Resumen:
|
[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 ...[+]
[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 ...[+]
[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 ...[+]
[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.
[-]
|