Procedimiento para el pronóstico de la demanda en una MIPYME cubana

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.53591/easi.v1i2.1783

Palabras clave:

Administración de Operaciones, Mipymes, pronóstico de la demanda

Resumen

La previsión de la demanda resulta un elemento fundamental en la planificación de las micro, pequeñas y medianas empresas (Mypimes). En este sentido, el presente trabajo tiene como objetivo desarrollar el pronóstico de la demanda mensual de la producción terminada en una empresa manufacturera de calzado, utilizando el herramental metodológico que más se adecue a las condiciones de la entidad objeto de estudio. El procedimiento propuesto permite la selección del modelo de pronóstico que mejor se adecue a las especificidades de la demanda, así como desarrolla un grupo de ecuaciones que facilitan el desarrollo del pronóstico considerando los patrones de tendencia y estacionalidad predominantes en la serie de datos históricos. 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 una empresa manufacturera de calzados, se logra identificar el método de pronóstico más adecuado según los parámetros característicos de la demanda estudiada (tendencia y estacionalidad), 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).

Biografía del autor/a

Jimmy Ernesto Fernández Cabrera, Universidad de Sancti Spíritus "José Martí Pérez". Cuba

Ingeniero Industrial (2017), Universidad Central de Las Villas. Cuba

Estudiante del Programa de Maestría en Administración de Operaciones. Universidad de Sancti Spíritus "José Martí Pérez". Cuba

Aramis Alfonso Llanes , Facultad de Ingeniería Mecánica e Industrial, Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Cuba

Ingeniero Industrial. Especialización en Organización de Empresas, Universidad Central de Las Villas. Cuba

Doctor en Ciencias Técnicas (2009), Universidad Central de Las Villas. Cuba

Rafael A. Ramos Gómez , Facultad de Ingeniería Mecánica e Industrial, Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Cuba

Ingeniero Industrial (1991), Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Cuba

Master Ingenieria Industrial (1998), Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Cuba

Doctor en Ciencias Técnicas (2003), Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Cuba

Citas

Badulescu, Y., Hameri, A.-P. & Cheikhrouhou, N. (2021). Evaluating demand forecasting models using multi-criteria decision-making approach. Journal of Advances in Management Research, 18(5), 661-683. https://doi.org/10.1108/JAMR-05-2020-0080

Bisht, D. C. S. & Ram, M. (2022). Recent Advances in Time Series Forecasting. Editorial CRC Press.

Bozarth, C., & Handfield, R. (2019). Introduction to operations and supply chain management. (5a ed.). Editorial Pearson.

Cachon, G. & Terwiesch, C. (2020). Matching Supply with Demand. An Introduction to Operations Management. (4a ed.). Editorial McGraw Hill Education.

Collier, D. A. & Evans, J. R. (2021). Operations and Supply Chain Management. (2a ed.). Editorial CENGAGE.

Ensafia, Y., Amin, S. H., Zhang, G. & 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://doi.org/10.1016/j.jjimei.2022.100058

Goyes Noboa, J. E., Alvarado Pacheco, E. S., Gavilánez Cárdenas, C. V. & 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

Heizer, J., Render, B. & 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. & Chase, R. B. (2020). Operations and Supply Chain Management. The Core. (5a ed.). Editorial McGraw Hill Education.

Jewalikar, A. D. & 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. & 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. & Clark, G. (2021). Service operations management. (5a ed.). Editorial Pearson.

Krajewski, L. J. & 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. & 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. & 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, e01020. https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2021.e01020

Schroeder, R. & 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. & 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://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.127692

Descargas

Publicado

17-12-2022

Cómo citar

Fernández Cabrera, J. E., Llanes , A. A., & Ramos Gómez , R. A. (2022). Procedimiento para el pronóstico de la demanda en una MIPYME cubana. EASI: Ingeniería Y Ciencias Aplicadas En La Industria, 1(2), 14–22. https://doi.org/10.53591/easi.v1i2.1783