Espichán jhon__análisis_propuesta_pronósticos_gestión_de_inventarios

INFORME DE SUFICIENCIA PROFESIONAL - ISP
UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DEL PERÚ
Facultad de Ingeniería Industrial y Mecánica
Carrera Profesional de Ingeniería Industrial
Informe de Suficiencia Profesional para optar el Título
Profesional de Ingeniero Industrial
“Análisis y propuesta de mejora para la
gestión de inventarios de repuestos mediante
uso de pronósticos de la demanda en Diebold
Perú S.R.L.”
Bachiller:
Espichán Uscamaita, Jhon Alex
LIMA – PERÚ
2015

ii
DEDICATORIA
Dedico este trabajo, fruto de mi esfuerzo, sacrificio y
entrega profesional a ellos: mis padres, Manuel Y
Eulalia, que son pilares y ejemplo de la
perseverancia y de vida; a mis hermanos, Richard,
Manuel y Rocío, por depositar su confianza en mí.

iii
AGRADECIMIENTO
A Dios por haberme permitido tener la fuerza, salud y
perseverancia para el logro de mis objetivos; a mis
padres por darme una educación digna, guiarme por
el buen camino y sus sabios consejos. A mi ahijado
Ítalo, por ser mi fuente de inspiración y a Alejandra
por su apoyo en mi trabajo.

iv
RESUMEN
El presente informe tiene como finalidad implementar la metodología de pronósticos
cuantitativos para así mejorar la gestión de inventarios de repuestos en la empresa, es
así que su objetivo general será identificar el modelo de pronóstico adecuado que corrija
la cantidad de pedido de repuestos, con el fin de optimizar las operaciones, la gestión de
abastecimiento y agilizar la entrega de pedidos, a través del uso de pronósticos y un
sistema eficiente de pedidos.
El primer paso como parte del desarrollo del informe será, la identificación del problema
que afecta la operación, en este caso la gestión de inventarios. Luego se analizarán los
datos y procesos actuales mediante cuadros, diagramas y finalizando con diagnósticos.
Se identificó que no existe la política del stock de seguridad siendo imprescindible para
este tipo de negocio. Luego se aplicará las herramientas teóricas elegidas con el fin de
simular los datos históricos y obtener mejoras en los indicadores. En forma paralela se
identificarán los tiempos promedios de pedidos que ordenará la gestión del
abastecimiento y disminuirá costos debido a la consolidación de cargas. Se establecerá

v
una política de stock por cada artículo, que dependerá del nivel de servicio propuesto por
la empresa y así evitar retrasos en las entregas.
Finalmente se analizarán las mejoras esperadas. Los resultados demuestran que el uso
de pronósticos cuantitativos mejorará la exactitud del pronóstico actual cualitativo,
obteniendo un impacto económico mensual de $12,933.69 basado sólo en 12 artículos.
Así también, la identificación de los artículos más importantes, producto de la clasificación
ABC, aportará en las decisiones de compra evitando gastos innecesarios.
Por otro lado el cálculo de frecuencia de compra y la mejor elección de cual vía elegir,
aérea o marítima, significará un ahorro anual de $16,267.65.

vi

vii
ÍNDICE GENERAL
ÍNDICE GENERAL .......................................................................................................... vii
ÍNDICE DE GRÁFICOS....................................................................................................ix
ÍNDICE DE TABLAS..........................................................................................................x
INTRODUCCIÓN............................................................................................................. xii
CAPÍTULO I: PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN.............................................................. 1
1.1 Planteamiento del problema................................................................................ 1
1.2 Formulación del problema................................................................................... 4
1.2.1 Problema general ........................................................................................ 4
1.2.2 Problemas específicos................................................................................. 4
1.3 Justificación e importancia .................................................................................. 4
1.4 Limitaciones........................................................................................................ 6
1.5 Antecedentes de la investigación........................................................................ 6
1.6 Objetivos de la investigación..............................................................................10
1.6.1 General.......................................................................................................10
1.6.2 Específicos.................................................................................................10
CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO....................................................................................11
2.1 Bases teóricas ...................................................................................................11
2.1.1 Logística y cadena de suministro................................................................11
2.1.1.1 Logística..............................................................................................11
2.1.1.2 Cadena de suministro..........................................................................12
2.1.2 Gestión de abastecimiento .........................................................................13
2.1.2.1 El nivel de servicio al cliente y su importancia .....................................14
2.1.3 Gestión de inventario..................................................................................15
2.1.3.1 Definición de inventarios......................................................................16
2.1.3.2 Propósitos del inventario .....................................................................16
2.1.3.3 Tipos de demanda...............................................................................18
2.1.3.4 Tipos de inventario ..............................................................................18
2.1.3.5 Sistema de control de inventario..........................................................19
2.1.3.6 Clasificación ABC................................................................................22
2.1.4 Pronósticos.................................................................................................24
2.1.4.1 Definición.............................................................................................24
2.1.4.2 Patrones de la demanda......................................................................25
2.1.4.3 Tipos de pronóstico .............................................................................26
2.1.4.4 Errores de pronóstico ..........................................................................39
2.2 Definición de términos........................................................................................41

viii
CAPÍTULO III: MARCO METODOLÓGICO .....................................................................43
3.1 Hipótesis ............................................................................................................43
3.1.1 Hipótesis general........................................................................................44
3.1.2 Hipótesis específica....................................................................................44
3.2 Variable..............................................................................................................44
3.2.1 Definición conceptual de variables..............................................................44
3.2.2 Definición operacional de las variables.......................................................45
3.3 Metodología .......................................................................................................45
3.3.1 Tipo de estudio...........................................................................................46
3.3.2 Diseño de investigación..............................................................................46
3.4 Método de investigación.....................................................................................47
3.5 Técnica e instrumento de recolección de datos..................................................47
3.6 Métodos de análisis de datos.............................................................................47
CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA PARA LA SOLUCIÓN DEL PROBLEMA ......................48
4.1 Alternativas de solución .....................................................................................48
4.1.1 Análisis del planeamiento actual.................................................................48
4.1.2 Diagnóstico del planeamiento actual ..........................................................52
4.2 Solución del problema........................................................................................54
4.3 Recursos humanos y equipamiento ...................................................................57
CAPÍTULO V: ANÁLISIS Y PRESENTACIÓN DE RESULTADOS...................................59
5.1 Análisis y diagnóstico política de stock y colocación de órdenes de compra......59
5.1.1 Análisis de la política de stock y colocación de órdenes de compra ...........59
5.1.2 Diagnóstico de la política de stock y colocación de órdenes de compra .....62
5.1.3 Nivel de servicio al cliente...........................................................................63
5.2 Desarrollo de la propuesta aplicando las herramientas teóricas elegidas...........64
5.2.1 Nueva metodología de planificación ...........................................................65
5.2.2 Nueva política de stock...............................................................................70
5.2.3 Análisis y control de frecuencia de órdenes de compra ..............................72
5.3 Análisis de las mejoras esperadas .....................................................................85
5.3.1 Mejora de planeamiento .............................................................................85
5.3.2 Mejora de frecuencia de órdenes de compra..............................................88
CONCLUSIONES............................................................................................................90
SUGERENCIAS...............................................................................................................92
REFERENCIA BIBLIOGRÁFICAS ...................................................................................94
ANEXOS..........................................................................................................................96

ix
ÍNDICE DE GRÁFICOS
Gráfico 1: Ciclo de abastecimiento............................................................................................. 14
Gráfico 2: El inventario oculta problemas.................................................................................. 15
Gráfico 3: Gráfico típico de un análisis ABC............................................................................. 23
Gráfico 4: Patrones de la demanda............................................................................................ 26
Gráfico 5: Representación gráfica del promedio móvil............................................................ 33
Gráfico 6: Clasificación de pronósticos...................................................................................... 39
Gráfico 8: Diagrama de Gantt de la solución del problema.................................................... 55
Gráfico 9: Formato de pedido de repuestos.............................................................................. 60
Gráfico 10: Inventario con una nueva política de stock........................................................... 72

x
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 1: Aplicaciones del pronóstico de la demanda .............................................................. 28
Tabla 2: Clasificación de métodos cualitativos, según horizonte y costo............................. 29
Tabla 3: Ejemplo de periodo promedio móvil............................................................................ 32
Tabla 4: Valor de coeficiente α según tipo de demanda......................................................... 36
Tabla 5: Forecast accuracy del 2014 ......................................................................................... 51
Tabla 6: Peso total en kilogramos importados durante el 2014............................................. 61
Tabla 7: Lead time de proveedores de repuestos Diebold y NCR ........................................ 62
Tabla 8: Fill rate DBD Consumible y DBD Reparable - 2014................................................. 64
Tabla 9: Clasificación ABC de los repuestos más rotables .................................................... 65
Tabla 10: Indicadores de error de pronóstico ........................................................................... 66
Tabla 11: Metodologías de planificación ................................................................................... 66
Tabla 12: Indicadores de error del artículo 1 ............................................................................ 67
Tabla 13: Mejores indicadores de error del artículo 1 ............................................................. 69
Tabla 14: Resumen de las metodologías de planificación por artículo................................. 69
Tabla 15: Stock de seguridad...................................................................................................... 71
Tabla 16: Volumen anual importado de repuestos - 2014...................................................... 73
Tabla 17: Tarifas aéreas de importación ................................................................................... 73
Tabla 18: Datos logísticos de artículos importados por proveedor ....................................... 74
Tabla 19: Costos de importación aérea para la simulación de frecuencias......................... 74
Tabla 20: Simulación de costos por importación aérea .......................................................... 76
Tabla 21: Costos de importación marítima para la simulación de frecuencias ................... 79
Tabla 22: Simulación de costos por importación marítima..................................................... 80

xi
Tabla 23: Stock de seguridad con metodología aplicada ....................................................... 84
Tabla 24: Comparativo de forecast accuracy para el artículo 1............................................. 86
Tabla 25: Impacto económico de mejora de pronóstico.......................................................... 87
Tabla 26: Resultado de frecuencias por vía de transporte..................................................... 88
Tabla 27: Optimización de costos anuales de importación .................................................... 89

xii
INTRODUCCIÓN
Actualmente Diebold Perú cuenta con el 70% del mercado peruano abastecido por
cajeros de la marca Diebold. Esto significa un gran movimiento de llamadas, correos que
solicitan atenciones para solucionar averías que presenta los cajeros. Indicadores
demuestran que en promedio existen 914 fallas mensualmente. Es por ello que atender al
cliente en forma oportuna se vuelve una prioridad para evitar generar desprestigio tanto
para Diebold como para el cliente.
De esta manera el presente trabajo se elaboró para mejorar la gestión de inventarios a
través de pronósticos. Está constituido de 5 capítulos que abarcará desde la identificación
del problema hasta la presentación de los resultados en términos monetarios. El primer
capítulo dará a entender las condiciones en las cuales se desarrolla la empresa, se
explicará las limitaciones del desarrollo del informe, la clara justificación del trabajo y los
objetivos del mismo.
En el segundo capítulo se muestra el marco teórico; es decir, las bases conceptuales
para entender las teorías y herramientas necesarias para implementar las mejoras al

xiii
diagnóstico de la empresa. Esto permitirá al lector familiarizarse con los métodos a
utilizarse en los siguientes capítulos.
El tercer capítulo se trabaja la parte metodológica en donde se identificará las hipótesis,
las variables dependientes e independientes del trabajo, la metodología a seguir para el
cálculo de los datos y el método de análisis de los datos, en donde se mostrarán los
resultados que se encuentran en el último capítulo.
En el capítulo 4, se hace referencia a la metodología para la solución del problema. Se
tendrá en cuenta que primero se analizará el estado actual del área a mejorar para luego
realizar su diagnóstico. Después se listarán las alternativas de solución que ataquen al
problema identificado en el capítulo 1. En base a las limitaciones se escogerá la mejor
alternativa de solución la cual se desarrollará a lo largo del capítulo 4. Se dará una breve
explicación sobre la solución elegida y un cronograma de actividades para el desarrollo
de la solución. Por último se listarán los recursos humanos y equipamiento necesarios
para que se logre con éxito la solución del problema.
En el capítulo 5, se analizará en primer lugar la política de stock y la colocación de
órdenes de compra, se explicará cómo se realizan los cálculos de cantidades a pedir y
cuáles medidas tienen en cuenta para mantener un nivel aceptable de inventario.
También se nombra el nivel de servicio al cliente, que será de importancia para el cálculo
del stock de seguridad. Se muestra el fill rate actual que maneja la empresa, que viene a
ser el nivel de satisfacción con el cliente. En segundo lugar se desarrollará la propuesta
pero utilizando la solución elegida. Se someterá la data histórica a las herramientas,
métodos seleccionados para obtener datos pronosticados. Se obtendrán las nuevas
metodologías de pronósticos, el stock de seguridad y se elegirá la óptima frecuencia de
compra. Terminado esto, se recalculará el stock de seguridad en base a la frecuencia
óptima ya que depende directamente de este dato. Se planteará el modelo se sistema de
revisión periódica para obtener la cantidad próxima a pedir por artículo. Y por último se

xiv
analizarán las mejoras obtenidas debido a la solución propuesta. Estas se presentarán en
forma cualitativa y cuantitativa, expresadas en dólares ahorrados en forma anual. Todo
esto a beneficio de la empresa.

1
CAPÍTULO I
1PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN
1.1 Planteamiento del problema
Toda empresa lucrativa tiene como base fundamental la compra y venta de bienes o
servicios, entendiéndose como compra a los productos y/o materiales requeridos para el
proceso productivo. Es a partir de aquí la importancia del control del stock, para evitar
romper la cadena productiva en la empresa a desarrollar.
El inventario constituye la partida del activo corriente que se encuentra lista para la venta
o para ser parte del proceso productivo, y que cuyo valor expresado en el balance se
valoriza al costo de adquisición actual. Es por ello la importancia de los inventarios en las
finanzas de una empresa, pues pueden afectar significativamente en los ratios de la
empresa.
La empresa bajo estudio está enfocada en ofrecer el mejor servicio de atención al cliente
y el servicio post venta, colocándose como objetivo estratégico un tiempo de respuesta
ágil frente a los problemas que presenten los cajeros y/o equipos terminales de venta.
Diebold Perú brinda soporte a los cajeros automáticos y equipos terminales de venta,
esto se puede traducir en dar solución a los diferentes eventos que puedan encontrarse

2
en estos dispositivos ya sea por mal funcionamiento, rotura de piezas, desgaste de
piezas, cambio de software, entre otras eventualidades.
Si miramos los inventarios, se podrá identificar dos (2) aspectos que suman gran
importancia en las labores del día a día; las roturas de stock y el exceso de inventario.
1) El exceso de inventario, significa tener un dinero ocioso, el cual consume recursos de
la empresa pero a su vez ofrece un buen nivel de servicio, esto debido a que siempre se
encontrará el repuesto para su rápida utilización. Cabe resaltar que el mantener un
inventario elevado puede conllevar a eventos no deseados como la pérdida de repuestos,
deterioro de la calidad, entre otros.
La iniciativa es buena pero las consecuencias son graves, claro ejemplo es en la
realización de inventarios anuales cuando se encuentra una baja exactitud de inventarios
por debajo del 60% reincidiendo en los reconteos y como consecuencia incremento en
los costos de almacenaje.
2) Las roturas o quiebres de stock es todo lo contrario. Esto se origina cuando no existe
el stock disponible para el uso de estos ítems y cuya fecha de abastecimiento puede ser
o no, conocida. Este escenario es el que también se experimenta en Diebold Perú, y lo
que genera es una demanda insatisfecha que puede estar acompañada en conflictos
entre las áreas, retraso en las atenciones a los clientes externos, penalidades según sea
el caso e incluso desprestigio de la empresa.
Para contrarrestar este problema, la empresa recurre a las compras de urgencia que se
pueden conseguir en forma local o como importación, pero los precios operativos
incrementan de manera desmesurada generando un gran impacto sobre la rentabilidad
de la empresa.
Todo esto, el exceso de inventario y las rupturas de stock, son problemas que se
presentan si no se tienen políticas de inventario. Un gran desafío es determinar el punto
de equilibrio entre estos 02 problemas para evitar altos costos operativos.

3
Desde hace 22 meses aproximadamente, el pedido de repuestos ha sido encargado al
área de almacén conjuntamente con el área de Depot (área de reparaciones), cuya
finalidad es determinar la cantidad de compra basándose en conocimientos empíricos,
consultas internas a los técnicos y revisión periódica del stock de los repuestos a través
del sistema ERP que se utiliza actualmente.
El tiempo de entrega en el almacén que consideran es de 15 días, pudiendo este ser
cumplido o a veces no, afectando el target del fill rate para éste último caso.
El personal del almacén (almaceneros) tiene más de 06 años laborando en la empresa y
su aporte para un buen manejo de inventarios no suma, en gran magnitud, a los objetivos
de la empresa.
Desde hace 02 años que se realizan inventarios anuales con el mismo proveedor, y la
inexactitud de inventarios es alta. Se cuenta con filtro de contratación de personal, como
exámenes de polígrafo, evaluaciones psicológicas pero aun así existen pérdidas de los
repuestos.
Muchos factores externos intervienen en el incumplimiento de entrega afectando
significativamente las operaciones y perjudicando el nivel de servicio hacia el cliente.
La gestión de inventarios es importante en todo aspecto, primero por pertenecer a la
gestión de la cadena de suministros cuyo aporte al manejo logístico integral es de gran
envergadura para la planificación, dirección, almacenamiento y control del flujo de
materiales desde el proveedor del proveedor hasta el cliente del cliente.
La finalidad de este informe es proponer una mejora notable para la gestión de
inventarios que pueda establecer lotes de compra pensado en las pérdidas posibles y en
satisfacer al cliente interno y externo, todo esto desarrollado en la empresa Diebold Perú
S.R.L.

4
1.2 Formulación del problema
1.2.1 Problema general
¿En qué magnitud la identificación del modelo de pronóstico adecuado corrige la cantidad
de pedido de repuestos de la empresa Diebold Perú S.R.L.?
1.2.2 Problemas específicos
a. ¿Cómo beneficiará la práctica de modelos de pronósticos cuantitativos de los
modelos de pronósticos cualitativos?
b. ¿Cómo una clasificación ABC identificará y segmentará los repuestos más críticos
de la empresa Diebold Perú S.R.L.?
c. ¿De qué manera el cálculo de la frecuencia de orden de compra para los
repuestos más críticos generará un ahorro para la empresa?
1.3 Justificación e importancia
El reciente cambio directivo en el área de procurement a nivel regional de Diebold, ha
generado nuevos objetivos para las empresas vinculadas, entre ellas Diebold Perú. Uno
de los objetivos más impactantes es lograr un ahorro significativo para el 2015 y esto se
puede dar de diversas formas para lograrlo.
Según el portal de Diebold (DIEBOLD INC., 2015) el servicio de mantenimiento de los
cajeros de su marca y de su competencia ha sido desde inicios su constante
preocupación, ya que al brindar un buen servicio y respuesta oportuna a los
requerimientos del cliente, es un diferenciador claro que agrega valor frente a la
competencia.
Desde su debut a fines de la década de los sesenta, los cajeros automáticos se han
convertido en herramientas indispensables del día a día para muchas personas. Según la
revista de información general de USA (TIME, 2008), la idea de los canales de
autoservicio es una de las tecnologías que está cambiando al mundo.

5
Según el boletín mensual de ASBANC (ASBANC, 2015), el número de cajeros
automáticos y cajeros corresponsales son de 7,385 y 28,786 unidades respectivamente.
Se refleja el interés de las entidades privadas en expandir su red de atención a lo largo
territorio nacional debido a la tendencia positiva que se registra.
Así también, el soporte que se realiza a estos cajeros automáticos es constante, es así
que Diebold da soluciones diversas dando frente a problemas cotidianos, tales como:
vandalismo, garantía de piezas, roturas de partes del cajero, cajeros desabastecidos,
cambio de software, entre otros.
La diversidad de partes para las marcas Diebold y NCR son numerosas, generando la
necesidad de contar con un mix de repuestos en el almacén para poder atender al cliente
y evitar demandas insatisfechas para la empresa; siendo este punto clave por el cual se
preocupa la empresa en estudio.
Durante el periodo de julio-2014 a diciembre-2014, Diebold ha dado soporte a cajeros
automáticos de reconocido banco privado y se calcula que el promedio mensual de
siniestros y/o eventos notificados a Diebold Perú es de 914 fallas por hardware o
vandalismo que involucra el cambio de repuestos a los cajeros Diebold y de la
competencia.
Es importante recalcar que el tener inoperativo un cajero por falta de estos repuestos
representa una pérdida monetaria y sobretodo genera desprestigio para el cliente o
banco. Es por ello, que el atender al cliente en el momento, lugar y cantidad adecuada es
prioridad para Diebold Perú, todo esto apoyado en ofrecer una excelente gestión de
inventarios con un excelente ciclo de abastecimiento.
Por último, el tener una correcta gestión de inventarios optimizará el pedido de repuestos,
logrando que los pedidos sean realizados en lotes económicos, obteniendo ahorros que
sumarán al cumplimiento del objetivo propuesto por el procurement manager hacia
Diebold Perú.

6
1.4 Limitaciones
Las limitaciones que presenta éste informe de suficiencia profesional son las siguientes:
- La confiabilidad del resultado del análisis de la data histórica, debido a que el
sistema ERP se implementó en mayo del 2014 y anterior a esa fecha la
recolección de datos era manual.
- El tiempo para el desarrollo de este informe, que implica no realizar una
investigación a detalle de las diversas casuísticas en la gestión del inventario.
- El tiempo para la investigación en medios físicos como bibliotecas y/o revistas, ya
sea por los horarios de trabajo o por los horarios de atención de dichas
bibliotecas, solo pudiendo obtener información de medios electrónicos.
- La ubicación del almacén es diferente a la del área administrativa, en la cual yo
trabajo, limitándome a vivir la experiencia en el almacén y así identificar otros
problemas que refuercen la investigación.
1.5 Antecedentes de la investigación
TESIS 1
Autor: José Sebastián Argüello Montejo
Título: Gestión de Inventarios en Madecentro Colombia S.A.
Año: 2008
Institución: Universidad Nacional de Colombia, Medellín.
RESUMEN
Garantizar niveles óptimos de inventario y abastecimiento continúo en las
comercializadoras, es sin duda alguna la tarea primordial de todo analista de inventarios.
Este trabajo tiene como objetivo diseñar un sistema de clasificación del inventario en la
comercializadora MADECENTRO COLOMBIA S.A. y lograr así un mejoramiento en la
gestión de inventarios de la empresa. El informe contiene inicialmente una descripción de
los conceptos de gestión de inventarios e indicadores logísticos, fundamentados en la

7
clasificación de los productos según su rotación y haciendo uso de material actualizado
sobre el tema. Se presenta un análisis sobre la clasificación hecha al inventario de la
compañía, seguido de un diagnóstico realizado a los artículos de mayor importancia
según el criterio que se maneja en la comercializadora.
TESIS 2
Autor: Raúl Augusto Álvarez Tanaka
Título: Análisis y propuesta de implementación de pronósticos y gestión de inventarios en
una distribuidora de productos de consumo masivo.
Año: 2009
Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú.
RESUMEN
En el presente trabajo se ha realizado el análisis de los procesos de gestión de
inventarios y de la planificación de las compras realizadas en una distribuidora de
productos de consumo masivo que tiene cerca de dos años funcionando.
La propuesta de mejora se basa en dos puntos que a su vez se complementan:
Implementar pronósticos de ventas y mejorar la gestión de los inventarios
Éste estudio demuestra que bajo una clasificación ABC logra identificar los ítems
localizado en el almacén y deducir que el 20 % de los ítems corresponden al 80% del
valor monetario del almacén y que el 80 % de los ítems responden al 20% del valor del
almacén. Se puede concluir que la clasificación ABC demuestra una importante
herramienta para determinar que productos son los que representan un gran valor de
dinero paralizado en nuestro almacén y a partir de ello tomar decisiones estratégicas para
dar más rotación a los productos.

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TESIS 3
Autor: Ricardo André Cárdenas Zanabria
Título: Análisis y propuestas de mejora para la gestión de abastecimiento de una
empresa comercializadora de luminarias.
Año: 2013
RESUMEN
Resaltan mucho la importancia de establecer una política de inventario y que debido a
éste análisis el ahorro generado por importación, dependiendo de los lotes económicos
de compra, resultará beneficioso por proveedor, ya que no estrictamente es necesario
comprar con periodicidad mensual un repuesto, sino con periodicidad trimestral o
semestral previa simulación de lotes económicos de compra.
Es por ello que la presente tesis, se enfoca en proponer alternativas de mejora en la
gestión de abastecimiento en una de las empresas más competitivas del mercado, con el
propósito de mejorar la fiabilidad, rentabilidad y competitividad de la misma. Para ello se
propuso la implementación de un nuevo sistema de planeamiento que permite tener un
control en los costos totales de inventario (almacenaje más costos de importación), una
nueva política de stock, analizando la variabilidad de la demanda, lead time de los
productos y el inventario promedio; y teniendo un control riguroso en las frecuencias de
órdenes de compra de abastecimiento.
TESIS 4
Autores: Karen Verónica Ramos Menéndez y Enrique Miguel Flores Aliaga
Título: Análisis y propuesta de implementación de pronósticos, gestión de inventarios y
almacenes en una comercializadora de vidrios y aluminios.
Año: 2013

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RESUMEN
La presente tesis demuestra que existen ventajas económicas y estratégicas que no son
identificadas ni practicadas por empresas pequeñas y medianas en el rubro de
comercializadoras de vidrio y aluminio, y que de empezar a hacerlo se puede obtener
beneficios económicos significativos. Estas herramientas están aplicadas especialmente
en el área logística.
La presente tesis explica como un almacén ordenado que cuente con sus objetivos bien
definidos, la infraestructura adecuada, los procedimientos bien estructurados, ayudarán a
la empresa en estudio a tener una buena gestión de inventarios. Esto se logra con la
colaboración de todo el personal y un pronóstico de la demanda basada en data histórica.
TESIS 5
Autores: Ronald Percy Refulio Sánchez y Diana Paola Rodríguez Gutiérrez
Título: Propuesta de un modelo de control y gestión de existencias en una empresa de
telecomunicaciones usando como herramienta de soporte los módulos MM - WM del
sistema SAP R/3.
Año: 2011
RESUMEN
El presente trabajo de investigación que comprende el desarrollo de un modelo de
Control y Gestión de Existencias en una Empresa de Telecomunicaciones, tiene como
objetivo primordial el planteamiento de una estrategia y metodología de abastecimiento y
control de existencias, que garantice ahorros significativos para la empresa, mediante la
gestión eficiente de la disponibilidad de los materiales en términos de cantidad, calidad,
nivel de servicio y oportunidad, empleando como herramienta de soporte los módulo MM
- WM del sistema SAP R/3.

10
La tesis explica en sus bases teóricas las distintas bases para llevar a cabo un buena
gestión de existencias, así pues la relación directa entre el fill rate y la exactitud de
inventario aportará en gran medida a un buen desarrollo de la productividad, debido a la
fácil búsqueda y confianza de ubicar dicha existencia en su lugar y cantidad adecuada.
1.6 Objetivos de la investigación
1.6.1 General
Identificar el modelo de pronóstico adecuado que corrija la cantidad de pedido de
repuestos de la empresa Diebold Perú S.R.L.
1.6.2 Específicos
a. Demostrar el beneficio de usar modelos de pronósticos cuantitativos de los
modelos de pronósticos cualitativos.
b. Identificar y segmentar los repuestos más críticos de acuerdo a criterios
establecidos utilizando la clasificación ABC.
c. Demostrar el ahorro generado determinando la frecuencia de órdenes de compra
de los repuestos más críticos.

11
CAPÍTULO II
2MARCO TEÓRICO
2.1 Bases teóricas
2.1.1 Logística y cadena de suministro
2.1.1.1 Logística
Según VISATEK (2013), el Consejo de dirección logística, una organización comercial
con sede en Estados Unidos, definió logística como: el proceso de planeamiento,
ejecución y control del flujo eficiente y eficaz del almacenamiento de bienes, servicios e
información relacionada desde el punto de origen hasta el punto de consumo con el fin de
ajustarse a los requerimientos del cliente.
Según Ballou (1999), la logística es todo movimiento y almacenamiento que parte desde
el punto donde se compran los materiales hasta el punto de consumo; así también
involucra el flujo de la información con el fin de dar un óptimo nivel de servicio al
consumidor a un costo razonable.
De acuerdo al TINS (2008), la logística busca direccionar estratégicamente la adquisición,
el movimiento, el almacenamiento de productos y el control de inventarios, así como todo

12
el flujo de información asociado, con el fin de maximizar la rentabilidad presente y futura
en términos de costos y efectividad.
Se puede deducir de estas 3 definiciones que la logística es esencial en la operación de
la empresa bajo estudio teniendo 03 funciones principales: planificar, ejecutar y controlar.
Se entiende como planificación al no solo hecho de pronosticar las ventas sino también
los requerimientos de materiales necesarios para la operación.
La función de ejecutar se refiere al cumplimiento de lo planificado para cumplir con los
transportes, materiales, almacenamiento y todo lo pertinente a la logística. Y por último al
control, pues de esta forma manejar ratios de cumplimiento o indicadores de gestión para
una buena administración de la logística en todos los aspectos.
Se debe comprender que logística ya no se refiere a sólo el transporte, como se entendía
a mediados del siglo XX en la logística militar. Actualmente, logística converge en varias
áreas, siendo estas el almacenamiento, la distribución, las compras o adquisición y el
transporte.
2.1.1.2 Cadena de suministro
Se puede considerar también a la logística como parte de la cadena de suministros, un
subsistema que integra la oferta y la demanda tanto dentro y fuera de la empresa y que
cuya función es no sólo las funciones internas de la empresa, sino también integrar todas
las actividades y áreas referentes a la logística con la intención de crear sinergias y se
puedan mejorar el desempeño de las partes involucradas.
Así pues Mentzer y otros (2001), definen la cadena de suministro como la coordinación
sistemática y estratégica de las funciones tradicionales del negocio y de las tácticas a
través de estas funciones empresariales dentro de una compañía en particular, y a través
de las empresas que participan en la cadena de suministros con el fin de mejorar el
desempeño a largo plazo de las empresas individuales y de la cadena de suministros
como un todo.

13
Según Krajewki y otros (2008), la cadena de suministro es la red de servicios, materiales
y flujos de información que vincula los procesos de relación con los clientes, surtido de
pedidos y relaciones con los proveedores de una empresa con los procesos de sus
proveedores y cliente.
2.1.2 Gestión de abastecimiento
Monterroso (2002), indica que la mayoría de las empresas para los procesos de
transformación del producto final necesitan de materiales o insumos, es ahí donde la
función del abastecimiento es la encargada de suministrar estos recursos.
La importancia de recibir la mercadería, del flujo de entrada de los insumos en el
momento preciso de utilización es importante pues repercute en toda la cadena. Por
ejemplo, el no haber realizado el pedido a tiempo, se refleja posteriormente en un retraso
de entrega al cliente. Así también el recibir la mercadería incompleta o errónea genera
costos pues las actividades de devoluciones o garantía consumen recursos de la
empresa.
Se puede decir también que la importancia del abastecimiento recae mucho en el
correcto flujo de los insumos o materiales, para de esta manera evitar roturas de stock y
en paralelo mantener un óptimo nivel de inventario.
Monterroso (2002) menciona que el ciclo de abastecimiento es aquella actividad en
donde interactúan en forma dinámica 04 principales actividades:
- Compras
- Recepción
- Almacenamiento
- Gestión de inventarios
El proceso de aprovisionamiento de insumos empieza con la recepción del material que
viene dado a partir de una adquisición habiendo sido programada periódicamente o
aleatoriamente.

14
Para el caso de adquisiciones periódicas se prepara un programa de abastecimiento de
acuerdo al pronóstico de la demanda y la política de inventario. Así pues, se deberá
definir el punto de reorden y la cantidad de lote económico a solicitar por cada pedido.
Una vez realizada la recepción, los insumos son enviados al almacén listos para ser
utilizados; y por último las existencias ubicadas estratégicamente en los inventarios
disminuirán hasta que el punto de reorden llegue a su límite y se realice un nuevo pedido.
Gráfico 1: Ciclo de abastecimiento
Fuente: Monterroso (2002)
2.1.2.1 El nivel de servicio al cliente y su importancia
Según Ballou (2004), el servicio al cliente se ha denominado un proceso de satisfacción
total, el cual se describe como el proceso integral de cumplir con el pedido (ya sea
manual o electrónicamente) desde la administración del pago, pick up del producto,
transporte del producto, entrega del producto, hasta el manejo de la posible devolución
del producto. El nivel de servicio al cliente será un indicador de cómo nos valora el cliente
luego de haber recibido su pedido.
El nivel de servicio del cliente se ha convertido hoy en día en un elemento importante
para cada empresa, ya sea como métrica de la eficiencia de las áreas y/o para realizar un
estudio de marketing de los principales clientes.

15
2.1.3 Gestión de inventario
Según Chase (2014), los visionarios han hablado sobre el eliminar, o al menos reducir
drásticamente el inventario de la cadena de suministro. Las cadenas más eficientes
deberían no tener inventario, en donde la oferta y la demanda, estarían en perfecta
armonía.
De hecho, el eliminar inventarios significaría una reducción considerable de costos
logísticos y una entrega mucho más dinámica.
La realidad es otra sin embargo. Muchas empresas han optado por optimizar sus
almacenes debido a la criticidad que estos presentan, los problemas ocultos y altos costo
logístico que significan.
Gráfico 2: El inventario oculta problemas
Fuente: Chase (2014)
El almacenamiento está catalogado como una actividad que no agrega valor, sin
embargo no es del todo cierto. Ejemplo podemos mencionar a una estación de bomberos,
que pasaría si no tuviesen mangueras o en un colegio, que pasaría si no tuviesen caja de
tizas, así pues podemos ir mencionando varios ejemplos y concluir que el
almacenamiento si agrega valor pero en diferentes formas.

16
2.1.3.1 Definición de inventarios
Según Chase (2014), son las existencias de una pieza o recurso utilizado en una
organización. Un sistema de inventario es el conjunto de políticas y controles con los
cuales se vigilan los niveles del inventario y determinan los que se van a mantener, el
momento en que es necesario reabastecerlo y las dimensiones de los pedidos.
Para el caso de servicio se deberá entender que inventarios hace referencia a los bienes
tangibles disponibles y a los suministros necesarios para administrar los servicios.
Actualmente, las empresas negocian con sus proveedores para definir las entregas
convirtiendo los “cuando” y “cuantos pedir” en “cuando” y “cuantos entregar”, para ello se
recurre a la clasificación de los suministros existentes en el almacén para identificar los
más importantes y tomar decisiones estratégicas en cuanto a la administración del
inventario y del abastecimiento de los mismos.
2.1.3.2 Propósitos del inventario
El inventario ha estado siempre presente en toda empresa, pues de alguna manera
facilita el rápido acceso a los materiales para iniciar las operaciones y por otra el atender
a los clientes evitando retrasos.
Según Chase (2014), las empresas mantienen un inventario por las siguientes razones:
- Mantener independencia entre operaciones
- Cubrir la variación de la demanda
- Flexibilidad en la programación de la producción
- Protección frente a retrasos de entrega de materias primas
- Aprovechamiento de descuentos basados en el volumen de compra
Sin embargo, Krajewki y otros (2008) indica que estos inventarios necesitan de inversión
de fondos para su mantenimiento, puesto que es una inversión no retornable y que afecta
los flujos de efectivo en una organización. Desde luego se busca el equilibrio entre el

17
tener y no tener inventario para así evitar altos costos por almacenamiento y ofrecer un
buen servicio al cliente.
Dentro de las funciones de los inventarios se pueden destacar 02 grandes rasgos: El
mejorar el servicio al cliente y la reducción de costos.
Según Ballou (2004), lo describe de la siguiente manera:
 Mejorar el servicio al cliente.- Las organizaciones que no cuenten con stock
suficiente para atender las necesidades inmediatas a los clientes resulta ser
crítico para las ventas y en forma colateral un desprestigio para la empresa; es
por ello, que el contar con un stock disponible para solventar estas urgencias se
vuelve imprescindible. El nivel con el cual un almacén pueda sostener un stock
disponible para estos eventos se le conoce como nivel de servicio al cliente
pudiendo mantener las ventas con el cliente e incluso aumentarlas.
 Reducción de costos.- Existen varias razones por la que mantener un inventario
logre reducir costos en la empresa e incluso cubrir los costos por el mismo
almacenamiento de los inventarios.
Primero, mantener inventarios alienta economía de compras y de transportación.
Un departamento de compras puede adquirir mayor volumen de productos a
cambio de un precio más razonable. Esto significa un ahorro total por compra que
puede compensarse con el costo de mantener inventarios.
Segundo, el adelantar las compras implica adquirir cantidades adicionales de
productos a un precio actual menor a que un precio mayor en un futuro, esto ya
sea debido a factores externos que puedan alterar los precios unitarios.
Tercero, en el sistema logístico pueden acontecer sucesos inesperados como
huelgas, desastres naturales u otro evento que tenga impacto para la adquisición
normal de los materiales, es por ello que un inventario disponible sirven como
contingencia frente a estas circunstancias.

18
2.1.3.3 Tipos de demanda
Según Chase (2014), clasifica la demanda de acuerdo a si ésta proviene de una pieza
final o de la pieza misma. Ésta característica divide a la demanda en: demanda
dependiente y demanda independiente
La demanda independiente, es en donde las demandas de varias piezas no guardan
relación entre sí; es decir, una pieza no depende de la otra para su fabricación. Para
determinar las cantidades de la demanda independiente a producir, recurren a su
departamento de ventas e investigación de mercados. Se generan a partir de decisiones
ajenas de la empresa. Se considera como demanda independiente a los productos finales
y también a las piezas de recambio.
La demanda dependiente, es aquella que se genera por decisiones propias de la
empresa y cuyo cálculo es relativamente sencillo. Aquí la necesidad de cualquier pieza es
resultado directo de la necesidad de otra que se ubica en un nivel superior, si lo vemos
desde el BOM.
Un claro ejemplo que podrá identificar la demanda independiente y dependiente es en la
manufactura de autos, en donde la cantidad de autos a vender o producir en el segundo
semestre del 2015 sería la demanda independiente resultado de un pronóstico, y la
demanda dependiente vendría a ser la cantidad de neumáticos, puertas, faros, etc.
Donde es una sencilla relación que dependerá de la cantidad de autos pronosticada.
2.1.3.4 Tipos de inventario
Según Ballou (2004), lo clasifica en 05 formas: inventario en tránsito, inventario para
especulación, inventarios cíclicos, inventario de seguridad e inventario obsoleto.
Por otro lado Krajewki y otros (2008) los clasifica según en la forma que se crearon. Para
identificarlos se basa en los conceptos y dependiendo de ello se toman gestaciones
específicas para cada una y así reducir inventarios.

19
 Inventario de ciclo
Es la porción del inventario que varía en forma directamente proporcional al tamaño del
lote. La frecuencia con que se hacen los pedidos y la cantidad de los mismos se
denomina dimensionamiento del lote. Se utiliza para la demanda constante y uniforme.
 Inventario de seguridad
Éste inventario se origina cuando el pedido de reaprovisionamiento se genera en una
fecha anterior a la fecha de utilización para cubrir las incertidumbres de la demanda,
tiempo de espera y los cambios en el abastecimiento. Crean un “colchón” frente a
entregas incompletas, mala calidad el producto, entre otros.
 Inventario de previsión
Son aquellos inventarios que se generan ante irregularidades de la oferta y la demanda.
Pueden también ser utilizados cuando los proveedores se ven amenazados ante huelgas
o limitaciones graves de capacidad
 Inventario de tránsito
Es el inventario que se mueve de un punto a otro a través del flujo de materiales. Pueden
ser los materiales que se mueven de una operación a otra, de la planta a un centro de
distribución o del centro de distribución al mayorista. Éste puede medirse como la
demanda promedio durante el tiempo de espera.
2.1.3.5 Sistema de control de inventario
Un sistema de control de inventarios es capaz de responder a 02 preguntas
fundamentarles: ¿cuánto debo pedir? y ¿cuándo debo pedir? Una característica
importante para este sistema es si el artículo en cuestión está sujeto a una demanda
dependiente o independiente. Para este caso el sistema se basa en la demanda
independiente que suele ser complicada debido a que está sujeta a la influencia de
factores externos.

20
Según Krajewki y otros (2008), clasifica el sistema de control de inventarios en 02:
Sistema de revisión continua, conocida como sistema Q, y el sistema de revisión
periódica, conocida como sistema P.
a)Sistema de revisión continua (Q)
También conocida como sistema de punto de reorden (ROP, reorden point system). Este
sistema se basa en llevar el control del inventario remanente de un artículo cada vez que
se hace un retiro para saber si es necesario realizar un nuevo pedido.
La cantidad Q a solicitar será fija pero el tiempo que transcurre entre los pedidos suele
variar y puede basarse en un EOQ, en una cantidad de cambio de precio o en una
política que establezca la gerencia.
Cuando la demanda futura es conocida y certera, el punto de re-orden será la demanda
durante el tiempo de reposición. En el caso de que la demanda futura no sea conocida,
será la demanda durante el tiempo de reposición más un inventario de seguridad como
contingencia a la incertidumbre.
Como se había explicado, para calcular el inventario de seguridad, se deberá conocer el
nivel de servicio, que es la probabilidad deseada de no quedarse sin inventario durante el
ciclo de pedido.
Asumiendo que la distribución de la demanda de distribuye normalmente durante el
tiempo de espera, el inventario de seguridad se calculará multiplicando la desviación
estándar durante el tiempo de entrega y la estimativa 𝑧 en base al nivel de servicio.
𝐈𝐧𝐯𝐞𝐧𝐭𝐚𝐫𝐢𝐨 𝐝𝐞 𝐬𝐞𝐠𝐮𝐫𝐢𝐝𝐚𝐝 = 𝐳 ∗ 𝛔 𝐋
Algunos planificadores de inventarios que utilizan sistemas manuales prefieren trabajar
con la desviación media absoluta (MAD, del inglés mean absolute desviation) y no con la
desviación estándar, puesto que la primera es más fácil de calcular. En términos simples
la desviación estándar sería igual a 1.25 veces la desviación media absoluta.

21
Finalmente se puede calcular el punto de re-orden (ROP) de la siguiente manera:
𝐑𝐎𝐏 = 𝐝 𝐋 + 𝐳𝛔 𝐋
Donde,
𝐑𝐎𝐏 = Punto de reorden
𝐝 𝐋= Demanda en el tiempo de reposición
𝐳= Nivel de servicio
𝛔 𝐋= Desviación estándar en el tiempo de entrega
b)Sistema de revisión periódica (P)
Un sistema alternativo de control de inventario es el sistema de revisión periódica (P),
conocida también como sistema de re-orden a intervalos fijos o sistema de re-orden
periódica, donde el inventario remanente se revisa en forma periódica y no en forma
continua.
Para determinar la cantidad de días fijos para la revisión del inventario, éste se puede
calcular en función del EOQ, dividiendo la demanda anual entre el EOQ, obteniendo así
la cantidad de pedidos al año y finalmente se divide los 300 días laborables del año entre
el número de pedidos para obtener el periodo entre pedidos. El tamaño de lote Q es
variable al final de cada revisión.
Al igual que el sistema de revisión continua (ROP), se deberá considerar el inventario de
seguridad. Su cálculo se basa en el producto del nivel de servicio z y la desviación
estándar de la demanda durante el tiempo de revisión y el tiempo de reposición,
obteniendo el siguiente cálculo:
𝑰𝒏𝒗𝒆𝒏𝒕𝒂𝒓𝒊𝒐 𝒅𝒆 𝒔𝒆𝒈𝒖𝒓𝒊𝒅𝒂𝒅 = 𝒛 ∗ 𝝈(𝑷+𝑳)
El cálculo de la desviación estándar viene dado de la siguiente manera:
𝝈 𝑷+𝑳 = 𝝈 𝒕√𝑷 + 𝑳

22
Donde,
𝝈 𝒕= Desviación estándar en el periodo t
𝐏 = Periodo entre revisiones
𝐋 = Tiempo de reposición
Finalmente se obtendrá el nivel objetivo de inventario es calculado de la siguiente
manera:
𝑻 = 𝒅(𝑷+𝑳) + 𝒛𝝈(𝑷+𝑳)
Donde,
𝒅(𝑷+𝑳) = Demanda promedio durante el intervalo de protección (tiempo de reposición más
tiempo entre periodos)
𝐓 = Nivel objetivo del inventario
2.1.3.6 Clasificación ABC
Esta clasificación se basa en priorizar los artículos en tres clases: A, B y C en función al
volumen anual en unidades monetarias. Esto surge para poder dedicar un mayor cuidado
y grado de control de gerencia a un porcentaje del total de artículos. Esta clasificación se
asemeja al diagrama de Pareto sólo que se aplica para inventarios en vez de a los
errores en los procesos.
Según Krajewki y otros (2008), la estrategia ABC, como se observa en el gráfico 3, divide
los artículos en tres grupos: los artículos de la clase A generalmente representan sólo
cerca del 20% del total de artículos, pero les corresponde el 80% del valor de consumo.
Los artículos clase B representan otro 30% del total, pero les corresponde únicamente el
15% del valor de consumo. Por último, el 50% de los artículos pertenecen a la clase C y
representan apenas 5% del valor de consumo. El objetivo del análisis ABC es identificar

23
los niveles de inventario de los artículos clase A para que la gerencia los controle
cuidadosamente usando acciones estratégicas de administración de inventarios.
Gráfico 3: Gráfico típico de un análisis ABC
Fuente: Krajewki y otros (2008)
El criterio en el cual se basan los expertos en la materia es el valor de los inventarios. Los
pasos para realizar una clasificación ABC son:
- Se listan las cantidades consumidas durante un periodo de tiempo. Por lo general
el periodo de tiempo es a un año.
- Se procede a calcular el importe total en base al costo promedio de cada artículo.
- Obtenido los importes totales, se ordenan en forma descendente.
- Se calcula las zonas A, B y C en base al porcentaje acumulado equivalente de los
importes.
Algunas consideraciones para las clasificaciones serían las siguientes:
- Clase A: Los artículos en esta clase deberían ser los más protegidos y
supervisados. Son los que representan alto valor en la empresa. La decisión

24
tomada por gerencia debería ser enfocada en la rotación de estos artículos. El
aprovisionamiento de estos artículos debería manejarse con mucho cuidado.
- Clase B: La previsión de esta clase vendría a ser menos importante que la clase
A; sin embargo concentra una gran cantidad de artículos que son necesarios para
la operación.
- Clase C: El control de estos artículos es mucho menos estricto que el de la clase
B.
Según Krajewki y otros (2008), mencionan que el desabasto del artículo C puede ser tan
crucial como el de un artículo de la clase A, pero el costo por mantenimiento de los
artículos de la clase C tiende a ser bajo.
2.1.4 Pronósticos
2.1.4.1 Definición
Según Heizer y Render (2007), el pronóstico o la previsión, es el arte y la ciencia de
predecir acontecimientos futuros. Supone la recopilación de datos históricos y su
proyección hacia el futuro con algún tipo de modelo matemático. Puede ser una
predicción subjetiva o intuitiva del futuro, o puede englobar una combinación de éstas; es
decir, un modelo matemático ajustado por las buenas opiniones del directivo.
Acorde con Krajewki y otros (2008), los pronósticos se dividen en dos: estratégicos y
tácticos. Los pronósticos estratégicos corresponden a las decisiones para un plazo
relativamente largo. Comprende las decisiones de capacidad, demanda, diseño de
procesos de producción, adquisiciones, diseño de ubicación y servicio, planificación de
ventas y operaciones y sobre todo la estrategia general de la empresa. Por otro lado los
pronósticos tácticos se utilizan para los procesos cotidianos. Por ejemplo, el cuándo se
repondrá el inventario de cierto artículo para satisfacer la demanda interna de la
operación. Generalmente estos pronósticos corresponden a las decisiones para un plazo

25
corto, que puede ir de semanas a meses. Estos pronósticos son importantes debido a
que contribuyen a cumplir con los objetivos del pronóstico estratégico.
Cabe resaltar que los pronósticos en general nunca serán exactos. Según Chopra (2007),
identifica tres características de los pronósticos:
- Los pronósticos siempre serán errados por lo tanto deberán incluir tanto el valor
esperado del pronóstico y una medida del error pronóstico. Para entender este
efecto un ejemplo sería las ventas de automóviles. Una venta que oscile entre 100
y 1900, mientras que otro escenario sería una venta esperada entre 900 y 1100.
En ambos casos la media sería de 100 vehículos. La política de abastecimiento
seria en ambos escenarios muy diferente dada la diferencia en la exactitud del
pronóstico. Desafortunadamente ninguna empresa mantiene una estimación del
error de pronóstico.
- Los pronósticos a largo plazo son menos precisos que los pronósticos a corto
plazo. Esto se debe a que a mayor plazo tenga el pronóstico, mayor será la
desviación estándar de error respecto a la media de previsiones a corto plazo.
- Los pronósticos agregados son más preciso que los pronósticos desagregados,
ya que tienden a tener una menor desviación estándar de error respecto a la
media.
2.1.4.2 Patrones de la demanda
Según Krajewki y otros (2008), la tarea de pronosticar es un reto muy difícil debido a los
cambios, a la incertidumbre que pueda presentarse, y a las altas fluctuaciones de la
demanda de bienes y servicios. Esto se debe por la alta variabilidad de demanda por
rubro de la empresa. Ejemplo sería la venta de indumentaria para invierno que puede
llegar a sus máximos de ventas en época de invierno u otoño, pero también puede
presentarse en días festivos en donde la población va de turismo a zonas de baja

26
temperatura. Es por ello que Krajewski define cinco patrones típicos de demanda:
horizontal, tendencia, estacional, cíclico y aleatorio.
El horizontal es cuando la fluctuación de los datos es constante a través del tiempo; la de
tendencia, cuando la pendiente puede ser positiva o negativa a lo largo del tiempo en
forma sistemática; la estacional, cuando por periodos de tiempo que pueden ser horas,
días, semanas o meses, la fluctuación de la demanda puede incrementar o disminuir y
por último la aleatoria, es el resultado de causas fortuitas y no puede pronosticarse.
Gráfico 4: Patrones de la demanda
Las empresas pueden adoptar cualquier patrón mencionado líneas arriba e incluso
combinación de éstas, pero dependerá mucho del rubro, de la data histórica, del ciclo de
vida de su producto y de su estrategia comercial.
2.1.4.3 Tipos de pronóstico
Se había mencionado que el propósito de los pronósticos es el de reducir el grado de
incertidumbre en las ventas, compras o decisiones de la empresa., y que la demanda de

27
estos producto pueden seguir una de las cuatro patrones o un mix de éstas. Para ello es
importante también conocer que pronóstico se debe escoger para poder tomar esas
decisiones de corto, mediano o largo plazo.
Según Hanke (1996), para la selección del método se debe contemplar el nivel de detalle,
si es un micro pronóstico o macro pronóstico; el horizonte de tiempo, si es a corto,
mediano o plazo; y de qué grado son, cuantitativos o cualitativos.
De acuerdo con Chase (2014), la elección del modelo de pronóstico dependerá de 5
factores:
- El horizonte de tiempo que se va a pronosticar.
- La disponibilidad de los datos.
- La precisión requerida.
- El tamaño del presupuesto para el pronóstico.
- La disponibilidad del personal calificado.
Así también existen otros aspectos como el grado de flexibilidad de la empresa para
reaccionar rápidamente a los cambios.
Se podría tener en cuenta el ciclo de vida del producto; por ejemplo, si el producto se
encuentra en la fase de introducción el horizonte de tiempo a seleccionar seria a largo
plazo. En cambio sí se encontrase en la fase de declinación, el horizonte de tiempo sería
muy reducido.
Por último Krajewki y otros (2008), resalta que el criterio para la selección del pronóstico
más adecuado sería el horizonte de tiempo de la decisión que se requiera pronosticar,
como se observa en la tabla 1. Además de este criterio también debería tomarse en
cuenta el presupuesto que puede significar el costo de la precisión del pronóstico,
software y capacitación del personal.

28
Tabla 1: Aplicaciones del pronóstico de la demanda
Aplicación
Corto plazo
(0 a 3 meses)
Mediano plazo
(3 meses a 2 años)
Largo plazo
(más de 2 años)
Cantidad pronosticada
Productos o
servicios
individuales
Total de ventas
Grupos o familias de
productos o servicios
Total de ventas
Área de decisión
Administración del
inventario
Planificación de
personal
Localización de
instalaciones
Programación del
ensamblaje final
Planificación de la
producción
Planificación de la
capacidad
Programación de
horarios de los
trabajadores
Programación
maestra de
producción
Administración de
los procesos
Programación
maestra de
producción
Compras
Distribución
Técnica de pronóstico
Series de Tiempo Causal Causal
Causal De juicio De juicio
De juicio
Elaboración propia
Según Krajewki y otros (2008), existen 02 tipos de generales de técnicas: los métodos
cualitativos y los métodos cuantitativos.
a)Los método cualitativos, son métodos subjetivos que parten de la experiencia personal,
se basan en estimados y opiniones. Entre los método cualitativos, figuran los métodos de
juicio, en los que las opiniones de gerentes y expertos, los resultados de las encuestas
de consumidores y las estimaciones del personal de ventas se traducen en estimaciones
cuantitativas. Las más comunes son: estimación de personal de ventas, la opinión
ejecutiva, la investigación del mercado y el método Delphi.
a.1) La estimación de personal de ventas. Quién más cercano que el propio personal de
ventas que se encuentra en el mismo campo de acción de las ventas y quien conoce lo
que el cliente necesita. Es por ello que las estimaciones del personal de ventas sirven
como un punto de partida para pronosticar la venta futura.

29
a.2) La opinión ejecutiva. Muchas veces cuando el producto o el servicio son nuevos, la
experiencia del personal de ventas no es tan aprovechable para el pronóstico y es
cuando acuden a la opinión de los gerentes y ejecutivos que con su experiencia y
conocimiento técnico pueden llegar a un solo pronóstico.
a.3) Investigación de mercado. Consiste en un método sistemático cuyo principal
propósito es conocer el grado de interés del cliente externo, mediante la creación de una
encuesta con varias hipótesis agrupadas en un cuestionario.
a.4) Método Delphi. Éste método se utiliza cuando no existe data histórica suficiente para
realizar estudios o los gerentes no poseen la experiencia necesaria para realizar
pronósticos. En forma resumida, el método reúne a un grupo externo de expertos, en
donde el coordinador envía una serie de preguntas a los expertos para que puedan
responderlas. Se genera un resumen estadístico de las respuestas y vuelve a ser enviada
a los expertos para que lo analicen, cambien y/o generen nuevas hipótesis. Esto se
realiza una y otra vez hasta que los expertos lleguen a un consenso. Se usa para
pronósticos de largo plazo.
Estos tipos de pronósticos cualitativos han sido diseñados de acuerdo a su horizonte de
tiempo de acuerdo al plazo de acción y a su costo asociado. Esto se puede percibir en la
tabla 2:
Tabla 2: Clasificación de métodos cualitativos, según horizonte y costo
Método Horizonte Costo
Estimación de personal de ventas Mediano plazo Medio
Opinión ejecutiva Corto plazo - Largo plazo Bajo-Medio
Investigación de mercado Mediano plazo - Largo plazo Alto
Método Delphi Largo Plazo Medio-Alto
Fuente: Paredes (2001)
Elaboración propia

30
b) Los métodos cuantitativos. Según Krajewki y otros (2008), entre estos se menciona a
los causales o asociativos y los de series temporales o análisis de serie de tiempo. Para
pronosticar la demanda, los métodos causales utilizan datos históricos de variables
independientes, como campañas de promoción, condiciones económicas y actividades
de los competidores. El análisis de series de tiempo es un método estadístico que
depende en alto grado de datos históricos de la demanda, con los que proyecta la
magnitud futura de la misma y reconoce las tendencias y patrones estacionales. Los
método más conocidos son: en métodos causales esta la regresión lineal; en series de
tiempo está, el pronóstico empírico, promedio móvil simple, promedio móvil ponderado,
suavización exponencial, suavización exponencial ajustada a la tendencia (Método de
Holt), método estacional multiplicativo y el modelo de Winter.
b.1) Regresión lineal. Según Chase (2014), se define como una relación funcional entre 2
o más variables correlacionadas. Con ella se pronostica una variable con base en otra.
Naturalmente se refiere a la clase de regresión especial en que la relación entre variables
forma una recta en el plano coordenado. La principal restricción recae en que los datos
pasados y los datos futuros recaen sobre una recta.
La ecuación de regresión está representada de la siguiente manera:
𝒀 = 𝒂 + 𝒃𝑿
Donde,
𝒀 = Variable dependiente
𝑿 = Variable independiente
𝒂 = Intersección de la recta con el eje 𝒀
𝒃 = Pendiente de la recta
El objetivo es encontrar los valores de a y b que minimicen la suma de las desviaciones
cuadráticas de los puntos de datos reales que están representados en el gráfico. Existen
tres medidas comunes:

31
- El coeficiente de correlación de la muestra, que mide la fuerza y dirección de la
relación entre las variables. Los valores que puede tomar van desde -1 a +1. Un
valor de +1 significa que un incremento o decremento en la variable independiente
influye en la misma magnitud a la variable dependiente. Un coeficiente de
correlación con valor -1 significa que ante un decremento en la variable
independiente ira acompañado de un incremento de la variable dependiente y
viceversa. Cuando el valor de r tiene valor de 0 significa que no existe relación
entre las variables.
- El coeficiente de determinación de la muestra, mide la variación que presenta la
variable dependiente respecto a su valor medio en relación a la línea de regresión.
Se calcula elevando a la potencia 2 el coeficiente de correlación. Su valor se
encuentra entre 0 y 1. Si el valor de 𝒓 𝟐
se aproxima a 1, son deseables ya que
significa que existe una estrecha relación entre la variación de las variables
dependientes y el pronóstico generado por la ecuación de regresión.
- El error estándar estimado 𝒔 𝒚𝒙, mide la proximidad con que los datos de la
variable dependiente se agrupan alrededor de la línea de regresión.
b.2) Pronóstico empírico, es muy frecuente en la práctica. En éste método la demanda
para el siguiente periodo será igual a la demanda del periodo actual. Así pues si la venta
del mes de mayo del 2014 fue de 100 unidades, la venta de mayo del 2015 también será
de 100 unidades. La ventaja de este pronóstico es que es muy simple y de bajo costo.
Puede ser aplicable a patrones horizontales, de tendencia y estacionales estables.
Continuando con los tipos de pronósticos de métodos cuantitativos, tenemos 03
pronósticos que se basan en los promedios de la demanda y que cuyos patrones de la
demanda son horizontal y aleatorio. Aquí el pronóstico de demanda para cualquier
periodo futuro es el promedio de las series de tiempo calculadas en el periodo actual. Las
técnicas estadísticas útiles para el pronóstico de esas series de tiempo son: promedios

32
móviles simples; promedios móviles ponderados, y (3) suavizamiento o alisado
exponencial.
b.3) Promedio móvil simple, pertenece a los modelos cualitativos por series de tiempo.
Según Chase (2014), esta técnica puede utilizarse cuando la demanda no crece ni baja
con rapidez y no tiene características estacionales. Aunque los promedios de
movimientos son siempre centrados, es más conveniente utilizar datos anteriores si se
quiere pronosticar el periodo siguiente de manera directa. Cuanto más largo es el periodo
del promedio móvil, más se suavizarán los elementos aleatorios; sin embargo, si los
datos presentan una tendencia y el periodo se mantiene largo, el promedio móvil tiene la
característica adversa de retrasar la tendencia.
La fórmula de un promedio móvil simples es:
𝑭 𝒕+𝟏 =
𝑨 𝒕 + 𝑨 𝒕−1 + 𝑨 𝒕−2 + ⋯ + 𝑨 𝒕−𝒏+𝟏
𝒏
Donde,
𝑭 𝒕+𝟏 = Pronóstico para el periodo 𝒕 + 𝟏
𝒏 = Número de periodos por promediar
𝑨 𝒕 = Suceso real en el periodo 𝒕
𝑨 𝒕−1, 𝑨 𝒕−2 𝒚 𝑨 𝒕−𝒏+𝟏= Sucesos reales hace dos periodos, hace tres periodos y así
sucesivamente, hasta hace 𝒏 periodos.
En la tabla 3 presentamos un ejemplo para esclarecer la técnica explicada.
Tabla 3: Ejemplo de periodo promedio móvil
Semana Demanda n=3 n=5
1 567
2 568
3 550
4 599 562
5 584 574

33
Semana Demanda n=3 n=5
6 512 578 574
7 559 566 564
8 543 552 562
9 555 538 560
10 527 554 552
11 500 542 540
12 595 528 538
13 552 542 544
14 548 550 546
15 521 566 546
16 557 542 544
17 508 542 556
18 536 530 538
Elaboración propia
Gráfico 5: Representación gráfica del promedio móvil
Elaboración propia
Según Krajewki y otros (2008), se puede distinguir claramente que el patrón que sigue es
de tendencia negativa. Así también la determinación de los periodos se basará en la
estabilidad de la serie de la demanda. Se puede observar que para el pronóstico de
promedio móvil para “n” igual a tres, es más fluctuante y reacciona con mayor rapidez
antes los cambios de la demanda. En cambio la de cinco periodos es más estable porque
las grandes fluctuaciones de la demanda tienden a cancelarse entre sí.

34
Así también dependerá de cuanto se desee que los valores históricos influyan sobre los
valores futuros. Un “n” menor influirá en forma muy marcada sobre el valor futuro; en
cambio, un “n” mayor tendrá poca incidencia haciendo que el pronóstico se presente
relativamente más estable.
b.4) Promedio móvil ponderado, mientras que el promedio móvil simple da la misma
importancia para cada base de dato del cálculo del promedio móvil, el promedio móvil
ponderado le asigna pesos que se encuentran en el rango del 0 al 1, y cuya suma de las
ponderaciones es igual a la unidad. Esto es para dar mayor prioridad a un dato más
reciente. Por ejemplo, si para realizar el pronóstico del periodo siguiente depende en
mayor fuerza al 40% del periodo anterior, 35% de hace 2 periodos y 25% de hace tres
periodos. La fórmula para un promedio móvil ponderado es:
𝑭 𝒕+𝟏 = 𝒘 𝟏 𝑨𝒕 + 𝒘 𝟐 𝑨 𝒕−𝟏 + ⋯ + 𝒘 𝒏 𝑨 𝒕−𝒏+𝟏
Donde,
𝒘 𝟏= Ponderación dada al hecho real para el periodo 𝒕
𝒘 𝟐= Ponderación dada al hecho real para el periodo 𝒕 − 𝟏
𝒘 𝒏= Ponderación dada al hecho real para el periodo 𝒕 − 𝒏 + 𝟏
𝒏= Número total de periodos en el pronóstico
Según Chase (2014), el valor de la ponderación dependerá de la experiencia y las
pruebas. Por regla general el pasado más reciente tendrá un mayor valor en la
ponderación. Esto no se cumple para periodos con patrones de demanda estacional.
Claro ejemplo es la demanda de helados en la época de verano e invierno. Esta técnica
es ventajosa frente al promedio móvil simple; sin embargo es más inconveniente y
costosa que el método de suavización exponencial.
b.5) Suavización exponencial, según Krajewki y otros (2008), éste promedio de móvil
ponderado es más refinado que el promedio móvil simple y el promedio móvil ponderado,
asignando a las demandas más recientes mayores ponderaciones que a las demandas
anteriores. A diferencia de los otros 02 periodos de promedio móviles que requieren de

35
“n” periodos de demanda pasada, la suavización exponencial sólo requiere de tres datos:
el pronóstico del último periodo, la demanda de ese periodo y un parámetro de
suavizamiento alfa (𝜶), cuyo valor fluctúa entre 0 y 1.
Según Chase (2014), la ecuación para un sólo pronóstico de uniformidad exponencial es
simplemente:
𝑭 𝒕+𝟏 = 𝜶𝑨 𝒕 + (𝟏 − 𝛂)𝑭 𝒕
Donde,
𝑭 𝒕+𝟏= Pronóstico suavizado exponencialmente para el periodo 𝒕 + 𝟏
𝑭 𝒕 = Pronóstico calculado para el último periodo
𝑨 𝒕= Demanda real para el último periodo
𝜶= Índice de respuesta deseado, o constante de suavización
Según Chase (2014), las técnicas de suavización exponencial se generalizaron por seis
razones principales:
1. Los modelos exponenciales son sorprendentemente precisos.
2. Formular un modelo exponencial es relativamente fácil.
3. El usuario entiende cómo funciona el modelo.
4. Se requieren muy pocos cálculos para utilizar el modelo.
5. Los requerimientos de almacenamiento en computadora son bajos en virtud del
uso limitado de datos históricos.
6. Es fácil calcular las pruebas de precisión relacionadas con el desempeño del
modelo.
Según Paredes (2001), el valor de 𝜶 dependerá de 03 tipos de demanda, como se
observa en la tabla 4.

36
Tabla 4: Valor de coeficiente α según tipo de demanda
Valor del coeficiente 𝜶 Tipo de demanda
0.7 a 0.9 Demanda dinámica, inestable. Introducción del producto.
0.4 a 0.6 Demanda ligeramente inestable. Madurez del producto.
0.1 a 0.3 Demanda muy estable. Declinación del producto.
Fuente. Paredes (2001)
Elaboración propia
b.6) Suavización exponencial ajustada a la tendencia (Método de Holt). Según Chase
(2014), durante una secuencia de periodos, una tendencia ascendente o decreciente
provoca que el pronóstico exponencial siempre quede por debajo o atrás de los hechos
reales. Los pronósticos suavizados exponencialmente se corrigen al agregar un ajuste a
las tendencias. Para corregir la tendencia se necesitan dos constantes de suavización.
Además de la constante de suavización alfa (𝜶), la ecuación de la tendencia utiliza una
constante de suavización beta (𝜷). La beta reduce el impacto del error que ocurre entre la
realidad y el pronóstico. Si no se incluyen ni alfa ni beta, la tendencia reacciona en forma
exagerada ante los errores.
La ecuación para calcular el pronóstico con la tendencia es:
𝑭 𝒕+𝒑 = 𝑨 𝒕 + 𝐩𝑻𝒕
𝑨 𝒕 = 𝜶𝑫 𝒕 + (𝟏 − 𝜶)(𝑨 𝒕−𝟏 + 𝑻𝒕−𝟏)
𝑻𝒕 = 𝜷(𝑨 𝒕 − 𝑨 𝒕−𝟏) + (𝟏 − 𝛃)𝑻𝒕−𝟏
Donde,
𝑨 𝒕 = Nuevo valor suavizado
𝐓𝐭 = Estimación de la tendencia
𝐃𝐭 = Demanda real en el periodo 𝒕
𝑭𝐭+𝐩 = Pronóstico de 𝑝 periodos en el futuro
𝛂 = Constante de suavización de los datos

37
𝛃 = Constante de suavización de la estimación de la tendencia
𝒑 = Periodos a pronosticar en el futuro
Esta técnica de Holt atenúa en forma directa la tendencia y la pendiente empleando
diferentes constantes de atenuación para cada una de ellas.
b.7) Método estacional multiplicativo. Según Heizer (2007) los valores estacionales son
movimientos regulares ascendentes o descendentes en una serie temporal. La presencia
de estacionalidad hace que sean necesarios ajustes en la línea de tendencia. En éste
método, los factores estacionales se multiplican por una estimación de la demanda media
para producir una previsión o pronóstico estacionalizado. Los pasos para desarrollar este
método son:
 Se calcula la demanda histórica media de cada estación (esta puede ser en
meses, trimestres, otros) sumando la demanda de cada estación por año y
dividiéndola entre el número de años de datos disponibles.
 Se calcula la demanda media de todos los meses dividiendo la demanda media
anual total entre el número de estaciones.
 Se calcula el índice de estacionalidad para cada estación dividiendo la demanda
histórica real de ese mes entre la demanda media de todos los meses.
 Estimar la demanda anual total del próximo año.
 Dividir la demanda anual estimada entre el número de estaciones y por ultimo
multiplicarlo por el índice de estacionalidad de un mes determinado.
Para el caso del cálculo de la demanda anual o próxima, se puede utilizar la atenuación
exponencial de Winter, regresión múltiple de series de tiempo y métodos de Box-Jenkins.
b.8) Suavización exponencial ajustada a la tendencia y a la variación estacional (Modelo
de Winter). Según Hanke (1996), ésta es una extensión del modelo de Holt ya que
incluye la variable de estacionalidad. Las cuatro ecuaciones que emplea el modelo de
Winter son:

38
𝑨 𝒕 = 𝜶
𝑭 𝒕
𝑺 𝒕−𝑳
+ (𝟏 − 𝜶)(𝑨 𝒕−𝟏 − 𝑻𝒕−𝟏)
𝑻𝒕 = 𝜷(𝑨 𝒕 − 𝑨 𝒕−𝟏) + (𝟏 − 𝛃)𝑻𝒕−𝟏
𝑺 𝒕 = 𝛄
𝑭 𝒕
𝑨 𝒕
+ (𝟏 − 𝜸)𝑺 𝒕−𝐋
𝑭 𝒕+𝒑 = (𝑨 𝒕 + 𝐩𝑻𝒕) 𝑺 𝒕−𝐋+𝐩
Donde,
𝑨 𝒕 = Nuevo valor suavizado
𝐓𝐭 = Estimación de la tendencia
𝐃𝐭 = Demanda real en el periodo 𝒕
𝐒𝐭 = Estimación de la estacionalidad
𝑭𝐭+𝐩 = Pronóstico de 𝑝 periodos en el futuro
𝛂 = Constante de suavización de los datos
𝛃 = Constante de suavización de la estimación de la tendencia
𝜸 = Constante de suavización de la estimación de la estacionalidad
𝑳 = longitud de la estacionalidad
𝒑 = Periodos a pronosticar en el futuro
El método de Winter proporciona una forma fácil de explicar la estacionalidad en un
modelo, cuando los datos tienen un patrón estacional.
De acuerdo a lo descrito en base a lo investigado, se podría clasificar los tipos de
pronósticos de la siguiente manera:

39
Gráfico 6: Clasificación de pronósticos
Elaboración propia.
2.1.4.4 Errores de pronóstico
Como se había mencionado en el punto b.1) regresión lineal, el objetivo es obtener el
pronóstico más exacto y existe varios errores a medir para identificar si el pronóstico a
utilizar es el más idóneo.
Según Krajewki y otros (2008) mencionan que en cualquier método de pronóstico, es
importante medir la precisión de los pronósticos. El error de pronóstico es simplemente la
diferencia que se obtiene al restar el pronóstico de la demanda real en cualquier periodo
determinado, o también expresado así:
𝑬𝒕 = 𝑫 𝒕 − 𝑭 𝒕
Donde
𝑬𝒕 = error de pronóstico en el periodo 𝒕
𝑫 𝒕= demanda real en el periodo 𝒕

40
𝑭 𝒕= pronóstico para el periodo 𝒕
Según Hanke (1996), la Desviación Absoluta Media (DAM) mide la precisión de un
pronóstico mediante el promedio de la magnitud de los errores de pronóstico (valores
absolutos de cada error).
𝑫𝑨𝑴 =
∑|𝑬𝒕|
𝒏
Según Chase (2014), cuando los errores que ocurren en el pronóstico tienen una
distribución normal (el caso más común), la desviación absoluta media se relaciona con
la desviación estándar como,
𝟏 𝒅𝒆𝒔𝒗𝒊𝒂𝒄𝒊ó𝒏 𝒆𝒔𝒕𝒂𝒏𝒅𝒂𝒓 = √
𝝅
𝟐
× 𝑫𝑨𝑴, 𝒐 𝒂𝒑𝒓𝒐𝒙𝒊𝒎𝒂𝒅𝒂𝒎𝒆𝒏𝒕𝒆 𝟏. 𝟐𝟓 𝑫𝑨𝑴
Por el contrario,
𝟏 𝑫𝑨𝑴 = 𝟎. 𝟖 𝒅𝒆𝒔𝒗𝒊𝒂𝒄𝒊𝒐𝒏𝒆𝒔 𝒆𝒔𝒕á𝒏𝒅𝒂𝒓
Otro método para evaluar una técnica de pronóstico es el Error Medio Cuadrado (EMC).
Cada error o residual se eleva al cuadrado; luego, estos valores se suman y se dividen
entre el número de observaciones. Este enfoque penaliza los errores mayores de
pronóstico ya que eleva cada uno al cuadrado. Esto es importante pues en ocasiones
pudiera ser preferible una técnica que produzca errores moderados a otra que por lo
regular tenga errores pequeños, pero que ocasionalmente arroje algunos en extremo
grandes.
𝑬𝑴𝑪 =
∑(𝑬𝒕) 𝟐
𝒏
En ocasiones resulta más fácil calcular los errores en términos de porcentaje y no en
cantidades. El Porcentaje de Error Medio Absoluto (PEMA) se calcula encontrando el
error absoluto en cada periodo, dividiendo éste entre el valor real observado para ese
periodo y después promediando estos errores absolutos de porcentaje. Este enfoque es

41
útil cuando el tamaño o magnitud de la variable de pronóstico es importante en la
evaluación de la precisión del pronóstico.
𝑷𝑬𝑴𝑨 =
∑
|𝑬𝒕|
𝑫 𝒕
𝒏
× 𝟏𝟎𝟎
Por último a veces es necesario determinar si un método está sesgado (pronóstico
consistentemente alto o bajo). Es cuando se utiliza el Porcentaje Medio de Error (PME),
que se calcula encontrando el error en cada periodo, dividiendo entre el valor real de ese
periodo y promediando después estos porcentajes de error.
𝑷𝑬𝑴 =
∑
𝑬𝒕
𝑫 𝒕
𝒏
× 𝟏𝟎𝟎
2.2 Definición de términos
- Gestión: Hace referencia a la dirección o administración de una compañía o un
negocio con el propósito de aumentar los resultados.
- Stock: Conjunto de mercancías o productos que se tienen almacenados en espera
de su venta o comercialización.
- Inventarios: Lista ordenada de bienes y demás cosas valorables que pertenecen a
una persona, empresa o institución.
- Pronóstico: estimación de un acontecimiento futuro que se obtiene proyectando
datos del pasado que se combinan sistemáticamente, o sea que requieren
técnicas estadísticas y de la ciencia administrativa. (PAREDES, 2001)
- Cadena de suministro: 1) a partir de materias primas no procesadas y terminando
con el cliente final mediante el acabado los bienes, los eslabones de la cadena de
suministro de muchas empresas juntas. 2) el material y los intercambios de
información en el proceso logístico que se extiende desde la adquisición de
materias primas hasta la entrega de productos terminados al usuario final. Todos

42
proveedores, prestadores de servicios y los clientes son eslabones de la cadena
de suministro. (VITASEK, 2013)
- SKU (Stock Keeping Unit): Un artículo o producto individual que tiene un código
de identificación y se mantiene en inventario en alguna parte a lo largo de la
cadena de valor.
- Incoterm: son aquellas reglas internacionales utilizados en un contrato de
compraventa internacional, que definen cuál de las dos partes (vendedor o
comprador) se hará responsable de los costos y riesgos de la importación.
- TBO (Time Between Orders): Es para un tamaño de lote particular, el tiempo
promedio que transcurre entre la recepción o colocación de dos pedidos de
reabastecimiento de cierta cantidad.
- LCL (Less Container Load): La indicación de las siglas LCL-LCL en la
documentación de embarque refleja que el contenedor se llena (con mercancía de
varios cargadores) en la terminal de carga del puerto-aeropuerto de origen y que
se vacía en la terminal de carga del puerto-aeropuerto de llegada.
- Inland: Servicio de transporte en el país de origen de la mercadería a importar.
Normalmente se denomina al transporte que se realiza desde la fábrica o
distribuidor hasta el lugar de embarque. Se utiliza en el ámbito de las
importaciones.
- BOM (Bill Of Materials): Es el registro de todos los componentes de un artículo,
las relaciones padre-componente y las cantidades de uso derivadas de los
diseños de ingeniería y de los procesos.
- EOQ (Economic Order Quantity): Traducido al español es cantidad económica de
pedido. Es el tamaño de lote que permite minimizar los costos totales anuales por
mantenimiento de inventario de ciclo y hacer pedidos.

43
CAPÍTULO III
3MARCO METODOLÓGICO
3.1 Hipótesis
Según Sampieri (2010), las hipótesis son las guías para una investigación o estudio.
Resultan ser respuestas provisionales a las preguntas de investigación. La hipótesis es
una explicación tentativa y está formulada como proposición. Lo más importante, son el
centro, la médula o el eje del método deductivo cuantitativo.
Según Sampieri (2010), las hipótesis se dividen en: hipótesis descriptiva de un dato o
valor que se pronostica, hipótesis correlacionales, hipótesis de la diferencia de grupos y
las hipótesis causales.
De acuerdo a las definiciones estudiadas podemos decir que las hipótesis identificadas
son de tipo causal. Esto se debe a que presentan una variable dependiente e
independiente. Al decir que son hipótesis causales, antes debe haberse demostrado
correlación, sólo que se deberá identificar la causa.

44
3.1.1 Hipótesis general
Teniendo en cuenta la definición de Sampieri, se podrá decir que la hipótesis general es,
H1 = Existe una estrecha relación entre el modelo de pronóstico a usar sobre la mejora
del ciclo de abastecimiento de repuestos en la empresa Diebold Perú S.R.L.
3.1.2 Hipótesis específica
H2 = El uso de modelos de pronósticos cuantitativos es más beneficiosa que el uso de los
modelos de pronósticos cualitativos.
H3 = Existe una relación entre la clasificación ABC y los repuestos más críticos de la
empresa Diebold Perú S.R.L.
H4 = Existe causalidad entre el ahorro generado y la frecuencia de las órdenes de
compra de los repuestos más críticos.
3.2 Variable
Según Sampieri (2010), es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es
susceptible de medirse u observarse. Las variables adquieren valor para la investigación
científica cuando llegan a relacionarse con otras variables, es decir, si forman parte de
una hipótesis o una teoría.
Según Miguel de Priego (2015), las variables pueden ser de 3 tipos, variables
dependientes, variables independientes y variables intervinientes.
Procediendo con el análisis podemos decir que:
Variable independiente (X): pronóstico de la demanda
Variable dependiente (Y): gestión de inventarios
3.2.1 Definición conceptual de variables
 Variable independiente (X): Pronóstico de la demanda
Según Heizer (2007), el pronóstico o la previsión, es el arte y la ciencia de predecir
acontecimientos futuros. Supone la recopilación de datos históricos y su proyección hacia

45
el futuro con algún tipo de modelo matemático. Puede ser una predicción subjetiva o
intuitiva del futuro, o puede englobar una combinación de éstas; es decir, un modelo
matemático ajustado por las buenas opiniones del directivo.
 Variable dependiente (Y): Gestión de inventarios
Según Chase (2014), la gestión de inventarios, sería el conjunto de políticas y controles
con los cuales se vigilan los niveles de inventarios y determinan los que se van a
mantener, el momento en que es necesario reabastecerlo y las dimensiones de los
pedidos. Se considera como inventario a las existencias de una pieza o recurso utilizado
en una organización.
3.2.2 Definición operacional de las variables
 Dimensiones independientes
D.I.1 – Error o desviación
El error de provisión nos dice como se comportó el modelo comprándolo con los datos
actuales. También es llamado residual. La comparación del cálculo del error con otros
tipos de pronóstico ayudará a elegir el mejor pronóstico.
 Dimensión dependiente
D.D.1 – Ahorro monetario
Dependiendo del pronóstico seleccionado y la frecuencia de compra se podrá identificar
que tan eficiente es la gestión de inventarios utilizando dicha metodología.
3.3 Metodología
Según Sampieri (2010), la investigación es un conjunto de procesos sistemáticos, críticos
y empíricos que se aplican al estudio de un fenómeno.
Sampieri también clasifica la metodología de la investigación en: el enfoque cuantitativo y
enfoque cualitativo.

46
Para este informe, la metodología a usar será el método cuantitativo, debido a que
recogeremos información real, que será luego analizada e incluso sometida a pruebas
estadísticas para establecer patrones de comportamiento de la data.
Así también, se apoyará sobre el método cualitativo, solo debido a la revisión constante
de la literatura que dará solidez al informe a lo largo de la investigación.
3.3.1 Tipo de estudio
Sampieri (2010), decía, ¿De qué depende la selección del tipo de estudio? La respuesta
no es sencilla, pero diremos que fundamentalmente depende de dos factores: el estado
del conocimiento sobre el problema de investigación, mostrado por la revisión de la
literatura, así como la perspectiva que se pretenda dar al estudio.
Es así como clasifica a los tipos de estudios, como alcances de estudio. Se dividen en
exploratorio, descriptivo, correlacional y explicativo.
De acuerdo a la teoría revisada, nuestro estudio correspondería a tres tipos o alcances
de estudio: descriptivo, correlacional y explicativo.
Será descriptivo, porque busca la recolección de datos y describir fenómenos o
situaciones previas a un análisis. En este caso el comportamiento de la demanda de
repuestos en Diebold Perú S.R.L. sería la información a describir y estudiar.
Será correlacional porque relacionara a las dos variables descritas anteriormente. Este
estudio evaluará el grado de asociación entre las dos variables.
Y por último será explicativo, porque el hecho que sea un estudio correlacional, quiere
decir que habrá cierta información explicativa entre las dos variables que se relacionan.
3.3.2 Diseño de investigación
Según Sampieri (2010), el diseño podrá ser experimental o no experimental. El diseño de
investigación es el plan o estrategia que se desarrolla para obtener información que se
requiere para la investigación.

47
De acuerdo a Sampieri, podemos identificar que el diseño de investigación a utilizar sería
el no experimental – longitudinal de tendencia, ya que analizaran grupos de repuestos
cuya demanda es modificada año a año.
3.4 Método de investigación
Podría decirse que el método a utilizar seria el deductivo. Sería deductivo ya que parte de
lo específico hacia lo general y que a partir de los resultados podemos responder a
nuestras hipótesis.
3.5 Técnica e instrumento de recolección de datos
Al ser un método de investigación cuantitativa, las técnicas a usar se basarían en el
análisis de los documentos, de los registros de los datos almacenados en los sistemas de
información utilizados en Diebold Perú S.R.L. Cabe resaltar que la recolección se extrae
de un ERP.
3.6 Métodos de análisis de datos
Se analizará la data recolectada en hojas de cálculo, que mediante la utilización de
fórmulas extraídas del marco teórico respecto al pronóstico de la demanda, se obtendrán
resultados que servirán para la conclusión
Se calcularán errores medios cuadráticos.
Se utilizaran tipos de pronóstico de la demanda elaboradas por el investigador en hojas
de cálculo para su análisis.
Se hallaran los ahorros monetarios.
La presentación de los análisis de datos será mediante tablas que expliquen y comparen
los valores actuales con los futuros, en forma porcentual.
.

48
CAPÍTULO IV
4METODOLOGÍA PARA LA SOLUCIÓN DEL PROBLEMA
4.1 Alternativas de solución
4.1.1 Análisis del planeamiento actual
De acuerdo a la clasificación de los ítems en Diebold Perú S.R.L., se pueden identificar a
los repuestos de las marcas Diebold y NCR en familias y líneas. Las líneas por la cual se
reconocen estos repuestos son: Diebold o NCR consumibles, y Diebold o NCR
reparables. Son 19 las familias identificadas en las cuatro líneas mencionadas.
Los consumibles corresponden aquellos repuestos que no pueden ser reparados y cuyo
consumo en el cliente es definitivo. Los reparables son aquellos repuestos que debido a
sus características de hardware pueden ser considerados como reparables, pudiendo
ingresar a Diebold para su revisión y/o posible reparación, una vez efectuada la venta.
Se cuentan con un total de 1206 SKU’s entre reparables y consumibles. Sólo el 21% de
éstos se consideran los más rotables, estamos hablando de un equivalente a 256 SKU’s.

49
La metodología de planeamiento actual con la cual se trabaja en almacén es la siguiente:
- Cada quincena de mes el jefe de almacén verifica el stock por sistema e identifica
los repuestos más rotables.
- Completa un cuadro de seguimiento de las salidas mensuales por repuesto y
completa el futuro pedido basado en el consumo del mes y del periodo anterior.
- Solicita información del consumo promedio a los usuarios (técnicos de campo,
personal del área de reparaciones) y esas cantidades lo adiciona al pedido futuro.
- Consolida todos los repuestos y lo envía al área de compras.
- Compras cotiza la lista enviada, recibe la cotización y envía las órdenes de
compra a los proveedores extranjeros.
- Llega la importación y es entregada a almacén para su registro en el sistema y
posterior uso.
En el gráfico 7 se muestra el flujograma de esta metodología.

50
Plan de compras – repuestos Diebold - NCR
Jefe de almacénUsuario Jefe de logística Proveedor
Inicio
Verificación de
stock más rotable
en el sistema
Solicitud de
urgencias a
usuario
Envío de
cantidades
por repuesto
Consolidación
del pedido de
repuestos
para el mes
Envío de
consolidado
a logística
Envío de
requerimiento
a proveedor
Cotiza
requerimiento
Emisión y
envío de O/C
al proveedor
Realiza despacho
de la O/C
Nacionalización
y envío de
mercaderia a
almacén
Registro de
repuestos
en el
sistema
Solicitud de
repuestos
para su uso
Fin
Gráfico 7: Flujograma de planeamiento actual
Fuente: Información empresa de estudio

51
Por otro lado, a lo largo de todo el año 2014 se ha ido registrando la precisión del
pronóstico utilizando el forecast accuracy el cual es medido de la siguiente manera:
𝑭𝒐𝒓𝒆𝒄𝒂𝒔𝒕 𝑨𝒄𝒄𝒖𝒓𝒂𝒄𝒚 (𝑭𝑨) = 𝟏 −
|𝑭𝒐𝒓𝒆𝒄𝒂𝒔𝒕 − 𝑫𝒆𝒎𝒂𝒏𝒅𝒂|
𝑭𝒐𝒓𝒆𝒄𝒂𝒔𝒕
Esto se calcula con la información obtenida que mes a mes se ha estado registrando en
base a los pedidos realizados. Tienen como base a datos de pronósticos cualitativos.
En la tabla 5 se muestra los resultados de este indicador por línea y familia de productos:
Tabla 5: Forecast accuracy del 2014
Línea/Famil. ene feb mar abr may jun jul ago sep oct nov dic Total
DBD CONS (52%)
ACCATM 89% 64% 63% 41% 71% 45% 64% 75% 71% 81% 65% 78% 67%
APIBILL 79% 63% 73% 45% 66% 89% 47% 83% 88% 71% 58% 14% 65%
CPUATM 63% 70% 72% 43% 55% 57% 68% 72% 42% 69% 92% 71% 65%
DBD 0% 64% 57% 65% 53% 43% 22% 69% 67% 75% 82% 85% 57%
ENA 40% 33% 20% 50% 50% 33% 62% 44% 71% 33% 40% 78% 46%
EXTRBILL 73% 66% 76% 87% 67% 79% 81% 83% 90% 67% 87% 51% 76%
IMPREC 60% 40% 64% 33% 50% 0% 33% 29% 0% 0% 100% 57% 39%
DIPUSB 33% 63% 33% 67% 25% 0% 24% 0% 44% 8% 0% 43% 28%
LECMOT 70% 53% 62% 60% 67% 65% 68% 76% 55% 64% 55% 54% 62%
MALBILL 57% 20% 21% 36% 67% 33% 31% 80% 0% 56% 43% 71% 43%
PRESBILL 69% 77% 61% 68% 53% 68% 76% 48% 78% 86% 58% 82% 69%
RECICL 13% 33% 14% 27% 60% 69% 86% 15% 0% 0% 0% 95% 34%
TARCONTR 29% 15% 12% 5% 87% 33% 11% 0% 0% 0% 0% 50% 20%
VAR 82% 54% 17% 66% 64% 60% 52% 67% 45% 85% 92% 72% 63%
DBD REP (43%)
ENA 0% 40% 53% 50% 62% 41% 83% 28% 43% 45% 49% 33% 44%
LECMOT 78% 63% 73% 59% 41% 85% 72% 58% 44% 89% 58% 10% 61%
MALRECH 50% 45% 9% 45% 68% 18% 44% 50% 22% 13% 88% 14% 39%
PLAPRIN 60% 27% 56% 83% 0% 20% 56% 52% 5% 13% 59% 48% 40%
RECICL 0% 9% 17% 22% 0% 25% 29% 0% 25% 0% 56% 44% 19%
TARCONTR 59% 57% 77% 67% 14% 58% 63% 68% 19% 70% 64% 67% 57%
TECLCLI 39% 38% 50% 64% 0% 0% 75% 67% 18% 40% 61% 78% 44%
NCR CONS (48%)
ACCATM 29% 47% 16% 43% 40% 40% 74% 25% 44% 37% 71% 63% 44%
APYPRESBIL 20% 75% 66% 86% 25% 62% 81% 89% 82% 62% 19% 30% 58%
DISPBILL 77% 69% 86% 75% 92% 41% 58% 47% 19% 51% 69% 38% 60%

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