Determinación de demandas de clientes anticipadas con la utilización de modelos de pronósticos para la planeación de la producción de producto médico

Carlos Antonio Fernández Muñoz; Manuel Alonso Rodríguez Morachis; Luz Elena Terrazas Mata; Francisco Zorrilla Briones

doi:10.61117/ipsumtec.v5i5.154

Authors

Carlos Antonio Fernández Muñoz Tecnológico Nacional del México https://orcid.org/0009-0001-3395-5888
Manuel Alonso Rodríguez Morachis Tecnológico Nacional del México https://orcid.org/0000-0003-1581-7737
Luz Elena Terrazas Mata Tecnológico Nacional del México https://orcid.org/0000-0003-1396-1751
Francisco Zorrilla Briones Tecnológico Nacional del México https://orcid.org/0000-0003-0553-9841

DOI:

https://doi.org/10.61117/ipsumtec.v5i5.154

Keywords:

Forecast, Medical Product, Time series, Holt method, Holt-Winters method

Abstract

The planning phase is crucial for any manufacturing company as it influences decisions across all departments, including human resources, infrastructure, and installed capacity. Effective planning depends largely on accurately forecasting the sales demand for the upcoming period. This paper presents the findings of a study conducted in a medical manufacturing company in Ciudad Juárez, Chihuahua, which faces challenges due to a lack of advanced knowledge of demand. This uncertainty results in inventory problems, production capacity issues, and delays in timely deliveries to customers.

The study aims to analyze the sales behavior of one key product, identifying the best forecasting model to improve planning. Historical data from 38 months was collected, analyzed for patterns, and used to apply various forecasting models. After validating the model over a 4-month period, the results showed a more accurate forecast, leading to an improvement in the on-time delivery of customer orders, increasing from 50% to 80%.

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References

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.