Pronóstico de la demanda en la empresa calzados de nela, sociedad de responsabilidad limitada / demand forecasting in the company calzados de nela, limited liability company
Resumen
Introducción: La previsión de la demanda resulta un elemento fundamental en la planificación de las micro, pequeñas y medianas empresas (Mypimes).
Objetivo: Desarrollar el pronóstico de la demanda mensual de la producción terminada en la Empresa “Calzados de Nela”, Sociedad de Responsabilidad Limitada (SRL), utilizando el herramental metodológico que más se adecue a las condiciones de la entidad objeto de estudio.
Métodos: Los métodos fundamentales empleados en la investigación fueron los siguientes: teóricos como el analítico – sintético para la revisión del estado del conocimiento y la práctica, y la modelación para el diseño del procedimiento; empíricos como la observación científica, análisis de documentos y comparativos, y entrevistas no estructuradas; y estadísticos como el análisis de clasificación y de tendencia para el estudio de los datos y resultados.
Resultados: El resultado fundamental logrado en la investigación lo constituye el procedimiento propuesto para la realización del pronóstico de la demanda en la empresa objeto de estudio práctico, a partir del análisis de los de su tipo disponibles en la literatura científica.
Conclusiones: La aplicación práctica de la propuesta pone de relieve la ventaja de adoptar técnicas, métodos y herramientas de la Administración de Operaciones en las Mypimes. Con dicha aplicación, en la Empresa “Calzados de Nela”, SRL se logra identificar el método de pronóstico más adecuado según los parámetros característicos de la demanda estudiada, así como realizar la previsión de las ventas mensuales de zapatos para el año 2022 con un nivel de precisión estimado acertado según la medida de error considerada.
Palabras clave: administración de Operaciones; Mipymes; pronóstico de la demanda
ABSTRACT
Introduction: Demand forecasting is a key element in the planning of Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs).
Objective: To develop the forecast of the monthly demand of the finished production in the Company "Calzados de Nela", Limited Liability Company (LCC), using the methodological tool that best suits the conditions of the entity under study.
Methods: The fundamental methods used in the research were the following: theoretical methods such as analytical-synthetic for the review of the state of knowledge and practice, and modeling for the design of the procedure; empirical methods such as scientific observation, document and comparative analysis, and unstructured interviews; and statistical methods such as classification and trend analysis for the study of the data and results.
Results: The fundamental result achieved in the research is the proposed procedure for carrying out the demand forecast in the company object of practical study, based on the analysis of those of its type available in the scientific literature.
Conclusions: The practical application of the proposal highlights the advantage of adopting techniques, methods and tools of Operations Management in the MSMEs. With this application, the company "Calzados de Nela", (LCC) is able to identify the most appropriate forecasting method according to the characteristic parameters of the studied demand, as well as to forecast the monthly sales of shoes for the year 2022 with an accurate estimated level of precision (according to the considered measure of error).
Keywords: demand forecasting; MSMEs; operations management
Descargas
Citas
Badulescu, Y., Hameri, A.-P. y Cheikhrouhou, N. (2021). Evaluating demand forecasting models using multi-criteria decision-making approach. Journal of Advances in Management Research, 18(5), 661-683. https://www.researchgate.net/publication/349321745_Evaluating_demand_forecasting_models_using_multi-criteria_decision-making_approach/link/605346d2458515e8345433ab/download
Bisht, D. C. S. y Ram, M. (2022). Recent Advances in Time Series Forecasting. Editorial CRC Press.
Bozarth, C., y Handfield, R. (2019). Introduction to operations and supply chain management. (5a ed.). Editorial Pearson.
Cachon, G. y Terwiesch, C. (2020). Matching Supply with Demand. An Introduction to Operations Management. (4a ed.). Editorial McGraw Hill Education.
Collier, D. A. y Evans, J. R. (2021). Operations and Supply Chain Management. (2a ed.). Editorial CENGAGE.
Ensafia, Y., Amin, S. H., Zhang, G. y Shah, B. (2022). Time-series forecasting of seasonal items sales using machine learning. A comparative analysis. International Journal of Information Management Data Insights, 2(1), 100058. https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S2667096822000027?token=EBF54324C38F0324A56A9E3862993E1D2F223A86D4F856D99289D0FC57D4AA1BA187505E154A73B7C083AB5BB6F432CE&originRegion=us-east-1&originCreation=20230111192126
Goyes Noboa, J. E., Alvarado Pacheco, E. S., Gavilánez Cárdenas, C. V. y Arguello Pazmiño, A. M. (2020). Evolución de las Mipymes según el ciclo de vida. Revista Universidad y Sociedad, 12(S1), 47-52. https://rus.ucf.edu.cu/index.php/rus/article/view/1750/1752
Heizer, J., Render, B. y Munson, C. (2020). Operations Management. Sustainability and Supply Chain Management. (13a ed.). Editorial Pearson.
Helmold, M. (2020). Lean Management and Kaizen. Fundamentals from Cases and Examples in Operations and Supply Chain Management. Editorial Springer.
Jacobs, F. R. y Chase, R. B. (2020). Operations and Supply Chain Management. The Core. (5a ed.). Editorial McGraw Hill Education.
Jewalikar, A. D. y Shelke, A. (2017). Lean Integrated Management Systems in MSME Reasons, Advantages and Barriers on Implementation. Materials Today: Proceedings, 4(2), 1037–1044. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2017.01.117
Jiang, W., Wu, X., Gong, Y., Yu, W. y Zhong, X. (2020). HolteWinters smoothing enhanced by fruit fly optimization algorithm to forecast monthly electricity consumption. Energy, 193, 1-8. https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.116779
Johnston, R., Shulver, M., Slack, N. y Clark, G. (2021). Service operations management. (5a ed.). Editorial Pearson.
Krajewski, L. J. y Malhotra, M. K. (2022). Operations Management. Processes and Supply Chains. (13a ed.) Editorial Pearson.
Ministerio de Justicia (2021). Decreto-Ley 46 Sobre las Micro, Pequeñas y Medianas Empresas. Gaceta Oficial de la república de Cuba, No. 94 Ordinaria, 19 de agosto.
Mulchandani, K., Jasrotia, S. S. y Mulchandani, K. (2022). Determining supply chain effectiveness for Indian MSMEs: A structural equation modelling approach. Asia Pacific Management Review. https://doi.org/10.1016/j.apmrv.2022.04.001
Omar, M. O. y Kawamukai, H. (2021). Prediction of NDVI using the Holt-Winters model in high and low vegetation regions: A case study of East Africa. Scientific African, 14. https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S2468227621003215?token=51F8BE2A87E62EC6428F65C836A3C2FBCA08614B382010BDC7BE38F8A9AE84E847A69FCB3C30858280C86CC2225FED96&originRegion=us-east-1&originCreation=20230111193250
Schroeder, R. y Goldstein, S. M. (2021). Operations managements in the supply chain. Decisions and cases. (8a ed.). Editorial McGraw Hill Education.
Stevenson, W. J. (2021). Operations management. (14a ed.). Editorial McGraw Hill Education.
Vásquez, J., Aguirre, S., Puertas, E., Bruno, G., Priarone, P. C. y Settineri, L. (2021). A sustainability maturity model for micro, small and medium-sized enterprises (MSMEs) based on a data analytics evaluation approach. Journal of Cleaner Production, 311, 127692. https://repositorio.utb.edu.co/bitstream/handle/20.500.12585/10367/A%20sustainability%20maturity%20model%20for%20micro,%20sm_Edwin%20Alexander%20Puer.pdf?sequence=1
Publicado
Versiones
- 16-12-2024 (4)
- 14-12-2023 (3)
- 14-11-2023 (2)
- 16-01-2023 (1)
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2023 Jimmy Ernesto Fernández Cabrera, Aramis Alfonso Llanes, Rafael Agustín Ramos Gómez
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
_(Custom).jpg)
