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Diseño de una metodología de mejoramiento para la predicción de la demanda en una empresa del sector de plásticos.

Resumen en español

Uno de los pilares de mayor interés tanto de las industrias como de los académicos es la cadena de suministros, dado que es el mecanismo mediante el cual se logra ejecutar una serie de procesos que permite entregarle al cliente un producto o servicio que satisfaga sus necesidades con la calidad más alta posible en medio de un mercado competitivo. Así mismo, el dinamismo del mercado conlleva a las organizaciones a presentarse de una manera diferente. Es decir, la globalización de los mercados, la internacionalización y los tratados de libre comercio son algunos de los factores principales que inducen a que las empresas tengan la capacidad de adaptarse más fácilmente a estos cambios económicos y empresariales en el mundo, con el fin de tener una mayor competitividad y satisfacer adecuadamente las necesidades de los clientes (Camacho, Gómez, & Monroy, 2012). La cadena de suministros está conformada por una serie de eslabones que se integran desde la provisión y la gestión de proveedores hasta el cliente final. Por lo tanto, todos los procesos que intervienen en esta gestión de procesos e información hacen parte de la cadena de suministros. Cada proceso tiene gran relevancia a nivel global y permite la secuencia de las acciones necesarias para satisfacer finalmente las necesidades del mercado. Uno de dichos procesos es la planificación de la previsión de la demanda, puesto que estima el comportamiento de la demanda en periodos futuros (F. García, 2006). Para el pronóstico de la demanda se hace un especial énfasis en la búsqueda de métodos que disminuyan el error de las predicciones y que generen mejores rendimientos para las empresas a nivel competitivo y económico. A lo largo de los años, se han estudiado múltiples métodos de pronósticos que día a día integran más variables que afectan las fluctuaciones de la demanda. Es por esta razón que, existiendo múltiples métodos, surge la necesidad de evaluar cuál es el que mejor se adapta a cada serie de tiempo y cuál reduce las variables de error de una predicción. Los pronósticos buscan construir una estimación del futuro a través del análisis de datos del pasado ordenados de forma determinada, que permita a las empresas satisfacer la demanda de sus clientes sin incurrir en problemas por sobrevaloraciones de las predicciones o por faltantes en las mismas. Además, de estudiar cuáles son los posibles sesgos que pueden existir a la hora de realizar predicciones y cuáles son los errores más comunes en los mismos (Frausto, 2009). Las técnicas de pronósticos se clasifican en cualitativas y cuantitativas. Los métodos cualitativos se basan en el método Delphi, que consiste en el consenso de conceptos de juicio de expertos, o encuestas de mercados que se asocian a la percepción que tiene el cliente acerca de algún producto o servicio. En cuanto a las técnicas cuantitativas existen diversas variaciones que tienen en cuenta tendencias y estacionalidades. En el cuerpo de este trabajo de investigación, se abordarán a profundidad los anteriores conceptos. En este trabajo se toma como caso de estudio una empresa colombiana, del sector de plásticos, que cuenta con más de quinientas referencias en el mercado, donde en la actualidad presenta la necesidad de mejorar sus sistemas de pronósticos, dado que no cuentan con un proceso establecido y coordinado para determinar los pronósticos de acuerdo a su comportamiento histórico y está afectando el nivel de servicio para los clientes del mercado nacional. También, carece de la medición de un indicador de pronósticos para analizar el comportamiento de las estimaciones a lo largo del tiempo. Por esta razón, el objetivo de este proyecto es proponer y realizar un modelo de pronósticos de demanda a los productos de la compañía, con el fin de mejorar el asertividad del comportamiento real de la demanda y brindarle la importancia que se requiere esta planeación. Finalmente, se evaluará el comportamiento de los modelos mediante el análisis de los errores de pronóstico contra los pronósticos que actualmente maneja la compañía, a través del cálculo de la desviación estándar del MAPE, WMAPE y MAD. Además, se evaluará bajo este escenario, el comportamiento del nivel de servicio con respecto a la generación de estos pronósticos.