Uso de técnicas de pronósticos para la planeación del inventario de una PYME comercializadora en Tlaxcala, México

Abstract

La presente investigación tiene como objetivo contribuir con herramientas de pronósticos que asistan al administrador de la PYME bajo análisis a anticipar las ventas futuras para tomar decisiones de compra más acertadas que optimicen los niveles de inventario. El estudio se realiza en una empresa comercializadora de materiales de construcción en Tlaxcala, utilizando los datos históricos de venta del cemento gris por su aportación al 50% de las utilidades globales del negocio. Se compararon tres prácticas observadas en el entorno local (promedio semanal del último año, promedio semanal del mes anterior y misma cantidad que la semana anterior) y cinco técnicas de pronósticos usualmente aplicadas en la literatura (regresión lineal simple, suavización exponencial, regresión no lineal, regresión por redes neuronales y metodología Box-Jenkins). Los resultados revelaron que, cualquier pronóstico cercano o igual a la media resultará aceptable cuando la serie de datos siga una distribución normal. Hallándose que el modelo no lineal (regresión logarítmica natural) se ajustó mejor a los datos por la naturaleza variable de la demanda, los pronósticos con valores cercanos a la media y el 88% de aciertos en el patrón de tendencia.