Tesis modelo de simulación Crystal Ball

UNIVERSIDAD NACIONAL

“PEDRO RUIZ GALLO”

ESCUELA DE POST GRADO

MAESTRÍA EN ADMINISTRACIÓN

CON MENCIÓN EN GERENCIA EMPRESARIAL

“MODELO DE SIMULACIÓN CRYSTAL BALL PARA EL

PRONÓSTICO DE VENTAS COMO SOPORTE A LA TOMA DE

DECISIONES EN LA EMPRESA LAMBAYECANA SIPÁN

DISTRIBUCIONES S.A.C. DEL RUBRO ASEO LIMPIEZA

PERIODO 2007-2011”

TESIS

Presentada para obtener el Grado Académico de Maestro en

Administración con mención en Gerencia Empresarial.

Autor: Ing. Marco Agustín Arbulú Ballesteros.

Asesor: Dr. Luis Jaime Collantes Santisteban

LAMBAYEQUE – PERÚ

2012

TÍTULO

"MODELO DE SIMULACIÓN CRYSTAL BALL PARA EL PRONÓSTICO DE

VENTAS COMO SOPORTE A LA TOMA DE DECISIONES EN LA EMPRESA

LAMBAYECANA SIPÁN DISTRIBUCIONES S.A.C. DEL RUBRO ASEO

LIMPIEZA. PERIODO 2007-2011”

Bach. Marco Agustín Arbulú Ballesteros Dr. Luis Jaime Collantes Santisteban AUTOR ASESOR

Presentada a la Escuela De Post Grado de la Universidad Nacional

Pedro Ruiz Gallo para obtener el grado de MAESTRO EN

ADMINISTRACION CON MENCION EN GERENCIA EMPRESARIAL.

APROBADO POR:

M. Sc. Lilia Ramos Culqui.

Presidente del Jurado

M. Sc. María Aquino Cavero.

Secretario del Jurado

M. Sc. Edward Haro Maldonado.

Vocal del jurado.

DEDICATORIA

A Dios, por llevarme siempre a su lado a lo largo de esta vida, siempre

llenándome de alegría, gozo y salud.

Me gustaría dedicar también esta Tesis a toda mi familia.

A mi abuelo Agustín que mientras estuvo a mi lado siempre fue mi soporte

económico y de consejo, apoyándome hasta el último de sus días en mis

estudios.

Para mis padres Marco y Rosa, por su comprensión y ayuda en momentos

buenos y malos. Me han enseñado a enfrentar las adversidades sin perder nunca

la dignidad ni desfallecer en el intento. Me han dado todo lo que soy como

persona, mis valores, mis principios, mi firmeza, mi constancia, y todo ello con

mucho amor y sin pedir nunca nada a cambio.

A mis hermanos Jéssica, Llubica y Eder por ser siempre mis mejores amigos y

consejeros, gracias a su ejemplo y dedicación es que me he visto motivado y

sacar fuerzas para cumplir mi meta.

Para mi esposa María, a ella especialmente le dedico esta tesis, por su paciencia,

por su comprensión, por su empeño, por su ímpetu, por su amor y por las

madrugadas de su tiempo en el apoyo de esta tesis. Es la persona que más

directamente ha estado involucrada en este trabajo realizado. Realmente es mi

mano derecha cuando de logros académicos se trata.

Para mis hijos Julie, Antonella, Santino, Agustín y Rosa. Ellos son lo mejor que

me ha pasado y la razón de ser de cada uno de mis logros. Son sin duda mi

motivación para el presente y para el futuro.

A todos ellos,

Les dedico esta tesis de todo corazón.

AGRADECIMIENTO

A Dios por guiarme con su amor y espíritu en el desarrollo de esta tesis.

A mi asesor y amigo, el Dr. Luis Jaime Collantes Santisteban porque con su apoyo

académico supo encaminar y darle la dirección adecuada a mi trabajo.

A Sipán Distribuciones y su gerente, el Sr Oscar Linares Rojas por brindarme las

facilidades para acceder a su empresa y a la información necesaria para la

elaboración del presente trabajo.

Finalmente a toda mi familia porque sin su apoyo no hubiera podido sacar

adelante mi tesis, en especial a mi esposa María que es la que me brindó todos

sus conocimientos para culminar mi meta trazada.

ÍNDICE

ÍNDICE

Dedicatoria

Agradecimiento

Resumen

Abstract

Índice de Tablas

Índice de figuras

Introducción 1

Capítulo I: Análisis del objeto de estudio 5 1.1. Ubicación. 5 1.2. Cómo surge el problema. 9 1.3. Cómo se manifiesta y qué características tiene. 9 1.4. Descripción detallada de la metodología empleada. 10

1.4.1. Tipo y diseño de la investigación. 10 1.4.2. Objetivos. 11 1.4.3. Hipótesis. 11 1.4.4. Población y muestra. 12 1.4.5. Técnicas de recolección de datos. 14 1.4.6. Procesamiento de los datos. 15

Capítulo II: Marco Teórico 17 2.1. Antecedentes de éxito de los modelos de simulación en los negocios. 17

2.1.1. Antecedentes nacionales 17 2.1.2. Antecedentes internacionales 19

2.2. Base teórica conceptual 19 2.2.1. Los pronósticos. 19 2.2.2. Pronósticos en los negocios. 22 2.2.3. Métodos de pronósticos. 25 2.2.4. Evaluación de los pronósticos 27 2.2.5. Simulación 28

Capítulo III: Análisis y Discusión de los resultados o de los instrumentos utilizados. 41 3.1 Decisiones en compras y abastecimiento 41

3.1.1. SKU: Crema Dental Colgate Herbal Whithening 72 3.1.2. SKU: Crema Dental Colgate Menta Pura 75 cc 84 3.1.3. SKU: Crema Dental Colgate Triple Acción 75 ml 98 3.1.4. SKU: Crema Dental Kolynos Super Blanco 75 cc 113 3.1.5. SKU: Crema Dental Kolynos Herbal 90 g 128 3.1.6. SKU: Crema Dental Kolynos Super White 100cc 142

3.1.7. SKU: Crema Dental Kolynos Super White 22 cc. 157 3.1.8. SKU: Cepillo Kolynos Master Plus 172 3.1.9. SKU: Cepillo Colgate Ultra Premier MD 186 3.1.10.SKU: Jabón Palmolive x 75 g 200 3.1.11.SKU: Jabón Protex X 130 g 215 3.1.12.SKU: Suavitel Soflan Adiós Al Planchado 80 ml 229

3.2. Decisiones en contratación de personal 247 3.3. Decisiones en infraestructura. 263

Conclusiones 267

Recomendaciones 272

Bibliografía 275

ANEXOS. 278

Anexo 1. Organigrama de la empresa SIPAN DISTRIBUCIONES S.A.C. 278

Anexo 2. PRODUCTOS SELECCIONADOS PARA EL ESTUDIO. 279

Anexo 3. Reporte del sistema de SIPAN DISTRIBUCIONES 281

INDICE DE TABLAS

Tabla 1. Clasificación ABC de productos distribuidos por SIPÁN DISTRIBUCIONES 43 Tabla 2. SKU´s seleccionados como categoría "A" 44 Tabla 3. Ventas en unidades - Año 2007 45 Tabla 4. Ventas en nuevos soles - Año 2007 46 Tabla 5. Ventas en Unidades - Año 2008 49 Tabla 6. Ventas en Nuevos soles - Año 2008 50 Tabla 7. Ventas en unidades - Año 2009 52 Tabla 8. Ventas en nuevos soles - Año 2009 54 Tabla 9. Ventas en unidades - Año 2010 56 Tabla 10. Ventas en nuevos soles - Año 2010 57 Tabla 11. Ventas en unidades - Año 2011 60 Tabla 12. Ventas en nuevos soles - Año 2011 60 Tabla 13. Consolidado de ventas en unidades - Años 2007 - 2011 63 Tabla 14. Consolidado de ventas en nuevos soles - Años 2007 - 2011 64 Tabla 15. Cuadro comparativo de ventas en unidades - Año 2007 - 2011 65 Tabla 16. Cuadro comparativo de ventas en nuevos soles - Años 2007 – 2011 66 Tabla 17. Ventas en unidades SKU: CD COLGATE HERBAL WHITENING AÑOS 2007 - 2011 72 Tabla 18. Modelo actual de inventarios - SKU CDC Herbal Whitening 90 74 Tabla 19. Reporte detallado PREDICTOR - Producto C.Dental Colgate Herbal Whitening 90 76 Tabla 20. Modelo de simulación de las ventas SKU: CD COLGATE HERBAL WHITENING 90 78 Tabla 21. Cuadro comparativo modelo propuesto vs ventas reales SKU Herbal Whitening 90 82 Tabla 22. Ventas en unidades SKU: CD Colgate Menta Pura 75 cc – Años 2007 - 2011 84 Tabla 23. Modelo actual de inventarios - SKU CD Colgate Menta pura 75 cc 87 Tabla 24. Reporte detallado PREDICTOR - SKU CD Colgate Menta pura 75 cc 89 Tabla 25. Modelo de simulación de las ventas SKU: CD Colgate Menta pura 75 cc 92 Tabla 26. Reporte gráfico detallado OPTQUEST - SKU CD Colgate Menta pura 75 cc 93 Tabla 27. Cuadro comparativo modelo vs ventas reales SKU CD Colgate Menta pura 75 cc 96 Tabla 28. Ventas en unidades SKU: CD COLGATE TRIPLE ACCIÓN 75 ml AÑOS 2007 - 2011 98 Tabla 29. Modelo actual de inventarios - SKU CD Colgate Triple acción 75 ml 101 Tabla 30. Reporte detallado PREDICTOR - SKU CD Colgate Triple acción 75 ml 103 Tabla 31. Modelo de simulación de las ventas SKU CD Colgate Triple acción 75 ml 106 Tabla 32. Reporte gráfico detallado OPTQUEST - SKU CD Colgate Triple acción 75 ml 107 Tabla 33. Cuadro comparativo modelo vs ventas reales SKU CD Colgate Triple acción 75 ml 111 Tabla 34. Ventas en unidades SKU: CD KOLYNOS SUPER BLANCO 75 cc AÑOS 2007 - 2011 113 Tabla 35. Modelo actual de inventarios - SKU: CD Kolynos SUPER BLANCO 75 cc 116 Tabla 36. Reporte detallado PREDICTOR - SKU: CD Kolynos SUPER BLANCO 75 cc 118 Tabla 37. Modelo de simulación de las ventas SKU: CD Kolynos SUPER BLANCO 75 cc 121 Tabla 38. Reporte gráfico detallado OPTQUEST -SKU: CD Kolynos SUPER BLANCO 75 cc 123 Tabla 39. Cuadro comparativo modelo vs ventas reales SKU: CD Kolynos S. BLANCO 75 cc 126 Tabla 40. Ventas en unidades SKU: CD KOLYNOS HERBAL 90 gr AÑOS 2007 - 2011 128 Tabla 41. Modelo actual de inventarios - SKU CD Kolynos HERBAL 90 g 131 Tabla 42. Reporte detallado PREDICTOR - SKU CD Kolynos HERBAL 90 g 133 Tabla 43. Modelo de simulación de las ventas SKU CD Kolynos HERBAL 90 g 135 Tabla 44. Reporte gráfico detallado OPTQUEST -SKU CD Kolynos HERBAL 90 gr 136 Tabla 45. Cuadro modelo propuesto vs ventas reales SKU CD Kolynos HERBAL 90 g 140

Tabla 46. Ventas en unidades SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 100 cc AÑOS 2007 - 2011 142 Tabla 47. Modelo actual de inventarios - SKU CD Kolynos SUPER WHITE 100 cc 145 Tabla 48. Reporte detallado PREDICTOR - SKU CD Kolynos SUPER WHITE 100 cc 147 Tabla 49. Modelo de simulación de las ventas SKU CD Kolynos SUPER WHITE 100 cc 150 Tabla 50. Reporte gráfico detallado OPTQUEST - SKU CD Kolynos SUPER WHITE 100 cc 151 Tabla 51. Cuadro modelo propuesto vs ventas reales SKU CD Kolynos SUPER WHITE 100 cc 155 Tabla 52. Ventas en unidades SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 22 CC. AÑOS 2007 - 2011 157 Tabla 53. Modelo actual de inventarios - SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 22 cc 160 Tabla 54. Reporte detallado PREDICTOR - SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 22 cc 162 Tabla 55. Modelo de simulación de las ventas SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 22 cc 165 Tabla 56. Reporte gráfico detallado OPTQUEST - SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 22 cc 166 Tabla 57. Cuadro modelo propuesto vs ventas reales SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 22 cc 170 Tabla 58. Evolución de las ventas SKU CEPILLO KOLYNOS MASTER PLUS AÑOS 2007 - 2011 172 Tabla 59. Modelo actual de inventarios - SKU CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 175 Tabla 60. Reporte detallado PREDICTOR - SKU CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 177 Tabla 61. Modelo de simulación de las ventas SKU CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 180 Tabla 62. Reporte gráfico detallado OPTQUEST - SKU CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 181 Tabla 63. Cuadro modelo propuesto vs ventas reales SKU CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 184 Tabla 64. Ventas en unidades CEPILLO COLGATE ULTRA PREMIER MD AÑOS 2007 – 2011 186 Tabla 65. Modelo actual de inventarios - SKU: CEP. COLGATE ULTRA PREMIER MD 189 Tabla 66. Reporte detallado PREDICTOR - SKU: CEP. COLGATE ULTRA PREMIER MD 191 Tabla 67. Modelo de simulación de las ventas SKU: CEP. COLGATE ULTRA PREMIER MD 194 Tabla 68. Reporte gráfico detallado OPTQUEST - SKU: CEP. COLGATE ULTRA PREMIER MD 195 Tabla 69. Cuadro modelo propuesto vs ventas reales SKU: CEP. COLGATE ULTRA MD 198 Tabla 70. Ventas en unidades SKU JABON PALMOLIVE x 75 gr AÑOS 2007 - 2011 200 Tabla 71. Modelo actual de inventarios - SKU JABON PALMOLIVE x 75 gr 203 Tabla 72. Reporte detallado PREDICTOR - SKU JABON PALMOLIVE x 75 gr 205 Tabla 73. Modelo de simulación de las ventas SKU JABON PALMOLIVE x 75 g 208 Tabla 74. Reporte gráfico detallado OPTQUEST - SKU JABON PALMOLIVE x 75 g 209 Tabla 75. Previsión: Costo total anual: JAB. PALMOLIVE 75GR. CAJA * 72 209 Tabla 76. Cuadro modelo propuesto vs ventas reales SKU JABON PALMOLIVE x 75 gr 213 Tabla 77. Ventas en unidades SKU JABON PROTEX x 130 gr AÑOS 2007 - 2011 215 Tabla 78. Modelo actual de inventarios - SKU JABON PROTEX x 130 g 218 Tabla 79. Serie de tiempo - SKU JABON PROTEX x 130 gr 219 Tabla 80. Reporte detallado PREDICTOR - SKU JABON PROTEX x 130 gr 220 Tabla 81. Modelo de simulación de las ventas SKU JABON PROTEX x 130 gr 223 Tabla 82. Reporte gráfico detallado OPTQUEST – SKU JABON PROTEX x 130 g 224 Tabla 83. Cuadro modelo propuesto vs ventas reales SKU JABON PROTEX x 130 gr 227 Tabla 84. Ventas unidades SKU SUAVITEL ADIOS AL PLANCHADO 80 ml AÑOS 2007 - 2011 229 Tabla 85. Modelo actual de inventarios - SKU SUAVITEL ADIOS AL PLANCHADO 80 ml 232 Tabla 86. Reporte detallado PREDICTOR - SKU SUAVITEL ADIOS AL PLANCHADO 80 ml 234 Tabla 87. Modelo de simulación de las ventas SKU SUAVITEL ADIOS AL PLANCHADO 80 ml 236 Tabla 88. Reporte gráfico OPTQUEST - SKU SUAVITEL ADIOS AL PLANCHADO 80 ml 237 Tabla 89. Cuadro modelo vs ventas real SKU SUAVITEL ADIOS AL PLANCHADO 80 ml 240 Tabla 90. Consolidado métodos de pronóstico por SKU 242 Tabla 91. Consolidado de costos de inventarios 245 Tabla 92. CONSOLIDADOS DE UNIDADES VENDIDAS Y PRONOSTICADAS DE TODOS LOS SKU. 248

Tabla 93. Costos de contrataciones - Personal de ventas 249 Tabla 94. Desabastecimientos– Modelo actual vs propuesto CD Herbal Whitening 90 250 Tabla 95. Desabastecimientos – Modelo actual vs propuesto SKU Colgate Menta pura 75 cc 251 Tabla 96. Desabastecimientos – Modelo actual vs propuesto SKU Colgate Triple acción 75 g 252 Tabla 97. Desabastecimientos – Modelo actual vs propuesto 253 Tabla 98. Desabastecimientos– Modelo actual vs propuesto SKU CD Kolynos Herbal 90 g 254 Tabla 99. Desabastecimientos– Modelo actual vs propuesto SKU Kolynos Súper White 100c 255 Tabla 100. Desabastecimientos – Modelo actual vs propuesto SKU Kolynos Súper 22 cc 256 Tabla 101. Desabastecimientos – Modelo actual vs propuesto SKU Cepillo Kolynos Master 257 Tabla 102. Desabastecimientos – Modelo actual vs propuesto SKU CD Cepillo Colgate 258 Tabla 103. Desabastecimientos – Modelo actual vs propuesto SKU Jabón Palmolive 75 g 259 Tabla 104. Desabastecimientos – Modelo actual vs propuesto SKU Jabón Protex 130 g 260 Tabla 105. Desabastecimientos – Modelo actual vs propuesto SKU Adiós al planchado 80 ml 261 Tabla 106. Consolidado de desabastecimientos anual para todos los SKU's 262 Tabla 107. Costos por contratación de unidades móviles - Modelo actual y propuesto 264

INDICE DE FIGURAS

Figura 1. Inventarios ABC 44 Figura 2. Consolidado de ventas en unidades y nuevos soles - Año 2007 48 Figura 3. Consolidado de ventas en unidades y nuevos soles - Año 2008 53 Figura 4. Consolidado de ventas en unidades y nuevos soles - Año 2009 55 Figura 5. Consolidado de ventas en unidades y nuevos soles - Año 2010 59 Figura 6. Consolidado de ventas en unidades y nuevos soles - Año 2011 62 Figura 7. Comparación de ventas en unidades - Años 2007 - 2011 67 Figura 8. Comparación de ventas en nuevos soles - Años 2007 - 2011 67 Figura 9. Serie de tiempo - SKU CDC HERBAL WHITENING 90 75 Figura 10. Reporte gráfico detallado OPTQUEST - SKU Herbal Whitening 90 79 Figura 11. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU CDC Herbal Whitening 90 83 Figura 12. Serie de tiempo - SKU CDC Colgate Menta pura 75 cc 88 Figura 13. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU CD Colgate Menta pura 75 cc 97 Figura 14. Serie de tiempo - SKU CD Colgate Triple acción 75 ml 102 Figura 15. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU CD Colgate Triple acción 75 ml 112 Figura 16. Serie de tiempo - SKU: CD Kolynos SUPER BLANCO 75 cc 117 Figura 17. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU: CD Kolynos SUPER BLANCO 75 cc 127 Figura 18. Serie de tiempo - SKU CD Kolynos HERBAL 90 g 132 Figura 19. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU CD Kolynos HERBAL 90 gr 141 Figura 20. Serie de tiempo - SKU CD Kolynos SUPER WHITE 100 cc 146 Figura 21. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU CD Kolynos SUPER WHITE 100 cc 156 Figura 22. Serie de tiempo - SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 22 cc 161 Figura 23. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 22 cc 171 Figura 24. Serie de tiempo - SKU CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 176 Figura 25. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 185 Figura 26. Serie de tiempo - SKU: CEP. COLGATE ULTRA PREMIER MD 190 Figura 27. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU: CEP. COLGATE ULTRA PREMIER MD 199 Figura 28. Serie de tiempo - SKU JABON PALMOLIVE x 75 gr 204 Figura 29. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU JABON PALMOLIVE x 75 gr 214 Figura 30. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU JABON PROTEX x 130 g 228 Figura 31. Serie de tiempo - SKU SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80 ml 233 Figura 32. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80 ml 241

Resumen

Es conocido que debido al constante ambiente de incertidumbre que se vive en

el mundo de los negocios, en la actualidad es preponderante que el director,

gerente o administrador estén preparados para tomar mejores decisiones, ya

que tomar un rumbo equivocado puede causar pérdidas económicas, retrasos y

en el peor de los casos la desaparición de la organización. Debido a ello, se han

desarrollado y mejorado diversas herramientas que pueden servir de apoyo en el

proceso de toma de decisiones, por lo que se considera que un buen uso y

análisis de las mismas, debe ocupar un lugar primordial en las actividades de la

administración moderna.

Una de esas herramientas es EL PRONÓSTICO como soporte para las decisiones

que compete directamente a las áreas de abastecimiento y compras. De hecho

es sumamente necesario contar con un pronóstico tan aproximado como sea

posible. El sector de ventas ha intentado controlar y manejar la incertidumbre

en la que se encuentra inmerso cada sistema de ventas y en esta dirección es

que se han desarrollado numerosos métodos y técnicas de pronóstico.

Sin embargo, actualmente en la empresa en estudio: SIPÁN DISTRIBUCIONES

S.A.C. los procesos de adquisición y compras a sus proveedores se realizan sin

tomar en cuentas estas valiosas herramientas de predicción poniendo en riesgo

la imagen de la empresa ocasionando insatisfacción de clientes y cuantiosas

pérdidas de dinero.

El presente trabajo está orientado a diseñar un modelo de pronóstico de ventas

basado en la simulación, utilizando herramientas computacionales, como son el

Excel y el Crystal Ball, para poder pronosticar las ventas de la empresa y de ese

modo sea un soporte confiable para los decisores encargados del correcto

abastecimiento, que permita optimizar recursos, dinero y tiempo, así como

mejorar su posición e imagen en el mercado.

Ya en detalle, se analizará el impacto que tendrá la aplicación de este método de

pronósticos específicamente sobre la infraestructura y contratación de personal.

Abstract

It is known that due to the constant environment of uncertainty that exists in the

world of business today is preponderant that the director, manager or

administrator are prepared to make better decisions, as they take a wrong turn

can cause economic loss, delays and in the worst cases the disappearance of the

organization. Because of this, we have developed and improved several tools

that can support the decision making process, so it is considered that a proper

use and analysis of them, should be central in the activities of the administration

modern.

One such tool is the forecast as support for decisions that pertain directly to the

areas of sourcing and procurement. In fact it is very necessary to have a

prognosis as rough as possible. The retail sector has attempted to control and

manage the uncertainty that is held every sales system in this direction is that

they have developed numerous methods and forecasting techniques.

However, the company currently under study: SIPÁN DISTRIBUTIONES S.A.C.

procurement processes and purchases to suppliers are made without taking into

account these valuable predictive tools risking the company image and customer

dissatisfaction causing heavy loss of money.

This paper aims to design a sales forecasting model based on simulation, using

computational tools such as Excel and Crystal Ball, to forecast sales of the

company and thus be a reliable support for makers responsible for the proper

supply, to optimize resources, money and time as well as improve its position

and image in the market.

Already in detail, we will analyze the impact that the application of this method

of forecasting specifically on infrastructure and staffing.

1

Introducción

El presente trabajo: “MODELO DE SIMULACIÓN CRYSTAL BALL PARA EL

PRONOSTICO DE VENTAS COMO SOPORTE A LA TOMA DE DECISIONES EN LA

EMPRESA LAMBAYECANA SIPAN DISTRIBUCIONES SAC DEL RUBRO ASEO

LIMPIEZA.PERIODO 2007-2011.” Brinda la posibilidad de conocer más de cerca

los métodos de predicción para los pronósticos de ventas aplicados a la empresa

SIPAN DISTRIBUCIONES S.A.C, así como someter estos métodos y modelos

matemáticos a diversos escenarios lo que a su vez lleva al interesante tema de la

simulación. Esto ayudará a mejorar y optimizar nuestra proyección a futuro y

minimizar el error y por consiguiente el riesgo al momento de tomar decisiones

en base a estas herramientas.

Los antecedentes sobre pronósticos, métodos de pronósticos utilizados y sobre

todo las aplicaciones reales que se les da en las diversas empresas, son variados

tanto en magnitud como en alcance dentro de los procesos de las empresas.

SIPAN DISTRIBUCIONES S.A.C. es una empresa que brinda a sus clientes

productos del rubro aseo y limpieza. Para ellos es vital satisfacer las demandas

tanto en volumen como en calidad de sus clientes. La propuesta en parte es

mejorar el sistema de aprovisionamiento de SIPAN para con su aliado estratégico

COLGATE PALMOLIVE de tal modo que se cumplan los objetivos de fidelización

hacia sus clientes, al contar con un abastecimiento eficaz.

Con lo antes mencionado, el objetivo general de este trabajo es diseñar un

modelo de simulación que permita efectuar un pronóstico de ventas como

soporte a la toma de decisiones en compras y abastecimiento, contratación de

personal e infraestructura en la empresa SIPÁN DISTRIBUCIONES S.A.C. apoyado

en una herramienta computacional como es CRYSTAL BALL.

Del mismo modo, se está considerando dentro de los objetivos específicos,

determinar los métodos utilizados por la gestión actual para pronosticar la

demanda, estimar el impacto del método actual de pronóstico en la empresa en

2

los procesos de compras-abastecimiento, contratación de personal e

infraestructura, construir un modelo de simulación para pronosticar la demanda,

evaluar el modelo de simulación implementado y efectuar una comparación

entre la propuesta de simulación y el método actual de pronóstico.

La hipótesis que se plantea en el presente trabajo es conocer si el diseño de un

modelo de simulación de pronósticos de la demanda de ventas servirá como

soporte en el proceso de toma de decisiones respecto a compras y

abastecimiento, contratación de personal e infraestructura en la empresa SIPÁN

DISTRIBUCIONES S.A.C.

En el análisis y discusión de los resultados, en la parte del desarrollo de la

propuesta, se procedió con la selección de los productos que conforman el 80%

del volumen de ventas para el distribuidor ( o conocidos también como SKU:

Productos con código único), para efectos de elegir los productos más

significativos y posteriormente analizar el patrón de comportamiento de cada

uno de ellos y de ese modo encontrar el método más idóneo que permita

predecir las ventas de dichos SKU con el menor margen de error posible.

Cabe señalar que el modelo que se utilizará en términos de manejos de

inventarios, se basa en el modelo EOQ (cantidad económica de pedido), que

reflejará si efectivamente el modelo de pronostico ayuda a minimizar costos y

equilibrar el tema del sobre aprovisionamiento o sub aprovisionamiento.

Finalmente en lo que respecta a las conclusiones y recomendaciones se puede

apreciar que al utilizar los diversos métodos de análisis de los datos, así como

auxiliarnos de herramientas como el PREDICTOR de CRYSTAL BALL y los modelos

de riesgos del mismo CRYSTALL BALL, se aprecia que los 12 SKU seleccionados,

como SKU importantes según modelo de inventarios ABC, todos ellos puede ser

predecibles ya que tienen un patrón de comportamiento identificable y con un

error porcentual medio absoluto (MAPE), menor al 30%, condición importante

para que el resultado sea confiable.

3

Esto ayuda a que se pueda gestionar un correcto abastecimiento y desde luego

optimizar sus costos de inventarios, contrataciones e infraestructura

minimizando las quejas o insatisfacciones de los clientes y por consiguiente

mejorar la imagen de la empresa, por lo cual se recomendará que se cambie la

modalidad actual de abastecimiento por un modelo de predicción que pueda

comprender mejor el comportamiento de las ventas, así como una correcta y

óptima forma de realizar el abastecimiento de COLGATE PALMOLIVE como aliado

estratégico de SIPÁN DISTRIBUCIONES S.A.C.

4

CAPÍTULO I

5

I. Análisis del objeto de estudio

1.1. Ubicación.

Sipán Distribuciones es una empresa del rubro: ASEO Y LIMPIEZA, ubicada en

el departamento de Lambayeque, provincia Chiclayo, distrito de la Victoria. El

estudio se centrara en el área de Compras y Ventas de la empresa. La empresa

desde sus inicios, hasta la actualidad ha crecido rápidamente llegando a

facturar de 2 a 3 millones de nuevos soles anualmente y sigue en aumento

estas cantidades. En los últimos 5 años ha llegado a acumular ventas por el

orden de los 17 millones de nuevos soles.

Colgate Palmolive cuya matriz esta en Nueva York y extiende sus franquicias a

lo largo del mundo, siendo una de ellas Colgate Palmolive Perú.

Colgate Palmolive Perú a su vez se asocia con sus aliados estratégicos por todo

el Perú siendo uno de sus principales aliados: SIPAN DISTRIBUCIONES S.A.C.

La empresa SIPAN DISTRIBUCIONES S.A.C. fue constituida hace algunos años

en la ciudad de Chiclayo, conformada por 3 accionistas: El Gerente de la

empresa: Sr. Oscar Linares Rojas, Nancy Linares Rojas y Leslie Linares

Balladares, estas dos últimas accionistas no ocupan cargo alguno en la

empresa.

Esta empresa no cuenta con sucursales algunas ni aliados de ningún tipo, solo

tiene relación directa de compras con sus proveedores: Colgate Palmolive

Perú S.A., Kimberly Clark del Perú S.A., La Riojana Del Perú S.A. Fábrica

Nacional De Licores, Uruma S.A.C. y British American tabaco Del Perú.

SIPAN DISTRIBUCIONES S.A.C. se encuentra legalmente constituida, siendo su

Representante el Sr. Oscar Linares Rojas; sus instalaciones se encuentran en el

distrito de La Victoria en la calle Yahuar Huaca 261

SIPAN DISTRIBUCIONES S.A.C. En su constante preocupación por brindar un

servicio cada vez mejor, ofrece a sus clientes la venta de productos de

consumo masivo en varias categorías como lo son: Aseo Y Limpieza, Tabaco,

Licores y Productos Alimenticios.

6

La empresa realiza la gestión con sus clientes en la modalidad Pre -Venta

donde el vendedor obtiene la lista de productos que necesitan los clientes

realizando una visita directa al punto de venta para su posterior reparto

mediante una eficiente distribución, en las unidades móviles de la empresa.

Breve descripción de las áreas de SIPAN DISTRIBUCIONES.

1. Gerencia.

La gerencia la desempeña, el señor Oscar Linares Rojas y se encarga de

realizar evaluaciones periódicas acerca del cumplimiento de las funciones

de los diferentes departamentos así como crear y mantener buenas

relaciones con los clientes, gerentes de otras empresas y proveedores

para mantener el buen funcionamiento de la empresa. Adicionalmente se

encarga de que todo se conduzca bien ten términos de negocios con su

aliado estratégico COLGATE PALMOLIVE PERU.

2. Administración.

Dirige las áreas críticas de la empresa, como son Ventas, Logística,

Informática y contabilidad. El administrador analiza los recursos físicos,

financieros y humanos con los que cuenta, planear y distribuir los mismos

de una manera estratégica y eficiente, y de la misma manera evaluar

continuamente cómo puede optimizar cada uno de estos recursos para el

beneficio de su empresa. Esta área depende de la gerencia pero tiene

algunos privilegios para tomar decisiones por sí mismos.

3. Ventas.

Busca, sugiere y elabora planes promocionales: Regalos, Ofertas, Canjes,

Descuentos, Bonificaciones, etc. para sus diversos clientes según el canal

al que desee ir (mayoristas, minoristas, puestos de mercado, etc.). Esta

área para su mejor desempeño se divide en dos. Una que es cobertura

vertical y la otra que es cobertura horizontal.

7

a. Cobertura Vertical. Compuesta por vendedores que cubre única y

exclusivamente clientes llamados “Key Account” o clientes

cuentas claves como son los mayoristas, distribuidores pequeños,

medianos mayoristas. Desde luego el tratamiento tanto en líneas

de crédito, formas de pago, volúmenes de ventas para estos

clientes son muy especiales, por esta razón se divide el área de

ventas en dos sub áreas.

b. Cobertura Horizontal. Compuesta por vendedores “hormigas” o

vendedores que recorren todos los puntos de ventas de una

determinada zona, siendo los puntos de ventas los detallistas o

también llamados minoristas como son puestos de mercado y

bodegas. Las condiciones de ventas, de plazo y de crédito

prácticamente son mínimas, pues su condición de clientes

pequeños así lo determina.

4. Logística.

El jefe de logística se encarga de analizar y supervisar todas las acciones

que correspondan al correcto abastecimiento (logística de entrada) y

correcta distribución (logística de salida). La empresa considera

importante dividir esta área por la dimensión e importancia que tiene

para el correcto funcionamiento de las ventas de la empresa.

El término que se utilizará de ahora en adelante cuando referenciemos a

un producto en particular, le llamaremos SKU (sus siglas en ingles es:

Stock keeping unit), que hace referencia a un identificador que se usa en

el mercado con la finalidad de permitir el seguimiento general de los

productos y servicios ofrecidos a los clientes Ejemplo: SKU Crema Dental

Kolynos Súper Blanco 22 ml.

a. Compras. Esta área se encarga del abastecimiento de los

productos de la firma Colgate Palmolive y otros proveedores hacia

8

la empresa Sipán. Coordina los trenes de despacho, envío correcto

de la mercadería, así como los productos enviados por el área del

Trade Marketing de Colgate. Maneja también el tema de las

devoluciones, así como informar periódicamente cuando un

producto no está rotando para que Colgate pueda apoyar en su

venta.

b. Distribución. Se encarga del correcto abastecimiento de los

productos de la empresa Sipán hacia los puntos de ventas. Que

llegue conforme en cantidad y sobretodo en el día en que el

cliente así lo solicito. Coordinar horarios y recepcionar los pagos

que le hiciese los puntos de ventas. Esta área lo conforma los

choferes, repartidores y cobradores.

5. Informática.

a. Facturación. Procesa los pedidos que los vendedores realizan en el

día a día, tanto de cobertura horizontal como los de vertical. Así

mismo todo lo que es documentación mercantil se procesa aquí,

notas de crédito, notas de débito, etc.

b. Asistente técnico. Se encarga de ver la funcionabilidad de los

sistemas informáticos de la empresa. Así mismo apoya en el tema

de soporte de la red y de infraestructura de TC.

6. Contabilidad.

Llevar a cabo la recepción y verificación de los documentos de ingresos y

egresos existentes, así como llevar los registros contables para poder

determinar los costos que se generen en la empresa y de ese modo

facilitar la formulación, ejercicio y evaluación de los presupuestos de la

empresa. El contador de la empresa desempeña su rol en forma

permanente. Cuenta con sus ayudantes técnicos en contabilidad.

9

1.2. Cómo surge el problema.

SIPAN DISTRIBUCIONES S.A.C. Realiza la gestión con sus clientes en la

modalidad Pre -Venta en la cual el vendedor obtiene la lista de productos

que necesitan los clientes, realizando una visita directa al punto de venta

para su posterior reparto mediante una eficiente distribución, en las

unidades móviles de la empresa.

Actualmente los procesos que se gestionan a partir de la demanda como

son compras, contratación de la fuerza de ventas, gestión de almacenes, y

otros se manejan con métodos informales (conjeturas, predicciones

imaginativas y la intuición de algunas de las personas del área involucrada

surgiendo de inmediato problemas de desabastecimiento, sobre stocks,

costos elevados de almacén, mercadería que se deteriora entre otros

problemas graves.

1.3. Cómo se manifiesta y qué características tiene.

El método de pronosticar informal como se mencionaba líneas arriba,

ocasiona algunos problemas puntuales.

a) Uno de ellos es el caso cuando la demanda total ha superado el stock

que tiene la empresa a nivel de productos, ocasionando ello

insatisfacción por parte del cliente, reclamos, mala imagen, entre

otros, conllevando esta situación a la pérdida de clientes con el

consecuente costo de oportunidad.

b) En el caso donde la demanda total es menor a los stocks que maneja

la empresa, ésta estaría incurriendo en pérdidas como la poca rotación

del producto, costos de oportunidad de productos cuya rotación es

más alta, deterioro de la mercadería, costos de almacenamiento,

costos financieros y demás.

c) En cualquiera de las dos situaciones, el proceso de contratación de

personal, se ve afectado pues no es posible una adecuada asignación

10

de la fuerza de ventas en las zonas donde pueda existir una demanda

insatisfecha o sobrecontratación en zonas donde la demanda pueda

ser mínima.

d) Se añade también el tema de los requerimientos de unidades móviles y

almacenes, los cuales pudieran no estar acorde con la demanda total.

Ocasionando desde luego sobre costos a la empresa.

El actual mundo competitivo exige de las empresas un mejor control, que

permita una gestión óptima de sus recursos, tanto humanos como

materiales y de esta manera SIPAN DISTRIBUCIONES S.A.C. pueda lograr

consolidarse en el mercado como una de las mejores empresas en el rubro

de Aseo y Limpieza.

1.4. Descripción detallada de la metodología empleada.

1.4.1. Tipo y diseño de la investigación.

El tipo de estudio es Explicativo y el diseño de la investigación es no

experimental, pues se desea determinar si la obtención de un

pronóstico preciso tendrá impacto sobre las decisiones de compras,

contratación de personal e infraestructura, que permita mejorar las

condiciones actuales en las que se toman las mismas. Asimismo, es

no experimental, puesto que no se efectuará manipulación de las

variables del modelo, y longitudinal, pues la información presentada

y recolectada en el presente estudio corresponde a datos de una

serie de tiempo en las que se evaluará el ajuste a un modelo de

simulación para poder efectuar el pronóstico de la demanda.

Para la contrastación de hipótesis se efectuó una comparación de

riesgos asociados a la toma de decisiones entre el modelo actual y el

modelo de simulación propuesto, lo que permitirá la optimización de

procesos en los departamentos de compras y abastecimiento,

11

personal e infraestructura. De esta comparación se obtendrán

indicadores que hagan objetivo este proceso.

1.4.2. Objetivos.

OBJETIVO GENERAL

Proponer la implementación de un modelo de simulación CRYSTAL

BALL que permita efectuar un pronóstico de ventas como soporte a

la toma de decisiones en compras y abastecimiento, contratación de

personal e infraestructura en la empresa SIPÁN DISTRIBUCIONES

S.A.C. en el rubro Aseo y Limpieza Periodo 2007-2011

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

1. Determinar los métodos utilizados por la gestión actual para

pronosticar la demanda.

2. Estimar el impacto del método actual de pronóstico en la

empresa en los procesos de compras y abastecimiento,

contratación de personal e infraestructura.

3. Construir un modelo de simulación para pronosticar la

demanda.

4. Evaluar el modelo de simulación construido.

1.4.3. Hipótesis.

El diseño de un modelo de simulación CRYSTAL BALL permitirá

efectuar un pronóstico de la demanda que brinde soporte al proceso

de toma de decisiones en compras y abastecimiento, contratación de

personal e infraestructura en la empresa SIPÁN DISTRIBUCIONES

S.A.C.

12

1.4.4. Población y muestra.

Para efectos de pronosticar las ventas: La población en estudio son

los pedidos, que contemplas las cifras tanto en unidades como en

montos de los productos de aseo y limpieza que tiene la empresa

SIPAN DISTRIBUCIONES S.A.C. En este caso la muestra es

exactamente igual a la población, pues para pronosticar es

importante analizar todos los datos a fin de obtener un patrón de

comportamiento de los mismos. Cabe resaltar que la forma de limitar

los datos a tomar, es la temporalidad que en este caso se tomará los

años 2007-2011.

En el caso cuando la población en estudio sea la fuerza de ventas,

gerencia y personal de distribución, de igual forma dado que la

población en estudio es pequeña, se estudiará a todos los empleados

de dichas áreas.

Finalmente a fin de medir algunos indicadores, es preciso analizar la

información que nos pueda brindar los clientes de la distribuidora. En

este caso se seleccionará una muestra utilizando el método:

Muestreo Aleatorio estratificado.

Fórmula:

13

Datos:

Cantidad total de clientes de la distribuidora por estratos:

TIPO CLIENTE CANTIDAD

MAYORISTA 50

MEDIANO MAYORISTA 150

MINORISTA 1600

N=1800

Z2 =1,96 (Al 95%)

p=Proporción esperada = 0.5

q= 1-p = 0.5

d = Precisión = 3%

Calculando:

n=418

Calculando la muestra por estratos:

=n / N = 418 /1800 = 0.232222222

Muestra por estratos:

TIPO CLIENTE CANTIDAD MUESTRA

MAYORISTA 50 12

MEDIANO MAYORISTA 150 35

MINORISTA 1600 372

14

1.4.5. Técnicas de recolección de datos.

Para la recolección de la información necesaria para la presente

investigación se utilizó las siguientes herramientas:

Técnicas

- Observación directa

- Registro de observación documental

- Entrevistas

- Análisis documental

Instrumentos

- Video - Cámara digital

- Grabador de audio

- Cuaderno de notas

- Dispositivos de memoria USB

Para el recojo de la información se realizó entrevistas directas a los

implicados en la realidad problemática como son, gerentes de áreas

de ventas, compras y abastecimiento y almacenes.

Se efectuó análisis documental de toda la información que nos será

proporcionada por la empresa en estudio.

La observación directa permitió contrastar la información vertida en

las entrevistas.

Se utilizó técnicas de extracción de información de base de datos

utilizando lenguaje de consultas estructuradas.

15

1.4.6. Procesamiento de los datos.

El análisis de los datos recabados mediante impresiones del sistema

de ventas de la empresa fue plasmado en gráficos estadísticos para

poder efectuar la medición de los indicadores asociados a los

clientes y vendedores.

El análisis de los datos utilizados en la construcción del modelo de

simulación fue realizado en base a la evaluación del pronóstico

obtenido y su grado de precisión respecto a la situación actual y el

método utilizado hoy en día en la empresa.

16

CAPÍTULO II

17

II. Marco Teórico

2.1. Antecedentes de éxito de los modelos de simulación en los

negocios.

2.1.1. Antecedentes nacionales

− (García S., Vázquez C., Reyes O., Sáenz S., & Limón L.)

estudiosos de empresas y la forma como se desempeñan

en el mundo competitivo respecto al uso de herramientas

de predicción, señala el caso de éxito empresarial muy

renombrado, como es:

Caso de la empresa Grupo de Embotelladoras Unidas, S.A.

El grupo GEUSA enfrenta hoy nuevos desafíos: una

demanda a la alza; una competencia intensa; una oferta

amplia de productos y servicios; un consumidor más

exigente; un cambio de vida notable respecto de años

atrás. Es por ello que se debe responder a estos desafíos,

con cambios que conlleven a salvaguardar estos retos.

“La efectividad de los Pronósticos”. Dentro del contexto

globalizado y con mercados tan competidos como los que

enfrentamos hoy, las empresas se ven obligadas a buscar

mayor eficiencia en sus procesos de negocio. Un proceso

de negocio fundamental en las empresas, es pronosticar

la demanda de sus productos o servicios para establecer

el plan de ventas y operación de la empresa. Los procesos

del negocio orientados al suministro (compras,

producción y distribución) están enfocados a garantizar

disponibilidad de servicios o productos con eficiencia y al

mejor costo, y su desempeño depende de que las áreas

de mercadotecnia y ventas pronostiquen lo mejor posible

la demanda. En este sentido, un tema que interesó a la

18

empresa es cómo pronosticar con más certeza la

demanda de productos o servicios

− Proyecto: Simulación de Operaciones Logísticas a nivel nacional:

RANSA Operador Logístico (IOSA, 2010): Consultoría

para la simulación y evaluación de los procesos logísticos

de transporte de carga a nivel nacional, para determinar

el tamaño de flota requerido y el flujo financiero, así

como evaluar políticas de gestión de flota y detectar los

problemas operativos. Se utilizó herramientas de

Simulación de Procesos. Software de simulación

PROMODEL.

− Simulación de Agencias: Caso BCP del Perú (IOSA, 2010): Diseño e

implementación de Herramientas para la Planeación de Recursos de

las Agencias Bancarias del BCP con la finalidad de balancear la oferta

sobre las necesidades de la demanda. Teniendo como indicador de

efectividad el Tiempo de Espera en cola. Se utilizó herramientas de

Simulación de Procesos. Software de simulación SERVICE MODEL.

− Proyecto: Simulación de los procesos para la reparación de motores

Caterpillar en el CRC(Centro de Reparación de Componentes)

Caso: Ferreyros S.A. - Dealer de CAT en Perú (IOSA, 2010) : La

asesoría fue orientada a analizar el desempeño de las operaciones y el

flujo en las actividades que involucran la reparación de los motores en

el CRC, a través de un modelo de simulación animado, que recrea las

operaciones y procesos críticos para varios años de operación

(horizonte de siete años), lo que nos permite analizar el desempeño

del sistema bajo distintos supuestos. El objetivo fue determinar una

configuración ideal de horarios de trabajo y cantidad de operarios que

19

permita cumplir con las expectativas expresadas por la gerencia

(evaluación de escenarios).

2.1.2. Antecedentes internacionales

− Optimización del flujo de atención a usuarios del complejo

fronterizo Santa Rosa (Frontera Perú - Chile): La simulación va a

evaluar el desempeño de los procesos en el Complejo Fronterizo

Santa Rosa para las operaciones de ingreso y salida de usuarios en

autos, autobús y vehículos de carga (Importación y exportación),

buscando determinar la configuración ideal en función de las variables

de medición determinadas por la administración del Complejo

Fronterizo. La simulación busca medir el impacto que tendrán los

cambios propuestos como modificaciones en las capacidades de

estacionamiento, uso de nuevos recursos tecnológicos, adición de

más recursos como funcionarios de atención (migración, requisitorias,

ADUANA, INRENA, SENASA, etc.), y evaluación de las modificaciones

en capacidades y ubicaciones de las ventanillas de atención.

2.2. Base teórica conceptual

2.2.1. Los pronósticos.

a. La importancia de la anticipación según Drucker y Barker.

La anticipación es la habilidad de prever y de observar con

antelación. Peter Drucker, en La gerencia en tiempos

turbulentos, (Drucker, 1980) escribe sobre las habilidades que

necesita un gerente competitivo y sugiere que una de las

habilidades gerenciales más importantes durante los tiempos

de agitación es la anticipación. Él notó que casi todos aquellos

que tienen éxito en la gerencia muestran grandes destrezas

20

para resolver problemas de forma reactiva, es decir cuando un

problema se presenta lo resuelven.

Es entonces en la actualidad muy importante en el mundo de

los negocios actuar de forma proactiva, en lugar de reaccionar

invariablemente ante los constantes cambios del entorno

interno y externo a la empresa, su equipo administrativo debe

ocupar una parte importante del tiempo en la prevención y

proyección de los posibles futuros escenarios.

Según (Barker, 1993), con la exploración estratégica se pueden

descubrir cuáles son los posibles futuros y, una vez que se

determine qué es lo posible, se estará en posición de

anticiparlo. La exploración estratégica consta de cinco

componentes y los define de la siguiente manera:

Comprensión de las influencias. Capacidad de comprender

todo aquello que influencia las percepciones cuando se dispone

a emprender las exploraciones.

Pensamiento divergente. Ingenio necesario para descubrir más

de una respuesta correcta.

Pensamiento convergente. Las habilidades del pensamiento

que permiten la integración focalizada de los datos y el

establecimiento de prioridades en las elecciones.

Proyección. Capacidad para configurar los caminos que le

muestren cómo llegar del presente al futuro.

Imaginación. Habilidad para representar con palabras, dibujos

o modelos lo que se ha encontrado en las exploraciones sobre

el futuro.

Los pronósticos.

21

Pronosticar es el arte y la ciencia de predecir los eventos del

futuro (Render, Hanna, & Stair, 2006). Aunque aún se necesita

del juicio personal para pronosticar, los responsables de esta

tarea cuentan con el apoyo de herramientas y métodos

sofisticados.

De hecho los pronósticos han recorrido un largo camino, desde

la magia negra, la predicción de la fortuna por medio de las

estrellas, los residuos de café o las bolas de cristal.

En la actualidad, quien planea las ventas necesita tener una

idea de la cantidad de inventario a producir para hacer frente a

las demandas actuales y futuras del mercado.

La planeación de las operaciones depende de la combinación

hábil entre las condiciones actuales de la demanda de los

productos y servicios y la visión de lo que se espera que ocurra.

La orientación de estos factores es relativamente común, en

vista que se necesitan elaborar planes desde la base diaria

hasta la base anual. Por lo que la planeación se complementa

con métodos de pronósticos que puedan adaptarse a las

necesidades de la información actual y a menudo detallada, tal

vez de un gran número de conceptos que tengan que

pronosticarse.

Lo anterior nos sugiere dos cosas realmente importantes:

1. Los pronósticos serán más y más inciertos en la medida que

se propone a pronosticar en períodos cada vez más lejanos.

2. Los pronósticos siempre presentarán un grado de

incertidumbre. Actualmente, los pronósticos son casi siempre

hechos por personas que han recibido entrenamiento en la

aplicación de técnicas especiales. La utilización de estas

técnicas no elimina los errores pero pueden predecir su

22

magnitud. Las técnicas son sólo herramientas y por lo tanto es

indispensable que en la elaboración del pronóstico se tome en

consideración las condiciones internas y externas a la empresa,

y la experiencia y buen juicio de la persona responsable de

aplicar la técnica.

Consideraciones importantes sobre los pronósticos

El libro “Pronósticos estrategia y planificación para el siglo XXI

“(Spyros Makridakis, 1993), señala que un requisito previo para

cualquier clase de pronóstico, sea de juicio o estadístico, es

que haya una norma o una relación correspondiente al hecho

de que se trate, es decir si existe una pauta o relación y se

puede identificar correctamente después se puede utilizar para

el pronóstico.

La segunda consideración es que las relaciones pueden

cambiar con el tiempo, por lo que una condición determinante

para el acierto en el pronóstico es que las pautas y relaciones,

una vez identificadas y medidas permanezcan constantes.

La última consideración se relaciona con el plazo del pronóstico

en virtud de que entre más lejano sea dicho plazo, mayor es la

probabilidad de que las pautas y las relaciones establecidas

varíen, provocando la inutilidad de ellos.

2.2.2. Pronósticos en los negocios.

a. Relación entre los sistemas de pronósticos y la toma de

decisiones.

Las relaciones entre la función de pronósticos y la toma de

decisiones son débiles en muchas organizaciones. Esto se

debe a que los encargados de la toma de decisiones y los

pronosticadores tienen puntos de vista diferentes en cuanto a

23

lo que son las prioridades. (Anderson, Williams, &

Sweeney, 2004) señalan que el proceso de toma de

decisiones puede ser de dos maneras básicas: cuantitativo y

cualitativo; por lo que los pronósticos como herramientas

que contribuyen a este proceso serán cuantitativos o

cualitativos dependiendo de la complejidad del problema y de

la experiencia del pronosticador.

b. La calidad del sistema de información administrativa.

La mayoría de los procedimientos de pronósticos tienen como

premisa el supuesto de que existe información a la cual la

empresa tiene fácil acceso. Desafortunadamente, por

experiencia se sabe que muchas empresas no llevan registros

adecuados, ni han considerado un método consistente para

generar información propia y por lo tanto, a menudo no

cuentan con cifras acerca del volumen y de los precios de

grupos homogéneos. Pero en los últimos años se ha

incrementado el uso de bases de datos para toma decisiones

con base en resultados arrojados por pronósticos. Hanke y

Reitsch, (Hanke, 2006) mencionan cinco lineamientos a

seguir para establecer una base de datos para pronósticos:

• Debe existir un plan de pronóstico y sólo recolectar datos

requeridos.

• En la medida de lo posible utilizar datos públicos disponibles.

• Almacenar los datos en su forma original, para que puedan

ser usados posteriormente para propósitos diferentes.

• Revisar datos y documentarlos.

• Diseñar bases de datos permitiendo su crecimiento.

24

c. Pronóstico y su importancia en la planeación.

Se consideran tanto, a las empresas proveedoras de bienes

como a las de servicio, un sistema productivo, en donde la

administración es el conjunto de actividades que aseguran la

continuidad y el funcionamiento armónico (Gaither & Frazier,

2000). La administración incluye como funciones esenciales:

la previsión, la planificación, la coordinación y el control de

las operaciones a fin de lograr los objetivos deseados. Las

predicciones y pronósticos de la demanda constituyen los

datos básicos para la planeación, ya que toda y cualquiera de

las decisiones para el futuro se basan en alguna especie de

predicción o pronóstico. Por tanto, se usarán dos términos

diferentes: predicción y pronósticos. El término predicción,

en si dará más la idea de bola de cristal. Cuando se predice

se está integrando una muy buena parte de la información

subjetiva y objetiva disponibles, para hacer la mejor

estimación posible del futuro. En cambio con la palabra

pronóstico se designará una técnica estadística que permite

estimar un evento futuro analizando para ello datos del

pasado, los cuales se combinan sistemáticamente en forma

predeterminada para obtener el estimado del futuro (Prawda

& Witenberg, 1976). El tratar de representar como una regla

el comportamiento de datos pasados, es lo que se conoce

como pronóstico objetivo o matemático, que resultan ser más

exactos y valiosos que los intuitivos, ya que su desarrollo y

aplicación se basa en las características de la demanda, cuya

curva se obtiene al graficar la producción pasada contra el

tiempo.

25

d. Costos y beneficios del mejoramiento de los pronósticos.

Los costos en que incurren las empresas en la creación de

pronósticos mencionados por Hanke y Reitsch (Hanke &

Reitsch, 2006) como son la adquisición del equipo y

programas de cómputo, el gasto de la organización en

tiempo de personal, el precio del personal asalariado que

recolectará datos, el monitoreo del proceso y la

interpretación de resultados, deben enfrentarse contra la el

valor de la disminución del error al evaluar los

procedimientos de pronóstico. Esto obliga al pronosticador a

ponderar las probables mejoras en la precisión, como una

función de los gastos en pronósticos.

2.2.3. Métodos de pronósticos.

Antes de iniciar con la descripción de los métodos de

pronósticos se definirá al pronóstico como: la estimación

anticipada del valor de una variable. Por ejemplo un

pronóstico para determinar la demanda futura de la empresa,

se obtiene haciendo una extrapolación a partir de los

resultados pasados en ciertas variables concernientes a las

ventas y al mercado; esta extrapolación o proyección hacia el

futuro es lo que se conoce como pronóstico.

Por lo anterior, se puede decir que el propósito de los

pronósticos es obtener conocimiento sobre eventos futuros

inciertos que deben ser tomados en cuenta en la toma de

decisiones presentes.

Los métodos de pronóstico se dividen en dos grandes grupos.

El primer grupo se refiere a los métodos cualitativos, estos se

basan fundamentalmente en el uso de la experiencia,

26

intuición y buen juicio de los que elaboran los pronósticos. Por

otro lado los métodos cuantitativos hacen uso de la

estadística para analizar la información histórica para la

elaboración de las proyecciones.

a. Pronósticos cualitativos.

“Los pronósticos cualitativos son aquellos que utilizan el

juicio, intuición, resumen, o técnicas comparativas para

producir estimados cuantitativos acerca del futuro” (Ballou,

2004). Algunas personas consideran que los pronósticos

cualitativos sólo deben utilizarse como último recurso, lo

cual no es estrictamente correcto. Considerando a

Makridakis, Wheelwright, y Hyndman, (Makridakis,

Wheelwright, & Hyndman, 1998) los modelos cualitativos

deben utilizarse cuando no se cuenta, o existe muy poca

información cuantitativa, pero existe el suficiente

conocimiento cualitativo (experiencia, juicio, intuición). Por

lo que cuando se presenta lo anterior, los pocos o nulos

datos del pasado deben compensarse mediante un juicio

antes de poder desarrollar un pronóstico.

En términos generales, los métodos de pronósticos

cualitativos dependen del juicio gerencial, no utilizan

modelos específicos, por lo que distintos individuos pueden

utilizar el mismo método y llegar a resultados diferentes.

b. Pronósticos cuantitativos.

(Makridakis, Wheelwright, & Hyndman, 1998) mencionan

que los pronósticos cuantitativos pueden aplicarse cuando

existan las siguientes condiciones:

27

• Información disponible acerca del pasado

• La información puede ser cuantificada

• El patrón de comportamiento de la información en el

pasado, continuará en el futuro.

Los métodos cuantitativos presentan dos características:

1. Se expresan en notación matemática. Por lo tanto,

establecen un registro no ambiguo sobre la forma de cómo

se hace la predicción, esto permite una comunicación clara

sobre el pronóstico entre aquellos a quienes interesa.

Además proporciona una oportunidad de hacer

modificaciones sistemáticas y mejorar la técnica de

pronosticar.

2. Mediante el uso de computadoras, un modelo se puede

basar en una cantidad importante de datos. Por ejemplo

los sistemas de control de inventarios que requieren

pronósticos actualizados cada mes para miles de artículos,

no podrían ser construidos sin modelos cuantitativos y

computadoras.

2.2.4. Evaluación de los pronósticos

En cualquier situación de la vida real de una empresa, los

pronósticos pueden de vez en cuando escapar al control y de

hecho lo hacen. (Bowerman & Oconnell, 2007)

El no darse cuenta que se ha perdido el control de un pronóstico

puede conducir a todo tipo de problemas, puesto que en tales

casos, las metas de la organización se basan en situaciones

ficticias y no en hechos.

Una vez que se establece que un pronóstico está fuera de control,

es necesario determinar la causa o causas de tal situación, antes

28

de efectuar ajustes correctivos, esto indicará que acción deberá

tomarse para recuperar el control del pronóstico.

La estimación del error se puede utilizar para varios propósitos:

1. Para fijar inventarios o capacidad de seguridad y garantizar así el

nivel deseado de protección contra la falta de inventario.

2. Para observar indicadores de demanda erráticas que deban

evaluarse con cuidado y quizás eliminar de los datos.

3. Para determinar cuándo el método de pronóstico no representa

ya la demanda actual y es necesario volver a partir de cero.

2.2.5. SIMULACION

a. Introducción:

El verbo simular cada vez toma mayor auge en diversas

disciplinas científicas, para describir el viejo arte de la

construcción de modelos (Naylor, 1966). Aun cuando esta

palabra se aplica a diversas formas de construcción de

modelos, tales como: Los de la escultura y pintura del

Renacimiento; Los modelos a escala de aviones; Los modelos

en computadora de los procesos cognoscitivos, e incluso en las

ciencias físicas y en las del comportamiento. Su empleo

moderno se remonta hacia fines de 1940, cuando Von

Neumann y Ulam acuñaron el término “análisis de Monte

Carlo” para aplicarlo a una técnica matemática que usaban

entonces en la resolución de ciertos problemas de protección

nuclear que eran, o demasiado costosos para resolverse

experimentalmente o de enorme complejidad para un

tratamiento analítico. El análisis de Monte Carlo involucraba

la solución de un problema matemático no probabilístico,

mediante la simulación de un proceso estocástico cuyos

29

momentos o distribuciones de probabilidad satisfacen las

relaciones matemáticas del problema no probabilístico.

Con la llegada de computadoras de gran velocidad, la

simulación tomó otro significado aún, al surgir la posibilidad de

experimentar con modelos matemáticos (que describen algún

sistema de interés) en la computadora. Por vez primera, los

sociólogos al igual que los físicos encontraron que podrían

realizar experimentos controlados de laboratorio. Al simular en

computadoras, surgieron innumerables aplicaciones y con ello,

un número mayor de problemas teóricos y prácticos.

b. Algunas referencias sobre trabajos de simulación

- Según Perry (Byrkett & Perry, 1994), las empresas exitosas son

aquellas que anticipan un conjunto de escenarios y desarrollan

planes de contingencia en base a un modelo de su negocio. La

realización de pronósticos permite que los negocios operen de

una manera óptima al conocer lo que probablemente ocurrirá en

el futuro en función de lo que ha ocurrido en periodos pasados; el

realizar esta práctica mejora la cadena de valor y al mismo tiempo

aprovecha el ocupar la tecnología disponible y así estar renovando

de manera continua, para ofrecer mejores bienes y servicios al

cliente además de retribuir a la empresa en su rentabilidad.

Cuando se elabora un pronóstico erróneo, la planeación se viene

abajo y todas las áreas de la empresa se vuelven ineficientes. Esto

se puede observar directamente, en el bajo desempeño financiero

de la empresa. Algunos indicadores de ello se pueden ver en: las

ventas negadas, excesos de inventarios de productos que no

requieren los clientes, reducción de margen al vender con

descuentos para lograr los objetivos, costos más altos en las

30

compras, producción y/o distribución para reaccionar a

emergencias, etc.

- Martínez y Agnessy (Martínez, 2005) en su trabajo para el control

de inventarios basados en el análisis de la demanda, muestran

que para una eficiente y eficaz administración de los inventarios y

la toma de decisiones adecuada en las áreas de aprovisionamiento

es necesaria la identificación de la información histórica de su

demanda la cual es simulada en base a distribuciones de

probabilidad ajustada para poder obtener un modelo que muestre

el comportamiento asociado a la misma. La toma de decisiones

basada en un ajuste de la demanda permitió reducir los costos de

inventario anuales y los costos de oportunidad.

- García, Vázquez, Reyes, Sáenz y Limón en su Investigación en el

ámbito empresarial “Pronósticos, supervisión e indicadores

financieros” (García S., Vázquez C., Reyes O., Sáenz S., & Limón L.)

encontraron que a partir de la opinión de las áreas involucradas

en el proceso de elaboración de pronósticos que se examinaron,

las posibles causas que conllevan a un mal pronóstico de ventas, y

como éste, juega un papel importante para el buen

funcionamiento de una empresa. El papel que juega el pronóstico

de ventas, no solo encuentra su justificación en la magnitud que

representan las ventas dentro de la empresa sino también, el

cúmulo de conocimientos específicos y experiencia que se

requiere para la obtención de las estimaciones. Desde luego el

pronosticador debe mantener un contacto permanente con sus

directores, contadores, personal del área de mercadotecnia, de

distribución y programación de operaciones, puesto que solo a

través de la intercomunicación con estas personas, le será posible

lograr pronósticos que vayan más allá de un modelo matemático y

se acerquen más a la realidad del entorno.

31

c. Fundamentos racionales de la simulación

El fundamento racional para utilizar la simulación en cualquier

disciplina es la constante búsqueda del hombre por adquirir

conocimientos relativos a la predicción del futuro. Tal

búsqueda es tan antigua como la historia de la humanidad;

antes del siglo XVII, esa indagación estaba casi limitada a

métodos puramente deductivos de los filósofos como Platón,

Aristóteles,

Euclides y otros. Hans Reichenbach, en una apreciación crítica

de la metodología de estos filósofos, denominó filosofía

especulativa a la búsqueda del conocimiento predictivo. La

filosofía especulativa pretendió dar un conocimiento de los

principios más generales que gobiernan el universo. Es así

como fue encauzada a la construcción de sistemas filosóficos

con capítulos que hoy debemos considerar como simples

intentos a una física comprensiva, en la cual la función de la

explicación científica se alcanzaba por simples analogías con

las experiencias de la vida cotidiana. Se pretendió dar una

explicación del método de conocimiento, mediante un uso

similar de analogías; las preguntas de la teoría del

conocimiento se contestaban en términos de un lenguaje

iconográfico, en lugar de un análisis lógico.

Sin embargo en 1620 Sir Francis Bacon se convirtió en el

primero de los filósofos que reconocían las limitaciones de la

filosofía especulativa como una metodología para predecir el

futuro; en su libro Novum Organum planteó sus discrepancias.

(Bacon, 1620)

32

Bacon se dio cuenta que la razón en sí no tiene ninguna

capacidad de pronóstico, sino solamente cuando va sumada a

la observación. Los métodos predictivos de la razón están

contenidos en las operaciones lógicas mediante las cuales

construimos un orden en el material observado y derivamos

conclusiones. Alcanzamos predicciones a través del

instrumento de la derivación lógica. Además reconoció que sí

la derivación lógica sirve a los propósitos predictivos, no puede

ser restringida a la lógica deductiva; debe incluir los métodos

de la lógica inductiva.

Ciertamente Bacon fue el padre de la filosofía científica actual

o el método científico, como se denomina frecuentemente,

consiste en cuatro pasos bien conocidos:

1. Observación de un sistema físico.

2. Formulación de una hipótesis (en nuestro caso un modelo

matemático) que intente explicar las observaciones

realizadas al sistema.

3. Predecir el comportamiento del sistema con base en la

hipótesis formulada mediante el uso de la deducción lógica o

matemática, esto es, por la obtención de soluciones del

modelo o modelos matemáticos.

4. Realización de experimentos para probar la validez de las

hipótesis o del modelo matemático.

La importancia de los modelos y su construcción como parte

integrante de la investigación científica, ha sido expuesta de

forma muy sucinta por Rosenblueth y Wiener: “Ninguna parte

33

del universo es tan simple como para comprenderse sí

abstracción”.

La abstracción consiste en remplazar la parte del universo bajo

análisis, por un modelo de estructura similar, pero más

sencillo. Los modelos constituyen entonces una necesidad

central del procedimiento científico.

Se puede definir un Modelo como una abstracción de algún

sistema real, que tiene la posibilidad de empelarse para

propósitos de predicción y control. El objeto del método

científico es permitir al analista la determinación de uno o más

cambios en los aspectos del sistema modelado que afectan

otros aspectos del sistema o incluso la totalidad del sistema.

d. Razones para considerar la simulación

- Una de las principales razones para escoger la simulación

computacional es la dificultad para vencer los obstáculos de

implantar el método científico.

- La simulación hace posible estudiar y experimentar complejas

interacciones que ocurren al interior de un sistema dado, ya sea

una empresa, industria o subsistema de cualquiera de ellos.

- La información detallada del sistema que se está simulando

conduce a un mejor entendimiento del mismo y proporciona

sugerencias para mejorarlo.

- Mediante su empleo se adquiere experiencia que puede ser más

valiosa que la simulación en sí misma.

- Puede emplearse para verificar soluciones analíticas.

- Ella convierte a especialistas en profesionales generalistas.

motivado por el enfoque sistémico.

34

- Mediante la simulación se puede estudiar los efectos de

determinados cambios informativos, de organización, y

ambientales, en la operación de un sistema, al hacer alteraciones

en su modelo y observar los efectos de estos en el

comportamiento del sistema. La observación detallada del

sistema que se está simulando, conduce a un mejor

entendimiento del mismo y proporciona sugestiones para

mejorarlo, que de otra manera no podrían obtenerse. La

simulación puede servir como prueba de pre servicio para ensayar

nuevas políticas y reglas de decisión en la operación de un

sistema.

e. Clasificación de los modelos para simulación.

Para clasificar los modelos de simulación se han sugerido un

cierto número de sistemas taxonómicos diferentes. Por

ejemplo se propuso la posibilidad de clasificarlos de acorde a

su grado de abstracción. Siendo posible determinar los grados

de abstracción con base a los siguientes criterios:

- Número de elementos reproducidos.

- Grado de esencia de los elementos.

- Exactitud de la reproducción.

- Capacidad de reproducción.

f. Grados de abstracción:

- El proceso, actividad o situación sobre la cual se basa el modelo.

- Una repetición del proceso o situación inicial; por ejemplo los

ciclos controlados de la industria. Un modelo controlado: como

los de laboratorio, capaz de repetirse.

35

- Una extracción completamente sintética de los elementos

esenciales de la situación general, como modelos en

computadoras, de situaciones industriales o militares.

- Un modelo analítico cerrado, que en general, solo es

nominalmente estocástico.

Modelos determinísticos:

En ellos, tanto las variables exógenas así como también las

endógenas no varían al azar, sino que suponen relaciones

exactas para las características de operación en vez de

funciones de probabilidad.

Modelos estocásticos:

En ellos, por lo menos una de las características de operación

está dada por una función de probabilidad. Son de mayor

complejidad que los Modelos determinísticos. Además

también interesan desde la perspectiva de generar datos al

azar, los que se emplean en las etapas de Observación o

prueba de la investigación científica.

Modelos estáticos:

Aquellos que no consideran explícitamente la variable tiempo.

En investigación de operaciones, salvo rara excepciones la

mayoría delos trabajos se han concentrado en estos modelos.

Modelos dinámicos:

Corresponden a los que tratan de las interacciones que varían

con el tiempo. (Samuelson, 1947) ha propuesto la siguiente

clasificación de los sistemas:

- Estático y estacionario.

- Estático e histórico.

36

- Dinámico y causal.

- Dinámico e histórico.

- Estocástico y no histórico.

g. Campo de acción de las aplicaciones de la simulación:

i. Problemas teóricos en áreas de ciencias básicas, como son:

Matemáticas. Física, Química:

- Estimación del área encerrada por una curva, incluyendo la

evaluación de integrales múltiples.

- Solución de ecuaciones diferenciales parciales.

- Estudio del movimiento de partículas en un plano.

- Estudio de la difusión de partículas.

- Solución de ecuaciones lineales simultáneas.

ii. Problemas prácticos en diversos aspectos del mundo real.

- Simulación de procesos empresariales. Ejemplo: diseño de

procesos químicos, control de inventarios, diseño de sistemas de

distribución, programación de mantenimiento, diseño de

sistemas de espera, programación del trabajo en el taller, diseño

de sistemas de comunicación.

- Simulación de problemas comerciales y económicos, por ejemplo:

operación de la compañía, conducta de los clientes, evaluación

de gastos de capital propuestos, determinación de precios,

procesos del mercado, estudio de economías nacionales en

problemas de recesión e inflación, planes, planes de desarrollo y

políticas de balance de pagos en economías subdesarrolladas,

predicción económica.

37

- Problemas conductuales y sociales, por ejemplo, dinámicos de

población, conducta individual y de grupo.

- Simulación de sistemas biomédicos, por ejemplo, equilibrio de

líquidos, distribución de electrólitos en el cuerpo humano,

representación del cerebro a través de modelos, proliferación de

células sanguíneas.

- Simulación de estrategias y tácticas de guerra.

h. Ventajas y desventajas de la Simulación.

Anderson señalaba la ventajas y desventajas de utilizar

Simulación (Anderson, Williams, & Sweeney, 2004)

i. Ventajas :

- Se puede estudiar el efecto de cambios internos y

externos del sistema.

- Mejor entendimiento del sistema

- Puede ser utilizada como un instrumento

pedagógico.

- El modelo se puede usar con tanta frecuencia como

se desee.

- Puede ser utilizada para experimentar con nuevas

situaciones.

- El modelo de simulación es menos costoso que si se

utiliza el mundo real.

- Puede ser utilizada para entrenamiento de personal.

ii. Desventajas :

38

- Se requiere equipo computacional y recursos

humanos costosos.

- Se requiere bastante tiempo para desarrollar y

perfeccionar un modelo de simulación.

- Muchas veces la Alta Administración no acepta la

idea.

i. Crystal Ball como herramienta de simulación.

Crystal Ball es un programa que se utiliza como complemento

de Excel, es de análisis de riesgo y de pronóstico orientado a

través de gráficos, que es fácil de usar y está destinado a quitar

la incertidumbre en la toma de decisiones.

A través del poder de simulación, usted podrá contestar

preguntas del tipo, “¿Nos saldremos del presupuesto si

construimos estas instalaciones?” o “¿Qué posibilidades hay

tenemos de terminar este proyecto a tiempo?”, o bien “¿Qué

posibilidades tenemos de alcanzar este nivel de rentabilidad?”

Con Crystal Ball se trabaja con confianza, eficiencia y precisión

a la hora de tomar decisiones, fácil de aprender y fácil de usar,

no es necesario aprender formatos desconocidos o idiomas

especiales de creación de modelos. Trabaja con hojas de

cálculo.

Con Crystal Ball se obtendrá resultados a través de una técnica

denominada simulación Monte Carlo, pronosticando todos los

resultados posibles para una situación determinada. Asimismo

le muestra los niveles de confianza, de manera tal que podrá

conocer la probabilidad de que cualquier evento específico

tenga lugar. Crystal Ball lo pueden utilizar a aquellos que toman

decisiones, desde personas de negocios que analizan el

39

potencial para obtener nuevos mercados, hasta los científicos

que evalúan experimentos e hipótesis. En resumen, es un

programa fácil de aprender y fácil de usar, ha sido desarrollado

teniendo en mente una amplia gama de usuarios y de usos de

hojas de cálculo.

40

CAPÍTULO III

41

III. Análisis y Discusión de los resultados o de los instrumentos utilizados.

3.1 Decisiones en compras y abastecimiento

a. Clasificación de los inventarios utilizando el método: Activity Based

Costing (ABC) de los productos de código único (SKU) de Colgate

Palmolive. (Empresa Sipán Distribuciones S.A.C.)

Uno de los puntos más importantes, antes de analizar el

comportamiento de los datos y sus ventas es seleccionar los

productos de código único (SKU’s) adecuados, ya que

actualmente son 52. Dentro de los cuales tenemos cremas

dentales de todos los tipos, cepillos dentales, enjuagues bucales,

jaboncillos y enjuagues de ropa.

Un método para lograr esto, es utilizando el método de

clasificación de inventarios ABC.

Un aspecto importante para el análisis y la administración de

un inventario es determinar qué artículos representan la mayor

parte del valor del mismo midiéndose su uso en dinero y si

justifican su consecuente inmovilización monetaria.

Estos artículos no son necesariamente ni los de mayor precio

unitario, ni los que se consumen en mayor proporción, sino

aquellos cuyas valorizaciones (precio unitario por consumo o

demanda) constituyen % elevados dentro del valor del

inventario total.

Generalmente sucede que, aproximadamente el 20% del total de

los artículos, representan un 80% del valor del inventario,

mientras que el restante 80% del total de los artículos

inventariados, alcanza el 20% del valor del inventario total.

42

El gráfico ABC (o regla del 80/20 o ley del menos

significativo) es una herramienta que permite visualizar esta

relación y determinar, en forma simple, cuáles artículos son de

mayor valor, optimizando así la administración de los

recursos de inventario y permitiendo tomas de decisiones más

eficientes.

Según este método, se clasifican los artículos en clases,

generalmente en tres (A, B o C), permitiendo dar un orden de

prioridades a los distintos productos.

43

b. Clasificación de los inventarios por el método Activity Based Costing

(ABC) en los SKU según ventas de Sipán Distribuciones.

PRODUCTO (SKU) SOLES % % Acumulado Items ClasificacionCD KOLYNOS SUPER WHITE 100CC 729,824.00S/. 15.64% 15.64% 1CD COLGATE TRIPLE ACCION 75ML * 6 DOC 636,481.00S/. 13.64% 29.27% 2CD COLGATE HERBAL WHITENING 90GR 444,847.00S/. 9.53% 38.80% 3CD KOLYNOS SUPER WHITE 75CC 373,963.00S/. 8.01% 46.82% 4CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2 CEP 259,581.00S/. 5.56% 52.38% 5JAB. PROTEX 130GR. CAJA *72 257,625.00S/. 5.52% 57.90% 6CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 12*14 239,920.00S/. 5.14% 63.04% 7CD COLGATE MENTA PURA 75CC 220,370.00S/. 4.72% 67.76% 8SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80ML.C144 218,426.00S/. 4.68% 72.44% 9CD KOLYNOS SUPER WHITE 22CC 168,375.00S/. 3.61% 76.05% 10CD KOLYNOS HERBAL 90G 118,412.00S/. 2.54% 78.58% 11JAB. PALMOLIVE 75GR. CAJA * 72 108,569.00S/. 2.33% 80.91% 12CD MENTA PURA 22CC 86,812.03S/. 1.86% 82.77% 13JAB. PROTEX 75GR. CX72 82,169.71S/. 1.76% 84.53% 14CD COLGATE TRIPLE ACCION 22ML. C12.DOC 69,971.75S/. 1.50% 86.03% 15DEO MENNEN LSS DEF. CREMA TALC12GR. 60,346.55S/. 1.29% 87.32% 16SUAVITEL 1000CCX12 48,793.78S/. 1.05% 88.37% 17DEO MENNEN SS 24/7 ACTIVE CREMA 12GR. 38,714.00S/. 0.83% 89.20% 18COLGATE ANTISARRO 90GR. 35,957.92S/. 0.77% 89.97% 19CEP. DENTAL COLGATE KIDS 31,208.11S/. 0.67% 90.64% 20JAB. PALMOLIVE 130GR.CX72 30,655.38S/. 0.66% 91.29% 21SUAVITEL FRINFRS ADIOS AL PLANCHADO 180CM3 CX48 27,584.09S/. 0.59% 91.88% 22JAB. PAL. 90GR.CX72 25,500.00S/. 0.55% 92.43% 23SUAVITEL PRIMAVERAL 5 LIT. 25,039.68S/. 0.54% 92.97% 24COLGATE EXTRA CLEAN MED. PAQ. 2X1 24,308.77S/. 0.52% 93.49% 25CD KOLYNOS FRESH BLUE WAVE 90GR 22,788.00S/. 0.49% 93.98% 26CD COLGATE BOB SPONGE 75ML. 21,934.57S/. 0.47% 94.45% 27SUAVITEL 1900CC 21,931.88S/. 0.47% 94.92% 28CEP.COLGATE PREMIR ULTRA MED. COLGATE CX12 21,752.10S/. 0.47% 95.38% 29SUAVITEL SOFLAN SINENJ. 90CM3 21,686.66S/. 0.46% 95.85% 30SUAVITEL SOFLAN SIN ENJUAGUE 180CM3 CX48 21,436.14S/. 0.46% 96.31% 31ENJ.BUC.COLGATE PLAX COMPLETE CARE 500ML. 21,423.97S/. 0.46% 96.76% 32SUAVITEL ADIOS AL PLANCHADO 850CC.C12 21,415.38S/. 0.46% 97.22% 33CREMA DENTAL COLGATE MENTA 150CC.CX48 21,200.00S/. 0.45% 97.68% 34DEO MSS 24/7 WATERPRODT AP 130GR. 21,107.39S/. 0.45% 98.13% 35CEP. KOLYNOS MASTER NIÑO DOBLE ACCION 12,604.80S/. 0.27% 98.40% 36CD COLGATE JR. BARBIE INF. 75ML. X 12 12,455.56S/. 0.27% 98.67% 37SOFLAN SUAVITEL 500C.3DOYPACK X24 11,850.00S/. 0.25% 98.92% 38CDC TOTAL 90GR. Y JAB.PROTEX ULTRA 75GR. 11,748.03S/. 0.25% 99.17% 39DEO MSS 24/7 WATERPRODT AE 100GR. C12 11,745.21S/. 0.25% 99.42% 40DEO LSS DD FLORAL FRESH AER. BONUS 130 GR. 4,712.52S/. 0.10% 99.53% 41SUAVITEL SOFLAN 1.9L 4,545.05S/. 0.10% 99.62% 42CD COLGATE MI PRI.C BAR INF. 75ML. X12 4,267.40S/. 0.09% 99.71% 43ENJUAGUE BUCAL COLGATE PLAX WHITENING 500ML. CX12 3,234.98S/. 0.07% 99.78% 44DEO SS 24/7 COOL FUSION AERO. 2,189.79S/. 0.05% 99.83% 45SUAVITEL SINENJ. AGUA 850CM X 12 1,161.40S/. 0.02% 99.86% 46ENJ.BUC.COLGATE PLAX COMPLETE CARE 250ML. 1,158.23S/. 0.02% 99.88% 47ENJ. BUCAL COLGATE PLAX SESITIVE 500ML 1,131.46S/. 0.02% 99.90% 48DEO LS DD AEROSOL ACT. FRESH 100GR 1,124.43S/. 0.02% 99.93% 49SUAVITEL SOFLAN SIN ENJUAGUE 450CM3 CX24 1,119.77S/. 0.02% 99.95% 50ENJUA BUCAL COLGATE PLAX MINT 250ML. 1,115.97S/. 0.02% 99.98% 51ENJ.BUCAL PLAX COLGATE OVERNIGHT 250ML.CX24 1,112.89S/. 0.02% 100.00% 52

4,667,408.35S/. 100%

A

B

C

Tabla 1. Clasificación ABC de productos distribuidos por SIPÁN DISTRIBUCIONES

44

c. Gráfica de la clasificación de los inventarios.

Figura 1. Inventarios ABC

Después de haber aplicado el método de la clasificación de inventarios ABC, los

productos o SKU’s que se clasificaron como “A”, fueron:

PRODUCTO (SKU)CD KOLYNOS SUPER WHITE 100CCCD COLGATE TRIPLE ACCION 75ML * 6 DOCCD COLGATE HERBAL WHITENING 90GRCD KOLYNOS SUPER WHITE 75CCCEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2 CEPJAB. PROTEX 130GR. CAJA *72CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 12*14CD COLGATE MENTA PURA 75CCSUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80ML.C144CD KOLYNOS SUPER WHITE 22CCCD KOLYNOS HERBAL 90G

Tabla 2. SKU´s seleccionados como categoría "A"

45

d. Presentación de los resultados de ventas, tanto en unidades como en

nuevos soles de los SKU’s seleccionados. (Se hará referencia a los

años 2007-2011.)

Año 2007

Se observa en la tabla 3. La venta expresada en unidades del año 2007

de los 12 SKU que forman parte de la clasificación de inventarios ABC,

en los diversos meses de ventas.

Se aprecia que hay productos que mes a mes evolucionan en las ventas,

en forma tendencial (progresa mes a mes) como Crema Dental Colgate

Herbal Whitening 90 gr, así como productos que suben y bajan en sus

ventas mes a mes, demostrando no tener comportamiento tendencial, si

no probablemente estacional (suben y bajan las ventas en función a la

estación) como por ejemplo Crema Dental Colgate Menta Pura 75 ml.

En términos de representatividad (porcentajes de participación de cada

producto), respecto al total se evidencia que aun cuando estos 12 SKU’s

son los que más ventas genera en la empresa respecto a los 55 que

VENTAS EN UNIDADES Total % ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SET OCT NOV DIC

CD COLGATE HERBAL WHITENING 90GR 917 0.7% 44 45 50 72 70 95 80 80 85 86 120 90

CD COLGATE MENTA PURA 75CC 9,070 6.9% 1,100 1,036 913 1,081 915 412 573 539 702 659 752 388

CD COLGATE TRIPLE ACCION 75ML * 6 DOC 11,493 8.7% 934 723 808 859 843 1,831 1,275 995 879 978 808 560

CD KOLYNOS SUPER WHITE 75CC 22,991 17.5% 2,445 1,750 1,650 2,145 2,450 1,745 1,890 1,702 1,589 2,550 1,779 1,296

CD KOLYNOS HERBAL 90G 2,959 2.3% 188 230 242 295 248 229 250 245 235 240 315 242


CD KOLYNOS SUPER WHITE 22CC 17,095 13.0% 1,794 1,743 1,246 1,239 1,181 3,605 1,179 757 1,129 1,242 1,223 757

CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 12*14 18,821 14.3% 1,378 1,787 1,913 1,280 1,111 2,129 1,658 1,400 1,568 2,125 1,151 1,321

CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2 CEP 12,262 9.3% 1,372 1,461 881 1,169 993 872 1,041 944 1,055 1,186 589 699

JAB. PALMOLIVE 75GR. CAJA * 72 1,911 1.5% 298 288 183 111 152 78 96 137 229 174 95 70

JAB. PROTEX 130GR. CAJA *72 1,705 1.3% 243 186 101 146 108 184 152 124 134 159 97 71

SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80ML.C144 814 0.6% 45 48 40 60 65 68 72 75 80 85 86 90venta neta total 131,453 100.0% 12,985 11,849 9,862 11,700 11,086 13,832 11,443 9,198 9,744 12,944 9,358 7,452

Tabla 3. Ventas en unidades - Año 2007

46

tiene, los productos de la categoría: CREMAS DENTALES KOLYNOS son

las que cuentan con mayor participación (55% en unidades) de todo el

total y el producto con menos participación es Suavitel Soflan adiós al

planchado, esto quizás a que es un producto nuevo.

En la tabla 4. Se aprecia las ventas mes a mes del año 2007, de los 12

SKU seleccionados por el método ABC.

Esta vez se aprecia ya no en unidades, si no en nuevos soles. Los

porcentajes no cambian drásticamente, si no que se mantienen casi

igual a los porcentajes expresados en el cuadro anterior que es por

unidades. Es decir, siempre la categoría CREMAS DENTALES KOLYNOS es

la que tienen mayor participación dentro de los 12 SKU, con un

aproximado de 55%.

VENTAS EN SOLES Total %

CD COLGATE HERBAL WHITENING 90GR 12,564 0.5% 603 617 685 986 959 1,302 1,096 1,096 1,165 1,178 1,644 1,233

CD COLGATE MENTA PURA 75CC 192,619 7.2% 23,100 20,720 18,260 25,944 19,215 8,652 11,460 11,319 16,146 13,839 15,040 8,924

CD COLGATE TRIPLE ACCION 75ML * 6 DOC 248,570 9.3% 20,548 15,183 16,968 19,757 16,860 40,282 30,600 20,895 16,701 19,560 17,776 13,440


CD KOLYNOS HERBAL 90G 36,100 1.4% 2,294 2,806 2,952 3,599 3,026 2,794 3,050 2,989 2,867 2,928 3,843 2,952




CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2 CEP 172,894 6.5% 19,345 20,600 12,422 16,483 14,001 12,295 14,678 13,310 14,876 16,723 8,305 9,856

JAB. PALMOLIVE 75GR. CAJA * 72 96,276 3.6% 15,013 14,509 9,220 5,592 7,658 3,930 4,836 6,902 11,537 8,766 4,786 3,527

JAB. PROTEX 130GR. CAJA *72 217,558 8.2% 31,007 23,734 12,888 18,630 13,781 23,478 19,395 15,822 17,098 20,288 12,377 9,060

SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80ML.C144 65,609 2.5% 3,627 3,869 3,224 4,836 5,239 5,481 5,803 6,045 6,448 6,851 6,932 7,254venta neta total 2,663,639 100.0% 274,214 238,234 190,876 244,850 225,663 256,300 238,198 190,977 199,474 264,148 188,869 151,836

Tabla 4. Ventas en nuevos soles - Año 2007

47

Por contraste los productos que menos participación en porcentaje

dentro de los 12 SKU seleccionados son los productos Crema Dental

Herbal Whitening y Suavitel Soflan Adiós al planchado.

Gráfica consolidada del Año 2007

Como se puede observaren la figura 2. , la gráfica consolida el total de unidades

vendidas a lo largo de los doce meses del año 2007, usando gráfico de polígonos en

Excel. Es claro que mes a mes las ventas en unidades suben y bajan, lo que significa

que muchos de sus productos tienen comportamiento estacional. El detalle del

comportamiento de cada producto en especial se verá ya con el programa

complemento de Excel CRYSTAL BALL.

Se muestra también el gráfico expresado en nuevos soles, siendo la forma muy

similar al gráfico expresado en unidades, ya que el gráfico en nuevos soles resulta

ser en la multiplicación de las unidades por su precio de venta. Cabe resaltar que

hay una ligera variación en la forma del gráfico porque los precios a lo largo del

tiempo son cambiantes (por promociones, ofertas, combos de productos, etc.)

Finalmente se aprecia las gráficas acumuladas tanto en unidades como en nuevos

soles, arrojándonos en unidades un total de 131453 unidades en todo el año

y en nuevos soles S/. 2 663 369 también en todo el año.

48

Figura 2. Consolidado de ventas en unidades y nuevos soles - Año 2007

49

• Año 2008

Se observa en la tabla 5. las ventas expresadas en unidades, esta vez del año 2007

de los 12 SKU que forman parte de la clasificación de inventarios ABC aplicada a la

empresa SIAPN DISTRIBUCIONES S.A.C., en los diversos meses de ventas del año.

Este año, rescatamos nuevamente la creciente participación de Suavitel Soflan Adiós

al Planchado, pues al ser un producto nuevo, está creciendo mucho, aunque aún no

logra niveles muy altos respecto a las marcas líderes como las cremas dentales

Kolynos y Colgate.

Se considera que hay productos líderes que siguen su participación muy importante,

como es el caso de las Cremas Dentales Kolynos en sus diversas presentaciones

(22ml, 75 ml y 100 ml) haciendo un total de 53.8% del total de unidades del año

2008. Así mismo, Se vuelve apreciar productos que suben y bajan en sus ventas mes

a mes, indicando no tener comportamiento tendencial, si no probablemente

estacional (fluctúan mes a mes) como por ejemplo Crema Dental Colgate Menta

Pura 75 ml., Colgate Triple acción.


CD COLGATE HERBAL WHITENING 90GR 2,419 1.6% 95 94 94 116 100 124 123 164 333 392 392 392

CD COLGATE MENTA PURA 75CC 10,078 6.6% 1,222 1,151 1,014 1,202 1,017 458 637 599 780 732 835 431

CD COLGATE TRIPLE ACCION 75ML * 6 DOC 13,520 8.8% 1,099 850 950 1,010 992 2,155 1,500 1,170 1,035 1,150 950 659




CD KOLYNOS SUPER WHITE 22CC 19,266 12.6% 1,950 2,050 1,400 1,347 1,389 4,050 1,282 890 1,269 1,350 1,439 850


CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2 CEP 13,899 9.1% 1,715 1,719 927 1,181 1,241 1,026 1,096 954 1,319 1,395 620 706



SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80ML.C144 1,497 1.0% 89 120 78 67 75 82 144 156 174 180 162 170venta neta total 153,202 100.0% 14,951 13,698 11,692 13,078 12,871 16,089 12,747 10,873 11,800 15,019 11,155 9,229

Tabla 5. Ventas en Unidades - Año 2008

50

Un rubro de productos que aun siendo marcas representativas de la empresa, no

genera muchos volúmenes de ventas son los Jabones, tanto Palmolive como Protex,

haciendo entre ambos el 3% del total de ventas.

En líneas generales se aprecia que el total de unidades fue mayor a la del año 2007

(153202 unidades versus 131453 unidades, experimentando un aumento del 16%)

En la tabla 6. se aprecia las ventas mes a mes del año 2008, de los 12 SKU

seleccionados por el método ABC ,esta vez se aprecia ya no en unidades, si

no en nuevos soles.

Los porcentajes de participación de los productos no cambian drásticamente,

si no que se mantienen casi igual a los porcentajes expresados en el cuadro

anterior que es por unidades. Es decir, siempre la categoría CREMAS


CD COLGATE HERBAL WHITENING 90GR 43,839 1.4% 1,722 1,704 1,704 2,102 1,812 2,247 2,229 2,972 6,035 7,104 7,104 7,104












Tabla 6. Ventas en Nuevos soles - Año 2008

51

DENTALES KOLYNOS es la que tienen mayor participación dentro de los 12

SKU, con un aproximado de 55%.

Por contraste los productos que menos participación en porcentaje dentro de

los 12 SKU seleccionados son los productos Crema Dental Herbal Whitening y

Suavitel Soflan Adiós al planchado haciendo entre ambos 5.3%.

Se destaca de la misma manera, el crecimiento en nuevos soles respecto

al año 2007, es decir de S/. 2 663 369 nuevos soles a S/.3 116940 nuevos

soles, representando un aumento del 17%.


Se aprecia en la Figura 3. El consolidado total de unidades vendidas a lo largo de los

doce meses del año 2008 en los diversos productos, usando nuevamente el gráfico de

polígonos en Excel.

A partir de este año, ya se puede ir apreciando no sólo que las ventas en unidades

fluctúan mes a mes, si no que año a año se viene repitiendo este patrón (en el 2008

ocurrió lo mismo). Eso va reafirmando lo que se mencionó anteriormente, respecto a

que muchos de sus productos tienen comportamiento estacional. El detalle del

comportamiento de cada producto en especial se verá ya con el programa complemento

de Excel CRYSTAL BALL.

La gráfica acumulada tanto en unidades como en nuevos soles nos muestra que el año

2008 fue mucho mejor que el 2007 tanto en términos de unidades desplazadas al

mercado como en volúmenes de facturación, siendo el total en unidades: 153 202 y en

nuevos soles: S/. S/.3 116940.

52

Año 2009

Se aprecia en la tabla 7. las ventas expresadas en unidades, del año 2009 de los 12

SKU que forman parte de la clasificación de inventarios ABC aplicada a la empresa

SIPAN DISTRIBUCIONES S.A.C., en los diversos meses de ventas del año (de Enero a

Diciembre).

Este año, destaca el hecho que a pesar de que el bloque de cremas dentales

Kolynos, manejan el mayor volumen tanto de unidades como de nuevos soles, en

este año sumaron 45%.

Por otro lado continúa la creciente participación de Suavitel Soflan Adiós al

Planchado en el mercado donde el público está mostrando su aceptación (1.4% de

participación).

Otros productos que no son cremas dentales pero que su participación es muy

importante son los productos de la categoría cepillos como: Cepillo Kolynos Máster

Plus y Cepillo Ultra Colgate con una participación del 20% del total facturado.

Así mismo, Se vuelve apreciar productos que suben y bajan en sus ventas mes a

mes, indicando no tener comportamiento tendencial, si no probablemente

estacional (fluctúan mes a mes) como por ejemplo Crema Dental Colgate Menta

Pura 75 ml., Colgate Triple acción.


CD COLGATE HERBAL WHITENING 90GR 9,399 5.4% 431 433 438 463 507 450 430 930 941 1,047 1,399 1,930

CD COLGATE MENTA PURA 75CC 11,295 6.5% 1,250 1,180 1,000 1,300 1,400 650 743 700 808 750 925 589



CD KOLYNOS HERBAL 90G 7,196 4.1% 236 202 385 415 650 500 727 757 588 778 945 1,013


CD KOLYNOS SUPER WHITE 22CC 19,071 11.0% 1,250 1,650 1,150 1,850 1,368 3,805 2,500 1,150 1,424 850 1,125 949


CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2 CEP 16,369 9.4% 1,567 1,526 1,593 898 1,229 1,361 1,042 1,904 2,412 1,300 760 777





53

El rubro de productos que de la marca Palmolive, aun siendo marca emblema de la

empresa, no genera muchos volúmenes de ventas son los Jabones Palmolive y

Protex, haciendo entre ambos el 2.5% del total de ventas.


54

En la tabla 8. Se visualiza las ventas de todos los meses del año 2009, de los

12 productos o SKU seleccionados por el método ABC expresada nuevos

soles.

Se puede ver como el producto Crema Dental Kolynos Súper Blanco de 100 cc

es el que mayor ingreso genera de los 12 SKU seccionados con una

participación del 22.8% del total facturado en el año 2009.

Se destaca del mismo modo, el crecimiento en nuevos soles respecto al

año 2008, creciendo de S/. 3 116940 nuevos soles a S/.3 549471 nuevos

soles, representando un aumento del 14%.

Es importante notar que a pesar que en el análisis de cada producto hay

fluctuaciones en las ventas mes a mes, en el consolidado anual, se podría

decir que hay una tendencia a cada día vender más tanto en unidades como

en nuevos soles.















55


Se observa en la Figura 4. El consolidado el total de unidades vendidas a lo largo de

los doce meses del año 2009 en los diversos productos así como su grafica

acumulada.

En este año, se vuelve a repetir el comportamiento dado en los dos años anteriores,

donde las ventas en unidades de los diversos productos fluctúan mes a mes

(comportamiento estacional que se aprecia en el gráfico de polígonos), así como que

año a año en el consolidado de las ventas va en aumento tanto en unidades como en

nuevos soles.

Veremos ya en el estudio por SKU, como Crystal Ball nos va generando el detalle del

comportamiento de cada uno de ellos en particular.

La gráfica acumulada tanto en unidades como en nuevos soles nos muestra que el

año 2009 alcanzó mayor venta respecto a unidades desplazadas al mercado , así

como en el volumen de ventas en nuevos soles respecto a alcanzando en total en

unidades: 173 768 y en nuevos soles: S/.3 549471.


56

• Año 2010

Se aprecia en la siguiente tabla 9. las ventas expresadas en unidades, del año

2010 de los 12 productos que forman parte de la clasificación de inventarios

ABC aplicada a la empresa SIPAN DISTRIBUCIONES S.A.C., en los diversos

meses de ventas del año (de Enero a Diciembre).

El grupo de cremas dentales Kolynos, en este año sumaron 39.1% entre sus 3

presentaciones más representativas (22 cc – 75cc - 100cc)

Suavitel Soflan Adiós al Planchado este año no mostró avances importantes,

pues mantuvo el porcentaje del año pasado 2009 con 1.4% de participación.

Los productos de la categoría cepillos de igual forma, mantuvieron sus

porcentajes muy cercas a las del año pasado en su participación con un

18.5% (ligero decremento respecto al año 2009 que facturó 20%:

Recordemos que esta categoría están los cepillos: Kolynos Máster Plus y Ultra

Colgate.



CD COLGATE MENTA PURA 75CC 10,140 5.3% 1,100 1,280 850 1,300 1,230 750 650 550 450 490 950 540







CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2 CEP 18,410 9.6% 1,338 1,350 1,184 1,741 1,771 2,034 1,709 1,959 1,514 2,315 715 780





57

La facturación total fue de 192539 unidades, superando a la facturación en

unidades que se obtuvo del año 2009 que fue 173 768, notándose un

incremento de 11%.

En la tabla 10. Se visualiza las ventas de todos los meses del año 2010, de los

12 productos o SKU seleccionados por el método ABC expresada nuevos

soles.

Se puede notar que el producto Crema Dental Kolynos Súper Blanco de 100

cc alcanza una facturación en nuevos soles de S/. 729 824, siendo

nuevamente el producto de mayor ingreso que genera de los 12 SKU

seccionados con una participación del 19.3% del total facturado en el año

2009.















58

Se destaca del mismo modo, el crecimiento en nuevos soles respecto al

año 2009, creciendo de S/.3 549471 a S/.3 776393, representando un

aumento del 6.4%.

Como se ha comentado en anteriores gráficas y tablas, se advierte que al

analizar cada producto siguen presente las fluctuaciones en las ventas mes a

mes, no obstante en el consolidado anual de las ventas , se dice que hay una

tendencia a cada día vender más tanto en unidades y desde luego en nuevos

soles.


Se observa en la Figura 5. El consolidado el total de unidades vendidas a lo largo

de los doce meses del año 2010 en los diversos productos, así como su grafica

acumulada.

Ya es común ver cómo mes a mes en los diversos años se repite el

comportamiento dado en los dos años anteriores, es decir donde las ventas en

unidades de los diversos productos fluctúan mes a mes (comportamiento

estacional que se aprecia en el gráfico de polígonos, subiendo y bajando).

También se aprecia que en el consolidado de unidades de todo el año, en

unidades y en nuevos soles, expresó un aumento respecto al año 2009 (de S/.3

549471 nuevos soles en el 2008 a S/.3 776393 nuevos soles en el 2009) en

nuevos soles y en unidades de 173 768 a 192539.

59

• Año 2011

Se aprecia en la siguiente tabla 11. las ventas expresadas en unidades, del año 2011

de los 12 productos que forman parte de la clasificación de inventarios ABC aplicada

a la empresa SIPAN DISTRIBUCIONES S.A.C., en los diversos meses de ventas del año

(de Enero a Diciembre).

El grupo que mayor ingresos en ventas genera como siempre es el grupo de las

cremas dentales Kolynos, en este año sumaron 36.1%. Cabe señalar que a pesar de

ser el mayor grupo de productos referente a volúmenes de ventas, está en estos dos

últimos años experimentando una baja en sus porcentajes: 36.1 en este año 2011

versus 39.1% del año 2010 y del año 2008: 45%

Suavitel Soflan Adiós al Planchado, producto de lanzamiento nuevo (se lanzó en el

2007), este año tampoco mostró avances importantes, al contrario retrocedió 0.1%,

pues su porcentaje de este año fue 1.3 respecto al del año pasado 2010 que fue

1.4% de participación.


60

Los productos de la categoría cepillos de igual forma, mantuvieron sus porcentajes

muy cercas a las del año pasado en su participación con un 17.2% (ligero

decremento respecto al año 2010 que facturó 18.5%: Los cepillos que forman parte

de esta categoría recordemos que son: Kolynos Máster Plus y Ultra Colgate.

La facturación total fue de 213482 unidades, superando a la facturación en unidades

que se obtuvo del año 2010 que fue 192539, notándose un incremento de 10.8%.


















CD COLGATE MENTA PURA 75CC 9,132 4.3% 1,300 1,100 1,000 1,250 650 402 400 750 607 415 850 408



CD KOLYNOS HERBAL 90G 11,241 5.3% 820 730 723 680 1,040 903 952 1,138 929 1,145 1,031 1,150


CD KOLYNOS SUPER WHITE 22CC 19,408 9.1% 1,520 1,920 1,250 1,400 1,650 4,050 1,450 1,050 1,458 750 1,660 1,250

CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 12*14 19,088 8.9% 1,520 1,920 1,958 1,350 1,064 2,150 1,768 1,350 1,458 950 1,750 1,850

CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2 CEP 17,766 8.3% 1,385 1,455 1,290 1,450 1,339 1,837 1,500 1,940 2,020 1,850 850 850




61

En la tabla 12. Se visualiza las ventas de todos los meses del año 2011, de los 12

productos o SKU seleccionados por el método ABC expresada nuevos soles.

Este año ocurrió algo atípico respecto a las ventas, pues se aprecia que ya no es este

año el producto Crema Dental Kolynos Súper Blanco de 100 cc quien alcanza mayor

facturación, si no el producto Crema Dental Colgate Triple acción con una

facturación de S/. 965293 siendo el producto de mayor ingresos que genera de los

12 SKU seccionados con una participación del 23.6% del total facturado en el año

2011.

Se destaca del mismo modo, el crecimiento en nuevos soles respecto al año

2010, creciendo de S/.3 776393 nuevos soles a S/.4 096844 nuevos soles,

representando un aumento del 8.5%.

Como se ha comentado en anteriores gráficas y tablas, se advierte que al analizar

cada producto siguen presente las fluctuaciones en las ventas mes a mes.

En el consolidado anual de las ventas , se dice que hay una tendencia a cada día

vender más tanto en unidades y desde luego en nuevos soles, pues año a año sigue

en ascenso el total de unidades vendidas y el total de facturación anual en nuevos

soles.


Se observa en la Figura 6. El consolidado el total de unidades vendidas a lo largo

de los doce meses del año 2011 en los diversos productos, así como su grafica

acumulada.

Los gráficos de polígonos de las ventas tanto en unidades como en nuevos soles

mes a mes, experimentan subidas y bajadas, reiterando el comportamiento

estacional de los productos.

62

Se observa finalmente que en el consolidado de todo el año, en unidades y en

nuevos soles, expresó un aumento respecto al año 2010.

El aumento en nuevos soles fue de S/.3 776393 nuevos soles en el 2010 a S/.4

096844 nuevos soles en el 2011 (aumento del 8.5% y en unidades vendidas fue

de 192539 unidades a 213482 unidades (aumento del 10.8%).


63

Consolidados de las ventas de los años 2007-2011, tanto en unidades como en

nuevos soles.

Tabla 13. Consolidado de ventas en unidades - Años 2007 - 2011

Como se aprecia en la Tabla. 13 al consolidar las ventas de los 5 últimos años podemos

apreciar dentro de algunos puntos, que la categoría de la marca líder Kolynos se impuso.

Debemos recordar que los 3 productos líderes en la marca kolynos son: Kolynos súper

blanco de 22cc, 75cc y 100 cc haciendo un total de 44.4% de participación en unidades.

Es decir solo 3 productos (SKU’s) de los 12 concentran casi la mitad de las ventas

realizadas. La categoría cepillos, con cepillos Kolynos Master Plus y Cepillos Colgate Ultra

Premier componen un importante 20.4% de las unidades vendidas.

Es importante también destacar que en la categoría jabones, a pesar de ser un producto

de buena rotación y de marcas emblemáticas para la empresa, no resultan tener mucha

participación, pues apenas alcanzan el 2.3% (Jabón Protex y Palmolive)

Finalmente se destaca la importancia de las cremas dentales Colgate, que si bien es

cierto no imponen la misma representación que las cremas dentales Kolynos,

representan un importante porcentaje: 27.7%. Comentario aparte merece el producto

Suavitel, que a pesar de su lanzamiento en el 2007, ha sabido crecer de a pocos y lograr

un 1.2% de las ventas en unidades











JAB. PALMOLIVE 75GR. CAJA * 72 10,769 1.2% 1,436 1,365 1,041 724 782 648 545 842 1,209 1,164 618 395

JAB. PROTEX 130GR. CAJA *72 9,392 1.1% 1,246 1,053 632 722 643 912 757 821 772 672 760 402

SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80ML.C144 10,360 1.2% 854 873 669 742 766 700 844 909 1,003 974 1,031 995venta neta total 864,364 100.0% 82,525 69,958 66,919 76,377 72,660 84,457 75,777 67,414 69,355 75,979 64,709 58,234

64

En los 5 años entre los 12 SKU se vendió un total de 864 364 unidades de los diversos

productos.

En el consolidado de los 5 años de las ventas, de los 12 SKU seleccionados para el

estudio, se facturó S/. 17 203287 nuevos soles.

Se considera una cifra muy importante más de 17 millones generados en 5 años.

Tal y conforme se mencionaba en el análisis de la tabla. 13 los productos de

mayor facturación en nuevos soles fueron los productos de la categoría Crema

Dental Kolynos Súper Blanco con un 40.2% y en nuevos soles un total de S/. 6

922938 nuevos soles

Se destaca también la participación de los productos tipo cepillos Kolynos y

Colgate con una participación del 14.5% con un monto total de S/. 2 494476.61

nuevos soles


CD COLGATE HERBAL WHITENING 90GR 1,081,926 6.3% 73,045 78,322 76,958 74,922 88,594 72,953 74,910 90,344 102,391 103,202 113,290 132,995

CD COLGATE MENTA PURA 75CC 1,080,230 6.3% 132,828 117,191 101,254 137,284 108,222 59,680 65,269 72,395 75,566 67,121 91,740 51,680

CD COLGATE TRIPLE ACCION 75ML * 6 DOC 2,630,829 15.3% 279,492 217,999 200,880 189,676 188,698 289,060 226,266 234,691 237,174 234,448 176,186 156,259

CD KOLYNOS SUPER WHITE 75CC 2,226,912 12.9% 238,449 153,233 178,691 211,531 229,223 180,194 181,083 165,038 158,940 239,097 164,637 126,796


CD KOLYNOS SUPER WHITE 100CC 3,868,302 22.5% 406,426 257,772 283,861 437,298 341,262 274,179 449,772 290,318 246,122 333,202 283,232 264,858


CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 12*14 1,372,923 8.0% 102,544 123,264 130,910 99,428 93,632 150,592 119,744 107,821 108,821 117,250 106,165 112,752

CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2 CEP 1,109,758 6.5% 104,017 105,906 82,837 90,790 92,679 100,533 90,071 108,583 117,312 113,450 49,830 53,750


JAB. PROTEX 130GR. CAJA *72 1,198,420 7.0% 158,990 134,364 80,643 92,127 82,047 116,370 96,593 104,760 98,507 85,747 96,976 51,296

SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80ML.C144 835,015 4.9% 68,832 70,364 53,922 59,805 61,740 56,420 68,025 73,266 80,841 78,504 83,099 80,197venta neta total 17,203,287 100.0% 1,737,284 1,426,716 1,326,900 1,525,572 1,425,257 1,536,375 1,506,296 1,378,003 1,378,610 1,520,657 1,299,418 1,142,199

Tabla 14. Consolidado de ventas en nuevos soles - Años 2007 - 2011

65

Existen también los productos de las categorías jabones y Suavitel que con poca

participación, igual son importantes dentro de las ventas. Ellos juntos llegan a ser

aproximadamente 5%

Se observa también algo importante, la facturación mensual de los 5 últimos

años (2007 – 2011) fluctúa entre el millón cien mil nuevos soles y el millón

setecientos mil nuevos soles, siendo cada mes uno más bajo o más alto que el

otro. Ello por la estacionalidad en las ventas de los diversos productos o SKU’s.

3.2 Comparaciones de ventas entre los diversos años.

En la tabla. 15 se visualiza la facturación, esta vez consolidada según unidades

en años y ya no por productos. Es interesante ver como los porcentajes año a

año va en aumento, comenzando en el 2007 con una participación del 15.2%

(respecto al total de años 2007-2001) y terminando con el 2011 con una

participación de 24.7%. Todos los años sin excepción alguna hay un aumento en

el porcentaje de la participación de ventas por año.

VENTAS UNIDADES Total % ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SET OCT NOV DIC

venta neta total 864,364 82,525 69,958 66,919 76,377 72,660 84,457 75,777 67,414 69,355 75,979 64,709 58,2342007 131,453 15.2% 12,985 11,849 9,862 11,700 11,086 13,832 11,443 9,198 9,744 12,944 9,358 7,4522008 153,202 17.7% 14,951 13,698 11,692 13,078 12,871 16,089 12,747 10,873 11,800 15,019 11,155 9,2292009 173,688 20.1% 15,690 13,118 13,662 14,250 14,733 17,701 15,514 13,816 14,321 14,633 13,575 12,6752010 192,539 22.3% 19,046 13,991 14,005 18,344 16,959 17,341 16,980 16,990 14,684 16,873 14,168 13,1582011 213,482 24.7% 19,853 17,302 17,698 19,005 17,011 19,494 19,093 16,537 18,806 16,510 16,453 15,720

Tabla 15. Cuadro comparativo de ventas en unidades - Año 2007 - 2011

66

Esto lleva a pensar que hay un comportamiento tendencial de las ventas año a

año, sin embargo el motivo del estudio es analizar el patrón de comportamiento

de los datos mes a mes y por producto.

Tabla 16. Cuadro comparativo de ventas en nuevos soles - Años 2007 – 2011

De igual forma en la tabla. 16 se observa que el monto total en nuevos soles

facturado por año va en aumento empezando por el año 2007 con S/. 2 663639

nuevos soles (15.5% de participación del total) y terminando en el año 2011 con

S/. 4 096844 (23.8% de representación respecto a la facturación total de los

años (2007 – 2011). La facturación total de los 5 años fue S/. 17 203287 nuevos

soles.

VENTAS SOLES Total % ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SET OCT NOV DIC

venta neta total 17,203,287 1,737,284 1,426,716 1,326,900 1,525,572 1,425,257 1,536,375 1,506,296 1,378,003 1,378,610 1,520,657 1,299,418 1,142,1992007 2,663,639 15.5% 274,214 238,234 190,876 244,850 225,663 256,300 238,198 190,977 199,474 264,148 188,869 151,8362008 3,116,940 18.1% 319,800 277,155 231,009 265,576 262,828 301,547 262,183 227,584 244,385 313,269 226,269 185,3352009 3,549,471 20.6% 339,610 272,891 288,202 293,328 296,760 334,003 303,844 292,501 285,978 308,985 279,495 253,8742010 3,776,393 22.0% 400,832 296,294 273,877 355,627 324,133 295,164 342,942 337,407 287,391 321,904 287,928 252,8942011 4,096,844 23.8% 402,828 342,142 342,936 366,191 315,873 349,361 359,129 329,534 361,382 312,351 316,857 298,260

67

La figura. 7 ilustra otra forma de comparar las ventas año a año producto por

producto. El área sombreada con cada color indica las ventas de cada año como

se muestra en la leyenda del figura 7. Asimismo el grosor de cada área

sombreada indica mayor o menor cantidad de ventas por año.

De este modo, se llega a la conclusión que año a año va en aumento las ventas,

pues el grosor del área sombreada es mayor año a año.

Figura 7. Comparación de ventas en unidades - Años 2007 - 2011

Figura 8. Comparación de ventas en nuevos soles - Años 2007 - 2011

68

La figura. 8 ilustra las ventas de los 12 productos año tras año, pero esta

vez expresado en nuevos soles. La explicación e interpretación

básicamente es la misma. Es decir, el área sombreada con cada color

indica las ventas de cada año como se y el grosor de cada área sombreada

indica mayor o menor cantidad de ventas por año. De esta manera, se

visualiza nuevamente que año a año va en aumento las ventas, pues el

grosor del área sombreada es mayor conforme pasan los años.

e. Esquema del análisis para cada SKU.

Parte del análisis que contempla esta tesis, se funda en determinar

los costos en las que incurre la actual gestión y la forma cómo esta

se puede optimizar utilizando un modelo de simulación de

pronósticos diseñado en Crystal Ball, programa que a su vez utiliza la

generación de diversos escenarios para predecir las ventas (demanda

de productos). Para ello se propone analizar ambos escenarios bajo

el modelo de inventarios basado en la cantidad económica de pedido

(EOQ) a fin de que el análisis de los costos sea el más real posible.

• Fundamento de modelo de inventarios a utilizar.

En una primera etapa, es importante conocer la cantidad de pedido

que realiza la empresa de un determinado producto (SKU).

Actualmente se hace recurriendo a las ventas del último año y

obteniendo un promedio mensual. En base a ello, se realiza mes a

mes la cantidad de pedido fijo.

También es importante conocer el punto de reorden, que es el punto

de quiebre o punto donde se debe realizar un nuevo pedido.

Actualmente empíricamente, el jefe de logística asume el 25% de la

cantidad que pide.

69

El inventario inicial es el sobrante de la gestión anterior y el tiempo

de entrega siempre es 1 mes, que es lo que demora en abastecer

Colgate Palmolive Perú a Sipán.

Ejemplo:

cantidad de

pedido 2,046 Unidades

punto de

reorden 512 Unidades

Inventario

inicial 4500 Unidades

tiempo de

entrega 1 Mes

En términos de costos, se tiene el costo de pedir, que es un costo fijo,

por el solo hecho de realizar un pedido a Colgate Palmolive. Así

mismo, el costo de almacenar calculado en base al 10% del costo

unitario del producto. Y por último el costo de venta perdida, que se

asume aproximadamente como el 2% del precio del producto.

Ejemplo:

costo pedir S/. 50.00

costo almacenar S/. 0.17

costo de venta

perdida S/. 0.40

f. Elementos que intervienen en el análisis de costos en el

modelo de inventario.

1. Posición de inventario inicial.

Es igual a la posición final del periodo anterior.

70

2. Inventario Inicial.

Inventario final del periodo anterior.

3. Unidades recibidas.

Cantidad pedida por el distribuidor. Se entiende que no todos los

periodos se realizan dicho pedido. A veces es cero.

4. Demanda ocurrida realmente.

Cantidad real de venta, como resultado de la gestión de ventas y

que ocurrió durante el año del análisis.

5. Inventario final.

Es el Inventario Inicial del periodo + Unidades recibidas –

Demanda real (No puede ser negativa, si fuese así, se asignará

CERO) La diferencia se asume como venta perdida o no atendida.

6. Ventas perdidas.

Cantidad de unidades de un SKU que no se abasteció, por no tener

Stock.

7. Posición de inventario final.

Es la posición de inventario inicial menos la demanda real y sumada a

las ventas perdidas. Adicionalmente, si el distribuidor realiza pedido

de este SKU, se suma a la posición de inventario final.

8. Costo de almacenar anual.

Inventario final o sobrante del periodo por su costo de almacenar.

9. Costo de pedir.

Costo fijo cada vez que se realiza un pedido.

71

10. Costo de venta perdida.

Unidades no vendidas a los clientes (por falto de stock) multiplicada

por su costo de venta perdida

11. Costo total anual.

Suma de todos los 3 costos anteriores.

g. Formato en el modelo a usar donde se puede apreciar las

variables del modelo. Ejemplo: Producto Crema Dental

Colgate Herbal Whitening 90 (CDC Herbal Whitening 90)

Posicion Posicion MesInventario Inventario ¿Pedido Unidades Supuestos sobre Inv Ventas Se debe realizar Inventario Esperada Costo Costo Short Costo total

Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost

cantidad de pedido 2,046 Unidades costo pedir 50.00S/. Costos totales anuales

punto de reorden 512 Unidades costo almacenar 0.17S/. 428.00S/. 400.00S/. 4,844.40S/. 5,672.40S/. Initial Inventory 4500 Unidades costo de venta perdida 0.40S/.

tiempo de entrega 1 Mes

Sistema actual de Inventarios con ventas perdidas: Sku CDC x Herbal Whitening 90

Menu

72

h. Pronóstico de las ventas usando simulación con Crystal Ball:

Comparación de costos: Situación real, situación óptima propuesta y Análisis

comparativo.

3.1.1. SKU: Crema Dental Colgate Herbal Whithening

Tabla 17. Ventas en unidades SKU: CD COLGATE HERBAL WHITENING AÑOS 2007 - 2011

VENTAS EN

Año CD COLGATE HERBAL

ENERO 2007 44 FEBRERO 2007 45

MARZO 2007 50 ABRIL 2007 72 MAYO 2007 70 JUNIO 2007 95 JULIO 2007 80

AGOSTO 2007 80 SEPTIEMBRE 2007 85

OCTUBRE 2007 86 NOVIEMBRE 2007 120 DICIEMBRE 2007 90

ENERO 2008 95 FEBRERO 2008 94



OCTUBRE 2008 392 NOVIEMBRE 2008 392 DICIEMBRE 2008 392

ENERO 2009 431 FEBRERO 2009 433



OCTUBRE 2009 1,047 NOVIEMBRE 2009 1,399 DICIEMBRE 2009 1,930

ENERO 2010 1,800 FEBRERO 2010 2,023

MARZO 2010 2,018 ABRIL 2010 2,000 MAYO 2010 2,491 JUNIO 2010 1,800 JULIO 2010 1,900

AGOSTO 2010 2,014 SEPTIEMBRE 2010 2,100


ENERO 2011 2,116 FEBRERO 2011 2,200

MARZO 2011 2,100 ABRIL 2011 2,120 MAYO 2011 2,200 JUNIO 2011 2,000 JULIO 2011 2,051

AGOSTO 2011 2,300 SEPTIEMBRE 2011 2,800


73

Cálculo de la tasa de crecimiento anual promedio, de las ventas del producto:

Crema Dental COLGATE HERBAL WHITHENING años 2007-2011.

Se utilizará el método Geométrico, que es el método utilizado para este tipo de

análisis.

Su fórmula se basa en:

Para nuestro producto, el cálculo fue:

Vf = 28887 Unidades vendidas en el primer año.

Vi= 917 Unidades vendidas en el quinto año.

n = 5 años (2007-2011).

r = tasa de crecimiento anual promedio = (28887 /917) (1/(5-1) -1 = 137%

La tasa de rendimiento anual promedio del producto: Crema Dental COLGATE

HERBAL WHITHENING años 2007-2011 fue de 137.72% notándose claramente el

crecimiento tendencial.

74

Situación Actual:

La forma actual de pedir genera costos en el orden de los: S/. 5672 nuevos soles.

Se aprecia que, de los doce meses, 10 meses se genera un “short cost” generando insatisfacciones por no contar con el producto a tiempo. También se observa

que hay meses donde el modelo sugiere no realizar ningún pedido en el mes Enero, Abril, Julio y Octubre (1, 4, 7 y 10)





Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 4500 4500 0 2,116 2384 0 FALSO 2384 0 397.33S/. -S/. -S/. 397.33S/. 2 2384 2384 0 2,200 184 0 VERDADERO 2230 4 30.67S/. 50.00S/. -S/. 80.67S/. 3 2230 184 FALSO 0 2,100 0 1916 VERDADERO 4092 5 -S/. 50.00S/. 766.40S/. 816.40S/. 4 4092 0 VERDADERO 2046 2,120 0 74 FALSO 2046 0 -S/. -S/. 29.60S/. 29.60S/. 5 2046 0 VERDADERO 2046 2,200 0 154 VERDADERO 2046 7 -S/. 50.00S/. 61.60S/. 111.60S/. 6 2046 0 FALSO 0 2,000 0 2000 VERDADERO 4092 8 -S/. 50.00S/. 800.00S/. 850.00S/. 7 4092 0 VERDADERO 2046 2,051 0 5 FALSO 2046 0 -S/. -S/. 2.00S/. 2.00S/. 8 2046 0 VERDADERO 2046 2,300 0 254 VERDADERO 2046 10 -S/. 50.00S/. 101.60S/. 151.60S/. 9 2046 0 FALSO 0 2,800 0 2800 VERDADERO 4092 11 -S/. 50.00S/. 1,120.00S/. 1,170.00S/. 10 4092 0 VERDADERO 2046 2,900 0 854 FALSO 2046 0 -S/. -S/. 341.60S/. 341.60S/. 11 2046 0 VERDADERO 2046 3,000 0 954 VERDADERO 2046 13 -S/. 50.00S/. 381.60S/. 431.60S/. 12 2046 0 FALSO 0 3,100 0 3100 VERDADERO 4092 14 -S/. 50.00S/. 1,240.00S/. 1,290.00S/.

Sistema actual de Inventarios con ventas perdidas: Sku CDC x Herbal Whitening 90

Menu

Tabla 18. Modelo actual de inventarios - SKU CDC Herbal Whitening 90

75

Comportamiento de los datos de ventas usando Predictor de Crystal Ball

Si el programa PREDICTOR detecta patrón de datos NO ESTACIONAL, los métodos a

evaluar serían: Promedio Móvil Simple, Promedio Móvil doble, Suavización

exponencial Simple o Suavización exponencial doble. El método ideal para este caso

es: SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL DOBLE

Resumen:

Mejor método

Suavizado exponencial

doble

Medida de error (MAPE) 12.32%

Figura 9. Serie de tiempo - SKU CDC HERBAL WHITENING 90

76

Tabla 19. Reporte detallado PREDICTOR - Producto Crema Dental Colgate Herbal Whitening 90

Periodo Inferior: 2,5% Previsión Superior: 97,5%

49 2,117 2,491

2,864

50 2,069 2,538

3,007

51 2,034 2,586

3,138

52 1,946 2,633

3,321

53 1,847 2,681

3,514

54 1,759 2,728

3,697

55 1,718 2,775

3,833

56 1,669 2,823

3,977

57 1,626 2,870

4,115

58 1,559 2,918

4,276

59 1,521 2,965

4,409

60 1,480 3,012

4,545

Datos históricos:

Estadísticas Datos históricos

Valores de datos 48

Mínimo

44

Media

777

Máximo

2,500

Desviación estándar 832

Ljung-Box

253.24 (Sin tendencia)

Estacionalidad

No estacional (Detección automática)

Valores filtrados 0

77

Precisión de previsión:

Método Rango MAPE

Suavizado exponencial doble Mejor

12.32%

Suavizado exponencial simple 2.º

12.66%

Promedio móvil simple 3.º 12.76%

Método RMSE MAD

Suavizado exponencial doble 191

98

Suavizado exponencial simple 196

102

Promedio móvil simple 197 103

Método U de Theil

Durbin-

Watson

Suavizado exponencial doble 0.9847

2.06

Suavizado exponencial simple 1.01 *

1.97

Promedio móvil simple 1.00 2.13

Elegido, el método que devuelva menor error, procedemos a tomar los datos

pronosticados como futuros valores de venta y usar el modelo de inventarios, para

realizar el costeo, asumiendo que esos valores serán las ventas del siguiente año.

78

Simulación de ventas

Se puede apreciar en la columna: “Previsión de la demanda” las cantidades pronosticadas para cada mes del año del SKU CDC Colgate Herbal Whitening.

Así mismo el modelo de simulación arroja un costo total de inventarios de 1177 nuevos soles. Se debe empezar el ciclo de ventas con 4369 unidades.

Nótese que de los 12 meses solo en 1 se generó un “short cost” que es la penalidad por no abastecimiento del distribuidor, con la cantidad necesaria.

Finalmente se sugiere realizar los pedidos todos los meses del año.

Supuestos

Ene ro Fe b re ro Ma rzo Ab ril Ma yo Junio Julio Ag o sto Se p tie mb re Octub re No vie mb re Dic ie mb re Ene ro Fe b re ro

2,491 2,538 2,586 2,633 2,681 2,728 2,775 2,823 2,870 2,918 2,965 3,012 3,060 3,107

Costo pedir 50.00S/. Inventario Inicial CDC x Herbal Whitening

904369 Unidad

Costo almacenar 0.17S/. Costo total anual: CDC Herbal Whitening 90

Tiempo de entrega 1 Mes Costo de venta perdida 0.40S/. 313.02S/. 600.00S/. 264.07S/. 1,177.09S/.

Posicion Posicion MesInventario Inventario ¿Pedido Unidades Prevision de la Inv Ventas Se debe realizar Inventario Esperado Costo Costo Short Costo total

Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 4369 4369 0 2,491 1878 0 VERDADERO 2538 3 313.02S/. 50.00S/. -S/. 363.02S/. 2 2538 1878 FALSO 0 2,538 0 660 VERDADERO 3246 4 -S/. 50.00S/. 264.07S/. 314.07S/. 3 3246 0 VERDADERO 2586 2,586 0 0 VERDADERO 3293 5 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 4 3293 0 VERDADERO 2633 2,633 0 0 VERDADERO 3341 6 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 5 3341 0 VERDADERO 2681 2,681 0 0 VERDADERO 3388 7 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 6 3388 0 VERDADERO 2728 2,728 0 0 VERDADERO 3436 8 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 7 3436 0 VERDADERO 2775 2,775 0 0 VERDADERO 3483 9 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 8 3483 0 VERDADERO 2823 2,823 0 0 VERDADERO 3530 10 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 9 3530 0 VERDADERO 2870 2,870 0 0 VERDADERO 3578 11 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 10 3578 0 VERDADERO 2918 2,918 0 0 VERDADERO 3625 12 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 11 3625 0 VERDADERO 2965 2,965 0 0 VERDADERO 3673 13 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 12 3673 0 VERDADERO 3012 3,012 0 0 VERDADERO 3720 14 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 13 3720 0 VERDADERO 3060 3,060 0 0 VERDADERO 3767 15 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 14 3767 0 VERDADERO 3107 3,107 0 0 FALSO 660 0 -S/. -S/. -S/. -S/.

Simulacion de inventarios con ventas perdidas: Sku CDC x Herbal Whitening 90

Menu

Tabla 20. Modelo de simulación de las ventas SKU: CD COLGATE HERBAL WHITENING 90

79

Este es el escenario ideal, es decir asumimos que lo que se va a pedir es

exactamente lo que se va a vender, estimando que los resultados que nos devuelve

como previsión de ventas la herramienta PREDICTOR, es infalible y se va a dar como

tal.

Adicionalmente, se observa que el inventario inicial es 4369 unidades. El modelo

diseñado en Crystal Ball maneja el inventario inicial como variable de decisión, es

decir el modelo en esta parte contempla la posibilidad de escoger la mejor cantidad

con la que debemos empezar el modelo. Para ello, el programa dispone de la

herramienta llamada: OptQuest, que usa como base matemática la optimización.

Los resultados previos a la simulación final son como sigue:

Resultados de

Herramienta OptQuest

Simulación de SKU's- CDC HERBAL WHITENING 90.xlsm

Resumen:

Después de 1000 soluciones evaluadas en 40 segundos,, El objetivo el/la Media de

Costo total anual: CDC Herbal Whitening 90 ha mejorado a S/. 1.204,63;

un cambio de 0,92%

Figura 10. Reporte gráfico detallado OPTQUEST - SKU Herbal Whitening 90

80

Objetivos

Mejor

solución:

Minimizar el/la Media de Costo total anual: CDC Herbal Whitening

90 S/. 1,204.63

Inventario Inicial CDC x Herbal

4,369.00

Previsión: Costo total anual: CDC Herbal Whitening 90

Resumen:

El rango completo es de S/. 904,42 a

S/. 5.028,90

El caso base es S/. 1.192,72

Después de 1.000 pruebas, el error estándar de la media es S/. 9,35

81

Estadísticas:

Valores de

previsión

Pruebas

1,000

Caso base

S/. 1,192.72

Media

S/. 1,204.63

Mediana

S/. 1,174.08

Modo

---

Desviación estándar S/. 295.79

Varianza

S/. 87,494.25

Sesgo

8.54

Curtosis

89.02

Coeficiente de

variabilidad 0.2455

Mínimo

S/. 904.42

Máximo

S/. 5,028.90

Ancho de rango S/. 4,124.48

Error estándar medio S/. 9.35

Con el sistema óptimo de pedir, usando simulación, los costos en la que se

incurrirían son: S/.1204.63 nuevos soles como promedio, generado a partir de los

1000 escenarios que nos ha generado Crystal Ball.

82

Análisis Comparativo:

Ahora se procederá a comparar en modelo que consolide dos escenarios: las ventas que realmente ocurrieron y las ventas que se propusieron

como producto de la simulación. Cabe resaltar que los pronósticos, aun con simulación están sujetos a error, por esa razón es importante analizar

estos resultados, que se espera no sea mucha la diferencia, pues el margen de error al que están sujetos los modelos son los permitidos.

Costo pedir 50.00S/. Inventario Inicial CDC x Herbal Whitening 90

4369 UnidadCosto almacenar 0.17S/.

Costo total anual: CDC Herbal Whitening 90


Posicion Posicion MesInventario Inventario ¿Pedido Unidades Ocurrio Se propuso Inv Ventas Se debe realizar Inventario Esperado Costo Costo Short Costo total

Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Realmente Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 4369 4369 0 2,116 2,492 2253 0 VERDADERO 2549 3 375.50S/. 50.00S/. -S/. 425.50S/. 2 2549 2253 FALSO 0 2,200 2,549 53 0 VERDADERO 2893 4 8.83S/. 50.00S/. -S/. 58.83S/. 3 2893 53 VERDADERO 2544 2,100 2,597 497 0 VERDADERO 2923 5 82.88S/. 50.00S/. -S/. 132.88S/. 4 2923 497 VERDADERO 2130 2,120 2,627 507 0 VERDADERO 2982 6 84.58S/. 50.00S/. -S/. 134.58S/. 5 2982 507 VERDADERO 2179 2,200 2,686 486 0 VERDADERO 2999 7 81.00S/. 50.00S/. -S/. 131.00S/. 6 2999 486 VERDADERO 2217 2,000 2,703 703 0 VERDADERO 3073 8 117.24S/. 50.00S/. -S/. 167.24S/. 7 3073 703 VERDADERO 2074 2,051 2,777 726 0 VERDADERO 3103 9 121.06S/. 50.00S/. -S/. 171.06S/. 8 3103 726 VERDADERO 2081 2,300 2,808 508 0 VERDADERO 3152 10 84.63S/. 50.00S/. -S/. 134.63S/. 9 3152 508 VERDADERO 2349 2,800 2,857 57 0 VERDADERO 3230 11 9.46S/. 50.00S/. -S/. 59.46S/. 10 3230 57 VERDADERO 2878 2,900 2,935 35 0 VERDADERO 3224 12 5.79S/. 50.00S/. -S/. 55.79S/. 11 3224 35 VERDADERO 2893 3,000 2,928 0 72 VERDADERO 3318 13 -S/. 50.00S/. 28.82S/. 78.82S/. 12 3318 0 VERDADERO 3022 3,100 3,022 0 78 VERDADERO 3355 14 -S/. 50.00S/. 31.07S/. 81.07S/. 13 3355 0 VERDADERO 3060 3,060 3060 0 VERDADERO 3403 15 509.98S/. 50.00S/. -S/. 559.98S/. 14 3403 3060 VERDADERO 47 3,107 3107 0 FALSO 3403 0 517.88S/. -S/. -S/. 517.88S/.

Simulacion de inventarios con ventas perdidas: Sku CDC x Herbal Whitening 90

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Tabla 21. Cuadro comparativo modelo propuesto vs ventas reales SKU Herbal Whitening 90

83

Se observa, que el método de pronóstico ideal, fue de S/. 1204 nuevos soles, sin

embargo cuando ya analizamos lo que realmente pasó el año 2011, el costo total del

manejo de los inventarios fue: S/. 1630 nuevos soles.

Ya se mencionó que ello se debe al margen de error que tiene todo pronóstico, sin

embargo, esta nueva cifra debe estar contemplada dentro del intervalo de confianza

generado por el simulador, como se observa a continuación.

Cuadro resumen del análisis de simulación y evaluación de costos de inventarios:

Método Costo Anual en nuevos soles

Actual S/. 5762

Simulación S/. 1204

Real Vs

Simulado

S/. 1630

Ahorro real: S/. 5762 nuevos soles – S/. 1630 nuevos soles = S/. 4132 nuevos soles

Figura 11. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU CDC Herbal Whitening 90

84

3.1.2. SKU: Crema Dental Colgate Menta Pura 75 cc

Tabla 22. Ventas en unidades SKU: CD Colgate Menta Pura 75 cc – Años 2007 - 2011

VENTAS EN UNIDADES Año CD COLGATE MENTA PURA 75CC

ENERO 2007 1,100

FEBRERO 2007 1,036

MARZO 2007 913

ABRIL 2007 1,081

MAYO 2007 915

JUNIO 2007 412

JULIO 2007 573

AGOSTO 2007 539

SEPTIEMBRE 2007 702

OCTUBRE 2007 659

NOVIEMBRE 2007 752

DICIEMBRE 2007 388

ENERO 2008 1,222

FEBRERO 2008 1,151

MARZO 2008 1,014

ABRIL 2008 1,202

MAYO 2008 1,017

JUNIO 2008 458

JULIO 2008 637

AGOSTO 2008 599

SEPTIEMBRE 2008 780

OCTUBRE 2008 732

NOVIEMBRE 2008 835

DICIEMBRE 2008 431

ENERO 2009 1,250

FEBRERO 2009 1,180

MARZO 2009 1,000

ABRIL 2009 1,300

MAYO 2009 1,400

JUNIO 2009 650

JULIO 2009 743

AGOSTO 2009 700

SEPTIEMBRE 2009 808

OCTUBRE 2009 750

NOVIEMBRE 2009 925

DICIEMBRE 2009 589

ENERO 2010 1,100

FEBRERO 2010 1,280

85

MARZO 2010 850

ABRIL 2010 1,300

MAYO 2010 1,230

JUNIO 2010 750

JULIO 2010 650

AGOSTO 2010 550

SEPTIEMBRE 2010 450

OCTUBRE 2010 490

NOVIEMBRE 2010 950

DICIEMBRE 2010 540

ENERO 2011 1,300

FEBRERO 2011 1,100

MARZO 2011 1,000

ABRIL 2011 1,250

MAYO 2011 650

JUNIO 2011 402

JULIO 2011 400

AGOSTO 2011 750

SEPTIEMBRE 2011 607

OCTUBRE 2011 415

NOVIEMBRE 2011 850

DICIEMBRE 2011 408


Crema Dental Colgate Menta Pura 75 cc – Años 2007 - 2011


análisis.


86




n = 5 años (2007-2011).

r = tasa de crecimiento anual promedio = (9132 /9070) (1/(5-1) -1 = 0.2%

La tasa de rendimiento anual promedio del producto: Crema Dental Colgate Menta

Pura 75 cc Años 2007 - 2011 fue de 0.2% notándose, que no es un producto de

comportamiento tendencial sino más bien estacional.

87

Situación Actual:

La forma actual de pedir del distribuidor, genera costos en el orden de los S/. 2097.

En la situación actual, se nota que, de los doce meses, 8 meses se genera un “short cost” ocasionando nuevamente insatisfacciones por no contar con el

producto a tiempo para nuestros clientes. Además se aprecia que los meses donde el modelo sugiere no realizar ningún pedido son Enero, Abril, Junio, Julio,

Septiembre, Octubre y Diciembre (1, 4, 6, 7, 9,10 y 12.)

cantidad de pedido 845 Unidades costo pedir 50.00S/. Costos totales anuales




Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 1780 1780 0 1,300 480 0 FALSO 480 0 80.00S/. -S/. -S/. 80.00S/. 2 480 480 0 1,100 0 620 VERDADERO 845 4 -S/. 50.00S/. 248.00S/. 298.00S/. 3 845 0 FALSO 0 1,000 0 1000 VERDADERO 1690 5 -S/. 50.00S/. 400.00S/. 450.00S/. 4 1690 0 VERDADERO 845 1,250 0 405 FALSO 845 0 -S/. -S/. 162.00S/. 162.00S/. 5 845 0 VERDADERO 845 650 195 0 VERDADERO 1040 7 32.50S/. 50.00S/. -S/. 82.50S/. 6 1040 195 FALSO 0 402 0 207 FALSO 845 0 -S/. -S/. 82.80S/. 82.80S/. 7 845 0 VERDADERO 845 400 445 0 FALSO 445 0 74.17S/. -S/. -S/. 74.17S/. 8 445 445 FALSO 0 750 0 305 VERDADERO 845 10 -S/. 50.00S/. 122.00S/. 172.00S/. 9 845 0 FALSO 0 607 0 607 FALSO 845 0 -S/. -S/. 242.80S/. 242.80S/. 10 845 0 VERDADERO 845 415 430 0 FALSO 430 0 71.67S/. -S/. -S/. 71.67S/. 11 430 430 FALSO 0 850 0 420 VERDADERO 845 13 -S/. 50.00S/. 168.00S/. 218.00S/. 12 845 0 FALSO 0 408 0 408 FALSO 845 0 -S/. -S/. 163.20S/. 163.20S/.

Sistema actual de Inventarios con ventas perdidas: Sku CD COLGATE MENTA PURA 75CC

Tabla 23. Modelo actual de inventarios - SKU CD Colgate Menta pura 75 cc

88

Comportamiento de los datos de ventas usando Predictor de Crystal Ball

Usando el PREDICTOR de Crystal para este SKU, nos brinda un primer

alcance sobre el comportamiento de los datos de este SKU. Para este caso,

detectó un comportamiento ESTACIONAL, con un periodo de 12 meses. Los

métodos que se utilizan para analizar cuando hay estacionalidad de los datos

son: ADITIVO ESTACIONAL, MULTIPLICATIVO ESTACIONAL, ADITIVO DE HOLT

WINTERS, MULTIPLICATIVO DE HOLT WINTERS Y EL METODO MODELOS

AUTORREGRESIVOS INTEGRADOS DE MEDIAS MÓVILES (ARIMA).

Al crear el informe final de la herramienta PREDICTOR, nos devuelve como mejor

método para pronosticar: MODELO ESTACIONARIO MULTIPLICATIVO (SARIMA), al

tener menor Error porcentual (MAPE)

Figura 12. Serie de tiempo - SKU CDC Colgate Menta pura 75 cc

89

Resumen:

Mejor método

SARIMA(1,0,0)(1,0,0)


Resultados de previsión:


49 825 1,036

1,247

50 985 1,214

1,443

51 611 843

1,075

52 1,011 1,244

1,476

53 950 1,183

1,416

54 528 761

994

55 440 673

906

56 352 585

818

57 264 497

730

58 299 532

765

59 705 938

1,170

60 343 576 809

Tabla 24. Reporte detallado PREDICTOR - SKU CD Colgate Menta pura 75 cc

90

Datos históricos:


Valores de datos 48

Mínimo

388

Media

845

Máximo

1,400


Ljung-Box


Estacionalidad

12 (Detección automática)

Valores filtrados 0

Estadísticas de ARIMA:

ARIMA Estadísticas

Transformación Lambda 1.00

BIC

9.60 *

AIC

9.48

AICc 9.49

* Se utiliza para la

selección de modelo

Coeficientes de modelo de

ARIMA:

Variable Coeficiente

Error

estándar

AR(1)

0.4258

0.1119

Estacional AR(1)

0.8814

0.0264

Constante 57.56

91


Método Rango MAPE

SARIMA(1,0,0)(1,0,0) Mejor

10.22%

Multiplicativo estacional 2.º

11.15%

Aditivo estacional 3.º 11.95%

Método RMSE MAD

SARIMA(1,0,0)(1,0,0) 107

80

Multiplicativo estacional 137

89

Aditivo estacional 143 99

Método U de Theil

Durbin-

Watson

SARIMA(1,0,0)(1,0,0) 0.2912

2.07

Multiplicativo estacional 0.3446

1.61

Aditivo estacional 0.3579 2.27

Parámetros de método:

Método Parámetro Valor

SARIMA(1,0,0)(1,0,0) ---

---

Multiplicativo estacional Alfa

0.3132

Gamma

0.9990

Aditivo estacional Alfa

0.8767

Gamma 0.0010

92


Se puede apreciar en la columna: “Previsión de la demanda” las cantidades pronosticadas para cada mes del año SKU CD Colgate Menta Pura.

E modelo de simulación proyecta un costo total de inventarios de 1177 nuevos soles. Se debe considerar como inventario inicial 4369 unidades.

Advertimos que de los 12 meses solo en 1 se generó nuevamente un “short cost” que es la penalidad por no abastecerse el distribuidor con la cantidad

necesaria. El modelo sugiere realizar los pedidos durante todo el ciclo de ventas.

Supuestos


1,036 1,214 843 1,244 1,183 761 673 585 497 532 938 576 1,013 1,170

Costo pedir 50.00S/. Inventario Inicial CD COLGATE MENTA

PURA 75CC2034 Unidad

Costo almacenar 0.17S/. Costo total anual: CD COLGATE MENTA PURA 75CC

Tiempo de entrega 1 Mes Costo de venta perdida 0.40S/. 166.33S/. 600.00S/. 86.44S/. 852.77S/.


Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 2034 2034 0 1,036 998 0 VERDADERO 1214 3 166.33S/. 50.00S/. -S/. 216.33S/. 2 1214 998 FALSO 0 1,214 0 216 VERDADERO 1059 4 -S/. 50.00S/. 86.44S/. 136.44S/. 3 1059 0 VERDADERO 843 843 0 0 VERDADERO 1460 5 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 4 1460 0 VERDADERO 1244 1,244 0 0 VERDADERO 1399 6 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 5 1399 0 VERDADERO 1183 1,183 0 0 VERDADERO 977 7 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 6 977 0 VERDADERO 761 761 0 0 VERDADERO 889 8 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 7 889 0 VERDADERO 673 673 0 0 VERDADERO 801 9 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 8 801 0 VERDADERO 585 585 0 0 VERDADERO 713 10 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 9 713 0 VERDADERO 497 497 0 0 VERDADERO 748 11 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 10 748 0 VERDADERO 532 532 0 0 VERDADERO 1154 12 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 11 1154 0 VERDADERO 938 938 0 0 VERDADERO 792 13 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 12 792 0 VERDADERO 576 576 0 0 VERDADERO 1230 14 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 13 1230 0 VERDADERO 1013 1,013 0 0 VERDADERO 1386 15 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 14 1386 0 VERDADERO 1170 1,170 0 0 FALSO 216 0 -S/. -S/. -S/. -S/.

Simulacion de inventarios con ventas perdidas: Sku CD COLGATE MENTA PURA 75CC

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Tabla 25. Modelo de simulación de las ventas SKU: CD Colgate Menta pura 75 cc

93

El modelo que se aprecia líneas arriba, es el escenario ideal que el computador nos

brinda. Como siempre, asumimos que lo que se va a pedir es exactamente lo que se

va a vender, es decir se asume que los resultados que nos brinda como previsión

(pronóstico) de ventas el PREDICTOR, es seguro y se va a dar como tal.

Adicionalmente, se puede observar que el inventario inicial, esta con fondo de

amarillo, que en nuestro modelo, el Crystal Ball lo maneja como variable de

decisión, es decir el modelo en esta parte contempla la posibilidad de escoger la

mejor cantidad con la que debemos empezar el ciclo de ventas. Usamos

nuevamente: Herramienta OptQuest, que usa como base matemática la

optimización. Recordemos, que el paso previo a la simulación final, es determinar la

mejor forma como empezar el ciclo de ventas en cuestión de cantidad de

inventarios inicial.

Tabla 26. Reporte gráfico detallado HERRAMIENTA OPTQUEST - SKU CD Colgate Menta pura 75 cc

Resultados de Herramienta OptQuest

Libro principal: 2-Simulacion de SKU's- CDC MENTA PURA 75 CC.xlsm

Resumen:

Después de 1000 soluciones evaluadas en 39 segundos, El objetivo el/la Media

de

Costo total anual: CD COLGATE MENTA PURA 75CC ha mejorado de S/. 939,50 a S/.

938,20;

un cambio de 0,14%

94

Objetivos

Mejor

solución:

Minimizar el/la Media de Costo total anual: CD

COLGATE MENTA PURA 75CC

S/.

938.20

Celda:

O9

Variables de decisión

Mejor

solución:

Inventario Inicial CD COLGATE MENTA PURA 75CC 2,034.00

Celda:

E8

Fin de los resultados de Herramienta

OptQuest

Previsiones objetivo para mejor solución

Resumen:

El rango completo es de S/. 758,83 a S/.

1.811,70

El caso base es S/. 851,61


Estadísticas:

Valores de

previsión

Precisión

Pruebas

1,000

Caso base

S/. 851.61

Media

S/. 938.20

1.64%

Mediana

S/. 867.40

0.68%

Modo

---


9.93%

Varianza

S/. 35,613.63

Sesgo

2.10

Curtosis

6.94

95

Coeficiente de

variabilidad 0.2011

Mínimo

S/. 758.83

Máximo

S/. 1,811.70



Percentiles:

Valores de

previsión

Precisión

0%

S/. 758.83

10%

S/. 805.80

0.56%

20%

S/. 824.93

0.67%

30%

S/. 839.92

0.54%

40%

S/. 854.10

0.79%

50%

S/. 867.39

0.68%

60%

S/. 881.19

0.67%

70%

S/. 899.63

1.02%

80%

S/. 1,035.52

7.24%

90%

S/. 1,208.48

5.41%

100%

S/. 1,811.70

Con el modelo de simulación planteado con Crystal Ball, usando simulación y desde

luego asumiendo que las ventas se darán como las previsiones así lo establecen, los

costos en la que se incurrirían son: S/. 938 nuevos soles como promedio, generado

a partir de los 1000 escenarios que nos ha simulado Crystal Ball.

96


Realizando una comparación en el modelo que consolida los escenarios: LAS VENTAS QUE REALMENTE

OCURRIERON Y LAS VENTAS QUE SE PROPUSIERON (Como resultado de la simulación).

No esta demás resaltar que los pronósticos, aun con simulación están sujetos a error, por esa razón es importante

analizar estos resultados, para apreciar cuan confiable fue el pronóstico. Por otro lado recordar que el margen de

error al que están sujetos los modelos son los permitidos, razón por la cual la diferencia se espera sea mínima.

Costo pedir 50.00S/. Inventario Inicial CD COLGATE MENTA PURA

75CC

2034 Unidad

Costo almacenar 0.17S/.

Costo total anual: CD COLGATE MENTA PURA 75CC



Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Realmente Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 2034 2034 0 1,300 1,036 734 0 VERDADERO 1212 3 122.33S/. 50.00S/. -S/. 172.33S/. 2 1212 734 FALSO 0 1,100 1,212 0 366 VERDADERO 1321 4 -S/. 50.00S/. 146.40S/. 196.40S/. 3 1321 0 VERDADERO 842 1,000 842 0 158 VERDADERO 1723 5 -S/. 50.00S/. 63.01S/. 113.01S/. 4 1723 0 VERDADERO 1245 1,250 1,245 0 5 VERDADERO 1666 6 -S/. 50.00S/. 2.10S/. 52.10S/. 5 1666 0 VERDADERO 1187 650 1,187 537 0 VERDADERO 1235 7 89.52S/. 50.00S/. -S/. 139.52S/. 6 1235 537 VERDADERO 219 402 756 354 0 VERDADERO 1155 8 59.04S/. 50.00S/. -S/. 109.04S/. 7 1155 354 VERDADERO 323 400 677 277 0 VERDADERO 1060 9 46.13S/. 50.00S/. -S/. 96.13S/. 8 1060 277 VERDADERO 305 750 582 0 168 VERDADERO 974 10 -S/. 50.00S/. 67.26S/. 117.26S/. 9 974 0 VERDADERO 496 607 496 0 111 VERDADERO 1006 11 -S/. 50.00S/. 44.45S/. 94.45S/. 10 1006 0 VERDADERO 528 415 528 113 0 VERDADERO 1416 12 18.76S/. 50.00S/. -S/. 68.76S/. 11 1416 113 VERDADERO 825 850 937 87 0 VERDADERO 1045 13 14.53S/. 50.00S/. -S/. 64.53S/. 12 1045 87 VERDADERO 480 408 567 159 0 FALSO 637 0 26.46S/. -S/. -S/. 26.46S/. 13 637 159 VERDADERO -159 0 0 FALSO 637 0 -S/. -S/. -S/. -S/. 14 637 0 FALSO 0 0 0 FALSO 637 0 -S/. -S/. -S/. -S/.

Análisis comparativo : Sku CD COLGATE MENTA PURA 75CC

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Tabla 27. Cuadro comparativo modelo propuesto vs ventas reales SKU CD Colgate Menta pura 75 cc

97

Se puede apreciar, que en el método de pronosticar, el costo proyectado fue de

938 nuevos soles, en tanto el análisis de lo que realmente pasó este año, ya sin

márgenes de error, el costo total del manejo de los inventarios fue: S/. 1250 nuevos

soles.




Figura 13. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU CD Colgate Menta pura 75 cc


Método Costo Anual en nuevos

soles

Actual S/. 2097

Simulación S/. 938

Real Vs Simulado S/. 1250

98

El ahorro real fue: S/. 2097 nuevos soles – S/. 1250 nuevos soles = S/. 847 nuevos

soles

3.1.3. SKU: Crema Dental Colgate Triple Acción 75 ml

Tabla 28. Ventas en unidades SKU: CD COLGATE TRIPLE ACCIÓN 75 ml AÑOS 2007 - 2011

Mes Año CD COLGATE TRIPLE ACCION 75ML

ENERO 2007 934

FEBRERO 2007 723

MARZO 2007 808

ABRIL 2007 859

MAYO 2007 843

JUNIO 2007 1,831

JULIO 2007 1,275

AGOSTO 2007 995

SEPTIEMBRE 2007 879

OCTUBRE 2007 978

NOVIEMBRE 2007 808

DICIEMBRE 2007 560

ENERO 2008 1,099

FEBRERO 2008 850

MARZO 2008 950

ABRIL 2008 1,010

MAYO 2008 992

JUNIO 2008 2,155

JULIO 2008 1,500

AGOSTO 2008 1,170

SEPTIEMBRE 2008 1,035

OCTUBRE 2008 1,150

NOVIEMBRE 2008 950

DICIEMBRE 2008 659

ENERO 2009 2,380

FEBRERO 2009 1,650

MARZO 2009 1,713

ABRIL 2009 1,187

MAYO 2009 1,700

JUNIO 2009 3,486

JULIO 2009 1,255

AGOSTO 2009 1,429


OCTUBRE 2009 2,380

99

NOVIEMBRE 2009 1,470

DICIEMBRE 2009 1,389

ENERO 2010 3,836

FEBRERO 2010 2,274

MARZO 2010 2,150

ABRIL 2010 2,370

MAYO 2010 1,751

JUNIO 2010 1,950

JULIO 2010 2,580

AGOSTO 2010 3,750


OCTUBRE 2010 2,950



ENERO 2011 4,424

FEBRERO 2011 4,290

MARZO 2011 3,500

ABRIL 2011 3,939

MAYO 2011 3,679

JUNIO 2011 3,774

JULIO 2011 4,354

AGOSTO 2011 3,200


OCTUBRE 2011 3,376




Crema Dental COLGATE TRIPLE ACCIÓN 75 ml AÑOS 2007 - 2011


análisis.


100




n = 5 años (2007-2011).


La tasa de rendimiento anual promedio del producto: Crema Dental COLGATE

TRIPLE ACCIÓN 75 ml AÑOS durante los años 2007 - 2011 fue de 40.46% notándose

un crecimiento alto con comportamiento tendencial.

101

Situación actual:

La forma actual de pedir genera costos en el orden de los S/. 9447 nuevos soles.

Conforme se desarrolla la forma actual de pedir del distribuidor (sin método de predicción), se observa que, de todo el ciclo de ventas anual ,11 meses se genera

un “short cost” ocasionando de nuevo insatisfacciones por no contar con el producto a tiempo para nuestros clientes. En esta ocasión, el modelo sugiere no

realizar ningún pedido en los meses de Marzo, Junio y Octubre. 3, 6, y 10.





Inicial Inicial Recibido? recibidas Demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost4500 4500 0 4,424 76 0 VERDADERO 2614 3 12.67S/. 50.00S/. -S/. 62.67S/. 2614 76 0 4,290 0 4214 VERDADERO 5076 4 -S/. 50.00S/. 1,685.60S/. 1,735.60S/. 5076 0 VERDADERO 2538 3,500 0 962 FALSO 2538 0 -S/. -S/. 384.80S/. 384.80S/. 2538 0 VERDADERO 2538 3,939 0 1401 VERDADERO 2538 6 -S/. 50.00S/. 560.40S/. 610.40S/. 2538 0 FALSO 0 3,679 0 3679 VERDADERO 5076 7 -S/. 50.00S/. 1,471.60S/. 1,521.60S/. 5076 0 VERDADERO 2538 3,774 0 1236 FALSO 2538 0 -S/. -S/. 494.40S/. 494.40S/. 2538 0 VERDADERO 2538 4,354 0 1816 VERDADERO 2538 9 -S/. 50.00S/. 726.40S/. 776.40S/. 2538 0 FALSO 0 3,200 0 3200 VERDADERO 5076 10 -S/. 50.00S/. 1,280.00S/. 1,330.00S/. 5076 0 VERDADERO 2538 4,673 0 2135 VERDADERO 5076 11 -S/. 50.00S/. 854.00S/. 904.00S/. 5076 0 VERDADERO 2538 3,376 0 838 FALSO 2538 0 -S/. -S/. 335.20S/. 335.20S/. 2538 0 VERDADERO 2538 2,770 0 232 VERDADERO 2538 13 -S/. 50.00S/. 92.80S/. 142.80S/. 2538 0 FALSO 0 2,750 0 2750 VERDADERO 5076 14 -S/. 50.00S/. 1,100.00S/. 1,150.00S/.

Sistema actual de Inventarios con ventas perdidas: Sku CDC TRIPLE ACCION 75

Tabla 29. Modelo actual de inventarios - SKU CD Colgate Triple acción 75 ml

102

Comportamiento de los datos de ventas usando Predictor de Crystal Ball.

Analizando los datos en el PREDICTOR, este SKU tiene un comportamiento estacional pero a

su vez tendencial, como se aprecia en la siguiente gráfica:

Se puede apreciar un patrón repetitivo y a su vez va creciendo en el tiempo.

Ahora veremos el método seleccionado por el computador para trabajar la

simulación de n nuestros pronósticos.

Figura 14. Serie de tiempo - SKU CD Colgate Triple acción 75 ml

103

Resumen:

Mejor método

SARIMA(0,1,1)(0,0,1)



Periodo Inferior: 2,5% Previsión

Superior:

97,5%

49 1,369 2,428

3,487

50 1,985 3,062

4,138

51 2,245 3,339

4,433

52 1,683 2,794

3,905

53 1,657 2,785

3,912

54 1,538 2,682

3,827

55 1,245 2,406

3,566

56 1,166 2,651

4,135

57 1,130 2,651

4,171

58 1,095 2,651

4,206

59 1,061 2,651

4,240

60 1,028 2,651 4,273

Tabla 30. Reporte detallado PREDICTOR - SKU CD Colgate Triple acción 75 ml

104

Datos históricos:


Valores de datos 48

Mínimo

560

Media

1,624

Máximo

3,836


Ljung-Box


Estacionalidad


Valores filtrados 0


ARIMA Estadísticas


BIC

12.75 *

AIC

12.67

AICc 12.68



Coeficientes de modelo de ARIMA:

Variable Coeficiente Error estándar

MA(1)

0.8172

0.0826

Estacional MA(1) -0.6917 0.0888


Método Rango MAPE


22.74%

105

Promedio móvil simple 2.º

23.06%

Suavizado exponencial doble 3.º 23.13%

Método RMSE MAD

SARIMA(0,1,1)(0,0,1) 540

369

Promedio móvil simple 731

495

Suavizado exponencial doble 685 440

Método U de Theil

Durbin-

Watson

SARIMA(0,1,1)(0,0,1) 0.6377

1.62

Promedio móvil simple 0.8444

1.66

Suavizado exponencial doble 0.8693 1.52



SARIMA(0,1,1)(0,0,1) ---

---

Promedio móvil simple Orden

13

Suavizado exponencial doble Alfa

0.1011

Beta 0.0010

Nuevamente el método adecuado para poder pronosticar las ventas en este

producto o SKU es el método MODELO ESTACIONARIO MULTIPLICATIVO (SARIMA).

La razón de la elección de este método por parte del programa, sigue siendo la

misma, al ser el método que menor MAPE nos devuelve en comparación a los otros

métodos.

Se espera que el pronóstico de las ventas con este método, sea el más parecido a lo

que sucederá en las ventas realmente.

106

Simulación de ventas.

Se puede apreciar en la columna: “Previsión de la demanda” las cantidades pronosticadas para cada mes del año SKU CD Colgate Triple Acción 75.

El modelo de simulación proyecta un costo total de inventarios de 1323 nuevos soles. Se debe considerar como inventario inicial 4212 unidades.

Notamos que de los 12 meses solo en 1 se generó nuevamente un “short cost” (penalidad por no abastecerme con la cantidad necesaria). El modelo

sugiere realizar los pedidos durante todo el ciclo de ventas

Supuestos


2,098 3,042 3,244 2,845 2,884 2,511 2,125 2,330 2,842 2,847 2,724 2,724 2,585 2,430

Costo pedir 50.00S/. Inventario Inicial CD COLGATE TRIPLE

ACCION 75ML4212 Unidad

Costo almacenar 0.17S/. Costo total anual: CD COLGATE TRIPLE ACCION 75ML



Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 4212 4212 0 2,098 2114 0 VERDADERO 3042 3 352.31S/. 50.00S/. -S/. 402.31S/. 2 3042 2114 FALSO 0 3,042 0 928 VERDADERO 4172 4 -S/. 50.00S/. 371.22S/. 421.22S/. 3 4172 0 VERDADERO 3244 3,244 0 0 VERDADERO 3773 5 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 4 3773 0 VERDADERO 2845 2,845 0 0 VERDADERO 3812 6 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 5 3812 0 VERDADERO 2884 2,884 0 0 VERDADERO 3439 7 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 6 3439 0 VERDADERO 2511 2,511 0 0 VERDADERO 3053 8 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 7 3053 0 VERDADERO 2125 2,125 0 0 VERDADERO 3259 9 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 8 3259 0 VERDADERO 2330 2,330 0 0 VERDADERO 3770 10 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 9 3770 0 VERDADERO 2842 2,842 0 0 VERDADERO 3775 11 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 10 3775 0 VERDADERO 2847 2,847 0 0 VERDADERO 3652 12 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 11 3652 0 VERDADERO 2724 2,724 0 0 VERDADERO 3652 13 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 12 3652 0 VERDADERO 2724 2,724 0 0 VERDADERO 3513 14 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 13 3513 0 VERDADERO 2585 2,585 0 0 VERDADERO 3358 15 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 14 3358 0 VERDADERO 2430 2,430 0 0 FALSO 928 0 -S/. -S/. -S/. -S/.

Simulacion de inventarios con ventas perdidas: Sku CD COLGATE TRIPLE ACCION 75ML

Menu

Tabla 31. Modelo de simulación de las ventas SKU CD Colgate Triple acción 75 ml

107

La Tabla 31 nos muestra nuevamente el modelo simulado con Crystal y donde nos

muestra la forma como deberíamos de realizar los pedidos para este producto o

SKU, que es realizando las compras a Colgate Palmolive, según la previsión de las

ventas mes a mes.

Podemos apreciar la demanda a tener en cuenta mes a mes así como los costos en

los que incurriríamos al realizar este modelo.

A continuación, observaremos lo que la herramienta OPTQUEST nos brinda como

información respecto a la cantidad ideal de como deberíamos empezar nuestros

inventarios iniciales, antes de empezar la simulación en sí.

Resumen:


Costo total anual: CD COLGATE TRIPLE ACCION 75ML ha mejorado de S/. 2.033,19 a S/.

2.005,81; un cambio de 1,35%

Tabla 32. Reporte gráfico detallado HERRAMIENTA OPTQUEST - SKU CD Colgate Triple acción 75 ml

108

Objetivos

Mejor

solución:

Minimizar el/la Media de Costo total anual: CD COLGATE TRIPLE ACCION 75ML S/. 2,005.81


Mejor

solución:

Inventario Inicial CD COLGATE TRIPLE ACCION 75ML 4,212.00

Resumen:

El nivel de certeza es

97,4%

El rango de certeza es de -Infinito a S/.

5.493,49


7.627,33



Previsión: Costo total anual: CD COLGATE TRIPLE ACCION 75ML

109

Estadísticas:

Valores de

previsión

Precisión

Pruebas

1,000

Caso base

S/. 1,309.07

Media

S/. 2,005.81

5.14%

Mediana

S/. 1,384.93

2.45%

Modo

---

Desviación estándar S/. 1,265.36

7.75%

Varianza

S/.

1,601,126.66

Sesgo

1.61

Curtosis

4.62

Coeficiente de variabilidad 0.6308

Mínimo

S/. 891.17

Máximo

S/. 7,627.33



Percentiles:

Valores de previsión

Precisión

0%

S/. 891.17

10%

S/. 1,100.51

1.84%

20%

S/. 1,182.76

1.70%

30%

S/. 1,243.45

2.11%

40%

S/. 1,321.15

1.91%

50%

S/. 1,383.65

2.45%

60%

S/. 1,484.42

3.19%

70%

S/. 1,872.74

22.65%

80%

S/. 2,960.47

13.96%

90%

S/. 4,096.17

6.14%

100%

S/. 7,627.33

110

Si se usa el modelo de simulación con Crystal Ball, se prevé que los costos en los que

se incurrirán serán: S/. 2005 nuevos soles generados como promedio en 1000

escenarios simulados.

Como se mencionó en anteriores oportunidades, estos montos son el escenario

ideal toda vez que en las ventas reales se cumplan con lo simulado, no obstante el

margen de error del modelo hace que esto no se lleve a cabo como se prevé.

A continuación el análisis comparativo, no brindará el ahorro real del modelo.

111

Análisis comparativo.

Se analizará que sucede ahora, cuando se establezca la comparación entre el modelo simulado con Crystal Ball y el

modelo real de ventas, a fin de poder apreciar el impacto que tuvo el error de pronósticos dentro del modelo sugerido o

planteado.

El costo total de almacén fue de S/. 5971 nuevos soles, ya analizados con los datos que realmente sucedieron.

Costo pedir 50.00S/. Inventario Inicial CD COLGATE

TRIPLE ACCION 75ML

4212 Unidad


Costo total anual: CD COLGATE TRIPLE ACCION 75ML

Tiempo de entrega 1 Mes Costo de venta perdida 0.40S/. -S/. 550.00S/. 5,421.48S/. 5,971.48S/.


Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Realmente Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 4212 4212 0 4,424 2,076 0 212 VERDADERO 3038 3 -S/. 50.00S/. 84.80S/. 134.80S/. 2 3038 0 FALSO 0 4,290 3,038 0 4290 VERDADERO 6288 4 -S/. 50.00S/. 1,716.00S/. 1,766.00S/. 3 6288 0 VERDADERO 3251 3,500 3,251 0 249 VERDADERO 5894 5 -S/. 50.00S/. 99.71S/. 149.71S/. 4 5894 0 VERDADERO 2856 3,939 2,856 0 1083 VERDADERO 5928 6 -S/. 50.00S/. 433.25S/. 483.25S/. 5 5928 0 VERDADERO 2891 3,679 2,891 0 788 VERDADERO 5527 7 -S/. 50.00S/. 315.31S/. 365.31S/. 6 5527 0 VERDADERO 2490 3,774 2,490 0 1284 VERDADERO 5137 8 -S/. 50.00S/. 513.72S/. 563.72S/. 7 5137 0 VERDADERO 2099 4,354 2,099 0 2255 VERDADERO 5359 9 -S/. 50.00S/. 901.97S/. 951.97S/. 8 5359 0 VERDADERO 2321 3,200 2,321 0 879 VERDADERO 5876 10 -S/. 50.00S/. 351.56S/. 401.56S/. 9 5876 0 VERDADERO 2838 4,673 2,838 0 1835 VERDADERO 5863 11 -S/. 50.00S/. 733.81S/. 783.81S/. 10 5863 0 VERDADERO 2825 3,376 2,825 0 551 VERDADERO 5741 12 -S/. 50.00S/. 220.21S/. 270.21S/. 11 5741 0 VERDADERO 2704 2,770 2,704 0 66 VERDADERO 5726 13 -S/. 50.00S/. 26.57S/. 76.57S/. 12 5726 0 VERDADERO 2689 2,750 2,689 0 61 FALSO 3038 0 -S/. -S/. 24.56S/. 24.56S/.

Simulacion de inventarios con ventas perdidas: Sku CD COLGATE TRIPLE ACCION 75ML

Menu

Tabla 33. Cuadro comparativo modelo propuesto vs ventas reales SKU CD Colgate Triple acción 75 ml

112

Al realizar la comparación, podemos observar que el costo en que se hubiera

incurrido si utilizábamos nuestro modelo de simulación es: S/. 5971 nuevos soles.

Cabe resaltar que si bien es cierto, el monto esta algo alejado del modelo inicial

pronosticado cuyo monto fue: S/. 2005 nuevos soles, éste está contemplado dentro

del rango permitido. La explicación de la diferencia que este caso es algo grande, se

explica fácilmente por el error porcentual medio absoluto (MAPE), que aun estando

por debajo del 30% permitido, (22%) está algo alejado de lo ideal (10%).

Por otro lado, si comparamos respecto a los costos en los que incurre la actual

gestión, aún sigue siendo el método de la simulación un método más eficiente. (S/.

9447 nuevos soles)

Figura 15. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU CD Colgate Triple acción 75 ml

113



Actual S/. 9447




3.1.4. SKU: Crema Dental Kolynos Super Blanco 75 cc

Tabla 34. Ventas en unidades SKU: CD KOLYNOS SUPER BLANCO 75 cc AÑOS 2007 - 2011

VENTAS EN UNIDADES Año CD KOLYNOS SUPER WHITE 75CC

ENERO 2007 2,445

FEBRERO 2007 1,750

MARZO 2007 1,650

ABRIL 2007 2,145

MAYO 2007 2,450

JUNIO 2007 1,745

JULIO 2007 1,890

AGOSTO 2007 1,702


OCTUBRE 2007 2,550



ENERO 2008 3,150

FEBRERO 2008 1,938

MARZO 2008 2,364

ABRIL 2008 2,739

MAYO 2008 2,929

JUNIO 2008 2,359

JULIO 2008 2,328

AGOSTO 2008 2,128


OCTUBRE 2008 3,057



ENERO 2009 2,750

FEBRERO 2009 1,841

114

MARZO 2009 2,246

ABRIL 2009 2,602

MAYO 2009 2,783

JUNIO 2009 2,241

JULIO 2009 2,212

AGOSTO 2009 2,022


OCTUBRE 2009 2,904



ENERO 2010 2,843

FEBRERO 2010 1,749

MARZO 2010 2,134

ABRIL 2010 2,472

MAYO 2010 2,643

JUNIO 2010 2,129

JULIO 2010 2,101

AGOSTO 2010 1,921


OCTUBRE 2010 2,759



ENERO 2011 2,786

FEBRERO 2011 1,650

MARZO 2011 2,091

ABRIL 2011 2,423

MAYO 2011 2,591

JUNIO 2011 2,086

JULIO 2011 2,059

AGOSTO 2011 1,882


OCTUBRE 2011 2,704




Crema Dental KOLYNOS SUPER BLANCO 75 cc AÑOS 2007 - 2011


análisis.

115





n = 5 años (2007-2011).


La tasa de rendimiento anual promedio del producto: Crema Dental KOLYNOS

SUPER BLANCO 75 cc AÑOS 2007 – 2011 fue de 2.8 % observándose un crecimiento

muy modesto, que sugiere un comportamiento estacional.

116

Situación Actual:

La forma actual de pedir le cuesta al distribuidor la suma: S/. 4080 nuevos soles.

Conforme se dan los métodos de pedir en el distribuidor, se observa que, de todo el ciclo de ventas anual ,11 meses se genera un “short cost” ocasionando de

nuevo insatisfacciones por no contar con el producto a tiempo para nuestros clientes. En esta ocasión, el modelo sugiere no realizar ningún pedido en los meses

de Marzo, Junio y Octubre (3, 6, y 10).





Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 3300 3300 0 2,786 514 0 VERDADERO 2692 3 85.67S/. 50.00S/. -S/. 135.67S/. 2 2692 514 0 1,650 0 1136 FALSO 2178 0 -S/. -S/. 454.40S/. 454.40S/. 3 2178 0 VERDADERO 2178 2,091 87 0 VERDADERO 2265 5 14.50S/. 50.00S/. -S/. 64.50S/. 4 2265 87 FALSO 0 2,423 0 2336 VERDADERO 4356 6 -S/. 50.00S/. 934.40S/. 984.40S/. 5 4356 0 VERDADERO 2178 2,591 0 413 FALSO 2178 0 -S/. -S/. 165.20S/. 165.20S/. 6 2178 0 VERDADERO 2178 2,086 92 0 VERDADERO 2270 8 15.33S/. 50.00S/. -S/. 65.33S/. 7 2270 92 FALSO 0 2,059 0 1967 VERDADERO 4356 9 -S/. 50.00S/. 786.80S/. 836.80S/. 8 4356 0 VERDADERO 2178 1,882 296 0 FALSO 2474 0 49.33S/. -S/. -S/. 49.33S/. 9 2474 296 VERDADERO 2178 2,100 374 0 VERDADERO 2552 11 62.33S/. 50.00S/. -S/. 112.33S/. 10 2552 374 FALSO 0 2,704 0 2330 VERDADERO 4356 12 -S/. 50.00S/. 932.00S/. 982.00S/. 11 4356 0 VERDADERO 2178 1,850 328 0 FALSO 2506 0 54.67S/. -S/. -S/. 54.67S/. 12 2506 328 VERDADERO 2178 1,450 1056 0 FALSO 1056 0 176.00S/. -S/. -S/. 176.00S/.

Sistema actual de Inventarios con ventas perdidas: SkuCD KOLYNOS SUPER WHITE 75CC

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Tabla 35. Modelo actual de inventarios - SKU: CD Kolynos SUPER BLANCO 75 cc

117

Comportamiento de los datos de ventas usando Predictor de Crystal Ball.

Usando el PREDICTOR de Crystal para este SKU, nos brinda un primer alcance sobre

el comportamiento de los datos de este SKU. Para este caso, detectó un

comportamiento ESTACIONAL, con un periodo de 12 meses. Los métodos que se

utilizan para analizar cuando hay estacionalidad de los datos son: ADITIVO

ESTACIONAL, MULTIPLICATIVO ESTACIONAL, ADITIVO DE HOLT WINTERS,

MULTIPLICATIVO DE HOLT WINTERS Y EL METODO MODELOS AUTORREGRESIVOS

INTEGRADOS DE MEDIAS MÓVILES (ARIMA).

Figura 16. Serie de tiempo - SKU: CD Kolynos SUPER BLANCO 75 cc

118

Al crear el informe final del PREDICTOR nos devuelve como mejor método para pronosticar:

ADITIVO ESTACIONAL, por tener el menor error porcentual medio absoluto (MAPE).

Serie de

Predictor

Serie: Serie 1

Resumen:

Mejor método

Aditivo

estacional


Tabla 36. Reporte detallado PREDICTOR - SKU: CD Kolynos SUPER BLANCO 75 cc

119



Superior:

97,5%

49 2,557 2,918

3,279

50 1,583 1,912

2,240

51 1,883 2,276

2,668

52 2,224 2,604

2,985

53 2,406 2,778

3,149

54 1,825 2,218

2,611

55 1,805 2,182

2,559

56 1,614 1,994

2,375

57 1,493 1,865

2,238

58 2,490 2,864

3,237

59 1,656 1,997

2,337

60 1,299 1,623

1,947

Datos históricos:


Valores de datos 48

Mínimo

1,296

Media

2,181

Máximo

3,150


Ljung-Box


Estacionalidad


Valores filtrados 0

120


Método Rango MAPE

Aditivo estacional Mejor

4.89%

Aditivo de Holt-Winters 2.º

4.90%

Multiplicativo de Holt-Winters 3.º 4.91%

Método RMSE MAD

Aditivo estacional 184

113

Aditivo de Holt-Winters 184

113

Multiplicativo de Holt-Winters 211 118

Método U de Theil Durbin-Watson

Aditivo estacional 0.2938

1.43

Aditivo de Holt-Winters 0.2940

1.41

Multiplicativo de Holt-Winters 0.3314 1.53




0.3961

Gamma

0.7698

Aditivo de Holt-Winters Alfa

0.3907

Beta

0.0010

Gamma

0.7598

Multiplicativo de Holt-Winters Alfa

0.3722

Beta

0.0010

Gamma 0.8020

121


Se puede apreciar en la columna: “Previsión de la demanda” las cantidades pronosticadas para cada mes del año SKU CDK Súper Blanco 75.

El modelo de simulación proyecta un costo total de inventarios de 1062 nuevos soles. Se debe considerar como inventario inicial 4213 unidades. Notamos que

de los 12 meses solo en un mes se generó nuevamente un “short cost” (penalidad por no abastecerse el distribuidor con la cantidad necesaria). El modelo

sugiere realizar los pedidos durante todo el ciclo de ventas.

Supuestos


2,918 1,912 2,276 2,604 2,778 2,218 2,182 1,994 1,865 2,864 1,997 1,623 2,918 1,912

Costo pedir 50.00S/. Inventario Inicial CD KOLYNOS SUPER

WHITE 75CC4213 Unidad

Costo almacenar 0.17S/. Costo total anual: CD KOLYNOS SUPER WHITE 75CC



Inicial Inicial Recibido? recibidas demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost4213 4213 0 2,918 1295 0 VERDADERO 1912 3 215.78S/. 50.00S/. -S/. 265.78S/. 1912 1295 FALSO 0 1,912 0 617 VERDADERO 2893 4 -S/. 50.00S/. 246.83S/. 296.83S/. 2893 0 VERDADERO 2276 2,276 0 0 VERDADERO 3221 5 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 3221 0 VERDADERO 2604 2,604 0 0 VERDADERO 3395 6 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 3395 0 VERDADERO 2778 2,778 0 0 VERDADERO 2835 7 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 2835 0 VERDADERO 2218 2,218 0 0 VERDADERO 2799 8 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 2799 0 VERDADERO 2182 2,182 0 0 VERDADERO 2611 9 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 2611 0 VERDADERO 1994 1,994 0 0 VERDADERO 2483 10 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 2483 0 VERDADERO 1865 1,865 0 0 VERDADERO 3481 11 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 3481 0 VERDADERO 2864 2,864 0 0 VERDADERO 2614 12 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 2614 0 VERDADERO 1997 1,997 0 0 VERDADERO 2240 13 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 2240 0 VERDADERO 1623 1,623 0 0 VERDADERO 3535 14 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 3535 0 VERDADERO 2918 2,918 0 0 VERDADERO 2529 15 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 2529 0 VERDADERO 1912 1,912 0 0 FALSO 617 0 -S/. -S/. -S/. -S/.

Simulacion de inventarios con ventas perdidas: Sku CD KOLYNOS SUPER WHITE 75CC

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Tabla 37. Modelo de simulación de las ventas SKU: CD Kolynos SUPER BLANCO 75 cc

122

Este es el escenario ideal para el SKU CDK súper blanco de 75.

Como ya se viene analizando en productos anteriores, se asume que el

abastecimiento a realizar por parte de la empresa a partir de las demandas

sugeridas por el modelo, serán las que se va a vender o desplazar hacia el mercado,

es decir, se da por hecho que los pronósticos de ventas sugeridos por el modelo

Crystal Ball son las que se venderán a los clientes.

Adicionalmente, podemos observar que el inventario inicial es 4213 unidades (celda

sombreado de color amarillo), que en el modelo, el Crystal Ball lo maneja como

variable de decisión, es decir el modelo en esta parte contempla la posibilidad de

escoger la mejor cantidad con la que se debe empezar el ciclo de ventas. Se usa

nuevamente: Herramienta OptQuest, que usa como base matemática la

optimización.

Se recuerda nuevamente que el paso previo a la simulación final, es determinar la

mejor forma como empezar el ciclo de ventas en cuestión de cantidad de

inventarios inicial.

123

Resultados de Herramienta

OptQuest

Libro principal: 4-Simulacion de SKU's- CDK SUPER WHITE 75CC.xlsm

Resumen:


Costo total anual: CD KOLYNOS SUPER WHITE 75CC ha mejorado de S/. 1.093,96 a S/.

1.078,24; un cambio de 1,44%

Objetivos

Mejor

solución:

Minimizar el/la Media de Costo total anual: CD KOLYNOS SUPER WHITE 75CC

S/.

1,078.24


Mejor

solución:

Inventario Inicial CD KOLYNOS SUPER WHITE 75CC 4,213

Tabla 38. Reporte gráfico detallado HERRAMIENTA OPTQUEST -SKU: CD Kolynos SUPER BLANCO 75 cc

124

Fin de los resultados de Herramienta OptQuest

Previsiones objetivo para

mejor solución

Resumen:


3.871,64



Estadísticas:


Precisión

Pruebas

1,000

Caso base

S/. 1,041.85

Media

S/. 1,078.24

1.46%

Mediana

S/. 1,066.25

0.67%

Modo

---


46.56%

Varianza

S/. 37,434.88

Sesgo

10.25

Curtosis

131.57


Mínimo

S/. 820.79

Máximo

S/. 3,871.64

125

Previsión: Costo total anual: CD KOLYNOS SUPER WHITE 75CC

Percentiles:


Precisión

0%

S/. 820.79

10%

S/. 960.72

1.03%

20%

S/. 998.68

0.80%

30%

S/. 1,023.42

0.96%

40%

S/. 1,047.03

0.83%

50%

S/. 1,066.22

0.67%

60%

S/. 1,086.16

0.66%

70%

S/. 1,105.09

0.93%

80%

S/. 1,132.79

0.98%

90%

S/. 1,171.35

0.94%

100%

S/. 3,871.64

Se observa, que el modelo de simulación utilizando el método ADITIVO ESTACIONAL,

brinda un posible costo de: S/. 1078 nuevos soles, como promedio usando

simulación de 1000 escenarios.

Como siempre, se asume que las ventas del futuro, son las que nos muestra este

método y desde luego, las compras o abastecimiento, serán en función a dichos

datos. Vale decir, lo que voy comprando de mes a mes, es exactamente lo que las

cifras nos dicen “va a ocurrir”.

126

Análisis comparativo:

Se comparará el modelo que consolida los siguientes escenarios: LAS VENTAS QUE REALMENTE OCURRIERON VS LAS VENTAS QUE

SE PROPUSIERON como resultado de la simulación.

Se recuerda que los pronósticos, aun con simulación están sujetos a error, por esa razón es importante analizar estos resultados,

para apreciar cuan confiable fue el pronóstico o cuanto error nos muestra. Es importante recordar que el margen de error al que

están sujetos los modelos son los permitidos, razón por la cual la diferencia se espera sea la menor posible.

Costo pedir 50.00S/. Inventario Inicial CD KOLYNOS SUPER WHITE

75CC

4213 Unidad


Costo total anual: CD KOLYNOS SUPER WHITE 75CC



Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Realmente Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 4213 4213 0 2,786 2,921 1427 0 VERDADERO 1913 3 237.83S/. 50.00S/. -S/. 287.83S/. 2 1913 1427 FALSO 0 1,650 1,913 0 223 VERDADERO 2753 4 -S/. 50.00S/. 89.20S/. 139.20S/. 3 2753 0 VERDADERO 2268 2,091 2,268 177 0 VERDADERO 3090 5 29.44S/. 50.00S/. -S/. 79.44S/. 4 3090 177 VERDADERO 2428 2,423 2,605 182 0 VERDADERO 3268 6 30.28S/. 50.00S/. -S/. 80.28S/. 5 3268 182 VERDADERO 2601 2,591 2,783 192 0 VERDADERO 2711 7 31.92S/. 50.00S/. -S/. 81.92S/. 6 2711 192 VERDADERO 2034 2,086 2,226 140 0 VERDADERO 2678 8 23.26S/. 50.00S/. -S/. 73.26S/. 7 2678 140 VERDADERO 2053 2,059 2,193 134 0 VERDADERO 2482 9 22.26S/. 50.00S/. -S/. 72.26S/. 8 2482 134 VERDADERO 1863 1,882 1,996 114 0 VERDADERO 2354 10 19.08S/. 50.00S/. -S/. 69.08S/. 9 2354 114 VERDADERO 1754 2,100 1,868 0 232 VERDADERO 3347 11 -S/. 50.00S/. 92.79S/. 142.79S/. 10 3347 0 VERDADERO 2861 2,704 2,861 157 0 VERDADERO 2484 12 26.19S/. 50.00S/. -S/. 76.19S/. 11 2484 157 VERDADERO 1841 1,850 1,998 148 0 VERDADERO 2116 13 24.66S/. 50.00S/. -S/. 74.66S/. 12 2116 148 VERDADERO 1483 1,450 1,631 181 0 VERDADERO 3546 14 30.13S/. 50.00S/. -S/. 80.13S/.

Simulacion de inventarios con ventas perdidas: SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 75CC

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Tabla 39. Cuadro comparativo modelo propuesto vs ventas reales SKU: CD Kolynos SUPER BLANCO 75 cc

127

Se aprecia que el costo proyectado utilizando el método de simulación, es 1078

nuevos soles y que el costo real, si se hubiera aplicado el método es: 1257

nuevos soles.

Se puede apreciar que en este caso el margen de error expresado en nuevos

soles fue muy bajo. Ello se debe a que el error porcentual promedio de este

producto o SKU fue de apenas el 4%.

A continuación se mostrará la curva de la simulación con sus valores.



Actual S/.4080



Figura 17. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU: CD Kolynos SUPER BLANCO 75 cc

128


3.1.5. SKU: Crema Dental Kolynos Herbal 90 g

Tabla 40. Ventas en unidades SKU: CD KOLYNOS HERBAL 90 gr AÑOS 2007 - 2011

VENTAS EN UNIDADES Año CD KOLYNOS HERBAL 90G

ENERO 2007 188

FEBRERO 2007 230

MARZO 2007 242

ABRIL 2007 295

MAYO 2007 248

JUNIO 2007 229

JULIO 2007 250

AGOSTO 2007 245

SEPTIEMBRE 2007 235

OCTUBRE 2007 240

NOVIEMBRE 2007 315

DICIEMBRE 2007 242

ENERO 2008 257

FEBRERO 2008 245

MARZO 2008 284

ABRIL 2008 312

MAYO 2008 248

JUNIO 2008 229

JULIO 2008 250

AGOSTO 2008 384

SEPTIEMBRE 2008 395

OCTUBRE 2008 435

NOVIEMBRE 2008 349

DICIEMBRE 2008 650

ENERO 2009 236

FEBRERO 2009 202

MARZO 2009 385

ABRIL 2009 415

MAYO 2009 650

JUNIO 2009 500

JULIO 2009 727

AGOSTO 2009 757

SEPTIEMBRE 2009 588

129

OCTUBRE 2009 778

NOVIEMBRE 2009 945


ENERO 2010 902

FEBRERO 2010 653

MARZO 2010 926

ABRIL 2010 685

MAYO 2010 656

JUNIO 2010 664

JULIO 2010 707

AGOSTO 2010 985

SEPTIEMBRE 2010 771

OCTUBRE 2010 897

NOVIEMBRE 2010 886

DICIEMBRE 2010 974

ENERO 2011 820

FEBRERO 2011 730

MARZO 2011 723

ABRIL 2011 680

MAYO 2011 1,040

JUNIO 2011 903

JULIO 2011 952

AGOSTO 2011 1,138

SEPTIEMBRE 2011 929

OCTUBRE 2011 1,145




Crema Dental KOLYNOS HERBAL 90 gr AÑOS 2007 - 2011


análisis.


130

Para el producto KOLYNOS HERBAL, el cálculo fue:



n = 5 años (2007-2011).



HERBAL 90 gr AÑOS 2007 - 2011 fue de 39.61 % observándose un crecimiento

importante, que sugiere un comportamiento tendencial o de crecimiento.

131

Situación actual:

Con la forma actual de pedir, se incurren en costos de 2363 nuevos soles. Con el método o la forma actual de pedir en el distribuidor, se observa que, de todo el

ciclo de ventas anual ,10 meses se genera un “short cost” causando insatisfacciones tanto dentro como fuera de la empresa. Podemos apreciar nuevamente

que el modelo sugiere no realizar pedido alguno en los meses de Enero, febrero, Mayo, Agosto y Noviembre (1, 2, 5, 8,11)





Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 2200 2200 0 820 1380 0 FALSO 1380 0 230.00S/. -S/. -S/. 230.00S/. 2 1380 1380 0 730 650 0 FALSO 650 0 108.33S/. -S/. -S/. 108.33S/. 3 650 650 FALSO 0 723 0 73 VERDADERO 809 5 -S/. 50.00S/. 29.20S/. 79.20S/. 4 809 0 FALSO 0 680 0 680 VERDADERO 1618 6 -S/. 50.00S/. 272.00S/. 322.00S/. 5 1618 0 VERDADERO 809 1,040 0 231 FALSO 809 0 -S/. -S/. 92.40S/. 92.40S/. 6 809 0 VERDADERO 809 903 0 94 VERDADERO 809 8 -S/. 50.00S/. 37.60S/. 87.60S/. 7 809 0 FALSO 0 952 0 952 VERDADERO 1618 9 -S/. 50.00S/. 380.80S/. 430.80S/. 8 1618 0 VERDADERO 809 1,138 0 329 FALSO 809 0 -S/. -S/. 131.60S/. 131.60S/. 9 809 0 VERDADERO 809 929 0 120 VERDADERO 809 11 -S/. 50.00S/. 48.00S/. 98.00S/. 10 809 0 FALSO 0 1,145 0 1145 VERDADERO 1618 12 -S/. 50.00S/. 458.00S/. 508.00S/. 11 1618 0 VERDADERO 809 1,031 0 222 FALSO 809 0 -S/. -S/. 88.80S/. 88.80S/. 12 809 0 VERDADERO 809 1,150 0 341 VERDADERO 809 14 -S/. 50.00S/. 136.40S/. 186.40S/.

Sistema actual de Inventarios con ventas perdidas: Sku CD KOLYNOS HERBAL 90G

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Tabla 41. Modelo actual de inventarios - SKU CD Kolynos HERBAL 90 g

132

Comportamiento de los datos de ventas usando PREDICTOR de Crystal Ball.

Usando el programa para analizar el comportamiento de los datos, podemos

observar que los datos no tienen forma estacional, pues no se detectó ningún

tipo de patrón estacional. Sin embargo se puede apreciar claramente la

tendencia de los datos de ventas, en las gráficas que se ven a continuación

dando como método de pronóstico que tiene menor error porcentual medio

absoluto MAPE, el método de suavización exponencial simple.

Serie de

Predictor

Serie: Serie 1

Resumen:

Mejor método

Suavizado

exponencial simple


Figura 18. Serie de tiempo - SKU CD Kolynos HERBAL 90 g

133

Tabla 42. Reporte detallado PREDICTOR - SKU CD Kolynos HERBAL 90 g



Superior:

97,5%

49 648 901

1,153

50 615 901

1,186

51 583 901

1,219

52 554 901

1,247

53 526 901

1,276

54 494 901

1,308

55 489 901

1,313

56 459 901

1,343

57 421 901

1,380

58 396 901

1,405

59 373 901

1,429

60 346 901 1,456

Datos históricos:


Valores de datos 48

Mínimo

188

Media

498

Máximo

1,013


Ljung-Box


Estacionalidad


Valores filtrados 0


Método Rango MAPE

Suavizado exponencial simple Mejor

18.91%

Suavizado exponencial doble 2.º

18.92%

ARIMA(0,1,1) 3.º 19.17%

Método RMSE MAD

134

Suavizado exponencial simple 129

94

Suavizado exponencial doble 129

94

ARIMA(0,1,1) 127 93

Método U de Theil

Durbin-

Watson

Suavizado exponencial simple 0.9510

1.70

Suavizado exponencial doble 0.9501

1.70

ARIMA(0,1,1) 0.9380 2.01



Suavizado exponencial simple Alfa

0.3842

Suavizado exponencial doble Alfa

0.3834

Beta

0.0010

ARIMA(0,1,1) --- ---

135


Se puede apreciar en la columna: “Previsión de la demanda” las cantidades pronosticadas para cada mes del año SKU CDK Herbal 90.

Se debe considerar como inventario inicial 1525 unidades. Observamos que en todo el ciclo de ventas anual solo en 1 mes se generó nuevamente un

“short cost” (Multa o penalidad por no abastecerse el distribuidor con la cantidad requerida). Como observamos de nuevo, el modelo sugiere realizar

los pedidos durante todo el ciclo de ventas.

Supuestos


901 901 901 901 901 901 901 901 901 901 901 901 901 901

Costo pedir 50.00S/. Inventario Inicial CD KOLYNOS HERBAL

90G1525 Unidad

Costo almacenar 0.17S/. Costo total anual: CD KOLYNOS HERBAL 90G



Inicial Inicial Recibido? recibidas demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1525 1525 0 901 624 0 VERDADERO 901 3 104.04S/. 50.00S/. -S/. 154.04S/. 901 624 FALSO 0 901 0 276 VERDADERO 1177 4 -S/. 50.00S/. 110.59S/. 160.59S/. 1177 0 VERDADERO 901 901 0 0 VERDADERO 1177 5 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1177 0 VERDADERO 901 901 0 0 VERDADERO 1177 6 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1177 0 VERDADERO 901 901 0 0 VERDADERO 1177 7 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1177 0 VERDADERO 901 901 0 0 VERDADERO 1177 8 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1177 0 VERDADERO 901 901 0 0 VERDADERO 1177 9 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1177 0 VERDADERO 901 901 0 0 VERDADERO 1177 10 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1177 0 VERDADERO 901 901 0 0 VERDADERO 1177 11 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1177 0 VERDADERO 901 901 0 0 VERDADERO 1177 12 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1177 0 VERDADERO 901 901 0 0 VERDADERO 1177 13 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1177 0 VERDADERO 901 901 0 0 VERDADERO 1177 14 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1177 0 VERDADERO 901 901 0 0 VERDADERO 1177 15 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1177 0 VERDADERO 901 901 0 0 FALSO 276 0 -S/. -S/. -S/. -S/.

Simulacion de inventarios con ventas perdidas: Sku CD KOLYNOS HERBAL 90G

Menu

Tabla 43. Modelo de simulación de las ventas SKU CD Kolynos HERBAL 90 g

136

Escenario planteado por el programa para el SKU Kolynos Herbal de 90.

Analicemos ahora el nivel de inventario inicial, con el que el modelo debe empezar.

Tabla 44. Reporte gráfico detallado HERRAMIENTA OPTQUEST -SKU CD Kolynos HERBAL 90 gr

Resultados

de

Herramienta

OptQuest

Libro principal: 5-Simulacion de SKU's- CD KOLYNOS HERBAL 90G.xlsm

Resumen:


Costo total anual: CD KOLYNOS HERBAL 90G ha mejorado de S/. 2.160,85 a S/.

918,28;

un cambio de 57,50%

Objetivos

Mejor

solución:

Minimizar el/la Media de Costo total anual: CD KOLYNOS

HERBAL 90G S/. 918.28

Celda:

O9

137


Mejor

solución:

Inventario Inicial CD KOLYNOS HERBAL 90G

1,525.00

Celda:

E8



Hoja de trabajo: [5-Simulacion de SKU’s- CD KOLYNOS HERBAL 90G.xlsm]SISTEMA SIMULADO

Previsión: Costo total anual: CD KOLYNOS HERBAL 90G

Celda:

O9

Resumen:


2.619,05



138

Estadísticas: Valores de

previsión

Precisión

Pruebas

1,000

Caso base

S/. 1,915.31

Media

S/. 918.28

2.53%

Mediana

S/. 820.17

0.74%

Modo

---


12.62%

Varianza

S/. 81,585.05

Sesgo

2.75

Curtosis

10.60


Mínimo

S/. 689.61

Máximo

S/. 2,619.05



Previsión: Costo total anual: CD KOLYNOS HERBAL 90G

Percentiles:

Valores de

previsión

Precisión

0%

S/. 689.61

10%

S/. 752.39

0.51%

20%

S/. 770.16

0.80%

30%

S/. 787.18

0.86%

40%

S/. 805.13

0.58%

50%

S/. 820.15

0.74%

60%

S/. 841.51

0.96%

70%

S/. 866.57

1.23%

80%

S/. 901.73

2.79%

90%

S/. 1,274.11

8.97%

100%

S/. 2,619.05

139

Se debe empezar el ciclo de ventas con un inventario inicial de 1525 unidades

según HERRAMIENTA OPTQUEST.

De esa forma se optimiza los costos de inventarios, al no caer en sobre stocks.

Con ello el sistema nos devuelve un costo promedio de S/. 918 nuevos soles, si

empezamos con dicha cantidad como inventario inicial.

140


Procederemos a comparar ahora, lo que ocurrió realmente en términos de venta versus la propuesta del modelo de simulación y definir en

términos de error y en términos monetarios como nos fue.

Costo real si se usaba el modelo de simulación sugerido como venta: S/. 1228.54 nuevos soles.

Costo pedir 50.00S/. Inventario Inicial CD KOLYNOS HERBAL 90G


Costo total anual: CDC Herbal Whitening 90



Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Realmente Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 1525 1525 0 820 902 705 0 VERDADERO 892 3 117.50S/. 50.00S/. -S/. 167.50S/. 2 892 705 FALSO 0 730 892 0 25 VERDADERO 1093 4 -S/. 50.00S/. 10.00S/. 60.00S/. 3 1093 0 VERDADERO 907 723 907 184 0 VERDADERO 1086 5 30.60S/. 50.00S/. -S/. 80.60S/. 4 1086 184 VERDADERO 715 680 899 219 0 VERDADERO 1080 6 36.49S/. 50.00S/. -S/. 86.49S/. 5 1080 219 VERDADERO 674 1,040 893 0 147 VERDADERO 1085 7 -S/. 50.00S/. 58.72S/. 108.72S/. 6 1085 0 VERDADERO 898 903 898 0 5 VERDADERO 1091 8 -S/. 50.00S/. 1.98S/. 51.98S/. 7 1091 0 VERDADERO 904 952 904 0 48 VERDADERO 1090 9 -S/. 50.00S/. 19.24S/. 69.24S/. 8 1090 0 VERDADERO 903 1,138 903 0 235 VERDADERO 1094 10 -S/. 50.00S/. 94.11S/. 144.11S/. 9 1094 0 VERDADERO 907 929 907 0 22 VERDADERO 1083 11 -S/. 50.00S/. 8.80S/. 58.80S/. 10 1083 0 VERDADERO 897 1,145 897 0 248 VERDADERO 1101 12 -S/. 50.00S/. 99.35S/. 149.35S/. 11 1101 0 VERDADERO 915 1,031 915 0 116 VERDADERO 1074 13 -S/. 50.00S/. 46.58S/. 96.58S/. 12 1074 0 VERDADERO 887 1,150 887 0 263 VERDADERO 3247 14 -S/. 50.00S/. 105.17S/. 155.17S/.

Simulacion de inventarios con ventas perdidas: Sku CD KOLYNOS HERBAL 90G

Menu

Tabla 45. Cuadro comparativo modelo propuesto vs ventas reales SKU CD Kolynos HERBAL 90 g

141

Adicionalmente se puede comentar que el costo de la simulación como modelo

óptimo fue de S/. 918 nuevos soles y el de comparación fue de S/. 1228 nuevos

soles. La diferencia está contemplada dentro del rango permitido, ya que como

hemos comentado siempre hay un margen de error del método.

Gráfico de rangos de valores.



Actual S/. 2363

Simulación S/. 928


El Ahorro real fue de: S/. 2363 nuevos soles – S/. 1228 nuevos soles = S/. 1135

Nuevos soles

Figura 19. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU CD Kolynos HERBAL 90 gr

142

3.1.6. SKU: Crema Dental Kolynos Super White 100cc

Tabla 46. Ventas en unidades SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 100 cc AÑOS 2007 - 2011


ENERO 2007 3,144

FEBRERO 2007 2,552

MARZO 2007 1,835

ABRIL 2007 3,243

MAYO 2007 2,950

JUNIO 2007 2,584

JULIO 2007 3,177

AGOSTO 2007 2,200


OCTUBRE 2007 3,460



ENERO 2008 3,345

FEBRERO 2008 2,774

MARZO 2008 2,016

ABRIL 2008 3,450

MAYO 2008 3,206

JUNIO 2008 2,840

JULIO 2008 3,380

AGOSTO 2008 2,391


OCTUBRE 2008 3,681



ENERO 2009 3,650

FEBRERO 2009 2,235

MARZO 2009 2,804

ABRIL 2009 3,650

MAYO 2009 2,950

JUNIO 2009 2,300

JULIO 2009 3,890

AGOSTO 2009 2,452


OCTUBRE 2009 2,105



ENERO 2010 3,392

FEBRERO 2010 1,650

MARZO 2010 1,729

143

ABRIL 2010 3,890

MAYO 2010 2,655

JUNIO 2010 1,850

JULIO 2010 3,980

AGOSTO 2010 2,619


OCTUBRE 2010 2,583



ENERO 2011 3,215

FEBRERO 2011 1,410

MARZO 2011 3,312

ABRIL 2011 3,785

MAYO 2011 2,300

JUNIO 2011 1,723

JULIO 2011 4,105

AGOSTO 2011 2,300


OCTUBRE 2011 1,900




Crema Dental KOLYNOS SUPER WHITE 100CC AÑOS 2007 - 2011


análisis.


144




n = 5 años (2007-2011).

r = tasa de crecimiento anual promedio = (30662 /31415) (1/(5-1) -1 = -0.6%


SUPER WHITE 100CC AÑOS 2007 – 2011 fue de -0.61 % observándose que

prácticamente no existe crecimiento en este producto. Este dato nuevamente

indica que el producto tiene un comportamiento estacional.

145

Situación actual:

Con la forma actual de pedir, se incurren en costos de S/.6744 nuevos soles. Con el método o la forma actual de pedir en el distribuidor, se

observa que, de todo el ciclo de ventas anual ,7 meses se genera un “short cost” o costo perdido causando desabastecimientos tanto dentro

como fuera de la empresa. Adicionalmente podemos apreciar nuevamente que el modelo sugiere no realizar pedido alguno en los meses

Febrero, Mayo, Junio, Septiembre y Octubre. (2, 5, 6, 9,10).





Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 3250 3250 0 3,215 35 0 VERDADERO 2541 3 5.83S/. 50.00S/. -S/. 55.83S/. 2 2541 35 0 1,410 0 1375 FALSO 2506 0 -S/. -S/. 550.00S/. 550.00S/. 3 2506 0 VERDADERO 2506 3,312 0 806 VERDADERO 2506 5 -S/. 50.00S/. 322.40S/. 372.40S/. 4 2506 0 FALSO 0 3,785 0 3785 VERDADERO 5012 6 -S/. 50.00S/. 1,514.00S/. 1,564.00S/. 5 5012 0 VERDADERO 2506 2,300 206 0 FALSO 2712 0 34.33S/. -S/. -S/. 34.33S/. 6 2712 206 VERDADERO 2506 1,723 989 0 FALSO 989 0 164.83S/. -S/. -S/. 164.83S/. 7 989 989 FALSO 0 4,105 0 3116 VERDADERO 2506 9 -S/. 50.00S/. 1,246.40S/. 1,296.40S/. 8 2506 0 FALSO 0 2,300 0 2300 VERDADERO 5012 10 -S/. 50.00S/. 920.00S/. 970.00S/. 9 5012 0 VERDADERO 2506 2,100 406 0 FALSO 2912 0 67.67S/. -S/. -S/. 67.67S/. 10 2912 406 VERDADERO 2506 1,900 1012 0 FALSO 1012 0 168.67S/. -S/. -S/. 168.67S/. 11 1012 1012 FALSO 0 2,058 0 1046 VERDADERO 2506 13 -S/. 50.00S/. 418.40S/. 468.40S/. 12 2506 0 FALSO 0 2,454 0 2454 VERDADERO 5012 14 -S/. 50.00S/. 981.60S/. 1,031.60S/.

Sistema actual de Inventarios con ventas perdidas: Sku CD KOLYNOS SUPER WHITE 100CC

Menu

Tabla 47. Modelo actual de inventarios - SKU CD Kolynos SUPER WHITE 100 cc

146

Comportamiento de los datos de ventas usando el Predictor: SKU CDK SUPER BLANCO 100

Como nos muestra la figura. 20, este producto o SKU tiene un comportamiento ESTACIONAL

y ligera forma tendencial.

Ahora procederemos a analizar el método adecuado para poder predecir las ventas con el

menor error posible.

Observando la tabla. 48, el método ideal para interpretar el comportamiento de las ventas

de este este producto o SKU es: MODELO ESTACIONARIO MULTIPLICATIVO (SARIMA)

Figura 20. Serie de tiempo - SKU CD Kolynos SUPER WHITE 100 cc

147

Serie: Serie 1

Resumen:

Mejor método

SARIMA(2,0,2)(1,0,1)



Periodo

Inferior:

2,5% Previsión

Superior:

97,5%

49 2,290 3,048

3,806

50 1,264 2,061

2,857

51 1,331 2,127

2,924

52 2,493 3,294

4,095

53 1,227 2,040

2,852

54 1,091 1,923

2,755

55 2,501 3,345

4,188

56 1,396 2,240

3,085

57 998 1,856

2,714

58 2,272 3,179

4,086

59 1,445 2,353

3,261

60 1,085 1,993 2,901

Tabla 48. Reporte detallado PREDICTOR - SKU CD Kolynos SUPER WHITE 100 cc

148

Datos históricos:


Valores de datos 48

Mínimo

1,650

Media

2,682

Máximo

3,980


Ljung-Box


Estacionalidad


Valores filtrados 0


ARIMA Estadísticas


BIC

12.48 *

AIC

12.21

AICc 12.26

* Se utiliza para la selección de

modelo

Coeficientes del

modelo ARIMA:


Error

estándar

AR(1)

-0.1559

0.0833

AR(2)

-0.8811

0.0740

MA(1)

-0.4801

0.0525

MA(2)

-0.9204

0.0453

Estacional AR(1)

0.9723

0.0127

Estacional MA(1)

0.5803

0.1406

Constante 151.17

149


Método Rango MAPE


12.43%

Multiplicativo estacional 2.º

14.18%

Aditivo estacional 3.º 14.21%

Método RMSE MAD

SARIMA(2,0,2)(1,0,1) 387

306


349

Aditivo estacional 464 352

Método U de Theil

Durbin-

Watson

SARIMA(2,0,2)(1,0,1) 0.4061

1.89


1.59

Aditivo estacional 0.4542 1.68



SARIMA(2,0,2)(1,0,1) ---

---


0.0492

Gamma

0.0485


0.1016

Gamma 0.0218

El método MODELO ESTACIONARIO MULTIPLICATIVO (SARIMA) es entonces el más

apropiado para este SKU ya que nos arroja el menor error porcentual medio

absoluto (MAPE).

Ahora procedemos a realizar la simulación en base al método SARIMA y de ese

modo poder determinar los costos de inventarios en forma óptima.

150

Simulación de las ventas.

El modelo de simulación proyecta un costo total de inventarios de S/. 1105.48 nuevos soles.

Se debe considerar como inventario inicial 4414 unidades. Notamos que de los 12 meses solo en el mes de Febrero se generó nuevamente un “short

cost”. El modelo sugiere realizar los pedidos durante todo el ciclo de ventas, algo que se viene dando con todos los SKU’s.

Supuestos


3,048 2,061 2,127 3,294 2,040 1,923 3,345 2,240 1,856 3,179 2,353 1,993 3,059 2,278



Costo almacenar 0.17S/. Costo total anual: CD CD KOLYNOS SUPER WHITE 100CC





Menu

Tabla 49. Modelo de simulación de las ventas SKU CD Kolynos SUPER WHITE 100 cc

151

El escenario mostrado en la tabla. 49, es el escenario ideal para realizar el

abastecimiento. Como sabemos, este escenario ideal está sujeto a un margen de

error que se analiza más adelante con el error porcentual medio absoluto (MAPE).

Ahora procedemos a calcular el inventario inicial con la que debemos empezar el

ciclo de ventas, con la herramienta OPTQUEST del Crystal Ball.

Resultados de

Herramienta

OptQuest

Libro principal: 6-Simulacion de SKU's- CD KOLYNOS SUPER WHITE 100CC_.xlsm

Resumen:


Costo total anual: Crema Dental KOLYNOS SUPER BLANCO 100CC ha mejorado de S/. 1.565,59 a

S/. 1.557,75; un cambio de 0,50%

Objetivos

Mejor

solución:

Minimizar el/la Media de Costo total anual: Crema Dental KOLYNOS

SUPER WHITE 100CC S/. 1,557.75

Tabla 50. Reporte gráfico detallado HERRAMIENTA OPTQUEST - SKU CD Kolynos SUPER WHITE 100 cc

152


Mejor

solución:

Inventario Inicial CD KOLYNOS SUPER WHITE 100CC 4,414.00



Hoja de trabajo: [6-Simulacion de SKU’s- CD KOLYNOS SUPER WHITE 100CC_.xlsm]SISTEMA

SIMULADO

Previsión: Costo total anual: CD KOLYNOS SUPER BLANCO 100CC

Resumen:


5.505,72



153

Estadísticas:

Valores de

previsión

Precisión

Pruebas

1,000

Caso base

S/. 1,110.85

Media

S/. 1,557.75

5.06%

Mediana

S/. 1,161.36

1.71%

Modo

---


9.43%

Varianza

S/. 937,700.06

Sesgo

2.08

Curtosis

6.35


Mínimo

S/. 783.19

Máximo

S/. 5,505.72




Percentiles:

Valores de

previsión

Precisión

0%

S/. 783.19

10%

S/. 954.93

1.62%

20%

S/. 1,018.21

1.77%

30%

S/. 1,068.73

1.63%

40%

S/. 1,112.30

1.57%

50%

S/. 1,160.86

1.71%

60%

S/. 1,222.67

2.14%

70%

S/. 1,294.85

1.98%

80%

S/. 1,633.74

35.86%

90%

S/. 3,202.99

10.47%

100%

S/. 5,505.72

154

Podemos apreciar que el inventario inicial con el que se debe empezar es 4414

unidades de tal forma que los costos de inventarios sea lo más bajo posible. El

modelo de inventarios de Cantidad Económica de Pedido (EOQ) utilizado en el

modelo Crystal Ball propuesto, contempla la necesidad de utilizar un inventario

inicial con el cual se empieza el ciclo de ventas. Sin embargo es importante saber

cuál es ese nivel de inventarios. La herramienta OPTQUEST en la tabla. 50 nos

ofrece esta información, habiendo ya utilizado para dicho cálculo el método de

optimización lineal.

155

Análisis comparativo.

Veremos a continuación como nos hubiera ido en términos de costos si implementábamos lo propuesto por los datos que nos ha brindado la

simulación.

El costo de los inventarios totales, de haberse implementado el modelo de simulación propuesto es de S/. 2547 nuevos soles


100CC

4414 Unidad


Costo total anual: CD KOLYNOS SUPER WHITE 100CC

Tiempo de entrega 1 Mes Costo de venta perdida 0.40S/. 497.87S/. 600.00S/. 1,449.31S/. 2,547.18S/.


Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Realmente Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 4414 4414 0 3,215 3,062 1199 0 VERDADERO 2035 3 199.83S/. 50.00S/. -S/. 249.83S/. 2 2035 1199 FALSO 0 1,410 2,035 0 211 VERDADERO 2953 4 -S/. 50.00S/. 84.40S/. 134.40S/. 3 2953 0 VERDADERO 2118 3,312 2,118 0 1194 VERDADERO 4119 5 -S/. 50.00S/. 477.76S/. 527.76S/. 4 4119 0 VERDADERO 3284 3,785 3,284 0 501 VERDADERO 2875 6 -S/. 50.00S/. 200.50S/. 250.50S/. 5 2875 0 VERDADERO 2039 2,300 2,039 0 261 VERDADERO 2760 7 -S/. 50.00S/. 104.43S/. 154.43S/. 6 2760 0 VERDADERO 1924 1,723 1,924 201 0 VERDADERO 4164 8 33.55S/. 50.00S/. -S/. 83.55S/. 7 4164 201 VERDADERO 3127 4,105 3,328 0 777 VERDADERO 3089 9 -S/. 50.00S/. 310.74S/. 360.74S/. 8 3089 0 VERDADERO 2253 2,300 2,253 0 47 VERDADERO 2727 10 -S/. 50.00S/. 18.77S/. 68.77S/. 9 2727 0 VERDADERO 1891 2,100 1,891 0 209 VERDADERO 4005 11 -S/. 50.00S/. 83.55S/. 133.55S/. 10 4005 0 VERDADERO 3169 1,900 3,169 1269 0 VERDADERO 3212 12 211.50S/. 50.00S/. -S/. 261.50S/. 11 3212 1269 VERDADERO 1107 2,058 2,376 318 0 VERDADERO 2867 13 52.99S/. 50.00S/. -S/. 102.99S/. 12 2867 318 VERDADERO 1713 2,454 2,031 0 423 VERDADERO 3896 14 -S/. 50.00S/. 169.16S/. 219.16S/.


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Tabla 51. Cuadro comparativo modelo propuesto vs ventas reales SKU CD Kolynos SUPER WHITE 100 cc

156

Se aprecia de igual forma que el costo total de inventarios si hubiéramos

implementado la simulación es S/. 2547 nuevos soles en comparación con los S/.

1557 nuevos soles que el método de la simulación ideal nos arrojó. La diferencia

está dentro de los márgenes permitidos (como producto del error existente en el

método).

La figura. 21 muestra el rango de los valores esperados para los costos totales

anuales.



Actual S/. 6744



Ahorro real: S/. 6744 nuevos soles – S/. 2547 nuevos soles = S/. 4197 nuevos

soles.

Figura 21. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU CD Kolynos SUPER WHITE 100 cc

157

3.1.7. SKU: Crema Dental Kolynos Super White 22 cc.

Tabla 52. Ventas en unidades SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 22 CC. AÑOS 2007 - 2011


ENERO 2007 1,794

FEBRERO 2007 1,743

MARZO 2007 1,246

ABRIL 2007 1,239

MAYO 2007 1,181

JUNIO 2007 3,605

JULIO 2007 1,179

AGOSTO 2007 757


OCTUBRE 2007 1,242


DICIEMBRE 2007 757

ENERO 2008 1,950

FEBRERO 2008 2,050

MARZO 2008 1,400

ABRIL 2008 1,347

MAYO 2008 1,389

JUNIO 2008 4,050

JULIO 2008 1,282

AGOSTO 2008 890


OCTUBRE 2008 1,350


DICIEMBRE 2008 850

ENERO 2009 1,250

FEBRERO 2009 1,650

MARZO 2009 1,150

ABRIL 2009 1,850

MAYO 2009 1,368

JUNIO 2009 3,805

JULIO 2009 2,500

AGOSTO 2009 1,150


OCTUBRE 2009 850


DICIEMBRE 2009 949

ENERO 2010 1,545

FEBRERO 2010 1,082

MARZO 2010 1,000

158

ABRIL 2010 1,782

MAYO 2010 1,800

JUNIO 2010 4,120

JULIO 2010 1,750

AGOSTO 2010 1,324


OCTUBRE 2010 1,183



ENERO 2011 1,520

FEBRERO 2011 1,920

MARZO 2011 1,250

ABRIL 2011 1,400

MAYO 2011 1,650

JUNIO 2011 4,050

JULIO 2011 1,450

AGOSTO 2011 1,050


OCTUBRE 2011 750




KOLYNOS SUPER WHITE 22 CC. AÑOS 2007 – 2011 Se utilizará el método

Geométrico, que es el método utilizado para este tipo de análisis.


159

Para el producto KOLYNOS SUPER WHITE 22 CC, el cálculo fue:



n = 5 años (2007-2011).



SUPER WHITE 22 CC. AÑOS 2007 – 2011 fue de 3.22 % observándose que el

crecimiento en este producto fue muy bajo. Esto explica que el producto tiene

un comportamiento estacional y no tendencial.

160

Situacion actual:

Con la forma de abastecimiento actual, se incurren en costos de S/.4120 nuevos soles. Con el método o la forma actual de pedir en el

distribuidor se observa que, de todo el ciclo de ventas anual, en 7 meses se genera un “short cost” causando malestar, tanto dentro de la

empresa (vendedores) como fuera ella (clientes). Además apreciamos que el modelo sugiere no realizar pedido alguno en los meses de enero,

Abril, Julio, Agosto y Octubre (1, 4, 7, 8,10)





Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 3200 3200 0 1,520 1680 0 FALSO 1680 0 280.00S/. -S/. -S/. 280.00S/. 2 1680 1680 0 1,920 0 240 VERDADERO 1593 4 -S/. 50.00S/. 96.00S/. 146.00S/. 3 1593 0 FALSO 0 1,250 0 1250 VERDADERO 3186 5 -S/. 50.00S/. 500.00S/. 550.00S/. 4 3186 0 VERDADERO 1593 1,400 193 0 FALSO 1786 0 32.17S/. -S/. -S/. 32.17S/. 5 1786 193 VERDADERO 1593 1,650 136 0 VERDADERO 1729 7 22.67S/. 50.00S/. -S/. 72.67S/. 6 1729 136 FALSO 0 4,050 0 3914 VERDADERO 3186 8 -S/. 50.00S/. 1,565.60S/. 1,615.60S/. 7 3186 0 VERDADERO 1593 1,450 143 0 FALSO 1736 0 23.83S/. -S/. -S/. 23.83S/. 8 1736 143 VERDADERO 1593 1,050 686 0 FALSO 686 0 114.33S/. -S/. -S/. 114.33S/. 9 686 686 FALSO 0 1,458 0 772 VERDADERO 1593 11 -S/. 50.00S/. 308.80S/. 358.80S/. 10 1593 0 FALSO 0 750 0 750 FALSO 1593 0 -S/. -S/. 300.00S/. 300.00S/. 11 1593 0 VERDADERO 1593 1,660 0 67 VERDADERO 1593 13 -S/. 50.00S/. 26.80S/. 76.80S/. 12 1593 0 FALSO 0 1,250 0 1250 VERDADERO 3186 14 -S/. 50.00S/. 500.00S/. 550.00S/.

Sistema actual de Inventarios con ventas perdidas: Sku CD KOLYNOS SUPER WHITE 100CC

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Tabla 53. Modelo actual de inventarios - SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 22 cc

161

Comportamiento de los datos de ventas usando Predictor de Crystal Ball: SKU CDK SB 22

Analizará ahora el comportamiento de los datos usando el PREDICTOR.

Como se aprecia en la figura. 22, se muestra estacionalidad, con un periodo de

repitencia de la estación de 12 meses.

Ahora se procede a analizar el método m as adecuado para pronosticar las ventas

del producto (SKU) Crema Dental Kolynos Súper Blanco 22 cc a fin de poder

optimizar los costos de inventarios.

Figura 22. Serie de tiempo - SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 22 cc

162

Serie de

Predictor

Serie: Serie 1

Resumen:

Mejor método

SARIMA(0,0,1)(1,0,0)




Superior:

97,5%

49 898 1,545

2,193

50 491 1,139

1,787

51 418 1,067

1,715

52 1,106 1,754

2,403

53 1,122 1,770

2,419

54 3,162 3,810

4,458

55 1,078 1,726

2,375

56 703 1,352

2,000

57 528 1,177

1,825

58 579 1,228

1,876

59 749 1,397

2,046

60 440 1,089 1,737

Tabla 54. Reporte detallado PREDICTOR - SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 22 cc

163

Datos históricos:


Valores de datos 48

Mínimo

757

Media

1,553

Máximo

4,120


Ljung-Box


Estacionalidad


Valores filtrados 0


ARIMA Estadísticas


BIC

11.84 *

AIC

11.72

AICc 11.74





Error

estándar

MA(1)

-0.0625

0.1247

Estacional AR(1)

0.8793

0.0283

Constante 187.47


Método Rango MAPE


15.18%

Aditivo estacional 2.º

16.52%

Aditivo de Holt-Winters 3.º 16.53%

164

Método RMSE MAD

SARIMA(0,0,1)(1,0,0) 330

231


241

Aditivo de Holt-Winters 366 241

Método U de Theil

Durbin-

Watson

SARIMA(0,0,1)(1,0,0) 0.3418

1.92


1.51

Aditivo de Holt-Winters 0.3939 1.51



SARIMA(0,0,1)(1,0,0) ---

---


0.1419

Gamma

0.4145


0.1408

Beta

0.0010

Gamma 0.4135

El mejor método de pronóstico, según la herramienta PREDICTOR es el MODELO

ESTACIONARIO MULTIPLICATIVO (SARIMA), devolviendo un error porcentual

promedio absoluto (MAPE) del 15% en comparación a otros métodos que nos

devuelven errores mucho más elevados y que son desde luego menos fiable.

165


El modelo de simulación genera un costo total de inventarios de S/. 900 nuevos soles. (Costo almacenar + costo pedir + costo ventas perdidas)

Se debe considerar como inventario inicial 2430 unidades. Notamos que de los 12 meses solo en 1 se generó nuevamente un “short cost” (penalidad

por no abastecerme con la cantidad necesaria). El modelo sugiere realizar los pedidos durante todo el ciclo de ventas.

Supuestos


1,541 1,269 1,202 1,577 1,631 3,968 1,810 1,390 887 1,187 1,639 1,273 1,405 1,120



Costo almacenar 0.17S/. Costo total anual: CD KOLYNOS SUPER WHITE 22CC



Inicial Inicial Recibido? recibidas demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost2430 2430 0 1,541 889 0 VERDADERO 1269 3 148.23S/. 50.00S/. -S/. 198.23S/. 1269 889 FALSO 0 1,269 0 380 VERDADERO 1581 4 -S/. 50.00S/. 151.89S/. 201.89S/. 1581 0 VERDADERO 1202 1,202 0 0 VERDADERO 1956 5 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1956 0 VERDADERO 1577 1,577 0 0 VERDADERO 2011 6 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 2011 0 VERDADERO 1631 1,631 0 0 VERDADERO 4347 7 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 4347 0 VERDADERO 3968 3,968 0 0 VERDADERO 2190 8 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 2190 0 VERDADERO 1810 1,810 0 0 VERDADERO 1769 9 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1769 0 VERDADERO 1390 1,390 0 0 VERDADERO 1266 10 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1266 0 VERDADERO 887 887 0 0 VERDADERO 1567 11 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1567 0 VERDADERO 1187 1,187 0 0 VERDADERO 2019 12 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 2019 0 VERDADERO 1639 1,639 0 0 VERDADERO 1653 13 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1653 0 VERDADERO 1273 1,273 0 0 VERDADERO 1785 14 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1785 0 VERDADERO 1405 1,405 0 0 VERDADERO 1500 15 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1500 0 VERDADERO 1120 1,120 0 0 FALSO 380 0 -S/. -S/. -S/. -S/.


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Tabla 55. Modelo de simulación de las ventas SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 22 cc

166

El modelo de simulación planteado arriba, como siempre toma primero el valor del

inventario inicial sugerido por la herramienta OPTQUEST. (Variable de decisión)

En este caso el valor del inventario inicial es: 2430 unidades y con ello se analizará

cual es el valor más probable del costo de inventarios, producto de la simulación de

los 1000 escenarios.

Resultados de

Herramienta

OptQuest

Libro principal: 7-Simulacion de SKU's- CD KOLYNOS SUPER WHITE 22CC_.xlsm

Resumen:


Costo total anual: CD KOLYNOS SUPER WHITE 22CC ha mejorado de S/. 1.923,75 a S/.

1.170,99; un cambio de 39,13%

Objetivos

Mejor

solución:

Minimizar el/la Media de Costo total anual: CD KOLYNOS SUPER WHITE

22CC S/. 1,170.99

Tabla 56. Reporte gráfico detallado HERRAMIENTA OPTQUEST - SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 22 cc

167


Mejor

solución:

Inventario Inicial CD KOLYNOS SUPER WHITE 22CC 2,430.00


Previsiones

objetivo para mejor

solución

Hoja de trabajo: [7-Simulacion de SKU’s- CD KOLYNOS SUPER WHITE 22CC_.xlsm]SISTEMA

SIMULADO


Resumen:

El nivel de certeza es 2,7%

El rango de certeza es de S/. 2.277,40 a

Infinito


4.809,00



168


Estadísticas:

Valores de

previsión

Precisión

Pruebas

1,000

Caso base

S/. 2,157.87

Media

S/. 1,170.99

3.74%

Mediana

S/. 979.96

1.91%

Modo

---


17.89%

Varianza

S/. 289,446.98

Sesgo

3.66

Curtosis

20.28


Mínimo

S/. 708.58

Máximo

S/. 4,809.00



Percentiles:

Valores de

previsión

Precisión

0%

S/. 708.58

10%

S/. 818.38

1.24%

20%

S/. 860.53

1.30%

30%

S/. 894.13

1.37%

40%

S/. 939.57

1.87%

50%

S/. 979.82

1.91%

60%

S/. 1,042.96

2.87%

70%

S/. 1,209.46

10.45%

80%

S/. 1,449.47

4.05%

90%

S/. 1,625.60

3.73%

100%

S/. 4,809.00

169

En la tabla. 56 apreciamos la información acerca de la cantidad del inventario inicial.

Éste debería ser: 2430 unidades, en cuyo caso se incurriría en un costo de

inventarios de: S/. 1171 nuevos soles.

Se recuerda que el cálculo del inventario inicial es vital para el modelo de

inventarios Cantidad económica de pedido, y lo realiza la herramienta OptQuest

usando el método simplex lineal.

170


Se realizará el análisis del modelo de inventarios producto del análisis cruzado, entre lo que pudo haber sido el costo con la

simulación óptima y los costos reales, con demandas reales.

La gráfica una vez más contempla, la comparación de los datos reales de ventas y los que se propuso con el modelo ideal de simulación. La eficacia del método lo

podríamos contemplar al comparar los costos utilizando ambos tipos de datos. El costo del modelo óptimo de simulación es S/.1170 nuevos soles, mientras que

el real con es: S/. 1670 nuevos soles. (Este costeo nace a partir de considerar las ventas propuestas como cantidad a pedir y lo que realmente se vendió como

parte del manejo del inventario en sí, es decir inventarios finales, iniciales etc.)


22CC

2430 Unidad


Costo total anual:CD KOLYNOS SUPER WHITE 22CC



Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Realmente Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 2430 2430 0 1,520 1,528 910 0 VERDADERO 1281 3 151.67S/. 50.00S/. -S/. 201.67S/. 2 1281 910 FALSO 0 1,920 1,281 0 1010 VERDADERO 1574 4 -S/. 50.00S/. 404.00S/. 454.00S/. 3 1574 0 VERDADERO 1203 1,250 1,203 0 47 VERDADERO 1942 5 -S/. 50.00S/. 18.69S/. 68.69S/. 4 1942 0 VERDADERO 1571 1,400 1,571 171 0 VERDADERO 2009 6 28.45S/. 50.00S/. -S/. 78.45S/. 5 2009 171 VERDADERO 1467 1,650 1,638 0 12 VERDADERO 4326 7 -S/. 50.00S/. 4.86S/. 54.86S/. 6 4326 0 VERDADERO 3955 4,050 3,955 0 95 VERDADERO 2193 8 -S/. 50.00S/. 38.15S/. 88.15S/. 7 2193 0 VERDADERO 1822 1,450 1,822 372 0 VERDADERO 1740 9 62.02S/. 50.00S/. -S/. 112.02S/. 8 1740 372 VERDADERO 997 1,050 1,369 319 0 VERDADERO 1252 10 53.25S/. 50.00S/. -S/. 103.25S/. 9 1252 319 VERDADERO 562 1,458 881 0 577 VERDADERO 1548 11 -S/. 50.00S/. 230.65S/. 280.65S/. 10 1548 0 VERDADERO 1177 750 1,177 427 0 VERDADERO 2020 12 71.15S/. 50.00S/. -S/. 121.15S/. 11 2020 427 VERDADERO 1222 1,660 1,649 0 11 VERDADERO 1640 13 -S/. 50.00S/. 4.36S/. 54.36S/. 12 1640 0 VERDADERO 1269 1,250 1,269 19 0 VERDADERO 3431 14 3.18S/. 50.00S/. -S/. 53.18S/.


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Tabla 57. Cuadro comparativo modelo propuesto vs ventas reales SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 22 cc

171

Cabe señalar, que el valor S/. 1670 nuevos soles están dentro de los márgenes

esperados, según la figura. 23 que a continuación se muestra.


Método Costo Anual en

nuevos soles.

Actual S/. 2913

Simulación S/.1030


Ahorro real: S/. 2913 nuevos soles – S/. 1700 nuevos soles = S/. 1213

Figura 23. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 22 cc

172

3.1.8. SKU: Cepillo Kolynos Master Plus

Tabla 58. Evolución de las ventas SKU CEPILLO KOLYNOS MASTER PLUS AÑOS 2007 - 2011

VENTAS EN UNIDADES Año CEP. KOLYNOS MASTER PLUS

ENERO 2007 1,378

FEBRERO 2007 1,787

MARZO 2007 1,913

ABRIL 2007 1,280

MAYO 2007 1,111

JUNIO 2007 2,129

JULIO 2007 1,658

AGOSTO 2007 1,400


OCTUBRE 2007 2,125



ENERO 2008 1,450

FEBRERO 2008 2,234

MARZO 2008 2,251

ABRIL 2008 1,347

MAYO 2008 1,389

JUNIO 2008 2,505

JULIO 2008 1,745

AGOSTO 2008 1,750


OCTUBRE 2008 2,237



ENERO 2009 1,406

FEBRERO 2009 1,750

MARZO 2009 1,745

ABRIL 2009 1,450

MAYO 2009 1,650

JUNIO 2009 2,320

JULIO 2009 2,250

AGOSTO 2009 1,850


OCTUBRE 2009 1,850



ENERO 2010 1,545

FEBRERO 2010 1,082

MARZO 2010 1,450

ABRIL 2010 1,650

MAYO 2010 1,450

173

JUNIO 2010 1,614

JULIO 2010 1,102

AGOSTO 2010 1,324


OCTUBRE 2010 1,183



ENERO 2011 1,520

FEBRERO 2011 1,920

MARZO 2011 1,958

ABRIL 2011 1,350

MAYO 2011 1,064

JUNIO 2011 2,150

JULIO 2011 1,768

AGOSTO 2011 1,350


OCTUBRE 2011 950




CEPILLO KOLYNOS MASTER PLUS AÑOS 2007 – 2011 Se utilizará el método

Geométrico, que es el método utilizado para este tipo de análisis.


Para el producto CEPILLO KOLYNOS MASTER PLUS, el cálculo fue:


174


n = 5 años (2007-2011).


La tasa de rendimiento anual promedio del producto: Crema Dental CEPILLO

KOLYNOS MASTER PLUS AÑOS 2007 – 2011 fue de 0.35 % observándose que

el crecimiento en este producto fue muy bajo, prácticamente nulo. Esto indica

que el producto tiene un comportamiento estacional.

175

Situación actual:

Con la forma actual de pedir, se incurren en costos de S/. 2913 nuevos soles. Con el método o la forma actual de pedir en el distribuidor, se observa que, de

todo el ciclo de ventas anual ,8 meses se genera un “short cost” .Podemos apreciar nuevamente que el modelo sugiere no realizar pedido alguno en los meses

de Marzo, Mayo, Agosto y Octubre (3,5,8,10 )





Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 1741 1741 0 1,520 221 0 VERDADERO 1644 3 25.78S/. 50.00S/. -S/. 75.78S/. 2 1644 221 0 1,920 0 1699 VERDADERO 2846 4 -S/. 50.00S/. 475.72S/. 525.72S/. 3 2846 0 VERDADERO 1423 1,958 0 535 FALSO 1423 0 -S/. -S/. 149.80S/. 149.80S/. 4 1423 0 VERDADERO 1423 1,350 73 0 VERDADERO 1496 6 8.52S/. 50.00S/. -S/. 58.52S/. 5 1496 73 FALSO 0 1,064 0 991 FALSO 1423 0 -S/. -S/. 277.48S/. 277.48S/. 6 1423 0 VERDADERO 1423 2,150 0 727 VERDADERO 1423 8 -S/. 50.00S/. 203.56S/. 253.56S/. 7 1423 0 FALSO 0 1,768 0 1768 VERDADERO 2846 9 -S/. 50.00S/. 495.04S/. 545.04S/. 8 2846 0 VERDADERO 1423 1,350 73 0 FALSO 1496 0 8.52S/. -S/. -S/. 8.52S/. 9 1496 73 VERDADERO 1423 1,458 38 0 VERDADERO 1461 11 4.43S/. 50.00S/. -S/. 54.43S/. 10 1461 38 FALSO 0 950 0 912 FALSO 1423 0 -S/. -S/. 255.36S/. 255.36S/. 11 1423 0 VERDADERO 1423 1,750 0 327 VERDADERO 1423 13 -S/. 50.00S/. 91.56S/. 141.56S/. 12 1423 0 FALSO 0 1,850 0 1850 VERDADERO 2846 14 -S/. 50.00S/. 518.00S/. 568.00S/.

Sistema actual de Inventarios con ventas perdidas: Sku CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 12*14

Menu

Tabla 59. Modelo actual de inventarios - SKU CEP. KOLYNOS MASTER PLUS

176

Comportamiento de los datos de ventas usando Predictor de Crystal Ball: SKU CEPILLO

MASTER PLUS KOLYNOS

Usaremos la herramienta PREDICTOR de Crystal Ball para determinar el

comportamiento de las ventas para el producto o SKU CEP. KOLYNOS MASTER

PLUS.

En este caso, el comportamiento es estacional, con un periodo de repitencia de 4

meses. Es decir cada 4 meses, los datos vuelven a comportarse de la misma forma o

con la misma.

Los meses de repitencia de este patrón son los meses 1 a 4 (Enero a Abril) y de ahí

en adelante cada 4 meses (Mayo a Agosto y Septiembre a Diciembre).

Figura 24. Serie de tiempo - SKU CEP. KOLYNOS MASTER PLUS

177

Serie de

Predictor

Serie: Serie 1

Resumen:

Mejor método

SARIMA(0,0,1)(1,0,0)




Superior:

97,5%

49 1,027 1,641

2,256

50 818 1,451

2,084

51 898 1,530

2,163

52 1,092 1,725

2,358

53 958 1,639

2,321

54 877 1,561

2,245

55 910 1,594

2,278

56 990 1,674

2,358

57 947 1,639

2,330

58 914 1,607

2,299

59 928 1,620

2,312

60 960 1,653

2,345

61 945 1,638

2,332

62 931 1,625 2,319

Tabla 60. Reporte detallado PREDICTOR - SKU CEP. KOLYNOS MASTER PLUS

178

Datos

históricos:


Valores de datos 48

Mínimo

1,082

Media

1,638

Máximo

2,505


Ljung-Box


Estacionalidad


Valores filtrados 0


ARIMA Estadísticas


BIC

11.74 *

AIC

11.62

AICc 11.63

* Se utiliza para la selección de

modelo



Error

estándar

MA(1)

-0.2478

0.1413

Estacional AR(1)

0.4106

0.1325

Constante 965.42


Método Rango MAPE


16.41%

179


16.48%

Multiplicativo estacional 3.º 16.55%

Método RMSE MAD

SARIMA(0,0,1)(1,0,0) 313

259


255

Multiplicativo estacional 334 256

Método U de Theil

Durbin-

Watson

SARIMA(0,0,1)(1,0,0) 0.6743

2.07


1.60

Multiplicativo estacional 0.7097 1.60



SARIMA(0,0,1)(1,0,0) ---

---


0.0272

Gamma

0.4152


0.0338

Gamma 0.4137

Como era de preverse, el mejor método, según PREDICTOR es SARIMA, devolviendo un

error (MAPE) DE 16.41% en comparación a otros métodos que nos dan errores mucho más

elevados.

180

Simulacion de ventas

El modelo de simulación proyecta un costo total de inventarios de S/. 864 nuevos soles.

Se debe iniciar el ciclo de ventas con un inventario inicial de 2518 unidades. Notamos que de los 12 meses solo en el mes de Febrero se generó

nuevamente un “short cost”. Adicionalmente, el modelo sugiere realizar los pedidos durante todo el ciclo de ventas, esto es algo que se viene dando en

todos los SKU’s.

Supuestos


1,641 1,451 1,530 1,725 1,639 1,561 1,594 1,674 1,639 1,607 1,620 1,653 1,638 1,625

Costo pedir 50.00S/. Inventario Inicial

CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 12

por 14

2518 Unidad


Costo total anual: CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 12 por 14




Simulacion de inventarios con ventas perdidas: Sku CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 12*14

Menu

Tabla 61. Modelo de simulación de las ventas SKU CEP. KOLYNOS MASTER PLUS

181

El modelo de simulación planteado para este SKU, como siempre toma primero el

valor del inventario inicial sugerido por la herramienta OPTQUEST. (Variable de

decisión)

En este caso el valor del inventario inicial es: 2518 unidades y con ello esperaremos

cual es el valor más probable del costo de inventarios, producto de la simulación de

los 1000 escenarios.

Tabla 62. Reporte gráfico detallado HERRAMIENTA OPTQUEST - SKU CEP. KOLYNOS MASTER PLUS

Resultados de

Herramienta OptQuest

Resumen:


Costo total anual: CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 12 por 14 ha mejorado de S/. 1.043,07

a S/. 1.030,75; un cambio de 1,18%

Mejor

solución:

Minimizar el/la Media de Costo total anual: CEP. KOLYNOS MASTER PLUS

12 por 14 S/. 1,030.75

Mejor

solución:

Inventario Inicial CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 12 por 14

2,518.00

unidades

Previsiones objetivo

para mejor solución

Resumen:


2.733,09

El caso base es S/. 836,67


182

Estadísticas:

Pruebas

1,000

Caso base

S/. 836.67

Media

S/. 1,030.75

Mediana

S/. 882.34

Modo

---


Varianza

S/. 147,197.50

Sesgo

2.03

Curtosis

6.29


Mínimo

S/. 701.83

Máximo

S/. 2,733.09



183

Percentiles:

Valores de

previsión

Precisión

0%

S/. 701.83

10%

S/. 772.02

0.98%

20%

S/. 805.16

1.04%

30%

S/. 831.07

1.06%

40%

S/. 855.98

1.21%

50%

S/. 882.33

1.05%

60%

S/. 910.02

1.19%

70%

S/. 945.94

1.34%

80%

S/. 1,092.43

21.09%

90%

S/. 1,716.12

5.60%

100%

S/. 2,733.09

El programa Crystal Ball nos ofrece información respecto al inventario inicial. Nos

indica que debería empezar el ciclo de ventas con 2518 unidades, en cuyo caso se

incurriría en un costo de inventarios de: S/. 1030 nuevos soles.

El nivel de inventario con el que empieza el ciclo de ventas lo calcula la herramienta

OPQUEST utilizando el modelo de optimización lineal.

184


Procederemos a analizar el modelo de inventarios producto del análisis cruzado, entre lo que pudo haber sido el costo con la simulación perfecta

y los costos reales, con demandas reales para el SKU Cepillo Kolynos Master Plus.

Tabla 63. Cuadro comparativo modelo propuesto vs ventas reales SKU CEP. KOLYNOS MASTER PLUS


CEP. KOLYNOS MASTER PLUS

12*14

2518 Unidad


Costo total anual:CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 12*14



Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Realmente Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 2518 2518 0 1,520 1,565 998 0 VERDADERO 1443 3 116.43S/. 50.00S/. -S/. 166.43S/. 2 1443 998 FALSO 0 1,920 1,443 0 922 VERDADERO 1933 4 -S/. 50.00S/. 258.16S/. 308.16S/. 3 1933 0 VERDADERO 1488 1,958 1,488 0 470 VERDADERO 2087 5 -S/. 50.00S/. 131.72S/. 181.72S/. 4 2087 0 VERDADERO 1642 1,350 1,642 292 0 VERDADERO 2000 6 34.08S/. 50.00S/. -S/. 84.08S/. 5 2000 292 VERDADERO 1263 1,064 1,555 491 0 VERDADERO 1916 7 57.25S/. 50.00S/. -S/. 107.25S/. 6 1916 491 VERDADERO 980 2,150 1,471 0 679 VERDADERO 1934 8 -S/. 50.00S/. 190.25S/. 240.25S/. 7 1934 0 VERDADERO 1489 1,768 1,489 0 279 VERDADERO 2093 9 -S/. 50.00S/. 78.22S/. 128.22S/. 8 2093 0 VERDADERO 1648 1,350 1,648 298 0 VERDADERO 2001 10 34.78S/. 50.00S/. -S/. 84.78S/. 9 2001 298 VERDADERO 1258 1,458 1,556 98 0 VERDADERO 1931 11 11.42S/. 50.00S/. -S/. 61.42S/. 10 1931 98 VERDADERO 1388 950 1,486 536 0 VERDADERO 1946 12 62.49S/. 50.00S/. -S/. 112.49S/. 11 1946 536 VERDADERO 965 1,750 1,501 0 249 VERDADERO 2095 13 -S/. 50.00S/. 69.81S/. 119.81S/. 12 2095 0 VERDADERO 1650 1,850 1,650 0 200 VERDADERO 3505 14 -S/. 50.00S/. 56.07S/. 106.07S/.

Simulacion de inventarios con ventas perdidas: Sku CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 12*14

Menu

La gráfica contempla, la comparación de los datos reales de ventas y los que se propuso con el modelo ideal de simulación La eficacia del método

lo podríamos contemplar al comparar los costos utilizando ambos tipos de datos. El costo del modelo óptimo de simulación es S/. 1030 nuevos

soles, mientras que el real con es: S/. 1700 nuevos soles. (Este costeo nace a partir de considerar las ventas propuestas como cantidad a pedir y

lo que realmente se vendió como parte del manejo del inventario en sí, es decir inventarios finales, iniciales etc.)

185

Se observa nuevamente, que entre S/. 1030 nuevos soles, que es el costo ideal

del modelo y 1700 que es ya el costo si se hubiera implementado el modelo

ideal, hay una margen que si bien es cierto es aparentemente alto, este margen

es mucho menor respecto al costo del modelo actual. Adicionalmente veremos

que el margen no solo está contemplado por el hecho de tener un error en el

modelo, si no que adicionalmente este error está dentro del rango esperado

como se podrá apreciar en la gráfica.



Actual S/. 4120



Figura 25. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU CEP. KOLYNOS MASTER PLUS

186


soles.

3.1.9. SKU: Cepillo Colgate Ultra Premier MD

Tabla 64. Ventas en unidades CEPILLO COLGATE ULTRA PREMIER MD AÑOS 2007 – 2011

VENTAS EN UNIDADES Año CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2 CEP

ENERO 2007 1,372

FEBRERO 2007 1,461

MARZO 2007 881

ABRIL 2007 1,169

MAYO 2007 993

JUNIO 2007 872

JULIO 2007 1,041

AGOSTO 2007 944


OCTUBRE 2007 1,186

NOVIEMBRE 2007 589

DICIEMBRE 2007 699

ENERO 2008 1,715

FEBRERO 2008 1,719

MARZO 2008 927

ABRIL 2008 1,181

MAYO 2008 1,241

JUNIO 2008 1,026

JULIO 2008 1,096

AGOSTO 2008 954


OCTUBRE 2008 1,395

NOVIEMBRE 2008 620

DICIEMBRE 2008 706

ENERO 2009 1,567

FEBRERO 2009 1,526

MARZO 2009 1,593

ABRIL 2009 898

MAYO 2009 1,229

JUNIO 2009 1,361

JULIO 2009 1,042

AGOSTO 2009 1,904


OCTUBRE 2009 1,300

NOVIEMBRE 2009 760

187

DICIEMBRE 2009 777

ENERO 2010 1,338

FEBRERO 2010 1,350

MARZO 2010 1,184

ABRIL 2010 1,741

MAYO 2010 1,771

JUNIO 2010 2,034

JULIO 2010 1,709

AGOSTO 2010 1,959


OCTUBRE 2010 2,315

NOVIEMBRE 2010 715

DICIEMBRE 2010 780

ENERO 2011 1,385

FEBRERO 2011 1,455

MARZO 2011 1,290

ABRIL 2011 1,450

MAYO 2011 1,339

JUNIO 2011 1,837

JULIO 2011 1,500

AGOSTO 2011 1,940


OCTUBRE 2011 1,850

NOVIEMBRE 2011 850

DICIEMBRE 2011 850

188


CEPILLO COLGATE ULTRA PREMIER MD AÑOS 2007 – 2011 Se utilizará el

método Geométrico, que

es el método utilizado

para este tipo de análisis.





n = 5 años (2007-2011).


La tasa de rendimiento anual promedio del producto: Crema Dental CEPILLO

COLGATE ULTRA PREMIER MD AÑOS 2007 – 2011 fue de 9.71 % observándose

que el crecimiento en este producto fue bueno. Esto indica que el producto tiene

un comportamiento tendencial o en subida las cifras de las ventas de este

producto.

189

Situación actual

Con la gestión actual en términos de costos de inventarios, se incurren en costos de S/. 2657 nuevos soles. Con el método o la forma actual de pedir del

distribuidor, se observa que, de todo el ciclo de ventas anual ,8 meses se genera un “short cost” menos los meses de Marzo. Abril, Noviembre y Diciembre. Se ve

que adicionalmente que el modelo sugiere no realizar pedido alguno en los meses Marzo, Mayo, Agosto, Noviembre y Diciembre (3, 5, 8,11 y 12)





Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 1250 1250 0 1,385 0 135 VERDADERO 1534 3 -S/. 50.00S/. 37.80S/. 87.80S/. 2 1534 0 0 1,455 0 1455 VERDADERO 3068 4 -S/. 50.00S/. 407.40S/. 457.40S/. 3 3068 0 VERDADERO 1534 1,290 244 0 FALSO 1778 0 28.47S/. -S/. -S/. 28.47S/. 4 1778 244 VERDADERO 1534 1,450 328 0 VERDADERO 1862 6 38.27S/. 50.00S/. -S/. 88.27S/. 5 1862 328 FALSO 0 1,339 0 1011 FALSO 1534 0 -S/. -S/. 283.08S/. 283.08S/. 6 1534 0 VERDADERO 1534 1,837 0 303 VERDADERO 1534 8 -S/. 50.00S/. 84.84S/. 134.84S/. 7 1534 0 FALSO 0 1,500 0 1500 VERDADERO 3068 9 -S/. 50.00S/. 420.00S/. 470.00S/. 8 3068 0 VERDADERO 1534 1,940 0 406 FALSO 1534 0 -S/. -S/. 113.68S/. 113.68S/. 9 1534 0 VERDADERO 1534 2,020 0 486 VERDADERO 1534 11 -S/. 50.00S/. 136.08S/. 186.08S/. 10 1534 0 FALSO 0 1,850 0 1850 VERDADERO 3068 12 -S/. 50.00S/. 518.00S/. 568.00S/. 11 3068 0 VERDADERO 1534 850 684 0 FALSO 2218 0 79.80S/. -S/. -S/. 79.80S/. 12 2218 684 VERDADERO 1534 850 1368 0 FALSO 1368 0 159.60S/. -S/. -S/. 159.60S/.

Sistema actual de Inventarios con ventas perdidas: Sku CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2 CEP

Menu

Tabla 65. Modelo actual de inventarios - SKU: CEP. COLGATE ULTRA PREMIER MD

190

Comportamiento de los datos de ventas usando PREDICTOR de Crystal Ball: SKU CEPILLO

COLGATE ULTRA PREMIER

Utilizaremos la opción de PREDICTOR para analizar el patrón de datos del producto o

SKU CEPILLO COLGATE ULTRA PREMIER.

Se puede apreciar que hay un patrón estacional que se repite cada doce meses

según la figura. 26. Además podemos observar que hay un comportamiento de

ligera tendencia de los datos, es decir va en aumento.

Ahora procederemos a analizar el método más adecuado para pronosticar las

ventas, utilizando nuevamente el PREDICTOR DE CRYSTAL BALL.

Figura 26. Serie de tiempo - SKU: CEP. COLGATE ULTRA PREMIER MD

191

Serie: Serie 1

Resumen:

Mejor método

Multiplicativo

estacional




49 808 1,642

2,475

50 827 1,672

2,517

51 408 1,267

2,127

52 558 1,436

2,313

53 565 1,459

2,352

54 573 1,477

2,381

55 450 1,371

2,292

56 638 1,576

2,515

57 689 1,648

2,608

58 721 1,699

2,676

59 -276 723

1,723

60 -222 804

1,831

61 589 1,642

2,694

62 590 1,672 2,754

Tabla 66. Reporte detallado PREDICTOR - SKU: CEP. COLGATE ULTRA PREMIER MD

192

Datos históricos:


Valores de datos 48

Mínimo

589

Media

1,270

Máximo

2,412


Ljung-Box


Estacionalidad


Valores filtrados 0


Método Rango MAPE

Multiplicativo estacional Mejor

17.59%


17.65%

Multiplicativo de Holt-Winters 3.º 17.83%

Método RMSE MAD


289


288

Multiplicativo de Holt-Winters 438 294



1.27


1.24

Multiplicativo de Holt-Winters 0.6742 1.20




0.0221

Gamma

0.3072

193


0.0072

Beta

0.1593

Gamma

0.2956


0.0050

Beta

0.0776

Gamma 0.3564

Según la herramienta PREDICTOR el método que explica mejor el comportamiento

de los datos es MULTIPLICATIVO ESTACIONAL con un error porcentual medio

absoluto (MAPE) de 17.59%

Se recuerda que el método que utiliza el programa para sugerir el método de

pronosticar más confiable, se basa en el menor error que presente las diversas

técnicas de predicción que el programa utilice con los datos en su simulación.

194


El modelo de simulación nos brinda como costo total de inventarios 829 nuevos soles. Se debe considerar como inventario inicial 3102 unidades.

Notamos que de los 12 meses solo en 1 se generó nuevamente un “short cost” (penalidad por no abastecerme con la cantidad necesaria). El modelo

sugiere realizar los pedidos durante todo el ciclo de ventas. (Enero a Diciembre)

Supuestos


1,642 1,672 1,267 1,436 1,459 1,477 1,371 1,576 1,648 1,699 723 804 1,642 1,672


CEP. ULTRA PREMIER MD 14

12GRT.2 CEP

3102 Unidad


Costo total anual: CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2 CE



Inicial Inicial Recibido? recibidas demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost3102 3102 0 1,642 1460 0 VERDADERO 1672 3 170.36S/. 50.00S/. -S/. 220.36S/. 1672 1460 FALSO 0 1,672 0 212 VERDADERO 1479 4 -S/. 50.00S/. 59.29S/. 109.29S/. 1479 0 VERDADERO 1267 1,267 0 0 VERDADERO 1647 5 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1647 0 VERDADERO 1436 1,436 0 0 VERDADERO 1670 6 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1670 0 VERDADERO 1459 1,459 0 0 VERDADERO 1688 7 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1688 0 VERDADERO 1477 1,477 0 0 VERDADERO 1582 8 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1582 0 VERDADERO 1371 1,371 0 0 VERDADERO 1788 9 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1788 0 VERDADERO 1576 1,576 0 0 VERDADERO 1860 10 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1860 0 VERDADERO 1648 1,648 0 0 VERDADERO 1910 11 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1910 0 VERDADERO 1699 1,699 0 0 VERDADERO 935 12 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 935 0 VERDADERO 723 723 0 0 VERDADERO 1016 13 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1016 0 VERDADERO 804 804 0 0 VERDADERO 1853 14 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1853 0 VERDADERO 1642 1,642 0 0 VERDADERO 1884 15 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 1884 0 VERDADERO 1672 1,672 0 0 FALSO 212 0 -S/. -S/. -S/. -S/.

Simulacion de inventarios con ventas perdidas: Sku CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2 CEP

Menu

Tabla 67. Modelo de simulación de las ventas SKU: CEP. COLGATE ULTRA PREMIER MD

195

Para la simulación, como siempre debemos partir de la herramienta OPTQUEST para

determinar el nivel de inventario inicial de nuestro modelo. En este caso, el óptimo es

3102 unidades con las que debe empezar el ciclo de ventas, brindando adicionalmente

un costo de inventario estimado de S/. 1234 nuevos soles producto de una primera

simulación efectuada.

A continuación detallamos los resultados de HERRAMIENTA OPTQUEST.

Tabla 68. Reporte gráfico detallado HERRAMIENTA OPTQUEST - SKU: CEP. COLGATE ULTRA

PREMIER MD

Resultados de Herramienta

OptQuest

Libro principal: 9-Simulacion de SKU's- CEP. ULTRA PREMIER MD_.xlsm

Resumen:


Costo total anual: CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2 CEP ha mejorado de S/. 1.385,23

a S/. 1.234,58; un cambio de 10,88%

Objetivos

Mejor

solución:

Minimizar el/la Media de Costo total anual: CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2

CEP S/. 1,234.58


Mejor

solución:

Inventario Inicial CEP. ULTRA PREMIER MD 14 12GRT.2 CEP 3,102.00


196


mejor solución

Hoja de trabajo: [9-Simulacion de SKU’s- CEP. ULTRA PREMIER MD_.xlsm]SISTEMA SIMULADO

Previsión: Costo total anual: CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2 CEP

Resumen:


3.001,30



Estadísticas:

Valores de

previsión

Precisión

Pruebas

1,000

Caso base

S/. 1,100.27

Media

S/. 1,234.58

3.14%

Mediana

S/. 1,032.61

5.99%

Modo

---


6.56%

Varianza

S/. 226,824.55

Sesgo

1.17

197

Curtosis

3.59


Mínimo

S/. 674.06

Máximo

S/. 3,001.30



Previsión: Costo total anual: CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2 CEP

Percentiles:

Valores de

previsión

Precisión

0%

S/. 674.06

10%

S/. 800.56

1.29%

20%

S/. 842.30

1.67%

30%

S/. 888.16

1.90%

40%

S/. 943.22

3.07%

50%

S/. 1,032.38

5.99%

60%

S/. 1,194.65

5.08%

70%

S/. 1,383.32

5.81%

80%

S/. 1,662.30

6.12%

90%

S/. 1,991.10

4.50%

100%

S/. 3,001.30

Podemos apreciar que el inventario inicial con el que se debe empezar el ciclo de ventas

es: 3102 unidades y con ello el costo minimizado para los inventarios es: S/. 1234

nuevos soles.

198


Se analiza ahora la comparación de costos del modelo de simulación teórico y el que pudo resultar de haberlo implementado ya con

datos reales (ventas históricas del último año)

La gráfica refleja, la comparación de los datos reales de ventas y los que se propuso con el modelo ideal de simulación. La eficacia

del método lo podríamos contemplar al comparar los costos utilizando ambos tipos de datos. El costo del modelo óptimo de

simulación es S/.1234, mientras que el real con es: S/. 1519. (Este costeo nace a partir de considerar las ventas propuestas como

cantidad a pedir y lo que realmente se vendió como parte del manejo del inventario en sí, es decir inventarios finales, iniciales etc.)


CEP. ULTRA PREMIER MD

14*12GRT.2 CEP

3102 Unidad


Costo total anual: CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2 CE



Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Realmente Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 3102 3102 0 1,385 1,647 1717 0 FALSO 1717 0 200.32S/. -S/. -S/. 200.32S/. 2 1717 1717 FALSO 0 1,455 1,668 262 0 VERDADERO 1282 4 30.57S/. 50.00S/. -S/. 80.57S/. 3 1282 262 FALSO 0 1,290 1,282 0 1028 VERDADERO 2452 5 -S/. 50.00S/. 287.84S/. 337.84S/. 4 2452 0 VERDADERO 1432 1,450 1,432 0 18 VERDADERO 2479 6 -S/. 50.00S/. 5.04S/. 55.04S/. 5 2479 0 VERDADERO 1459 1,339 1,459 120 0 VERDADERO 2499 7 13.95S/. 50.00S/. -S/. 63.95S/. 6 2499 120 VERDADERO 1359 1,837 1,479 0 358 VERDADERO 2413 8 -S/. 50.00S/. 100.36S/. 150.36S/. 7 2413 0 VERDADERO 1393 1,500 1,393 0 107 VERDADERO 2609 9 -S/. 50.00S/. 30.04S/. 80.04S/. 8 2609 0 VERDADERO 1588 1,940 1,588 0 352 VERDADERO 2666 10 -S/. 50.00S/. 98.43S/. 148.43S/. 9 2666 0 VERDADERO 1646 2,020 1,646 0 374 VERDADERO 2706 11 -S/. 50.00S/. 104.67S/. 154.67S/. 10 2706 0 VERDADERO 1686 1,850 1,686 0 164 VERDADERO 1717 12 -S/. 50.00S/. 45.96S/. 95.96S/. 11 1717 0 VERDADERO 697 850 697 0 153 VERDADERO 1838 13 -S/. 50.00S/. 42.89S/. 92.89S/. 12 1838 0 VERDADERO 818 850 818 0 32 VERDADERO 4080 14 -S/. 50.00S/. 9.04S/. 59.04S/.

Simulacion de inventarios con ventas perdidas: Sku CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2 CEP

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Tabla 69. Cuadro comparativo modelo propuesto vs ventas reales SKU: CEP. COLGATE ULTRA PREMIER MD

199

Apreciamos de nuevo, que el costo optimo del modelo es S/. 1234 nuevos soles

y el costo del modelo ya con datos reales fue de S/. 1700 nuevos soles que es el

costo si se hubiera implementado el modelo ideal. Nótese que hay una margen o

diferencia esperada producto del error que tienen todos los métodos de

pronósticos.

Adicionalmente veremos que el margen no solo está contemplado por el hecho

de tener un error en el modelo, si no que este error está dentro del rango

esperado como se podrá apreciar en la Figura. 27.



Actual S/. 2675


Real Vs

Simulado

S/. 1519

Figura 27. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU: CEP. COLGATE ULTRA PREMIER MD

200

El ahorro real fue de: S/. 2657 – S/. 1519 = S/. 1138

3.1.10. SKU: Jabón Palmolive x 75 g

Tabla 70. Ventas en unidades SKU JABON PALMOLIVE x 75 gr AÑOS 2007 - 2011

VENTAS EN UNIDADES Año JAB. PALMOLIVE 75 GR.

ENERO 2007 298

FEBRERO 2007 288

MARZO 2007 183

ABRIL 2007 111

MAYO 2007 152

JUNIO 2007 78

JULIO 2007 96

AGOSTO 2007 137

SEPTIEMBRE 2007 229

OCTUBRE 2007 174

NOVIEMBRE 2007 95

DICIEMBRE 2007 70

ENERO 2008 331

FEBRERO 2008 327

MARZO 2008 210

ABRIL 2008 158

MAYO 2008 171

JUNIO 2008 71

JULIO 2008 107

AGOSTO 2008 156

SEPTIEMBRE 2008 263

OCTUBRE 2008 248

NOVIEMBRE 2008 96

DICIEMBRE 2008 71

ENERO 2009 330

FEBRERO 2009 295

MARZO 2009 278

ABRIL 2009 126

MAYO 2009 171

JUNIO 2009 209

JULIO 2009 80

AGOSTO 2009 178

SEPTIEMBRE 2009 245

OCTUBRE 2009 266

NOVIEMBRE 2009 127

201

DICIEMBRE 2009 80

ENERO 2010 232

FEBRERO 2010 220

MARZO 2010 185

ABRIL 2010 142

MAYO 2010 126

JUNIO 2010 133

JULIO 2010 146

AGOSTO 2010 180

SEPTIEMBRE 2010 266

OCTUBRE 2010 254

NOVIEMBRE 2010 187

DICIEMBRE 2010 84

ENERO 2011 245

FEBRERO 2011 235

MARZO 2011 185

ABRIL 2011 187

MAYO 2011 162

JUNIO 2011 157

JULIO 2011 116

AGOSTO 2011 191

SEPTIEMBRE 2011 206

OCTUBRE 2011 222

NOVIEMBRE 2011 113

DICIEMBRE 2011 90


JABON PALMOLIVE x 75 gr Se utilizará el método Geométrico, que es el método

utilizado para este tipo de análisis.


202

Para el producto JABON PALMOLIVE x 75 gr, el cálculo fue:



n = 5 años (2007-2011).


La tasa de rendimiento anual promedio del producto: JABON PALMOLIVE x 75 gr

fue de 2.5 % observándose que el crecimiento en este producto fue muy bajo,

prácticamente irrelevante, lo que explica que el producto tiene un

comportamiento estacional.

203

Situación actual:

Para el presente SKU, la forma actual de pedir, se incurre en costos de S/. 2049 nuevos soles. Con el método o la forma actual de pedir en el

distribuidor, se observa que, de todo el ciclo de ventas anual ,6 meses se genera un “short cost” causando insatisfacciones tanto dentro como

fuera de la empresa. Podemos apreciar nuevamente que el modelo sugiere no realizar pedido alguno en los meses Enero, Abril, Julio, Agosto,

Noviembre y Diciembre (1,4, 7, 8, 11,12)





Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 350 350 0 245 105 0 FALSO 105 0 74.38S/. -S/. -S/. 74.38S/. 2 105 105 0 235 0 130 VERDADERO 180 4 -S/. 50.00S/. 221.00S/. 271.00S/. 3 180 0 FALSO 0 185 0 185 VERDADERO 360 5 -S/. 50.00S/. 314.50S/. 364.50S/. 4 360 0 VERDADERO 180 187 0 7 FALSO 180 0 -S/. -S/. 11.90S/. 11.90S/. 5 180 0 VERDADERO 180 162 18 0 VERDADERO 198 7 12.75S/. 50.00S/. -S/. 62.75S/. 6 198 18 FALSO 0 157 0 139 VERDADERO 360 8 -S/. 50.00S/. 236.30S/. 286.30S/. 7 360 0 VERDADERO 180 116 64 0 FALSO 244 0 45.33S/. -S/. -S/. 45.33S/. 8 244 64 VERDADERO 180 191 53 0 FALSO 53 0 37.54S/. -S/. -S/. 37.54S/. 9 53 53 FALSO 0 206 0 153 VERDADERO 180 11 -S/. 50.00S/. 260.10S/. 310.10S/. 10 180 0 FALSO 0 222 0 222 VERDADERO 360 12 -S/. 50.00S/. 377.40S/. 427.40S/. 11 360 0 VERDADERO 180 113 67 0 FALSO 247 0 47.46S/. -S/. -S/. 47.46S/. 12 247 67 VERDADERO 180 90 157 0 FALSO 157 0 111.21S/. -S/. -S/. 111.21S/.

Sistema actual de Inventarios con ventas perdidas: Sku JAB. PALMOLIVE 75GR. CAJA * 72

Menu

Tabla 71. Modelo actual de inventarios - SKU JABON PALMOLIVE x 75 gr

204

Comportamiento de los datos de ventas usando PREDICTOR de Crystal Ball: SKU Jabón

Palmolive 75 gr.

Analizaremos el comportamiento de los datos, a fin de determinar si hay estacionalidad o

tendencia de nuestros datos de ventas.

La información que nos brinda la herramienta PREDICTOR, se puede apreciar que

los datos tienen comportamiento estacional. Adicionalmente el mismo programa

nos proporciona un mensaje mencionando si hay o no estacionalidad de los datos

(Nótese el mensaje situado en la parte inferior de la Figura. 28)

Es importante ahora saber, si esa estacionalidad se puede predecir a través de un

método determinado. Para ellos se procederá con la evaluación que nos

proporciona la misma herramienta PREDICTOR.

Figura 28. Serie de tiempo - SKU JABON PALMOLIVE x 75 gr

205

Serie de

Predictor

Serie: Serie 1

Resumen:

Mejor método

Multiplicativo de Holt-

Winters




49 242 334

426

50 225 318

411

51 149 242

336

52 59 153

247

53 83 177

271

54 48 143

239

55 31 129

226

56 93 191

289

57 197 295

393

58 174 272

371

59 58 154

250

60 -6 91

188

61 263 363

462

62 243 345 447

Tabla 72. Reporte detallado PREDICTOR - SKU JABON PALMOLIVE x 75 gr

206

Datos históricos:


Valores de datos 48

Mínimo

70

Media

180

Máximo

331


Ljung-Box


Estacionalidad


Valores filtrados 0


Método Rango MAPE

Multiplicativo de Holt-Winters Mejor

16.65%


17.12%


Método RMSE MAD

Multiplicativo de Holt-Winters 47

32


32



Multiplicativo de Holt-Winters 0.3325

1.44


1.52





0.0023

Beta

0.9352

Gamma

0.3228


0.0217

Gamma

0.4281


0.0088

Gamma 0.4262

207

El método que mejor explica el comportamiento de los datos históricos para el

producto o SKU Jabón Palmolive de 75 gr, es el método Multiplicativo de Holt

Winters con un error medio porcentual absoluto (MAPE) de 16.65%

Este método, se utiliza cuando los datos tienen un comportamiento estacional.

208

Simulación de ventas:

El modelo de simulación Crystal Ball estima un costo total de inventarios de S/. 875 nuevos soles.

Se empezará el ciclo de ventas anual con un inventario inicial de 602 unidades. Advertimos también que de los 12 meses solo en un mes se

generó nuevamente un “short cost”. El modelo sugiere realizar los pedidos durante todo el ciclo de ventas.

Supuestos


334 318 242 153 177 143 129 191 295 272 154 91 363 345

Costo pedir 50.00S/. Inventario Inicial JAB. PALMOLIVE 75 GR.

CAJA 72602 Unidad

Costo almacenar 0.71S/. Costo total anual:JAB. PALMOLIVE 75GR. CAJA * 72




Simulacion de inventarios con ventas perdidas: Sku JAB. PALMOLIVE 75GR. CAJA * 72

Menu

Tabla 73. Modelo de simulación de las ventas SKU JABON PALMOLIVE x 75 g

209

El modelo de simulación planteado para este producto o SKU, toma como base el

valor del inventario inicial sugerido por la herramienta OPTQUEST que en el modelo

funciona como variable de decisión.

En este caso el valor del inventario inicial es: 602 unidades y con ello se espera, cual

es el valor más probable del costo de inventarios, producto de la simulación de los

1000 escenarios que realiza Crystal Ball.

Se aprecia el detalle cómo se calcularon estos datos, con la herramienta

OPTQUEST.

Tabla 75. Previsión: Costo total anual: JAB. PALMOLIVE 75GR. CAJA * 72

Libro principal: 10-Simulacion de SKU's- JAB. PALMOLIVE 75GR. CAJA 72.xlsm

Resumen:


Costo total anual: JAB. PALMOLIVE 75GR. CAJA * 72 ha mejorado de S/. 2.126,41 a

S/.

1.171,57; un cambio de 44,90%

Objetivos

Mejor

solución:

Minimizar el/la Media de Costo total anual: JAB. PALMOLIVE

75GR. CAJA * 72

S/.

1,171.57


Mejor

Tabla 74. Reporte gráfico detallado HERRAMIENTA OPTQUEST - SKU JABON PALMOLIVE x 75 g

210

solución:

Inventario Inicial JAB. PALMOLIVE 75 GR. CAJA 72

602.00

Fin de los resultados de Herramienta

OptQuest

Resumen:

El rango completo es de S/. 753,27

a S/. 2.591,33


Después de 1.000 pruebas, el error estándar de la media es

S/. 12,68

211

Estadísticas:

Valores de

previsión

Precisión

Pruebas

1,000

Caso base

S/. 13,725.31

Media

S/. 1,171.57

2.79%

Mediana

S/. 953.92

4.04%

Modo

---


6.02%

Varianza

S/.

160,783.84

Sesgo

1.09

Curtosis

3.18

Coeficiente de

variabilidad 0.3423

Mínimo

S/. 753.27

Máximo

S/. 2,591.33



Percentiles:

Valores de

previsión

Precisión

0%

S/. 753.27

10%

S/. 822.04

0.89%

20%

S/. 847.20

1.03%

30%

S/. 873.88

1.20%

40%

S/. 904.78

1.16%

50%

S/. 953.45

4.04%

60%

S/. 1,121.68

7.74%

70%

S/. 1,327.74

4.81%

80%

S/. 1,555.32

4.61%

90%

S/. 1,809.34

4.22%

100%

S/. 2,591.33

212

En resumen, la herramienta OPTQUEST, brinda información de la variable de

decisión: inventario inicial. Nos indica que el ciclo de ventas debe empezar con 602

cajas de jabón Palmolive, devolviendo un costo de inventario de S/. 1171 nuevos

soles.

213


Se observa ahora, como resultaron los costos reales (con los datos históricos) y lo que hubiera pasado si se implementaba el modelo

de simulación.

Tabla 76. Cuadro comparativo modelo propuesto vs ventas reales SKU JABON PALMOLIVE x 75 gr

Costo pedir 50.00S/.

Inventario Inicial JAB. PALMOLIVE 75GR. CAJA * 72

602 Unidad


Costo total anual: JAB. PALMOLIVE 75GR. CAJA * 72



Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Realmente Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 602 602 0 245 332 357 0 FALSO 357 0 252.88S/. -S/. -S/. 252.88S/. 2 357 357 FALSO 0 235 318 122 0 VERDADERO 243 4 86.42S/. 50.00S/. -S/. 136.42S/. 3 243 122 FALSO 0 185 243 0 63 VERDADERO 276 5 -S/. 50.00S/. 107.10S/. 157.10S/. 4 276 0 VERDADERO 154 187 154 0 33 VERDADERO 296 6 -S/. 50.00S/. 55.81S/. 105.81S/. 5 296 0 VERDADERO 175 162 175 13 0 VERDADERO 266 7 8.93S/. 50.00S/. -S/. 58.93S/. 6 266 13 VERDADERO 132 157 145 0 12 VERDADERO 249 8 -S/. 50.00S/. 21.24S/. 71.24S/. 7 249 0 VERDADERO 128 116 128 12 0 VERDADERO 314 9 8.46S/. 50.00S/. -S/. 58.46S/. 8 314 12 VERDADERO 181 191 193 2 0 VERDADERO 414 10 1.22S/. 50.00S/. -S/. 51.22S/. 9 414 2 VERDADERO 291 206 292 86 0 VERDADERO 392 11 61.15S/. 50.00S/. -S/. 111.15S/. 10 392 86 VERDADERO 184 222 270 48 0 VERDADERO 274 12 34.16S/. 50.00S/. -S/. 84.16S/. 11 274 48 VERDADERO 104 113 153 40 0 VERDADERO 215 13 27.99S/. 50.00S/. -S/. 77.99S/. 12 215 40 VERDADERO 54 90 93 3 0 VERDADERO 3181 14 2.37S/. 50.00S/. -S/. 52.37S/.

Simulacion de inventarios con ventas perdidas: Sku JAB. PALMOLIVE 75GR. CAJA * 72

Menu

El cuadro muestra, la comparación de los datos reales de ventas y los que se propuso con el modelo ideal de simulación. La eficacia del método

se contempla al comparar los costos utilizando ambos tipos de datos. El costo del modelo óptimo de simulación es S/. 1172 nuevos soles,

mientras que con el modelo real con es: S/. 1217 nuevos soles. Este costeo nace a partir de considerar las ventas propuestas como cantidad a

pedir a Colgate.

214

Se verá ahora, si el valor S/. 1217 nuevos soles, está contemplado dentro del

rango o margen de error esperado por el pronóstico:

Como se puede apreciar en la figura. 29, el costo real si hubiéramos

implementado el modelo de pronóstico, está dentro del rango esperado.

Se reitera que este margen o diferencia entre el modelo de simulación óptimo y

el costeo ya con datos reales, está contemplado en el margen de error

porcentual medio absoluto o MAPE que tiene todo método de pronóstico.


Método Costo Anual en nuevos soles.

Actual S/. 2049




soles.

Figura 29. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU JABON PALMOLIVE x 75 gr

215

3.1.11. SKU: Jabón Protex X 130 g

Tabla 77. Ventas en unidades SKU JABON PROTEX x 130 gr AÑOS 2007 - 2011

VENTAS EN UNIDADES Año JAB. PROTEX 130 gr

ENERO 2007 243

FEBRERO 2007 186

MARZO 2007 101

ABRIL 2007 146

MAYO 2007 108

JUNIO 2007 184

JULIO 2007 152

AGOSTO 2007 124

SEPTIEMBRE 2007 134

OCTUBRE 2007 159

NOVIEMBRE 2007 97

DICIEMBRE 2007 71

ENERO 2008 248

FEBRERO 2008 196

MARZO 2008 104

ABRIL 2008 149

MAYO 2008 114

JUNIO 2008 190

JULIO 2008 155

AGOSTO 2008 131

SEPTIEMBRE 2008 138

OCTUBRE 2008 162

NOVIEMBRE 2008 102

DICIEMBRE 2008 73

ENERO 2009 275

FEBRERO 2009 196

MARZO 2009 140

ABRIL 2009 137

MAYO 2009 145

JUNIO 2009 214

JULIO 2009 135

AGOSTO 2009 243

SEPTIEMBRE 2009 179

OCTUBRE 2009 135

NOVIEMBRE 2009 107

DICIEMBRE 2009 80

ENERO 2010 228

FEBRERO 2010 262

MARZO 2010 129

216

ABRIL 2010 147

MAYO 2010 185

JUNIO 2010 122

JULIO 2010 211

AGOSTO 2010 136

SEPTIEMBRE 2010 138

OCTUBRE 2010 130

NOVIEMBRE 2010 241

DICIEMBRE 2010 90

ENERO 2011 252

FEBRERO 2011 213

MARZO 2011 158

ABRIL 2011 143

MAYO 2011 91

JUNIO 2011 202

JULIO 2011 104

AGOSTO 2011 187

SEPTIEMBRE 2011 183

OCTUBRE 2011 86

NOVIEMBRE 2011 213

DICIEMBRE 2011 88


JABON PROTEX x 130 Se utilizará el método Geométrico, que es el método

utilizado para este tipo de análisis.


217

Para nuestro producto JABON PROTEX x 130, el cálculo fue:



n = 5 años (2007-2011).


La tasa de rendimiento anual promedio del producto: JABON PROTEX x 130 fue

de 2.5 % observándose que el crecimiento en este producto fue muy bajo,

prácticamente irrelevante, lo que sugiere que el producto tiene un

comportamiento estacional.

218

Situación actual.

En el presente cuadro, se aprecia que los costos totales de inventarios son de S/. 2755 nuevos soles. Adicionalmente se observa que, de todo el ciclo de ventas

anual, en 8 meses se genera un “short cost” causando insatisfacciones y mala imagen a la empresa. Podemos apreciar nuevamente que el modelo sugiere no

realizar pedido alguno en los meses Marzo, Mayo, Julio, Octubre y Diciembre (3,5,7,10,12).





Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 145 145 0 252 0 107 VERDADERO 168 3 -S/. 50.00S/. 308.16S/. 358.16S/. 2 168 0 0 213 0 213 VERDADERO 336 4 -S/. 50.00S/. 613.44S/. 663.44S/. 3 336 0 VERDADERO 168 158 10 0 FALSO 178 0 12.00S/. -S/. -S/. 12.00S/. 4 178 10 VERDADERO 168 143 35 0 VERDADERO 203 6 42.00S/. 50.00S/. -S/. 92.00S/. 5 203 35 FALSO 0 91 0 56 FALSO 168 0 -S/. -S/. 161.28S/. 161.28S/. 6 168 0 VERDADERO 168 202 0 34 VERDADERO 168 8 -S/. 50.00S/. 97.92S/. 147.92S/. 7 168 0 FALSO 0 104 0 104 FALSO 168 0 -S/. -S/. 299.52S/. 299.52S/. 8 168 0 VERDADERO 168 187 0 19 VERDADERO 168 10 -S/. 50.00S/. 54.72S/. 104.72S/. 9 168 0 FALSO 0 183 0 183 VERDADERO 336 11 -S/. 50.00S/. 527.04S/. 577.04S/. 10 336 0 VERDADERO 168 86 82 0 FALSO 250 0 98.40S/. -S/. -S/. 98.40S/. 11 250 82 VERDADERO 168 213 37 0 VERDADERO 205 13 44.40S/. 50.00S/. -S/. 94.40S/. 12 205 37 FALSO 0 88 0 51 FALSO 168 0 -S/. -S/. 146.88S/. 146.88S/.

Sistema actual de Inventarios con ventas perdidas: JAB. PROTEX 130GR. CAJA *72

Menu

Tabla 78. Modelo actual de inventarios - SKU JABON PROTEX x 130 g

219

Comportamiento de los datos de ventas usando el PREDICTOR de Crystal Ball: SKU JABON

PROTEX x 130

Se analiza el comportamiento de los datos para identificar si hay un patrón

recurrente.

La herramienta Predictor de Crystal Ball, identifica nuevamente estacionalidad en

los datos históricos de este producto o SKU con una periodicidad de 12 meses.

A continuación se realizará el análisis del método adecuado para poder pronosticar

las ventas de la mejor forma o con el menor margen de error.

Tabla 79. Serie de tiempo - SKU JABON PROTEX x 130 gr

220

Serie: Serie 1

Resumen:

Mejor método

Aditivo

estacional




Superior:

97,5%

49 181 260

338

50 124 203

281

51 38 118

198

52 81 163

244

53 42 125

208

54 117 201

284

55 82 169

255

56 53 141

228

57 61 151

240

58 83 176

268

59 20 114

207

60 -8 88

184

61 161 260

358

62 104 203 302

Tabla 80. Reporte detallado PREDICTOR - SKU JABON PROTEX x 130 gr

221

Datos históricos:


Valores de datos 48

Mínimo

71

Media

156

Máximo

275


Ljung-Box


Estacionalidad


Valores filtrados 0


Método Rango MAPE

Aditivo estacional Mejor

13.90%


14.21%


Método RMSE MAD


25


25


Método U de Theil

Durbin-

Watson


2.52


2.49




0.0398

222

Gamma

0.0010


0.0028

Beta

0.9790

Gamma

0.0659


0.0034

Gamma 0.0830

El método ADITIVO ESTACIONAL es el que nos proporciona el menor error

porcentual medio absoluto o MAPE (13.90%) respecto a los demás métodos de

pronosticar.

223



Se debe considerar como inventario inicial 4213 unidades. Se aprecia que de los 12 meses solo en un mes se generó nuevamente un

“short cost” (Penalidad generada contra la empresa por no abastecerse a tiempo con la cantidad necesaria). El modelo sugiere realizar

los pedidos durante todo el ciclo de ventas, es decir de enero a diciembre.

Supuestos


260 203 118 163 125 201 169 141 151 176 114 88 260 203

Costo pedir 50.00S/. Inventario Inicial JAB.

PROTEX 130GR. CAJA 72


Costo total anual: JAB. PROTEX 130GR. CAJA *72




Simulacion de inventarios con ventas perdidas: JAB. PROTEX 130GR. CAJA *72

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Tabla 81. Modelo de simulación de las ventas SKU JABON PROTEX x 130 gr

224

El modelo toma como base 455 unidades de Jabón Protex para empezar el ciclo

de ventas. Dicha cantidad la proporciona la herramienta PROQUEST, pues ahí se

configuró la variable de decisión: NIVEL DE INVENTARIOS INICIAL.

Veamos el reporte de dicha herramienta.

Libro principal: 11-Simulacion de SKU’s- JAB. PROTEX 130GR. CAJA 72.xlsm

Resumen:


Costo total anual: JAB. PROTEX 130GR. CAJA *72 ha mejorado de S/. 1.626,05 a S/.

1.271,30; un cambio de 21,82%

Tabla 82. Reporte gráfico detallado HERRAMIENTA OPTQUEST – SKU JABON PROTEX x 130 g

225

Previsión: Costo total anual: JAB. PROTEX 130GR. CAJA *72

Resumen:


3.383,99



Estadísticas:

Valores de

previsión

Precisión

Pruebas

1,000

Caso base

S/. 1,711.81

Media

S/. 1,271.30

3.39%

Mediana

S/. 1,013.10

2.13%

Modo

---


7.41%

Varianza

S/. 279,658.34

Sesgo

1.49

Curtosis

4.30


Mínimo

S/. 761.66

Máximo

S/. 3,383.99



226

Previsión: Costo total anual: JAB. PROTEX 130GR. CAJA *72

Percentiles:

Valores de

previsión

Precisión

0%

S/. 761.66

10%

S/. 861.48

0.90%

20%

S/. 891.14

1.25%

30%

S/. 928.68

1.21%

40%

S/. 965.42

1.73%

50%

S/. 1,012.86

2.13%

60%

S/. 1,108.38

4.71%

70%

S/. 1,336.66

9.06%

80%

S/. 1,663.48

7.27%

90%

S/. 2,176.08

7.30%

100%

S/. 3,383.99

227


Se analizará ahora, cuáles fueron los costos ya reales (datos históricos) y lo que hubiera pasado si se implementaba el

modelo de simulación.

La tabla. 83 contempla, la comparación de los datos reales de ventas y los que se propuso con el modelo ideal de simulación. La

eficacia del método lo podríamos contemplar al comparar los costos utilizando ambos tipos de datos. El costo del modelo óptimo de

simulación es S/. 1271 nuevos soles, mientras que con modelo real es: S/. 1756 nuevos soles. (Este costeo nace a partir de

considerar las ventas propuestas como cantidad a pedir al proveedor y las ventas reales como parte del manejo del inventario en sí,

es decir considerando ventas y compras reales)

Costo pedir 50.00S/. Inventario Inicial JAB. PROTEX

130GR. CAJA 72455 Unidad

Costo almacenar 1.20S/. Costo total anual: JAB. PROTEX 130GR. CAJA *72



Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Realmente Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 455 455 0 252 263 203 0 VERDADERO 205 3 243.60S/. 50.00S/. -S/. 293.60S/. 2 205 203 FALSO 0 213 205 0 10 VERDADERO 121 4 -S/. 50.00S/. 28.80S/. 78.80S/. 3 121 0 VERDADERO 119 158 119 0 39 VERDADERO 163 5 -S/. 50.00S/. 112.01S/. 162.01S/. 4 163 0 VERDADERO 161 143 161 18 0 VERDADERO 126 6 21.58S/. 50.00S/. -S/. 71.58S/. 5 126 18 VERDADERO 106 91 124 33 0 VERDADERO 202 7 39.02S/. 50.00S/. -S/. 89.02S/. 6 202 33 VERDADERO 167 202 199 0 3 VERDADERO 169 8 -S/. 50.00S/. 7.23S/. 57.23S/. 7 169 0 VERDADERO 167 104 167 63 0 VERDADERO 140 9 75.47S/. 50.00S/. -S/. 125.47S/. 8 140 63 VERDADERO 76 187 138 0 49 VERDADERO 152 10 -S/. 50.00S/. 139.81S/. 189.81S/. 9 152 0 VERDADERO 150 183 150 0 33 VERDADERO 177 11 -S/. 50.00S/. 93.73S/. 143.73S/. 10 177 0 VERDADERO 175 86 175 89 0 VERDADERO 117 12 106.40S/. 50.00S/. -S/. 156.40S/. 11 117 89 VERDADERO 26 213 115 0 98 VERDADERO 88 13 -S/. 50.00S/. 282.23S/. 332.23S/. 12 88 0 VERDADERO 86 88 86 0 2 VERDADERO 3062 14 -S/. 50.00S/. 6.23S/. 56.23S/.

Simulacion de inventarios con ventas perdidas: Sku JAB. PROTEX 130GR. CAJA *72

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Tabla 83. Cuadro comparativo modelo propuesto vs ventas reales SKU JABON PROTEX x 130 gr

228

Se observa nuevamente, que entre los montos de S/. 1271 nuevos soles, que es

el costo ideal del modelo y S/. 1756 nuevos soles, que es en sí el costo si se

hubiera implementado el modelo ideal, la diferencia es mínima. Ello se debe a

que el error porcentual medio absoluto (MAPE) también lo es.

Adicionalmente se aprecia que el margen de error no solo está contemplado por

el simple hecho de tener un error en el modelo, si no que adicionalmente este

error está dentro del rango esperado como se puede apreciar en la Figura. 30.



Actual S/. 2755



Ahorro real: S/. 2755 nuevos soles – S/. 1756 nuevos soles. = S/. 999 nuevos

soles

Figura 30. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU JABON PROTEX x 130 g

229

3.1.12. SKU: Suavitel Soflan Adiós Al Planchado 80 ml

Tabla 84. Ventas en unidades SKU SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80 ml AÑOS 2007 - 2011

VENTAS EN

UNIDADES Año SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80 ml.

ENERO 2007 45

FEBRERO 2007 48

MARZO 2007 40

ABRIL 2007 60

MAYO 2007 65

JUNIO 2007 68

JULIO 2007 72

AGOSTO 2007 75

SEPTIEMBRE 2007 80

OCTUBRE 2007 85

NOVIEMBRE 2007 86

DICIEMBRE 2007 90

ENERO 2008 89

FEBRERO 2008 120

MARZO 2008 78

ABRIL 2008 67

MAYO 2008 75

JUNIO 2008 82

JULIO 2008 144

AGOSTO 2008 156

SEPTIEMBRE 2008 174

OCTUBRE 2008 180

NOVIEMBRE 2008 162

DICIEMBRE 2008 170

ENERO 2009 165

FEBRERO 2009 160

MARZO 2009 170

ABRIL 2009 172

MAYO 2009 180

JUNIO 2009 165

JULIO 2009 250

AGOSTO 2009 201

SEPTIEMBRE 2009 245

OCTUBRE 2009 268

NOVIEMBRE 2009 255

DICIEMBRE 2009 240

ENERO 2010 285

FEBRERO 2010 366

MARZO 2010 250

ABRIL 2010 165

230

MAYO 2010 201

JUNIO 2010 175

JULIO 2010 144

AGOSTO 2010 228

SEPTIEMBRE 2010 232

OCTUBRE 2010 229

NOVIEMBRE 2010 220

DICIEMBRE 2010 215

ENERO 2011 270

FEBRERO 2011 179

MARZO 2011 131

ABRIL 2011 278

MAYO 2011 245

JUNIO 2011 210

JULIO 2011 234

AGOSTO 2011 249

SEPTIEMBRE 2011 272

OCTUBRE 2011 212

NOVIEMBRE 2011 308

DICIEMBRE 2011 280

231


SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80 ml AÑOS 2007 - 2011 Se utilizará

el método Geométrico, que es el método utilizado para este tipo de análisis.


Para el producto SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80 ml, el cálculo fue:



n = 5 años (2007-2011).

r = tasa de crecimiento anual promedio = (2868 /814) (1/(5-1) -1 = 37%

La tasa de rendimiento anual promedio del producto: SUAVITEL SOFLAN ADIOS

AL PLANCHADO 80 ml AÑOS 2007 - 2011 fue de 37 % observándose que el

crecimiento en este producto fue bueno y muy importante. Además, este

porcentaje sugiere que el producto tiene un comportamiento tendencial.

232

Situación Actual

Con la gestión de abastecimiento actual, se proyecta los costos en S/. 2274 nuevos soles (costo almacenar + costo de pedir + costo venta perdida). Así mismo, se

observa que, de todo el ciclo de ventas anual, en siete meses se genera un “short cost” causando insatisfacciones tanto personal de ventas como a clientes. Se

aprecia nuevamente que el modelo sugiere no realizar pedido alguno en los meses Marzo, Junio, Septiembre y Diciembre.





Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 188 188 0 270 0 82 VERDADERO 226 3 -S/. 50.00S/. 131.20S/. 181.20S/. 2 226 0 0 179 0 179 VERDADERO 452 4 -S/. 50.00S/. 286.40S/. 336.40S/. 3 452 0 VERDADERO 226 131 95 0 FALSO 321 0 63.33S/. -S/. -S/. 63.33S/. 4 321 95 VERDADERO 226 278 43 0 VERDADERO 269 6 28.67S/. 50.00S/. -S/. 78.67S/. 5 269 43 FALSO 0 245 0 202 VERDADERO 452 7 -S/. 50.00S/. 323.20S/. 373.20S/. 6 452 0 VERDADERO 226 210 16 0 FALSO 242 0 10.67S/. -S/. -S/. 10.67S/. 7 242 16 VERDADERO 226 234 8 0 VERDADERO 234 9 5.33S/. 50.00S/. -S/. 55.33S/. 8 234 8 FALSO 0 249 0 241 VERDADERO 452 10 -S/. 50.00S/. 385.60S/. 435.60S/. 9 452 0 VERDADERO 226 272 0 46 FALSO 226 0 -S/. -S/. 73.60S/. 73.60S/. 10 226 0 VERDADERO 226 212 14 0 VERDADERO 240 12 9.33S/. 50.00S/. -S/. 59.33S/. 11 240 14 FALSO 0 308 0 294 VERDADERO 452 13 -S/. 50.00S/. 470.40S/. 520.40S/. 12 452 0 VERDADERO 226 280 0 54 FALSO 226 0 -S/. -S/. 86.40S/. 86.40S/.

Sistema actual de Inventarios con ventas perdidas: SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80ML..C144

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Tabla 85. Modelo actual de inventarios - SKU SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80 ml

233

Comportamiento de los datos de ventas usando PREDICTOR DE CRYSTAL BALL.

Si la herramienta PREDICTOR detecta patrón de datos NO ESTACIONAL, los métodos

a evaluar serían: Promedio Móvil Simple, Promedio Móvil doble, Suavización

exponencial Simple o Suavización exponencial doble o métodos de autoregresion

(ARIMA). El método ideal para este caso es: ARIMA

Resumen:

Mejor método

ARIMA(0,1,0)


Figura 31. Serie de tiempo - SKU SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80 ml

234

Tabla 86. Reporte detallado PREDICTOR - SKU SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80 ml


Periodo

Inferior:

2,5% Previsión

Superior:

97,5%

49 145 215

285

50 115 215

315

51 93 215

337

52 74 215

356

53 58 215

372

54 43 215

387

55 29 215

401

56 16 215

414

57 4 215

426

58 -8 215

438

59 -18 215

448

60 -29 215

459

61 -39 215

469

62 -48 215 478

Datos históricos:


Valores de datos 48

Mínimo

40

Media

156

Máximo

366


Ljung-Box


Estacionalidad


Valores filtrados 0


ARIMA Estadísticas


BIC

7.16 *

AIC

7.16

AICc 7.16

235

* Se utiliza para la selección de modelo


Método Rango MAPE

ARIMA(0,1,0)

Mejor

13.94%

Promedio móvil simple 2.º

13.94%

Suavizado exponencial simple 3.º 13.94%

Método RMSE MAD

ARIMA(0,1,0)

36

23

Promedio móvil simple 36

23

Suavizado exponencial simple 36 23

Método U de Theil

Durbin-

Watson

ARIMA(0,1,0)

1.00

2.28

Promedio móvil simple 1.00

2.28

Suavizado exponencial simple 0.9999 2.28



ARIMA(0,1,0)

---

---

Promedio móvil simple Orden

1

Suavizado exponencial simple Alfa 0.9990

El mejor método para poder pronosticar las ventas de este SKU, es ARIMA cono

13.94% de error porcentual medio absoluto (MAPE)

236



Se debe considerar como inventario inicial 381 unidades. Notamos que de los 12 meses solo en dos se generó “short cost” (venta perdida o

penalidad por no abastecerme con la cantidad necesaria). El modelo sugiere realizar los pedidos durante todo el ciclo de ventas, como ya hemos

apreciado en SKU’s anteriores.

Supuestos


180 315 151 231 336 330 240 46 281 292 365 216 238 218


SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL

PLANCHADO 80ML.C144

381 Unidad


Costo total anual: SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80ML..C144



Inicial Inicial Recibido? recibidas demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost381 381 0 180 201 0 VERDADERO 315 3 134.31S/. 50.00S/. -S/. 184.31S/. 315 201 FALSO 0 315 0 113 VERDADERO 264 4 -S/. 50.00S/. 181.12S/. 231.12S/. 264 0 VERDADERO 151 151 0 0 VERDADERO 345 5 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 345 0 VERDADERO 231 231 0 0 VERDADERO 449 6 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 449 0 VERDADERO 336 336 0 0 VERDADERO 443 7 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 443 0 VERDADERO 330 330 0 0 VERDADERO 353 8 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 353 0 VERDADERO 240 240 0 0 FALSO 113 0 -S/. -S/. -S/. -S/. 113 0 VERDADERO 46 46 0 0 VERDADERO 348 10 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 348 0 FALSO 0 281 0 281 VERDADERO 640 11 -S/. 50.00S/. 449.23S/. 499.23S/. 640 0 VERDADERO 292 292 0 0 VERDADERO 713 12 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 713 0 VERDADERO 365 365 0 0 FALSO 348 0 -S/. -S/. -S/. -S/. 348 0 VERDADERO 216 216 0 0 VERDADERO 370 14 -S/. 50.00S/. -S/. 50.00S/. 370 0 FALSO 0 238 0 238 VERDADERO 587 15 -S/. 50.00S/. 380.37S/. 430.37S/. 587 0 VERDADERO 218 218 0 0 FALSO 370 0 -S/. -S/. -S/. -S/.

Simulacion de inventarios con ventas perdidas:SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80ML.C144

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Tabla 87. Modelo de simulación de las ventas SKU SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80 ml

237

Resultados del análisis con HERRAMIENTA OPTQUEST:

Tabla 88. Reporte gráfico detallado HERRAMIENTA OPTQUEST - SKU SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80 ml

Resumen:


Costo total anual: SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80ML.C144 ha mejorado de S/.

1.335,02 a S/. 1.164,56; un cambio de

12,77%

Objetivos

Mejor

solución:

Minimizar el/la Media de Costo total anual: SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL

PLANCHADO 80ML.C144

S/. 1,164.56

nuevos soles


Mejor

solución:

Inventario Inicial SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80ML.C144

368

unidades



mejor solución

Previsión: Costo total anual: SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80Ml

Resumen:


3.066,41


238


Estadísticas:

Valores de

previsión

Precisión

Pruebas

1,000

Caso base

S/. 1,030.67

Media

S/. 1,164.56

3.30%

Mediana

S/. 982.25

9.34%

Modo

---


6.50%

Varianza

S/. 222,637.07

Sesgo

1.12

Curtosis

3.55


Mínimo

S/. 630.97

Máximo

S/. 3,066.41



239

Previsión: Costo total anual: SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80ML.

Percentiles:

Valores de

previsión

Precisión

0%

S/. 630.97

10%

S/. 740.98

1.24%

20%

S/. 769.23

1.17%

30%

S/. 802.38

1.67%

40%

S/. 845.88

2.78%

50%

S/. 982.18

9.34%

60%

S/. 1,150.59

5.15%

70%

S/. 1,343.19

6.58%

80%

S/. 1,583.78

4.85%

90%

S/. 1,887.47

5.50%

100%

S/. 3,066.41

Se puede apreciar en la tabla. 88 dentro de los objetivos, que con un inventario

inicial sugerido de 368 unidades se obtendría una minimización de los costos de

inventarios a un total de S/. 1164 nuevos soles.

240


Ahora se procederá a comparar en modelo que consolide dos escenarios: LAS VENTAS QUE REALMENTE OCURRIERON Y LAS

VENTAS QUE SE PROPUSIERON COMO PRODUCTO DE LA SIMULACION.

Cabe resaltar que los pronósticos, aun con modelos de simulación están sujetos a error, por esa razón es importante analizar estos

resultados, pues el margen de error al que están sujetos los modelos deben ser los permitidos.


SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO

80ML.C144

381 Unidad


Costo total anual: SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80M



Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Realmente Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 381 381 0 270 212 111 0 VERDADERO 216 3 74.00S/. 50.00S/. -S/. 124.00S/. 2 216 111 FALSO 0 179 216 0 68 VERDADERO 318 4 -S/. 50.00S/. 108.80S/. 158.80S/. 3 318 0 VERDADERO 213 131 213 82 0 VERDADERO 315 5 54.82S/. 50.00S/. -S/. 104.82S/. 4 315 82 VERDADERO 127 278 210 0 68 VERDADERO 323 6 -S/. 50.00S/. 109.26S/. 159.26S/. 5 323 0 VERDADERO 218 245 218 0 27 VERDADERO 315 7 -S/. 50.00S/. 42.98S/. 92.98S/. 6 315 0 VERDADERO 210 210 210 0 0 VERDADERO 326 8 -S/. 50.00S/. 0.68S/. 50.68S/. 7 326 0 VERDADERO 221 234 221 0 13 VERDADERO 317 9 -S/. 50.00S/. 21.53S/. 71.53S/. 8 317 0 VERDADERO 212 249 212 0 37 VERDADERO 314 10 -S/. 50.00S/. 58.98S/. 108.98S/. 9 314 0 VERDADERO 209 272 209 0 63 VERDADERO 316 11 -S/. 50.00S/. 101.11S/. 151.11S/. 10 316 0 VERDADERO 211 212 211 0 1 VERDADERO 330 12 -S/. 50.00S/. 0.88S/. 50.88S/. 11 330 0 VERDADERO 225 308 225 0 83 VERDADERO 316 13 -S/. 50.00S/. 133.25S/. 183.25S/. 12 316 0 VERDADERO 211 280 211 0 69 VERDADERO 3165 14 -S/. 50.00S/. 109.80S/. 159.80S/.

Simulacion de inventarios con ventas perdidas: SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80ML..C144

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Tabla 89. Cuadro comparativo modelo propuesto vs ventas reales SKU SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80 ml

241

Se observa, que el método de pronóstico ideal, fue de 1164, sin embargo cuando ya

analizamos lo que realmente pasó este año, el costo total del manejo de los

inventarios fue: S/. 1416.






Actual S/. 2274




Figura 32. Rango de valores para el Costo Total Anual SKU SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80 ml

242

Cuadro consolidado de métodos utilizados en cada SKU

A continuación, se visualiza los métodos que se utilizaron en cada SKU, según PREDICTOR

de Crystal Ball.

Tabla 90. Consolidado métodos de pronóstico por SKU

PRODUCTO

O SKU

IMAGEN MÉTODO DE PRONÓSTICO

SEGÚN PREDICTOR

ERROR

PORCENTUAL

MEDIO

ABSOLUTO

MAPE

CREMA

DENTAL

COLGATE

HERBAL

WHITENING

90GR

SUAVIZACION

EXPONENCIAL DOBLE

(TENDENCIAL) 12.32%

CREMA

DENTAL

COLGATE

MENTA PURA

75 CC

SARIMA

(ESTACIONAL -

TENDENCIAL) 10.22%

CREMA

DENTAL

COLGATE

TRIPLE

ACCION

75ML

SARIMA

(ESTACIONAL TENDENCIAL)

22.74%

243

CREMA

DENTAL

KOLYNOS

SUPER

BLANCO

75CC

ADITIVO ESTACIONAL

(ESTACIONAL)

4.89%

CREMA

DENTAL

KOLYNOS

HERBAL 90G

SUAVIAZADO EXPONENCIAL

SIMPLE

(TENDENCIAL)

18.91%

CREMA

DENTAL

KOLYNOS

SUPER

BLANCO

100CC

SARIMA

(ESTACIONAL)

12.43%

CREMA

DENTAL

KOLYNOS

SUPER

BLANCO

22CC

SARIMA

(ESTACIONAL)

16.41%

CEPILLO

KOLYNOS

MASTER

PLUS

SARIMA

(ESTACIONAL) 15.18%

244

CEPILLO

ULTRA

PREMIER MD

14*12

MULTIPLICATIVO

ADICIONAL

(ESTACIONAL)

17.59%

JABÓN.

PALMOLIVE

75GR.

MULTIPLICATIVO HOLT –

WINTERS

(ESTACIONAL)

16.65%

JABÓN

PROTEX

130GR.

ADITIVO ESTACIONAL

(ESTACIONAL) 13.90%

SUAVITEL

SOFLAN

ADIOS AL

PLANCHADO

80ML

ARIMA

(ESTACIONAL) 13.94%

245

Cuadro consolidado de costos (actuales, simulados y comparativos)

Tabla 91. Consolidado de costos de inventarios

PRODUCTO O SKU IMAGEN COSTO

ACTUAL

COSTO

SIMULADO

COSTO

REAL AHORRO

CD COLGATE HERBAL

WHITENING 90GR

S/. 5762 S/. 1204 S/. 1630 S/.

4132

CD COLGATE MENTA

PURA 75CC

S/. 2097 S/. 938 S/. 1250 S/. 847

CD COLGATE TRIPLE

ACCION 75ML * 6

DOC

S/. 9447 S/. 2005 S/. 5971 S/.

3476

CD KOLYNOS SUPER

WHITE 75CC

S/. 4080 S/. 1078 S/. 1257 S/.

2823

CD KOLYNOS HERBAL

90G

S/. 2363 S/. 928 S/. 1228 S/.

1153

CD KOLYNOS SUPER

WHITE 100CC

S/. 6744 S/. 1105 S/. 2547 S/.

4197

246

CD KOLYNOS SUPER

WHITE 22CC

S/. 4120 S/. 1213 S/. 1670 S/.

2450

CEP. KOLYNOS

MASTER PLUS 12*14

S/. 2913 S/. 1030 S/. 1700 S/.

1213

CEP. ULTRA PREMIER

MD 14*12GRT.2 CEP

S/. 2675 S/. 1234 S/. 1519 S/.

1138

JAB. PALMOLIVE

75GR. CAJA * 72

S/. 2049 S/. 1171 S/. 1217 S/. 832

JAB. PROTEX 130GR.

CAJA *72

S/. 2755 S/. 1271 S/. 1756 S/. 999

SUAVITEL SOFLAN

ADIOS AL

PLANCHADO 80ML.

C144

S/. 2274 S/. 1164 S/. 1416 S/. 858

247

3.2. Decisiones en contratación de personal

a. Análisis de los datos de ventas y el comportamiento de los vendedores.

El equipo de ventas o fuerza de ventas, actualmente está conformado por

15 vendedores que ejercen la labor de hacer la preventa mes a mes.

Desde luego ellos hacen su mejor esfuerzo por captar la venta diaria y tienen

algunas nociones de cómo se comporta el mercado, pero no saben con algún

fundamento matemático lo que va a pasar exactamente. De igual manera, la

distribuidora tampoco lo sabe, es decir sin importar cuánto estén por vender,

mantienen la misma cantidad de vendedores a lo largo del ciclo de ventas

anual.

Como parte de las decisiones respecto a contrataciones de personal, es que

se toma los pronósticos de ventas como herramienta fundamental. Los

pronósticos intentarán demostrar que las ventas tienen un patrón y que

pueden ser predecibles las ventas y de ese modo contar solo con el personal

indicado para realizar la colocación de pedidos.

Dicho de otra manera, el punto es hacer las contrataciones respectivas en

función al volumen de ventas pronosticados para ese periodo y no mantener

la misma cantidad de vendedores todos los meses, ya que esto ocasiona

capacidad ociosa de alguna manera y un exceso de pagos en planillas.

Los datos de las ventas reales, proyectadas y costos de contrataciones se

presentarán en el siguiente punto.

248

Se puede apreciar la consolidación de ventas reales y pronosticadas por SKU y por mes a través de los años 2007-2011.

VENTAS EN UNIDADES Total % ENE ENE PRO FEB FEB PRO MAR MAR PRO ABR ABR PRO MAY MAY PRO JUN JUN PRO


CD COLGATE MENTA PURA 75CC 18,630 4.6% 1,300 1,036 1,100 1,212 1,000 842 1,250 1,245 650 1,187 402 756



CD KOLYNOS HERBAL 90G 21,157 5.3% 820 902 730 892 723 907 680 899 1,040 893 903 898








VENTAS EN UNIDADES Total % JUL JUL PRO AGO AGO PRO SET SET PRO OCT OCT PRO NOV NOV PRO DIC DIC PRO


CD COLGATE MENTA PURA 75CC 18,630 4.6% 400 677 750 582 607 496 415 528 850 937 408 567



CD KOLYNOS HERBAL 90G 21,157 5.3% 952 904 1,138 903 929 907 1,145 897 1,031 915 1,150 887


CD KOLYNOS SUPER WHITE 22CC 37,482 9.3% 1,450 1,822 1,050 1,369 1,458 881 750 1,177 1,660 1,649 1,250 1,269

CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 12*14 35,930 8.9% 1,768 1,489 1,350 1,648 1,458 1,556 950 1,486 1,750 1,501 1,850 1,650

CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2 CEP 33,742 8.4% 1,500 1,393 1,940 1,588 2,020 1,646 1,850 1,686 850 697 850 818



SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80ML.C144 5,225 1.3% 234 221 249 212 272 209 212 211 308 225 280 211

Tabla 92. CUADROS CONSOLIDADOS DE UNIDADES VENDIDAS Y PRONOSTICADAS DE TODOS LOS SKU.Se puede apreciar la consolidación de

b. Análisis de los costos de contrataciones.

Se puede apreciar en el cuadro anterior que la decisión es, contratar según

volumen de unidades en venta. En la actualidad al mantenerse constante el

número de trabajadores la planilla se mantienen igual desde luego , pero por

otro lado el ratio de eficiencia de cada trabajador disminuye, esto se explica

porque se mantiene los mismos costos mensuales de planillas, pero el

volumen de ventas sube y baja mes a mes.

La propuesta contempla el hecho de mantener siempre el mismo ratio de

eficiencia, así de ese modo, a mayor volumen de ventas mayores

contrataciones y en contraste a menor número de ventas pronosticadas

disminuyen las contrataciones.

De ese modo se minimiza costos y contrataciones innecesarias.

SUELDO 1,800.00S/.

MES VENTA REALNUM VENDEDORES

CONTRATADOSCOSTO

TOTAL REALRATIO

ACTUALVENTA

PRONOSTICADANUM

CONTRATOSCOSTO TOTAL PROPUESTO

RATIO PROPUESTO

ENERO 19,853 15 27,000.00S/. 1.36 18,036 14 24,529.10S/. 1.36FEBRERO 17,302 15 27,000.00S/. 1.56 16,768 13 22,804.83S/. 1.36MARZO 17,698 15 27,000.00S/. 1.53 16,531 12 22,482.46S/. 1.36ABRIL 19,005 15 27,000.00S/. 1.42 18,685 14 25,411.84S/. 1.36MAYO 17,011 15 27,000.00S/. 1.59 17,646 13 23,998.39S/. 1.36JUNIO 19,494 15 27,000.00S/. 1.39 18,455 14 25,098.20S/. 1.36JULIO 19,093 15 27,000.00S/. 1.41 17,197 13 23,387.39S/. 1.36

AGOSTO 16,537 15 27,000.00S/. 1.63 16,012 12 21,776.76S/. 1.36SEPTIEMBRE 18,806 15 27,000.00S/. 1.44 15,592 12 21,205.47S/. 1.36

OCTUBRE 16,510 15 27,000.00S/. 1.64 18,219 14 24,778.12S/. 1.36NOVIEMBRE 16,453 15 27,000.00S/. 1.64 16,196 12 22,026.54S/. 1.36DICIEMBRE 15,720 15 27,000.00S/. 1.72 14,954 11 20,337.06S/. 1.36

180 324,000.00S/. 1.53 154 277,836.16S/. 1.36

Ahorro en soles anual 46,163.84S/. Cantidad de vendedores no necesarios 26Ratio mejorado 0.17

Tabla 93. Costos de contrataciones - Personal de ventas

250

c. Indice de insatisfacciones ocasionadas por stock insuficientes.

Comparación Real - Pronosticado (Expresado en periodos y montos)

SKU: CREMA DENTAL COLGATE HERBAL WHITENING 90

1) SKU : CDC x Herbal Whitening 90 FORMA ACTUAL

Numero de Insatisfacciones generadas por realizar pedidos en la forma actual Monto

(short Cost) respecto al SKU CDC x Herbal Whitening 90 10 (Short cost) 4,844.40S/.

2) SKU : CDC x Herbal Whitening 90 FORMA PRONOSTICADA

Numero de Insatisfacciones generadas por realizar pedidos en la forma propuesta Monto

(short Cost) respecto al SKU CDC x Herbal Whitening 90 2 (Short cost) 59.89S/.


Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 4500 4500 0 2,116 2384 0 FALSO 2384 0 397.33S/. -S/. -S/. 397.33S/. 2 2384 2384 0 2,200 184 0 VERDADERO 2230 4 30.67S/. 50.00S/. -S/. 80.67S/. 3 2230 184 FALSO 0 2,100 0 1916 VERDADERO 4092 5 -S/. 50.00S/. 766.40S/. 816.40S/. 4 4092 0 VERDADERO 2046 2,120 0 74 FALSO 2046 0 -S/. -S/. 29.60S/. 29.60S/. 5 2046 0 VERDADERO 2046 2,200 0 154 VERDADERO 2046 7 -S/. 50.00S/. 61.60S/. 111.60S/. 6 2046 0 FALSO 0 2,000 0 2000 VERDADERO 4092 8 -S/. 50.00S/. 800.00S/. 850.00S/. 7 4092 0 VERDADERO 2046 2,051 0 5 FALSO 2046 0 -S/. -S/. 2.00S/. 2.00S/. 8 2046 0 VERDADERO 2046 2,300 0 254 VERDADERO 2046 10 -S/. 50.00S/. 101.60S/. 151.60S/. 9 2046 0 FALSO 0 2,800 0 2800 VERDADERO 4092 11 -S/. 50.00S/. 1,120.00S/. 1,170.00S/. 10 4092 0 VERDADERO 2046 2,900 0 854 FALSO 2046 0 -S/. -S/. 341.60S/. 341.60S/. 11 2046 0 VERDADERO 2046 3,000 0 954 VERDADERO 2046 13 -S/. 50.00S/. 381.60S/. 431.60S/. 12 2046 0 FALSO 0 3,100 0 3100 VERDADERO 4092 14 -S/. 50.00S/. 1,240.00S/. 1,290.00S/.


Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Realmente Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 4369 4369 0 2,116 2,492 2253 0 VERDADERO 2549 3 375.50S/. 50.00S/. -S/. 425.50S/. 2 2549 2253 FALSO 0 2,200 2,549 53 0 VERDADERO 2893 4 8.83S/. 50.00S/. -S/. 58.83S/. 3 2893 53 VERDADERO 2544 2,100 2,597 497 0 VERDADERO 2923 5 82.88S/. 50.00S/. -S/. 132.88S/. 4 2923 497 VERDADERO 2130 2,120 2,627 507 0 VERDADERO 2982 6 84.58S/. 50.00S/. -S/. 134.58S/. 5 2982 507 VERDADERO 2179 2,200 2,686 486 0 VERDADERO 2999 7 81.00S/. 50.00S/. -S/. 131.00S/. 6 2999 486 VERDADERO 2217 2,000 2,703 703 0 VERDADERO 3073 8 117.24S/. 50.00S/. -S/. 167.24S/. 7 3073 703 VERDADERO 2074 2,051 2,777 726 0 VERDADERO 3103 9 121.06S/. 50.00S/. -S/. 171.06S/. 8 3103 726 VERDADERO 2081 2,300 2,808 508 0 VERDADERO 3152 10 84.63S/. 50.00S/. -S/. 134.63S/. 9 3152 508 VERDADERO 2349 2,800 2,857 57 0 VERDADERO 3230 11 9.46S/. 50.00S/. -S/. 59.46S/. 10 3230 57 VERDADERO 2878 2,900 2,935 35 0 VERDADERO 3224 12 5.79S/. 50.00S/. -S/. 55.79S/. 11 3224 35 VERDADERO 2893 3,000 2,928 0 72 VERDADERO 3318 13 -S/. 50.00S/. 28.82S/. 78.82S/. 12 3318 0 VERDADERO 3022 3,100 3,022 0 78 VERDADERO 3355 14 -S/. 50.00S/. 31.07S/. 81.07S/.

Tabla 94. Desabastecimientos en el ciclo de ventas anual – Modelo actual vs Modelo propuesto

SKU CDC Herbal Whitening 90 g

251

SKU: CREMA DENTAL COLGATE MENTA PURA 75 cc

1) SKU : CD COLGATE MENTA PURA 75CC forma actual


(short Cost) respecto al SKU CD COLGATE MENTA PURA 75CC 8 (Short cost) 1,588.80S/.

2) SKU : CD COLGATE MENTA PURA 75CC


(short Cost) respecto al SKU CD COLGATE MENTA PURA 75CC 5 (Short cost) 323.22S/.






Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Realmente Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 2034 2034 0 1,300 1,036 734 0 VERDADERO 1212 3 122.33S/. 50.00S/. -S/. 172.33S/. 2 1212 734 FALSO 0 1,100 1,212 0 366 VERDADERO 1321 4 -S/. 50.00S/. 146.40S/. 196.40S/. 3 1321 0 VERDADERO 842 1,000 842 0 158 VERDADERO 1723 5 -S/. 50.00S/. 63.01S/. 113.01S/. 4 1723 0 VERDADERO 1245 1,250 1,245 0 5 VERDADERO 1666 6 -S/. 50.00S/. 2.10S/. 52.10S/. 5 1666 0 VERDADERO 1187 650 1,187 537 0 VERDADERO 1235 7 89.52S/. 50.00S/. -S/. 139.52S/. 6 1235 537 VERDADERO 219 402 756 354 0 VERDADERO 1155 8 59.04S/. 50.00S/. -S/. 109.04S/. 7 1155 354 VERDADERO 323 400 677 277 0 VERDADERO 1060 9 46.13S/. 50.00S/. -S/. 96.13S/. 8 1060 277 VERDADERO 305 750 582 0 168 VERDADERO 974 10 -S/. 50.00S/. 67.26S/. 117.26S/. 9 974 0 VERDADERO 496 607 496 0 111 VERDADERO 1006 11 -S/. 50.00S/. 44.45S/. 94.45S/. 10 1006 0 VERDADERO 528 415 528 113 0 VERDADERO 1416 12 18.76S/. 50.00S/. -S/. 68.76S/. 11 1416 113 VERDADERO 825 850 937 87 0 VERDADERO 1045 13 14.53S/. 50.00S/. -S/. 64.53S/. 12 1045 87 VERDADERO 480 408 567 159 0 FALSO 637 0 26.46S/. -S/. -S/. 26.46S/.


Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Realmente Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 2034 2034 0 1,300 1,036 734 0 VERDADERO 1212 3 122.33S/. 50.00S/. -S/. 172.33S/. 2 1212 734 FALSO 0 1,100 1,212 0 366 VERDADERO 1321 4 -S/. 50.00S/. 146.40S/. 196.40S/. 3 1321 0 VERDADERO 842 1,000 842 0 158 VERDADERO 1723 5 -S/. 50.00S/. 63.01S/. 113.01S/. 4 1723 0 VERDADERO 1245 1,250 1,245 0 5 VERDADERO 1666 6 -S/. 50.00S/. 2.10S/. 52.10S/. 5 1666 0 VERDADERO 1187 650 1,187 537 0 VERDADERO 1235 7 89.52S/. 50.00S/. -S/. 139.52S/. 6 1235 537 VERDADERO 219 402 756 354 0 VERDADERO 1155 8 59.04S/. 50.00S/. -S/. 109.04S/. 7 1155 354 VERDADERO 323 400 677 277 0 VERDADERO 1060 9 46.13S/. 50.00S/. -S/. 96.13S/. 8 1060 277 VERDADERO 305 750 582 0 168 VERDADERO 974 10 -S/. 50.00S/. 67.26S/. 117.26S/. 9 974 0 VERDADERO 496 607 496 0 111 VERDADERO 1006 11 -S/. 50.00S/. 44.45S/. 94.45S/. 10 1006 0 VERDADERO 528 415 528 113 0 VERDADERO 1416 12 18.76S/. 50.00S/. -S/. 68.76S/. 11 1416 113 VERDADERO 825 850 937 87 0 VERDADERO 1045 13 14.53S/. 50.00S/. -S/. 64.53S/. 12 1045 87 VERDADERO 480 408 567 159 0 FALSO 637 0 26.46S/. -S/. -S/. 26.46S/.

Tabla 95. Desabastecimientos en el ciclo de ventas anual – Modelo actual vs Modelo propuesto SKU CD Colgate Menta pura 75 cc

252

• SKU: CREMA DENTAL COLGATE TRIPLE ACCION 75

• SKU: CDK SUPER BLANCO 75 cc

1) SKU : CDC TRIPLE ACCION 75 FORMA ACTUAL


(short Cost) respecto al CDC TRIPLE ACCION 75 11 (Short cost) 8,985.20S/.

2) SKU : CDC TRIPLE ACCION 75 FORMA PRONOSTICADA


(short Cost) respecto al SKU CDC TRIPLE ACCION 75 12 (Short cost) 5,421.48S/.


Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 4500 4500 0 4,424 76 0 VERDADERO 2614 3 12.67S/. 50.00S/. -S/. 62.67S/. 2 2614 76 0 4,290 0 4214 VERDADERO 5076 4 -S/. 50.00S/. 1,685.60S/. 1,735.60S/. 3 5076 0 VERDADERO 2538 3,500 0 962 FALSO 2538 0 -S/. -S/. 384.80S/. 384.80S/. 4 2538 0 VERDADERO 2538 3,939 0 1401 VERDADERO 2538 6 -S/. 50.00S/. 560.40S/. 610.40S/. 5 2538 0 FALSO 0 3,679 0 3679 VERDADERO 5076 7 -S/. 50.00S/. 1,471.60S/. 1,521.60S/. 6 5076 0 VERDADERO 2538 3,774 0 1236 FALSO 2538 0 -S/. -S/. 494.40S/. 494.40S/. 7 2538 0 VERDADERO 2538 4,354 0 1816 VERDADERO 2538 9 -S/. 50.00S/. 726.40S/. 776.40S/. 8 2538 0 FALSO 0 3,200 0 3200 VERDADERO 5076 10 -S/. 50.00S/. 1,280.00S/. 1,330.00S/. 9 5076 0 VERDADERO 2538 4,673 0 2135 VERDADERO 5076 11 -S/. 50.00S/. 854.00S/. 904.00S/. 10 5076 0 VERDADERO 2538 3,376 0 838 FALSO 2538 0 -S/. -S/. 335.20S/. 335.20S/. 11 2538 0 VERDADERO 2538 2,770 0 232 VERDADERO 2538 13 -S/. 50.00S/. 92.80S/. 142.80S/. 12 2538 0 FALSO 0 2,750 0 2750 VERDADERO 5076 14 -S/. 50.00S/. 1,100.00S/. 1,150.00S/.


Mes Inicial Inicial Recibido? recibidas Demanda Final Perdidas el pedido? Final De despacho almacenar pedir Cost Cost1 4500 4500 0 4,424 76 0 VERDADERO 2614 3 12.67S/. 50.00S/. -S/. 62.67S/. 2 2614 76 0 4,290 0 4214 VERDADERO 5076 4 -S/. 50.00S/. 1,685.60S/. 1,735.60S/. 3 5076 0 VERDADERO 2538 3,500 0 962 FALSO 2538 0 -S/. -S/. 384.80S/. 384.80S/. 4 2538 0 VERDADERO 2538 3,939 0 1401 VERDADERO 2538 6 -S/. 50.00S/. 560.40S/. 610.40S/. 5 2538 0 FALSO 0 3,679 0 3679 VERDADERO 5076 7 -S/. 50.00S/. 1,471.60S/. 1,521.60S/. 6 5076 0 VERDADERO 2538 3,774 0 1236 FALSO 2538 0 -S/. -S/. 494.40S/. 494.40S/. 7 2538 0 VERDADERO 2538 4,354 0 1816 VERDADERO 2538 9 -S/. 50.00S/. 726.40S/. 776.40S/. 8 2538 0 FALSO 0 3,200 0 3200 VERDADERO 5076 10 -S/. 50.00S/. 1,280.00S/. 1,330.00S/. 9 5076 0 VERDADERO 2538 4,673 0 2135 VERDADERO 5076 11 -S/. 50.00S/. 854.00S/. 904.00S/. 10 5076 0 VERDADERO 2538 3,376 0 838 FALSO 2538 0 -S/. -S/. 335.20S/. 335.20S/. 11 2538 0 VERDADERO 2538 2,770 0 232 VERDADERO 2538 13 -S/. 50.00S/. 92.80S/. 142.80S/. 12 2538 0 FALSO 0 2,750 0 2750 VERDADERO 5076 14 -S/. 50.00S/. 1,100.00S/. 1,150.00S/.





Tabla 96. Desabastecimientos en el ciclo de ventas anual – Modelo actual vs Modelo propuesto SKU CD Colgate Triple acción 75 g

253

SKU CD Kolynos Súper White 75 cc

1) SKU : CD KOLYNOS SUPER WHITE 75CC FORMA ACTUAL


(short Cost) respecto al SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 75CC 5 (Short cost) 3,272.80S/.

2) SKU : CD KOLYNOS SUPER WHITE 75CC FORMA PRONOSTICADA


(short Cost) respecto al SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 75CC 2 (Short cost) 181.99S/.









Tabla 97. Desabastecimientos en el ciclo de ventas anual – Modelo actual vs Modelo propuesto

254

SKU: CDK HERBAL 90 gr

1) SKU : CD KOLYNOS HERBAL 90G FORMA ACTUAL


(short Cost) respecto al SKU CD KOLYNOS HERBAL 90G 10 (Short cost) 1,674.80S/.

2) SKU : CD KOLYNOS HERBAL 90G FORMA PRONOSTICADA


(short Cost) respecto al SKU CD KOLYNOS HERBAL 90G 7 (Short cost) 443.95S/.









Tabla 98. Desabastecimientos en el ciclo de ventas anual – Modelo actual vs Modelo propuesto SKU CD Kolynos Herbal 90 g

255

• SKU: CDK SB 100

1) SKU : CD KOLYNOS SUPER WHITE 100CC FORMA PRONOSTICADA


(short Cost) respecto al Sku CD KOLYNOS SUPER WHITE 100CC 7 (Short cost) 5,952.80S/.

2) SKU : Sku CD KOLYNOS SUPER WHITE 100CC FORMA PRONOSTICADA


(short Cost) respecto al Sku CD KOLYNOS SUPER WHITE 100CC 8 (Short cost) 1,449.31S/.









Tabla 99. Desabastecimientos en el ciclo de ventas anual – Modelo actual vs Modelo propuesto SKU CD Kolynos Súper White 100 cc

256

• SKU: CDK SB 22 cc

1) SKU : CD KOLYNOS SUPER WHITE 22CC FORMA ACTUAL


(short Cost) respecto al SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 22CC 7 (Short cost) 3,297.20S/.

2) SKU : CCD KOLYNOS SUPER WHITE 22CC FORMA PRONOSTICADA


(short Cost) respecto al SKU CD KOLYNOS SUPER WHITE 22CC 3 (Short cost) 700.71S/.









Tabla 100. Desabastecimientos en el ciclo de ventas anual – Modelo actual vs Modelo propuesto SKU CD Kolynos Súper White 22 cc

257

• SKU: CEPILLO KOLYNOS MASTER PLUS.

1) SKU : CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 12*14 FORMA ACTUAL


(short Cost) respecto al SKU CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 12*14 8 (Short cost) 2,466.52S/.

2) SKU : CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 12*14 FORMA PRONOSTICADA


(short Cost) respecto al SKU CDC x Herbal Whitening 90 6 (Short cost) 784.24S/.









Tabla 101. Desabastecimientos en el ciclo de ventas anual – Modelo actual vs Modelo propuesto SKU Cepillo Kolynos Master Plus

258

• SKU: CEPILLO COLGATE ULTRA PREMIER.

1) SKU : CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12 FORMA ACTUAL


(short Cost) respecto al SKU CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12 8 (Short cost) 2,000.88S/.

2) SKU : CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2 CEP FORMA PRONOSTICADA


(short Cost) respecto al SKU CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12 7 (Short cost) 724.26S/.









Tabla 102. Desabastecimientos en el ciclo de ventas anual – Modelo actual vs Modelo propuesto SKU CD Cepillo Colgate Ultra Premier

259

• SKU: JABON PALMOLIVE 75 gr.

Tabla 103. Desabastecimientos en el ciclo de ventas anual – Modelo actual vs Modelo propuesto SKU Jabón Palmolive 75 g 1) SKU : Sku JAB. PALMOLIVE 75GR FORMA ACTUAL


(short Cost) respecto al Sku JAB. PALMOLIVE 75GR 5 (Short cost) 1,421.20S/.

2) SKU : CSku JAB. PALMOLIVE 75GR FORMA PRONOSTICADA


(short Cost) respecto al Sku JAB. PALMOLIVE 75GR 3 (Short cost) 184.14S/.









260

• SKU: JABON PROTEX 130 gr

1) SKU : JAB. PROTEX 130GR. FORMA ACTUAL


(short Cost) respecto al AB. PROTEX 130GR. 8 (Short cost) 2,208.96S/.

2) SKU : JAB. PROTEX 130GR. FORMA PRONOSTICADA


(short Cost) respecto al SKU JAB. PROTEX 130GR. 5 (Short cost) 670.04S/.









Tabla 104. Desabastecimientos en el ciclo de ventas anual – Modelo actual vs Modelo propuesto SKU Jabón Protex 130 g

261

• SKU: SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80 ml

1) SKU : SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80ML FORMA ACTUAL


(short Cost) SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80ML 7 (Short cost) 1,756.80S/.

2) SKU : SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80ML FORMA PRONOSTICADA


(short Cost) SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80ML 7 (Short cost) 687.27S/.









Tabla 105. Desabastecimientos en el ciclo de ventas anual – Modelo actual vs Modelo propuesto SKU Suavitel Soflan Adiós al planchado 80 ml

262

Cuadro resumen de los 12 SKU’s

Como se apreciar en la Tabla 104, se consolida los casos de desabastecimiento de

los doce SKU’s a lo largo del ciclo anual de ventas, la cantidad de desabastecimientos

fue de 94 veces con el sistema actual, versus 67 con el sistema propuesto,

permitiendo una reducción del 30% de casos de desabastecimiento de los

productos. Se considera una reducción bastante drástica, que a su vez permitirá

mejorar la satisfacción tanto delos clientes como delos mismos vendedores, de ver

que sus colocaciones de productos son atendidos.

Respecto al mismo indicador, pero expresado en nuevos soles (producto de

multiplicar cada unidad no abastecida por un monto considerado penalidad) se

puede apreciar que el monto para el modelo actual es 39470 nuevos soles versus

11630 del modelo propuesto.

La reducción es también importante pues nos permite ahorrar un promedio de

27840 nuevos soles al año, evitando el desabastecimiento en lo máximo posible y no

SKUNUMERO DE

CASOSACTUALES

NUMERO DE CASOS

SISTEMA SPROPUESTO

% REDUCCION

MONTO PERDIDASISTEMA ACTUAL

(Pedidos desatendidos)

MONTO PERDIDA SISTEMA PROPUESTO

(Pedidos desatendidos)

% REDUCCION

CD COLGATE HERBAL WHITENING 90GR 10 2 80% 4,844.40S/. 59.89S/. 99%CD COLGATE MENTA PURA 75CC 8 5 38% 1,588.80S/. 323.22S/. 80%

CD COLGATE TRIPLE ACCION 75ML * 6 DOC 11 12 -9% 8,985.20S/. 5,421.48S/. 40%CD KOLYNOS SUPER WHITE 75CC 5 2 60% 3,272.80S/. 181.99S/. 94%

CD KOLYNOS HERBAL 90G 10 7 30% 1,674.80S/. 443.95S/. 73%CD KOLYNOS SUPER WHITE 100CC 7 8 -14% 5,952.80S/. 1,449.31S/. 76%CD KOLYNOS SUPER WHITE 22CC 7 3 57% 3,297.20S/. 700.71S/. 79%

CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 12*14 8 6 25% 2,466.52S/. 784.24S/. 68%CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2 CEP 8 7 13% 2,000.88S/. 724.26S/. 64%

JAB. PALMOLIVE 75GR. CAJA * 72 5 3 40% 1,421.20S/. 184.14S/. 87%JAB. PROTEX 130GR. CAJA *72 8 5 38% 2,208.96S/. 670.04S/. 70%

SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80ML. 7 7 0% 1,756.80S/. 687.27S/. 61%

94 67 30% 39,470.36S/. 11,630.49S/. 74%

Tabla 106. Consolidado de desabastecimientos anual para todos los SKU's

263

generar pérdidas a nivel no solo monetario, sino de imagen y satisfacción de los

clientes así como la de los vendedores.

3.3. Decisiones en infraestructura.

a. Análisis de los datos de ventas y el comportamiento de las unidades

móviles y sus costos.

Actualmente la flota de unidades móviles en Sipán, está conformada

por 8 vehículos que se encargan de la labor de repartición de los pedidos

a los diversos puntos de ventas, donde el cliente solicitó su pedido

(bodegas, puestos de mercado, mayoristas).

De los 8 vehículos en mención solo 4 son propios y los otros 4 son

alquilados a una tarifa mensual que se mostrara líneas abajo.

De una manera similar al caso de contratación de la fuerza de ventas, la

idea sigue siendo contratar o alquilar en este caso, según demanda. De

esta forma, no tiene sentido tener flota permanente en número de

unidades, si de antemano sabemos que los volúmenes de ventas a lo

largo del ciclo de ventas no son fijas, sino que son variantes en el tiempo,

pudiendo subir o bajar, según el patrón de comportamiento de cada

SKU.

Ello conlleva a que cuando haya meses de pocas ventas, existan

unidades móviles que estén con capacidad ociosa o despachando

pedidos de pocas unidades, consumiendo desde luego la misma cantidad

de combustible y fin de mes recibiendo su pago completo.

Se plantea nuevamente evaluar el rendimiento de cada unidad móvil, a

partir de un ratio de eficiencia. Es decir un ratio que evalúe el monto de

264

dinero que representa como egreso contratar a dichas movilidades entre

la cantidad de unidades que despacha o atiende cada unidad móvil.

De esta forma se aprecia con que el método actual de pedir, cada mes se

suscita ratios de eficiencia diferentes.

La idea es proponer un ratio de eficiencia fijo o constante a lo largo del

ciclo de ventas, en función desde luego de volumen de unidades que hay

que desplazar y que mes a mes no es el mismo.

b. Análisis de los costos por unidades móviles: Modelo actual y propuesto.

En el ciclo de ventas anual, se puede observar que el número de unidades móviles a

reducir es de 96 a 82, ahorrando 14 contratos de unidades móviles al año.

COSTO UNIDAD MOVIL

3,000.00S/.

MES VENTA REALNUM UNIDADES

MOVILESUTILIZADOS

COSTO POR DISTRIBUCION

RATIOACTUAL

VENTA PRONOSTICADA

NUM UNIDADES MOVILES

UTILIZADOS

COSTO POR DISTRIBUCION

RATIO PROPUESTO

ENERO 19,853 8 24,000 1.209S/. 18,036 7 21,803.65S/. 1.209S/. FEBRERO 17,302 8 24,000 1.387S/. 16,768 7 20,270.96S/. 1.209S/. MARZO 17,698 8 24,000 1.356S/. 16,531 7 19,984.41S/. 1.209S/. ABRIL 19,005 8 24,000 1.263S/. 18,685 8 22,588.31S/. 1.209S/. MAYO 17,011 8 24,000 1.411S/. 17,646 7 21,331.90S/. 1.209S/. JUNIO 19,494 8 24,000 1.231S/. 18,455 7 22,309.51S/. 1.209S/. JULIO 19,093 8 24,000 1.257S/. 17,197 7 20,788.79S/. 1.209S/.

AGOSTO 16,537 8 24,000 1.451S/. 16,012 6 19,357.12S/. 1.209S/. SEPTIEMBRE 18,806 8 24,000 1.276S/. 15,592 6 18,849.30S/. 1.209S/.

OCTUBRE 16,510 8 24,000 1.454S/. 18,219 7 22,025.00S/. 1.209S/. NOVIEMBRE 16,453 8 24,000 1.459S/. 16,196 7 19,579.14S/. 1.209S/. DICIEMBRE 15,720 8 24,000 1.527S/. 14,954 6 18,077.38S/. 1.209S/.

213,482 96 288,000 1.357S/. 82 246,965.48S/. 1.209S/.

Numero unidades moviles a ahorrar al año 14Cantidad de ahorro en dinero 41,034.52S/.

Tabla 107. Costos asumidos por contratación de unidades móviles - Modelo actual y propuesto

265

En términos de dinero este ahorro en contratos de unidades representa

aproximadamente 42 000 nuevos soles.

También se aprecia que el número de unidades móviles a gestionar con el modelo

propuesto está en función al volumen de ventas que el pronóstico nos brinda, en

consecuencia no es el mismo en cada ciclo, siendo la idea contratar en función al

ciclo de ventas y no contar (o alquilar) la unidad móvil cuando el pronóstico nos diga

que las ventas van a reducirse en tal o cual periodo.

266

CONCLUSIONES

267

CONCLUSIONES

1. Actualmente, la empresa Sipán Distribuciones S.A.C. en la línea de Colgate Palmolive

cuenta con 52 productos o SKU, de los cuales sólo 12 de ellos representa el 80% de los

ingresos de ventas para la empresa (un estimado de S/. 3 733926.4), utilizando el

método ABC de inventarios.

Los 12 SKU que generan el 80% de los ingresos por ventas del distribuidor son 7 cremas

dentales (de ellas 4 son Kolynos y 3 son Colgate), 2 tipos de cepillos, 2 tipos de jabones y

1 SKU tipo enjuague para ropa.

a. Crema Dental Colgate Herbal Whitening 90gr , Crema Dental Colgate Menta

Pura 75cc, Crema Dental Colgate Triple Acción 75ml, Crema Dental Kolynos

Súper Blanco 100, Crema Dental Kolynos Súper Blanco 75, Crema Dental

Kolynos Súper Blanco 22 cc Y Crema Dental Kolynos Herbal 90 Gr

b. Cepillo Kolynos Máster Plus Y Cepillo Colgate Ultra Premier Md

c. Jabón Palmolive 75 Gr. Y Jabón Protex 130 Gr.

d. Suavitel Soflan Adiós Al Planchado 80 Ml

2. Los doce productos o SKU fueron sometidos a análisis con la herramienta PREDICTOR

de Crystal Ball, para que el programa identifique algún tipo de patrón periódico en los

productos (comportamientos que se puedan predecir). Al respecto, PREDICTOR

Encontró un tipo de patrón reconocible en todos los 12 SKU, resultando de la siguientes

tipos de comportamiento:

a. TENDENCIAL: 2 SKU’s : Colgate herbal whitening 90gr y kolynos herbal 90g

b. ESTACIONAL - TENDENCIAL : 2 SKU’s : Colgate menta pura 75cc y Colgate Triple

Acción 75ml

c. ESTACIONAL: 8 SKU’s: Kolynos Súper Blanco 75cc; Kolynos Súper Blanco 100cc,

kolynos súper white 22cc, Cepillo Kolynos Master Plus, Cepillo Ultra Premier

MD 14, Jabón Palmolive 75 gr, Jabón Protex 130, Suavitel Soflan Adiós al

planchado.

268

Cabe resaltar que aun cuando hayan SKU’s que tengan el mismo tipo de

comportamiento, las ventas de cada SKU se pronosticará usando diferentes técnicas.

3. Aun cuando PREDICTOR ha sido capaz de reconocer un patrón de datos recurrente, vale

decir reconoce que los datos de ventas pueden ser predecibles, éstos están sujetos

desde luego como todo método de predicción, a un margen de error. Nuestro modelo

es analizado tomando como base el error porcentual medio absoluto (MAPE). No todos

los MAPES de los SKU son iguales ni todos son los más óptimos.

4. Respecto a los costos de inventarios, se concluye que aprovisionarse usando métodos

de pronosticar sugeridos por PREDICTOR de CRYSTAL BALL, resulta ser muy beneficioso,

pues genera ahorros en inventarios. Ello se debe a que, de una vez que el distribuidor

sepa o reconozca cual es el patrón de comportamiento de las ventas de los diversos

SKU, puede predecirlo y basar sus pedidos en lo que la simulación sugiera y de esta

forma no realizar sobre estoqueos o inventarios faltantes.

Los costos de inventarios finales con el método actual son S/. 47 279. Se propuso la

simulación como forma de aprovisionamiento y el resultado esperado fue S/. 14 341. Ya

al momento de realizar la evaluación real de lo propuesto, el margen de error indica que

el costo que hubiera significado la implementación de la simulación seria: S/. 23 161,

arrojando un ahorro real de S/. 24 118.

5. En relación a las contrataciones de personal, se concluye que la forma actual de

contratar, es decir manejando personal constante durante todo el ciclo de ventas, no es

la forma idónea, ya que el ciclo de ventas presenta muchos altibajos y siempre existirá

faltos o sobrantes de persona. Se sugiere contratar 11 vendedores fijos y contratar

según demanda pronosticada, a fin de disminuir costos de contrataciones.

Tener 15 vendedores fijos le cuesta a la empresa S/. 324 000 al año. Si se opta por la

contratación sugerida, el costo sería S/. 277 836 teniendo un ahorro de S/. 46 164.

6. En relación a la cantidad de veces que se genera insatisfacciones en la empresa tanto a

los vendedores como a los clientes por falta de stock, se concluye que ésta disminuye

269

considerablemente con el modelo de pronósticos simulados. Tanto en número de veces

que se presenta la falta de stock, como en temas de costos.

Se han presentado 94 veces en el año en los diversos SKU, desabastecimientos

ocasionando las insatisfacciones a los vendedores así como a los clientes. En tanto que

con el sistema propuesto se ha reducido a 67 (lo que representa un 30%). En términos

económicos, es más notable esta diferencia ya que de S/. 39 470 se reduce a S/.

11 630, obteniendo un ahorro de S/. 27 840.

7. Se concluyó respecto a las contrataciones de unidades móviles el sistema actual trabaja

con número de unidades móviles fijas. Esto ocasiona que cuando las ventas bajen

exista mucha capacidad ociosa en las unidades móviles o por contraste cuando las

ventas suban, no se den abasto al momento de repartir. La propuesta incluye tener una

cantidad fija de unidades móviles, en este caso 6 y contratar según demanda para

evitar los problemas antes mencionados. El método actual contrata al año 96

unidades móviles haciendo un total de S/. 288 000, mientras la propuesta

formula contratar solo 82 unidades móviles reduciendo costos a S/. 246 965,

obteniendo un ahorro de S/. 41 034.

8. Las demandas sugeridas producto de la simulación para cada SKU son como sigue:

a. CDC x Herbal Whitening 90 = 32 982 cajas al año.

b. CD COLGATE MENTA PURA 75CC = 10 065 cajas al año.

c. CDC TRIPLE ACCION 75 = 32 077 cajas al año.

d. CD KOLYNOS SUPER WHITE 75CC = 27261 cajas al año

e. CD KOLYNOS HERBAL 90G = 10 803 cajas al año.

f. CD KOLYNOS SUPER WHITE 100CC = 29 509 cajas al año.

g. CD KOLYNOS SUPER WHITE 22CC = 19 343 cajas al año.

h. CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 12*14 = 18 492 cajas al año.

i. CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT = 16 794 cajas al año.

j. JAB. PALMOLIVE 75GR = 2496 cajas al año

270

k. JAB. PROTEX 130GR = 1902 cajas al año

l. SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80ML = 2568 cajas al año.

271

RECOMENDACIONES

272

RECOMENDACIONES.

1. Utilizar el método de clasificación de inventarios ABC, para determinar cuáles son los

SKU que generen el 80% de volumen de ventas al distribuidor, a fin de seleccionarlos y

empezar a hacer un estudio exhaustivo de ellos y de ese modo entender el

comportamiento de sus ventas y eventualmente mejorar los volúmenes de ventas y

distribución.

2. Es importante aprender que los datos de ventas podrían ser pronosticados y de esa

forma conocer “el futuro” de las ventas de los mismos. Para ello se recomienda realizar

análisis de los datos históricos de las ventas, por SKU a fin de determinar el patrón de

datos que siguen las ventas (sea tendencial, estacional o ambos). Para poder realizar

eso, se sugiere usar la herramienta PREDICTOR de Crystal Ball en cada SKU y por cada

ciclo de ventas, es decir al terminar el año.

3. Se recomienda monitorear permanentemente que el comportamiento de los datos nos

muestre siempre márgenes de error permitidos, para de esa forma hacer el pronóstico

más fiable. Se recomienda aceptar como margen máximo de error MAPE el 30%. Si el

análisis de un ciclo de ventas para un SKU excede dicho margen, se podría decir que no

es recomendable realizar el pronóstico para dicho SKU.

4. Otra recomendación es realizar el aprovisionamiento a Colgate Palmolive, conforme

arroje la simulación realizada con CRYSTAL BALL basados en el método que PREDICTOR

sugiera en sus reportes de salida. Este aprovisionamiento se debe formar en un modelo

cuidadosamente diseñado, basado en modelos de inventarios y utilizando los supuestos,

previsiones y variables de decisión que Crystal necesite.

273

5. Se sugiere realizar las contrataciones de personal en base a un número fijo de

vendedores (en este caso once) y a partir de ello, contratar adicionalmente según

demanda mostrada por el simulador de ventas a fin de evitar sobre costos e

insatisfacciones por demandas.

6. Brindar a los empleados involucrados en el proceso de ventas (vendedores,

repartidores, etc.), los pronósticos de ventas de cada SKU y por mes, de tal forma que

puedan tomar las previsiones del caso y optimizar su trabajo evitando insatisfacciones

de algún tipo hacia sus clientes.

7. Del mismo modo se recomienda realizar las contrataciones de unidades móviles en

función a un número fijo (en este caso 6) y a partir de ahí contratar o no, según

demanda propuesta por el simulador del negocio.

8. Se recomienda por ultimo realizar los pedidos a Colgate Palmolive conforme el modelo

de predicción lo sugiere, ya que se demuestra disminución de los costos.

274

BIBLIOGRAFÍA

275

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277

ANEXOS

278

ANEXOS.

1. Organigrama de la empresa SIPAN DISTRIBUCIONES S.A.C.

Organigrama de la empresa

Sipán distribuciones.

279

2. PRODUCTOS SELECCIONADOS PARA EL ESTUDIO.

SKU IMAGEN

CD COLGATE HERBAL WHITENING 90GR

CD COLGATE MENTA PURA 75CC

CD COLGATE TRIPLE ACCION 75ML

CD KOLYNOS SUPER WHITE 75CC

CD KOLYNOS HERBAL 90G



CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 12*14

280

CEP. ULTRA PREMIER MD 14*12GRT.2 CEP

JAB. PALMOLIVE 75GR. CAJA * 72

JAB. PROTEX 130GR. CAJA *72

SUAVITEL SOFLAN ADIOS AL PLANCHADO 80ML

281

3. Reporte del sistema de SIPAN DISTRIBUCIONES

282

1 Logo del programa utilizado para la investigación.

2 Interfaz del programa Crystal Ball.

283

3 Interfaces Predictor

a. Métodos no estacionales :

b. Métodos estacionales :

284

c. Método ARIMA :

d. Medidas de error de PREDICTOR :

285

4 Interfaz HERRAMIENTA OPTQUEST

5 Interfaz de una PREVISION

286

6 Resumen estadísticos por mes según SKU

a. CDC x Herbal Whitening 90 :

b. COLGATE MENTA PURA 75CC:

Estadísticas Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre DiciembrePruebas 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000Caso base 2,491 2,538 2,586 2,633 2,681 2,728 2,775 2,823 2,870 2,918 2,965 3,012Media 2,482 2,545 2,590 2,631 2,675 2,735 2,779 2,824 2,848 2,939 2,999 3,023Mediana 2,485 2,556 2,588 2,618 2,679 2,752 2,799 2,833 2,865 2,948 2,957 3,041Modo --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- ---Desviación estándar 194 244 284 367 426 468 544 570 651 702 743 756Varianza 37,634 59,554 80,498 134,672 181,688 218,593 296,010 324,487 423,280 492,856 551,819 571,004Sesgo -0.0036 -0.0463 -0.0502 0.0914 0.0403 -0.0040 -0.1376 -0.0415 -0.0792 -0.0389 -0.0598 -0.0790Curtosis 3.21 2.94 2.78 3.13 2.94 3.23 3.13 3.02 2.72 3.17 3.03 2.86Coeficiente de variabilidad 0.0782 0.0959 0.1096 0.1395 0.1594 0.1709 0.1958 0.2017 0.2284 0.2389 0.2477 0.2500Mínimo 1,801 1,639 1,703 1,443 1,432 721 754 809 1,032 679 544 551Máximo 3,136 3,281 3,308 3,816 4,159 4,299 4,231 4,614 4,760 5,433 5,319 5,105Ancho de rango 1,335 1,642 1,606 2,373 2,726 3,578 3,478 3,806 3,727 4,754 4,776 4,553Error estándar medio 6 8 9 12 13 15 17 18 21 22 23 24

Estadísticas Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre DiciembrePruebas 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000Caso base 1,036 1,214 843 1,244 1,183 761 673 585 497 532 938 576Media 1,036 1,220 843 1,237 1,191 763 679 583 497 533 935 574Mediana 1,037 1,216 843 1,236 1,192 763 676 584 496 535 930 580Modo --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- ---Desviación estándar 106 120 116 121 112 120 120 118 120 116 122 118Varianza 11,150 14,494 13,360 14,706 12,521 14,328 14,438 13,834 14,507 13,353 14,831 13,917Sesgo -0.0112 -0.1318 -0.0447 -0.1050 0.0084 -0.0122 -0.1604 0.0905 -0.0194 -0.1071 0.0889 0.0190Curtosis 3.00 2.99 3.04 2.90 2.86 2.97 2.97 2.56 2.87 3.14 2.96 3.19Coeficiente de variabilidad 0.1019 0.0987 0.1372 0.0980 0.0939 0.1569 0.1770 0.2017 0.2421 0.2169 0.1303 0.2055Mínimo 704 756 419 774 865 367 258 241 140 109 577 205Máximo 1,376 1,546 1,202 1,567 1,507 1,094 996 891 852 871 1,377 989Ancho de rango 672 790 784 793 643 727 738 650 712 762 800 784Error estándar medio 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

287

c. CDC TRIPLE ACCION 75MLMENTA PURA 75CC:

d. CDK SUPER WHITE 75

Estadísticas Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre DiciembrePruebas 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000Caso base 2.098 3.042 3.244 2.845 2.884 2.511 2.125 2.330 2.842 2.847 2.724 2.724Media 2.076 3.038 3.251 2.856 2.891 2.490 2.099 2.321 2.838 2.825 2.704 2.689Mediana 2.063 3.030 3.234 2.842 2.883 2.473 2.100 2.344 2.841 2.838 2.711 2.697Modo --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- ---Desviación estándar 460 541 553 578 545 564 588 739 785 819 794 818Varianza 211.863 292.455 306.128 333.811 297.043 318.485 345.645 546.847 616.135 671.190 629.916 668.805Sesgo 0,1347 0,0813 0,0874 0,0950 0,0476 0,0372 -0,0198 -0,0546 0,0111 -0,0493 4,9816E-04 0,0804Curtosis 2,99 2,90 2,80 2,80 2,86 2,96 3,49 3,16 3,16 2,79 3,28 2,81Coeficiente de variabilidad 0,2217 0,1780 0,1702 0,2023 0,1885 0,2267 0,2801 0,3186 0,2765 0,2900 0,2936 0,3042Mínimo 671 1.366 1.470 918 1.216 774 -387 -547 283 216 129 595Máximo 3.663 4.606 4.956 4.697 4.746 4.026 4.126 4.482 5.915 5.141 5.470 5.125Ancho de rango 2.992 3.240 3.486 3.779 3.530 3.252 4.513 5.029 5.632 4.925 5.341 4.529Error estándar medio 15 17 17 18 17 18 19 23 25 26 25 26

Estadísticas Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre DiciembrePruebas 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000Caso base 2.918 1.912 2.276 2.604 2.778 2.218 2.182 1.994 1.865 2.864 1.997 1.623Media 2.921 1.913 2.268 2.605 2.783 2.226 2.193 1.996 1.868 2.861 1.998 1.631Mediana 2.919 1.915 2.261 2.600 2.781 2.232 2.199 2.001 1.867 2.863 2.000 1.634Modo --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- ---Desviación estándar 189 170 203 192 192 198 186 191 192 184 171 170Varianza 35.666 28.903 41.130 36.674 37.008 39.203 34.770 36.588 36.810 34.039 29.222 29.035Sesgo 0,0633 -0,0765 0,1206 -0,0994 0,0042 -0,1565 -0,0887 -0,1806 0,1437 -0,0370 -0,0578 -0,0197Curtosis 3,08 3,15 2,75 2,86 3,01 2,94 2,94 2,79 2,81 2,87 3,04 2,76Coeficiente de variabilidad 0,0647 0,0889 0,0894 0,0735 0,0691 0,0890 0,0850 0,0958 0,1027 0,0645 0,0856 0,1045Mínimo 2.225 1.324 1.748 1.930 2.090 1.576 1.626 1.324 1.283 2.223 1.383 1.168Máximo 3.628 2.478 2.906 3.202 3.395 2.782 2.778 2.503 2.447 3.467 2.494 2.145Ancho de rango 1.403 1.155 1.158 1.272 1.305 1.206 1.152 1.179 1.164 1.244 1.110 977Error estándar medio 6 5 6 6 6 6 6 6 6 6 5 5

288

e. CD KOLYNOS HERBAL 90 g

f. CD KOLYNOS CD KOLYNOS SB 100

Estadísticas Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre DiciembrePruebas 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000Caso base 901 901 901 901 901 901 901 901 901 901 901 901Media 902 892 907 899 893 898 904 903 907 897 915 887Mediana 899 898 910 904 890 895 905 902 900 893 926 882Modo --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- ---Desviación estándar 124 148 164 176 190 213 212 224 241 261 270 296Varianza 15.462 21.948 26.761 30.934 36.150 45.258 45.088 49.968 58.317 68.233 73.005 87.742Sesgo 0,0983 -0,1527 0,0295 -0,0123 -0,1041 -0,0310 0,0526 0,0679 0,0573 -0,0162 0,0288 0,0670Curtosis 3,17 2,95 2,84 3,31 3,11 3,25 3,26 2,69 3,07 3,15 3,04 2,93Coeficiente de variabilidad 0,1378 0,1661 0,1804 0,1956 0,2129 0,2369 0,2349 0,2476 0,2662 0,2913 0,2954 0,3339Mínimo 502 382 465 272 228 79 212 236 232 98 149 -51Máximo 1.330 1.343 1.433 1.476 1.482 1.676 1.807 1.542 1.688 1.734 1.855 1.814Ancho de rango 828 960 968 1.204 1.254 1.597 1.595 1.306 1.456 1.636 1.706 1.866Error estándar medio 4 5 5 6 6 7 7 7 8 8 9 9

Estadísticas Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre DiciembrePruebas 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000Caso base 3.048 2.061 2.127 3.294 2.040 1.923 3.345 2.240 1.856 3.179 2.353 1.993Media 3.062 2.035 2.118 3.284 2.039 1.924 3.328 2.253 1.891 3.169 2.376 2.031Mediana 3.064 2.053 2.129 3.299 2.050 1.920 3.322 2.257 1.884 3.161 2.408 2.037Modo --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- ---Desviación estándar 401 417 412 413 407 428 441 430 421 467 466 473Varianza 160.646 174.207 169.498 170.847 166.025 182.942 194.540 185.034 177.656 218.240 216.779 223.357Sesgo 0,0254 0,1161 -0,0117 -0,0356 0,0512 0,0397 0,0135 0,0817 -0,0231 -0,0552 -0,0996 0,0647Curtosis 2,94 3,07 2,97 3,04 3,10 3,30 2,85 2,96 3,06 3,06 2,85 3,20Coeficiente de variabilidad 0,1309 0,2051 0,1944 0,1259 0,1998 0,2223 0,1325 0,1909 0,2229 0,1474 0,1960 0,2327Mínimo 1.714 843 754 2.037 850 426 1.696 947 366 1.479 909 388Máximo 4.319 3.307 3.457 4.888 3.326 3.459 4.752 3.704 3.241 4.611 3.678 3.657Ancho de rango 2.605 2.464 2.703 2.851 2.476 3.034 3.056 2.757 2.875 3.133 2.768 3.268Error estándar medio 13 13 13 13 13 14 14 14 13 15 15 15

289

g. CD KOLYNOS CD KOLYNOS SB 22

h. CEP. KOLYNOS MASTER PLUS 12

Estadísticas Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre DiciembrePruebas 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000Caso base 1.541 1.269 1.202 1.577 1.631 3.968 1.810 1.390 887 1.187 1.639 1.273Media 1.528 1.281 1.203 1.571 1.638 3.955 1.822 1.369 881 1.177 1.649 1.269Mediana 1.526 1.279 1.210 1.560 1.646 3.961 1.823 1.376 879 1.167 1.645 1.273Modo --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- ---Desviación estándar 307 305 308 310 317 321 309 320 302 318 324 321Varianza 94.091 93.003 94.783 96.297 100.785 103.217 95.420 102.339 91.305 101.157 104.677 102.743Sesgo 0,0029 -0,0127 -0,1062 0,1564 -0,0434 -0,1175 -0,0757 0,0169 -0,0871 0,1083 0,0553 -0,1256Curtosis 2,92 3,08 2,95 3,13 2,98 2,97 2,83 3,05 3,16 3,14 2,90 2,87Coeficiente de variabilidad 0,2008 0,2381 0,2559 0,1976 0,1938 0,0812 0,1695 0,2336 0,3428 0,2702 0,1962 0,2526Mínimo 561 164 280 689 715 2.804 871 454 -236 143 473 317Máximo 2.443 2.237 2.156 2.657 2.762 4.933 2.757 2.427 1.913 2.299 2.666 2.108Ancho de rango 1.882 2.073 1.876 1.967 2.047 2.129 1.886 1.974 2.149 2.156 2.193 1.791Error estándar medio 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10

Estadísticas Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre DiciembrePruebas 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000Caso base 1.573 1.432 1.468 1.637 1.546 1.466 1.476 1.640 1.552 1.482 1.490 1.640Media 1.565 1.443 1.488 1.642 1.555 1.471 1.489 1.648 1.556 1.486 1.501 1.650Mediana 1.560 1.442 1.486 1.637 1.536 1.471 1.491 1.645 1.552 1.487 1.505 1.657Modo --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- ---Desviación estándar 290 307 311 313 323 338 311 319 341 353 344 354Varianza 84.248 94.064 96.750 97.724 104.089 113.943 96.775 101.447 116.290 124.353 118.242 125.059Sesgo 0,1835 -0,0046 -0,0632 0,0108 0,0617 0,0558 0,0573 0,0892 0,0377 0,0190 -0,0577 0,0106Curtosis 3,14 2,91 2,82 2,96 3,15 2,87 2,83 2,98 2,87 3,09 3,11 2,99Coeficiente de variabilidad 0,1854 0,2125 0,2091 0,1904 0,2075 0,2295 0,2090 0,1933 0,2192 0,2374 0,2291 0,2144Mínimo 701 421 533 545 412 496 608 677 507 213 125 677Máximo 2.620 2.321 2.475 2.658 2.572 2.575 2.667 2.884 2.548 2.613 2.630 2.714Ancho de rango 1.919 1.900 1.943 2.113 2.160 2.079 2.059 2.206 2.041 2.399 2.506 2.038Error estándar medio 9 10 10 10 10 11 10 10 11 11 11 11

290

i. CEP. COLGATE ULTRA PREMIER MD

j. JAB. PALMOLIVE 75GR. CAJA 72

Estadísticas Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre DiciembrePruebas 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000Caso base 1.642 1.672 1.267 1.436 1.459 1.477 1.371 1.576 1.648 1.699 723 804Media 1.647 1.668 1.282 1.432 1.459 1.479 1.393 1.588 1.646 1.686 697 818Mediana 1.645 1.676 1.283 1.419 1.453 1.480 1.403 1.596 1.632 1.685 700 800Modo --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- ---Desviación estándar 412 426 462 440 466 477 459 476 464 484 516 511Varianza 169.847 181.575 213.647 193.278 217.237 227.328 210.525 226.839 215.710 233.842 266.229 261.519Sesgo -0,0318 -0,0574 0,1070 0,0506 0,0720 -0,1018 0,0368 0,0214 -0,0264 -0,0262 0,0642 0,0679Curtosis 2,89 2,91 2,92 2,81 2,96 2,92 2,72 3,10 3,04 2,80 2,82 2,81Coeficiente de variabilidad 0,2502 0,2555 0,3605 0,3070 0,3195 0,3225 0,3294 0,2998 0,2821 0,2868 0,7405 0,6254Mínimo 353 266 -15 -51 51 -308 136 -123 28 210 -616 -903Máximo 3.112 2.904 2.873 2.651 3.171 2.935 2.806 3.556 3.263 3.168 2.427 2.251Ancho de rango 2.760 2.638 2.888 2.702 3.120 3.243 2.670 3.680 3.235 2.958 3.043 3.154Error estándar medio 13 13 15 14 15 15 15 15 15 15 16 16

291

k. JAB. PROTEX 130GR.

l. SUAVITEL ADIOS AL PLANCHADO 80 ML

Estadísticas Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre DiciembrePruebas 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000Caso base 260 203 118 163 125 201 169 141 151 176 114 88Media 263 205 119 161 124 199 167 138 150 175 115 86Mediana 263 207 118 161 123 199 167 138 149 176 115 86Modo --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- ---Desviación estándar 42 41 39 42 43 43 44 44 46 48 49 50Varianza 1.747 1.655 1.505 1.739 1.820 1.848 1.971 1.972 2.118 2.308 2.399 2.514Sesgo -0,0257 0,0464 0,0173 0,0590 0,0386 0,0041 0,0363 0,0361 0,1289 -0,0893 -0,0171 -0,0369Curtosis 3,00 3,09 2,96 3,36 2,90 2,91 2,79 2,87 3,08 3,04 2,96 3,34Coeficiente de variabilidad 0,1592 0,1984 0,3257 0,2591 0,3454 0,2155 0,2660 0,3207 0,3059 0,2750 0,4259 0,5841Mínimo 121 84 3 36 -49 60 46 11 -5 -3 -44 -106Máximo 398 349 247 321 269 315 328 275 310 320 268 249Ancho de rango 277 265 244 285 318 255 282 265 315 323 313 355Error estándar medio 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2

Estadísticas Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre DiciembrePruebas 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000Caso base 215 215 215 215 215 215 215 215 215 215 215 215Media 212 216 213 210 218 210 221 212 209 211 225 211Mediana 212 215 213 212 218 208 224 210 209 209 226 211Modo --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- ---Desviación estándar 36 49 65 74 80 84 93 101 104 115 118 124Varianza 1.314 2.422 4.233 5.516 6.475 7.051 8.572 10.287 10.728 13.187 14.024 15.371Sesgo 0,1119 0,0528 0,0999 -0,0662 -0,0187 0,0826 -0,1391 -0,0248 -0,0136 -0,0645 0,0315 -0,0935Curtosis 2,84 2,97 3,08 3,28 3,13 3,04 3,19 3,13 3,13 3,05 2,94 3,07Coeficiente de variabilidad 0,1709 0,2278 0,3051 0,3542 0,3689 0,4007 0,4198 0,4781 0,4960 0,5431 0,5270 0,5865Mínimo 113 64 1 -91 -33 -94 -120 -115 -159 -301 -110 -237Máximo 330 380 420 464 454 502 516 565 596 548 657 616Ancho de rango 217 316 419 555 487 597 636 680 754 848 767 854Error estándar medio 1 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4

Tesis modelo de simulación Crystal Ball

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