Aplicación de un modelo de gestión de inventarios para incrementar la productividad de la empresa Bmotors SAC 2021

Abstract

El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo general, incrementar la productividad de la empresa Bmotors S.A.C. mediante la aplicación de un modelo de gestión de inventarios. La propuesta surge debido a la falta de un sistema para controlar el stock de la empresa. El estudio inició con la entrevista a la supervisora de repuestos con la finalidad de obtener mayor información respecto a los ítems que maneja la empresa. La encargada en mención brindó la data histórica del año anterior, con dicha data se llevó a cabo la clasificación ABC, donde la clase A fue nuestra muestra de la cual se pudo determinar la participación de cada ítem en los ingresos de la empresa y de igual manera los costos de inventario que estos están generando. Se analizó la demanda y el coeficiente de variación, donde el resultado indicó que el modelo de revisión periódica o modelo “P” es la mejor alternativa para nuestro estudio, puesto que la demanda de repuestos del año 2021 presentó un C.V. mayor al 20%. Para proyectar la demanda del año 2022 a través de pronósticos, se hizo uso de los métodos de regresión lineal, exponencial, polinómica, potencial, logarítmica y de suavización exponencial corregido por tendencia. Los resultados se evaluaron según el menor valor de la desviación Media Absoluta (DAM). Consecuentemente, se calculó el costo total de gestión de inventario para el periodo 2022. Finalmente, se evaluó el impacto económico del modelo de gestión de inventarios propuesto, dando como resultado un incremento en la productividad del 45.28% respecto al año anterior.

The general objective of this research work was to increase the productivity of the company Bmotors S.A.C. through the application of an inventory management model. The proposal arises due to the lack of a system to control the stock of the company. The study began with the interview with the spare parts supervisor in order to obtain more information regarding the spare parts handled by the company. The person in charge in mention, provided the historical data of the previous year, with this data the ABC classification was carried out, where class A was our sample from which it was possible to determine the participation of each spare part in the income of the company and in the same way the inventory costs that they are generating. The demand and the coefficient of variation were analyzed, where the result indicated that the periodic review model “P“ is the best alternative for our study, since the demand for spare parts in 2021 presented a CV greater than 20%. To project the demand of the year 2022 through forecasts, the methods of linear, exponential, polynomial, potential and simple exponential smoothing regression were used. Outcomes were assessed according to the lowest value of the Mean Absolute Deviation (MAD). Consequently, the total cost of inventory management for the 2022 period was calculated. Finally, the economic impact of the proposed inventory management model was evaluated, resulting in an increase in productivity of 45.28% compared to the previous year.