propuesta para la gestión de inventarios en la
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Ingeniería Industrial Facultad de Ingeniería
2020
Propuesta para la gestión de inventarios en la panificadora "El Propuesta para la gestión de inventarios en la panificadora "El
Libertador" Libertador"
Edwin Iván Gómez Oliveros Universidad de La Salle, Bogotá
Julián Alejandro Chaves Albornoz Universidad de La Salle, Bogotá
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1
PROPUESTA PARA LA GESTIÓN DE INVENTARIOS EN LA PANIFICADORA “EL LIBERTADOR”
EDWIN IVÁN GÓMEZ OLIVEROS
JULIÁN ALEJANDRO CHAVES ALBORNOZ
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
FACULTAD DE INGENIERÍA
PROGRAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
BOGOTÁ, D.C.
2020.
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PROPUESTA PARA LA GESTIÓN DE INVENTARIOS EN LA PANIFICADORA “EL LIBERTADOR”
EDWIN IVÁN GÓMEZ OLIVEROS
JULIÁN ALEJANDRO CHAVES ALBORNOZ
Trabajo de grado presentado para optar al título en:
INGENIERÍA INDUSTRIAL
Director:
CARLOS ANDRÉS ARANGO LONDOÑO
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
FACULTAD DE INGENIERÍA
PROGRAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
BOGOTÁ, D.C.
2020.
3
“La satisfacción del deber cumplido es llegar a tu destino y voltear a ver atrás, mientras
recuerdas con nostalgia todos los retos que tuviste que pasar y agradeces a
quienes te ayudaron a llegar donde estás, porque no llegaste solo”.
4
DEDICATORIA
Muchos cuando llegan a este punto de la vida dicen que se acerca el final, que por fin se
puede ver la meta de tan anhelado sueño, pero se equivocan… en realidad esto hasta ahora
comienza, este es el primer paso de un largo camino de aquí en adelante, pero no hay una
meta, no hay un arco de triunfo que nos espera, el objetivo de la vida es disfrutar del proceso,
y si no lo hiciste, perdiste el tiempo.
Y durante el camino, si alguien nos pregunta por nuestra tesis, ¿qué diremos? … diremos
que lo más importante fue el proceso y los retos que nos convirtieron en mejores personas y
mejores profesionales, diremos que las adversidades nos enseñaron a ser pacientes y
resilientes, diremos que gracias a esos momentos en donde sentíamos que estábamos
empujando contra una pared nos dimos cuenta que no estábamos solos y que siempre
tenemos personas a nuestro alrededor en quien confiar y apoyarnos, diremos que esta no
fue una tesis de dos, diremos que esta tesis fue posible gracias…
A Dios, por habernos acompañado hasta este momento tan importante de nuestras vidas, y
habernos dado la sabiduría de culminar este proyecto con éxito.
A nuestros Padres porque sin duda alguna, son las personas más importantes de nuestras
vidas y son ellos el motivo de estar donde hoy estamos.
A nuestros Hermanos porque siempre fueron ese apoyo incondicional en los momentos
difíciles de trabajo.
A nuestras Familias que siempre estarán en los momentos buenos y más en los momentos
duros que afrontemos.
A la Universidad de La Salle por formarnos como buenos Ingenieros, pero aún más como
mejores personas que saben que pueden cumplir sus sueños sin pasar por encima de los
demás.
A todos ellos, les dedicamos esta tesis.
5
AGRADECIMIENTOS
Esta tesis no hubiese sido posible sin la ayuda de muchas personas y en general de la
Universidad y La Panificadora El Libertador, es por ello que hoy queremos dar gracias.
A la Universidad de La Salle por prepararnos como profesionales integrales, con la capacidad
de afrontar los retos de una manera holística gracias a la gran calidad de educación que nos
brindaron.
A nuestro director, Carlos Arango, por apoyarnos durante todo el proceso, darnos las
herramientas necesarias para desarrollar el proyecto e inculcarnos qué por encima de todo,
cualquier ayuda, cambio o mejora por pequeña que se proponga, siempre será un buen
comienzo.
A nuestros jurados de anteproyecto, Andrés Hualpa y Luis Pulido por apoyarnos durante el
proceso y guiarnos para cumplir con los objetivos planteados.
A nuestros amigos por apoyarnos en momentos de dificultad e impulsarnos a terminar este
trabajo
A La Panificadora El Libertador (Juan, Miguel y la señora Luz), por abrirnos las puertas de
empresa y permitirnos iniciar nuestra vida profesional con ellos.
Y especialmente, muchas gracias a don José Coy (QEPD), quien fue la persona líder de La Panificadora por más de 30 años, y que nos ayudó muy amablemente enseñándonos acerca de la industria del pan gracias a su gran trayectoria y experiencia.
A todos ellos, muchísimas gracias.
6
TABLA DE CONTENIDO
RESUMEN ............................................................................................................................... 10
ABSTRACT .............................................................................................................................. 11
INTRODUCCIÓN ...................................................................................................................... 12
CAPÍTULO 1: PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN ........................................................................... 13
1.1. LA PANIFICADORA EL LIBERTADOR ................................................................................... 13
1.2. JUSTIFICACIÓN................................................................................................................... 13
1.2.1. INCIDENCIA SOCIAL ................................................................................................... 14
1.2.2. POBLACIÓN BENEFICIADA ......................................................................................... 14
1.3. DESCRIPCIÓN Y FORMULACIÓN DEL PROBLEMA .............................................................. 14
1.4. FORMULACIÓN DEL PROBLEMA ........................................................................................ 16
1.5. OBJETIVOS ......................................................................................................................... 16
1.5.1. OBJETIVO GENERAL ................................................................................................... 16
1.5.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS ............................................................................................ 16
1.6. METODOLOGÍA .................................................................................................................. 17
CAPÍTULO 2: MARCO DE REFERENCIA ...................................................................................... 18
2.1. MARCO TEÓRICO ............................................................................................................... 18
2.1.1. COSTO DE INVENTARIOS ........................................................................................... 20
2.1.2. INVERSIÓN ................................................................................................................. 21
2.1.3. PRONÓSTICOS ........................................................................................................... 21
2.1.4. INVENTARIOS............................................................................................................. 22
2.2. MARCO CONCEPTUAL ....................................................................................................... 24
2.3. ANTECEDENTES ................................................................................................................. 25
CAPÍTULO 3: DIAGNÓSTICO DE LA SITUACIÓN ACTUAL ............................................................ 27
3.1. INFORMACIÓN GENERAL .................................................................................................. 27
3.2. PANES ................................................................................................................................ 28
3.3. PROCESO DE PRODUCCIÓN ............................................................................................... 29
3.4. PRODUCCIÓN DIARIA ........................................................................................................ 31
3.5. RESTRICCIÓN DE CAPACIDAD ............................................................................................ 31
3.6. MATERIA PRIMA ................................................................................................................ 32
3.6.1. INFORMACIÓN BÁSICA .............................................................................................. 32
7
3.6.2. CANTIDADES DE MATERIA PRIMA POR MOJE ........................................................... 34
3.6.3. COSTOS DE MATERIA PRIMA POR MOJE ................................................................... 34
3.7. MANO DE OBRA ................................................................................................................ 37
3.8. GASTOS Y SERVICIOS ......................................................................................................... 38
3.9. UTILIDADES POR PAN ........................................................................................................ 39
3.10. UTILIDADES POR VENTAS .................................................................................................. 41
3.11. COSTOS DE MANTENIMIENTO DE INVENTARIOS - ACTUAL .............................................. 42
3.12. RETURN OF INVESTMENT - ACTUAL .................................................................................. 44
CAPÍTULO 4: DISEÑO DEL MODELO DE GESTIÓN DE INVENTARIOS ........................................... 46
4.1. ANÁLISIS DE ENTRADA DE LOS DATOS .............................................................................. 46
4.2. PRONÓSTICOS ................................................................................................................... 47
4.2.1. HOLT WINTER ADITIVO ............................................................................................. 47
4.2.2. REGRESIÓN MÚLTIPLE ............................................................................................... 50
4.2.3. VENDEDOR DE PERIÓDICOS ...................................................................................... 52
4.3. PLANEACIÓN AGREGADA .................................................................................................. 56
4.4. PLAN MAESTRO DE PRODUCCIÓN .................................................................................... 58
CAPÍTULO 5: EVALUACIÓN FINANCIERA DEL MODELO PROPUESTO .......................................... 60
5.1. COSTOS DE MANTENIMIENTO DE INVENTARIOS – PROPUESTO ...................................... 60
5.2. RETURN OF INVESTMENT – PROPUESTO .......................................................................... 62
5.3. AHORROS........................................................................................................................... 63
CAPÍTULO 6: CONCLUSIONES .................................................................................................. 64
CAPÍTULO 7: RECOMENDACIONES ........................................................................................... 66
BIBLIOGRAFÍA ......................................................................................................................... 67
ANEXOS.................................................................................................................................. 70
ANEXO A: CANTIDADES DE MATERIA PRIMA ................................................................................ 70
ANEXO B: COSTOS DE MATERIA PRIMA ........................................................................................ 72
ANEXO C: PLANEACIÓN AGREGADA.............................................................................................. 74
ANEXO D: PLAN MAESTRO DE PRODUCCIÓN................................................................................ 76
8
LISTA DE TABLAS
TABLA 1: SISTEMA DE MANEJO DE INVENTARIOS PROMEDIO ACTUAL DIARIO ............................... 15
TABLA 2: INGRESOS Y PÉRDIDAS PROMEDIO ACTUALES DIARIAS .................................................... 15
TABLA 3: METODOLOGÍA DE IMPLEMENTACION DEL PROYECTO .................................................... 17
TABLA 4: REGLAS DE ABASTECIMIENTO DE INVENTARIOS ............................................................... 25
TABLA 5: ANTECEDENTES DE TRABAJOS DE CONTROL DE INVENTARIOS ......................................... 25
TABLA 6: INFORMACIÓN BÁSICA DE LA PANIFICADORA ................................................................... 27
TABLA 7: INFORMACIÓN GENERAL DE LOS PANES ........................................................................... 28
TABLA 8: PRODUCCIÓN PROMEDIO DE MOJES AL DÍA ..................................................................... 31
TABLA 9: RESTRICCIONES DE CAPACIDAD ......................................................................................... 32
TABLA 10: INFORMACIÓN DE MATERIA PRIMA ................................................................................ 33
TABLA 11: INFORMACIÓN DE COSTEO DE EMPAQUES ..................................................................... 33
TABLA 12: CANTIDAD DE MATERIA PRIMA POR MOJE DE PAN # 1 .................................................. 35
TABLA 13: COSTO DE MATERIA PRIMA POR MOJE DE PAN # 1 ........................................................ 36
TABLA 14: VALORES DE PAGO DE NOMINA ...................................................................................... 37
TABLA 15: RESUMEN DE COSTOS DE MO.......................................................................................... 37
TABLA 16: GASTOS DE LA PANIFICADORA ........................................................................................ 38
TABLA 17: RESUMEN DE SERVICIOS Y GASTOS ................................................................................. 39
TABLA 18: UTILIDADES POR CADA TIPO DE PAN ............................................................................... 39
TABLA 19: INVENTARIOS PROMEDIO AL DÍA DE LOS 18 TIPOS DE PAN - ACTUAL ............................ 42
TABLA 20: INVENTARIOS PROMEDIO AL MES DE LAS MATERIAS PRIMAS - ACTUAL........................ 43
TABLA 21: COSTOS DE MANTENER EL INVENTARIO AL MES - ACTUAL ............................................. 44
TABLA 22: PRONÓSTICO DE MUESTRA PARA CROISSANT 200 ......................................................... 48
TABLA 23: PRONÓSTICO DE MUESTRA PARA LECHE 200 .................................................................. 50
TABLA 24: MODELO DE VENDEDOR DE PERIÓDICO CON EJEMPLO DE UNID-MASA ........................ 52
TABLA 25: PLANEACIÓN AGREGADA DE UN MES PARA LA PRODUCCIÓN EN UNID-MASA # 1 ........ 57
TABLA 26: PLAN MAESTRO DE PRODUCCIÓN - CROISSANT 200 ....................................................... 58
TABLA 27: PLAN MAESTRO DE PRODUCCIÓN - BLANDITO 200 ........................................................ 58
TABLA 28: PLAN MAESTRO DE PRODUCCIÓN - LECHE 200 ............................................................... 59
TABLA 29: PLAN MAESTRO DE PRODUCCIÓN - CHINO 200 .............................................................. 59
TABLA 30: PLAN MAESTRO DE PRODUCCIÓN – MOGOLLA 200 ....................................................... 59
TABLA 31: PLAN MAESTRO DE PRODUCCIÓN - MOJICON 200 ......................................................... 59
TABLA 32: INVENTARIOS PROMEDIO AL DÍA DE LOS 18 TIPOS DE PAN - PROPUESTO ..................... 60
TABLA 33: INVENTARIOS PROMEDIO AL MES DE LAS MATERIAS PRIMAS - PROPUESTO ................. 61
TABLA 34: COSTOS DE MANTENER EL INVENTARIO AL MES - PROPUESTO ...................................... 62
9
LISTA DE FIGURAS
Ilustración 1: Diagrama de Ishikawa del sistema de gestión de producción de la Panificadora ...... 15
Ilustración 2: Diagrama de Operación de producción de Pan ........................................................... 30
Ilustración 3: Beneficio bruto de cada tipo de Pan ............................................................................ 40
Ilustración 4: Ventas anuales de Pan (COP) por mes ........................................................................ 41
Ilustración 5: Venta y Utilidades promedio de Pan (COP) por día ..................................................... 42
Ilustración 6: Retorno sobre la inversión de La Panificadora - Actual ............................................... 45
Ilustración 7: Análisis de entrada de los datos (demandas) .............................................................. 47
Ilustración 8: Pronóstico semanal para Pan Croissant 200 .............................................................. 49
Ilustración 9: Pronóstico semanal para Pan Leche 200 .................................................................... 51
Ilustración 11: Pronósticos de los panes y Unid-Masa total de un mes ............................................ 56
Ilustración 12: Retorno sobre la inversión de La Panificadora - Propuesto....................................... 63
10
RESUMEN
Este proyecto tiene como objetivo establecer un modelo de gestión de inventarios
para la Panificadora El Libertador, en adelante “La Panificadora”. Primeramente, se realiza
un diagnóstico de la situación actual de la empresa, tanto operacional como
financieramente, estableciendo el costo de venta de cada tipo de pan, la cantidad de
materia prima, mano de obra y recursos utilizados en la producción de estos, así mismo
como las utilidades de La Panificadora.
A continuación, se examina la planificación actual de compra de materia prima,
fabricación del pan y distribución del producto terminado dentro de la planta de
producción. Luego se analizan las demandas de cada tipo de pan y se pronostican las ventas
que tendrán tanto por meses del año como días de la semana para así establecer un modelo
de gestión de inventarios y producción de pan acorde a lo que establecen las ventas y el
mercado.
Por último, se determina la relación costo-beneficio del modelo de gestión de
inventarios propuesto, y se compara con el modelo operacional actual, para definir cuál
sistema se adapta y presenta mayores beneficios económicos a la Panificadora.
Palabras Clave
Inventarios, Pronósticos, Gestión de Producción, Costeo, Utilidad.
11
ABSTRACT
This project aims to establish an inventory management model for the “El Libertador”
Bakery, hereinafter "The Bakery". First, a diagnosis is made of the current situation of the
company, both operationally and financially, establishing the cost of selling each type of
bread, the amount of raw material, labor and resources used in the production of these,
likewise as the utilities of The Bakery.
Next, the current planning of raw material purchase, bread manufacturing and
distribution of the finished product within the production plant is examined. Then the
demands of each type of bread are analyzed and the sales they will have for both months
of the year and days of the week are predicted in order to establish a model of inventory
management and bread production according to what is established by historical sales and
market.
Finally, the cost-benefit ratio of the proposed inventory management model is
established, and compared with the current operational model, to define which system
adapts and presents greater economic benefits to The Bakery.
Keywords
Inventories, Forecasts, Production Management, Costs, Utility
12
INTRODUCCIÓN
La Industria del pan en Colombia tiene sus orígenes desde la conquista de los
españoles, dando inicio con la siembra de trigo (principal ingrediente para la elaboración de
la harina) proveniente de España. Es desde entonces, que los productos de panadería en
especial el pan, se han convertido en base fundamental para la alimentación de los
colombianos, primordialmente en la primera comida del día. Se estima que el 93% de los
hogares en Colombia ingieren el desayuno, y de estos, el 70% incluye el pan dentro de su
dieta alimenticia (Sectorial, 2016).
“Los primeros cultivos de trigo se ubicaron principalmente en los municipios de
Boyacá y Cundinamarca, donde, con el paso del tiempo, la harina y el pan, empezaron a
formar parte de la dieta de los habitantes locales.” (Sectorial, 2016, pg. 3) Es por ello la gran
acogida que tiene el pan en sus diferentes presentaciones en la región andina, ya que son
las áreas pioneras en la industria de la panificación en Colombia.
La Panificadora entiende de la gran importancia que tiene el pan para Boyacá,
especialmente para la ciudad de Sogamoso, que cuenta con más de 100.000 habitantes
(Alcaldía municipal de Sogamoso, 2019), por lo cual basa sus actividades comerciales con la
industria del pan empacado, estando este dentro de las 5 categorías primordiales de la
canasta alimenticia de los colombianos, centrando más de la mitad de las ventas en las
tiendas de barrio, con un 58% (Nielsen Reail Index, 2017), ya que se tiene estimado que en
Colombia, las panaderías y panificadoras semi-industriales, abarcan más del 70% del
mercado nacional (Sectorial, 2016).
La Panificadora, mantiene un limitado control en el manejo de los inventarios,
generándose incertidumbres con su demanda real, desconociéndose los costos por la
producción del pan y las utilidades generadas con la venta de este, razón por la cual se busca
generar un sistema de gestión de los inventarios abarcando tanto el producto terminado
como la materia prima, con el fin de reducir el impacto de los costos asociados y las
problemáticas generadas por el trámite que se le da al inventario actualmente como:
pérdidas de producto terminado por exceso de producción y perdidas de materia prima.
Este trabajo se divide en seis capítulos, el primero índica el problema de investigación
del proyecto, en el segundo se trata el marco de referencia y teórico, el tercero indaga la
situación actual de La Panificadora, en el cuarto capítulo se diseña el modelo de gestión de
inventarios propuesto, para que así en el quinto capítulo se compare el modelo actual con
el sistema propuesto y se finaliza en el sexto y séptimo capítulo con las recomendaciones y
conclusiones para el buen funcionamiento operacional de La Panificadora.
13
CAPÍTULO 1: PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN
1.1. LA PANIFICADORA EL LIBERTADOR
La Panificadora “EL LIBERTADOR”, es una empresa ubicada en el barrio Los
Libertadores en la ciudad de Sogamoso, Boyacá. La Panificadora cuenta con más de 30 años
de experiencia en el mercado de Pan de Reparto. La empresa incluye en su portafolio de
productos una variedad de 18 tipos de pan, entre los cuales se encuentran: Pan Croissant,
Blandito, Calao, Pan Aliñado, Mojicón, entre otros, siendo estos los de mayor acogida en el
mercado. Aparte de la producción, realiza una distribución diaria a tiendas minoristas y
supermercados en el territorio urbano de Sogamoso y municipios aledaños como: Nobsa,
Nazareth, Tasco, Iza, Firavitoba y Morcá, con el fin de llegar a la mayor población posible
(Coy, 2018).
Actualmente se indagó que no se tiene establecido un seguimiento de las utilidades
generadas por cada tipo de pan ni de su demanda diaria real, debido al escaso control en el
manejo de inventarios tanto de producto terminado como de materia prima, causando
inventarios con un valor monetario de aproximadamente $2’742.371 COP de producto
terminado diario; a raíz de que su pronóstico de producción se rige por un método empírico,
se corre el riesgo de incurrir en pérdidas de más de $130.000 COP de producto terminado
y más de $100.000 COP de MP al día, a causa de deterioro en inventario y devoluciones de
producto terminado por su estado.
La Panificadora dentro de sus planes a futuro planea crecer tanto operacional como
comercialmente, es por ello la importancia de proyectar bien como distribuyen y planean
sus operaciones, debido a que actualmente están trabajando a más del 90% de capacidad
de sus recursos y tiene un margen de error bajo (Coy, 2018).
1.2. JUSTIFICACIÓN
El mercado del pan en Colombia en los últimos años ha empezado a disminuir, a pesar
de que se tiene conocimiento de que el 70% de los colombianos consumen pan a diario, ha
disminuido la cantidad de pan que se consumen, siendo Colombia el quinto país de América
Latina con mayor consumo de pan percapita con 23 kilogramos al año, estando Chile en el
primer lugar con 96 kilogramos, seguido de Argentina con 76 kilogramos percapita
(Portafolio, 2017).
Es por ello la importancia que le deben dar las empresas a toda su cadena de
suministro, donde se tengan en cuenta factores como la calidad del producto, calidad del
14
servicio (distribución del pan), velocidad de entrega, variedad de productos, procesos y
costos de producción, velocidad de respuesta a incrementos de demandas y/o imprevistos,
es decir, la gestión del inventario, y es allí en este último donde se hará énfasis en este
proyecto, ya que una de las principales causas del fracaso de las pequeñas y medianas
empresas es por su mala gestión de los inventarios, provocando una toma de decisiones
erróneas (20minutos, 2017). El director de Microsip Israel Coto comenta: "es muy común
que empresas pequeñas no lleguen a tener un control de inventario porque no saben cómo
controlarlo, por lo tanto, optan por no hacerlo” como se cita en (20minutos, 2017).
Como se comentaba anteriormente, una de las consecuencias que puede ocasionar
una inadecuada gestión de inventarios y de la producción es la toma de decisiones erróneas
o que no van acorde al comportamiento del mercado, es donde recae la importancia de
este proyecto, ya que se centra en colaborar con el principal reto con el que cuenta La
Panificadora para seguir creciendo comercialmente, el cual es tener un control de sus
operaciones.
1.2.1. INCIDENCIA SOCIAL
Debido a la naturaleza de este proyecto, que busca gestionar de una manera eficiente
los inventarios de La Panificadora, y la manera en que estos se almacenan mediante una
mejor estimación de los stocks de inventario, tanto de materia prima como de producto
terminado, se brindará a la población consumidora la posibilidad de obtener un pan
producido con materias primas más frescas y con mejor tratamiento en cuanto a tiempo de
almacenamiento se refiere por medio del incremento de la rotación del inventario del
almacén; a los puntos de distribución el pan llegará más fresco, por ende, tendrá la
capacidad de durar más días disponible al público, reduciendo a su vez los costos de
devoluciones por vencimiento del pan, tanto para la panificadora como para los clientes.
1.2.2. POBLACIÓN BENEFICIADA
Los principales beneficiarios del desarrollo de este proyecto serán los propietarios y
administrativos de La Panificadora, ya que con este se busca generar un modelo de manejo
de inventarios, cuyo objetivo en primera instancia sea reducir el impacto de los inventarios
en la utilidad del ejercicio productivo, y por otra parte brindar una herramienta a los
directivos de la entidad que aporte a realizar una gestión efectiva de los mismos.
1.3. DESCRIPCIÓN Y FORMULACIÓN DEL PROBLEMA
Debido a que en la actualidad la administración de la empresa no se fundamenta en
herramientas y/o técnicas de gestión de la producción para el control de los niveles de
15
producción e inventarios, sino que se basa en decisiones empíricas, se está incurriendo en
inventarios de producto terminado diario de aproximadamente más de 957 unidades de
pan entre los diversos tipos, subdivididos en canastas de $10.000, $15.000 y $20.000 COP
dependiendo del tipo y la cantidad de pan contenido (TABLA 1), generando incertidumbre
que se esté incurriendo en reducción de ingresos de aproximadamente un 9% diario a causa
de deterioro en el producto y perdidas por devoluciones (TABLA 2).
TABLA 1: SISTEMA DE MANEJO DE INVENTARIOS PROMEDIO ACTUAL DIARIO
Tipo de Canasta 1 2 3
Valor Canasta $ 10.000 $ 15.000 $ 20.000
Cantidad de Canastas Inv. 98 45 54
Unidades Totales (Pan) 3.120 1.977 5.947
TABLA 2: INGRESOS Y PÉRDIDAS PROMEDIO ACTUALES DIARIAS
Inventario Actual $2.742.000
Ingresos Actuales $2.493.000
Pérdidas $ $131.653
% 9%
Ilustración 1: Diagrama de Ishikawa del sistema de gestión de producción de la Panificadora
16
Mediante el uso de técnicas de Ingeniera para la detección de problemas en una
empresa, como lo es en este caso, un diagrama de Ishikawa (Ilustración 1), se logra identificar
que el principal problema que presenta la empresa es el inadecuado manejo de los
inventarios, tanto de la materia prima como de producto terminado; enlistando como
causas principales los siguientes motivos: falta de capacitación del personal administrativo,
uso de métodos “empíricos” para la realización de pedidos y pronósticos, exceso de
inventarios y la inexistencia de un control de ventas por producto terminado, entre otros,
siendo estos las primordiales causas que conllevan al problema principal.
1.4. FORMULACIÓN DEL PROBLEMA
¿Cómo gestionar el inventario tanto de materia prima como de producto terminado
de una manera efectiva y eficiente en La Panificadora reduciendo el impacto de las
pérdidas actuales?
1.5. OBJETIVOS
Este proyecto se establece desde la toma de datos de la situación actual de la
empresa, tanto financiera como productiva, hasta la generación de un sistema de gestión
de los inventarios asociados con la producción y comercialización de pan de reparto. Se
tratarán e incluirán herramientas y temáticas asociadas con la administración de los
inventarios, como lo son: pronósticos para inventarios cuantitativos, niveles de producción,
stock de inventarios y plan de requerimiento de materia prima (MRP).
1.5.1. OBJETIVO GENERAL
o Evaluar y diseñar una propuesta para la gestión de inventarios de La Panificadora,
identificando falencias en los procesos que se llevan a cabo, con el fin de gestionar de
una manera eficiente los inventarios para así disminuir el impacto de estos en la
utilidad por medio del costo de mantener los inventarios.
1.5.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS
1. Realizar el diagnóstico de la situación actual de La Panificadora con el fin de estimar
los costos asociados a cada tipo de pan e identificar los niveles de inventarios y su
impacto en la utilidad final.
2. Diseñar un modelo de gestión de inventarios acorde a su proceso de negocios
teniendo en cuenta las fluctuaciones en su demanda y las condiciones de
funcionamiento actual de la empresa.
17
3. Contrastar la variación presentada en las utilidades del ejercicio productivo del
modelo propuesto con respecto al modelo actual.
1.6. METODOLOGÍA
La propuesta de implementación del proyecto de gestión de inventarios en La
Panificadora se llevará a cabo en tres fases principales, las cuales son: Diagnóstico de la
situación actual de la empresa, Diseño del modelo de gestión de inventarios y Evaluación
del costo beneficio del diseño propuesto, en la TABLA 3, se pueden encontrar descritas las
fases del proyecto y las metodologías de trabajo.
TABLA 3: METODOLOGÍA DE IMPLEMENTACION DEL PROYECTO
FASE PROCESO MÉTODOS, HERRAMIENTAS Y PROCEDIMIENTOS
DIAGNÓSTICO DE LA SITUACIÓN ACTUAL DE LA PANIFICADORA
Recolección de datos
Durante el proceso de recolección de la información, para obtener la situación actual de la empresa, tanto financiera como productiva, se implementarán las siguientes técnicas de recolección de datos: Registros Cuestionarios Entrevistas Observaciones directas Presentación de informes
(Consulta de expertos FAO, 2017).
Costeo de productos
Para calcular el costo de venta por cada tipo de pan, se implementarán técnicas de costeo, como las siguientes: Sistema de Ordenes de Producción MPD y MOD Sistema de Ordenes de Producción CIF Costeo Estándar
(P. Zapata, 2015).
Utilidades
Para finalizar con el diagnóstico de las utilidades generadas por cada tipo de pan, se recurrirá a la teoría de (P. Zapata, 2015), donde especifica la relación de utilidad-costo-volumen (UCV) y al estudio de la utilidad (Villareal & Rincón, 2014)
DISEÑO DEL MODELO DE GESTIÓN DE
INVENTARIOS
Manejo de Inventarios
Se realizará un análisis del manejo actual de los inventarios tanto de materia prima como de producto terminado, identificando los niveles de inventarios por tipo de pan y materia prima, sus stocks de seguridad y punto de reorden, tanto para pedido como para producción.
Demanda Se modelará la demanda mensual de los 12 meses anteriores con pronósticos de series de tiempo, teniendo como criterio de elección la correlación
18
existente entre el modelo y la demanda real, con el fin de determinar los niveles de producción.
Provisión
Se realizará un plan de compras y/o abastecimiento de materia prima, analizando el comportamiento del proceso de negocio de la Panificadora con las tres reglas generales de abastecimiento según (Mora, 2014) cómo se autocita en (Mora, 2016). MTS: Make to Stock MTO: Make to Order MTF: Make to Forecast
Inventario
Se evaluarán los niveles de inventarios por cada producto a almacenar y sus stocks de seguridad con respecto a alguna de las tres reglas de aprovisionamiento anteriormente mencionadas.
Satisfacción de Inventario
Se establecerá una planeación tanto de aprovisionamiento de materia prima como de órdenes de producción, con el “logro del fin último que es la cantidad y la oportunidad adecuada en la satisfacción de la demanda prestablecida” (Mora, 2016, pg. 62). Se establecerán unos niveles de inventario óptimos para que la rotación del inventario sea la adecuada en cada tipo de pan según su demanda.
EVALUACIÓN DEL COSTO-BENEFICIO
DEL MODELO PROPUESTO
Análisis Financiero
Ya en esta última fase, se realizará un contraste entre el modelo propuesto para la gestión de los inventarios y el método actual de uso (empírico), con el fin de evaluar la viabilidad de implantación de la propuesta, analizando la variación de la utilidad mensual de la empresa.
CAPÍTULO 2: MARCO DE REFERENCIA
2.1. MARCO TEÓRICO
El inventario es una pieza fundamental para que funcione una actividad de negocio
de manufactura, servicio, distribución y/o venta entre otros, ya que la estrategia en que se
maneje éste, define si se están incurriendo en faltantes o en inventarios excesivos, los
cuales son determinantes a la hora de establecer la imagen de una empresa debido a que
definen principalmente su nivel de servicio con el cliente, por otra parte busca un equilibrio
entre las cantidades a pedir y cuando pedirlas con la finalidad de que el costo de la gestión
de los inventarios sea el menor posible para la empresa.
19
En un sistema productivo el inventario se clasifica en tres categorías, según el valor
agregado mediante el proceso de manufactura; en primer lugar se encuentra el inventario
de materia prima que comprende los insumos y/o materiales necesarios para el proceso de
manufactura, en segundo lugar se encuentra el producto en proceso (PEP) que es inventario
que se encuentra ya dentro del proceso productivo y espera para ser procesado, este ya
puede tener algún subproceso o subensamble y en tercer lugar se encuentra el inventario
de producto terminado el cual hace referencia a las salidas del proceso productivo, es decir,
el bien ya con el valor agregado en su totalidad y listo para ser adquirido por el consumidor
(Sipper & Bulfin, 1999).
A continuación, se presentan los principales propósitos del inventario, con la finalidad
de resaltar su importancia en un sistema productivo.
o Mantener la independencia dentro de las operaciones: Principalmente en procesos
de ensamble se hace importante que cada estación maneje un nivel de inventario
definido con la finalidad de que no exista ningún tipo de muda en el proceso.
o Cubrir la variación en la demanda: En la mayoría de los casos la demanda de
determinado producto es estocástica y difícil de predecir con una alta confianza, por
lo que un stock de seguridad de materia prima definido en un nivel pertinente está en
la capacidad de amortizar efectivamente estas fluctuaciones; cuando la demanda es
exacta por términos de costos esta premisa se rechaza y se tiene en almacén lo justo
para la producción.
o Permitir flexibilidad en la programación de la producción: Al tener un stock de
inventario de producto terminado este permite alivianar la saturación que puede
presentar un sistema productivo a causa de un pedido grande, generando a su vez
una satisfacción del cliente en cuanto a tiempos de entrega se refiere.
o Protegerse contra la variación en los tiempos de entrega de las materias primas:
Independientemente de los tiempos de entrega establecidos por los proveedores que
maneja una empresa, se debe tener en cuenta las posibles variaciones que estos
pueden presentar a causa de factores internos y externos al proveedor como déficit
en stock, variaciones logísticas reflejadas en los tiempos de entrega o huelgas no
planificadas.
o Aprovechar descuentos basados en el tamaño del pedido: Principalmente el tamaño
de un pedido lo definen el requerimiento, los costos logísticos que este implica y los
posibles descuentos ofrecidos por los proveedores; estas tres premisas deben tenerse
en cuenta al momento de definir el inventario que se va a manejar buscando
minimizar los costos y satisfacer las necesidades del sistema. (Chase, Aquilano, &
Jacobs, 2009)
20
2.1.1. COSTO DE INVENTARIOS
Los costos de mantener los inventarios se pueden dividir en cuatro subcategorías,
según lo comenta (Bowersox, Closs, & Cooper, 2007), el cual nos indica que los inventarios
ya sean de producto terminado o de materia prima acarrean los siguiente costos: Costos de
adquisición, Costos de riesgo, Costo de almacenaje y Costo de capital
o Costo de adquisición: Este costo se refieren al valor que tiene producir (materia
prima, mano de obra directa y servicios) un bien cuando se habla de un producto
terminado, y cuando es materia prima, se refiere al costo con el que se compra esa
materia prima. Este costo se calcula con base en la totalidad de la producción o
cantidades de inventarios que se manejan.
𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑑𝑒 𝐴𝑑𝑞𝑢𝑖𝑠𝑖𝑐𝑖ó𝑛𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑜 = 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑐𝑖ó𝑛 (𝑀𝑃 + 𝑀𝑂𝐷 + 𝑆𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑖𝑜𝑠) ∗ # 𝑈𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑠
𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑑𝑒 𝐴𝑑𝑞𝑢𝑖𝑠𝑖𝑐𝑖ó𝑛𝑀𝑃 = 𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑟𝑎 𝑎 𝑝𝑟𝑜𝑣𝑒𝑒𝑑𝑜𝑟 ∗ # 𝑈𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑠
o Costo de Riesgo: El riesgo nos indica el costo que tiene el inventario por perdidas u
obsolescencias. Cuando se trabaja con producto que tiene un tiempo de vida útil y
no tiene una rotación, se presenta perdidas y se genera un costo, así mismo para
con la materia prima debido a su equivoco manejo en almacén. Este costo se puede
estimar debido a experiencias pasadas o promedios de pérdidas de producto
terminado y materia prima.
𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑑𝑒 𝑅𝑖𝑒𝑠𝑔𝑜 =𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑑𝑒 𝐴𝑑𝑞𝑢𝑖𝑠𝑖𝑐𝑖ó𝑛
𝑈𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑∗ #𝑈𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑠 𝑂𝑏𝑠𝑜𝑙𝑒𝑡𝑎𝑠
o Costo de Almacenamiento: El costo de almacenaje se refiere al costo que tiene
ocupar el espacio en bodega del producto terminado o de la materia prima. Para
determinar el costo por unidad, se tiene que calcular los metros cuadrados o cúbicos
en dado si, para determinar el verdadero espacio de la bodega o almacén. Este costo
tiene en cuenta la depreciación del edifico o almacén, el seguro de la bodega, el
impuesto predial, el capital de trabajo, el pago de los préstamos y los gastos de
mantenimiento.
𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑑𝑒 𝐴𝑙𝑚𝑎𝑐𝑒𝑛𝑎𝑗𝑒 = 𝐷𝑒 + 𝑆𝑏 + 𝐼𝑝 + 𝐶𝑡 + 𝑃 + 𝐺𝑚
o Costo de Capital: El costo de capital indica el valor o retorno de capital que se puede
obtener por invertir el capital en otro negocio y generalmente siempre se toma en
cuenta la tasa de retorno más baja del mercado. En este costo de tiene en cuenta la
21
tase de retorno de capital de los accionistas o dueños (Ke), el capital aportado por
los accionistas o dueños (E), la deuda financiera actual (D), el interés de la deuda
financiera (Kd) y la tasa compositiva del mercado.
𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑑𝑒 𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 =(𝐾𝑒 ∗ 𝐸) + 𝐾𝑑 ∗ (1 − 𝑡) ∗ 𝐷
(𝐸 + 𝐷)
Y el costo de mantener el inventario es la suma de los cuatro costos anteriormente
descritos, cabe aclarar que en este costo se tiene que tener en cuenta el horizonte de
tiempo, generalmente se calcula anualmente, pero se puede llevar a un mes, solamente
tener cuidado de que todos los valores estén mensuales
2.1.2. INVERSIÓN
Siempre que se realiza una inversión en algún negocio sin importar la clase, se tiene
que calcular que tan rentable ha sido nuestra inversión, para lo cual contamos con el
siguiente modelo: Return of Investment o ROI.
o Return of Investment: El retorno sobre la inversión es un indicador financiero que
nos muestra en términos porcentuales cómo ha sido nuestra inversión, es decir, nos
indica que porcentaje estamos ganando con respecto a nuestra inversión de capital.
𝑅𝑂𝐼 =𝐺𝑎𝑛𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎 − 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖ó𝑛
𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖ó𝑛
En este indicador, se tiene que tener en cuenta las ventas o utilidades que se han
generado al año, con los costos y gastos que se tuvieron durante ese año y la
cantidad de capital que se ha invertido.
2.1.3. PRONÓSTICOS
Las demandas o conjuntos de datos se tienen que pronosticar dependiendo su
comportamiento a lo largo del tiempo, es decir por medio del análisis de los históricos de
vetas, producción u otros.
o Regresión Múltiple: Según (Weisberg, 2005), la regresión múltiple busca predecir
una variable dependiente Y en condición o con respecto a diferentes variables
independientes X, es decir, se analizan o determinan los pesos que puede tener cada
variable independiente con respecto a las demás y en relación a la variable
dependiente. Este modelo se puede realizar en diferentes softwares estadísticos
como Minitab (Minitab, 2020), SPSS (IBM, 2020) o XLSTAT de Excel (Addinsoft,
22
2020). En la ecuación se puede observar que el primer valor de B0 es el valor de
intercepción de la recta y los demás valores son las pendientes de cada variable X.
𝐸(𝑌|𝑋) = 𝛽0 + 𝛽1𝑋1 + ⋯ + 𝛽𝑛𝑋𝑛
o Holt Winter Aditivo: Este es un modelo de pronóstico autorregresible, es decir que
rige su resultado con respecto a los periodos históricos, pero se mantiene una
longitud de periodo fija, es decir, que el pronóstico de un periodo en un instante de
tiempo t se rige por el valor del instante de tiempo t-L. La formulación del modelo
según (Eassy Ingeniería Industrial, 2018) se encuentra a continuación.
𝐴𝑡 = 𝛼𝑌𝑡
𝑆𝑡−𝐿+ (1 − 𝛼)(𝐴𝑡−1 + 𝑇𝑡−1)
𝑇𝑡 = 𝛽(𝐴𝑡 − 𝐴𝑡−1) + (1 − 𝛽) 𝑇𝑡−1
𝑆𝑡 = 𝛾𝑌𝑡
𝐴𝑡+ (1 − 𝛾)𝑆𝑡−𝐿
𝑌𝑡+𝑝′ = (𝐴𝑡 + 𝑝𝑇𝑡)𝑆𝑡−𝐿+𝑝
En donde α es la constante de atenuación del promedio de los datos, β es la
constante de atenuación de la estimación de la tendencia, ϒ constante de
atenuación de la estacionalidad, At es el valor atenuado en el periodo t, Tt es la
estimación de la tendencia en el periodo t, St es la estimación de la estacionalidad
en el periodo t, p es el número de periodos a pronosticar en el futuro y L es la
longitud de la estacionalidad.
2.1.4. INVENTARIOS
Cuando se está trabajando con productos perecederos que no pueden durar mucho
tiempo en inventario o prácticamente su estadía en inventario debe ser nula y además que
las demanda tienen fluctuación en el tiempo, uno de los mejores métodos para decidir las
cantidades a pedir de producción es el modelo de vendedor de periódicos (Cachon &
Terwiesch, 2006)
o Vendedor de Periódicos: Este modelo tiene como referencia un pronóstico base,
pero además de ello, tiene en cuenta los costos de producción y salvamento, así
mismo como las utilidades y precios de venta, con el fin de encontrar el equilibrio
de las cantidades a pedir y así maximizar las utilidades. Para poder implementar este
23
modelo, es necesario tener históricos de demanda con su respectivo pronóstico para
determinar cuál ha sido la desviación estándar de los pronósticos.
𝐴/𝐹 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 =𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑𝑎
𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡
𝐸𝑥𝑝𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 𝐴/𝐹 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝑎𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 (𝐴/𝐹 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜𝑠 )
𝐸𝑥𝑝𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑 = 𝐸𝑥𝑝𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 𝐴/𝐹 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜𝑠 ∗ 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡
𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟𝑑 𝑑𝑒𝑣𝑖𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑜𝑓 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑 = 𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟𝑑 𝑑𝑒𝑣𝑖𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑜𝑓 𝐴/𝐹 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜𝑠 ∗ 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡
𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑟𝑖𝑐𝑒 = 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑜
𝐶𝑜𝑠𝑡 = 𝑐𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑜
𝑆𝑎𝑙𝑣𝑎𝑔𝑒 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑟𝑒𝑐𝑢𝑝𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑜
𝐶𝑜 = 𝐶𝑜𝑠𝑡 − 𝑆𝑎𝑙𝑣𝑎𝑔𝑒 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒
𝐶𝑢 = 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑟𝑖𝑐𝑒 − 𝐶𝑜𝑠𝑡
𝐹(𝑄) =𝐶𝑢
𝐶𝑢 + 𝐶𝑂
𝑍 = 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑎 (𝐹(𝑄))
𝑸 = 𝑬𝒙𝒑𝒆𝒄𝒄𝒕𝒆𝒅 𝒅𝒆𝒎𝒂𝒏𝒅 + 𝒁 ∗ 𝑺𝒕𝒂𝒏𝒅𝒂𝒓𝒅 𝒅𝒆𝒗𝒊𝒂𝒕𝒊𝒐𝒏 𝒐𝒇 𝒅𝒆𝒎𝒂𝒏𝒅
El valor de Q es la cantidad optima de pedido, la cual está incluyendo la desviación
estándar que se ha presentado durante los pronósticos históricos y el análisis de los
costos de los productos.
24
2.2. MARCO CONCEPTUAL
A continuación, se especifican algunos de los principales conceptos con los que se
trabaja a lo largo de este proyecto.
o Control de Inventarios: “En el entorno empresarial se conoce la gestión de inventario
como el proceso encargado de asegurar la cantidad de productos adecuados en la
organización” (J. Zapata, 2014, pg. 11), de tal manera que se pueda asegurar la
operación continua de los procesos de comercialización de productos a los clientes;
es decir, asegurar que las operaciones de manufactura y distribución no se detengan,
cumpliendo con las promesas de entrega de productos a los clientes.
o Rotación de Inventario: Este indicador da una visión de la rapidez con que el
inventario rota, está influenciado mayormente por los stocks de inventarios que se
tengan definidos tanto de materia prima como de producto terminado; el cálculo se
realiza mediante la desagregación del valor del inventario al valor de las ventas en un
mismo periodo de referencia.
𝑅𝑜𝑡𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜 = 𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 𝑉𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠
𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑃𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜
Fórmula tomada de: (Sipper & Bulfin, 1999, pg. 223)
o Make to Stock (MTS): Hace referencia a productos que por sus características se
mantienen y se desean tener en stock de forma permanente, con movimiento y
rotación suficientes, por lo general de este tipo de artículos no se tiene una demanda
específica, por ende, al mantener un stock permanente se pretende absorber las
fluctuaciones de la demanda.
o Make to Order (MTO): Son productos que no se desean tener en el almacén de forma
permanente, se solicitan al proveedor o se producen según son demandados, estas
condiciones pueden darse por lo perecedero del ítem o por sus condiciones de
producción.
o Make to Forecast (MTF): En este escenario la producción o pedido se ajusta al
pronóstico de demanda basado en históricos, es uno de los casos más usado en las
manufacturas y mezcla las dos normas descritas anteriormente MTS y MTO. (Mora,
2016)
En la TABLA 4 se encuentran los tres tipos de inventarios y sus especificaciones técnicas
según el comportamiento de las demandas.
25
TABLA 4: REGLAS DE ABASTECIMIENTO DE INVENTARIOS
Normas, cálculos y reglas de
reabastecimiento ¿Cuánto pedir? ¿Cuándo pedir?
Método para determinar la demanda futura
MTS y Technology push: Almacenar
Método de Asignación versus EOQ - El mayor
Periódicamente (mes -semana - día - etc.)
Pronósticos con ST, RNA u otro método científico (pivotes)
MTO y Demanda pull: No almacenar (Trasegar)
Método EOQ (mínimo) o múltiplos de el
Cuando alguien lo demande y el nivel este por debajo del ROP*
Pronósticos por correlación multifactorial regresional múltiple a partir de pivote push MTF y Play frozen:
Congelar (no almacenar)
Lo justo para que stock quede en cero después de demanda
Revisar en caso extremo de pedido especial
*ROP: Reorder point o punto de reorden (Mora, 2014).
2.3. ANTECEDENTES
En la TABLA 5 se encuentran los análisis de las fuentes de referencias que sirvieron
como guía para el desarrollo del proyecto.
TABLA 5: ANTECEDENTES DE TRABAJOS DE CONTROL DE INVENTARIOS
NOMBRE AUTOR ANÁLISIS AÑO
Beneficios Financieros del Correcto Manejo de Inventarios en PELGOR S.A. (Pulido, 2014)
Catalina Pulido Gómez
Catalina generó un programa en Excel para calcular los niveles de inventarios por medio de la planeación de la producción y estimaciones de demandas. A partir del análisis de este trabajo, se pueden identificar los criterios de selección (error MAD y error MAPE) de modelos de pronósticos de demanda como: Promedio móviles, Suavizaciones exponenciales y Modelos de Winters.
2014
DIAGNÓSTICOS DEL CONTROL DE INVENTARIOS EN LAS PANADERÍAS DE TIPO MICROEMPRESA DE LA CIUDAD DE PASTO (COLOMBIA) Y MÓDELO MATEMÁTICO PARA LA GESTIÓN DE
María Fernanda Martínez Arteaga
María analizó el control de inventarios actual, por medio de escenarios de perdida de los diferentes elementos o materiales a almacenar, luego implementó un modelo matemático especial acorde a las condiciones de la panadería de duración de materiales el almacenamiento, precios de compra, cantidades mínimas de pedido, capacidades máximas de almacenamiento, entre otras.
2016
26
INVENTARIOS. (Martinez, 2016)
El planteamiento de estados de perdida de los materiales, es un bueno método para simular posible escenarios y comportamientos.
Definir el Modelo de gestión de Inventarios para múltiples productos, dentro del procedimiento de compras en Civalco Ltda. (Rangel, 2016)
Lina Paola Rangel Vega
Lina definió el modelo de gestión de inventarios de Civalco, no sin antes realizar un completo análisis de estado actual de la empresa con relación a los inventarios, además de unir el área de calidad y compras con el modelo final de gestión de inventarios. Este modelo fue realizado con el fin de generar una minimización de costos.
2016
Formulación de un modelo MRP para ayudar a la planeación de proyectos e inventarios en una empresa metalmecánica en Colombia (Engicast Ltda). (Guzmán, 2014)
Esteban Alejandro Guzmán Osorio
Esteban generó un aplicativo tipo MRP en lenguaje Java con el fin de controlar la cantidad de materia prima y tiempos de pedido y almacenamiento debido a que no se tenía un control adecuado de los materiales, lo cual estaba conllevando a demoras y/o retrasos en la entrega de proyectos que planea la empresa.
2014
Propuesta de políticas de control de inventarios para la empresa Tisanas Orquídea Ltda. (Abi-yaghi, 2015)
Angele Abi-yaghi
Angele, con el fin de reducir los altos costos de producción que actualmente maneja la empresa, determinó cual era la política de inventarios más favorable económicamente para la empresa, en la que se tuvieran en cuenta los costos de inventarios, cantidades a producir y el stock de seguridad.
2015
MÉTODOS DE PRONÓSTICO Y MANEJO DE INVENTARIOS APLICADOS A GENERAL MOTORS COLMOTORES. (García, 2014)
Juan Fernando García Soto
Juan, tuvo en cuenta como principal métrica los niveles de servicio y las frecuencias de pedido determinados para realizar un modelo de gestión de inventarios que lograran reducir costos operaciones a raíz de la crisis de la industria automotriz del 2009.
2014
Análisis exploratorio del manejo de inventarios de los servidores Dell en los mayoristas de Suramérica (Lamprea, 2016)
Daniel Lamprea Enciso
Daniel se propuso disminuir las 12 semanas de rotación de los servidores en una región específica para el área de los mayoristas, para lo cual diseño un formulario en Excel el cual contiene toda la información de los servidores y los mayoristas indican si la configuración de precio y tipo son adecuadas con respecto a la competencia.
2016
PROPUESTA DE MEJORAMIENTO DEL SISTEMA DE ALMACENAMIENTO Y CONTROL DE
Mónica Patricia Londoño Cepeda
Monica propuso un sistema de gestión y almacenamiento de inventarios para definir una política de seguimiento de producción y mejorar la utilización de bodega, disminuir el riesgo de accidentalidad y agotamientos en el trabajador .
2012
27
INVENTARIOS PARA BETMON (Londoño, 2012)
PROPUESTA DE UN MODELO DE OPTIMIZACIÓN DE LA GESTIÓN DE INVENTARIOS PARA EL CLIENTE - GRUPO EMPRESARIAL ANTIOQUEÑO GEA (Muñoz, 2016)
Ángela María Muñoz Muñoz
Ángela propuso un modelo de gestión de inventarios para mejorar el proceso de abastecimiento de la empresa Dell con el fin de atacar la métrica de tiempos de respuesta a los pedidos del grupo empresarial antioqueño (GEA).
2016
CAPÍTULO 3: DIAGNÓSTICO DE LA SITUACIÓN ACTUAL
3.1. INFORMACIÓN GENERAL
En la TABLA 6 se puede encontrar la información básica de registro comercial de La
Panificadora; cabe aclarar que el señor José Guillermo Coy Medina ya descansa en la paz del
señor.
TABLA 6: INFORMACIÓN BÁSICA DE LA PANIFICADORA
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
INFORMACIÓN GENERAL
Entidad Panificadora "EL LIBERTADOR"
NIT 9395622-9
País Colombia
Departamento Boyacá
Ciudad Sogamoso
Dirección Calle 14 # 31 - 31
Teléfono 314 445 7253
Tipo de entidad Privada - Régimen simplificado
REPRESENTANTE LEGAL
Nombre José Guillermo Coy Medina (QEPD)
Tipo de Identificación Cédula
Número 9.395.622
Cargo Dueño y Gerente
CONTACTO
Nombre Juan David Coy Garzón
Cargo Varios
teléfono 313 325 0835
28
3.2. PANES
En la TABLA 7 se encuentra la información básica de producción y venta de cada uno de los 18 tipos de pan con los que cuenta La
Panificadora.
TABLA 7: INFORMACIÓN GENERAL DE LOS PANES
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Información General - Pan
Pan Precio/Unid Unid/Bolsa Precio/Bolsa Unid/Canasta Bolsas/Canasta Precio/Canasta Unid-Masa/Pan Unid-Masa/Moje
1 Croissant 200 $ 167 6 $ 1.000 120 20 $ 20.000 0,5 432
2 Blandito 200 $ 167 6 $ 1.000 120 20 $ 20.000 0,5 432
3 Leche 200 $ 167 6 $ 1.000 120 20 $ 20.000 0,5 432
4 Chino 200 $ 167 6 $ 1.000 90 15 $ 15.000 0,5 432
5 Mogolla 200 $ 167 6 $ 1.000 120 20 $ 20.000 0,5 504
6 Mojicón 200 $ 167 6 $ 1.000 90 15 $ 15.000 0,5 432
7 Calao 200 $ 167 6 $ 1.000 60 10 $ 10.000 0,5 468
8 Hamburguesa 300 $ 300 10 $ 3.000 50 5 $ 15.000 2 360
9 Perro 300 $ 300 10 $ 3.000 50 5 $ 15.000 2 576
10 Mojicón 500 $ 500 1 $ 500 20 20 $ 10.000 2 540
11 Concha 500 $ 500 1 $ 500 20 20 $ 10.000 2 540
12 Aliñado 500 $ 500 1 $ 500 20 20 $ 10.000 2 540
13 Mogolla 500 $ 500 1 $ 500 30 30 $ 15.000 2 540
14 Concha 1000 $ 1.000 1 $ 1.000 10 10 $ 10.000 4 468
15 Aliñado 1000 $ 1.000 1 $ 1.000 10 10 $ 10.000 4 576
16 Mogolla 1000 $ 1.000 1 $ 1.000 15 15 $ 15.000 4 576
17 Mantequilla 1000 $ 1.000 1 $ 1.000 10 10 $ 10.000 4 576
18 Trenza 2000 $ 2.000 1 $ 2.000 10 10 $ 20.000 8 468
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Actualmente La Panificadora referencia el nombre de cada tipo de pan con un precio
relación por unidad/tamaño, debido a que algunos panes cuentan con hasta 3
presentaciones diferentes. La columna Precio/Unid indica el precio de venta por cada
unidad de pan, cabe aclarar que la unidad mínima de venta de los panes es bolsa, y la
cantidad de panes por cada bolsa está en la columna Unid/Bolsa y el precio de venta de
cada bolsa de pan se indica en la columna de al lado (Precio/Bolsa). El empaque primario
de los panes es la bolsa, pero para el proceso de distribución y venta, los panes cuentan con
un tipo de embalaje o empaque secundario que es la canasta, por lo cual, las siguientes 3
columnas describen las características de los panes por canasta, como lo son las unidades,
la cantidad de bolsas y el precio de venta por cada canasta.
En el medio de la fabricación del pan, un “Moje” significa un lote o tanda de
producción, más adelante se especificarán las cantidades de materia prima que se usa por
cada Moje de producción de pan. Durante el proceso de producción, la “Masa Madre” -la
cuál es la masa general (Harina, Azúcar, Margarina, Levadura, Sal y Agua) para la producción
de todos los panes- se divide en pequeñas unidades con una divisora de masa, estas
unidades las denominaremos Unid-Masa ya que es la unidad base para la producción de los
panes, así, en la TABLA 7 se indica la cantidad de Unid-Masa madre que requiere cada tipo
de pan (La Panificadora usa esta medida para definir los precios de venta de los panes) y las
cantidades de masa madre que se puede obtener de un Moje de producción.
o Ejemplo: El pan Croissant 200 tiene un precio de venta de $167 COP la unidad y está
contenido en bolsas de 6 unidades de $1.000 COP cada bolsa. Este pan se distribuye
en los vehículos para la venta y se embala en canastas que contienen hasta 20 bolsas
o 120 unidades de pan con un precio de $20.000 COP cada canasta. Para la producción
de 1 unidad de pan, se usa 0,5 Unid-Masa madre, y en cada Moje de producción se
pueden obtener hasta 432 Unid-Masa, por lo cual se puede decir que, de cada Moje
de producción, se pueden obtener hasta 864 unidades de pan.
3.3. PROCESO DE PRODUCCIÓN
La Panificadora dentro del área productiva, cuenta con 6 procesos para la elaboración
del Pan, los cuales son: amasado, cilindrado, pesaje, porcionado, levante y horneado. Para
la realización de estos procesos son necesarias 6 máquinas: amasadora, cilindro industrial,
divisora de masas, horno, balanza y cuarto de crecimiento.
El diagrama de operaciones se puede encontrar en la Ilustración 2. Se puede observar
que el total de operaciones para la producción de Pan asciende a 8 y 1 inspección. La
diferencia del Pan con las Unid-Masa se centra en el proceso de elaboración o armado del
30
pan, ya que es en este paso donde se le da la forma al pan y se le adicionan el resto de
materia prima necesaria.
Ilustración 2: Diagrama de Operación de producción de Pan
Como se puede observar en el diagrama de operaciones, todos los panes cuentan con
el mismo proceso de producción, y es hasta el proceso 6 en el cual se le adiciona la materia
prima de cada tipo de pan, es por ellos que se tomará como principal unidad de medida la
Unid-Masa.
31
3.4. PRODUCCIÓN DIARIA
Debido a que la Panificadora cuenta con 18 tipos de panes, se decidió trabajar con
una unidad de medida común entre todos los diferentes tipos de pan. En el proceso
productivo, La Panificadora produce por mojes, para lo cual, cuando llega al proceso de
armado del pan, se tiene como referencia la “unidad de masa” (en adelante, Unid-Masa), la
cual hace alusión a la división de un moje en partes iguales que unitariamente o en algunos
casos fraccionalmente conforman una unidad de pan, debido a que cada tipo de pan maneja
una cantidad de Unid-Masa diferente, variando desde 0,5 Unid-Masa hasta 8 Unid-Masa,
como se puede ver en la TABLA 7.
TABLA 8: PRODUCCIÓN PROMEDIO DE MOJES AL DÍA
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Producción diaria
Bultos de harina 8
Harina (gr) 391.500
Harina/moje (gr) 19.625
Mojes 20
Pesadas/moje 14
Unid-masa/ día 10.526
La Panificadora por motivos de planeación y continuidad de horarios de operarios,
mantiene una producción diaria de 8 bultos de harina según se puede ver en la TABLA 8, es
decir, 400 Kg de harina al día aproximadamente. Debido a que la harina es el principal
ingrediente (mayor cantidad) en el pan, se tiene un control de producción de los panes con
la harina. Cada moje de pan cuenta con una cantidad promedio de 4,4 baldes de harina
(19,625 Kg) por moje de producción de pan, entonces se puede decir que en promedio se
producen 20 mojes de pan al día, obteniendo hasta 10.526 Unid-Masa.
3.5. RESTRICCIÓN DE CAPACIDAD
En la TABLA 9 se realizó un estudio de restricciones por capacidad manteniendo las
condiciones de un lote de producción de igual tamaño para todas las estaciones, los tiempos
correspondientes al procesamiento de ese lote por cada estación y el tiempo disponible
para la producción por día; gracias a estos datos proporcionados por la gerencia de La
Panificadora se logró obtener la capacidad de procesamiento en lotes de cada una de las
estaciones por día y se llegó a la conclusión de que la estación que es restrictiva es “Horno”
32
al tener la menor capacidad de procesamiento, siendo esta de 46 Lotes por día o 11.327
Unidades de masa por día, valor que se tomara en adelante como la capacidad diaria de la
planta.
TABLA 9: RESTRICCIONES DE CAPACIDAD
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Restricciones de Capacidad Por Estación
Estaciones Amasado Cilindrado Pesaje Porcionado Levante Horno
Tamaño Lote (Unid-Masa) 246 246 246 246 246 246
Tiempo*Lote (Min) 7,78 5,73 2,05 4,92 9,22 9,77
T. Disponible al Día (Min) 450 450 450 450 450 450
Capacidad al Día (lotes) 57 78 219 91 48 46
Capacidad al Día (Unid-Masa) 14.022 19.188 53.874 22.386 11.808 11.327
Throughput Max ( Unid-Masa) 11.327
Cabe aclarar que actualmente La Panificadora está al tanto de la situación de su cuello
de botella que está en el proceso de Horneado, así mismo se puede ver que el proceso de
levante también está cerca de la capacidad del horno, por lo cual están realizando la
evaluación financiera para la ampliación de la capacidad en estos dos procesos al doble de
su capacidad.
3.6. MATERIA PRIMA
A continuación, se encontrará información básica de compra, de cantidades por
moje y de costos asociados de la materia prima con la que trabaja La Panificadora.
3.6.1. INFORMACIÓN BÁSICA
La Panificadora, hasta el momento no tenía claro cuáles eran los costos reales
asociados a cada tipo de pan. En la TABLA 10 se puede encontrar el precio total de compra
de la materia prima y la cantidad de unidades (gramos, mililitros, unidad o centímetros
cúbicos) con las que cuenta cada presentación de materia prima, además se determinó el
valor real de cada unidad (Valor/Unid) para después asociarlo con la cantidad correcta que
contiene cada tipo de pan.
33
TABLA 10: INFORMACIÓN DE MATERIA PRIMA
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Información General - Materia Prima
MP Unidad de medida Valor Total gr-ml-unid-cm^2 Valor/Unid
1 Harina de Trigo Bulto (50Kg) $ 77.350,00 50.000 $ 1,55
2 Azúcar Bulto (50Kg) $ 94.000,00 50.000 $ 1,88
3 Salvado 20Kg $ 16.000,00 20.000 $ 0,80
4 Sal Bulto (50Kg) $ 28.000,00 50.000 $ 0,56
5 Margarina 15 Kg $ 58.000,00 15.000 $ 3,87
6 Azúcar Micropulverizada 5 Kg $ 17.000,00 5.000 $ 3,40
7 Levadura Caja (12) $ 125.000,00 12.000 $ 10,42
8 Miel Pimpina (20 lt) $ 55.000,00 20.000 $ 2,75
9 Conservante 1 Kg $ 30.000,00 1.000 $ 30,00
10 Piña 6 Libras $ 5.500,00 3.000 $ 1,83
11 Vinagre 500 ml $ 1.400,00 500 $ 2,80
12 Uvas Pasas Caja (10 kg) $ 70.000,00 10.000 $ 7,00
13 Huevos Cubeta (30 unid) $ 7.500,00 30 $ 250,00
14 Ajonjolí 1 Libra $ 4.800,00 500 $ 9,60
15 Esencias 500 CC $ 9.500,00 500 $ 19,00
16 Bocadillo 10 kg $ 25.000,00 10.000 $ 2,50
17 Miga de pan 5 kg $ 5.000,00 5.000 $ 1,00
18 Color 500 ml $ 2.500,00 500 $ 5,00
19 Brevas 1 kg $ 10.000,00 1.000 $ 10,00
20 Bolsas 1 kg $ 6.500,00 1.000 $ 6,50
TABLA 11: INFORMACIÓN DE COSTEO DE EMPAQUES
Información de Bolsas
Bolsa 7x10
100 gr 125
1 gr 1,25
cm^2 70
800
Kg 1
cm^2 56.000
$ $ 6.500
cm^2 1 gr 0,018
$ $ 0,116
gr 1 cm^2 56
$ $ 0,002
34
Debido a que todos los panes se venden por bolsas, y la cantidad de panes es
diferente, se halló el área que tienen las bolsas para así determinar el valor o costo que
tiene cada centímetro cuadrado (cm^2) que es de $ 0,116 COP, con eso se le podía asignar
un valor real a cada unidad de pan (TABLA 11).
3.6.2. CANTIDADES DE MATERIA PRIMA POR MOJE
En la TABLA 12 se puede encontrar un resumen de las cantidades de materia prima
que contiene cada moje de producción de pan. En total La Panificadora trabaja con 22
productos de materia prima para la producción de sus panes. En la primera tabla están las
cantidades de las primeras 10 materias primas. Como se pueden observar en las cantidades,
la harina, el azúcar, la margarina, la levadura y la sal son las únicas materias primas que
contienen todos los tipos de pan, es por ello que la unidad de referencia para medidas es
Unid-Masa, ya que es una masa madre con estas materias prima, es decir, la base para la
producción de todos los tipos de pan. Estas cantidades son por moje de producción de pan,
entonces para obtener las cantidades por unidad de pan, se divide por la cantidad de panes
producidos por cada moje, información que se obtiene de la multiplicación de Unid-
Masa/Pan (cantidad de unidades de masa que se requiere para la producción de una unidad
de pan) y Unid-Masa/Moje (cantidad de unidades de masa que se obtienen por cada moje
de producción de pan). La información de bolsas para pan Trenza 200 no es de centímetros
cuadrados, es de unidad, ya que es el único tipo de pan que está contenido en bolsa por
unidad. La información completa de las cantidades de materia prima por moje se encuentra
en el ANEXO A.
3.6.3. COSTOS DE MATERIA PRIMA POR MOJE
Así como en el ítem de cantidad de materia prima por tipo de pan, en la TABLA 13 se
encuentra un resumen de los costos de materia prima por cada moje de producción de pan.
Se puede observar que los costos varían desde $38.677 COP para el pan Mojicón 200 hasta
$105.820 COP para el pan Trenza 2000.
Esta información se usa como insumo para definir los costos de producción y los
costos de venta de cada tipo de pan, para así definir las utilidades que se obtienen con la
venta de los diferentes tipos de pan. Cabe aclarar que los precios de los panes se definieron
por los valores que maneja el mercado, pero no se tenía establecido cuales eran los costos
ni las utilidades discriminadas por cada tipo de pan. La información completa de los costos
asociados de materia prima por moje se encuentra en el ANEXO B.
35
TABLA 12: CANTIDAD DE MATERIA PRIMA POR MOJE DE PAN # 1
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Cantidad de MP - Moje de Pan
Pan / Moje
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Harina Azúcar Azúcar (pan dulce) Salvado Sal Margarina Azúcar Mic. Levadura Miel Conservante
gr Gr gr gr gr gr gr gr ml gr
1 Croissant 200 18000 2250 0 0 250 2250 0 180 0 0
2 Blandito 200 18000 2250 0 0 250 2250 0 180 0 0
3 Leche 200 18000 2250 0 0 250 2250 0 180 0 0
4 Chino 200 18000 2250 0 0 250 2250 0 180 0 0
5 Mogolla 200 15750 2000 0 2000 250 1750 0 180 1500 0
6 Mojicón 200 13500 2000 1000 0 250 2000 0 180 0 0
7 Calao 200 18000 2000 0 0 250 2000 0 180 0 0
8 Hamburguesa 300 18000 2000 0 0 250 3000 0 180 0 125
9 Perro 300 27000 3000 0 0 375 3000 0 180 0 125
10 Mojicón 500 13500 2250 1000 0 250 2250 0 180 0 0
11 Concha 500 18000 2250 0 0 250 2250 1000 180 0 0
12 Aliñado 500 20250 2500 0 0 250 2500 0 180 0 0
13 Mogolla 500 31500 4000 0 2500 500 3500 0 375 2500 0
14 Concha 1000 18000 2000 0 2000 250 2000 1000 180 0 0
15 Aliñado 1000 20250 2000 0 0 250 2250 0 180 0 0
16 Mogolla 1000 18000 2250 0 1500 250 2500 0 250 1500 0
17 Mantequilla 1000 24750 4000 0 0 375 3500 0 57 0 0
18 Trenza 2000 24750 3500 0 0 375 4000 0 180 0 0
36
TABLA 13: COSTO DE MATERIA PRIMA POR MOJE DE PAN # 1
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Costo de MP - Moje de Pan
Pan/Moje
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Harina Azúcar Azúcar PD Salvado Sal Margarina Azúcar Mic. Levadura Miel Conservante Piña
$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $
1 Croissant 200 $ 27.846 $ 4.230 $ 0 $ 0 $ 140 $ 8.700 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 0
2 Blandito 200 $ 27.846 $ 4.230 $ 0 $ 0 $ 140 $ 8.700 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 0
3 Leche 200 $ 27.846 $ 4.230 $ 0 $ 0 $ 140 $ 8.700 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 0
4 Chino 200 $ 27.846 $ 4.230 $ 0 $ 0 $ 140 $ 8.700 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 0
5 Mogolla 200 $ 24.365 $ 3.760 $ 0 $ 1.600 $ 140 $ 6.767 $ 0 $ 1.875 $ 4.125 $ 0 $ 0
6 Mojicón 200 $ 20.885 $ 3.760 $ 1.880 $ 0 $ 140 $ 7.733 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 0
7 Calao 200 $ 27.846 $ 3.760 $ 0 $ 0 $ 140 $ 7.733 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 0
8 Hamburguesa 300 $ 27.846 $ 3.760 $ 0 $ 0 $ 140 $ 11.600 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 3.750 $ 0
9 Perro 300 $ 41.769 $ 5.640 $ 0 $ 0 $ 210 $ 11.600 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 3.750 $ 0
10 Mojicón 500 $ 20.885 $ 4.230 $ 1.880 $ 0 $ 140 $ 8.700 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 0
11 Concha 500 $ 27.846 $ 4.230 $ 0 $ 0 $ 140 $ 8.700 $ 3.400 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 0
12 Aliñado 500 $ 31.327 $ 4.700 $ 0 $ 0 $ 140 $ 9.667 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 0
13 Mogolla 500 $ 48.731 $ 7.520 $ 0 $ 2.000 $ 280 $ 13.533 $ 0 $ 3.906 $ 6.875 $ 0 $ 0
14 Concha 1000 $ 27.846 $ 3.760 $ 0 $ 1.600 $ 140 $ 7.733 $ 3.400 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 0
15 Aliñado 1000 $ 31.327 $ 3.760 $ 0 $ 0 $ 140 $ 8.700 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 0
16 Mogolla 1000 $ 27.846 $ 4.230 $ 0 $ 1.200 $ 140 $ 9.667 $ 0 $ 2.604 $ 4.125 $ 0 $ 0
17 Mantequilla 1000 $ 38.288 $ 7.520 $ 0 $ 0 $ 210 $ 13.533 $ 0 $ 594 $ 0 $ 0 $ 0
18 Trenza 2000 $ 38.288 $ 6.580 $ 0 $ 0 $ 210 $ 15.467 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 5.500
37
3.7. MANO DE OBRA
La Panificadora aparte de la producción y venta de pan, también comercializa otros
productos como tortas y dulces, pero estos productos no son producidos, solo es compra y
venta, esto se aclara debido a que el personal de Almacén, Ventas y Administrativos
también se encargan de estos productos, razón por la cual no se les pueden atribuir la
totalidad de los costos de MO a la producción y venta de pan. Se realizó un análisis de
distribución de tiempos y esfuerzo que se le dedicaba a la línea de pan como a la línea de
tortas y dulces (la cual llamaremos de aquí en adelante, “Otros Productos”) y se reflejó que
el 86% del trabajo es dedicado a la línea del pan, razón por la cual el salario total mensual
es el valor de un trabajador, por la cantidad de personal por el 86% de trabajo dedicado;
cabe aclarar que el personal de producción si dedicada la totalidad de su trabajo a la línea
del pan (ver TABLA 14).
TABLA 14: VALORES DE PAGO DE NOMINA
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Información General - Mano de Obra
Item Nombre Salario Total (mes) Personal Salario/Trabajador
Nomina
1 Producción $ 5.750.000,00 5 $ 1.150.000,00
2 Almacén $ 987.996,03 1 $ 1.150.000,00
3 Ventas (%) $ 3.866.071,43 4 $ 1.125.000,00
4 Administrativos $ 2.147.817,46 1 $ 2.500.000,00
En la TABLA 15 está el resumen de los costos de materia prima, estos están
discriminados por costos directos (Producción) y costos indirectos (Almacén, Ventas y
Administrativos) con el fin de distribuir los esfuerzos que se realizan solamente con la línea
de pan y determinar cuáles son los costos de producción. Para distribuir los costos a cada
unidad de pan, se utiliza la medida de referencia con la que hemos trabajado (Unid-Masa),
entonces se divide el valor de MOD/día ($) entre las cantidades promedio de unidades de
masa que se obtienen en un día, determinada en la TABLA 8 (Unid-masa/ día), por lo cual se
puede decir que el valor de mano de obra directa para la producción de una Unid-Masa es
de $19,52 COP y el valor de mano de obra indirecta es de $23,77 COP.
TABLA 15: RESUMEN DE COSTOS DE MO
MO Directa- Indirecta
MOD/día ($) $ 221.153,85
Unid-masa ($) $ 19,52
MOI/día ($) $ 269.303,27
Unid-masa ($) $ 23,77
38
3.8. GASTOS Y SERVICIOS
A continuación, se encuentran los gastos con los que cuenta La Panificadora,
discriminados en Servicios, Impuestos, Generales y Otros. Estos valores están indicados en
Año, Mes y Día, además que se especifica que porcentaje pertenece a la línea del pan, por
ejemplo, los servicios son los únicos valores que están adjudicados en su totalidad a la línea
del pan, el resto de un porcentaje y por último se indica el valor diario que se le atribuirá a
la producción y comercialización del pan (ver TABLA 16).
TABLA 16: GASTOS DE LA PANIFICADORA
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Información General - Gastos
Item Nombre Año Mes Día Pan (%) Pan ($)
Servicios
1 Agua $ 2.400.000 $ 200.000 $ 7.692 100% $ 7.692
2 Luz $ 3.000.000 $ 250.000 $ 9.615 100% $ 9.615
3 Gas $ 12.000.000 $ 1.000.000 $ 38.462 100% $ 38.462
Impuestos
1 Gastos Varios (Papelería) $ 120.000 $ 10.000 $ 385 83% $ 321
2 Impuesto Veh. 1 $ 98.200 $ 8.183 $ 315 80% $ 252
3 Impuesto Veh. 2 $ 98.200 $ 8.183 $ 315 86% $ 270
4 Impuesto Veh. 3 $ 98.200 $ 8.183 $ 315 86% $ 270
5 Impuesto Veh. 4 $ 98.200 $ 8.183 $ 315 86% $ 270
6 Industria y comercio $ 600.000 $ 50.000 $ 1.923 83% $ 1.603
8 Predial $ 550.000 $ 45.833 $ 1.763 83% $ 1.469
9 Contador $ 300.000 $ 25.000 $ 962 83% $ 801
Generales
1 Gasolina Veh. 1 $ 16.800.000 $ 1.400.000 $ 53.846 80% $ 43.077
2 Gasolina Veh. 2 $ 16.800.000 $ 1.400.000 $ 53.846 86% $ 46.154
3 Gasolina Veh. 3 $ 16.800.000 $ 1.400.000 $ 53.846 86% $ 46.154
4 Gasolina Veh. 4 $ 16.800.000 $ 1.400.000 $ 53.846 86% $ 46.154
5 Soat + Tecno mecánica 1 $ 829.900 $ 69.158 $ 2.660 80% $ 2.128
6 Soat + Tecno mecánica 2 $ 829.900 $ 69.158 $ 2.660 86% $ 2.280
7 Soat + Tecno mecánica 3 $ 829.900 $ 69.158 $ 2.660 86% $ 2.280
8 Soat + Tecno mecánica 4 $ 631.600 $ 52.633 $ 2.024 86% $ 1.735
9 Manten. - Veh. 1 $ 1.800.000 $ 150.000 $ 5.769 80% $ 4.615
10 Manten. - Veh. 2 $ 1.500.000 $ 125.000 $ 4.808 86% $ 4.121
11 Manten. - Veh. 3 $ 1.500.000 $ 125.000 $ 4.808 86% $ 4.121
12 Manten. - Veh. 4 $ 1.410.000 $ 117.500 $ 4.519 86% $ 3.874
13 Manten. Maquinaria $ 300.000 $ 25.000 $ 962 100% $ 962
14 Manten. Planta $ 300.000 $ 25.000 $ 962 100% $ 962
Otros 1 Desayunos $ 21.840.000 $ 1.820.000 $ 70.000 90% $ 63.000
2 Almuerzo $ 22.308.000 $ 1.859.000 $ 71.500 90% $ 64.350
Total $ 396.989
39
En la TABLA 17 están resumidos los costos de Servicios y Gastos con los que incurre La
Panificadora por cada Unid-Masa, asumiendo la producción diaria de 11.327 Unid-Masa
según lo indicado en la TABLA 8. Se puede decir que los servicios por cada Unid-Masa
ascienden a $4,92 COP y los gastos por cada Unid-Masa son de $30,12 COP.
TABLA 17: RESUMEN DE SERVICIOS Y GASTOS
Servicios y Gastos
Servicios/día ($) $ 55.769
Unid-masa ($) $ 4,92
Gastos/día ($) $ 341.220
Unid-masa ($) $ 30,12
3.9. UTILIDADES POR PAN
TABLA 18: UTILIDADES POR CADA TIPO DE PAN
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Utilidades - Pan
Pan
Panes /Moje
Costo MP/Pan
Costo MOD/Pan
Servicios /Pan
Costo Total/Pan
P. Venta /Pan
Beneficio Bruto
Unidades $ $ $ $ $ $ %
1 Croissant 200 864 $ 57,25 $ 9,76 $ 2,46 $ 69,47 $ 166,67 $ 97,20 58,32%
2 Blandito 200 864 $ 52,77 $ 9,76 $ 2,46 $ 65,00 $ 166,67 $ 101,67 61,00%
3 Leche 200 864 $ 52,89 $ 9,76 $ 2,46 $ 65,11 $ 166,67 $ 101,56 60,93%
4 Chino 200 864 $ 55,49 $ 9,76 $ 2,46 $ 67,72 $ 166,67 $ 98,95 59,37%
5 Mogolla 200 1008 $ 43,65 $ 9,76 $ 2,46 $ 55,87 $ 166,67 $ 110,80 66,48%
6 Mojicón 200 864 $ 44,76 $ 9,76 $ 2,46 $ 56,99 $ 166,67 $ 109,68 65,81%
7 Calao 200 936 $ 46,27 $ 9,76 $ 2,46 $ 58,49 $ 166,67 $ 108,17 64,90%
8 Hamburguesa 300 180 $ 289,57 $ 39,05 $ 9,85 $ 338,46 $ 300,00 -$ 38,46 -12,82%
9 Perro 300 288 $ 239,47 $ 39,05 $ 9,85 $ 288,36 $ 300,00 $ 11,64 3,88%
10 Mojicón 500 270 $ 182,17 $ 39,05 $ 9,85 $ 231,06 $ 500,00 $ 268,94 53,79%
11 Concha 500 270 $ 184,65 $ 39,05 $ 9,85 $ 233,54 $ 500,00 $ 266,46 53,29%
12 Aliñado 500 270 $ 191,31 $ 39,05 $ 9,85 $ 240,20 $ 500,00 $ 259,80 51,96%
13 Mogolla 500 270 $ 315,05 $ 39,05 $ 9,85 $ 363,95 $ 500,00 $ 136,05 27,21%
14 Concha 1000 117 $ 448,39 $ 78,10 $ 19,69 $ 546,18 $ 1.000,00 $ 453,82 45,38%
15 Aliñado 1000 144 $ 343,34 $ 78,10 $ 19,69 $ 441,13 $ 1.000,00 $ 558,87 55,89%
16 Mogolla 1000 144 $ 421,71 $ 78,10 $ 19,69 $ 519,50 $ 1.000,00 $ 480,50 48,05%
17 Mantequilla 1000 144 $ 452,67 $ 78,10 $ 19,69 $ 550,46 $ 1.000,00 $ 449,54 44,95%
18 Trenza 2000 59 $ 1.808,89 $ 156,19 $ 39,39 $ 2.004,47 $ 2.000,00 -$ 4,47 -0,22%
PROMEDIO 468 $ 290,57 $ 42,84 $ 10,80 $ 344,22 $ 542,59 $ 198,37 44,90%
40
En la TABLA 18 se pueden evidenciar los resultados del levantamiento de información
y diagnóstico de la situación actual de La Panificadora. En la anterior tabla se encuentra la
cantidad de unidades de pan por moje de producción, los costos de producción (Costo
Materia Prima + Costo de Mano de Obra Directa + Servicios) y el precio de venta. Esta
especificación de costos por unidad de pan se realizó por medio de la unidad de medida con
la que se ha venido trabajando (Unid-Masa).
Económicamente, el ejercicio productivo de La Panificadora es rentable a nivel
general, debido a que el 88% de la producción de panes tiene un margen positivo, pero si
se hace un análisis a nivel individual, como se puede observar en la Ilustración 3 tanto el Pan
Trenza como el Pan Hamburguesa, presentan utilidades con 0,22% y 12,82% de pérdidas
por producción. Estos dos tipos de pan presentan un beneficio bruto negativo debido a que
el precio de venta no es el correspondiente con respecto a la cantidad de materia prima
que se utiliza, porque como se puede ver en el ANEXO A, estos panes utilizan gran cantidad
de materia prima y su precio de venta no alcanza para cubrir los costos adjudicados a su
producción. También se puede ver a nivel monetario que el pan Aliñado 1000 es el que más
ganancia ofrece para La Panificadora con $558,87 COP y el Pan Mogolla 200 es el más
rentable con un 66,48% de ganancia sobre la inversión para su producción.
Ilustración 3: Beneficio bruto de cada tipo de Pan
41
3.10. UTILIDADES POR VENTAS
Las ventas de La Panificadora son estacionales, tanto mensual como semanalmente,
por ejemplo, en la Ilustración 4 se puede observar que los meses del año donde más se vendió
pan fue en Diciembre y Enero, siendo esta una época del año donde las celebraciones y
festividades hacen que se incremente el consumo de pan, en cambio, en la época de
Septiembre, Octubre y Noviembre se puede observar que la venta de pan disminuye, esto
debido a que en Boyacá está en auge las mazorcas y se incrementa el consumo de productos
derivados de la mazorca como las arepas disminuyendo así el consumo del pan. Se
encuentra una diferencia de aproximadamente $ 20M COP entre el mes de mayores ventas
y el de menores ventas que son Enero ($ 70M COP) y Febrero ($ 50M COP) respectivamente.
Ilustración 4: Ventas anuales de Pan (COP) por mes
Diariamente también encontramos diferencias entre las ventas y utilidades que generan la
venta de los panes, por ejemplo, en la Ilustración 5 se puede observar que el día con mayores ventas
es el viernes, esto es debido a que La Panificadora no labora el domingo y muchos de sus clientes
prefieren abastecerse desde el viernes para cubrir la demanda del fin de semana. En promedio se
puede decir que las ventas de los viernes supera los $ 3M COP, a diferencia de las ventas de pan
de los jueves que no alcanza ni los $ 2M COP. En términos de utilidades, se puede observar que el
día que más utilidades genera es el sábado, aún sin ser el día con mayores ventas de pan, esto se
debe a que el sábado se vende mayor cantidad los panes que generan mayores utilidades como lo
son: Aliñado 1000, Mogolla 1000, Mantequilla 1000, etc.(ver Ilustración 3). Los días con menos
utilidades son los jueves y martes, ya que son en estos días donde se venden los Panes
Hamburguesa y Perro (de los panes con más bajas utilidades de producción).
42
Ilustración 5: Venta y Utilidades promedio de Pan (COP) por día
3.11. COSTOS DE MANTENIMIENTO DE INVENTARIOS - ACTUAL
TABLA 19: INVENTARIOS PROMEDIO AL DÍA DE LOS 18 TIPOS DE PAN - ACTUAL
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Inventarios Promedio - Pan (Día)
Pan Inv. Canastas Inv. Pan Inv. Unid-Masa % Canastas % Pan $ Pan
1 Croissant 200 14 1.634 817 6,90% 14,80% $ 272.384
2 Blandito 200 15 1.793 897 7,57% 16,24% $ 298.905
3 Leche 200 10 1.216 608 5,13% 11,01% $ 202.711
4 Chino 200 3 278 139 1,57% 2,52% $ 46.379
5 Mogolla 200 10 1.251 625 5,28% 11,32% $ 208.448
6 Mojicón 200 1 50 25 0,28% 0,45% $ 8.308
7 Calao 200 34 2.039 1.020 17,21% 18,47% $ 339.916
8 Hamburguesa 300 15 759 1.518 7,69% 6,87% $ 227.765
9 Perro 300 8 408 817 4,14% 3,70% $ 122.510
10 Mojicón 500 9 189 378 4,78% 1,71% $ 94.464
11 Concha 500 13 254 509 6,44% 2,30% $ 127.167
12 Aliñado 500 22 431 863 10,92% 3,91% $ 215.691
13 Mogolla 500 14 428 856 7,22% 3,88% $ 214.003
14 Concha 1000 0 1 3 0,03% 0,01% $ 679
15 Aliñado 1000 7 65 261 3,30% 0,59% $ 65.215
16 Mogolla 1000 4 53 213 1,80% 0,48% $ 53.342
17 Mantequilla 1000 14 140 559 7,08% 1,27% $ 139.783
18 Trenza 2000 5 52 419 2,65% 0,47% $ 104.702
TOTAL 197 11.044 10.526 100% 100% $ 2.742.371
43
En la TABLA 19 y TABLA 20 se pueden encontrar los niveles promedio de inventarios de
pan al día y de MP al mes respectivamente. Se puede observar que, en promedio, el
inventario de Pan se encuentra avaluado en $ 2’742.000 COP, como se comentó en la
descripción del problema.
En términos de MP, se estimaron las unidades en almacenamiento que se tiene por
mes, debido a que la política de compras de MP de La Panificadora es mensual; se puede
observar que las primeras cinco materias primas listadas ocupan más del 90% del espacio
total de MP.
TABLA 20: INVENTARIOS PROMEDIO AL MES DE LAS MATERIAS PRIMAS - ACTUAL
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Inventarios Promedio - MP (Mes)
MP Unidad de medida Inv. Min (prom. por moje) Unidad % Medida
1 Harina de Trigo Bulto (50Kg) 9.837.263 gr 216 72,1%
2 Azúcar Bulto (50Kg) 1.301.888 gr 29 9,5%
3 Salvado 20Kg 222.783 gr 12 1,6%
4 Sal Bulto (50Kg) 142.720 gr 3 1,0%
5 Margarina 15 Kg 1.294.926 gr 95 9,5%
6 Azúcar Microp. 5 Kg 55.696 gr 12 0,4%
7 Levadura Caja (12) 94.182 gr 9 0,7%
8 Miel Pimpina (20 lt) 153.163 ml 8 1,1%
9 Conservante 1 Kg 6.962 gr 8 0,1%
10 Piña 6 Libras 83.544 gr 31 0,6%
11 Vinagre 500 ml 20.886 ml 46 0,2%
12 Uvas Pasas Caja (10 kg) 76.582 gr 8 0,6%
13 Huevos Cubeta (30 unid) 668 unid 25 0,0%
14 Ajonjolí 1 Libra 10.443 gr 23 0,1%
15 Esencias 500 CC 22.278 ml 49 0,2%
16 Bocadillo 10 kg 114.873 gr 13 0,8%
17 Miga de pan 5 kg 41.772 gr 9 0,3%
18 Color 500 ml 4.177 ml 9 0,0%
19 Brevas 1 kg 13.924 gr 15 0,1%
20 Bolsas 1 kg 136.119 m^2 150 1,0%
TOTAL 13.634.849 100,0%
Según (Bowersox et al., 2007) los costos de mantener los inventarios se pueden
determinar calculando los siguientes costos: costo de adquisición, costos de obsolescencia
o perdida, costo de almacenamiento y costo de capital. Actualmente, por medio del análisis
financiero realizado a La Panificadora, se calcula que sus costos de mantenimiento tanto de
MP como de Pan, ascienden a $ 72’658.015,15 COP al mes, siendo este el costo objetivo a
reducir, según la propuesta planteada.
44
A continuación, en la TABLA 21 se desglosan y especifican los costos de mantenimiento
de inventarios mensuales, tanto de MP como de PAN. El costo de Adquisición de la MP se
refiere al precio de comprar con el que se negoció con los proveedores, en cambio al pan
hace referencia al costo de producción (MP + MOD + Servicios), siendo este el valor más
alto dentro del valor total. El costo de Obsolescencia o Perdida se refiere a la cantidad de
MP o Pan que se pierde o no se puede utilizar/vender debido al tiempo que dura en
almacenamiento o al equivocado manejo que se le da durante su transporte o ubicación,
para todas las referencias tanto de MP como de Pan se le asignó un porcentaje según lo
estimado por La Panificadora. El costo de Almacenamiento se refiere al costo que tiene La
Panificadora por mantener el espacio (Depreciación +Seguro bodega + Impuesto predial +
Capital de edificación + Costo financiero + Gastos de mantenimiento), este valor se
distribuye según lo planteado en planos, donde el espacio de almacenamiento para MP es
de un 15% y para Pan es de un 13% sobre el total de espacio en La Panificadora. Y, por
último, el costo de Capital, es el costo de oportunidad que puede llegar a tener La
Panificadora si invierte sus esfuerzos y recursos en otro tipo de negocio.
TABLA 21: COSTOS DE MANTENER EL INVENTARIO AL MES - ACTUAL
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Costo de Mantener - Mes
Item MP PAN Total
Adquisición $ 30.298.037,48 $ 34.756.365,85 $ 65.054.403,33
Obsolescencia $ 2.754.367,04 $ 3.159.669,62 $ 5.914.036,67
Almacenamiento $ 865.432,10 $ 757.253,09 $ 1.622.685,19
Capital $ 35.674,65 $ 31.215,32 $ 66.889,97
Total $ 33.953.511,27 $ 38.704.503,88 $ 72.658.015,15
Dentro de un modelo propuesto, se determina que los costos de Almacenamiento y
Capital continúan siendo los mismos, ya que ese valor seguirá estando, dependiendo la
cantidad de MP que se plantee siempre y cuando no supere la capacidad del almacén, eso
nos deja como foco, proponer un modelo que genera disminuciones en los costos de
Adquisición y/o Obsolescencia, ya que son valores que están sujetos a las cantidades de MP
y Pan que se administren.
3.12. RETURN OF INVESTMENT - ACTUAL
El ROI o Retorno sobre la inversión, nos indica el porcentaje de utilidad que nos
retorna el ejercicio productivo, en este caso, La Panificadora obtiene actualmente un
retorno del 29% con la producción y venta de Pan, tal cual como se puede observar en la
Ilustración 6. Las unidades manejadas en el ROI son los mojes de producción de pan.
45
Ilustración 6: Retorno sobre la inversión de La Panificadora - Actual
46
CAPÍTULO 4: DISEÑO DEL MODELO DE GESTIÓN DE INVENTARIOS
4.1. ANÁLISIS DE ENTRADA DE LOS DATOS
Con el fin de determinar cuál es el mejor método para pronosticar, se realizaron
diferentes pruebas para analizar el comportamiento y estado de los datos; las hipótesis se
contrastan con un valor-p, dando que si este valor es mayor al nivel de significancia (0,05)
predeterminado, se dice que se cumple con la premisa definida para la hipótesis nula
(Fisher, 1971).
La prueba de Independencia se analiza por medio del coeficiente de correlación R, y
este nos indica en qué medida se relacionan dos variables cuantitativas partiendo de la
premisa de que tienen un comportamiento lineal (Hanke & Wichern, 2010). Se dice que, si
existe una correlación entre dos variables, el coeficiente de correlación R se debe ser mayor
a |0,3| (Rocha, 2019), por lo cual se puede afirmar que la colección de datos no sería
independiente.
La prueba de Aleatoriedad define si el comportamiento de una colección de datos se
genera de una manera aleatoria o “al azar”, es decir, se quiere comprobar en qué medida
una variable, la observación de uno de sus atributos puede llegar a influir en observaciones
siguientes (Gómez, Danglot, & Vega, 2003). El valor-p, se compara con el nivel de confianza
predefinido de 0,05; se dice que si el valor-p es mayor al nivel de significancia, se cumple la
hipótesis nula (colección de datos aleatoria), de lo contrario se cumple la hipótesis alterna
(colección de datos no aleatoria).
La prueba de Autocorrelación indica cual es el grado de relación de las observaciones
de una variable, es decir, la correlación intravariable (Rocha, 2019). La autocorrelación
indica la correlación existente en una observación retrasada una o más periodos de tiempo.
Por medio de pruebas de autocorrelación es posible identificar si una colección de datos
presenta constancia, tendencia o estacionalidad o una combinación de las tres condiciones
anteriormente mencionadas (Hanke & Wichern, 2010).
En la Ilustración 7 se encuentran los pasos para definir cuál era el mejor método de
pronósticos de los diferentes tipos de datos, para lo cual llegamos a dos caminos diferentes,
en los cuales 6 tipos de panes tiene un comportamiento dependiente del periodo de
tiempo, y los otros 12 tipos de pan presentan estacionalidad en sus demandas, lo que quiere
decir que se pronosticaron con Regresión Múltiple y Holt Winter Aditivo respectivamente,
debido a que fueron los métodos de pronostico con mejor promedio de error (MAPE).
47
Ilustración 7: Análisis de entrada de los datos (demandas)
4.2. PRONÓSTICOS
Como se comentó anteriormente, los pronósticos de los diferentes tipos de panes se
realizaron con Regresión Múltiple y Holt Winter Aditivo, a continuación, se presentan los
métodos de pronósticos seleccionados.
4.2.1. HOLT WINTER ADITIVO
En la familia de modelos Holt Winter se tiene en cuenta tres tipos de
comportamientos que pueden presentar una colección de datos no aleatoria, los cuales son:
datos constantes, datos con tendencia y datos con estacionalidad, denominados dentro del
modelo matemático como: Alfa (α), Beta (β) y Gama (γ) respectivamente (Eassy Ingeniería
Industrial, 2018). Esta consideración se realiza tanto en el modelo Holt Winter como en los
modelos Holt Winter Aditivo y Holt Winter Multiplicativo, que son variaciones del modelo
original. El modelo Holt Winter Aditivo se usa a menudo cuando la magnitud del patrón
estacional de la colección de datos no depende de la magnitud de los datos, en otras
palabras, el patrón de estacionalidad es constante en el tiempo sin importar la magnitud de
los datos. El modelo Holt Winter Multiplicativo es usado cuando la magnitud del patrón
estacional depende de la magnitud de los datos, es decir, el tamaño del patrón estacional
aumenta a medida que los valores de los datos se incrementan y de manera inversa (Palit
& Popovic, 2005).
48
Actualmente, se cuenta con la información de ventas de un año por cada tipo de pan
y debido a esta gran cantidad de datos que se pueden generar al realizar el pronóstico, se
presentará como ejemplo el pronóstico de una semana para el Pan Croissant 200, que según
lo descrito en la Ilustración 7, las demandas de este pan son no aleatorias y cuentan con una
estacionalidad.
TABLA 22: PRONÓSTICO DE MUESTRA PARA CROISSANT 200
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Forecast (HWA) - Croissant 200
Día1 t Dt At Tt St Ft |Et| %|E|
-4
1,00
-3 1,00
-2 1,00
-1 1,00
0 1,00
Lunes 1 1.766,53 1.766,53 0,00 1,00
Martes 2 1.066,53 1.692,14 -0,90 0,92 1.766,53 700,01 66%
Miércoles 3 1.744,43 1.696,89 -0,83 1,01 1.691,24 53,19 3%
Jueves 4 1.189,00 1.642,17 -1,49 0,94 1.696,06 507,06 43%
Viernes 5 1.854,20 1.663,38 -1,21 1,03 1.640,69 213,51 12%
Sábado 6 1.264,33 1.619,89 -1,72 0,95 1.662,17 397,84 31%
…
Lunes 301 1.718,40 1.386,17 -1,72 1,16 1.560,79 157,61 9%
Martes 302 1.054,29 1.374,32 -1,84 0,81 1.132,22 77,93 7%
Miércoles 303 1.376,00 1.383,55 -1,71 0,95 1.278,90 97,10 7%
Jueves 304 1.097,56 1.393,39 -1,57 0,75 1.017,53 80,03 7%
Viernes 305 1.261,94 1.380,54 -1,71 0,97 1.366,17 104,23 8%
Sábado 306 1.104,80 1.340,13 -2,17 1,03 1.501,28 396,47 36%
Lunes 1 1.288,17
Martes 2 L 6 1.005,64
Miércoles 3 α 0,11 1.443,20
Jueves 4 β 0,01 1.557,28
Viernes 5 ƴ 0,37 1.427,15
Sábado 6 1.097,42
175,15 12,32%
DAM MAPE
En la TABLA 22 se encuentra un resumen de lo que es el modelo de pronósticos Holt
Winter Aditivo, en ese orden de ideas, la columna Dt nos está indicando la demanda o
históricos de ventas que ha tenido el Pan Croissant 200.
49
L Longitud de la estacionalidad
α Constante de atenuación del promedio de los datos (0 - 1)
β Constante de atenuación de la estimación de la tendencia (0 - 1)
ƴ Constante de atenuación de la estacionalidad (0 - 1)
At Valor de la componente de nivel
Tt Valor de la componente de tendencia
St Valor de la componente estacional
p Número de periodos a pronosticar en el futuro
Como se puede observar, el valor de la constante de atenuación del promedio α es
0,11 indicándonos que el conjunto de datos presenta variabilidad y por eso un valor bajo,
el valor de tendencia β es 0,01 indicándonos que el conjunto de datos en general no tiene
ninguna tendencia de crecimiento o decrecimiento y el valor de estacionalidad ƴ es 0,37
demostrándonos que las demandas presentan una constante de estacionalidad, cabe
aclarar que los valores de alfa, beta y gama se pueden obtener mediante un análisis Solver
en Excel, en donde se minimice el error y se condiciones los valores de las constantes entre
0 y 1. El valor de la variable L es de 6, es decir, estamos diciendo que la demanda de un
periodo de tiempo t se puede predecir gracias a la demanda de un periodo de tiempo t-6,
es decir, seis días atrás.
Ahora, la columna Ft nos indica el pronóstico para cada día, y en la Ilustración 8
presentamos los resultados de pronósticos de una semana (lunes a sábado) y las siguiente
dos columnas nos indican el error que se obtiene con el pronóstico. El error MAPE es del
12,32 % para la totalidad de pronósticos del año.
Ilustración 8: Pronóstico semanal para Pan Croissant 200
0
500
1.000
1.500
2.000
2.500
Pronóstico - Croissant 200
Demanda Forecast
50
Como se puede observar en la anterior gráfica, las demandas presentan variabilidad,
pero el modelo Holt Winter Aditivo lo que busca es atenuar la variabilidad por medio del
promedio, la tendencia y estacionalidad que puedan presentar la totalidad de los datos, así
mismo como por el número de periodos pasados que pueden llegar a influir en un
pronóstico futuro. Este modelo de pronóstico se replicó para los otros 11 tipos de panes
que presentan demanda no aleatoria y con estacionalidad, tal y como se puede observar en
la Ilustración 7.
4.2.2. REGRESIÓN MÚLTIPLE
Según el análisis de los tipos de panes que no son independientes del periodo de
tiempo, se pronosticaron con Regresión Múltiple, la cual como nos indica (Weisberg, 2005),
que más de un variable (X1, X2…Xn) influyen o determinan el valor de una variable Y, en este
caso, estamos diciendo que las variables año, mes, semana y día de la semana influyen o
determinan la demanda de un día en tiempo t.
Así mismo como el ejemplo de pronóstico del Pan Croissant 200 para el modelo Holt
Winter Aditivo, ahora presentaremos el ejemplo de pronóstico para el Pan Leche 200, qué,
según su comportamiento de la demanda, los datos no son independientes y el modelo
ideal para determinar su pronóstico es una regresión múltiple.
TABLA 23: PRONÓSTICO DE MUESTRA PARA LECHE 200
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Forecast (Regresión Múltiple) - Leche 200
Source Value Standard error t Pr > |t|
Intercept 1.025,95 233,89 4,39 0,00
Año-2019 - -
Año-2020 - -
Mes-Abril - 84,26 124,09 - 0,68 0,50
Mes-Agosto 215,24 124,11 1,73 0,08
Mes-Diciembre 10,28 155,52 0,07 0,95
…
Semana-1 142,93 92,04 1,55 0,12
Semana-2 154,29 92,04 1,68 0,09
Semana-3 123,20 92,04 1,34 0,18
…
Día1-Jueves - 60,46 22,46 - 2,69 0,01
Día1-Lunes 118,55 22,91 5,17 0,00
Día1-Martes - 84,51 22,63 - 3,73 0,00
Día1-Miércoles 37,13 22,54 1,65 0,10
Día1-Sábado 141,56 22,47 6,30 0,00
Día1-Viernes - -
51
En la TABLA 23 s e encuentra un resumen de las variables que intervienen en el modelo
de regresión múltiple, cómo se comentaba anteriormente, se tienen las demandas de un
año y dentro de esa data se tiene información del año, el mes, la semana y el día de la
semana, es por lo cual el modelo lo que hace es incluir todas esa variables para darles un
peso y que estas puedan determinar el pronósticos lo más acertadamente. Lo que hace el
modelo es generar una ecuación de tipo binaria, como la siguiente:
𝐸(𝑌|𝑋) = 𝛽0 + 𝛽1𝑋1 + ⋯ + 𝛽𝑛𝑋𝑛
en donde empieza sumando el intercepto de 1.025 panes que sería la cantidad base y luego
multiplica todos los valores de las variables, en este caso sería el año, el mes, la semana y
el día de la semana por un binario que indica la fecha del pronóstico, por ejemplo, si
quisiéramos pronosticar el primer lunes de diciembre de 2019, sería:
𝑃𝑟𝑜𝑛𝑜𝑠𝑡𝑖𝑐𝑜(1° 𝐿𝑢𝑛𝑒𝑠, 𝐷𝑖𝑐/2020) = 1.025,95 + 0 + 10,28 + 142,93 + 118,55 = 1.297,71
Aparte de ello, el modelo también nos muestra un error estándar por cada variable y
una tendencia (t) que va presentando cada variable, además se cuenta que la probabilidad
de que la función se equivoque. Cabe aclarar que este método se realizó con un
complemento de Microsoft Excel llamado XLSTAT, el cual analiza toda la información y
recrea el modelo.
Ilustración 9: Pronóstico semanal para Pan Leche 200
0
400
800
1200
1600
Pronóstico - Leche 200
Demanda Forecast
52
En la Ilustración 9 están los pronósticos de una semana para el Pan Leche 200, así
mismo, el modelo de aplico para los otros 5 tipos de panes que no son independiente del
periodo de tiempo según se muestra en la Ilustración 7.
El error porcentual absoluto medio (MAPE) es útil eventualmente cuando los valores
de la demanda real son demasiado grandes y cuando se quiere comparar dos tipos de
modelos de pronósticos diferentes (Hanke & Wichern, 2010), siendo los modelos Holt
Winter Aditivo y Regresión Múltiple utilizados en este caso debido a los resultado de los
MAPE con respecto a los demás modelos expuestos en la Ilustración 7.
4.2.3. VENDEDOR DE PERIÓDICOS
Debido a que estamos trabajando con productos perecederos que deben tener una
rotación de inventario elevada o evitar en lo posible el almacenamiento de inventarios, se
puede decir que uno de los mejores modelos para definir las cantidades optimas a pedir
junto con sus inventarios es el modelo de vendedor de periódicos, ya que las demandas
esperadas o cantidades a pedir, deben ser lo más precisas posibles debido a que los panes
no pueden estar mucho tiempo en inventario y se puede llegar a perder el producto en su
mayoría. El vendedor de periódico busca maximizar las ganancias partiendo de un
pronóstico y cruzando las ventas esperadas con la variabilidad de las demandas y
pronósticos históricos, además de analizar los costos de ventas, producción y salvamento
(valor que se recupera cuando el producto está fuera de venta), así mismo como con la
probabilidad de que en realidad ocurra esa demanda esperada, encontrando la cantidad
optima que maximiza las ganancias desde el punto de equilibrio donde producir una unidad
de más, empieza a disminuir las utilidades del ejercicio productivo (Cachon & Terwiesch,
2006).
TABLA 24: MODELO DE VENDEDOR DE PERIÓDICO CON EJEMPLO DE UNID-MASA
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Q (Unid-Masa) - Vendedor de Periódicos
Item Unid-Masa Formula (Excel) Explicación
A/F Ratios +Demanda/Pronóstico
El A/F Ratio nos indica que tan acertado está el pronóstico sobre la demanda real. Entre más cercano el ratio esté de 1, podemos decir que el pronóstico fue acertado. Se calcula sobre los valores históricos.
Forecast 9.729 +Pronóstico (t) Es el pronóstico o valor de entrada del modelo en un periodo de tiempo.
Expected Ratio
0,999 +AVERAGE(A/F Ratios) El promedio de los ratios no da una visión en general de todos los pronósticos históricos con lo que vamos a alimentar el modelo.
53
Expected Demand
9.718 +Forecast*Expected Ratio
Es la demanda ajustada con respecto a las fluctuaciones y diferencias promedio que han tenido los pronósticos históricos sobre sus respectivas demandas.
Standard Deviation of Ratios
0,23 +STDEV.P(A/F Ratios) Desviación estándar de los ratios de datos históricos con el fin que tan distanciados estuvieron los pronósticos de las demandas pasadas.
Standard Deviation of Demand
2.275 +Standard Deviation of Ratios*Forecast
Desviación estándar de la demanda esperada a raíz de la desviación de los ratios de los pronósticos históricos.
Distribución F(Q)
1
+NORM.DIST(Q; Expected Demand; Standard Deviation of Demand)
Distribución de un valor propuesto Q, con media y desviación estándar a partir de la demanda esperada. Cabe aclarar que se tiene que analizar el comportamiento de los datos y así mismo sacar su distribución. En este caso se tiene datos continuos, si fueran datos discretos, podemos obtener el valor con una tabla de distribución estándar y teniendo en cuenta el tipo de distribución de los datos.
Q 10.000 +Demanda o Pronostico (x)
Demanda propuesta para analizar su probabilidad de que la demanda esperada sea menor o igual
Z 0,124 +(Q - Expected Demand)/Standard Deviation of Demand
Valor estadístico para calcular la probabilidad de que la demanda Q se cumple por debajo del valor.
F(Q) 54,93% +NORMSDIST(Z) Probabilidad de que la demanda esperada sea igual o menor a Q. Si son valor discretos, se puede usar la tabla de distribución normal estándar.
Sales Price $ 250 +Precio de venta Es el precio de venta del producto.
Cost $ 112 +Costo de producción Es el costo de producción del producto.
Salvage value
$ 56 +%Cost Es el valor de recuperación que tiene un producto si no se vende durante su vida útil o temporada de auge. Generalmente es un porcentaje del costo
C(o) $ 56 +Cost - Salvage value Es el costo de pérdidas que se tiene cuando un producto es vendido al valor de salvamento (salvage value).
C(u) $ 138 +Sales price - Cost Es la ganancia o utilidad que tiene un producto dentro de su vida normal.
F(Q)
0,71 +C(u)/((C(u)+C(o))
Probabilidad de maximizar las ganancias a partir de que la demanda esperada sea menor o igual a Q. También llamado critical ratio
Z
0,56 +NORMSINV(F(Q))
Probabilidad de que la demanda esperada sea normal estándar o menor.
Q* 10.990 +Expected Demand + Z*Standard Deviaton of Demand
Cantidad de orden de pedido que maximiza las ganancias a partir de la normalización de la probabilidad de que nuestra demanda esperada sea menor o igual a Q.
54
En la TABLA 24 está todo el paso a paso para determinar las cantidades optimas a pedir
con el vendedor de periódico por medio del ejemplo de Unid-Masa. El modelo de vendedor
de periódico indica que no basta solamente con tener un pronóstico básico para definir
unas cantidades optima de pedido, se tiene que analizar los costos y probabilidades de una
futura demanda esperada, es por ello que en este trabajo de implementa este modelo para
encontrar unas cantidades optimas que maximicen la ganancia.
Primeramente, el modelo parte de que necesitamos como entrada principal, unos
históricos de demanda y pronósticos, con los cuales podemos determinar los ratios
(Demanda actual/Pronóstico). La siguiente entrada es un valor de pronóstico determinado,
en este caso, nuestro pronóstico para Unid-Masa es de 9.729, ya teniendo esta información,
podemos continuar determinando nuestro ratio esperado, que no es más que el promedio
de la totalidad de los ratios, para las Unid-Masa, tenemos un ratio esperado promedio de
0,99, lo que quiere decir, que en términos generales, nuestros pronósticos estuvieron
cercanos a las demandas.
Ya teniendo una variación promedio o ratio, calculamos la demanda esperada, que no
es más que el producto entre nuestro pronóstico y nuestro ratio promedio, con un valor de
9.718 Unid-Masa, en este paso, lo que estamos es ajustando nuestro pronóstico acorde a
unos resultados históricos. Ahora, se calcula la desviación estándar de la demanda a raíz de
la desviación estándar de los ratios y nuestro pronóstico inicial, lo cual nos arroja una
desviación estándar de demanda esperada de 2.275 Unid-Masa.
Ahora, queremos calcular la probabilidad de que la demanda esperada sea menor o
igual a un valor determinado Q, es por ello que se determina la distribución del valor Q con
media de demanda esperada y una desviación estándar de la demanda esperada. En este
caso, se propone un valor de Q de 10.000 siendo este un valor cualquiera a analizar dentro
del modelo. Se obtiene que la probabilidad de que la demanda sea menor o igual a 10.000
Unid-Masa es de 54,93% gracias al cálculo de un valor Z estadístico que alimenta nuestra
función de distribución de probabilidad. En este punto se puede analizar qué si se quiere
determinar la probabilidad de que mi demanda sea mayor a 10.000, pues simplemente seria
el valor complementario de F(Q) = 1-0,54. Ahora, sabiendo que con solo incluir la variación
que tienen los históricos de pronósticos, encontramos un valor ajustado de pronóstico, pero
para encontrar la cantidad optima de pedido que maximice nuestra utilidad, necesitamos
incluir en el análisis los costos y utilidades que tiene nuestra Unid-Masa.
Los primeros valores que entran en el juego, son el precio de venta y el costo de
producción, en este caso se tiene que la Unid-Masa tiene un precio de venta de $250 COP
y un costo de producción de $112 COP, y se determina el costo de salvamento que nos
indica el precio de recuperación que tenemos por el producto cuando ha acabado su vida
55
útil, en este caso, el costo de salvamento de una Unid-Masa es de $56 COP y a partir de
estos costos, podemos determinar nuestros costos de excedente (overage cost) y costo de
faltantes (underage cost) ó Co y Cu respectivamente, que no son más que los costos de
pérdidas o ganancias por no tener el inventario correcto o adecuado, siendo $56 COP y $138
COP respectivamente para una Unid-Masa. Teniendo estos costos, podemos determinar la
probabilidad de que la demanda sea menor a nuestro Q, y obtenemos que para las 10.000
Unid-Masa podemos afirmar con una probabilidad de 71% que la demanda será igual o
menor.
Para finalizar, se calcula la probabilidad de tener una demanda esperada normal
estándar y se determinar la cantidad optima de pedir Q* en donde se incluye la demanda
esperada, su desviación estándar y la probabilidad a raíz del análisis de costos y utilidades
de la Unid-Masa y podemos determinar que nuestra cantidad optima de pedido o
producción que maximizará nuestras utilidades es de 10.990 Unid-Masa.
Si nos devolvemos a revisar los valores o variables críticas, encontramos que la
desviación estándar de los ratios hace que nuestras cantidades optimas de pedido varíen
demasiado, lo que nos lleva a concluir, que, si tenemos pronósticos históricos lo más preciso
posible, nuestro Forecast inicial no va a varia demasiado.
Es de aclarar que el anterior análisis fue un ejemplo de cómo se determinaron las
cantidades optimas de pedir de los 18 tipos de panes para cada uno de los días
pronosticados, es decir, para el mes que se tiene planeado pronosticar
En la Ilustración 10 se encuentran los pronósticos de los 18 tipos de pan y de Unid-Masa
para el mes de junio. La serie color azul, son las cantidades de Unid-Masa que demandarían
esas cantidades de pan a producir, y se puede observar que los días picos son los miércoles
y sábado, con una demanda esperada promedio de 15.000 lo cual supera la capacidad de
11.327 Unid-Masa, pero se puede ver que los días anteriores a estos, presentan una
demanda esperada promedio de 7.000 Unid-Masa, lo cual deja capacidad liberada para
cumplir con la demanda de los días pico. La serie de color naranja, son las cantidades de
Unid-Masa a pedir según el modelo de vendedor de periódicos, lo cual se puede ver que los
valores son mayores a los de los pronósticos normales debido a que trata de amortizar la
variabilidad de los valores de demandas con stock, pero sin ser demasiado elevado como
para generar grandes cantidades de inventarios. En conclusión, los valores a pedir son los
generados a raíz del vendedor de periódicos que usaron como datos de entrada los
pronósticos mencionado anteriormente (Holt Winter Aditivo y Regresión Múltiple).
56
Ilustración 10: Pronósticos de los panes y Unid-Masa total de un mes
4.3. PLANEACIÓN AGREGADA
Cómo se comentó anteriormente, se puede observar que las demandas en términos
de Unid-Masa al día, presentan picos los días miércoles y sábados, ya que son estos los
únicos días en los que se vende el pan Hamburguesa 300 y Perro 300, es por ello que supera
la capacidad diaria de 11.327 Unid-Masa. Por ello, se presenta la planeación agregada de
la producción de pan para un mes en términos de Unid-Masa. La planeación lo que busca
es equilibrar los días de producción en los cuales la demanda esperada sobrepasa la
capacidad actual analizando los costos de operar por encima de la capacidad o almacenar
en inventarios la demanda que no se alcanza a cubrir con la capacidad actual. En la TABLA
25 se puede encontrar un resumen de la planeación agregada de los diferentes tipos de
panes en términos de Unid-Masa. La información completa está en el ANEXO C.
o Ejemplo: El día Lun 01 tiene una capacidad máxima de producción de 11.327, debido
a que esta es la capacidad de producción diaria actual y la capacidad de producción
por operario es de 2.265 Unid-Masa, y tanto la capacidad total como por operario
es igual para todos los días. La demanda esperada es nuestro pronóstico de Unid-
Masa requerido (7.938), se puede observar que este valor varió un poco con respecto
-
4.000
8.000
12.000
16.000
-
700
1.400
2.100
2.800
3.500
Lun01
Mar02
Mie03
Jue04
Vie05
Sab06
Lun08
Mar09
Mie10
Jue11
Vie12
Sab13
Lun15
Mar16
Mie17
Jue18
Vie19
Sab20
Lun22
Mar23
Mie24
Jue25
Vie26
Sab27
Unid-MasaPan Pronósticos y Cantidades a pedir (Unid-Masa)
Croissant 200 Blandito 200 Leche 200 Chino 200 Mogolla 200
Mojicón 200 Calao 200 Hamburguesa 300 Perro 300 Mojicón 500
Concha 500 Aliñado 500 Mogolla 500 Concha 1000 Aliñado 1000
Mogolla 1000 Mantequilla 1000 Trenza 2000 Unid-Masa Unid-Masa (+Inv)
57
TABLA 25: PLANEACIÓN AGREGADA DE UN MES PARA LA PRODUCCIÓN EN UNID-MASA # 1
al valor de la gráfica de pronósticos debido a que ya se encuentra alineado con las cantidades que se manejan por lote o moje
de producción. La demanda del sistema y capacidad necesaria para la producción son cero, debido a que se cuenta con
inventario inicial de 14.960 Unid-Masa, es por ello que también los costos de operarios contratados, despedidos u horas extras
no existen, debido a que no es necesario modificar la capacidad de producción. Al final del día, se cuenta con un inventario
sobrante de 7.022 Unid-Masa convertidas en pan, por lo cual el día Mar 02 ya tiene un inventario inicial para suplir su
demanda esperada y continuar con el análisis de capacidad de producción.
Día Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06 Lun 08 Mar 09 Mie 10 Jue 11 Vie 12
Periodo 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Capacidad Total 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327
Capacidad / Operario 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265
Demanda Esperada 7.938 8.424 14.022 8.136 7.632 14.094 7.938 7.398 14.364 8.388 8.118
Demanda Sistema - 1.402 11.286 8.136 7.632 11.214 7.938 7.398 11.196 8.388 8.118
Capacidad Necesaria (Horas) - 4,95 39,86 28,73 26,95 39,60 28,03 26,13 39,54 29,62 28,67
Operarios Actuales 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
Operarios Contratados - - - - - - - - - - -
Costo Operarios Contratados -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$
Operarios Despedidos - - - - - - - - - - -
Costo Operarios Despedidos -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$
Operarios Utilizados 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
Horas extras Necesarias - - - - - - - - - - -
Costo Horas Extra -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$
Costo Mano de Obra -$ 27.373$ 220.353$ 158.851$ 149.011$ 218.948$ 154.985$ 144.442$ 218.596$ 163.771$ 158.500$
Unid-Masa Producidas - 4.138 11.286 8.136 10.512 11.214 7.938 10.566 11.196 8.928 11.178
Inventario Inicial 14.960 7.022 2.736 - 0 2.880 0 - 3.168 - 540
Inventario Final 7.022 2.736 - 0 2.880 0 - 3.168 - 540 3.600
Costo Inventario 15.097$ 5.882$ -$ 0$ 6.192$ 0$ -$ 6.811$ -$ 1.161$ 7.740$
Costo Faltantes -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$
Costo Diario Politica 15.097$ 33.256$ 220.353$ 158.851$ 155.203$ 218.948$ 154.985$ 151.253$ 218.596$ 164.932$ 166.240$
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Planeacion Agregada - Unid-Masa (1 mes)
58
Se puede observar que el costo diario de $15.097 COP (Costo de operarios
contratados + Costo operarios despedidos + Costos horas extra + Costo de mano de
obra + Costo inventario + Costo de faltantes), sabiendo que el costo de mantener
una Unid-Masa es de $2,1 COP.
4.4. PLAN MAESTRO DE PRODUCCIÓN
A continuación, de la TABLA 26 a la TABLA 31se encuentra un resumen del Plan Maestro de
Producción, el cual se deriva del Plan Agregado de Producción; en este se encuentra la
planeación de la producción especificada por cada uno de los 18 productos, en una frontera
de tiempo de 1 semana, las unidades manejadas en este Plan Maestro de Producción son
panes y no la unidad en común “unidades de masa” como se trabajó en el Plan Agregado de
Producción.
Es importante resaltar que en el Plan Maestro de Producción las cantidades a producir
presentan un desfase de un día hacia atrás, esto debido a que las unidades demandadas para
un periodo, deben estar disponibles para salir a reparto en sus respectivas rutas a primera hora
de ese mismo periodo, por tal motivo, las unidades demandadas en ese periodo se realizan en
el día inmediatamente anterior como lo indica el Plan Maestro de Producción. Las cantidades
de pan que se encuentran en los planes maestros de producción están alienadas con las
cantidades de lotes o mojes de producción con los que labora La Panificadora. La información
completa está en el ANEXO D.
TABLA 26: PLAN MAESTRO DE PRODUCCIÓN - CROISSANT 200
TABLA 27: PLAN MAESTRO DE PRODUCCIÓN - BLANDITO 200
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda 1.296 864 1.728 1.728 1.728 1.296
Inv. Inicial 2.400 1.104 1.728 1.728 1.728 1.296
Inv. Final 1.104 240 - - - -
Produccion - 1.488 1.728 1.728 1.296 -
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Plan maestro de produccion "Croissant 200"
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda 1.296 1.296 1.296 1.728 1.728 1.296
Inv. Inicial 2.640 1.344 1.296 1.728 1.728 1.296
Inv. Final 1.344 48 - - - -
Produccion - 1.248 1.728 1.728 1.296 -
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Plan maestro de produccion "Blandito 200"
59
TABLA 28: PLAN MAESTRO DE PRODUCCIÓN - LECHE 200
TABLA 29: PLAN MAESTRO DE PRODUCCIÓN - CHINO 200
TABLA 30: PLAN MAESTRO DE PRODUCCIÓN – MOGOLLA 200
TABLA 31: PLAN MAESTRO DE PRODUCCIÓN - MOJICON 200
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda 1.296 864 1.296 864 864 1.296
Inv. Inicial 1.800 864 1.296 864 864 1.296
Inv. Final 504 - - - - -
Produccion 360 1.296 864 864 1.296 -
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Plan maestro de produccion "Leche 200"
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda 432 432 432 432 432 -
Inv. Inicial 450 432 432 432 432 -
Inv. Final 18 - - - - -
Produccion 414 432 432 432 - -
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Plan maestro de produccion "Chino 200"
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda 1.512 1.512 1.008 1.008 1.008 1.512
Inv. Inicial 1.920 1.512 1.008 1.008 1.008 1.512
Inv. Final 408 - - - - -
Produccion 1.104 1.008 1.008 1.008 1.512 -
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Plan maestro de produccion "Mogolla 200"
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda - - 432 - - 432
Inv. Inicial 90 90 432 - - 432
Inv. Final 90 90 - - - -
Produccion - 342 - - 432 -
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Plan maestro de produccion "Mojicon 200"
60
CAPÍTULO 5: EVALUACIÓN FINANCIERA DEL MODELO PROPUESTO
5.1. COSTOS DE MANTENIMIENTO DE INVENTARIOS – PROPUESTO
Después de generar la propuesta de inventarios por medio de programa de producción
diario para un mes, se puede estimar un valor promedio de producción de pan diaria para
suplir con las demandas esperadas, para lo cual se tiene que la producción diaria de Unid-Masa
asciende a 10.090, siendo este valor inferior a la capacidad actual de La Panificadora, cantidad
de producción que es equivalente a 187 canasta de pan, 101 canastas menos de inventario de
pan que las cantidades actuales. El valor del inventario propuesto actual diario es de $
2’575.000 COP al día (ver TABLA 32), disminuyendo en más de $160.000 COP, es otras palabras,
se puede decir que la propuesta disminuye el valor del inventario a dos terceras partes del
valor actual.
TABLA 32: INVENTARIOS PROMEDIO AL DÍA DE LOS 18 TIPOS DE PAN - PROPUESTO
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Inventarios Promedio - Pan (Día)
Pan Inv. Canastas Inv. Pan Inv. Unid-Masa % Canastas % Pan $ Pan
1 Croissant 200 11 1.320 660 5,88% 12,53% $ 220.000
2 Blandito 200 12 1.440 720 6,42% 13,67% $ 240.000
3 Leche 200 10 1.200 600 5,35% 11,39% $ 200.000
4 Chino 200 4 360 180 2,14% 3,42% $ 60.000
5 Mogolla 200 11 1.320 660 5,88% 12,53% $ 220.000
6 Mojicón 200 2 180 90 1,07% 1,71% $ 30.000
7 Calao 200 32 1.920 960 17,11% 18,22% $ 320.000
8 Hamburguesa 300 18 900 1.800 9,63% 8,54% $ 270.000
9 Perro 300 9 450 900 4,81% 4,27% $ 135.000
10 Mojicón 500 9 180 360 4,81% 1,71% $ 90.000
11 Concha 500 13 260 520 6,95% 2,47% $ 130.000
12 Aliñado 500 21 420 840 11,23% 3,99% $ 210.000
13 Mogolla 500 11 330 660 5,88% 3,13% $ 165.000
14 Concha 1000 - - - 0,00% 0,00% $ 0
15 Aliñado 1000 7 70 280 3,74% 0,66% $ 70.000
16 Mogolla 1000 3 45 180 1,60% 0,43% $ 45.000
17 Mantequilla 1000 11 110 440 5,88% 1,04% $ 110.000
18 Trenza 2000 3 30 240 1,60% 0,28% $ 60.000
TOTAL 187 10.535 10,090 100% 100% $ 2.575.000
Ahora, con respecto a la MP, la información se encuentra contenida en la TABLA 33. La
información de cantidad de MP requerida para suplir con la producción diaria de 10.090 Unid-
Masa se toma a partir de la cantidad de mojes a producción, ya que la capacidad diaria normal
61
es de 23 mojes de masa madre para obtener 11.327 Unid-Masa, como se observa en la TABLA
8, por lo cual se infiere que son necesarios 20 mojes de producción de masa madre para
satisfacer la demanda esperada de 10.090 Unid-Masa, así mismo se infiere la cantidad de MP.
Se puede observar que solamente en la MP de mayor presencia (Harina de Trigo), las
cantidades de bultos de 50 kg disminuyó de 216 a 192 bultos, es decir un 11%, así mismo
disminuyeron las cantidades del resto de materias primas.
TABLA 33: INVENTARIOS PROMEDIO AL MES DE LAS MATERIAS PRIMAS - PROPUESTO
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Inventarios Promedio - MP (Mes)
MP Unidad de medida Inv. Min (prom. por moje) Unidad % Medida
1 Harina de Trigo Bulto (50Kg) 9.620.223 gr 192 72,1%
2 Azúcar Bulto (50Kg) 1.273.165 gr 25 9,5%
3 Salvado 20Kg 217.868 gr 11 1,6%
4 Sal Bulto (50Kg) 139.572 gr 3 1,0%
5 Margarina 15 Kg 1.266.356 gr 84 9,5%
6 Azúcar Microp. 5 Kg 54.467 gr 11 0,4%
7 Levadura Caja (12) 92.104 gr 8 0,7%
8 Miel Pimpina (20 lt) 149.784 ml 7 1,1%
9 Conservante 1 Kg 6.808 gr 7 0,1%
10 Piña 6 Libras 81.700 gr 27 0,6%
11 Vinagre 500 ml 20.425 ml 41 0,2%
12 Uvas Pasas Caja (10 kg) 74.892 gr 7 0,6%
13 Huevos Cubeta (30 unid) 654 unid 22 0,0%
14 Ajonjolí 1 Libra 10.213 gr 20 0,1%
15 Esencias 500 CC 21.787 ml 44 0,2%
16 Bocadillo 10 kg 112.338 gr 11 0,8%
17 Miga de pan 5 kg 40.850 gr 8 0,3%
18 Color 500 ml 4.085 ml 8 0,0%
19 Brevas 1 kg 13.617 gr 14 0,1%
20 Bolsas 1 kg 133.116 m^2 133 1,0%
TOTAL 13.215.086 100,0%
Cómo se comentó en el Capítulo 3, Sección 3.10, el costo de mantener está compuesto
por los costos de Adquisición, Obsolescencia, Almacenamiento y Capital. El actual costo de
mantener los inventarios tanto de materia prima como de pan ascienden a $ 72’658.015,15
COP al mes, del cual, el 94% hace referencia al costo de Adquisición (costos de producción para
el pan y costo de compra para la materia prima) y el 4% hace referencia al costo de
Obsolescencia/Perdida, que son las cantidades de Pan y MP que se pierden o cumplen su vida
útil debido al inequívoco manejo durante el proceso productivo, razón por la cual, eran los
costos objetivos a disminuir.
62
Gracias al modelo de inventarios propuesto que nos indica cuales son las cantidades para
pedir, se calculó el nuevo costo de mantener, con respecto a las 10.090 Unid-Masa diarias
aproximadamente, nos deja un costo de mantener los inventarios de $ 63’560.168,97 COP al
mes tanto de MP como de Pan (ver TABLA 34). el costo de Adquisición y Obsolescencia/Perdida
siguen siendo el 94% y 4% respectivamente, pero debido a que se están produciendo menores
cantidades de Unid-Masa, nos lleva a reducir los costos tanto de producción como de perdidas,
así mismo se disminuyen las cantidades de MP que se manejan al mes. Este nuevo costo de
mantener los inventarios disminuye en $ 9’097.846 COP al mes, siendo el 13% del costo actual
de mantener los inventarios.
TABLA 34: COSTOS DE MANTENER EL INVENTARIO AL MES - PROPUESTO
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Costo de Mantener – Mes
Item MP PAN Total
Adquisición $ 26.935.971,11 $ 33.057.816,36 $ 59.993.787,47
Obsolescencia $ 969.624,42 $ 911.264,33 $ 1.880.888,74
Almacenamiento $ 865.432,10 $ 757.253,09 $ 1.622.685,19
Capital $ 33.497,37 $ 29.310,20 $ 62.807,57
Total $ 28.804.525,00 $ 34.755.643,97 $ 63.560.168,97
5.2. RETURN OF INVESTMENT – PROPUESTO
63
Ilustración 11: Retorno sobre la inversión de La Panificadora - Propuesto
Así mismo, como disminuyeron los costos de mantener los inventarios al mes, el retorno
sobre la inversión tiene efectos positivos con el modelo propuesto, el cual presenta un
aumento en 2% con respecto al actual de 26%, debido a que disminuyeron considerablemente
las cantidades de producción de Unid-Masa. Los valores de pueden observar en la Ilustración 11.
5.3. AHORROS
Como se describió en el Capítulo 1, Sección 1.3, las pérdidas promedio actuales de pan
ascienden a $131.653 COP al día, siendo este el 9% de las ventas diarias promedio que son de
$2’490.000 COP. Con el modelo propuesto, esas pérdidas pasaron a ser en promedio $37.969
COP, es decir, las perdidas disminuyeron a un 67,14% de las actuales, y con respecto a las
ventas diarios promedio, pasaron de ser el 9% a un 4% de pérdidas diarias de Pan.
En términos de ahorros, La Panificadora estaría dejando de perder en promedio $93.684
COP al día, es decir unos $2’.248.405 COP mensuales y más de $26’000.000 COP al año.
Ahora, analizando los diferentes gastos y costos de La Panificadora, se tiene que: los
costos de MO tanto directa como indirecta no van a cambiar, debido a que se sigue
manteniendo el mismo personal, y este no devenga por cantidades de producción, sino que es
un sueldo básico mensual, los costos de materia prima y su disminución ya se efectuó
directamente en los costos de mantener, los gastos que actualmente se manejan como
64
impuestos, mantenimientos y otros no dependen de las cantidades de producción, lo cual nos
deja por analizar los servicios (Agua, Luz y Gas) ya que estos si dependen de las cantidades de
Unid-Masa producidas diariamente, y como se puede ver en la TABLA 17, los servicios diarios
actuales para una producción promedio de 10.526 Unid-Masa ascienden a $55.769 COP, pero
con el modelo propuesto de producción diaria aproximada de 10.090 Unid-Masa, el nuevo
costo de servicios sería de $49.677 COP, es decir, más de un 10% de ahorros en servicios con
el nuevo modelo, eso quiere decir diariamente se tiene un ahorro de $6.092 COP, al mes son
unos $146.212 COP y $1’754.540,64 COP anualmente.
En total, se puede decir qué con el modelo propuesto, se cuenta con un ahorro promedio
estimable de más de $27’000.000 COP al año por concepto de servicios y perdidas.
CAPÍTULO 6: CONCLUSIONES
o Mediante el diagnóstico de la situación actual de La Panificadora se logró calcular los
costos tanto de producción como de venta de cada tipo de pan, logrando obtener su
impacto individual en la utilidad del ejercicio productivo.
o Se determinó que existen productos que tiene una importante participación en la
demanda, pero no presentan una utilidad positiva como es el caso del Pan
Hamburguesa 300 y Pan Trenza 2000 que tiene una utilidad de -12,82% y -0,22%
respectivamente, además de que el Pan Perro cuenta con una utilidad mínima de
3,88%.
o Se determinó que los panes que mayor beneficio financiero otorgan son el Pan Mogolla
200, el pan Mojicón 200 y Pan Calao 200 con un porcentaje de utilidad de más del 60%.
o Se estableció que La Panificadora tras su operación anual genera un ROI (Retorno sobre
la inversión) del 26%, posicionándola como negocio rentable económicamente.
o Se evidenció que las perdidas actuales por obsolescencia y rotación de inventarios de
los 18 tipos de pan asciende aproximadamente a $131.653 COP por día, lo cual
representa un costo de $ 3’159.670 COP anualmente.
o Se evidenció que las perdidas actuales por obsolescencia y rotación de inventarios de
los 20 tipos de materia prima asciende aproximadamente a $633.697 COP al mes, lo
cual representa un costo de $ 7’604.368 COP anualmente.
o Se calculó el costo de mantenimiento de los inventarios tanto de Pan como de MP al
mes, el cual ascendió a $72’658.015,15 COP y que los costos de adquisición y
obsolescencia son los de mayor aporte con más del 90% del costo total.
o Se especificó el costo de almacenamiento de una Unid-Masa, el cual asciende a $2,1
COP.
65
o Se encontró que las demandas de los panes analizadas en un instante de tiempo t, tiene
un comportamiento cíclico con respecto al día de la semana, en donde la demanda de
un lunes obedece a un comportamiento de los lunes anteriores, así mismo como el
resto de los días de la semana.
o Se precisó realizar los pronósticos con los modelos Regresión Múltiple y Holt Winter
Aditivo a raíz de que las demandas de 6 tipos de panes tienen un comportamiento
dependiente y las demandas de los otros 12 tipos de panes tienen un comportamiento
no aleatorio, siendo estos modelos los indicados por la teoría respectivamente.
o Se analizó la variación en las demandas, y se implementó el modelo de Vendedor de
Periódicos para determinar las cantidades optimas a producir, reasignando los stocks
correspondientes al inventario de cada tipo de pan con el fin maximizar la utilidad
financiera ya que este es el modelo recomendado para productos de corta vida útil.
o Se descubrió que las demandas de los días miércoles y sábado se encuentra por encima
de la capacidad disponible (11.327 Unid-Masa) de La Panificadora debido a que estos
son los únicos días en la cual se demanda el Pan Hamburguesa y el Pan Perro, los cuales
tienen una participación importante en la demanda total.
o Se dictaminaron las cantidades a producir por cada tipo de pan para un mes
pronosticado bajo una política mixta que contempla los tamaños de lote, los costos de
producir en tiempo extra, los costos de mantener el inventario, la capacidad actual y el
inventario.
o Se obtuvo una disminución en el costo total de los inventarios de $ 167.371 COP, al
pasar de $ 2’742.371 COP a $ 2’575.000 COP gracias a la nueva planeación de
producción.
o Se obtuvo una disminución de más de 20 canastas de pan en inventario de producto
terminado en el almacén, logrando una liberación de espacio en la planta de
producción.
o Se generó un aumento en el retorno sobre la inversión de un 2% sobre el actual,
obteniendo una inversión anual de 28%.
o Se logró una reducción en los costos de mantener el inventario de en $ 9’097.846 COP
mensual, con un costo total de en $ 63’560.168 COP.
o Se logró una disminuir las pérdidas diarias actuales por obsolescencia de los panes a
$93.684 COP.
o Se redujo las perdidas actuales 5%, pasando del 9% sobre las ventas a un 4%.
o Se concluye que la propuesta diseñada en este proyecto tiene resultados positivos
económica, operacional y organizacionalmente, por lo cual se determina que el trabajo
realizado fue exitoso y se puede proceder a una implementación.
66
CAPÍTULO 7: RECOMENDACIONES
o Se recomienda a La Panificadora adaptar un sistema de información unificado que se
ajuste a sus necesidades; para la adaptación de este sistema se requiere crear un
sistema de facturación con los clientes y proveedores, como también una herramienta
de control de despachos e ingresos de producto terminado al almacén por el concepto
de reparto de producto, este sistema aportara una visión más precisa de la situación
de la organización en cuanto a aspectos contables, control de ventas e inventario y
manejo general de la información en un determinado momento.
o Se plantea a La Panificadora establecer un estudio de capacidades, que tenga como
objetivo confirmar el cuello de botella del sistema de producción y analizar las
posibilidades de explotar dicha restricción buscando aumentar la capacidad de la
planta para suplir posibles crecimientos en las demandas de sus productos.
o Se propone a la empresa realizar un estudio de métodos y tiempos con la finalidad de
estandarizar los procesos y tiempos de producción para cada tipo de pan, teniendo en
cuenta sus características.
o Se sugiere a La Panificadora realizar un estudio de pérdidas de materiales y mejorar sus
diversos sistemas de medición con el objetivo de mitigar posibles mudas.
o Se recomienda a La Panificadora realizar un estudio de proveedores, analizando
descuentos por cantidad, tiempos de entrega y rendimientos de productos, buscando
los proveedores que mejor se ajusten al sistema productivo y contable de La
Panificadora.
o Se plantea a La Panificadora establecer una nueva estrategia de marketing
acompañada de un estudio de mercado el cual este enfocado a expandir sus fronteras
de mercado y potencializar la participación de la panificadora en el mercado del pan de
reparto.
o Se recomienda a La Panificadora realizar un estudio de ruteo para su sistema de
reparto, contemplando posibles nuevos puntos de destino y maximizando la
productividad y rentabilidad de las rutas definidas.
o Se sugiere a La Panificadora elaborar un plan de mantenimiento tanto para maquinaria
como para instalaciones, con el objetivo de prevenir posibles incidentes y cumplir con
la fiabilidad y disponibilidad de la planta y el equipo.
67
BIBLIOGRAFÍA
20minutos. (2017). Mala gestión de inventarios, causa de fracaso entre las pequeñas empresas. Recuperado 6 de octubre de 2019, de 20minutos website: https://www.20minutos.com.mx/noticia/256130/0/mala-gestion-de-inventarios-causa-de-fracaso-entre-las-pequenas-empresas/
Abi-yaghi, A. (2015). Propuesta de políticas de control de inventarios para la empresa Tisanas Orquídea Ltda. (Universidad de Los Andes). Recuperado de https://biblioteca.uniandes.edu.co/visor_de_tesis/web/?SessionID=L1Rlc2lzXzIwMTUyMDEvNzYxOS5wZGY%3D
Addinsoft. (2020). XLSTAT.
Alcaldía municipal de Sogamoso. (2019). Sogamoso. Recuperado 6 de octubre de 2019, de http://www.vivesogamoso.com.co/index.php/sogamoso
Bowersox, D. J., Closs, D. J., & Cooper, M. B. (2007). Administración y logística en la cadena de suministros. McGrae-Hill.
Cachon, G., & Terwiesch, C. (2006). Matching Supply with Demand An Introduction to Operations Management. En McGraw-Hill (Third Edit). https://doi.org/10.1126/stke.3342006tw156
Chase, R., Aquilano, N., & Jacobs, R. (2009). Administracion de Operaciones Producción y Cadena de suministro (Duodecima). Mexico D.F., Mexico: Mc Graw Hill.
Consulta de expertos FAO. (2017). 6. Métodos de recopilación de datos. Recuperado 6 de octubre de 2019, de FAO website: http://www.fao.org/3/x2465s/x2465s08.htm#bm08
Coy, J. (2018). Entrevista sobre La Panificadora «El Libertador» a José Coy. Sogamoso, Colombia.
Eassy Ingeniería Industrial. (2018). Pronóstico Modelo de WINTERS o Holt-Winters | Pronóstico de Demanda. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=Z-3L8zGKb6o
Fisher, R. (1971). The Design of Experiements. New York, USA: HARNER PUBLISHING COMPANY.
García, J. (2014). Metodos De Pronóstico Y Manejo De Inventarios Aplicados a General Motors Colmotores (Universidad de Los Andes). Recuperado de https://documentodegrado.uniandes.edu.co/documentos/200312773_fecha_2014_03_31_hora_18_20_11_parte_1.pdf
Gómez, M., Danglot, C., & Vega, L. (2003). Sinopsis de pruebas estadísticas no paramétricas. Cuándo usarlas. Revista Mexicana de Pediatría, 70(2).
Guzmán, E. (2014). Formulación de un modelo MRP para ayudar a la planeación de proyectos e inventarios en una empresa metalmecanica en Colombia (Engicast Ltda.) (Universidad de Los Andes). Recuperado de https://biblioteca.uniandes.edu.co/visor_de_tesis/web/?SessionID=L1Rlc2lzXzEyMDE0MjAvNDE4OC5wZGY%3D
Hanke, J., & Wichern, D. (2010). PRONÓSTICOS EN LOS NEGOCIOS. Ciudad de México: PEARSON
68
EDUCATION.
IBM. (2020). SPSS Statistics.
Lamprea, D. (2016). Análisis exploratorio del manejo de inventarios de los servidores Dell en los mayoristas de Suramérica (Pontificia Universidad Javeriana). Recuperado de https://repository.javeriana.edu.co/bitstream/handle/10554/33855/LampreaEncisoDaniel2016.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Londoño, M. (2012). Propuesta de mejoramiento del sistema de almacenamiento y control de inventarios para Betmon (Pontifica Universidad Javeriana). Recuperado de https://repository.javeriana.edu.co/bitstream/handle/10554/13653/LondonoCepedaMonicaPatricia2012.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Martinez, M. (2016). Diagnóstico del control de inventarios en las panaderías de tipo microempresa de la ciudad de Pasto (Colombia) y modelo matemático para la gestión de inventarios (Universidad de Los Andes). https://doi.org/https://doi.org/10.3929/ethz-b-000238666
Minitab. (2020). Minitab Statistical Software. Recuperado de https://www.minitab.com/en-us/
Mora, L. (2014). Mantenimiento industrial efectivo (Tercera ed). Medellin: COLDI Limitada.
Mora, L. (2016). Inventario cero. Cuándo y cuánto pedir (Primera ed). Alfaomega Colombiana S.A.
Muñoz, Á. (2016). Propuesta de un modelo de optimizacion de la gestion de inventarios para el cliente Grupo Empresarial Antioqueño GEA (Pontificia Universidad Javeriana). Recuperado de https://repository.javeriana.edu.co/bitstream/handle/10554/19724/MunozMunozAngelaMaria2016.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Nielsen Reail Index. (2017). Consumo de pan en Colombia – Nielsen. Recuperado 6 de octubre de 2019, de nielsen website: https://www.nielsen.com/co/es/insights/article/2017/Consumo-de-pan-en-Colombia/
Palit, A., & Popovic, D. (2005). Computational Intelligence in Time Series Forecasting. Advances in Industrial Control. https://doi.org/1852339489
Portafolio. (2017). La posible crisis del pan en Colombia | Negocios | Portafolio. Recuperado 6 de octubre de 2019, de Portafolio website: https://www.portafolio.co/negocios/la-posible-crisis-del-pan-en-colombia-508405
Pulido, C. (2014). Beneficios Financieros del Correcto Manejo de Inventarios en PELGOR S . A . (Universidad de Los Andes). Recuperado de https://biblioteca.uniandes.edu.co/visor_de_tesis/web/?SessionID=L1Rlc2lzXzEyMDE0MjAvMzc1MC5wZGY%3D
Rangel, L. (2016). Definir el modelo de gestión de inventarios para múltiples productos, dentro del procedimiento de compras en Civalco Ltda (Universidad de Los Andes). Recuperado de https://biblioteca.uniandes.edu.co/visor_de_tesis/web/?SessionID=L1Rlc2lzMjAxNjk5LzkzMzcucGRm
Rocha, J. (2019). Sesión de clase: DISEÑO Y DISTRIBUCIÓN DE PLANTA. En Análisis de entrada de los datos para pronósticos. Bogotá D.C., Colombia: Universidad de La Salle.
Sectorial. (2016). Informe Sector Industria Panificadora. Junio 2016. Sectorial.co, 17. Recuperado de
69
https://www.einforma.co/descargas/ejemplo_sectoriales.pdf
Sipper, D., & Bulfin, R. (1999). Planeación y control de la producción (Primera ed). México D.F., Mexico: Mcgraw-HillL / Interamerica de México.
Villareal, F., & Rincón, C. (2014). Contabilidad de costos | componentes del costo. Bogotá D.C., Colombia: Ediciones dela U.
Weisberg, S. (2005). APPLIED LINEAR REGRESSION. En JOHN WILEY & SON INC., PUBLICATION. Minneapolis, USA.
Zapata, J. (2014). Fundamentos de la gestión de inventarios. Recuperado de https://www.esumer.edu.co/images/centroeditorial/Libros/fei/libros/Fundamentosdelagestiondeinventarios.pdf
Zapata, P. (2015). Contabilidad de costos Herramientas para la toma de decisiones (Segunda ed). Bogotá. D.C., Colombia: Alfaomega Colombiana S.A.
70
ANEXOS
ANEXO A: CANTIDADES DE MATERIA PRIMA
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Cantidad de MP - Moje de Pan
Pan / Moje
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Harina Azúcar Azúcar (pan dulce) Salvado Sal Margarina Azúcar Mic. Levadura Miel Conservante
gr gr gr gr gr gr gr gr ml gr
1 Croissant 200 18000 2250 0 0 250 2250 0 180 0 0
2 Blandito 200 18000 2250 0 0 250 2250 0 180 0 0
3 Leche 200 18000 2250 0 0 250 2250 0 180 0 0
4 Chino 200 18000 2250 0 0 250 2250 0 180 0 0
5 Mogolla 200 15750 2000 0 2000 250 1750 0 180 1500 0
6 Mojicón 200 13500 2000 1000 0 250 2000 0 180 0 0
7 Calao 200 18000 2000 0 0 250 2000 0 180 0 0
8 Hamburguesa 300 18000 2000 0 0 250 3000 0 180 0 125
9 Perro 300 27000 3000 0 0 375 3000 0 180 0 125
10 Mojicón 500 13500 2250 1000 0 250 2250 0 180 0 0
11 Concha 500 18000 2250 0 0 250 2250 1000 180 0 0
12 Aliñado 500 20250 2500 0 0 250 2500 0 180 0 0
13 Mogolla 500 31500 4000 0 2500 500 3500 0 375 2500 0
14 Concha 1000 18000 2000 0 2000 250 2000 1000 180 0 0
15 Aliñado 1000 20250 2000 0 0 250 2250 0 180 0 0
16 Mogolla 1000 18000 2250 0 1500 250 2500 0 250 1500 0
17 Mantequilla 1000 24750 4000 0 0 375 3500 0 57 0 0
18 Trenza 2000 24750 3500 0 0 375 4000 0 180 0 0
71
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Cantidad de MP - Moje de Pan
Pan / Moje
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
Piña Vinagre Uvas Pasas Huevos Ajonjolí Esencias Bocadillo Miga Pan Color Brevas Hojaldre Bolsas
gr ml gr unid gr ml gr gr ml gr gr cm^2
1 Croissant 200 0 0 0 2 0 50 0 0 10 0 1000 11232
2 Blandito 200 0 0 0 2 0 50 0 0 10 0 0 11232
3 Leche 200 0 0 0 2 0 50 0 0 10 0 0 12096
4 Chino 200 0 0 0 5 0 50 0 1500 10 0 0 12096
5 Mogolla 200 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11760
6 Mojicón 200 0 0 0 0 0 50 0 0 10 0 0 12096
7 Calao 200 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 16848
8 Hamburguesa 300 0 250 0 3 125 0 0 0 10 0 0 3888
9 Perro 300 0 500 0 3 125 0 0 0 10 0 0 6220,8
10 Mojicón 500 0 0 0 0 0 50 3125 0 10 0 0 22950
11 Concha 500 0 0 0 0 0 50 0 0 10 0 0 22950
12 Aliñado 500 0 0 0 2 0 50 0 0 10 0 0 21060
13 Mogolla 500 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 18900
14 Concha 1000 0 0 0 0 0 50 1000 0 10 0 0 22464
15 Aliñado 1000 0 0 0 2 0 50 0 0 10 0 0 18432
16 Mogolla 1000 0 0 1250 0 0 0 0 0 5 0 0 18432
17 Mantequilla 1000 0 0 0 0 0 150 0 0 10 0 0 18432
18 Trenza 2000 3000 0 1500 3 125 150 0 0 10 500 0 1
72
ANEXO B: COSTOS DE MATERIA PRIMA
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Costo de MP - Moje de Pan
Pan/Moje
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Harina Azúcar Azúcar PD Salvado Sal Margarina Azúcar Mic. Levadura Miel Conservante Piña
$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $
1 Croissant 200 $ 27.846 $ 4.230 $ 0 $ 0 $ 140 $ 8.700 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 0
2 Blandito 200 $ 27.846 $ 4.230 $ 0 $ 0 $ 140 $ 8.700 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 0
3 Leche 200 $ 27.846 $ 4.230 $ 0 $ 0 $ 140 $ 8.700 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 0
4 Chino 200 $ 27.846 $ 4.230 $ 0 $ 0 $ 140 $ 8.700 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 0
5 Mogolla 200 $ 24.365 $ 3.760 $ 0 $ 1.600 $ 140 $ 6.767 $ 0 $ 1.875 $ 4.125 $ 0 $ 0
6 Mojicón 200 $ 20.885 $ 3.760 $ 1.880 $ 0 $ 140 $ 7.733 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 0
7 Calao 200 $ 27.846 $ 3.760 $ 0 $ 0 $ 140 $ 7.733 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 0
8 Hamburguesa 300 $ 27.846 $ 3.760 $ 0 $ 0 $ 140 $ 11.600 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 3.750 $ 0
9 Perro 300 $ 41.769 $ 5.640 $ 0 $ 0 $ 210 $ 11.600 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 3.750 $ 0
10 Mojicón 500 $ 20.885 $ 4.230 $ 1.880 $ 0 $ 140 $ 8.700 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 0
11 Concha 500 $ 27.846 $ 4.230 $ 0 $ 0 $ 140 $ 8.700 $ 3.400 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 0
12 Aliñado 500 $ 31.327 $ 4.700 $ 0 $ 0 $ 140 $ 9.667 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 0
13 Mogolla 500 $ 48.731 $ 7.520 $ 0 $ 2.000 $ 280 $ 13.533 $ 0 $ 3.906 $ 6.875 $ 0 $ 0
14 Concha 1000 $ 27.846 $ 3.760 $ 0 $ 1.600 $ 140 $ 7.733 $ 3.400 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 0
15 Aliñado 1000 $ 31.327 $ 3.760 $ 0 $ 0 $ 140 $ 8.700 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 0
16 Mogolla 1000 $ 27.846 $ 4.230 $ 0 $ 1.200 $ 140 $ 9.667 $ 0 $ 2.604 $ 4.125 $ 0 $ 0
17 Mantequilla 1000 $ 38.288 $ 7.520 $ 0 $ 0 $ 210 $ 13.533 $ 0 $ 594 $ 0 $ 0 $ 0
18 Trenza 2000 $ 38.288 $ 6.580 $ 0 $ 0 $ 210 $ 15.467 $ 0 $ 1.875 $ 0 $ 0 $ 5.500
73
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Costo de MP - Moje de Pan
Pan/Moje
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Costo MP/Moje Vinagre Uvas Pasas Huevos Ajonjolí Esencias Bocadillo Miga de pan Color Brevas Hojaldre Bolsas
$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $
1 Croissant 200 $ 0 $ 0 $ 500 $ 0 $ 950 $ 0 $ 0 $ 50 $ 0 $ 3.867 $ 1.304 $ 49.461
2 Blandito 200 $ 0 $ 0 $ 500 $ 0 $ 950 $ 0 $ 0 $ 50 $ 0 $ 0 $ 1.304 $ 45.595
3 Leche 200 $ 0 $ 0 $ 500 $ 0 $ 950 $ 0 $ 0 $ 50 $ 0 $ 0 $ 1.404 $ 45.695
4 Chino 200 $ 0 $ 0 $ 1.250 $ 0 $ 950 $ 0 $ 1.500 $ 50 $ 0 $ 0 $ 1.404 $ 47.945
5 Mogolla 200 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 1.365 $ 43.997
6 Mojicón 200 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 950 $ 0 $ 0 $ 50 $ 0 $ 0 $ 1.404 $ 38.677
7 Calao 200 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 1.956 $ 43.310
8 Hamburguesa 300 $ 700 $ 0 $ 750 $ 1.200 $ 0 $ 0 $ 0 $ 50 $ 0 $ 0 $ 451 $ 52.122
9 Perro 300 $ 1.400 $ 0 $ 750 $ 1.200 $ 0 $ 0 $ 0 $ 50 $ 0 $ 0 $ 722 $ 68.966
10 Mojicón 500 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 950 $ 7.813 $ 0 $ 50 $ 0 $ 0 $ 2.664 $ 49.186
11 Concha 500 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 950 $ 0 $ 0 $ 50 $ 0 $ 0 $ 2.664 $ 49.855
12 Aliñado 500 $ 0 $ 0 $ 500 $ 0 $ 950 $ 0 $ 0 $ 50 $ 0 $ 0 $ 2.444 $ 51.653
13 Mogolla 500 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 25 $ 0 $ 0 $ 2.194 $ 85.064
14 Concha 1000 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 950 $ 2.500 $ 0 $ 50 $ 0 $ 0 $ 2.607 $ 52.462
15 Aliñado 1000 $ 0 $ 0 $ 500 $ 0 $ 950 $ 0 $ 0 $ 50 $ 0 $ 0 $ 2.139 $ 49.441
16 Mogolla 1000 $ 0 $ 8.750 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 25 $ 0 $ 0 $ 2.139 $ 60.726
17 Mantequilla 1000 $ 0 $ 0 $ 0 $ 0 $ 2.850 $ 0 $ 0 $ 50 $ 0 $ 0 $ 2.139 $ 65.185
18 Trenza 2000 $ 0 $ 10.500 $ 750 $ 1.200 $ 2.850 $ 0 $ 0 $ 50 $ 5.000 $ 0 $ 17.550 $ 105.820
74
ANEXO C: PLANEACIÓN AGREGADA
Día Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06 Lun 08 Mar 09 Mie 10 Jue 11 Vie 12
Periodo 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Capacidad Total 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327
Capacidad / Operario 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265
Demanda Esperada 7.938 8.424 14.022 8.136 7.632 14.094 7.938 7.398 14.364 8.388 8.118
Demanda Sistema - 1.402 11.286 8.136 7.632 11.214 7.938 7.398 11.196 8.388 8.118
Capacidad Necesaria (Horas) - 4,95 39,86 28,73 26,95 39,60 28,03 26,13 39,54 29,62 28,67
Operarios Actuales 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
Operarios Contratados - - - - - - - - - - -
Costo Operarios Contratados -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$
Operarios Despedidos - - - - - - - - - - -
Costo Operarios Despedidos -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$
Operarios Utilizados 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
Horas extras Necesarias - - - - - - - - - - -
Costo Horas Extra -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$
Costo Mano de Obra -$ 27.373$ 220.353$ 158.851$ 149.011$ 218.948$ 154.985$ 144.442$ 218.596$ 163.771$ 158.500$
Unid-Masa Producidas - 4.138 11.286 8.136 10.512 11.214 7.938 10.566 11.196 8.928 11.178
Inventario Inicial 14.960 7.022 2.736 - 0 2.880 0 - 3.168 - 540
Inventario Final 7.022 2.736 - 0 2.880 0 - 3.168 - 540 3.600
Costo Inventario 15.097$ 5.882$ -$ 0$ 6.192$ 0$ -$ 6.811$ -$ 1.161$ 7.740$
Costo Faltantes -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$
Costo Diario Politica 15.097$ 33.256$ 220.353$ 158.851$ 155.203$ 218.948$ 154.985$ 151.253$ 218.596$ 164.932$ 166.240$
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Planeacion Agregada - Unid-Masa (1 mes)
75
Día Sab 13 Lun 15 Mar 16 Mie 17 Jue 18 Vie 19 Sab 20 Lun 22 Mar 23 Mie 24 Jue 25 Vie 26 Sab 27
Periodo 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Capacidad Total 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327 11.327
Capacidad / Operario 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265 2.265
Demanda Esperada 14.922 7.668 6.984 14.112 8.082 7.830 13.932 8.172 7.308 14.508 8.352 8.640 14.814
Demanda Sistema 11.322 7.668 6.984 11.160 8.082 7.830 10.980 8.172 7.308 11.232 8.352 8.640 11.286
Capacidad Necesaria (Horas) 39,98 27,08 24,66 39,41 28,54 27,65 38,77 28,86 25,81 39,66 29,49 30,51 39,86
Operarios Actuales 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
Operarios Contratados - - - - - - - - - - - - -
Costo Operarios Contratados -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$
Operarios Despedidos - - - - - - - - - - - - -
Costo Operarios Despedidos -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$
Operarios Utilizados 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
Horas extras Necesarias - - - - - - - - - - - - -
Costo Horas Extra -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$
Costo Mano de Obra 221.056$ 149.714$ 136.359$ 217.893$ 157.797$ 152.877$ 214.379$ 159.554$ 142.685$ 219.299$ 163.069$ 168.692$ 220.353$
Unid-Masa Producidas 11.322 7.668 9.936 11.160 8.082 10.782 10.980 8.172 10.584 11.232 9.288 11.232 11.286
Inventario Inicial 3.600 - - 2.952 - - 2.952 - - 3.276 - 936 3.528
Inventario Final - - 2.952 - - 2.952 - - 3.276 - 936 3.528 -
Costo Inventario -$ -$ 6.347$ -$ -$ 6.347$ -$ -$ 7.043$ -$ 2.012$ 7.585$ -$
Costo Faltantes -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$ -$
Costo Diario Politica 221.056$ 149.714$ 142.706$ 217.893$ 157.797$ 159.224$ 214.379$ 159.554$ 149.728$ 219.299$ 165.081$ 176.277$ 220.353$
Costo Total Politica
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Planeacion Agregada - Unid-Masa (1 mes)
4.010.776$
76
ANEXO D: PLAN MAESTRO DE PRODUCCIÓN
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda 1.296 864 1.728 1.728 1.728 1.296
Inv. Inicial 2.400 1.104 1.728 1.728 1.728 1.296
Inv. Final 1.104 240 - - - -
Produccion - 1.488 1.728 1.728 1.296 -
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Plan maestro de produccion "Croissant 200"
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda 1.296 1.296 1.296 1.728 1.728 1.296
Inv. Inicial 2.640 1.344 1.296 1.728 1.728 1.296
Inv. Final 1.344 48 - - - -
Produccion - 1.248 1.728 1.728 1.296 -
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Plan maestro de produccion "Blandito 200"
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda 1.296 864 1.296 864 864 1.296
Inv. Inicial 1.800 864 1.296 864 864 1.296
Inv. Final 504 - - - - -
Produccion 360 1.296 864 864 1.296 -
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Plan maestro de produccion "Leche 200"
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda 432 432 432 432 432 -
Inv. Inicial 450 432 432 432 432 -
Inv. Final 18 - - - - -
Produccion 414 432 432 432 - -
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Plan maestro de produccion "Chino 200"
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
77
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda 1.512 1.512 1.008 1.008 1.008 1.512
Inv. Inicial 1.920 1.512 1.008 1.008 1.008 1.512
Inv. Final 408 - - - - -
Produccion 1.104 1.008 1.008 1.008 1.512 -
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Plan maestro de produccion "Mogolla 200"
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda - - 432 - - 432
Inv. Inicial 90 90 432 - - 432
Inv. Final 90 90 - - - -
Produccion - 342 - - 432 -
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Plan maestro de produccion "Mojicon 200"
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda 1.872 1.872 2.340 2.340 1.872 1.404
Inv. Inicial 3.060 1.872 2.340 2.340 1.872 1.404
Inv. Final 1.188 - - - - -
Produccion 684 2.340 2.340 1.872 1.404 -
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Plan maestro de produccion "Calao 200"
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda - 450 2.520 - - 2.700
Inv. Inicial 900 1.620 2.520 - - 2.700
Inv. Final 900 1.170 - - - -
Produccion 720 1.350 - - 2.700 -
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Plan maestro de produccion "Hamburguesa"
78
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda - 288 1.008 - - 1.440
Inv. Inicial 450 1.296 1.008 - 1.440 1.440
Inv. Final 450 1.008 - - 1.440 -
Produccion 846 - - 1.440 - -
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Plan maestro de produccion "Perro"
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda 270 135 135 270 135 135
Inv. Inicial 280 135 135 270 135 135
Inv. Final 10 - - - - -
Produccion 125 135 270 135 135 -
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Plan maestro de produccion "Mojicon 500"
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda 270 270 270 270 270 135
Inv. Inicial 380 270 270 270 270 135
Inv. Final 110 - - - - -
Produccion 160 270 270 270 135 -
Plan maestro de produccion "Concha 500"
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda 405 405 405 405 405 405
Inv. Inicial 640 405 405 405 405 405
Inv. Final 235 - - - - -
Produccion 170 405 405 405 405 -
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Plan maestro de produccion "Aliñado 500"
79
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda 405 405 135 405 405 135
Inv. Inicial 630 405 135 405 405 135
Inv. Final 225 - - - - -
Produccion 180 135 405 405 135 -
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Plan maestro de produccion "Mogolla 500"
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda - - - - - -
Inv. Inicial 10 10 10 10 10 10
Inv. Final 10 10 10 10 10 10
Produccion - - - - - -
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Plan maestro de produccion "Concha 1000"
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda 72 72 72 72 72 72
Inv. Inicial 100 72 72 72 72 72
Inv. Final 28 - - - - -
Produccion 44 72 72 72 72 -
Plan maestro de produccion "Aliñado 1000"
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda 72 72 - 72 72 -
Inv. Inicial 75 72 - 72 72 -
Inv. Final 3 - - - - -
Produccion 69 - 72 72 - -
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Plan maestro de produccion "Mogolla 1000"
80
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda 144 72 72 144 144 72
Inv. Inicial 210 72 72 144 144 72
Inv. Final 66 - - - - -
Produccion 6 72 144 144 72 -
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Plan maestro de produccion "Mantequilla 1000"
Periodo Lun 01 Mar 02 Mie 03 Jue 04 Vie 05 Sab 06
Demanda 29 29 29 29 29 -
Inv. Inicial 80 51 29 29 29 -
Inv. Final 51 22 - - - -
Produccion - 8 29 29 - -
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
Panificadora "EL LIBERTADOR"
Plan maestro de produccion "Trenza 2000"