/unidadxmes

Nota: Tabla costos asociados al producto taloflote 100 en la empresa Requip SAS.

En la tabla No.39 es posible apreciar los costos relacionados en la política de inventarios, estos costos fueron utilizados para encontrar el costo total para la política de inventarios revisión continua SQ que esta dado por la siguiente ecuación tomada de Vidal (2010):


𝑄2



𝐶𝑇𝑅 56.000 ∗ 767 ∗ 12

550550

21,28 ∗ 142 13.500 ∗ 25,20%

767 ∗ 12550

0,09 ∗ 13.500 142 ∗ 0,047


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Después de realizar todos los cálculos correspondientes para la política de revisión continua podemos concluir que se debe realizar un pedido equivalente a la cantidad económica de pedido por 550 kg una vez el inventario alcance un nivel de 1.716 Kg.

9.3.5 COMPARACION DE MODELO PROPUESTO VS MODELO ACTUAL Actualmente la empresa REQUIP SAS no tiene establecido un modelo de gestión de inventarios fundamentado en algún sistema conocido de inventarios que permita el cálculo de cantidades económicas de pedido, puntos de reorden, niveles de servicio, inventario de seguridad, cobertura, entre otros. Es importante resaltar que los pedidos a los proveedores Laapsa y Kemira se realizan con base a la experiencia del funcionario encargado de las líneas de lubricación y químicos como lo es el taloflote. A continuación, se detallará como se manejan los pedidos y gestión de inventarios para los productos escogidos Los productos LAAPSA hacen referencia a los dos tipos de aceite vendidos por la empresa y la grasa tarmela 9600, estos lubricantes son importados desde Argentina desde donde son entregados en condición FOB Buenos Aires para su transporte vía marítima hacia el puerto de Cartagena en Colombia. Los pedidos para el proveedor Laapsa se originan cuando el funcionario encargado de la línea de lubricantes después de analizar el consumo de un periodo de tiempo emite la orden para que los funcionarios de comercio exterior se contacten con LAAPSA y le informen el requerimiento de los diferentes productos que fue informado por el funcionario de lubricación. Es importante resaltar que en estos pedidos no se tiene clara la cantidad de aceite y grasa que servirá la función de stock de seguridad para las posibles fluctuaciones en la demanda de los clientes. Para el producto talofltoe 100 de KEMIRA el procedimiento es igual como se hace con los lubricantes, el funcionario químico se contacta con el departamento de comercio exterior cuando considera que los productos que se encuentran en la bodega no serán suficientes para cumplir con la demanda. Por último, el departamento de contabilidad de la empresa REQUIP SAS compartió los costos asociados con el inventario para el año 2018 con los productos de LAAPSA y KEMIRA como es posible observar en la tabla No.40. En estos costos se encuentran incluidos costos de obsolescencia, costo de seguro, costos de alistamiento, costo de faltantes y el costo de mantener inventario.

100

Tabla 40 Costos inventarios año 2018 productos seleccionados

PRODUCTO COSTO ANUAL CANTIDAD PRODUCTO

UNIDAD

ACEITE 32000 SUGAR PRESS $ 5.860.416 15550 GLN

ACEITE 32000 CLEAR $ 2.670.369 5300 GLN

GRASA TARMELA 9600 $ 4.235.078 9360 KG

TALOFLOTE 100 $ 3.420.007 9650 KG

Nota: Tabla de costos para productos seleccioados para el año 2018 en la empresa Requip SAS Como se observó los costos asociados a los productos seleccionados para el año 2018 superan a los costos calculados con la política de inventarios de revisión continua (S, Q). para el caso del producto aceite 3200 sugarpress el costo del 2018 es un 13,53% más elevado con respecto a la política de inventarios planteada, para el producto aceite 32000 clear el costo del 2018 es 7,80% más elevado con respecto a la política de inventarios planteada, para el producto grasa tarmela 9600 el costo del 2018 es un 19,28% más elevado con respecto a la política de inventarios planteada, , para el producto taloflote 100 el costo del 2018 es un 30,10% más elevado con respecto a la política de inventarios planteada. Luego de analizar cada costo asociado a los productos para el año 2018 se puede decidir que es adecuado utilizar el sistema de inventarios de revisión continua (S,Q) ya que brinda la posibilidad a al empresa REQUIP SAS de contar con aspectos fijos para la gestión de inventarios relacionados a los productos y tiene la gran ventaja de que cubre las ventajas de la empresa ya que garantiza un nivel de servicio del 90% en donde se cuenta con un STOCK de seguridad que permite responder a cambios en la demanda repentinos que pueden estar asociados a averías en máquinas, cambios en los planes de producción de los ingenios y siderúrgicas. A continuación, se presenta la tabla No. 41 en donde se resumen los aspectos de las políticas de inventarios para los productos seleccionados.

101

Tabla 41 Resumen Politica Inventario Revision Continua (S,Q)

MODELO REVISION CONTINUA SQ

ACEITE 32000 SUGARPRESS

GRASA TM 9600

ACIETE 32000 CLEAR

TALOFLOTE 100

DEMANDA PRONOSTICADA 979 Gln 947 Kg 436 Gln 767 Kg

DESVIACION ESTANDAR 239,82 Gln 157,02 Kg 71,83 Gln 100,5 Kg

TIEMPO REPOSICION 2 meses 2 meses 2 meses 2 meses

NIVEL DE SERVICIO 90% 90% 90% 90%

INVENTARIO DE SEGURIDAD 614 Gln 402 kg 186 Gln 257 Kg

EOQ 589 Gln 657 Kg 393 Gln 550 Kg

PUNTO REORDEN 2.392 Gln 2.178 Kg 1.002 Gln 1.716 Kg

COSTO TOTAL $ 5.161.806

$ 3.550.496

$ 2.477.115

$ 2.628.736

Nota: Tabla resumen de aspectos del modelo de inventario (S,Q) para los productos seleccionados. 9.4 INDICADORES EN LA GESTION DE INVENTARIOS

Es indispensable que se establezcan indicadores de rendimiento que permitan monitorear los diseños de gestión de inventarios en las diferentes empresas debido a que sirven como un examen sobre los aspectos se pueden mejorar en el diseño de sistema de inventarios, a continuación, se nombra los indicadores que será utilizados en el diseño del sistema de inventarios para la empresa REQUIP SAS.

9.4.1 INDICADOR ROTACION INVENTARIO

Para saber cada cuanto el inventario de lubricantes y taloflote se convierte en dinero se utilizará el indicador de rotación de inventarios que además sirve para conocer el tiempo en que los productos permanecen en bodega. Mediante la siguiente formula se calcula este indicador.

𝑰𝒏𝒅𝒊𝒄𝒂𝒅𝒐𝒓 𝑹𝒆𝒏𝒅𝒊𝒎𝒊𝒆𝒏𝒕𝒐 𝑉𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠

𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜

102

9.4.2 Indicador cobertura inventariO

El indicador de cobertura permite identificar la relación que existe entre el stock de los lubricantes y la demanda en un periodo determinado, esto nos permite conocer si los pronósticos utilizados están acertados con el comportamiento real de la demanda Mediante la siguiente formula se calcula este indicador.

𝑰𝒏𝒅𝒊𝒄𝒂𝒅𝒐𝒓 𝑪𝒐𝒃𝒆𝒓𝒕𝒖𝒓𝒂 𝑆𝑡𝑜𝑐𝑘 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑢𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜𝐷𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑𝑎 𝑢𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜

9.4.3 INDICADOR ENTREGAS PERFECTAS

Con el fin de saber el estado de las entregas en cuestión de calidad tenemos el indicador de entregas perfectas con el que podremos conocer el nivel de calidad en cada entrega de lubricantes o taloflote, es importante resaltar que algunos de los problemas en las entregas están relacionados con a la presentación de la grasa ya aceite. Este punto tiene que ver con los envases ya sean tinas o cuñetes. Mediante la siguiente formula se calcula este indicador.

𝑰𝒏𝒅𝒊𝒄𝒂𝒅𝒐𝒓 𝑬𝒏𝒕𝒓𝒆𝒈𝒂 𝒑𝒆𝒓𝒇𝒆𝒄𝒕𝒂 𝑝𝑒𝑑𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑝𝑒𝑟𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜𝑠 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒𝑔𝑎𝑑𝑜𝑠𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑑𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒𝑔𝑎𝑑𝑜𝑠

9.4.4 INDICADOR DE DEVOLUCIONES

Este indicador permitirá que la empresa tenga un historial sobre la cantidad de pedidos que han sido devueltos por algún tipo de defecto en la calidad del producto o presentación del mismo. Este indicador no debe ser mayor a un 3%

Mediante la siguiente formula se calcula este indicador.

𝑰𝒏𝒅𝒊𝒄𝒂𝒅𝒐𝒓 𝒅𝒆 𝒅𝒆𝒗𝒐𝒍𝒖𝒄𝒊𝒐𝒏𝒆𝒔𝑐𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑐𝑢𝑡𝑜𝑠 𝑑𝑒𝑣𝑢𝑒𝑙𝑡𝑜𝑠

𝑐𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑐𝑢𝑡𝑜𝑠 𝑑𝑒𝑠𝑝𝑎𝑐ℎ𝑎𝑑𝑜𝑠

103

10. CONCLUSIONES

El adecuado diagnóstico de los productos del inventario de la empresa REQUIP SAS fue un punto de partida de vital importancia ya que permitió identificar por medio de la clasificación ABC los productos que son elegidos tipo A que necesitaban una política de inventarios con el fin de asegurar el cumplimiento de la demanda debido a que son los productos que mas generan ventas para la empresa.

Los modelos de pronósticos aplicados para cada referencia de producto fueron de gran utilidad debido a que presenta una visión futura de cómo será el comportamiento de la demanda que es elemento vital para la elaboración de cada sistema de inventario de revisión continua (S, Q). Es indispensable asegurarse de que los errores de pronóstico como el MAPE y la señal de rastreo tenga valores óptimos para que de esta manera los cálculos para la gestión de inventarios tengan un nivel de confiabilidad elevado con la realidad.

Se sugiere a la empresa que centre sus esfuerzos en la gestión de inventarios para los productos mas representativos ya que estos son lo que representan la mayor cantidad de ventas, es indispensable que en la bodega La Nubia se realicen revisiones continuas por cada semana con el fin de llevar las cantidades exactas de los productos tipo A.

La información ofrecida por la empres sobre la demanda debe ser revisada con el fin de asegurar que estos cálculos sean aterrizados a la realidad ya que con base en estos datos se realizan todos los cálculos pertinentes para la gestión de inventarios. Es necesario que los funcionarios comerciales centren sus esfuerzos en contar con datos muy acertados a la realidad para que de esta manera se hagan los planes de demanda para los años posteriores.

Se han presentado 4 indicadores de inventarios como base para revisar como se esta llevando a cabo la gestión de inventarios en la empresa REQUIP SAS, la empresa nunca ha manejado indicadores relacionados con inventarios y es por esta razón que bajo la consideración de la persona que maneja la bodega se seleccionaron los indicadores mas adecuados para el control de los productos.

La correcta aplicación de las políticas de revisión continúa mencionada en el trabajo traería beneficios significativos a la empresa ya que se pudo apreciar que

104

todos los costos se reducirán en porcentajes considerables tratándose dinero. Además de los beneficios monetarios, los modelos de gestión de inventarios permiten cubrir todos los aspectos necesarios para que los requisitos de los clientes sean cumplidos sin incurrir en cotos de faltantes.

105

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ANEXOS

Anexo 1 Prodcutos inventario bodega la nubia

No. Item

REFERENCIA DESCRIPCION MARCA CANTIDAD

1 21011‐145001 Tatring CB 145x175x15 sms 2290 M SEALS 5

2 4‐2660A 8x22x7 ball BRG SH SE MILWAUKEE 1

3 23‐66‐1805 service switch MILWAUKEE 1

4 23‐66‐1805 service switch MILWAUKEE 1

5 Z00‐45‐88‐8465

repuesto MILWAUKEE 17

6 43 00‐0140 repuesto (juego) MILWAUKEE 1

7 8‐2392A Planet gear‐finish MILWAUKEE 1

8 716797 repuesto Hausval 2

9 sello 1

10 STF‐2500B sensor capacitivo Fertron 1

11 STF‐2500B sensor capacitivo Fertron 1

12 965013 cable conector 2m Mituoyo 1

13 965013 cable conector 2m Mituoyo 1

14 repuesto x 1

15 B/M 775799 Inch Hardware Falk 1

16 B/M 776653 Seal kit (juego) Falk 1

17 B/M 729199 Fasteners Type G20,G32,G52,G82 Falk 1

18 B/M 775800 Metro Hardware (1050‐1060‐1070 T10) Falk 1

19 B/M 729108 Fasteners Type G20,G32,G52,G82 Falk 1

20 905034 Repuesto Milwaukee MILWAUKEE 1

21 82750A 43‐06‐0140 Hausval LTDA 4

22 2500416 Repuesto MILWAUKEE 1

23 3344‐274 repuesto MILWAUKEE 1

24 02‐04‐1229 Balinera 5199 Hausval LTDA 1

25 501 37A 23‐44‐0170 MILWAUKEE 1

26 linterna Mituoyo 1

27 Conofresa 50 5/8 END mill holders POLAND 7620 1

28 Conofresa 50 5/8 END mill holders POLAND 7620 1

29 Hta centrifuga mantenimieto SILVER 1

30 02,020,00092 Pino acoplamiento NVD Renkzanini 2

31 BN18‐042‐C Head polisher 15‐22k psj@ 11‐14 gpm Stone Age 6

32 7080101200 Anillos morados Gardner Denver 6

33 7077008045 Repuesto x Gardner Denver 6

108

34 25 78 005 Resortes Gardner Denver 9

35 2577004 Spring suction valve Gardner Denver 12

36 77 20 20 02 Mawp 15k PSI (P0067) Gardner Denver 6

37 5532145900 Repair kit 1/2 Relief valve buna‐N Gardner Denver 1

38 77203010 Mawp 15k psi (N1170) Gardner Denver 3

39 77211023 Boquillas P 1304813 Gardner Denver 7

40 5532146 1/2 valve Gardner Denver 6

41 7014669028 Arandela dorada Gardner Denver 10

42 77116060 Boquilla aspersion Sprayin Systems 6

43 5532145900 Repair kit 1/2 Relief valve Gardner Denver 1

44 77118030 Tornillo YFS 4

45 3610106 Mawp 20k PSI N1843 Gardner Denver 2

46 2520004 Resorte pequeño Gardner Denver 3

47 77513045 Valvula 1 entrada, 2 salidas (20,000 PSI) Hip 1

48 3102123 35836 Gardner Denver 3

49 7014669003 Ring 1,25" TY 375 HC Front Packing 6

50 BA 612 Kit toll tool to aid assembly Stone Age 1

51 77513045 Y 9/16 mp 20k (valvula 1 entrada, 2 salidas) Hip 1

52 7080101200 Anillos morados 36040‐69 Gardner Denver 10

53 5532145900 Repair kit 1/2 Relief valve (51407216) Gardner Denver 1

54 77112054 HSS Washjet 1/4 MEG Sprayin Systems 3

55 77516071 331 33 Union grande Gardner Denver 2

56 N/A Uniones doradas malla roja Gardner Denver 3

57 7014666 Anillos plateados malla roja 34957‐11 Gardner Denver 3

58 2280259090 O ‐ ring Gardner Denver 15

59 77203009 Bushing 1/2 MNPT x 1/4 Gardner Denver 2

60 BN24 044F Universal head 15‐22k PSI @11‐13 gpm Stone Age 4

61 7080100200 Ring 1,19"x 2,06 Front Packing Bronze Gardner Denver 2

62 2233062 O‐ring 1,375" 2‐216 90D Nitrilo Gardner Denver 2

63 3432509 Nipple 1/2" NPT 15k WP‐Hex Gardner Denver 5

64 77207013 Nipple NPTM 1/2 Gardner Denver 4

65 2233070 O ring nitrilo Gardner Denver 10

66 2220972 O‐ring 3 1/2 , 2‐236 nitrilo Gardner Denver 36

67 3102113 Repuesto x 3

68 2233071 O‐ring Gardner Denver 24

69 2217046 O‐ring Gardner Denver 36

70 3133023250 Rupture Disc 25k Burst (1/4 A/S) Gardner Denver 10

71 N/A Sello Gardner Denver 1

72 3132001225 Rupture Disc 25k Burst (1/42 STD) LAMot 15

73 3132001225 Water jetting systems 22,500 PSI Burst Gardner Denver 14

109

74 2260003 Juego sellos Gardner Denver 1

75 76928‐2833 Cable comunicación Laapsa 1

76 76928‐2833 Cable comunicación Laapsa 1

77 DDC 234 Valvula dosificadora pequeña SKF 5

78 DC 162 Valvula dosificadora grande SKF 1

79 SA 105N 3162 B16 3/4 3M 4

80 SP 83 CAO 207 3/4 Acople 3M 6

81 SA 105N 3047 SR83 1" 3M 3

82 A 105 2203 T 3/4" JADER 2

83 55105 Pmax 70 Mpa S/N M09348 Bidur delimon 1

84 B16 3/4 ROSCAS SA105N 4317 3M 7

85 05‐055‐054 Tarjeta FRT‐17 Fertron 1

86 ST340016A Disco duro 40 gbytes Barracuda ATA IV Seagate 1

87 04‐077‐015 Sensor capacitivo ( Alimentacion 127/220 Vac)(CD‐420)

Fertron 1

88 22317/08 Control capacitivo (citrino MFI‐PBM) Fertron 1

89 08‐077‐066 Sensor capacitivo ( Alimentacion 127/220 Vac)(CD‐420)

Fertron 1

90 49500060 Arandelas Milwaukee 16

91 2050C268A Control capacitivo (citrino MCPU‐1) Fertron 1

92 B/M 729154 Seal kit 1020 G20 Falk 1

93 14‐46‐4300 Bevel Gear kit Milwaukee 2

94 00‐055‐209 Tarjeta FRT‐17 Fertron 1

95 1050T10B Repuesto 125‐27npt Falk 2

96 AE 112 Codo Acoplamieno acciona ARJ 4

97 9730021 Acoplamiento eslastico Vulkan 1

98 3SPN0500000 Clemento elastico Speflex Vulkan 1

99 3SPN035000 Clemento elastico Speflex Vulkan 3

100 9740015 Acoplamiento vulkan Denflex vulkan 1

101 9730024 Acoplamiento vulkan elastico vulkan 1

102 9730023 Vulkan 5

103 9755003 Acoplamiento SP flexs Vulkan 4



106 97550021 Acople SP flexs Vulkan 2

107 2N00820000 ANEL eslastico flexsmax 82 Vulkan 3



110 9730019 Acomplamiento eslatico Flexsmax 66‐82 Vulkan 3

111 9730020 Acomplamiento eslatico Flexsmax 66‐ 97 Vulkan 1

110



114 2N02800000 Acomplamiento eslatico Flexsmax 128 Vulkan 3

115 9785005 Acople de grade elastico vulkan 4

116 9755004 Acople vulkan vulkan 4

117 9755006 Acople vulkan vulkan 2


119 9755006 Acople vulkan SPN 90 vulkan 7



122 3SPN0700000 Acople eslastico SPNFLEX vulkan 1



125 9740018 Acople DNFLEX vulkan 4

126 1027161475 Modulo RACK Control MVW01M 1

127 9740020 ACOPLAMIENTO VULKAN Vulkan 3

128 9740019 ACOPLAMIENTO VULKAN DENFLEX N Vulkan 4

129 7056 Mituoyo Up right dial cage Mituoyo 1

130 12267368 Mini contactor (CWCA0‐31‐00R13) le:10A 125 VDC WEG 2

131 12093782 Mini contactor (CWCA0‐22‐00R13) le:10A 125 VDC WEG 3

132 13312 Comutador CSW‐CA2F90‐00100000 (OP: 1101285601)

WEG

1

133 10186363 Botonera sy señalizacion (CSW‐13F1‐01000000) WEG 1

134 10047072 Bloco supressor D1C0‐1C33 WEG 6

135 10046357 Botonera y señailzacion CSW‐SD1‐C13 (OP:1101886902)

WEG

1

136 Bobing‐FECH DISJMC (ABB SACE S.P.A) 1

137 10046458 Comutador CSW‐CA2FF90 (OP: 1101886330) WEG 1

138 Bobina Abert DISJM01 (ABBSACE S.P.A) 1

139 1073278 Temporizador Rele electrico (RTW‐RE01‐MATE05) WEG 1

140 10261573 Bloco contacto MDW BC1‐1 WEG 1

141 Bobina end J2D1 WEG 1

142 15831924 Conj. Bornes G WEG 1

143 Disjuntor Termomagnetico MDW‐C2‐3 1

144 10046328 BOTON (CSW BF2‐10000000 WEG 1

145 10046987 Sinaleiro (CSW‐SDR‐CB) WEG 1

146 Base Fusible BAW25 6

147 Mini disjuntor MDWH C6 WEG 2

148 10410302 Sinaleiro (CSW‐SD2‐C13) WEG 2

149 Parafuso ajuste DAW2 3

111

150 100453403 Comutador CSW‐CA3R45‐00200000 WEG 1

151 10076398 Mini Disjuntor Termomagnetico MDW‐B6‐2 WEG 1

152 10045367 Capa CPFW25 WEG 6

153 Fsuible URD 25A 500V GL/GG FERRAZ 3

154 Botao CSW‐BESG‐00010002 OP: 1101302795 WEG 1

155 10409868 Tampa Base Fusible TFW25 WEG 6

156 10213180 Capa APEG WEG 1

157 10409856 Fusible FDW‐DII‐2S 3

158 Chave Afericao 20 A 600V KEY‐S 1

159 Soquete Lamp Plafon Porc E27 LORENZENTTI 1

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