GESTION DE LOGISTICA Caso “Sport Obermeyer”
Enviado por Jorge Ruiz Sepulveda • 6 de Febrero de 2022 • Resumen • 1.229 Palabras (5 Páginas) • 292 Visitas
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL PERÚ ESCUELA DE POSGRADO
[pic 1]
Caso “Sport Obermeyer”
Planeamiento y Programación de las Operaciones
PRESENTADA POR GRUPO 3
Integrantes:
Baldeón Villegas Rubén Corman Cecilia Gutiérrez Ramírez Raúl
Gutiérrez Jiménez Johann Ramos Gutiérrez Oscar
Profesor: Gonzalo Cachay
Lima, Agosto 2019
Capítulo I: Situación de la empresa
La empresa Sport Obermeyer, es una diseñadora y comercializadora de ropa para esquiar. Comercializa sus productos a través de las tiendas por departamento en Estados Unidos. Su propuesta de valor es la relación entre precio-calidad, en donde han identificado las características y gamas de colores que los diferentes tipos de personas vinculadas a la práctica del esquí. Adicionalmente subdividen sus líneas de productos por caballeros, damas, niños, niñas y preescolares.
Capítulo II: Planteamiento de problema central
Como pertenece a un sector de la moda, la empresa utiliza tendencias europeas para pronosticar los modelos y colores para su comercialización en 2 años posteriores en Estados Unidos. Luego de esto toman casi el 80% de sus pedidos de los Mayoristas para el próximo año, en una feria en Las Vegas. Como consecuencia de esta práctica se tiene información incompleta, ya que para evitar roturas de stock con los clientes, se ocasionan sobreproducción o subproducción en los diferentes modelos y colores que la empresa produce. A esto se suma que se tiene 2 puntos de producción en Hong Kong y Guandong, con diferentes costos, flexibilidad y calidad en sus productos terminados. En el primer lugar se tiene una alta calidad, con un personal multitarea y con una rápida adaptabilidad a cambios en modelos a producir; sin embargo, se tiene el inconveniente que es el triple de costoso que en el segundo lugar de producción. Finalmente, se tiene un límite con respecto a las importaciones en Estados Unidos desde China, en función al sector del producto importado.
Capítulo III: Análisis cuantitativo/Cualitativo
En el caso analizado se enfocaron los esfuerzos en los problemas vinculados en la errada planificación de los productos a través de un errado pronóstico de los productos a vender. Se ha utilizado diferentes métodos de pronósticos bajo ciertos supuestos. Tales supuestos se basan en la idea que bajo la información proporcionada se debería de producir un 50% antes
de Las Vegas, bajo el pronóstico en la información de los productos para mujeres, ya que son una muestra representativa (representa el 10% de las ventas). El 50% adicional se producirá luego de la Convención en Las Vegas. Adicionalmente se está contemplando que la información recabada por el equipo de compras presenta toda la información disponible del sector.
En la tabla 1 se muestra un pronóstico basado en la metodología de inventarios para un solo pedido, ya que se toma el supuesto que se tendrá una ganancia del 24% sobre el precio si el producto es colocado en un Mayorista y se perderá el 8% del precio si el producto tiene que revenderse en la siguiente temporada. Asimismo no se considera que no hay lotes mínimos para la planificación en la planta de Hong Kong o Guanyeng. Se ha utilizado un Z = 0.2266.
Se puede observar que a través del método indicado, se ha realizado una repartición de la producción entre ambas plantas en función del Precio y los volúmenes, asignando los productos de menor precio, en la planta de Guanyeng; mientras que los productos menor volumen, pero de mayor precio sea producido por la planta de Hong Kong.[pic 2]
Modelo Precio Laura Carolyn Greg Wendy Tom Wally Previsión
Media
Desviación Estándar
2 x Desv Estándar
Q = x + ZS 50% del
Pedido
Hong Kong Guanyeng
Gail | $ 110 | 900 | 1,000 | 900 | 1,300 | 800 | 1,200 | 1,017 | 194 | 388 | 1,061 | 530 | 530 | |
Isis | $ 99 | 800 | 700 | 1,000 | 1,600 | 950 | 1,200 | 1,042 | 323 | 646 | 1,115 | 557 | 557 | |
Entice | $ 80 | 1,200 | 1,600 | 1,500 | 1,550 | 950 | 1,350 | 1,358 | 248 | 496 | 1,414 | 707 | 707 | |
Assault | $ 90 | 2,500 | 1,900 | 2,700 | 2,450 | 2,800 | 2,800 | 2,525 | 340 | 680 | 2,602 | 1,301 | 1,301 | |
Teri | $ 123 | 800 | 900 | 1,000 | 1,100 | 950 | 1,850 | 1,100 | 381 | 762 | 1,186 | 593 | 593 | |
Electra | $ 173 | 2,500 | 1,900 | 1,900 | 2,800 | 1,800 | 2,000 | 2,150 | 404 | 807 | 2,241 | 1,121 | 1,121 | |
Stephanie | $ 133 | 600 | 900 | 1,000 | 1,100 | 950 | 2,125 | 1,113 | 524 | 1,048 | 1,231 | 616 | 616 | |
Seduced | $ 73 | 4,600 | 4,300 | 3,900 | 4,000 | 4,300 | 3,000 | 4,017 | 556 | 1,113 | 4,143 | 2,071 | 2,071 | |
Anita | $ 93 | 4,400 | 3,300 | 3,500 | 1,500 | 4,200 | 2,875 | 3,296 | 1,047 | 2,094 | 3,533 | 1,767 | 1,767 | |
Daphne | $ 148 | 1,700 | 3,500 | 2,600 | 2,600 | 2,300 | 1,600 | 2,383 | 697 | 1,394 | 2,541 | 1,271 | 1,271 | |
Totales | 20,000 | 20,000 | 20,000 | 20,000 | 20,000 | 20,000 | 20,000 | 21,068 | 10,534 | 4,688 | 5,846 | |||
Tabla 1 |
Se ha plantado adicionalmente un segundo método a través del uso del método de pronóstico que contempla la demanda como incierta a cierto punto y estimable en cierta parte. Dicho método utilizará un factor k, para considerar la incertidumbre en la demanda. El factor se calculará en función del monto de 10,000 unidades que queremos producir aproximadamente.
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