Determinación de demandas de clientes anticipadas con la utilización de modelos de pronósticos para la planeación de la producción de producto médico
DOI:
https://doi.org/10.61117/ipsumtec.v5i5.154Palabras clave:
Pronósticos, Producto médico, Series de tiempo, Método de Holt, Método de Holt-WintersResumen
La fase de planeación es esencial para cualquier empresa manufacturera, en base a una buena planeación se toman decisiones en todos los departamentos que la integran, como por ejemplo recursos humanos, infraestructura, capacidad instalada, solo por mencionar algunos. Esto depende en gran medida del conocimiento de la demanda de ventas que se tendrá en el periodo a planear. El presente artículo es el resultado de una investigación realizada en una empresa manufacturera del ramo médico en Ciudad, Juárez, Chihuahua. Su mayor problema es el desconocimiento de la demanda de forma anticipada, ocasionando problemas de inventarios, capacidad de producción y entregas a tiempo a los clientes, entre otros. A través del presente estudio se pretende analizar el comportamiento de ventas de uno de los productos con mayor oportunidad de mejora, buscando el mejor modelo de pronóstico y con esto ayudar a preparar una planeación óptima. Para lo anterior, se colectaron datos históricos de 38 meses del artículo a investigar, revisando el comportamiento de los mismos y utilizar el modelo de pronósticos al cual se ajustan, verificando y validando por un periodo de 4meses. El resultado obtenido fue obtener un pronóstico más asertivo e incrementar la entrega de órdenes de clientes a tiempo del 50% al 80%.
Descargas
Métricas
Citas
Chopra, S. y Meindl, P. (2013). Administración de la Cadena de Suministro. Estrategia, Planeación y Operación. 5ta Ed. Pearson Educación. Naucalpan de Juárez, Estado de México, México.
Rodríguez-Coy. M. y Rodríguez-Morachis. M. (2010). Aplicación de Métodos de Pronósticos en Productos con Demandas Inciertas. 3er. Congreso Internacional de Investigación CIPITECH, Vol.3, No. 8,618-624.
Thomas-Manzano, S, Castro-Escobar S y Moya-Arguello, R. (2017). Pronósticos financieros: método de regresión y correlación. Caso: empresa manufacturera. Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzada, Vol. 1, No. 31, 104-110. DOI: https://doi.org/10.24054/16927257.v31.n31.2018.2772
Paredes-Roldan, J. (2001). Planeación y control de la producción IDIUC, Instituto de Investigaciones, Universidad de Cuenca.
Kandananond, K. (2012). A Comparison of Various Forecasting Methods for Autocorrelated Time Series. International Journal of Engineering Business Management Vol. 4. DOI: https://doi.org/10.5772/51088
Sipper, D. y Bulfin, R. (1998). Planeación y Control de la Producción, 1ª. Ed. McGraw Hill Interamericana Editores, México, D.F.
Chapman S.N. (2006). Planificación y control de la producción. México: Pearson. Naucalpan de Juárez, Estado de México, México.
González-Luna, M., y Rodríguez-Morachis, M.A. Analysis and Selection of a Quantitative Forecasting Model for Enterprise in the Electronic Sector. International Journal of Advance Researchin Science and Engineering, Vol. 6 No. 5, pp 171-180.
Serrato-Córdova, J. (2014). Análisis y Aplicación de Técnicas de Pronósticos para la Planeación y Control de Inventarios Dentro de una Empresa del Ramo Electrónico. Tesis de Maestría. Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico de Cd. Juárez.
Nevárez-Carrazco, C.U. (2018). Reducción del Costo Total del Inventario de Suministros con el Uso de Modelos de Pronósticos. Tesis de Maestría. Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico de Cd. Juárez.
García-Gómez, Ll, J. (2015). Planeación de la Producción en Empresa Industrial de Trabajos Eléctricos Basado en Modelos de Pronósticos. Tesis de Maestría. Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico de Cd. Juárez.
Torres-Corona, R.E. (2021). Análisis e Implementación de un Modelo de Pronóstico para la Planeación de la Producción en una Empresa Manufacturera. Tesis de Maestría. Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico de Cd. Juárez.
Petropoulos, F., Makridakis, S., y Stylianou, N. (2022). COVID-19: Forecasting confirmed cases and deaths with a simple time series model. International journal of Forecasting, 38 (2), pp. 439-452. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2020.11.010
Medeiros, M.C., Street, A., Valladão, D., Vasconcelos, G. y Zilberman, E. (2022). Short-Term Covid-19 forecast for latecomers. International Journal of Forecasting, 38 (2022), pp. 467, 488. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2021.09.013
Chase R., Jacobs R. y Aquilano N. (2009). Administración de operaciones: Producción y cadena de suministros. 12ma Ed. McGraw-Hill. México D.F. México.
Holt, C.C. (2004) Forecasting and trends by exponentially weighted moving averages. International Journal of Forecasting, 20(2004) pp.5-10. Reprinter version of the 1957 reportto the Office of Naval Research (ONR, 57). DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2003.09.015
KrajewskiL., RitzmanL. y Manhotra M. (2008). Administración de Operaciones: Procesos y Cadena de Valor. 8va Ed. Pearson Educación. Naucalpan de Juárez, Estado de México, México.
Winters, P.R. (1960). Forecasting, Sales by Exponentially Weighted Moving Averages. Management Science 6 (3), pp 324-342. DOI: https://doi.org/10.1287/mnsc.6.3.324
Esparza-Esparza, Y. Rodriguez-Morachis, M, Alvarado Tarango, L. y Sagarnaga-Razcón, V. (2017) Análisis de la demanda de una cadena de supermercados mediante la aplicación de pronósticos. Congreso Internacional de Investigación Academia Journals. Tuxpan, Veracruz, México. Vol9, No.4, pp. 596-601.
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2022 Carlos Antonio Fernández Muñoz, Manuel Alonso Rodríguez Morachis, Luz Elena Terrazas Mata, Francisco Zorrilla Briones
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
