Diseño de una herramienta computacional para la previsión de demanda en una empresa del sector de la electrónica
Autor: | Pascual Rosa, Marc |
---|---|
Jazyk: | Spanish; Castilian |
Rok vydání: | 2021 |
Předmět: |
Grado en Ingeniería de Organización Industrial-Grau en Enginyeria d'Organització Industrial
Mathematical Programming Demand Forecasting Previsió de Demanda Previsión de Demanda Electronics Sector Herramienta Computacional Sector de la electrónica Programació Matemàtica ORGANIZACION DE EMPRESAS Ferramenta Computacional Modelos Causales Causal Models Programación Matemática Models Causals Computer Tool |
Zdroj: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia instname |
Popis: | [ES] La previsión de la demanda constituye una de las principales entradas a numerosos procesos decisionales de la empresa, por lo que se requiere de unos pronósticos lo más precisos posibles para asegurar una toma de decisiones acertada. En un entorno cambiante, como el del sector de la electrónica, obtener buenos datos sobre previsión se complica si cabe todavía más por la influencia de múltiples variables sobre este entorno. La empresa tratada en este proyecto es una empresa puntera en el sector de la electrónica con un largo recorrido en este y continua innovación de sus productos. Los clientes de la empresa son a su vez grandes compañías con fuerte poder de negociación y estándares de calidad ejemplares. El problema principal que sufre la empresa estudiada surge por no invertir recursos en obtener datos fiables sobre previsión, lo cual genera ineficiencias que se extienden a lo largo de todo su proceso de planificación. En este contexto, el presente TFG tiene como principal objetivo diseñar una herramienta computacional basada en programación matemática, que mediante el uso de modelos causales aporte una solución personalizada y fiable para la empresa de electrónica. Para ello, en primer lugar ha sido necesario detectar las variables que afecten a la demanda de la empresa. Posteriormente, un trabajo de diseño y desarrollo por fases, ha llevado a evolucionar cada vez más la herramienta, y adaptarla a la empresa en su totalidad. El funcionamiento de la herramienta ha sido validado con datos reales de la empresa consiguiendo disminuir el error de previsión con esta nueva metodología de trabajo en un 36,5 %. Derivada de esta disminución del error en las previsiones de demanda, se ha estimado una reducción del coste en aspectos como las roturas de stock o la sobreproducción, las pérdidas de material y los stocks de seguridad. Todo ello redundará en una mejora de la eficiencia de la empresa y de su nivel de servicio al cliente. [CA] La previsió de la demanda constitueix una de les principals entrades a nombrosos processos decisionals de l’empresa, pel que es requereix uns pronòstics els més precisos possibles per a assegurar una presa de decisions encertada. A un entorn canviant, com el del sector de l’electrònica, obtindre bones dades sobre previsió es complica encara més si cap per la influència de múltiples variables sobre aquest entorn. L’empresa tractada a aquest projecte, és una empresa puntera al sector de l’electrònica, amb un llarg recorregut en aquest i continua innovació dels seus productes. Els clients de l’empresa són al seu torn grans companyies amb un fort poder de negociació i estàndards de qualitat exemplars. El problema principal que sofreix l’empresa estudiada, sorgeix per no invertir recursos a obtindre dades fiables sobre previsió, el qual genere ineficiències que s’estenen al llarg de tot el seu procés de planificació. En aquest context, el present TFG té com principal objectiu dissenyar una ferramenta computacional basada en programació matemàtica, que mitjançant l’ús de models causals aporte una solució personalitzada i fiable per a l’empresa d’electrònica. Per a aixó, en primer lloc ha sigut necessari detectar les variables que afecten la demanda de l’empresa. Posteriorment, un treball de disseny i desenvolupament per fases, ha portat a evolucionar cada vegada més la ferramenta, i adaptar-la a l’empresa en la seua totalitat. El funcionament de la ferramenta, ha sigut validat amb dades reals de l’empresa aconseguint disminuir l’error de previsió amb aquesta nova metodologia de treball en un 36,5 %. Derivada d’aquesta disminució de l’error en les previsions de la demanda, s’ha estimat una reducció del cost en aspectes com els trencaments d’estoc o la sobreproducció, les pèrdues de material i els estocs de seguretat. Tot això redundarà en una millor de l’eficiència de l’empresa i del seu nivell de servei al client.La previsió de la demanda constitueix una de les principals entrades a nombrosos processos decisionals de l’empresa, pel que es requereix uns pronòstics els més precisos possibles per a assegurar una presa de decisions encertada. A un entorn canviant, com el del sector de l’electrònica, obtindre bones dades sobre previsió es complica encara més si cap per la influència de múltiples variables sobre aquest entorn. L’empresa tractada a aquest projecte, és una empresa puntera al sector de l’electrònica, amb un llarg recorregut en aquest i continua innovació dels seus productes. Els clients de l’empresa són al seu torn grans companyies amb un fort poder de negociació i estàndards de qualitat exemplars. El problema principal que sofreix l’empresa estudiada, sorgeix per no invertir recursos a obtindre dades fiables sobre previsió, el qual genere ineficiències que s’estenen al llarg de tot el seu procés de planificació. En aquest context, el present TFG té com principal objectiu dissenyar una ferramenta computacional basada en programació matemàtica, que mitjançant l’ús de models causals aporte una solució personalitzada i fiable per a l’empresa d’electrònica. Per a aixó, en primer lloc ha sigut necessari detectar les variables que afecten la demanda de l’empresa. Posteriorment, un treball de disseny i desenvolupament per fases, ha portat a evolucionar cada vegada més la ferramenta, i adaptar-la a l’empresa en la seua totalitat. El funcionament de la ferramenta, ha sigut validat amb dades reals de l’empresa aconseguint disminuir l’error de previsió amb aquesta nova metodologia de treball en un 36,5 %. Derivada d’aquesta disminució de l’error en les previsions de la demanda, s’ha estimat una reducció del cost en aspectes com els trencaments d’estoc o la sobreproducció, les pèrdues de material i els estocs de seguretat. Tot això redundarà en una millor de l’eficiència de l’empresa i del seu nivell de servei al client. [EN] Demand forecasting is one of the main inputs to many decision processes in the company, so it requires the most accurate forecasts possible to ensure sound decision making. In a changing environment such as the electronics industry, obtaining good forecast data is further complicated by the influence of multiple variables on this environment. The company involved in this project is a leading company in the electronics industry, with a long history on this and continuous product innovation. The company’s clients are in turn large companies with strong negotiating power and exemplary quality standards. The main problem suffered by the company studied arises from not investing resources in obtaining reliable data on forecasting, which generates inefficiencies that extend throughout its planning process. In this context, the present TFG has as its main objective to design a computational tool based on mathematical programming, which through the use of causal models provides a personalized and reliable solution for the electronics company. To do this, first it has been necessary to detect the variables that affect the demand of the company. Subsequently, a design and development work by phases, has led to increasingly evolve the tool, and adapt it to the company in its entirety. The operation of the tool has been validated with real data from the company, managing to reduce the error of forecast with this new methodology of work by 36.5 %. Derived from this reduction of the error in demand forecasts, a reduction in cost has been estimated in aspects such as stock breaks or overproduction, material losses and safety stocks. All this will result in an improvement in the efficiency of the company and its level of customer service. |
Databáze: | OpenAIRE |
Externí odkaz: |