Propuesta de mejora de inventarios de una empresa importadora de maquinaria en el Perú usando herramientas de minería de datos
Abstract
En el escenario competitivo actual, es de suma relevancia que las empresas logren saber qué es lo
que sus clientes desean comprar. Una forma de lograrlo es mediante buenos pronósticos de
demanda, lo cual se traduce en compras de productos asertivas o la toma de decisiones correctivas
en el corto plazo.
La presente tesis manifiesta que existe ventajas económicas y estratégicas en el área de inventario
y abastecimiento de una empresa utilizando herramientas de minería de datos, específicamente,
herramientas de pronóstico de demanda que nos permiten reducir las diferencias entre lo ofertado
y lo realmente demandado, lo cual optimiza los niveles de abastecimiento.
El desarrollo de la investigación involucra diseñar diferentes modelos aplicando distintos métodos
a una base de datos histórica de una organización dedicada a la importación de maquinarias de
uso industrial, realizando previamente una selección de categorías de productos relevantes para
el desarrollo y evaluación de estos modelos.
Posteriormente se realizado la medición de errores de cada modelo propuesto con el fin de poder
identificar aquel que se adecua de mejor manera a los productos y, de esta manera, realizar la
elección del modelo que menor error nos genera al compararlo con la demanda real del mismo.
Finalmente se realizó el análisis de evaluación económica financiera, la cual considera los costos
en los cuales incurriría la empresa para la implementación de la propuesta a través del VAN y
TIR, así como cuantificar los ahorros que se generarían por los mismos. El resultado indicaría que
es recomendable la implementación de dicha propuesta y que su viabilidad generaría grandes
reducciones en los costos de almacenamiento que actualmente se tienen en la compañía.
Temas
Inventarios--Administración
Control de procesos--Mejoramiento
Minería de datos
Control de procesos--Mejoramiento
Minería de datos
Para optar el título de
Ingeniero Industrial
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