Diseño de modelos de pronósticos de demanda en la empresa Alimentos Heinz C.A

Andrea Codero

Publicación:
Diseño de modelos de pronósticos de demanda en la empresa Alimentos Heinz C.A

dc.contributor.author	Andrea Codero
dc.date.accessioned	2023-09-14T18:27:57Z
dc.date.available	2023-09-14T18:27:57Z
dc.date.issued	2023-07-04
dc.description.abstract	Los pronósticos son una herramienta de importante relevancia para la cadena de suministro. Un adecuado pronóstico permite dar certidumbre durante el proceso de toma de decisiones que involucra los niveles de inventarios, la producción, las ventas, entre otros indicadores. En consecuencia, la siguiente investigación tuvo como objetivo general proponer modelos de pronósticos de demanda, aplicando metodología PDCA para la mejora en el cumplimiento del Forecast en la empresa Alimentos Heinz C.A., siendo una investigación de tipo Proyecto Factible, con diseño de campo y nivel descriptivo, siguiendo la línea de investigación Ciencias Cognitivas y Aplicadas, se aplicaron diferentes modelos estadísticos de pronóstico de demanda, específicamente Promedio Móvil Simple y Ponderado, Suavización Exponencial Simple y Doble, Descomposición Clásica y por último Regresión Lineal, haciendo uso de la herramienta de Excel, para luego poder determinar el Forecast Accuracy de cada uno mensualmente, todo esto debido a la situación actual del mismo, ya que en los últimos meses ha ido decayendo dicho porcentaje y se encuentra por debajo del target establecido, lo cual puede traer consecuencias negativas para la empresa. Así mismo, en el presente trabajo se aplicaron técnicas e instrumentos de recolección de información tales como la entrevista estructurada, revisión documental y observación directa. Seguidamente, se estableció como población a la Empresa Alimentos Heinz C.A. en su totalidad, y como muestra al departamento de Planificación de Ventas y operaciones de dicha empresa. La investigación dio como resultados una mejora significativa en el Forecast Accuracy para los meses de octubre, noviembre y diciembre 2022. Por otro lado, los meses de enero, febrero y marzo 2023 presentaron factores externos que afectaron la exactitud de los pronósticos, tales como caída de ventas, por lo que no se consideran relevantes para los fines de la investigación, ya que no se tiene control acerca de las variaciones en el mercado.
dc.identifier.uri	https://riujap.ujap.edu.ve/handle/123456789/234
dc.subject	TECNOLOGÍA::Ingeniería industrial y economía::PDCA
dc.title	Diseño de modelos de pronósticos de demanda en la empresa Alimentos Heinz C.A
dspace.entity.type	Publication
local.tgrado.tutor	Ing. Gina De Marco