Propuesta de mejora de la estimación de demanda y reducción de stock de seguridad de una empresa multinacional

Abstract

La empresa en estudio pertenece al sector de acuicultura en el Perú, con presencia en la región de toda Latinoamérica, desde México, Honduras, Costa Rica Panamá, Ecuador y finalmente Perú. Tiene más de 20 años en la industria y es gran competidora entre los mayores productores de alimento para camarones del mundo. Debido al fuerte aumento de la demanda de alimento en los últimos cinco años la organización se enfrenta a nuevos retos en su cadena de suministro, en la forma en cómo planifica la demanda y cómo manejar los inventarios frente a clientes que constantemente solicitan mayores volúmenes de producto terminado. La cadena de suministro de las organizaciones tiene muchos y diferentes frentes, por lo que el presente trabajo tiene como objetivo proponer mejoras específicamente en el proceso de planificación de demanda, la estimación de los pronósticos y la reducción del inventario promedio. Para alcanzar estos objetivos, se utilizaron conceptos de herramientas para diagnóstico, gestión de inventarios, técnicas de proyección de la demanda convencionales y técnicas de Machine Learning y Deep Learning. Se elaboró una propuesta de mejora en la cual se escoge el mejor modelo de estimación de demanda para cada geografía en la que opera la organización. De tal forma que se tiene una solución personalizada para cada una. Con ello, se obtuvo una reducción del costo de inventario promedio que se traduce en un gran ahorro para la organización. El proyecto evaluado con un Costo Capital de 14.23% y un WACC de 9.87% devolvió un VAN de S./ 465 320.00, un TIR de 116.05% y un B/C de 1.98, por lo que se afirma que el proyecto resulta viable. Finalmente, se concluye que la propuesta contribuye a resolver el problema de planificación de la demanda para tener pronósticos más precisos, además se mejora la gestión de los inventarios y se optimiza el proceso de planificación.