Arboleda Zúñiga, JairoGuzmán Caicedo, Claudia Patricia2020-08-132020-08-132019Guzmán Caicedo, C. P. (2019). Diseño del modelo de gestión de inventarios de baterías en la empresa LRV. Universidad Santiago de Cali.https://repositorio.usc.edu.co/handle/20.500.12421/3800Se propone un modelo de gestión de inventarios de baterías automotrices en la empresa LRV considerando los artículos tipo A con el fin de reducir el nivel de agotados y mejorar el servicio al cliente y la rentabilidad; no existen métodos de pronóstico ni políticas de inventario, se hacen pedidos urgentes permanentemente y hay bajo cumplimiento de entregas. Con la clasificación ABC se identificaron los artículos de mayor impacto en ventas y se utilizó el comportamiento histórico de la demanda para determinar el patrón de cada uno, mediante simulación se escogió el método de pronóstico teniendo en cuenta el error. La clasificación de la demanda de los artículos permitió definir el sistema de control considerando para la demanda determinística los modelos EOQ y demanda variante con el tiempo, para la demanda probabilística con revisión continua los modelos s-Q y s-S, y para la demanda probabilística con revisión periódica los modelos R-S y R-s-S. Se planteó el manejo con sistema min-máx. adaptado para un artículo con demanda errática. La investigación evidenció que el 22,8% de los artículos aportan el 62% de las ventas totales. Los mejores pronósticos para patrones de tendencia se obtienen con regresión lineal simple y para patrones perpetuos con suavización exponencial simple y promedio móvil con N=10 a 12; se estableció también que se obtienen por formulación valores de R muy elevados que pueden ser poco prácticos.Here it is proposed a model of inventory management for automobile batteries at the LRV Company. Said model takes into account articles of type A with the objective of reducing the current level of sold out articles, as well as enhancing profitability, and customer service; there are neither prediction methods nor inventory politics, urgent requests are made permanently and delivery compliance is low. By using both, the ABC classification and the historical behavior of the demand to determine patterns, the articles of greater impact on sales were identified. Through simulation, and taking into account the error, the prediction method was chosen. The article-demand classification allowed the definition of the control system for each one of them, considering firstly, for the determinist demand, the EOQ and the time-varying demand models with periodic revision of the s-Q and s-S models. Secondly, for the probabilistic demand with continuous revision, the R-S and R-s-S models were defined. For an article with unpredictable demand, an adapted min-to-max system was formulated. This research showed that 22,8% of the articles provide 62% of the total sales. The best predictions for trend patterns are obtained through simple linear regression, and for perpetual patterns, simple exponential softening and mobile average with N=10 to 12. It was established that patterns are also obtained by formulating very high values for R that may be a bit unpractical.Arboleda Zúñiga, Jairoapplication/pdf19 páginasesInventory ManagementInventory ControlDemand ForecastsInventory PoliciesThesisAcceso AbiertoReconocimiento 4.0 Internacional (CC BY 4.0)Inventory ManagementInventory ControlDemand ForecastsInventory Policies