Hasta el momento no tienen un método o no es conocido por el personal y pueden controlar el stock, lo que los entrampa para adelantarse o estar prevenidos a los quiebres del stock. Por lo que nos planteamos el problema; ¿En qué situación se encuentra actualmente la gestión de stock en función al análisis de quiebres de stock de la Tienda SODIMAC - Huancayo? y tenemos como objetivo Analizar y diagnosticar la gestión de stock para evitar quiebres de stock de la Tienda SODIMAC de la ciudad de Huancayo, en el periodo 2017. La metodología utilizada fueron el método deductivo e inductivo, el tipo de investigación es básico, el nivel de investigación es descriptivo y el diseño fue el descriptivo comparativo. Respecto a la población son los constituidos por todos los productos de la tienda Sodimac, siendo la hipótesis, La tienda SODIMAC-Huancayo tiene un sistema mejorado en la gestión de stock para evitar los quiebres de stock– Huancayo 2017.

Autor no autoriza el acceso a texto completo de su documento hasta el 9/11/2020. / Ingeniero Civil Industrial / La industria de las telecomunicaciones está frecuentemente enfrentada a las decisiones de surtido: determinar qué productos ofrecer y en qué momento. La importancia de tales decisiones se observa particularmente al promocionar, de manera online, productos conformados por un plan y un equipo móvil. Actualmente el surtido se mantiene estático a lo largo de cada mes, independientemente de los cambios en las existencias, lo que aumenta la probabilidad de tener un quiebre de stock. Por otro lado, los productos se determinan en base a una cantidad limitada de combinaciones, denominada universo, ambos, productos promocionados y universo, son seleccionados haciendo uso del juicio de expertos. El objetivo del trabajo es determinar una estrategia de surtido óptima para las promociones de dichas combinaciones por medio de la maximización del ingreso, para la cual se adapta un modelo que calcula en base a una función de demanda y el stock disponible, qué productos ofrecer y en qué momento. Debido a la cantidad de combinaciones es necesario utilizar generación de columnas, logrando así, su factibilidad computacional. El modelo base solo se ejecuta al principio de la planificación, lo cual lo hace inflexible. Para incorporar adaptabilidad se utiliza un horizonte rodante y se penalizan los productos que tienen un menor stock remanente, haciendo posible agregar información reciente de las ventas al recalcular el modelo cada un cierto periodo de tiempo y mejorar la calidad del surtido a lo largo de la planificación. Para evaluar la metodología se crean tres estrategias: (Caso Base) representación de la forma actual de resolver el problema; (A) una estrategia que determina el surtido utilizando la metodología creada, pero considerando el universo definido por la empresa y (B) una estrategia que además de considerar la metodología propuesta, utiliza un universo conformado por todas las combinaciones posibles. Se destaca que la cantidad de ejecuciones también fue sujeta a evaluación, considerando el cambio en el ingreso y aumento en los tiempos de ejecución. La metodología se evaluó usando datos de una importante empresa de telecomunicaciones, en la cual existen dos tipos de productos: Portabilidad -productos de gama alta que son ofrecidos a clientes de la competencia y cumplen requisitos específicos- y Multimedia - productos ofrecidos a clientes que ya forman parte de la compañía o a aquellos clientes externos que no cumplen los requisitos de portabilidad-. Debido a los resultados prometedores de las 2 estrategias propuestas, se considera incluir una estrategia extra denominada Lista Ordenada, con el objetivo de comparar las propuestas que optimizan con una opción de implementación sencilla. Tal estrategia consiste en ofrecer los productos que tengan una mejor combinación de atractivo y rentabilidad. Los resultados reflejan que la mejor estrategia depende del nivel de stock, con respecto a Multimedia, se tiene más del nivel necesario y por ello se sugiere utilizar la Lista que aumenta el ingreso en un 46 %. Por su parte, Portabilidad no tiene el suficiente nivel de stock y por ello la mejor opción es la estrategia B, que mejora el ingreso en un 21 %.

Autor no autoriza el acceso a texto completo de su documento hasta el 18/5/2021. / Ingeniero Civil Industrial / Un aspecto crucial en la administración de un supermercado es la gestión de inventario. Determinar los niveles óptimos de este, los tamaños y la periodicidad de los pedidos a los proveedores son decisiones importantes y que requieren de un profundo análisis del comportamiento de la demanda. Sin embargo, los esfuerzos empleados en determinar dichos factores se ven desperdiciados si el stock en inventario no está coordinado con el stock presentado en góndola, que es lo que finalmente observa el consumidor. El objetivo de este trabajo es crear un sistema que identifique quiebres de stock en las góndolas de una cadena de supermercados, utilizando como insumo la información transaccional que esta posee. Para determinar el estado de la góndola se aplican Modelos de Markov Ocultos, debido a la capacidad que estos tienen de modelar estados no observables y dinámicos en el tiempo. Para calibrar el modelo se cuenta con información transaccional de las boletas en el punto de venta. A partir de estos datos se estiman modelos con distinto número de estados y con distintos niveles de agregación de la información, esto con el objetivo de encontrar la estructura que resuelve de mejor manera el problema estudiado. Por otro lado, para validar la clasificación realizada se usará una medición del real estado de la góndola, obtenida a partir de una inspección presencial de estas durante un período de 14 días. Finalmente, los resultados del modelo propuesto se contrastan con los de una auditoría que utiliza un método alternativo para detectar quiebres aplicado a los mismos datos considerados durante este trabajo. Como conclusión de este trabajo se tiene que un modelo de tres estados utilizando datos de agregación diaria es el que clasifica las observaciones de manera más acertada. Además, la imposición de restricciones al estado asociado a quiebre mejora en gran medida los resultados, identificando el 63.48% de los quiebres ocurridos con un porcentaje de error del 15.52 %, superando los resultados de la auditoría corresponientes a 56.52% y 28.57% respectivamente. Finalmente, como trabajo futuro se propone evaluar la clasificación de quiebres con un modelo que considere distintas topologías para cada producto y/o tienda, junto con la inclusión de otras variables descriptivas como promociones o exposiciones extraordinarias del producto.