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Modelo de Optimización de Compra para un Distribuidor de Bebidas

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Ver:
MiM_Berti Uldry_2022.pdf (1.147Mb)
Metadatos:
Mostrar el registro completo del ítem
Autor/es:
Berti Uldry, Diego Gustavo
Tutor/es:
Marenco, Javier
Carrera de la tesis:
Master in Management + Analytics
Fecha:
2022
Resumen
A lo largo de los años, las empresas han buscado mejorar sus procesos con el objetivo de hacerlos más rentables, menos costosos o más eficientes. Especialmente, los involucrados en la industria del consumo masivo, los cuales en conjunto forman lo que se denomina supply chain. Con el foco en ser más eficientes y rentables, en este trabajo vamos a presentar un modelo de programación lineal entera que nos proporcione como resultado la cantidad óptima a comprar de ciertos productos de manera tal de no quebrar stock en los depósitos, satisfacer la demanda y minimizar el incumplimiento del stock de seguridad de cada SKU. Particularmente, vamos a centrarnos en la operación diaria de un Distribuidor de bebidas, el cual le compra los productos de manera diaria a un único proveedor. Los resultados del modelo permiten aspirar tanto a beneficios económicos como a nivel operacional de procesos. Dados los resultados, podemos obtener un beneficio económico de $1.5 Mio de pesos argentinos o USD 7.000 en dos días de utilización del programa expresado como “costo por pedir de más” para el Distribuidor. Por otro lado, se aspira a reducir el tiempo total del flujo de armado de pedido en un 64,29%, lo cual representa 135 minutos menos por día del Analista de Stock en la planificación de la compra. A su vez, se detalla un plan de implementación para incorporar el modelo para la operatoria diaria del negocio. Los datos utilizados son proporcionados por el Distribuidor.
URI:
https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11562
Colecciones:
  • Master in Management + Analytics


Página de ayuda al investigador
Horarios de atención
Campus Alcorta
Av. Figueroa Alcorta 7350 (C1428BCW)
Sáenz Valiente 1010 (C1428BIJ)
Ciudad de Buenos Aires, Argentina
P: (54 11) 5169 7000

 

 



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