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PLANEACION DE LA DEMANDA EN UNA COMPAÑÍA DEL SECTOR ALIMENTICIO
Wilmer Armando Monrroy Cardenas
Ingeniero Industrial
Especialización Gerencia Logística Integral
UNIVERSIDAD MILITAR NUEVA GRANADA
FACULTAD DE INGENIERIAS
BOGOTA D.C.
2019
PLANEACION DE LA DEMANDA EN UNACOMPAÑÍA DEL
SECTOR ALIMENTICIO
Wilmer Armando Monrroy Cardenas
Universidad Militar Nueva Granada
Especialización en Logística Integral
Bogotá, Colombia
Resumen
Las compañías que manejan productos con
fecha de vida útil muy cortos generan que
los inventarios estén en constante rotación
con niveles de stocks muy altos, es ahí
donde el pronóstico de la demanda es una
herramienta de vital importancia.
El objetivo de estudio es analizar y describir
el comportamiento de una empresa de
alimentos empaquetados conocidos como
snacks, comenzando con desarrollar la
planificación del pronóstico de demanda,
mediante el análisis de los datos históricos
de las ventas de los últimos meses,
encontrando inicialmente los materiales de
mayor rotación con el método de
inventarios ABC, para que de tal forma se
pueda obtener una mayor asertividad en el
plan de ventas, logrando así, una
optimización de los recursos a lo largo de la
cadena de suministros. Para finalmente dar
una visión más clara a las demás áreas que
para este caso va principalmente a la de
producción.
La contribución de este proyecto de estudio
va orientada principalmente para la
satisfacción del cliente, generando y
logrando un mayor impacto en el mercado,
para que final, como herramienta de
pronósticos sea tomada para la toma de
decisiones en la cadena de suministros,
además poder tener tiempos de reacción
oportunos a las demandas futuras sin
generar un aumento en los costos.
Palabras clave: Planeación de Demanda,
Análisis ABC, Pronósticos, Suavización
Exponencial, Inventarios
Abstract
The companies that handle products with a
very short useful life date generate
inventories that are in constant rotation with
very high levels of stocks, this is where the
demand forecast is a vitally important tool.
The objective of the study is to analyze and
describe the behavior of a packaged food
company known as snacks, beginning with
the development of demand forecast
planning, by analyzing the historical data of
the sales of the last months, initially finding
the materials of greater rotation with the
ABC inventory method, so that a greater
assertiveness can be obtained in the sales
plan, thus achieving an optimization of
resources along the supply chain. To finally
give a clearer vision to the other areas that
in this case goes mainly to the production.
The contribution of this study project is
mainly aimed at customer satisfaction
generating and achieving a greater impact
on the market, so that as a forecasting tool it
is taken to make decisions in the supply
chain, in addition to having time of timely
reaction to future demands without
generating an increase in costs.
Keywords: Demand Planning, ABC
Analysis, Forecasts, Exponential
Smoothing, Inventories
I. Introducción
Actualmente las compañías se encuentran
en mercados muy competitivos donde el
tiempo de respuesta hacia las necesidades
del cliente es de mayor importancia. En la
actualidad para llevar una visión del
cumplimiento de los objetivos se llevan por
medio de indicadores de desempeño, los
cuales están a nivel global, orientados sobre
los objetivos del negocio, la misión y visión
de la compañía, dicho esto los indicadores
después se segregan a niveles de áreas las
cuales tiene una meta que cumplir en un
determinado tiempo.
Dicho lo anterior, el cumplimiento de estos
indicadores va amarrados a una buena
planeación de la cadena de suministros en
donde su gestión adecuada logra que los
recursos y materiales se aprovechen con
mayor eficiencia.
La empresa de estudio debe cumplir con un
presupuesto de venta mensual, provocando
que su cumplimiento genere la rentabilidad
a los socios de compañía. Para cumplir con
estas utilidades la compañía tiene como
meta lograr ventas diarias, semanales, hasta
llegar al total del presupuesto mensual, todo
esto se logra con el cumplimiento de los
pedidos de los clientes (Distribuidores),
despachando y cubriendo la necesidad con
los inventarios existentes en almacén o
dando espera a al área de producción para
los agotados.
De acuerdo a lo manifestado por [8] un
pronóstico asertivo da como resultado una
reducción en los costos financieros, mayor
competitividad, mejores relaciones en la
cadena de suministros y mejor satisfacción
de los clientes. De tal manera que genere
una cadena de suministro más eficiente con
[7] una serie de iniciativas que reduzca la
incertidumbre y mejoren la exactitud del
pronóstico basados en integración de todas
las áreas para lograr una unificación de la
necesidad total basados en los datos
históricos y los eventos futuros que puedan
aparecer.
En vista de la importancia de un pronóstico
de demanda, sus principales objetivos están
en, predecir la planeación de las diferentes
áreas logrando así mejorar su
productividad, ayudar con la toma de
decisiones como una medida de apoyo a
mediano y largo plazo y tener una gestión
óptima de la cadena de suministros. Cabe
recordar [1] que como pronostico se estará
sujeto a que las imprecisiones no se puedan
separa de la realidad.
Casi siempre estos datos de pronósticos de
la demanda son realizados por personal de
la empresa que ha tenido un previo
conocimiento del negocio, o que con
estudios posteriores genera que tenga la
visual de cómo se comportaran las
necesidad hacia el futuro de la compañía;
de acuerdo a esto se revisa la forma de
como actualmente se está realizando este
procedimiento ya que se está presentando
sobre stock o agotados durante los meses.
El progreso de este proyecto está compuesto
por tres fases. La primera fase comprende el
análisis de la técnica de inventarios ABC de
las cantidades de ítems presentadas en las
ventas de los últimos 9 meses. La segunda
fase comprende el análisis de los
pronósticos de demanda presentado en
comparación con los materiales tipo A. La
tercera fase se examinará el
comportamiento de la demanda y
plantearemos un pronóstico para los
siguientes meses.
II. Marco Teórico
Los niveles de inventarios son una parte
importante para la compañía como dice [3]
la planeación, evaluación y control de los
inventarios son actividades de trascendental
importancia para el cumplimiento de los
objetivos de una empresa, especialmente en
la industria manufacturera. Como se ha
dicho anteriormente, el foco para una
industria manufacturera está en sus niveles
de inventarios, por tal motivo de esta forma
asegura el cumplimento de la necesidad de
los pedidos de los clientes.
Con una planeación adecuada las
compañías aseguran su sobrevivencia y
como se refiere [4] toda administración de
los recursos humanos y materiales es vital,
ya que depende el éxito o fracaso de la
empresa utilizarlo bien para no terminar en
perdida de dinero, es decir que una
planeación de la demanda con lleva una
relevancia de gran valor.
El presente proyecto toma el análisis de los
inventarios usando la técnica ABC, el
desarrollo de pronósticos en donde se
realizara por el método de suavización
exponencial.
La técnica del inventario ABC es el método
por el cual se separan los artículos de una
compañía por categoría A, B y C donde se
podrá decir que los de tipo A son los más
representativos o de mayor demanda para la
empresa y los de tipo C son los menos
requeridos y con rotación más baja.
Complementando lo anterior el costo del
inventario estaría representado un 80/20.
Alvaréz (2015) nos dice:
En el análisis de valor del inventario de una
organización, suele dar las siguientes
proporciones:
- El 20% de las referencias
corresponden al 80% del valor del
inventario.
- El 80% de las referencias se
corresponden con el 20% del valor del
inventario.
El análisis ABC, también conocido como regla
80/20 o análisis de Pareto, es uno de los
procedimientos más conocidos para seleccionar
dentro de un colectivo los elementos más
representativos, según la variable que se está
seleccionado. Una vez establecido ese orden, se
trata de instaurar un control más intensivo
sobre los artículos más representativos. (p.83)
Esto se hace con el objetivo de que
la planeación vaya encaminada a que
artículos tipo A se les preste mayor
importancia en sus niveles de inventarios y
los de tipo C sean todo lo contrario. Nos
dice [9] : “Este método permite determinar
sobre qué artículos conviene efectuar un
mayor control, sobre cuáles exige un
control intermedio y sobre cuáles otros no
hace falta realizar ningún tipo de control”
(p.83), otro rasgo que tiene los inventarios
es que los ítems más representativos son
una parte pequeña en comparación del total
artículos y como menciona [2] los articulo
A son el 70% del valor del inventario con
un 20% en el inventario, los de tipo B son el
20 % del valor con el 30% de inventario y
los de tipo C son el 5% del valor del
inventario con el 50% del inventario. Con
este método se encuentra que los de mayor
almacenaje y ocupaciones utilizadas son
los de tipo C, pero los de mayor rotación y
costo son los de tipo A.
Pronosticar es el arte de predecir eventos
futuros donde la previsión de la demanda
van a base de aplicar datos históricos de
ventas, para lograr como dice [7] un
pronóstico de la demanda que se refiere a la
predicción de la demanda futura de los
clientes para un producto determinado.
Desde otro punto de vista, los pronósticos
son una herramienta en donde se puede
aplicar a diferentes áreas y compañías [1]
como mencionan sin importar el tamaño de
la organización se tiene que reducir el grado
de incertidumbre causado por tomar
decisiones basados en experiencias o
intuiciones de una persona, además los
datos históricos deben ser resultados claros
para poder elaborar un pronóstico asertivo,
todo esto soportado con un método en
donde va a dar una visión a los gerentes y
como menciona[7] la gente termina
confiando en la información del pronóstico
para tomar decisiones desde estratégicas
hasta operativas para que al final lograr
tener una exitosa planeación de la demanda,
donde la demanda [6] nos menciona que
son los productos que va a consumir en
términos de cantidades y precios.
Existen varios métodos para analizar el
comportamiento de datos históricos, pero
como menciona [5] dice que se debe tener
presente 4 problemas con las predicciones
los cuales son, siempre la incertidumbre
acerca del futuro esta presente, la elección
del método utilizado, calidad y
confiabilidad de los datos y por último la
interpretación correcta de los resultados.
En los métodos de demanda se derivan en
dos partes las cuales como menciona [5]
son el método cuantitativo (datos
históricos) y métodos cualitativos
(subjetividad), por consiguiente para el caso
de estudio caso de estudio son datos
históricos de ventas, la predicción de la
demanda esta sujetos a métodos
cuantitativos. Por otra parte, mencionan
que [1] los modelos óptimos de control de
inventarios son basados sobre la técnica de
suavización exponencial, ya que resaltan
efectivos para poder pronosticar la
demanda y si son en productos de alta
rotación y perecederos.
Para finalizar, el análisis del tipo de
demanda de una compañía resulta del
comportamiento de la tendencia que
presenta el coeficiente de correlación.
Dicho lo anterior, el coeficiente de
correlación muestra la demanda que
presenta los artículos de tipo A. Como dijo
[2], un método efectivo es la suavización
exponencial doble, la suavización
exponencial es “A diferencia de los
promedios móviles, es método pronosticar
otorgando una ponderación a los datos
dependiendo del peso que tengan dentro del
cálculo del pronóstico. Esta ponderación se
lleva a cabo a través de otorgarle un valor a
la constante de suavización, α, que puede
ser mayor que cero y menor que uno” [4],
como lo mencionado, se requiere de darle
un valor a alfa pero también a delta ya que
son constante de suavizamiento donde
como hace reseña [2] una es de valor de
serie (interpretación) y la otra de tendencia
lineal, donde el valor de delta reduce la
incertidumbre que hay entre el pronóstico y
la realidad además si no se llegaran a poner
estas dos constantes, la tendencia
reaccionara de forma exagerada ante los
errores. [11]
III. Metodología
La metodología que se va a desarrollar va
estar desplegada en los siguientes pasos:
Tabla 1. Metodología
Fuente. Elaboración del Autor
Como muestra la Tabla 1 se llevara el paso
a paso para lograr el desarrollo de la
metodología. La demanda estará basada en
un pronóstico de demanda cualitativa más
aún que los datos serán tomados con las
ventas de meses anteriores, por otra parte la
compañía cuenta con plataforma llamada
SAP la cual ha venido trabajando por los
últimos años dando como facilidad tener
gran número de datos, los cuales todos se
recolectan en Excel. Adicional a esto, los
datos deben ser separados por el canal de
ventas, la bodega o centro llamado así en
SAP para no derivar en información de
otros almacenes. También se debió retirar
artículos que no son venta por el canal o
materiales que no forman parte de producto
terminado dando como resultado la
información total de las ventas.
Recolección de los datos históricos de
ventas
Para esta fase se recolecta datos de informes
de ventas que lleva la compañía en Excel
mes a mes, también se descargaron base de
datos de SAP de los meses más antiguos.
Categoría de inventarios ABC
La Organización es una principales líderes
en ventas de snacks. Su gran variedad de
Ítems genera que se tengan más de 8 líneas
de producción las cuales están repartidas a
nivel nacional. Los inventarios son
unificados en un mismo almacén para
posteriormente suplir necesidades de los
pedidos. Es de aclarar que se tomó el total
de los Skus con un historial de venta de 8
meses. A continuación se observa la tabla
del resultado al aplicar el método ABC.
Tabla 2. Análisis de inventarios ABC
Fuente. Elaboración propia con datos
de la empresa de consumo masivo
Como se puede visualizar en la Tabla 2, la
empresa tiene un total de 212 Skus donde
solo los 41 son de tipo A, los siguientes 30
son solo de tipo B y los de mayor cantidad
son los de tipo C que son un total de 141,
en donde la mayor venta son de los de tipo
A. veamos la siguiente tabla.
Tabla 3. Skus en inventario total
Fuente. Elaboración propia con datos
de la empresa de consumo masivo
Ahora veamos en la Tabla 3, donde muestra
que los Tipo A son solo el 19% del total de
los Skus manejados por la empresa, ahora
bien los de tipo C son más de la mitad del
Skus que maneja el canal lo cual da la
visual que es más complejo este tipo
controlar sin ser los más representativos en
la necesidad de la venta.
Determinación de la demanda
Para revisión de este proyecto vamos a
tomar 3 materiales tipo A donde van a ser
los de mayor rotación y venta para la
compañía donde hay podremos replicar
después en los demás Skus todo esto para
facilitar los resultados. Adicional a lo
nombrado anteriormente vamos a llamar los
materiales 1, 2 y 3 para no generar
inconvenientes de filtración de información
de datos privados.
Tabla 4. Datos De Venta Materiales
Tipo A
Fuente. Elaboración propia con datos
de la empresa de consumo masivo
Como se evidencia en la tabla 4 se separa
los tres ítems escogidos para
posteriormente tomar los datos de venta
de los últimos 8 meses y poder aplicar el
análisis ABC.
Tabla 5. Cálculo de Coeficiente de
Correlación
Fuente. Elaboración propia con datos
de la empresa de consumo masivo
Como se evidencia en la Tabla 5 al realizar
coeficiente de correlación nos arroja que los
datos tienen un comportamiento de
demanda estacional, [1] como dice los datos
de estos comportamientos da como
resultados pronósticos donde tienden a ser
más precisos a corto plazo, dicho lo anterior
se aplicara la técnica de suavización
exponencial doble.
Elaboración del pronóstico de la demanda
Después de analizar la tendencia con los
cálculos de correlación se procede a aplicar
el tipo de pronóstico para los tres
materiales.
Para el material No 1 los datos arrojados
aplicando suavización exponencial doble
son los siguientes
Tabla 6. Pronostico Demanda Material
No 1
Fuente. Elaboración propia con datos
de la empresa de consumo masivo
Aplicando el método de suavización
exponencial doble se tiene como resultado
el pronóstico del material 1 reflejados en
la tabla 6.
Grafico 1. Método Suavización
Exponencial Material No 1
Fuente. Elaboración propia con datos
de la empresa de consumo masivo
En el grafico 1 del método de suavización
se muestra que tan cerca está el pronóstico
sobre el comportamiento de las ventas del
material 1.
Tabla 7. Pronostico Demanda Material
No 2
Fuente. Elaboración propia con datos
de la empresa de consumo masivo
Aplicando el método de suavización
exponencial doble se tiene como resultado
el pronóstico del material 2 reflejados en
la tabla 7.
Grafico 2. Método Suavización
Exponencial Material No 2
Fuente. Elaboración propia con datos
de la empresa de consumo masivo
En el grafico 2 del método de suavización
se muestra que tan cerca está el pronóstico
sobre el comportamiento de las ventas del
material 2.
Tabla 8. Pronostico Demanda Material
No 3
Fuente. Elaboración propia con datos de
la empresa de consumo masivo
Aplicando el método de suavización
exponencial doble se tiene como resultado
el pronóstico del material 3 reflejados en
la tabla 8.
Grafico 3. Método Suavización
Exponencial Material No 2
Fuente. Elaboración propia con datos
de la empresa de consumo masivo
En el grafico 3 del método de suavización
se muestra que tan cerca está el pronóstico
sobre el comportamiento de las ventas del
material 3.
IV. Análisis de los Resultados
En el análisis del método de Pareto ABC
refleja a la compañía los materiales donde
debe poner mayor esfuerzo de control,
logrando así que sus niveles de
cumplimientos en pedidos y satisfacción del
cliente sea mayor porcentaje. También se
puede decir que ayuda a dar una visual a las
líneas de producción sobre cómo se
encuentra los productos tipo A en el
almacén.
Para el cumplimiento del presupuesto
mensual que la compañía tiene
mensualmente, el enfocarse en los
materiales tipo A es un ahorro y ganancia
en tiempos de respuestas a la demanda que
los clientes generan, como se evidencia en
el grafico 4 las ventas de mayor
representación son las mencionadas
anteriormente.
Grafico 4.Ventas por Categorías de
Material
Fuente. Elaboración propia con datos de
la empresa de consumo masivo
Otro aporte con el método ABC es que
servirá para la distribución en el almacén
donde la opción de orientar y colocar los de
Tipo A cerca a los muelles dan un valor
agregado a la operación ya que los flujos de
salida generarían mayor respuesta al
despacho, todo esto teniendo como
precedente como muestra la tabla 2 las
ventas más altas estarán sobre estos
materiales los cuales su rotación será de una
gran cantidad.
Siguiendo lo dicho anteriormente con un
layout más acorde a los materiales de alta
rotación los cuales como se muestra en la
$ 0
$ 20,000,000,000
$ 40,000,000,000
$ 60,000,000,000
$ 80,000,000,000
A B C
Clasificación ABC
Clasificación ABC
tabla 3 no serían de mayor complejidad para
el almacén logrando así la compañía tener
traslados más acordes con la tipología del
material, y por consiguiente ahorros de
tiempos en movimientos muertos o poco
productivos.
Otro punto importante de los resultados del
método ABC serían los niveles de
inventarios que se almacenan en la bodega,
ya que con un control sobre los de tipo C
que muestra la tabla 3 son los mayores
ítems almacenados, generando que en
eventos futuros presente sobre stocks de
materiales de baja rotación, quitándole
espacio a los de alta rotación a lo cual los
gerentes logísticos podrán estar presentado
llenados de bodega.
Un beneficio con el control de los niveles
de inventario es donde la empresa podrá
responder a los pedidos y reducir los
pedidos sin atender por agotados,
cumpliendo con los objetivos de venta que
la compañía tiene diariamente dándole una
ventaja competitiva a nivel del mercado.
Con la predicción de la demanda teniendo
la visual de cómo se comporta las ventas
según la tendencia visto en la Tabla 5 de
correlación, la compañía podrá soportar sus
decisiones con incertidumbres más bajas al
error dado que como se muestra en el
Grafico 1 y 2 tuvieron picos muy altos en
unos meses pero en otros no, generando que
cause agotados y sobre stocks no planeados
por la empresa.
Dicho lo anterior al analizar la Tabla 6, 7 y
8 el método de suavización exponencial
doble le estará dando al gerente de
planeación un cubrimiento en su gran
mayoría por encima de la demanda lo que
reduciría agotados e incumplimiento de
pedidos con pérdidas de venta diarias.
V. Conclusiones
La planificación de los pronósticos es una
herramienta muy importante dado que con
sus datos las compañías tomas decisiones
basadas desde las estrategias del mercado,
hasta las operacionales porque su
información da el rumbo hacia donde se
tienes que cumplir los objetivos.
Tener la visual y control de los materiales
que son de mayor utilidad para la compañía
según su tipología genera que se mantenga
en los mercados, además podrá gestionar
una mejor planificación de la producción
dado que con el método ABC que se
realizó será su punto de partida para
cualquier toma de decisiones.
Si se mantienen niveles de inventarios
óptimos en la bodega según la metodología
ABC, le dará ventaja ante sus competidores
causando así que los productos lleguen más
rápido a los puntos de venta dejando así una
huella de satisfacción alta hacia los clientes.
Con el análisis de Pareto se observa hacia
donde debe emplear sus esfuerzos son a los
de Tipo A dando como plus que no logran a
ser ni el 20% del total de ítems, por tal
motivo el desarrollo del enfoque no llegaría
a ser tan extenuante.
Al entrar en los métodos de pronósticos lo
primero que se debe analizar es la
tendencia de la demanda, porque de esta
forma se logra visualizar el método más
asertivo y con menor error para los eventos
futuros.
Siempre existirá el error como se pudo
observar y más cuando se utiliza la
herramienta de pronostica la demanda,
cabe resaltar que la no aplicación de un
método de pronóstico genera que la
incertidumbre para cualquier compañía se
vea sin un horizonte claro.
Los datos históricos de ventas son una
herramienta muy valiosa para los métodos
de pronósticos dando así a la empresa una
visión hacia el futuro de los
comportamientos de sus productos,
añadiendo también que pueden prever en
qué etapas del año presenta mayores ventas
o por el contario caídas del mercado.
VI. Referencias
[1] Juárez, A. C., Zuñiga, C. A., Flores, J. L. M.,
& Partida, D. S. (2016). Análisis de series de
tiempo en el pronóstico de la demanda de
almacenamiento de productos
perecederos. Estudios Gerenciales, 32(141),
387-396.
[2] Huaca, W. (2018). Metodología para la
planificación de la demanda en una empresa
del sector textil. Recuperado de:
http://hdl.handle.net/10654/17171.
[3] Valencia-Cárdenas, M., Díaz-Serna, F. J., &
Correa-Morales, J. C. (2015). Inventory
planning with dynamic demand. A state of art
review. Dyna, 82(190), 182-191.
[4] Parra, J. E. (2017). Planeación de la
demanda en una empresa de venta directa.
Recuperado de:
http://hdl.handle.net/10654/17126.
[5] Martins, J. A., & da Cruz, J. A. (2018).
Demand forecasting: proposal of a model for a
glass tempering industry. Independent Journal
of Management & Production, 9(5), 716-731.
[6] Alvis, L. F. (2014). Planeación de la
demanda en canales de distribución de venta
directa en Colombia. Recuperado de:
http://hdl.handle.net/10654/13323.
[7] Perera, H. N., Hurley, J., Fahimnia, B., &
Reisi, M. (2018). The human factor in supply
chain forecasting: A systematic
review. European Journal of Operational
Research.
[8] Moon, M. A., Mentzer, J. T., & Smith, C. D.
(2003). Conducting a sales forecasting
audit. International Journal of
Forecasting, 19(1), 5-25.
[9] Ochoa, F. (2015). Soluciones Logísticas
para optimizar la cadena de suministro.
Barcelona, España: Editorial Marge Books
[10] Hartzel, K. S., & Wood, C. A. (2017).
Factors that affect the improvement of
demand forecast accuracy through point-of-
sale reporting. European Journal of
Operational Research, 260(1), 171-182.
[11] Chase, R. B., Jacobs, F. R., Muñoz, J.
H. R., Sacristán, P. M., & Hernández, M. E.
M. (2014). Administración de Operaciones
[recurso electrónico]: Producción y cadena
de suministros. Mcgraw-Hill Interamericana
Editores, SA de CV.
