Trabajo de grado - Pregrado
Plan de mejoramiento de los niveles de inventario de guantes industriales tipo ingeniero en la empresa Imsepro S.A.S.
Fecha
2021-04-28Registro en:
Universidad Autónoma de Occidente (UAO)
Repositorio Educativo Digital
Autor
Gómez López, Arlenson
Institución
Resumen
En el presente documento se expone el resultado de una investigación que plantea
como objetivo general un plan de mejoramiento de los niveles de inventario de
guantes industriales tipo ingeniero de la empresa Imsepro S.A.S. Se aborda la
situación problemática de una microempresa dedicada a la fabricación y
comercialización de productos en cuero, que incluye guantes, delantales, polainas
y mangas, entre otros, los cuales están orientados bajo requerimientos de la
seguridad industrial. Para efectos de la investigación se toma como producto de
análisis y mejoramiento el guante industrial tipo ingeniero, el cual es a su vez el
producto líder en ventas de la empresa. Sobre este producto se evidencian
problemas relacionados con la disponibilidad de inventarios, bien sea por asuntos
de sobreabastecimiento o escasez, todo por cuenta de la falta de planeación sobre
el pronóstico de demanda. De cara a la problemática, en el trabajo se presenta en
un primer momento la caracterización del proceso de planeación de la producción
del guante industrial tipo ingeniero de Imsepro S.A.S, para identificar posibilidades
de mejora; en un segundo momento se determinan los pronósticos de venta
mensuales del guante industrial tipo ingeniero, para gestionar la demanda futura; y
por último se describen los escenarios mensuales de producción y abastecimiento
del producto ya mencionado, a fin de proyectar las ventas del guante industrial a
futuro. Como métodos para pronosticar la demanda se confrontaron los resultados
de los modelos de suavización exponencial de Winters y la descomposición clásica
(multiplicativa), y se concluye que ambos realizan un pronóstico muy cercano a lo
ideal, sin embargo, se considera que el método de suavización exponencial de
Winters presenta un MAD y un MSE más bajo, por lo tanto, es más eficiente y
confiable para ser usado. Dados los resultados de pronóstico, al final del documento
se presentan dos escenarios para la producción y abastecimiento a partir de un
límite de confianza de 95%. This document presents the result of an investigation that proposed as a general
goal the design of a plan to improve the inventory levels of industrial engineering
gloves of the company Imsepro S.A.S. The problematic situation of a microenterprise
dedicated to the manufacture and commercialization of leather products
is addressed, which includes gloves, aprons, gaiters, and sleeves among others,
mostly oriented to work and under industrial safety requirements. For the purposes
of the research, the industrial glove is taken as a product of analysis and
improvement, which is in turn the leading product in sales of the company. On this
product there are problems related to the availability of inventories, either due to
oversupply or shortages, all due to the lack of planning on sales forecasts. With
regard to the problem, the work initially presents a characterization of the planning
process for the production of the Imsepro S.A.S engineer-type industrial glove, to
identify possibilities for improvement; in a second moment, the monthly sales
forecasts of the engineer-type industrial glove are determined to manage future
demand; and the final part describes the monthly production and supply scenarios
of the engineer-type industrial glove at Imsepro S.A.S, to project the sales of
industrial glove in the future. As methods to forecast demand, the results of the
Winters exponential smoothing methods and the classical (multiplicative)
decomposition were compared, it is concluded that both make a forecast very close
to the ideal, however it is considered that the Winter´s exponential smoothing
method has a lower MAD and MSE, therefore it is more efficient and reliable to be
used. Given the forecast results, at the end of the document two scenarios for
production and supply are presented from a confidence limit of 95%.