Pronostico empresa Delicias Fit

Determinación de política de inventarios de empresa productora de almuerzos y colaciones

“Delicias Fit, Coquimbo”

Diego Contreras, José Hernández, Tomás Munizaga

Universidad Católica del Norte, Coquimbo, Chile

Abstract:

The main objective of this document is to establish an optimal inventory policy for "Delicias fit", an establishment located in the city of Coquimbo Chile, which is dedicated to manufacturing snacks and lunches. To do this, first of all, the behavior of the demand must be determined, making use of data delivered by the same company. Once this is understood, the forecasting method that best adjusts to the distribution of the data must be chosen. Finally, the application of the News Vendor inventory policy model is applied to the different inputs used by the company, which indicates how much to request and how often to place the order for each of them, in order to optimize the processes and the costs associated with it.

El objetivo principal en este documento es establecer una política de inventario para “Delicias Fit”, un local ubicado en la ciudad de Coquimbo, Chile, la cual se dedica a la venta de colaciones y almuerzos.  Para hacer esto, primero que todo, debemos determinar el comportamiento de la demanda, utilizando los datos entregados por la empresa. Una ves se entienda eso, se debe elegir el método de pronostico que mejor se ajusta a la distribución de datos. Finalmente, la aplicación del modelo de política de inventario Newsvendor se aplica a los diferentes insumos utilizados por la empresa, lo que indica cuanto solicitar y con que frecuencia realizar el pedido de cada uno de los productos, con el fin de optimizar el proceso y los costos asociados a estos.

Descripción de la empresa:

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Figura 1: Logo de empresa Delicias Fit

“Delicias Fit” es un establecimiento que presta servicios de alimentación creado en junio de 2017. Ubicado en el sector del llano en la ciudad de Coquimbo. Debido a la baja oferta de alimentos “Fitness” del sector, surgió la idea de ofrecer una amplia gama de productos destinados para aquellas personas que optan por llevar un estilo de alimentación sano y que necesitan cumplir aquellas necesidades tanto de micro como macro nutrientes. Con el fin de cumplir ese objetivo, el producto estrella que ofrece “Delicias Fit” es un delicioso menú a un valor accesible para todo tipo de público($3.000), consiste en un plato de fondo con tres ensaladas a elección, este menú varía día a día, trayendo al público siempre nuevas recetas .

Por otro lado, para darle facilidades a aquellas personas que no tengan tiempo ni movilización se implementó un servicio de entrega a domicilio con flexibilidad de pago.

Problemática:

Principalmente debido a problemas de capacidad puesto que la bodega del establecimiento posee un espacio muy reducido es de suma importancia utilizar el espacio de esta última de una manera óptima, esta situación ha provocado que en ocasiones clientes al momento de hacer sus pedidos no lo puedan efectuar a causa del denominado “stock out” lo que se traduce como un déficit en el inventario. Una buena política de inventario es una potencial solución para este tipo de inconvenientes que representan en ocasiones un gran costo monetario para las empresas, como por ejemplo la pérdida de un cliente.

Para este caso y debido al rubro del establecimiento, el inventario tiene la particularidad de ser múltiple, por lo que algunos productos se pueden guardar por periodos prolongados y otros no, para estos últimos se utilizó el método de la tabla newsvendor.

Demanda

Una vez los datos obtenidos de las ventas del local, se utiliza el coeficiente de variación para determinar el comportamiento de la demanda; estocástico, si sigue una distribución de probabilidad, o determinístico.

Como resultado se obtuvo:

Coef. Variación = 50,3 

En base al coeficiente de variación obtenido, se puede concluir que la demanda es determinística, aun asi, se realizaron pruebas de normalidad a fin de comprobar el resultado obtenido.

Pruebas de Normalidad

Se optó por realizar una prueba de normalidad, ya que por la cantidad de fenómenos que explica, es la más importante de las distribuciones estadísticas (Ángel A, Sedano, 2007).        

En función de los 77 datos semanales disponibles se optó por utilizar la prueba de bondad de ajuste Kolmogorov-Smirnov, debido a que se adapta mejor a situaciones en las que interesa evaluar el ajuste de variables cuantitativas. (Pardo Merino Antonio, 2002), además de contar con un número de datos mayor a 30.

Para esta prueba de plantean las siguientes hipótesis

H1: Los datos no siguen una distribución normal

Ho: Los datos siguen una distribución normal

Con uso del software estadístico IBM SPSS Statistics, se obtuvo el siguiente resultado:

Con los resultados obtenidos, se realizó el análisis correspondiente, donde al ser el Sig. < 0.05 se rechaza la hipótesis nula (Bellido, Such y Meliá, 2010), por lo tanto los datos no siguen una distribución normal.

De esta forma, se confirman que el Coef. de Variación indica un comportamiento determinístico, por lo que se decidió utilizar métodos de pronóstico para calcular la demanda.

Métodos de Pronóstico

Una vez obtenido el comportamiento de los datos el primer método de pronóstico utilizado es aquel que considera únicamente nivel, conocido como suavización exponencial simple (John E. hanke, 2010, pág 119).

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Figura 2: Suavización Exponencial Simple, elaboración propia

La obtención de α= 0,39, se realizó minimizando el error cuadrático medio (MSE=637) a través de GRG nonlinear, sin embargo, en el grafico se observa una clara tendencia, problema que se resuelve mediante el siguiente método.

Método Holt

con tendencia nos referimos a un incremento o disminución sobre el promedio de la serie de tiempo. Este método es muy similar al de suavización exponencial simple sin embargo una modificación a éste último lo logra considerar la tendencia, dando origen a pronosticar la demanda al modelo de Holt o suavización exponencial doble (John E. hanke, 2010, pág 126). a continuación, se indica esa diferencia matemáticamente.

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Figura 3: Método Holt de Demanda, Elaboración propia.

Al igual que en el método anterior para la obtención de los nuevos  parámetro α= 0,42 y β= 0,03 se utilizó GRG nonlinear, esta vez restringiendo los límites de los parámetros, se denota que la variable “β” es la más significativa, por lo que es indispensable que el valor de esta sea el indicado. el error cuadrático medio obtenido con estos parámetros fue 625,07

Amortiguando la tendencia:

una vez encontrado el método de pronóstico a utilizar, buscamos la forma de minimizar en mayor medida el error, para ello se agregan dos nuevos parámetros: “φ” para la tendencia y “τ” para el error cuadrático medio, estos parámetros se implementan en el método de Holt de la siguiente forma:

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Tabla 2: Amortiguación de tendencia, elaboración propia.

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Figura 4: Método Holt amortiguado de la demanda, Elaboración propia

Este es finalmente el método de pronóstico que utilizaremos en nuestros cálculos, el parámetro “φ” resultó no ser significativo en gran medida con un valor final de 0,1 y “τ” con un valor de 0,01 para la obtención de un MSE de 245,35

 Costos relevantes al inventario

Como nos interesa optimizar el sistema de inventarios, debemos determinar un criterio de optimización o de eficiencia adecuado. Casi todos los modelos de inventario usan la minimización del costo como criterio de optimización. Un criterio alternativo de eficiencia podría ser la maximización de la ganancia. Sin embargo, la minimización del costo y la maximización de la ganancia son criterios equivalentes en lo esencial, para la mayor parte de los problemas de control de inventario. (Steven Nahmias,2009)

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