Realizó una propuesta de metodología de previsión de demanda para una industria de productos lácteos

«Propuesta de Metodología de Previsión de Demanda para una Industria de Productos Lácteos», se denomina la presentación del Trabajo Final de Grado (TFG) que presentó el ahora ingeniero Volker Johannes Giesbrecht Bartel, como última prueba para egresar de la carrera de Ingeniería Industrial de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA). La exitosa defensa del trabajo se realizó el pasado lunes 30 de Diciembre en la Institución.

La previsión de demanda, y el análisis de causa de variación de la misma, en el mercado de productos lácteos es
un aspecto poco estudiado a nivel nacional. Con este estudio a nivel empresarial, se logra una mejor comprensión de qué factores realmente influyen la demanda, y cuáles factores la empresa puede variar para realizar una producción adecuada al nivel de demanda, reducir sus cantidades en inventario y además evitar quiebres de inventario, que en la actualidad ocurren con una frecuencia relativamente alta.

Realizar un seguimiento cercano de la variación de demanda, y ajustar la producción según dicha variación, conlleva la ventaja de que se reduce la cantidad de producto en inventario, se aumenta la rotación de stock, teniendo como consecuencia positiva que el producto en el mercado es de elaboración más reciente. Además, se reduce el riesgo de entrar en quiebre de inventario, debido a picos espontáneos en el nivel de ventas. Esto lleva consigo una mejor presencia en el mercado de la marca.

Considerando también los costos de oportunidad que implican la ausencia del mercado debido a un quiebre de stock, es fundamental para entender las implicaciones que lleva consigo prever de forma adecuada la cantidad de productos demandados a corto plazo.

El Trabajo Final de Grado presentado plantea una metodología de previsión de demanda para una industria de productos lácteos, con el fin de evitar excesos y quiebres de inventario. Además, analiza las ventajas entre aplicar un modelo causal y un modelo de proyección histórica, y finalmente se simula su impacto como parte de un modelo regulador de inventario y planificación de producción.

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