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Diseño de una Política de Inventario en base a un pronostico de demanda para una empresa que se dedica a la comercialización de conductores eléctricos de aluminio y cobre

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dc.contributor.advisor Varas, Alfredo, Director
dc.contributor.author Narváez Bermeo, Kevin Eduardo
dc.contributor.author Guevara Orozco, Robert Adrián
dc.creator ESPOL.FCNM
dc.date.accessioned 2024-03-11T20:15:53Z
dc.date.available 2024-03-11T20:15:53Z
dc.date.issued 2023
dc.identifier.citation Narváez Bermeo, K. E. y Guevara Orozco, R. A. (2023). Diseño de una Política de Inventario en base a un pronostico de demanda para una empresa que se dedica a la comercialización de conductores eléctricos de aluminio y cobre. [Proyecto Integrador]. ESPOL.FCNM .
dc.identifier.uri http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/60702
dc.description La presente investigación se lleva a cabo en una empresa comercializadora de conductores eléctricos de aluminio y cobre, el objetivo es determinar una política de inventario adecuada en base a una previsión de demanda de sus productos terminados de cobre. La falta de políticas de gestión de inventarios en la empresa ha dado lugar a problemas de almacenamiento, lo que puede provocar pérdidas de ventas por posible falta de productos en stock o costos adicionales por exceso de inventario en el almacén. Para la realización del proyecto se utilizó el lenguaje de programación R para facilitar el cálculo de las cantidades a solicitar, en función de la previsión de la demanda y su horizonte de planificación. El modelo que se eligió para realizar pronósticos de ventas en la empresa de estudio es ARIMA y está basado en historial de ventas, ya que destaca por su rapidez y facilidad de implementación. Se observó una mejora en los costos logísticos, sustentada en precios de referencia y una estimación de costos de producción. Si bien se lograron ahorros significativos, se enfatiza la importancia de considerar el error porcentual en las proyecciones de demanda de cada producto. En conclusión, se implementa una política de inventarios, acompañada de un programa informático diseñado para facilitar su gestión. PALABRAS CLAVE: ARIMA, historial de ventas, horizonte de planificación, previsión de demanda, gestión de inventarios.
dc.format application/pdf
dc.format.extent 55 página
dc.language.iso spa
dc.publisher ESPOL.FCNM
dc.rights openAccess
dc.subject Historial de ventas
dc.subject Horizonte de planificación
dc.subject Previsión de demanda
dc.subject Gestión de inventarios
dc.subject ARIMA
dc.title Diseño de una Política de Inventario en base a un pronostico de demanda para una empresa que se dedica a la comercialización de conductores eléctricos de aluminio y cobre
dc.type Ingeniero en Logística y Transporte
dc.identifier.codigoespol T-114179
dc.description.city Guayaquil
dc.description.degree Escuela Superior Politecnica del Litoral
dc.identifier.codigoproyectointegrador MATE-186
dc.description.abstractenglish This study is conducted within a company specializing in the trade of aluminum and copper electrical conductors. The primary objective is to establish a suitable inventory policy based on the forecasted demand for its finished copper products. The absence of effective inventory management policies in the company has resulted in storage challenges, potentially leading to lost sales or additional costs due to excess inventory. Employing the R programming language, the project facilitates the calculation of order quantities based on demand forecasts and planning horizons. The selected forecasting model for sales within the studied company is ARIMA, leveraging historical sales data for its speed and implementation ease. The analysis reveals an enhancement in logistic costs, grounded in reference prices and estimated production costs. While substantial savings are achieved, the significance of considering the percentage error in demand projections for each product is underscored. In conclusion, an inventory policy is implemented, complemented by a computer program designed to streamline management processes. KEY WORDS: ARIMA, sales history, planning horizon, demand forecast, inventory management.


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