Analisis de series de tiempo en el pronostico de la demanda de almacenamiento de productos perecederos. - Vol. 32 Núm. 141, Octubre - Octubre 2016 - Estudios Gerenciales - Libros y Revistas - VLEX 670283213

Analisis de series de tiempo en el pronostico de la demanda de almacenamiento de productos perecederos.

AutorContreras Juarez, Arturo
CargoCaso de estudio - Ensayo

Analysis of time-series on the forecast of the demand of storage of perishable products

Analise de series temporais na previsao da procura para o armazenamento de mercadorias pereciveis

  1. Introduccion

    Los alimentos perecederos requieren de un especial cuidado que asegure la prolongacion de su vida util, garantizando su disponibilidad a traves del adecuado almacenamiento. Actualmente, esta necesidad se hace mas notoria, por los cambios en los habitos de los consumidores y su tendencia al aumento del consumo tanto de productos congelados como frescos. De acuerdo con la Food and Agriculture Organization (FAO), la demanda de los productos perecederos es constante a lo largo del tiempo, no siendo asi su produccion, por lo que el almacenamiento es comunmente utilizado para asegurar el aprovisionamiento de los mercados por el mayor tiempo posible; tambien puede ser usado como > (Lopez, 2003, p. 49).

    Asi, las exigencias alimenticias demandadas por la sociedad actual hacen que con mayor frecuencia se construyan mas y mejores centros logisticos y almacenes, los cuales ademas del propio hecho de acumular gran cantidad de productos alimenticios perecederos, permitan distribuir los productos con mayor rapidez a los diversos puntos de consumo a los que sirven. Por lo tanto, la temperatura juega un papel crucial en el manejo, procesamiento, distribucion y almacenamiento de dichos productos. Un adecuado control de temperatura es imprescindible para que los productos alimenticios perecederos maximicen su vida util y que a su vez esto permita una adecuada comercializacion de los mismos. Al respecto, > (Medina, 2009, p. 1013).

    Adicionalmente, Medina (2009) hace referencia a la importancia economica que tiene la cadena de frio en el plano mundial, la cual calcula tener un valor aproximado de 80.660 millones de dolares anuales, sin contar el mercado farmaceutico. De acuerdo con datos del Instituto Internacional del Frio, las perdidas de productos alimenticios derivadas del manejo, almacenamiento y transporte inadecuados en los paises en desarrollo ascienden hasta un 50%, mientras que en naciones avanzadas con instalaciones frigorificas adecuadas solo alcanzan cerca del 10% (Medina, 2009).

    Los almacenes son parte fundamental en el desarrollo, tanto de estrategias en la cadena de suministro como en la logistica. En este sentido, Pindyck y Rubinfeld (2001) mencionan que los almacenes estan involucrados tanto en las diferentes etapas de la cadena de suministro, como en los distintos procesos internos de las empresas, por el aprovisionamiento, manipulacion de materiales, y el almacenamiento o aseguramiento de los productos. De esta forma, > (Sarroca y Torres, 2006, p. 31). No obstante, > (Munoz, 2014, p. 3).

    Por lo tanto, existe una serie de iniciativas para enfrentar la incertidumbre y un mejoramiento en el desempeno en la cadena de abastecimiento y la exactitud del pronostico, donde la idea principal es que los tomadores de decisiones trabajen en toda la cadena para determinar las estrategias de inventarios y reaprovisionamiento a traves de la recuperacion y analisis de datos historicos, conocidos como series de tiempo, estableciendo una coordinacion con los pronosticos (Arango, Adame y Zapata, 2010).

    Dado lo anterior, se debe tener en cuenta que > (Erossa, 2004, p. 58). De esta manera, la importancia de un pronostico deriva en que las imprecisiones no se pueden separar de la realidad, haciendo que todas las organizaciones operen en un ambiente de inseguridad. Por esto, para disminuir el riesgo en la toma de decisiones gerenciales u operacionales y poder modelar lo que pasara en el futuro, asi como para matizar esa percepcion de incertidumbre, es importante hacer uso de toda la informacion disponible actual y del pasado, y no solo basarse en supuestos, con el fin de evitar malas decisiones; tambien se debe considerar que los modelos de toma de decisiones se apegan a la realidad de la empresa y no a la del entorno, pues una creencia racional no necesariamente es una creencia verdadera (Arrendondo y Vazquez, 2013). Por consiguiente, > (Hanke y Wichern, 2006, p. 5).

    En este sentido, los pronosticos aplicados a la demanda de almacenamiento permiten determinar, de manera eficiente, tanto el tamano del almacen como el diseno interior de una nueva instalacion, o en instalaciones ya existentes, el desarrollar un plan de mejora en el diseno interior que soporte el crecimiento esperado, lo cual permita anticiparse a las necesidades de los clientes o consumidores, enfocandose en incrementar las ganancias con un alto nivel de servicio. Especificamente, > (Velazquez, Franco y Garcia, 2009, p. 39).

    Dada la importancia del almacenaje de dichos productos en paises en desarrollo, como Mexico, el presente articulo se orienta al uso y aplicacion de tecnicas de pronosticos de series de tiempo, mediante el analisis de informacion pasada, permitiendo seleccionar la tecnica de pronostico con el fin de estimar el volumen de ingresos y egresos de productos alimenticios perecederos en camaras frigorificas de un almacen en una empresa mexicana. Dichos pronosticos buscan valorar el volumen de movilidad de ingresos y egresos en los productos perecederos, validando la capacidad a la que trabaja dicha camara e identificando si es necesario instalaciones adicionales para el manejo de la creciente demanda, asi como la orientacion a los tomadores de decisiones en los requerimientos de personal y recursos necesarios para una mejor movilidad de los productos.

    El caso de estudio esta estructurado de la siguiente manera: en la segunda seccion se describen los aportes mas relevantes de las tecnicas de pronosticos, se justifica la importancia de planear con pronosticos y se revisa la metodologia seleccionada en la aplicacion del caso de estudio. La tercera seccion describe el caso de estudio, respetando el acuerdo de confidencialidad con la empresa, y se realiza la discusion de los primeros resultados del analisis de la informacion. Finalmente, en la cuarta y quinta secciones, se analizan los resultados obtenidos, se revisan futuras lineas de trabajo y se plantean preguntas de discusion.

  2. Marco teorico

    Los autores Hanke y Wichern (2006) mencionan que para que las organizaciones grandes, medianas o pequenas, privadas o publicas, puedan reducir el grado de incertidumbre causado por el cambio constante del entorno, deben respaldar sus decisiones en algo mas que la experiencia o la intuicion, deben respaldarlo en la elaboracion de pronosticos precisos y confiables que sean suficientes para satisfacer las necesidades en la planeacion de la organizacion.

    Por su parte, Torres (2011) menciona que en la practica es posible clasificar estos planes en multiples tipos; sin embargo, solo se hara enfasis en delimitar algunas de las areas dentro de la empresa donde es necesaria la intervencion de un pronostico. Para Arango et al. (2010) estas aplicaciones pueden ser muy diversas, como predecir el presupuesto de ventas, o bien estimar el tipo y numero de operaciones para producir un producto, o quiza apoyar el estudio de mercado para la incorporacion de nuevos productos, almacenaje o servicios de la empresa, el cual es esencial para una eficiente cadena de suministro. La idea principal de esta filosofia es que se trabaje mancomunadamente en toda la cadena para determinar las estrategias de inventario y reaprovisionamiento que mas beneficios tengan para todos los participantes que realicen esfuerzos para alinear sus pronosticos y, consecuentemente, lograr la disminucion de inventarios y aumentar asi la rentabilidad para todos los participantes.

    La utilizacion de sistemas de pronosticos en modelos de gestion de inventarios ha sido estudiada e implementada por varios expertos. Al respecto, Gutierrez y Vidal (2008) mencionan que los sistemas tradicionales de control de inventarios utilizan tecnicas como la suavizacion exponencial para pronosticar la demanda de productos de alta rotacion como los productos perecederos. Por su parte, Gallego y Toktay (2003) pronostican las demandas estacionarias de productos de alta rotacion mediante el uso de pronosticos dinamicos, mientras que Vidal, Londono y Contreras (2004) utilizan las tecnicas de pronosticos en diversas operaciones de industrias locales de productos perecederos; particularmente, estos autores aplican tecnicas de pronosticos sencillas como la suavizacion exponencial y promedios moviles simples para el departamento de compras de una bodega central de productos. Asi, la eleccion del metodo a utilizar depende de diversos factores tales como el contar con informacion historica, el tipo de producto y el uso que la empresa desea darle a los pronosticos. Ante ello, cada empresa debera evaluar sus caracteristicas y definir que metodo es el mas adecuado.

    Complementando lo anterior, se debe tener en cuenta que > (Velazquez, Dyner y Souza, 2006, p. 139).

    Los metodos de pronosticos se pueden clasificar en 3 grupos: cualitativos, de proyeccion historica, y causales. Respecto a los metodos cualitativos, > (Ballou, 2004, p. 291); por lo tanto, se deben utilizar cuando los datos historicos del producto son escasos o nulos, como en el caso de productos nuevos o ante cambios en la politica gubernamental. Entre los metodos cualitativos mas utilizados se tiene el metodo de las expectativas del usuario, metodo de la opinion de la fuerza de ventas y metodo Delphi, los cuales > (Medina y Ortegon, 2006, p. 217).

    Por el contrario, los metodos de proyeccion historica > (Masini y Vazquez, 2014, p.25). Los metodos basados en datos historicos, considerados como el metodo de series de tiempo, consisten en el uso de metodos analiticos, para poder determinar las tendencias y las variaciones estacionales. De esta forma, cuando se trabaja con series de tiempo, una de las preguntas mas importantes que se debe hacer el investigador sobre esta es: ?cual es el proceso generador de datos (en ingles, data generating process [DGP]) del que proviene la muestra...

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