����������������������������������������������������������������������������������

 

Modelado matem�tico y optimizaci�n del control de inventarios mediante herramientas software en la industria de alimentos balanceados

 

Mathematical modeling and optimization of inventory control using software tools in the feed industry

 

Modela��o matem�tica e otimiza��o do controlo de stocks utilizando ferramentas de software na ind�stria de ra��es

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: juan.erazo@espoch.edu.ec

 

Ciencias T�cnicas y Aplicadas

Art�culo de Investigaci�n

 

* Recibido: 11 de mayo de 2025 *Aceptado: 24 de junio de 2025 * Publicado: �08 de julio de 2025

        I.            Ingeniero Industrial, Mag�ster en Ingenier�a Industrial con menci�n en Calidad y Productividad, M�ster Universitario en Direcci�n Log�stica, Filial: Escuela Superior Polit�cnica de Chimborazo, Facultad Mec�nica, Carrera Ingenier�a Industrial, Grupo de investigaci�n GIDENM, Ecuador.

      II.            M�ster universitario en Ingenier�a de Software y Sistemas Inform�ticos, Magister en Inform�tica Educativa, Filial: Escuela Superior Polit�cnica de Chimborazo, Facultad Mec�nica, Carrera Ingenier�a Industrial, Grupo de investigaci�n CIMANT, Ecuador.

    III.            Ingeniero Mec�nico, M�ster Universitario en Ingenier�a Matem�tica y Computaci�n, Ecuador.

    IV.            Tecn�logo en contabilidad de costos, Ingeniera de mantenimiento, Master universitario en sistemas integrados de gesti�n de la prevenci�n de riesgos laborales, la calidad, el medio ambiente y la responsabilidad social corporativa, Ecuador.

 

Resumen

El presente estudio se centr� en desarrollar una herramienta software especializada para la optimizaci�n de la planificaci�n de la producci�n y gesti�n del almacenamiento en la empresa Balanceados NutriSur, se han empleado datos pronosticados como base para la creaci�n de la herramienta software. Para la gesti�n de almacenamiento, se aplic� un an�lisis de la huella de almacenamiento junto con la tasa de utilizaci�n fija para calcular el costo de unidad producida almacenada. Esto se llev� a cabo con el prop�sito de realizar una evaluaci�n de la cantidad de producci�n (PQ) para determinar la cantidad �ptima a producir mensualmente y el nivel de inventario medio requerido. La gesti�n de almacenes tambi�n implic� una categorizaci�n ABC de productos basada en la demanda y la rotaci�n, resultando en una mejora del 2,65% en la eficiencia del tiempo de almacenamiento y una reducci�n del 3,26% en la distancia de recorrido. En cuanto a la planificaci�n de la producci�n, se compararon diferentes t�cnicas de pron�stico utilizando m�tricas de rendimiento, destacando el m�todo de Winters con un error medio absoluto porcentual (MAPE) del 10,60%, lo que indica la existencia de estacionalidad y tendencia en la demanda. Este pron�stico fue empleado para evaluar diversos enfoques de planificaci�n agregada de la producci�n, siendo seleccionado el m�todo de nivelaci�n mixto como el m�s eficiente en t�rminos de costos, con una mejora del 8,6% en ahorro de costos. Por �ltimo, se desarroll� una herramienta de software integral que abarca todos estos aspectos, resultando en una gesti�n m�s eficiente del �rea de producci�n y una toma de decisiones basada en datos m�s informada, lo que satisface las necesidades operativas de Balanceados NutriSur.

Palabras clave: herramienta software; cantidad de pedido por intervalo peri�dico; clasificaci�n abc; pron�sticos operativos; plan agregado de producci�n.

 

Abstract

This study focused on developing a specialized software tool for optimizing production planning and warehouse management at Balanceados NutriSur. Forecasted data were used as the basis for creating the software tool. For warehouse management, a storage footprint analysis was applied along with the fixed utilization rate to calculate the cost per unit of production in storage. This was done to perform a production quantity (PQ) assessment to determine the optimal monthly production quantity and the required average inventory level. Warehouse management also involved ABC product categorization based on demand and turnover, resulting in a 2.65% improvement in storage time efficiency and a 3.26% reduction in travel distance. Regarding production planning, different forecasting techniques were compared using performance metrics, with the Winters method standing out with a mean absolute percentage error (MAPE) of 10.60%, indicating the existence of seasonality and trend in demand. This forecast was used to evaluate various aggregate production planning approaches, with the mixed leveling method being selected as the most cost-efficient, with an 8.6% improvement in cost savings. Finally, a comprehensive software tool was developed that encompasses all these aspects, resulting in more efficient management of the production area and more informed data-driven decision-making, which meets the operational needs of Balanceados NutriSur.

Keywords: software tool; order quantity by periodic interval; ABC classification; operational forecasts; aggregate production plan.

 

Resumo

Este estudo focou-se no desenvolvimento de uma ferramenta de software especializada para otimizar o planeamento da produ��o e a gest�o de armaz�ns na Balanceados NutriSur. Os dados previstos foram utilizados como base para a cria��o da ferramenta de software. Para a gest�o de armaz�ns, foi aplicada uma an�lise da pegada de armazenamento juntamente com a taxa de utiliza��o fixa para calcular o custo por unidade de produ��o em armazenamento. Isto foi feito para realizar uma avalia��o da quantidade de produ��o (PQ) para determinar a quantidade de produ��o mensal ideal e o n�vel m�dio de stock necess�rio. A gest�o de armaz�ns envolveu tamb�m a categoriza��o ABC dos produtos com base na procura e na rota��o, resultando numa melhoria de 2,65% na efici�ncia do tempo de armazenamento e numa redu��o de 3,26% na dist�ncia de desloca��o. Relativamente ao planeamento da produ��o, foram comparadas diferentes t�cnicas de previs�o atrav�s de m�tricas de desempenho, tendo-se destacado o m�todo Winters com um erro percentual absoluto m�dio (MAPE) de 10,60%, indicando a exist�ncia de sazonalidade e tend�ncia na procura. Esta previs�o foi utilizada para avaliar v�rias abordagens de planeamento da produ��o agregada, tendo o m�todo de nivelamento misto sido selecionado como o mais econ�mico, com uma melhoria de 8,6% na poupan�a de custos. Por fim, foi desenvolvida uma ferramenta de software abrangente que abrange todos estes aspetos, resultando numa gest�o mais eficiente da �rea de produ��o e numa tomada de decis�o mais informada e baseada em dados, atendendo �s necessidades operacionais da Balanceados NutriSur.

Palavras-chave: ferramenta de software; quantidade de encomendas por intervalo peri�dico; classifica��o ABC; previs�es operacionais; plano de produ��o agregado.

 

Introducci�n

Para la elaboraci�n del presente trabajo se ha optado por analizar la situaci�n de la empresa Balanceados NutriSur, ubicada en Riobamba (Panamericana Sur, Km 4 v�a a la Costa), dedicada a la producci�n de alimentos balanceados de alta calidad para animales.

La planificaci�n de la producci�n y la gesti�n de inventarios son pilares esenciales en la operaci�n de cualquier empresa. En el sector de alimentos balanceados, estas pr�cticas resultan cr�ticas debido a la variabilidad de la demanda, la din�mica de los precios de materias primas y la necesidad de asegurar eficiencia operativa continua (Singh & Verma, 2018; FAO & IFIF, 2010). La planificaci�n permite controlar no solo las compras y almacenamiento, sino tambi�n la distribuci�n del alimento, evitando ingredientes caducos o mal almacenados (FAO & IFIF, 2010).

En la industria de piensos, la gesti�n de inventarios impacta directamente en el desempe�o operativo: niveles de stock adecuados disminuyen costos de almacenamiento y evitan posibles desabastecimientos (Moywaywa, 2023). Por ejemplo, la adopci�n de pr�cticas como Just‑in‑Time (JIT), Cantidad Econ�mica de Pedido (EOQ) y Planificaci�n de Requerimientos de Material (MRP) se asocia a mejoras medibles en eficiencia, reducci�n de desperdicios y mayor satisfacci�n al cliente (Moywaywa, 2023; Investopedia, 2009). En un estudio reciente sobre la industria de alimentos balanceados en Kenia, se encontr� que JIT y EOQ fueron las t�cnicas m�s empleadas, con impactos positivos en la performance (Moywaywa, 2023).

El enfoque de mejora continua dentro de Balanceados NutriSur toma especial relevancia frente a los desaf�os propios del sector: fluctuaciones de la demanda, posible caducidad de ingredientes, y presi�n por mantener est�ndares de calidad y competitividad (Termeer et al., 2019; Dell et al., 2022). Por ello, se hace imprescindible analizar detalladamente los procesos de producci�n y almacenamiento actuales, para luego elaborar una propuesta de gesti�n de la planificaci�n alineada con las mejores pr�cticas del sector.

Actualmente, Balanceados NutriSur atraviesa un etapa de crecimiento sostenido. Con el objetivo de conservar su posici�n en el mercado, la empresa eval�a alternativas para optimizar procesos internos, contando con varios sistemas inform�ticos que apoyan sus operaciones. Est� explorando, en particular, la adopci�n de una herramienta especializada para gestionar producci�n e inventarios, con miras a potenciar su desempe�o operativo.

La literatura sobre software de planificaci�n se�ala que las herramientas de planificaci�n avanzada (APS/MRP) ofrecen una visi�n integrada de la cadena de suministro, coordinando requerimientos de materiales, inventarios y programaci�n de producci�n (Investopedia, 2009; Anand, 2009). Estudios muestran que estas herramientas mejoran los niveles de servicio, reducen el exceso de inventario y aumentan la eficiencia general del sistema productivo (Rodr�guez, 2024; Investopedia, 2009).

 

Metodolog�a

El proyecto t�cnico que se presenta a continuaci�n se centra en mejorar el sistema de producci�n y la gesti�n de almacenamiento. El marco metodol�gico establece los principios esenciales para la propuesta de mejora en el sistema actual, este proyecto t�cnico se ejecuta dentro de las instalaciones� de� la� empresa� "Balanceados NutriSur",� ubicada� en� la� ciudad de� Riobamba, provincia de Chimborazo.

 

Fundamentos de la Metodolog�a

Tipo de Investigaci�n

La presente investigaci�n se define como aplicativa al dirigirse hacia un problema en concreto, siendo este las deficiencias en el sistema de producci�n y almacenamiento de la empresa "Balanceados NutriSur". En este enfoque aplicativo, se busca implementar una soluci�n de manera directa al comprender las limitaciones del sistema actual de producci�n y almacenamiento, con el objetivo de lograr resultados eficientes y tangibles.

Enfoque de la Investigaci�n

La metodolog�a de esta investigaci�n adopta un enfoque mixto, donde la componente cuantitativa posibilita la observaci�n de tendencias num�ricas cuantificables, como la recopilaci�n del historial de la demanda, producci�n y capacidad de almacenamiento, entre otras� variables relevantes, a lo largo de un per�odo temporal espec�fico.

Paralelamente, la componente cualitativa se centra en recopilar datos del sistema de producci�n y almacenamiento mediante entrevistas directas con la administraci�n de la empresa. Esto incluye la exploraci�n de las pol�ticas de la empresa, su situaci�n actual, metas establecidas, tipo de producci�n, estrategias empleadas y el manejo de software.

Alcance de la Investigaci�n

La investigaci�n aborda tanto aspectos descriptivos como correlacionales al explorar y establecer relaciones entre diversas variables de inter�s en un periodo de tiempo espec�fico. Se detalla minuciosamente el sistema actual de producci�n y gesti�n de almacenamiento de la empresa "Balanceados NutriSur". Durante este an�lisis, se identifican y destacan las actualizaciones para la herramienta software.

Dise�o de la Investigaci�n

El dise�o de investigaci�n elegido para este proyecto es bifronte. Inicialmente, se emplea un Dise�o no experimental para analizar la situaci�n vigente y determinar los requisitos necesarios. Posteriormente, se transita a un Dise�o de investigaci�n-acci�n con el fin de seleccionar la opci�n m�s adecuada para abordar las necesidades espec�ficas de la empresa

Dise�o No Experimental, Transversal y Longitudinal

En primera instancia, se llevar� a cabo un dise�o no experimental, ya que se ajusta de manera id�nea para analizar el sistema de producci�n y almacenamiento de la empresa �Balanceados NutriSur�. Este dise�o no experimental se caracteriza por realizar una investigaci�n de observaci�n de eventos diversos, sin aplicar manipulaci�n o intervenci�n en las variables.

Es transversal, considerando datos invariables como el espacio de los almacenes. Posteriormente, se ejecutar� un dise�o longitudinal, justificado por la necesidad de recopilar informaci�n sobre la producci�n de la empresa a lo largo de un periodo temporal. Estos enfoques posibilitan la observaci�n de la situaci�n operativa sin perturbar las actividades diarias de la empresa.

Dise�o de Investigaci�n-Acci�n

El proceso de recopilaci�n de datos y levantamiento de informaci�n se llev� a cabo de manera detallada directamente en las instalaciones de la empresa "Balanceados NutriSur" a trav�s de la observaci�n. Esta estrategia se implement� con el prop�sito de asegurar la certificaci�n y validaci�n de los datos obtenidos para realizar un diagn�stico inicial.

La ejecuci�n en el entorno real de la empresa proporcion� un contexto m�s preciso y significativo en el desarrollo del dise�o de investigaci�n-acci�n, permitiendo una verificaci�n in situ de la informaci�n recopilada esto para dise�ar de manera correcta la herramienta software a ser usado en el �rea de producci�n, adem�s se realiz� una revisi�n del estado del arte con el fin de respaldar adecuadamente el presente proyecto.

 

M�todos, T�cnicas e Instrumentos de Investigaci�n

M�todos de Investigaci�n

Se utiliz� una metodolog�a que integr� el an�lisis estad�stico para abordar los datos cuantitativos recopilados en la fase inicial del an�lisis. Este enfoque posibilit� una evaluaci�n num�rica y objetiva de variables como los tiempos de producci�n, unidades producidas, gesti�n de unidades almacenadas y tiempos de almacenamiento. Simult�neamente, se recurri� al an�lisis de contenido para dar significado a la informaci�n obtenida de las entrevistas con los miembros del �rea de producci�n y administraci�n de la empresa, aplic�ndose tambi�n a la interpretaci�n de la informaci�n recopilada a trav�s de la observaci�n

T�cnicas de Investigaci�n

Se emplearon diversas t�cnicas metodol�gicas para la obtenci�n de informaci�n. Se recurri� a la entrevista como t�cnica, aprovechando la participaci�n del Ingeniero a cargo de la producci�n para obtener datos oficiales. Esta t�cnica permiti� profundizar en aspectos cruciales que inciden directamente en la operatividad de la empresa, a trav�s de la entrevista se exploraron detalladamente las pol�ticas empresariales, los tiempos de trabajo, las estrategias competitivas y las preferencias en el uso de software

Informaci�n de la empresa Balanceados NutriSur

 

Tabla 1: Cat�logo de productos de la empresa Balanceados NutriSur

Fuente: Balanceados NutriSur

Realizado por: El Autor, 2024

 

Materia prima para la elaboraci�n de alimentos balanceados

 

Tabla 2: Materia prima para la elaboraci�n de alimentos balanceados

Fuente: Balanceados NutriSur

Realizado por: El Autor, 2024

 

 

 

 

 

 

 

 

Diagrama de flujo del proceso

Ilustraci�n 1: Diagrama de flujo del proceso operativo del departamento de producci�n

Fuente: Balanceados NutriSur

 

Tabla 3: Tasa de utilizaci�n fija del almac�n 1

Realizado por: El Autor, 2024

 

Tabla 4: Tasa de utilizaci�n fija del almac�n 2

Realizado por: El Autor, 2024

 

Tabla 5: Tasa de utilizaci�n fija del almac�n 3

Realizado por: El Autor, 2024

 

Tabla 6: Recopilaci�n de los datos t�cnicos m�s relevantes de los almacenes

DATOS TECNICOS DE LOS 3 ALAMACENES
Detalle		Unidad
Volumen disponible de almacenamiento	2119,41	m3
Huella de almacenamiento total	950,84	m2
Tasa de utilizaci�n fija promedio	29%

Realizado por: El Autor, 2024

 

Tabla 6: An�lisis de la Cantidad Econ�mica a Producir

 

Tabla 7: An�lisis de los d�as a producir y costos

Realizado por: El Autor, 2024

 

Ilustraci�n 2: Costo VS Cantidad a Producir

Realizado por: El Autor, 2024

 

La cantidad de orden de producci�n para la empresa Balanceados NutriSur deber�a ser de 14931 sacos al mes. Se lleva a cabo una comparaci�n de resultados utilizando el software "POM-QM for Windows".

�

Ilustraci�n 3: An�lisis Q a trav�s del programa POM QM for Windows

Realizado por: El Autor, 2024

Ilustraci�n 4: Grafica Cost VS Production Quantity

Realizado por: El Autor, 2024

 

Clasificaci�n ABC

Con los datos de la tabla 3-12 se llev� a cabo un an�lisis de la relaci�n productos-cantidad con el objetivo de generar una representaci�n gr�fica mediante un diagrama ABC para identificar la frecuencia de los productos m�s solicitados durante el a�o 2023.

 

Tabla 8: Alimentos balanceados demandados en el a�o 2023

PRODUCTO	C�DIGO	DEMANDA (u)
NUTRI POLLOS CRECIMIENTO LINEA INTERMEDIA	A1	4700
NUTRI POLLOS CRECIMIENTO LINEA PREMIUM	A2	4186
NUTRI POLLOS ENGORDE LINEA INTERMEDIA	A3	3435
NUTRI CERDOS CRECIMIENTO LINEA INTERMEDIA	A4	2465
NUTRI CERDOS ENGORDE LINEA INTERMEDIA	A5	1888
NUTRI CERDOS ENGORDE LINEA PREMIUM	A6	1499
NUTRI VACAS PRODUCCI�N DE LECHE 1	A7	1324
NUTRI ESPECIES MENORES CRECIMIENTO	A8	1746
NUTRI POLLOS ENGORDE LINEA PREMIUM	A9	1710
NUTRI POLLOS POSTURA LINEA PREMIUM	A10	1516
NUTRI POLLOS INICIAL LINEA PREMIUM	A11	1471
NUTRI CERDOS CRECIMIENTO LINEA PREMIUM	A12	1432
NUTRI CERDOS LACTANTES LINEA PREMIUM	A13	1385
NUTRI CERDOS INICIAL LINEA PREMIUM	A14	1300
NUTRI CERDOS GESTANTES LINEA PREMIUM	A15	1261
NUTRI VACAS PRODUCCI�N DE LECHE 2	A16	359
NUTRI ESPECIES MENORES ENGORDES	A17	196
NUTRI ESPECIES MENORES REPRODUCTORES	A18	182
NUTRI VACAS TERNERAS LINEA PREMIUM	A19	100

Fuente: Balanceados NutriSur

Realizado por: El Autor, 2024

Se llev� a� cabo� un� c�lculo� de� participaci�n� acumulada� y� se� procedi� a� su� clasificaci�n, asign�ndola a las categor�as A, B o C en funci�n de su relevancia porcentual.

 

Tabla 9: Cuadro resumen del an�lisis de clasificaci�n ABC

Realizado por: El Autor, 2024

 

Ilustraci�n 5: Modelo de Clasificaci�n ABC

Realizado por: El Autor, 2024

 

Ilustraci�n 6: Clasificaci�n ABC a trav�s del �ndice de rotaci�n

Realizado por: El Autor, 2024

 

Tras analizar tanto la gr�fica de clasificaci�n por rotaci�n como la de clasificaci�n por demanda, se evidencia una congruencia notable entre ambas. Esta coherencia sugiere que reajustar los productos seg�n su categor�a puede contribuir significativamente a mejorar la eficiencia de los procesos log�sticos.

Pron�sticos

Para llevar a cabo el plan agregado de producci�n, comenzaremos seleccionando el modelo de pron�stico �ptimo. En este caso, compararemos las medidas de desempe�o de diferentes m�todos recalcando que el promedio se tom� a partir del mes de abril en todos los casos. A trav�s de esta comparaci�n, determinaremos la opci�n m�s eficiente, los datos resultantes se incorporar�n al plan agregado de producci�n.

M�todo de pron�stico-Promedio m�vil simple:

�

Ilustraci�n 7: Demanda VS pronostico simple

Realizado por: El Autor, 2024

 

 

 

 

 

 

 

 

M�todo de pron�stico-Promedio m�vil ponderado:

�

Ilustraci�n 8: Pronostico VS Promedio Ponderado

Realizado por: El Autor, 2024

 

M�todo de pron�stico - Suavizaci�n exponencial simple:

La constante de suavizaci�n Alfa fue refinada mediante el empleo de la programaci�n lineal, la cual fue usada para la optimizaci�n de procesos con el complemento de solver en Excel, resultando en resultando en α=0,24:

 

Ilustraci�n 9: Demanda VS Suavizaci�n Exponencial Simple

Realizado por: El Autor, 2024

 

 

M�todo de pron�stico - M�todo de Holt

�

Ilustraci�n 10: Demanda VS M�todo de Holt

Realizado por: El Autor, 2024

 

M�todo de pron�stico - M�todo de Winters

�

Ilustraci�n 11: Demanda VS M�todo de Holt

Realizado por: El Autor, 2024

 

 

 

 

 

 

 

Comparaci�n de las medidas de desempe�o

 

Tabla 10: Pron�sticos del a�o 2024 y Medidas de Desempe�o

Realizado por: El Autor, 2024

 

Ilustraci�n 12: Demanda VS Pron�sticos

Realizado por: El Autor, 2024

Planes agregados de producci�n

 

Ilustraci�n 13: Grafica de barras de los costos generados por cada plan agregado de producci�n

Realizado por: El Autor, 2024

 

Con base en el an�lisis de los planes agregados de producci�n, se determina la elecci�n del Plan Agregado de Producci�n a trav�s del M�todo de Mixto. Esta decisi�n se fundamenta en la �ptima conveniencia para la empresa "Balanceados NutriSur", evidenciada por su menor costo en relaci�n con los otros m�todos disponibles.

Desarrollo del plan de mejora a trav�s de una Herramienta de Software

Con base en el an�lisis previamente realizado, se procede a desarrollar una herramienta software personalizada mediante la implementaci�n de una Application Programming Interface (API) de Excel, utilizando el lenguaje de programaci�n Visual Basic for Applications (VBA) para lograr una interacci�n amigable con el usuario.

 

 

 

 

 

 

 

 

Manual de la herramienta software para planificaci�n

1. Selecci�n del A�o

�

Ilustraci�n 14: Selecci�n de a�o

Realizado por: El Autor, 2024

 

2. Proceso de Selecci�n del Plan Agregado de Producci�n

�

Ilustraci�n 15: Plan agregado de producci�n

Realizado por: El Autor, 2024

 

 

3. Visualizaci�n de la Base de Datos

 

Ilustraci�n 16: Visualizaci�n de datos

Realizado por: El Autor, 2024

 

4. Demanda y pron�stico recomendado

 

Ilustraci�n 17: Ingreso de la demanda

Realizado por: El Autor, 2024

 

 

 

 

 

 

5. Ingreso Manual de Datos

 

Ilustraci�n 18: Ingreso de datos manual

Realizado por: El Autor, 2024

 

6. Pron�sticos

 

Ilustraci�n 19: Grafica de pron�sticos

Realizado por: El Autor, 2024

 

7. Apartado de pron�sticos

 

Ilustraci�n 20: Men� pron�sticos

Realizado por: El Autor, 2024

 

8. Pron�sticos de manera individual

 

Ilustraci�n 21: Pron�sticos individuales

Realizado por: El Autor, 2024

 

 

 

 

 

8. Plan agregado de producci�n

 

Ilustraci�n 22: Planes agregados de producci�n

Realizado por: El Autor, 2024

 

9. An�lisis de cantidad de producci�n

 

Ilustraci�n 23: Cantidad de producci�n

Realizado por: El Autor, 2024

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10. Clasificaci�n ABC

 

Ilustraci�n 24: An�lisis ABC

Realizado por: El Autor, 2024

 

11. Men� de gr�ficas

 

Ilustraci�n 25: Men� de gr�ficas

Realizado por: El Autor, 2024

 

El manual realizado para la herramienta software de planificaci�n de producci�n y gesti�n de almacenamiento automatizada ofrece una gu�a precisa y detallada para los usuarios. Desde la selecci�n de la demanda hasta la clasificaci�n ABC de productos, cada paso se explica de manera concisa para facilitar la comprensi�n y ejecuci�n del proceso. Adem�s, se proporcionan instrucciones espec�ficas para el ingreso manual de datos y se resaltan caracter�sticas importantes de la herramienta, como la visualizaci�n de la base de datos y el pron�stico autom�tico.

 

Resultados y Discusi�n

 

Ilustraci�n 26: Costos entre planes de producci�n

Realizado por: El Autor, 2024

 

Una vez concluido el an�lisis del Plan Agregado de Producci�n, ejecutado a trav�s del M�todo Mixto y apoyado en el pron�stico de Winters para el a�o 2024, se constata que se vislumbra una mejora sustancial. Espec�ficamente, se proyecta un incremento en la eficiencia del 8,6% en t�rminos de reducci�n de costos, en comparaci�n al a�o 2023.

Este aumento en eficiencia se atribuye a la reducci�n de recursos desperdiciados, principalmente debido a la identificaci�n y correcci�n de sobreproducci�n en varios per�odos del a�o anterior, lo cual condujo a un uso m�s eficaz de los recursos disponibles.

Ahora, en contraste con lo anterior, se ha implementado una herramienta de software especializada para facilitar la planificaci�n de la producci�n. Esta herramienta ha reemplazado el proceso manual de registro en hojas f�sicas, permitiendo un acceso m�s amplio y compartido a la informaci�n relevante. Ahora, tanto el ingeniero encargado del �rea de producci�n como otros miembros del equipo tienen acceso a esta plataforma, lo que facilita la coordinaci�n y colaboraci�n en tiempo.

 

Ilustraci�n 27: Diagrama de flujo del proceso de la planificaci�n con la herramienta software

Realizado por: El Autor, 2024

 

Conclusiones

En relaci�n con la planificaci�n de la producci�n, se ha determinado que el M�todo de Winters es el m�s adecuado para pronosticar la demanda de productos, con un error en sus medidas de desempe�o del 10,60%. Este resultado es especialmente relevante ya que los productos ofrecidos por la empresa muestran una tendencia, particularmente los balanceados para animales, que se consideran productos estacionales.

Analizando la gesti�n de almacenamiento, se determin� que la tasa de utilizaci�n fija promedio de los tres almacenes es del 29%, lo cual, aunque aceptable, sugiere posibilidades de optimizaci�n. Adem�s, se descubri� que la cantidad econ�mica de producci�n (Qp) es de 14931 sacos por mes, con un Smax de 11198, destacando que la producci�n tiende a exceder esta cantidad recomendada. Esta discrepancia subraya la importancia de equilibrar el costo de producci�n con la cantidad producida para asegurar eficiencia y rentabilidad.

La� clasificaci�n� �ABC�� revel� patrones� significativos� en la� distribuci�n� de productos,� los productos tipo �A� representan el 76,10% del total y tienen un �ndice de rotaci�n de 4,37 veces al mes. Los de tipo �B� constituyen el 17,38%, con un �ndice de rotaci�n de 1 vez al mes, mientras que los de tipo �C� representan el 6,52%, con un �ndice de rotaci�n de 0,37 veces al mes. Considerando esto, se reorganiz� la distribuci�n de productos, asignando los de clasificaci�n �A� a las �reas cercanas de salida. Esta medida result� en un aumento del rendimiento en espacio recorrido del 3,26% y una mejora del tiempo del 2,65%.

La implementaci�n de la herramienta de software en "Balanceados NutriSur" ha producido una notable reducci�n en los tiempos de almacenamiento y desplazamiento. Esto se debe a la implementaci�n de una clasificaci�n ABC y a la disponibilidad de datos de cantidad de producci�n como referencia. En el �rea de producci�n, los tiempos se han reducido significativamente gracias a la toma de decisiones basada en pron�sticos y costos generados por los planes de producci�n.

 

Referencias

1.      ANDOCILLA , Santiago; et al. M�todos Avanzados para Ventas y Operaciones: Gesti�n Predictiva con Excel, RStudio y Python : Advanced Methods for Sales and Operations: Predictive Management with Excel, RStudio and Python. Quevedo,Ecuador : Editorial Investigativa Latinoamericana (SciELa), 2024. 9789942717344, 994271734X, p�g. 16.

2.� �ARENAL, Carmen. Gesti�n de inventarios: UF0476. s.l. : Editorial Tutor Formaci�n,

2020. 9788417943523, p�g. 22.

3.� �ARENAL, �Carmen. �Gesti�n �de �pedidos �y �stocks. �UF0929. �s.l. : �Editorial �Tutor

Formaci�n, 2022. 9788419189332, p�g. 113.

4.� �BELTR�N , Brian . Planeaci�n, programaci�n y control de la producci�n. [En l�nea].

Colombia: Academia, 2019. [Consulta: 7 de Julio 2023]. Disponible https://www.academia.edu/39329861/PLANEACI�N_PROGRAMACI�N_Y_CONTR OL_DE_LA_PRODUCCI�N

5.� �BUZ�N, Jos� . Operaciones y procesos de producci�n. s.l. : Editorial Elearning, S.L.,

2019. 978-84-17814-48-9, p�gs. 21-25.

6.� �C�CERES, Jorge; et al. Producci�n y calidad, apuntes te�ricos y exposici�n de casos.

s.l. : Universidad Internacional del Ecuador, 2021. 9789942407276, p�g. 66.

7.� �CAMA�O, �ngel. Creaci�n de Macros en Excel: programaci�n con Visual Basic para aplicaciones (VBA). s.l. : RA-MA Editorial, 2019. 9788499648613, p�g. 10.

8.� �CARVAJAL, Alexander . Introducci�n a los pron�sticos utilizando Excel. Bogot� : Ediciones Usta Universidad Santo Tom�s, 2018. 978-958-5471-09-2, p�g. 15.

9.� �COLLIER, David & EVANS, James. ADMINISTRACI�N DE OPERACIONES . s.l. : CENGAGE, 2019. 978-607-526-829-3, p�g. 2.

10. ESCUDERO, Mar�a. Log�stica de almacenamiento. s.l. : Ediciones Paraninfo, S.A,

2019. 9788428340779, p�g. 18.

11. ESPEJO , Marco. Gesti�n de inventarios: m�todos cuantitativos. s.l. : Marge Books,

2022. 9788419109170, p�gs. 72-87.

12. EVANS, James & WILLIAM , Lindsay. Administraci�n y Control de la Calidad.

Ciudad de M�xico : CENGACE, 2019, p�g. 2.

13. GARC�A, Jes�s; et al. Fundamentos de Gesti�n de la producci�n. s.l. : Dextra Editorial,

2020. 9788417946319, 9788417946302, p�g. 170.

14. GELVES , �scar & NAVARRO, Elisa. Principios de la gesti�n de la producci�n: una revisi�n te�rica y aplicada de los conceptos. s.l. : Ediciones USTA, 2021. p�g. 49.

9789587824674, p�gs. 49-73.

15. G�MEZ, Iv�n & BRITO, Jorge. Administraci�n de Operaciones. s.l. : Universidad

Internacional del Ecuador, 2020. p�g. 173. 9789942368911, p�g. 173.

16. LADR�N, Miguel. Aplicaciones inform�ticas de hojas de c�lculo. Libre Office Calc

6.x. UF0321. s.l. : Editorial Tutor Formaci�n, 2020. 9788417943592, p�g. 10.

17. LADR�N, Miguel. Gesti�n de inventarios. s.l. : EDITORIAL TUTOR FORMACI�N,

2020. 9788417943523, p�g. 9.

18. MEJ�A, Juan. Fundamentos de cadena de suministro: teor�a y aplicaciones.� s.l. : Academia �Mexicana �de �Investigaci�n �y �Docencia �en �Innovaci�n �(AMIDI), �2023.

9786075939711, p�g. 58.

19. MITTAL, Mandeep & SHAH, Nita. Optimization and Inventory Management. s.l. : Springer Nature Singapore, 2019. 9789811396984, p�g. 1.

20. PALACIOS, Luis. Administraci�n de la Producci�n: Toma de decisiones estrat�gicas y t�cticas. Bogota : Ecoe Ediciones Limitada, 2019. 978-958-771-753-2, p�g. 36.

21. RUM�N, Jos�. Aplicaciones inform�ticas de gesti�n comercial. s.l. : Ediciones de la U,

2019. 9789587920697, p�g. 9.

22. RUM�N, �Jos�. �Unidad �formativa: �UF0351. �Aplicaciones �inform�ticas �de �gesti�n comercial. s.l. : Editorial ICB, 2019. 9788418781421, p�g. 59.

23. SALD�VAR, Axel; et al. �F�rmulas y funciones matem�ticas con Excel. s.l. : RA-MA Editorial, 2022. 9788419444318, 9788419444295, p�g. 258.

24. SILVERA �, �Escudero �& �RODOLFO �, �Enrique. �Log�stica �estad�stica: �gesti�n� e indicadores en la cadena de suministro. s.l. : Ecoe Ediciones, 2022. 9789585032361,

9789585032378, p�g. 8.

25. SORIANO, �Manuel. �F�sica �I. �Ciudad �de �M�xico : �Vlik, �2020. �9786078682171,

6078682172, p�g. 25.

26. YUSEFF , David; et al. Gesti�n de inventarios, gesti�n del conocimiento, gesti�n de mantenimiento. s.l. : Editorial Universidad Icesi, 2020. 9789585590328, p�g. 34.

 

 

 

 

 

� 2025 por los autores. Este art�culo es de acceso abierto y distribuido seg�n los t�rminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribuci�n-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)

(https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).