DISEÑO DE UN MODELO DE PLANEACIÓN DE LA...

DISEÑO DE UN MODELO DE PLANEACIÓN DE LA DEMANDA PARA LA FAMILIA DE BARRAS ENDEREZADAS EN LA EMPRESA ACERÍAS PAZ DEL RIO.

DIANA CAROLINA GIL ROMERO FREDY ALEXANDER ZAMBRANO ÁLVAREZ

UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS FACULTAD DE INGENIERÍA INGENIERÍA INDUSTRIAL

BOGOTÁ 2015

DISEÑO DE UN MODELO DE PLANEACIÓN DE LA DEMANDA PARA LA FAMILIA DE BARRAS ENDEREZADAS EN LA EMPRESA ACERÍAS PAZ DEL RIO.

DIANA CAROLINA GIL ROMERO CÓDIGO: 20032015089

FREDY ALEXANDER ZAMBRANO ÁLVAREZ CÓDIGO: 20022015076

DIRECTOR Ing. GIOVANNI MAURICIO TARAZONA BERMÚDEZ Ph.D

UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS FACULTAD DE INGENIERÍA INGENIERÍA INDUSTRIAL

BOGOTÁ 2015

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CONTENIDO LISTA DE FIGURAS ............................................................................................................................... 7

LISTA DE TABLAS ................................................................................................................................. 9

LISTA DE ANEXOS .............................................................................................................................. 10

1. INTRODUCCIÓN. ........................................................................................................................ 11

2. OBJETIVOS. ................................................................................................................................ 12

2.1. OBJETIVO GENERAL. .......................................................................................................... 12

2.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS. ................................................................................................... 12

3. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA. ........................................................................................... 13

3.1. IDENTIFICACIÓN DEL PROBLEMA ...................................................................................... 13

4. JUSTIFICACIÓN........................................................................................................................... 14

4.1. RESULTADOS ESPERADOS ................................................................................................. 14

5. MARCO CONCEPTUAL. .............................................................................................................. 15

5.1. MARCO TEÓRICO ............................................................................................................... 15

5.1.1. S&OP (Sales and Operation Planning) ........................................................................... 15

5.1.1.1. Definición .................................................................................................................. 15

5.1.1.2. Metodología .............................................................................................................. 17

5.1.2. PRONÓSTICOS ............................................................................................................... 18

5.1.2.1. MÉTODOS DE PRONÓSTICOS .................................................................................... 19

5.1.2.1.1. Métodos cualitativos ................................................................................................. 19

5.1.2.1.2. Métodos de proyección histórica .............................................................................. 20

5.1.2.1.3. Métodos cuantitativos (o causales) .......................................................................... 20

5.1.2.1.4. RESUMEN DE TÉCNICAS DE PRONÓSTICOS ............................................................... 21

5.1.2.1.4.1. Método Delphi: ..................................................................................................... 21

5.1.2.1.4.2. Investigación de mercado: .................................................................................... 22

5.1.2.1.4.3. Consenso de panel: ............................................................................................... 22

5.1.2.1.4.4. Estimado de la fuerza de ventas: .......................................................................... 22

5.1.2.1.4.5. Pronóstico visionario: ............................................................................................ 23

5.1.2.1.4.6. Analogía histórica: ................................................................................................. 23

5.1.2.1.4.7. Promedios móviles: ............................................................................................... 23

5.1.2.1.4.8. Ajuste o suavización exponencial: ......................................................................... 23

4

5.1.2.1.4.9. Box – Jenkins: ........................................................................................................ 24

5.1.2.1.4.10. Descomposición de series de tiempo: ............................................................... 24

5.1.2.1.4.11. Proyección tendencial: ...................................................................................... 24

5.1.2.1.4.12. Pronóstico objetivo: .......................................................................................... 25

5.1.2.1.4.13. Análisis espectral: .............................................................................................. 25

5.1.2.1.4.14. Modelo de regresión: ........................................................................................ 25

5.1.2.1.4.15. Modelo econométrico: ...................................................................................... 25

5.1.2.1.4.16. Encuestas de intención de compra y anticipación: ........................................... 26

5.1.2.1.4.17. Modelos de entrada – salida: ............................................................................ 26

5.1.2.1.4.18. Indicadores líderes: ........................................................................................... 26

5.1.2.1.4.19. Filtro adaptativo: ............................................................................................... 26

5.1.2.1.4.20. Simulación dinámica:......................................................................................... 27

5.1.2.1.4.21. Respuesta precisa: ............................................................................................. 27

5.1.2.1.4.22. Redes neuronales: ............................................................................................. 27

5.1.2.1.4.23. Pronóstico de colaboración: .............................................................................. 27

5.1.2.1.4.24. Pronóstico basado en reglas: ............................................................................ 28

5.1.3. LA PLANEACIÓN Y EL PRONÓSTICO DE LA DEMANDA. ................................................. 28

5.2. MARCO REFERENCIAL........................................................................................................ 29

5.2.1. CONTEXTO ..................................................................................................................... 29

5.2.2. GENERALIDADES DE LA EMPRESA ................................................................................. 29

5.2.2.1. Visión ......................................................................................................................... 29

5.2.2.2. Misión ........................................................................................................................ 29

5.2.2.3. Historia ...................................................................................................................... 30

5.2.2.4. Alianza Estratégica .................................................................................................... 31

5.2.2.5. Estructura General De La Empresa ............................................................................ 31

5.2.2.5.1. Canal distribución. ..................................................................................................... 32

5.2.2.5.2. Canal industria. .......................................................................................................... 32

5.2.2.5.3. Canal construcción. ................................................................................................... 33

5.2.2.6. Productos de Acero Paz del Rio ................................................................................. 33

5.2.3. LOGÍSTICA INTEGRAL ..................................................................................................... 35

5.2.4. PLANEACIÓN DE LA DEMANDA ..................................................................................... 37

5.2.5. PRONÓSTICOS ............................................................................................................... 37

5.2.6. PROCESO DE PLANEACIÓN DE DEMANDA .................................................................... 37

5.2.7. PEDIDOS ........................................................................................................................ 38

5

5.2.8. MODELOS ...................................................................................................................... 39

5.2.8.1. Etapas en el desarrollo de un modelo matemático .................................................. 39

6. METODOLOGÍA .......................................................................................................................... 41

6.1. SITUACIÓN ACTUAL DE ACERÍAS PAZ DEL RIO .................................................................. 41

6.2. DIAGNÓSTICO .................................................................................................................... 43

6.3. ANÁLISIS DOFA PROCESOS DE PLANEACIÓN Y RIESGOS ASOCIADOS AL NEGOCIO DEL ACERO 47

6.4. ÁREAS INVOLUCRADAS EN EL PROCESO DE PLANEACIÓN DE DEMANDA Y PRONÓSTICO48

6.5. INFORMACIÓN HISTÓRICA ................................................................................................ 49

6.5.1. FACTURACIÓN 2010-2015 ............................................................................................. 49

6.6. DEPURACIÓN DE LA INFORMACIÓN HISTÓRICA ............................................................... 52

6.6.1. BARRA CORRU ENDE (M) 12MMX6M ........................................................................... 53

6.6.1.1. Eventos ...................................................................................................................... 53

6.6.1.2. Desarrollo del pronóstico en Forecast Pro: ............................................................... 54

6.6.1.3. Reporte del Pronóstico:............................................................................................. 54

6.6.2. BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX6M ............................................................................. 55

6.6.2.1. Eventos ...................................................................................................................... 56



6.6.3. BARRA CORRU ENDE (M) N.3X12M ............................................................................... 59

6.6.3.1. Eventos ...................................................................................................................... 59



6.6.4. BARRA CORRU ENDE (M) N.3X6M ................................................................................. 62

6.6.4.1. Eventos ...................................................................................................................... 63



6.6.5. BARRA CORRU ENDE (M) N.4X12M ............................................................................... 65

6.6.5.1. Eventos ...................................................................................................................... 66



6.6.6. BARRA CORRU ENDE (M) N.4X6M ................................................................................. 68

6.6.6.1. Eventos ...................................................................................................................... 69


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6.7. ROLES Y RESPONSABILIDADES EN EL DESARROLLO DEL PROCESO ................................... 72

6.8. CONCILIACIÓN DE DEMANDA REUNIÓN S&OP ................................................................. 73

6.9. RIESGOS DEL MODELO ...................................................................................................... 74

6.10. PRONOSTICO ESTADÍSTICO VS COLABORATIVO ........................................................... 74

6.11. PUNTOS DE CONTROL DESARROLLADOS ...................................................................... 75

6.12. FORECAST ACCURACY ................................................................................................... 76

6.12.1. MEDICIÓN FORECAST ACCURACY JUNIO ...................................................................... 76

6.12.2. MEDICIÓN FORECAST ACCURACY MAYO ...................................................................... 76

6.13. RESULTADOS Y MEDICIÓN DEL OTIF CICLO DEL PEDIDO .............................................. 76

7. METODOLOGÍA. ......................................................................................................................... 80

7.1. ETAPAS DEL PROYECTO (Estructura de Descomposición del Trabajo o EDT) ................... 80

8. CRONOGRAMA .......................................................................................................................... 81

9. ANÁLISIS DE RESULTADOS. ........................................................................................................ 82

10. CONTRASTACIÓN DE OBJETIVOS ........................................................................................... 83

11. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES. ............................................................................... 84

12. REFERENCIAS. ........................................................................................................................ 86

ANEXOS ............................................................................................................................................. 89

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LISTA DE FIGURAS Figura 1 S&OP: Todas las funciones están alineadas en un Plan de Negocios.[9] ............................ 15 Figura 2 Beneficios del S&OP[11] ...................................................................................................... 16 Figura 3 El proceso de S&OP[13] ....................................................................................................... 17 Figura 4 Historia Paz del Rio[2]. ........................................................................................................ 31 Figura 5 Barras y rollos para refuerzo de concreto ........................................................................... 32 Figura 6 Alambrón trefilable ............................................................................................................. 33 Figura 7 Acero figurado y malla electro soldada ............................................................................... 33 Figura 8 Procesos de producción Acerías Paz del Río ....................................................................... 34 Figura 9 Proceso siderúrgico Acerías Paz del Río .............................................................................. 35 Figura 10 Divisiones de Logística aplicados a la empresa ................................................................. 36 Figura 11 Proceso de pedidos ........................................................................................................... 38 Figura 12 Proceso de pedidos ........................................................................................................... 39 Figura 13 Facturación Mensual 2010 - 2015 ..................................................................................... 41 Figura 14 Facturación Anual 2010 - 2014 .......................................................................................... 42 Figura 15 Producción mensual familia Barras Enderezadas 2014 - 2015 ......................................... 42 Figura 16 BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX6M ................................................................................. 43 Figura 17 BARRA CORRU ENDE (M) N.2X12M ................................................................................... 43 Figura 18BARRA CORRU ENDE (M) N.2X6M...................................................................................... 44 Figura 19BARRA CORRU ENDE (M) N.3X12M.................................................................................... 44 Figura 20 BARRA CORRU ENDE (M) N.3X6M ..................................................................................... 44 Figura 21 BARRA CORRU ENDE (M) N.4X12M ................................................................................... 45 Figura 22 BARRA CORRU ENDE (M) N.4X6M ..................................................................................... 45 Figura 23 BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX12M ............................................................................... 45 Figura 24 BARRA CORRU ENDE (M) 8,5MMX6M .............................................................................. 46 Figura 25 BARRA CORRU ENDE (M) 12MMX6M ............................................................................... 46 Figura 26 Áreas involucradas en el proceso ...................................................................................... 49 Figura 27 Ventas año-mes desde 2010 hasta abril de 2015 ............................................................. 50 Figura 28 Ventas anuales desde 2010 hasta lo que va del año 2015................................................ 51 Figura 29 Porcentaje de participación en el mercado ...................................................................... 51 Figura 30 Grafico venta diario de BARRA CORRU ENDE (M) 12MMX6 depurado ............................ 53 Figura 31 Grafica de Pronóstico Vs Datos históricos Corregidos BARRA CORRU ENDE (M) 12MMX6M ........................................................................................................................................................... 54 Figura 32 Gráfico de ventas diarias BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX6M ......................................... 56 Figura 33 Grafica de Pronóstico Vs Datos históricos Corregidos BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX6M ........................................................................................................................................................... 57 Figura 34 Gráfico de ventas diarias BARRA CORRU ENDE (M) N.3X12M .......................................... 59 Figura 35 Grafica de Pronóstico Vs Datos históricos Corregidos BARRA CORRU ENDE (M) N.3X12M ........................................................................................................................................................... 60 Figura 36 Gráfico de ventas diarias BARRA CORRU ENDE (M) N.3X6M ............................................ 62 Figura 37 Grafica de Pronóstico Vs Datos históricos Corregidos BARRA CORRU ENDE (M) N.3X6M 63 Figura 38 Gráfico de ventas diarias BARRA CORRU ENDE (M) N.4X12M .......................................... 65 Figura 39 Grafica de Pronóstico Vs Datos históricos Corregidos BARRA CORRU ENDE (M) N.4X12M ........................................................................................................................................................... 66

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Figura 40 Gráfico de ventas diarias BARRA CORRU ENDE (M) N.4X6M ............................................ 69 Figura 41 Grafica de Pronóstico Vs Datos históricos Corregidos BARRA CORRU ENDE (M) N.4X6M 69 Figura 42 Roles y responsabilidades por área ................................................................................... 72 Figura 43 Cumplimiento del OTIF por Proceso ................................................................................. 79 Figura 44 EDT del proyecto. .............................................................................................................. 80

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LISTA DE TABLAS Tabla 1 Pronóstico estadístico .......................................................................................................... 46 Tabla 2 Matriz DOFA Procesos de Planeación................................................................................... 48 Tabla 3 Unificación de Códigos Planeación de Demanda ................................................................. 50 Tabla 4 Histórico del participación en el mercado por referencia .................................................... 52 Tabla 5 Histórico del participación en el mercado para los productos a analizar. ........................... 52 Tabla 6 Base de corrección BARRA CORRU ENDE (M) 12MMX6M ................................................... 53 Tabla 7 Base de Corrección BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX6M ..................................................... 55 Tabla 8 Base de Corrección BARRA CORRU ENDE (M) N.3X12M ...................................................... 59 Tabla 9 Base de Corrección BARRA CORRU ENDE (M) N.3X6M ........................................................ 62 Tabla 10 Base de Corrección BARRA CORRU ENDE (M) N.4X12M .................................................... 65 Tabla 11 Base de Corrección BARRA CORRU ENDE (M) N.4X6M ...................................................... 68 Tabla 12 Tabla consenso de demanda .............................................................................................. 73 Tabla 13 Tabla consenso de demanda por zona ............................................................................... 73 Tabla 15 Pronóstico Estadístico vs. Colaborativo .............................................................................. 74 Tabla 16 Resultado reuniones S&OP ................................................................................................. 75 Tabla 17 Procesos y niveles de servicio de la Torre control .............................................................. 76 Tabla 18 Panel de cumplimiento procesos del ciclo de pedido ........................................................ 77 Tabla 19 Resultados históricos del OTIF familia barras enderezadas 2015 ...................................... 78 Tabla 20 Cronograma del proyecto ................................................................................................... 81

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LISTA DE ANEXOS Anexo 1 Códigos de la familia Barras Enderezadas para analizar ..................................................... 90 Anexo 2 Códigos de la familia Barras Enderezadas por origen ......................................................... 92 Anexo 3 Códigos unificados de la familia Barras Enderezadas ......................................................... 94 Anexo 4 Presentación lineamientos del OTIF ................................................................................... 96

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1. INTRODUCCIÓN. Mejorar la eficiencia de la cadena de suministro y, consecuentemente, alcanzar mayores índices de rentabilidad, son los objetivos principales de las empresas a nivel global, especialmente cuando se habla que en la actualidad los mercados son cada vez más exigentes, competitivos y globalizados, en donde se encuentran más contendientes dispuestos a entregar productos de buena calidad y a precios cómodos[1]. Debido a estas presiones competitivas se hace necesario gestionar de manera eficaz las cadenas de suministro, tomando decisiones acertadas que permitan entregar al cliente productos de excelente calidad, en tiempos oportunos, fabricados en procesos eficientes a lo largo de toda la cadena. Para agilizar la toma de decisiones que ayuden a la gestión eficaz de la cadena de abastecimiento, las empresas utilizan tecnologías y herramientas que les permiten actuar de manera rápida a los cambios de un mercado que es cada vez más competitivo. Dentro de estas herramientas encontramos el uso de modelos matemáticos los cuales hacen una representación del problema y ayudan a dar una solución óptima que permite el logro de objetivos y al aumento de la competitividad. Una de las herramientas claves dentro del desarrollo de la planificación de los requerimientos de una organización es la planeación de su demanda, ya que mientras esta sea más acertada es mejor su aprovisionamiento en cuanto a días de cobertura de inventarios y disponibilidad de producto. Dado lo anterior se debe analizar cuál es el mejor método de planeación de demanda que se debe utilizar según las necesidades de cada organización. La empresa Acerías Paz del Rio es la única siderúrgica del país que realiza todo el proceso de fabricación del acero desde su explotación minera, se ha destacado por mantenerse en el mercado del acero a pesar de las diversas dificultades por las cuales ha atravesado desde su creación en el año 1940 hasta la actualidad[2], [3]. Uno de los principales problemas es la falta de un proceso que le permita pronosticar de una forma más efectiva la venta de sus productos según el comportamiento del mercado y que le permita planear su inventario con una cobertura mayor o menor dada la alta o baja rotación de cada uno de los mismos. Actualmente la familia de productos que le da mayor rentabilidad en cuanto a precio y EBIDTA es la de las barras enderezadas dado que es una de las únicas empresas que las fabrica. Esta familia de productos ha venido teniendo un crecimiento en sus ventas tanto en volumen como en precio en el último año, por tanto, es muy importante que la planeación de su producción se dé acorde a las necesidades de consumo que tenga el mercado es decir una planeación de demanda acorde al comportamiento de venta de estos productos. Por lo anterior es importante diseñar un modelo de planeación de la demanda para esta familia que permita pronosticar de la forma más acertada posible su comportamiento de venta.

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2. OBJETIVOS.

2.1. OBJETIVO GENERAL. Diseñar un modelo de planeación de la demanda para la familia de barras enderezadas en la empresa Acerías Paz del Rio, que permita mejorar el cumplimento en los plazos de entrega al cliente.

2.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS.

Caracterizar el sistema actual de planeación de la demanda.

Diseñar un modelo de planeación de la demanda en ciclos de tiempo semanal, mensual y trimestral.

Evaluar el modelo para la planeación de la demanda según los resultados de venta del próximo trimestre.

Aumentar en un 10% la disponibilidad del producto.

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3. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA.

3.1. IDENTIFICACIÓN DEL PROBLEMA

Acerías Paz del Rio es la única siderúrgica integrada de Colombia, con su planta principal en el municipio de Nobsa[4], inicio siendo una empresa del sector público pero en el año 1967 paso en su totalidad al sector privado y hoy en día hace parte del grupo Votoramtin. Produce alrededor de 35mil toneladas de acero mensuales en Barras gruesas, rollos y alambrones. Actualmente la disponibilidad de producto afecta de manera directa el porcentaje de cumplimiento en la programación de entregas que se encuentra en un 53%, según medición del ciclo total del pedido realizada el día 30 de abril de 2015[5]1. Por lo anterior y teniendo en cuenta que el cumplimiento global del ciclo del pedido no supera el 19%, la empresa requiere realizar una planeación de demanda acorde a sus necesidades y que le permita mejorar la eficiencia de la cadena de suministro y, consecuentemente, alcanzar mayores índices de rentabilidad. Teniendo en cuenta lo anterior y el incremento actual del mercado de la construcción y su tendencia a seguir creciendo, Acerías Paz del Rio está modificando sus procesos de tal forma que sea uno de los grandes proveedores de acero para las constructoras y demás sectores, para lo cual busca crear diferenciación con respecto a sus competidores, por medio de una entrega oportuna y acorde a las necesidades del cliente. Para lograr esta diferenciación, se requiere realizar un modelo de planeación de la demanda que garantice la disponibilidad de los productos más cotizados en el mercado, motivo por el cual, este trabajo busca establecer cuáles son la variables criticas del proceso que se deben tener en cuenta a la hora de planear la demanda en un horizonte mensual y anual que permita mejorar el porcentaje de cumplimiento del ciclo del pedido.

1 Uno de los indicadores de servicio de la compañía es el OTIF (Medición del Ciclo de Pedido). En este indicador se mide el cumplimiento frente a los niveles de servicio establecidos de cada uno de los procesos que intervienen que llevan a cabo el ciclo de pedido.

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4. JUSTIFICACIÓN. En la actualidad el acero para infraestructura, vías, puentes o construcciones de vivienda es un mercado muy competido dadas las facilidades de importación que se presentan y los precios bajos de países como Turquía y México entre otros[6]–[8]. Dado lo anterior, para Acerías Paz del Rio es muy importante lograr mayor confiabilidad y fidelidad de sus clientes por medio de un producto de calidad y tiempos de entrega acorde a las necesidades cada cliente. Por lo anterior es importante diseñar una modelo de planeación de la demanda que permita hacer negociaciones con los clientes de acuerdo a sus necesidades y expectativas de nivel de servicio[1], asegurando el cumplimiento de los mismos, así como el posicionamiento de la marca Paz del Rio en el sector siderúrgico nacional.

4.1. RESULTADOS ESPERADOS

Aumentar el porcentaje de cumplimiento del ciclo total del pedido en un 15%.

Planear la producción de la familia de acero barras enderezadas según su ciclo de lote optimo sin afectar la disponibilidad de producto.

Lograr una mayor disponibilidad durante el mes de barras enderezadas para generar mayor margen de rentabilidad a la empresa Acerías Paz del Rio.

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5. MARCO CONCEPTUAL.

5.1. MARCO TEÓRICO

5.1.1. S&OP (Sales and Operation Planning)

5.1.1.1. Definición El planeamiento de ventas y operaciones, es un proceso de toma de decisiones que sirve como conector entre el Plan Estratégico de la compañía y la operación, es decir, la cadena de suministro y que equilibra de manera rentable la oferta y la demanda.

Figura 1 S&OP: Todas las funciones están alineadas en un Plan de Negocios.[9]

Esta herramienta fue desarrollada en la década de 1980 por Richard (Dick) Ling[10], y desde entonces ha sido implementada en las grandes y medianas empresas ya que es de gran apoyo para la toma de decisiones, por medio de reuniones periódicas operativas y ejecutivas, garantizando diversos beneficios tanto cuantitativos como cualitativos tales como:[9]

Mantener la oferta y la demanda en equilibrio.

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Mayor visibilidad de la demanda y supplyacross de la empresa.

Integrar los planes operativos y planes financieros.

Mejora de proceso de productos y el gerenciamiento del ciclo de vida.

Mejor planificación promocional.

Reducir los costos almacenamiento.

Mejora de la gestión de inventario.

Ingresos más previsibles por gestión.

Presupuesto ajustado al pronóstico.

Figura 2 Beneficios del S&OP[11]

Además, La planeación integrada intenta superar las limitaciones de la planificación tradicional, en la búsqueda por una solución para cortar el círculo vicioso de entrega de pedidos a destiempo y alargamiento del lead time. Con la implantación de dicho análisis y la estimación del comportamiento de la demanda de los productos, se pretende eliminar las siguientes situaciones:[12]

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La situación en la cual el inventario que no se vende se está almacenando en las bodegas causando costos de manejo y almacenamiento.

Situación en donde se tienen retrasos en las entregas por falta de inventario y por procesos lentos en las bodegas.

Figura 3 El proceso de S&OP[13]

5.1.1.2. Metodología En su trabajo, Guerra y Rodríguez establecen un proceso de cinco pasos:[9]

El personal de ventas se reúne en, pre-reuniones formales, o informales para desarrollar un pronóstico de demanda es espontáneo en lo que respecta a que no tiene en cuenta la capacidad de producción de la compañía. Pero que es lo que se pronostica podría vender en el lapso de tiempo planeado.

Pre- reuniones con el equipo de operaciones. Mientras el equipo de ventas está desarrollando sus pronósticos, el equipo de operaciones recoge la información sobre estrategia de existencias (la acumulación o la disminución), capacidad de cadena de suministro, y capacidad interna. En la fase de pre- reunión, el equipo de operaciones usa el pronóstico de demanda de consenso para crear un plan de suministro inicial.

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El equipo de S&OP se encuentra oficialmente para desarrollar el plan operativo final por el próximo período. Las decisiones de estas reuniones incluyen al personal involucrado y la frecuencia de reunión.

o Persona Involucrado. El equipo de S&OP debe ser trasversal y debe incluir a representantes de venta y marketing, operaciones, y finanzas.

o La frecuencia de reunión depende de la compañía que se observe. Mientras gran parte de la literatura recomienda las reuniones mensuales trabajos recientes y algunas entrevistas realizadas, indican que muchas compañías se están dirigiendo hacia un programa más frecuente.

Distribuir e implementar el plan. Los receptores principales son los equipos de operaciones y los equipos de ventas.

Medir los resultados y la eficacia del proceso de S&OP. La medición es esencial, tanto para la puesta en práctica y para la mejora ininterrumpida. La literatura indica que las medidas elegidas deben variar junto a la industria, el proceso, y la línea de producto. Los ejemplos de medidas comúnmente usadas para las operaciones incluyen relleno de línea, existencias disponible el inventario obsoleto, acelerar la frecuencia, los agotados, la discrepancia para el coste estándar, la calidad, y la utilización de capacidad.

5.1.2. PRONÓSTICOS Lo primero que se necesita para hablar de pronósticos es una definición, y dependiendo del enfoque y del autor, se puede encontrar una gran variedad de aproximaciones teóricas. Sin embargo, una definición básica sería: “una técnica para utilizar experiencias pasadas con la finalidad de predecir expectativas del futuro”[14]. Una definición más aproximada al ambiente empresarial y de la planeación de la demanda es la siguiente: un proceso analítico a través del cual se trata de estimar la demanda a futuro para uno o varios productos o servicios utilizando diversos métodos en la intención de arribar a resultados con un esperado nivel de precisión[15]. Debido a que siempre ha sido cambiante el mundo en el que operan las organizaciones, constantemente ha existido la necesidad de hacer pronósticos. Así, quienes toman decisiones lo harán mejor si a partir de la comprensión de las técnicas de pronóstico, las utilizan de manera adecuada, para ello es importante determinar algunas de sus principales características[14], [16]:

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Los pronósticos casi siempre son incorrectos. No es tan importante saber si un pronóstico es correcto como en “que tan equivocado se espera que sea”.

Los pronósticos son más precisos para grupos o familias de artículos. Esto es porque los errores de proyección respecto de productos individuales tienden a cancelarse entre sí a medida que se les agrupa.

Los pronósticos son más precisos cuando se hacen para periodos cortos. En general son menos las perturbaciones potenciales en el futuro próximo.

Todo pronóstico debe incluir un error de estimación. Es muy importante que el pronóstico vaya acompañado de una estimación numérica de su error.

Los pronósticos no son un sustituto de la demanda calculada. Siempre será mejor utilizar la información real, cuando está disponible.

5.1.2.1. MÉTODOS DE PRONÓSTICOS Se dispone de varios métodos de pronósticos estandarizados. Estos se han dispuesto en tres grupos diferentes: cualitativos, de proyección histórica y cuantitativos (causales). Cada grupo difiere en términos de la precisión relativa del pronóstico sobre el largo plazo y el corto plazo, en el nivel de sofisticación cuantitativa utilizada y en la base lógica (información histórica, opinión experta o encuestas) de la que deriva el pronóstico[11], [14].

5.1.2.1.1. Métodos cualitativos

También llamados discrecionales, están basados en la observación de las tendencias, utilizan el juicio, la intuición, las encuestas o técnicas comparativas para generar estimados cuantitativos acerca del futuro. La información relacionada con los factores que afectan el pronóstico por lo general es no cuantitativa, intangible y subjetiva. La información histórica tal vez esté disponible o quizás no sea muy relevante para el pronóstico. La naturaleza no científica de los métodos los hace difíciles de estandarizar y de validar su precisión. Sin embargo, estos métodos pueden ser los únicos disponibles cuando se intenta predecir el éxito de nuevos productos, cambios de en las política gubernamental o el impacto de una nueva tecnología. Son métodos más bien adecuados para pronósticos a corto plazo. Su ventaja es poder identificar el cambio sistemático con más rapidez e

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interpretar mejor el efecto de dicho cambio en el futuro.[14], [15], [17]

5.1.2.1.2. Métodos de proyección histórica Cuando se dispone de una cantidad razonable de información histórica y de las variaciones de las tendencias estaciónales en las series de tiempo son estables y bien definidas, la proyección de esta información al futuro puede ser una forma efectiva de pronóstico para el corto plazo. La premisa básica es que el patrón del tiempo futuro será una réplica del pasado al menos en una gran parte. La naturaleza cuantitativa de las series de tiempo estimula el uso de los modelos matemáticos y estadísticos como las principales herramientas de pronóstico. La precisión que puede lograrse para períodos de pronósticos menores a seis meses por lo general es buena. Estos modelos trabajan en forma adecuada simplemente debido a la estabilidad inherente de las series de tiempo en el corto plazo. Los modelos de las series de tiempo son de naturaleza reactiva. Estos modelos rastrean los cambios al ser actualizados a medida que se dispone de nueva información, característica que les permite adaptarse a los cambios en los patrones de tendencia y estaciónales. Sin embargo, si el cambio es rápido, los modelos no emiten señal de cambio, sino hasta que éste ha ocurrido. Debido a esto, se dice que las proyecciones de estos modelos demoran los cambios fundamentales en las series de tiempo, y que son débiles para señalar los puntos críticos antes de que se presenten. Esta no es necesariamente una limitación notable cuando los pronósticos se realizan sobre horizontes de tiempos cortos, a menos que los cambios sean particularmente espectaculares[15].

5.1.2.1.3. Métodos cuantitativos (o causales) Las técnicas cuantitativas se apoyan en la suposición de que el pasado pueda extenderse hacia el futuro de manera significativa para proporcionar pronósticos precisos La principal condición sobre la que se construyen los métodos causales para pronósticos es que el nivel de la variable pronosticada se deriva del nivel de otras variables relacionas.

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En la medida que puedan describirse adecuadas relaciones de causa y efecto, los modelos causales pueden ser bastantes buenos para anticipar cambios mayores en las series de tiempo y para pronosticar de manera precisa sobre un período de mediano plazo. Los modelos causales vienen en una variedad de formas[18]:

Estadísticos, en el caso de los modelos de regresión y econométricos. Las técnicas estadísticas se enfocan completamente en patrones, cambios en los patrones y perturbaciones causadas por influencias aleatorias, como los promedios móviles y la atenuación exponencial, descomposición de series de tiempo, proyecciones de tendencia y la metodología Box-Jenkins.

Determinísticos (causales), comprenden la identificación y determinación de relaciones entre la variable por pronosticar y otras variables de influencia, como en el caso de los modelos de entrada y salida, ciclo de vida y simulación por computadora.

5.1.2.1.4. RESUMEN DE TÉCNICAS DE PRONÓSTICOS Muchos autores establecen diversas clasificaciones de los tipos de pronósticos, sin embargo, se han recopilado y agrupado de una manera sencilla a la mayoría de ellas[14], [15], [17]–[22].

5.1.2.1.4.1. Método Delphi: Cuyo nombre se inspira en el antiguo oráculo de Delphos, parece que fue ideado originalmente a comienzos de los años 50 en el seno del Centro de Investigación estadounidense RAND Corporation por Olaf Helmer y Theodore J. Gordon, como un instrumento para realizar predicciones sobre un caso de catástrofe nuclear. Una Delphi consiste en la selección de un grupo de expertos a los que se les pregunta su opinión sobre cuestiones referidas a acontecimientos del futuro. Las estimaciones de los expertos se realizan en sucesivas rondas, anónimas, al objeto de tratar de conseguir consenso, pero con la máxima autonomía por parte de los participantes. De esta forma, cualquier información disponible para unos expertos y no para otros, es transmitida a estos últimos, lo que permite que todos los expertos tengan acceso a toda la información para el pronóstico. Esta técnica elimina el efecto de tendencia moderna de la opinión mayoritaria[21]. Horizonte de tiempo de pronóstico: Medio- Largo.

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5.1.2.1.4.2. Investigación de mercado: La investigación de mercado es una técnica que permite recopilar datos, de cualquier aspecto que se desee conocer para, posteriormente, interpretarlos y hacer uso de ellos. Son en su mayoría cuestionarios estructurados que se envían a los clientes potenciales del mercado. Un defecto muy importante es que es una herramienta bastante costosa y su correcta aplicación es lenta. Los principales objetivos de la investigación de mercado son tres:

Social, satisfacer las necesidades del cliente.

Económico, determinar el grado económico de éxito o fracaso que pueda tener una empresa al momento de entrar a un nuevo mercado o al introducir un nuevo producto.

Administrativo, ayudar al desarrollo del negocio, mediante la adecuada planeación, organización y control de los recursos.

Dentro de los beneficios de este método se encuentran: mayor y mejor información para tomar decisiones. Proporcionar información real y expresada en términos más precisos, que ayudan a resolver, problemas que se presentan en los negocios[14], [15], [18]. Horizonte de tiempo pronóstico: Corto-Mediano.

5.1.2.1.4.3. Consenso de panel: Esta técnica se basa en la suposición de que muchos expertos pueden llegar a un mejor pronóstico que una sola persona. No existen secretos y se fomenta la comunicación. Los pronósticos en ocasiones son influidos por factores sociales y quizás no reflejen un verdadero consenso. Las solicitudes de opiniones ejecutivas caen en esta categoría[15]. Horizonte de tiempo pronóstico: Mediano- Largo.

5.1.2.1.4.4. Estimado de la fuerza de ventas: Pueden recabarse las opiniones de la fuerza de ventas, ya que los vendedores son los más cercanos a los clientes y se encuentran en

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buena posición para estimar sus necesidades. Tiene el peligro de permitir presiones políticas[17]. Horizonte de tiempo pronóstico: Corto – Mediano.

5.1.2.1.4.5. Pronóstico visionario: Profecía en que utilizan perspectivas personales, juicios y, en la medida de los posible, hechos acerca de distintos escenarios futuros. Se caracteriza por conjeturas subjetivas e imaginación; en general, los métodos utilizados no son científicos[15]. Horizonte de tiempo pronóstico: Mediano- Largo.

5.1.2.1.4.6. Analogía histórica: Se basa en el hecho de que casi todos los productos y servicios tienen un ciclo de vida bien definido. Este es un análisis comparativo de la introducción y crecimiento de nuevos productos similares o que reemplacen a uno anterior que basan el pronóstico en patrones de similitud[14]. Horizonte de tiempo pronóstico: Mediano- Largo.

5.1.2.1.4.7. Promedios móviles: Cada punto de un promedio móvil de una serie de tiempo es el promedio aritmético o ponderado de un número de puntos consecutivos de la serie, donde el número de puntos de información se seleccionará de manera que los efectos de estacionalidad o irregularidad eliminen. Horizonte de tiempo pronóstico: Corto.

5.1.2.1.4.8. Ajuste o suavización exponencial: Esta técnica es similar a la anterior, excepto que los puntos que son más recientes reciben mayor ponderación... En forma descriptiva, el nuevo pronóstico será igual al anterior más cierta parte del error de pronóstico pasado. La nivelación exponencial doble o triple son versiones complejas del modelo básico que explican la variación de tendencia y de estacionalidad en la serie de tiempo. Horizonte de tiempo pronóstico: Corto

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5.1.2.1.4.9. Box – Jenkins: Mediante este método se pretende establecer un modelo estadístico que represente la variación entre las variaciones que experimenta una serie temporal a lo largo de determinados periodos. El proceso de pronóstico se divide en cuatro etapas así[23]:

Etapa 1. Identificación del modelo más adecuado para llevar a cabo un pronóstico determinado.

Etapa 2.1. Se realiza un pronóstico con este modelo y se evalúan los resultados.

Etapa 2.2. Si la evaluación del paso anterior no es satisfactoria, se regresa a la primera etapa para identificar un nuevo modelo.

Etapa 3. Si la evaluación de la etapa 2.1. es satisfactoria, se lleva a cabo esta etapa, que consiste en realizar un pronóstico.

Etapa 4. Se desarrolla un algoritmo de control para usos futuros de esta técnica. Horizonte de tiempo pronóstico: Corto – Mediano.

5.1.2.1.4.10. Descomposición de series de tiempo: Método para descomponer una serie de tiempo en componentes estacionales, de tendencia y regularidad. Es un intento de identificar los factores que ejercen influencia sobre cada uno de los valores periódicos de una serie, bastante adecuado para identificar puntos críticos y es una excelente herramienta de pronóstico para el período de tiempo mediano – largo, es decir de tres a doce meses[18]. Horizonte de tiempo pronóstico: Corto – Mediano.

5.1.2.1.4.11. Proyección tendencial: Esta técnica ajusta una línea de tendencia utilizando una ecuación matemática y luego proyectándola al futuro por medio de la ecuación. Existen muchas variaciones: método de pendiente característica, de polinomios, logarítmica, etc.

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5.1.2.1.4.12. Pronóstico objetivo: Valida varias reglas simples de decisión para ver cuál es la más precisa sobre el período de los tres meses siguientes. Se utiliza simulación por computadora para validar las distintas estrategias. Horizonte de tiempo pronóstico: Mediano.

5.1.2.1.4.13. Análisis espectral: El método intenta descomponer una serie de tiempo en sus componentes fundamentales, denominadas espectro. Estos componentes son representados mediante curvas geométricas seno-coseno. Al volver a reunir estos componentes se genera una expresión matemática que puede utilizarse para pronósticos. Horizonte de tiempo pronóstico: Corto – Mediano

5.1.2.1.4.14. Modelo de regresión: Este método estadístico relaciona la demanda con otras variables que causan o explican su nivel. Las variables se seleccionan sobre la base de significancia estadística. El supuesto es que una de las variables “causa” que la otra se mueva. La disponibilidad general de programas de regresión por computadora más poderosos hace de ésta una técnica particular[14]. Horizonte de tiempo pronóstico: Corto – Mediano

5.1.2.1.4.15. Modelo econométrico: Un modelo econométrico es un sistema de ecuaciones de regresión interdependientes que describe las ventas de cierto sector económicos. Los parámetros de la ecuación de regresión por lo general se estiman en forma simultánea. Como regla, estos modelos son relativamente costosos de desarrollar, sin embargo, debido al sistema de ecuaciones inherente en tales modelos, éstos expresarán mejor las cualidades involucradas de una ecuación de regresión ordinaria, y por lo tanto predecirán en forma más precisa los puntos críticos. Horizonte de tiempo pronóstico: Mediano.

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5.1.2.1.4.16. Encuestas de intención de compra y anticipación: Estas encuestas del público: a) determinan la intención de comprar ciertos artículos b) obtienen un índice que mide el sentimiento general sobre el presente y el futuro, y estiman en qué medida este sentimiento afectará los hábitos de compra. Estos métodos para pronosticar son más útiles para el seguimiento y advertencia que para el pronóstico. El problema básico al utilizarlos es que un punto crítico puede ser señalado en forma incorrecta. Horizonte de tiempo pronóstico: Mediano.

5.1.2.1.4.17. Modelos de entrada – salida: Pueden ser modelos muy grandes y complejos porque analizan el flujo de bienes o servicios ínter industria o ínter departamental en la economía y los mercados. Muestra los flujos de entrada que deben ocurrir para obtener ciertas salidas. Debe invertirse un esfuerzo considerable para utilizar éstos métodos de manera adecuada, y debe obtenerse un detalle adicional, normalmente no disponible, si se desea aplicar a negocios específicos. Horizonte de tiempo pronóstico: Mediano.

5.1.2.1.4.18. Indicadores líderes: Pronósticos generados a partir de una o más variables precedentes que sistemáticamente se encuentran relacionadas con la variable que se predecirá. Horizonte de tiempo pronóstico: Corto –Mediano

Análisis del ciclo de vida: es un análisis y pronóstico del crecimiento de un nuevo producto con base en la curva S. Las fases de la aceptación de producto según distintos grupos como innovadores, adoptante temprano, mayoría temprana, mayoría tardía, y rezagados, son centrales para el análisis. Horizonte de tiempo pronóstico: Mediano – Largo

5.1.2.1.4.19. Filtro adaptativo: Derivado de la combinación ponderada de los resultados reales y estimados, alterados sistemáticamente para reflejar cambios de patrones de información. Horizonte de tiempo pronóstico: Corto – Mediano.

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5.1.2.1.4.20. Simulación dinámica: Este método utiliza la computadora para simular en el tiempo el efecto de las ventas de producto final sobre los requerimientos en distintos puntos del canal de distribución y suministros. Los requerimientos se indican mediante políticas de inventarios, programas de producción y políticas de compras. Horizonte de tiempo pronóstico: Mediano – Largo.

5.1.2.1.4.21. Respuesta precisa: Proceso simultáneo de mejora de pronósticos y rediseño de procesos de planeación para minimizar el impacto de los pronósticos imprecisos. La respuesta precisa supone averiguar lo que los responsables de los pronósticos pueden o no predecir bien, para luego hacer rápida y flexible la cadena de suministros, de manera que los directivos puedan posponer las decisiones sobre sus artículos menos predecibles hasta que ellos cuenten con señales de mercado, como los resultados de las primeras ventas, para ayudarles a ajustar en forma adecuada la oferta con la demanda. Horizonte de tiempo pronóstico: Corto.

5.1.2.1.4.22. Redes neuronales: Modelos matemáticos de pronóstico inspirados en el funcionamiento de las neuronas biológicas. Se caracterizan por su habilidad para aprender a medida que se cuenta con mayor información. Le precisión del pronóstico parece ser mejor que con otros métodos de series de tiempo cuando la serie de tiempo es discontinua. Horizonte de tiempo pronóstico: Corto.

5.1.2.1.4.23. Pronóstico de colaboración: Los miembros del canal de suministros en forma conjunta mantienen y actualizan un solo proceso de pronóstico para generar un pronóstico que sea más preciso que el que pudiera generarse en forma individual. Los pronósticos de colaboración tienen mayor probabilidad de ofrecer mejor resultados sobre los pronósticos generados por los miembros individuales cuando cada miembro aporta algo único al proceso de pronóstico. Horizonte de tiempo pronóstico: Corto.

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5.1.2.1.4.24. Pronóstico basado en reglas: Este método utiliza un sistema experto para pronosticar. Mediante la experiencia, se desarrollan reglas del tipo “si entonces”, que guían el manejo de la preparación de cuestiones de información y del modelo de pronóstico. El pronóstico de experiencia, según lo expresa la base de regla y conocimiento del dominio, se utiliza para generar pronósticos de acuerdo con las características de información. Horizonte de tiempo pronóstico: Corto – Largo

5.1.3. LA PLANEACIÓN Y EL PRONÓSTICO DE LA DEMANDA. El concepto de la estrategia de la demanda introduce al de planeación de la demanda. La gran mayoría de las empresas de bienes y servicios creen que el pronóstico de ventas les ayudará a reducir la incertidumbre del mercado. [18]Pero la capacidad del pronóstico de reducir la incertidumbre futura es limitada. Por esto la profunda relación con el cliente desempeña un papel estratégico particular, como parte de la planeación de la demanda. Planear inventarios, ventas, y estimar la demanda son otras de las metodologías empleadas. Una alternativa para lograr que el pronóstico tenga el efecto deseado es utilizar el pronóstico a largo plazo orientado a las necesidades en corto plazo. El objetivo no debe ser generar un pronóstico para tratar de reducir la incertidumbre, el foco debe estar centrado en entenderla en espacios cortos de tiempo y tomar decisiones dentro de un nivel de riesgo adecuado. El concepto de pronóstico de la demanda se refiere a los diversos aspectos de información que abarca éste, es decir, la demanda no acotada del mercado, la mezcla de productos, las órdenes de los clientes, los embarques y la producción[17]. Los responsables de los pronósticos, aun con la participación de todas las áreas funcionales, son los líderes del segmento, los líderes del negocio, un coordinador de pronóstico, el representante de servicios a clientes, el personal de ventas y los clientes, estos últimos como referentes inevitables del proceso. Existe un principio general: el de tener un responsable principal de la función, pero también una fuerte orientación hacia el trabajo en equipo, que procura reunir la mayor cantidad posible de información para consolidar los pronósticos, a partir de la inteligencia de mercado que aportan diversos agentes[15]. Principios como el de sumar la inexactitud de los pronósticos, la necesidad tener tres números (fecha, cantidad, y error) , la mayor precisión que da el agregado de diversos volúmenes o la no insustituibilidad de una mejor información (debido a que es demanda dependiente o por la incorporación de mejor información) están profundamente asumidos dentro de la filosofía de la compañía.

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Se emplean dos niveles de principios de para reducir la incertidumbre, por una parte el estrictamente analítico, como el agrupamiento de productos, el uso de conocimiento de mercado, el seguimiento de varianzas, definiendo causas raíz y de mejora, y el vínculo a clientes. Por la otra, las técnicas de administración, como el aumento de flexibilidad en la manufactura, los stocks de seguridad, la administración de retornos, la reprogramación, y la reducción de opciones de productos constituyen opciones que pueden mitigar significativamente el efecto de la incertidumbre de los pronósticos.

5.2. MARCO REFERENCIAL

5.2.1. CONTEXTO

El proyecto se realizará en la empresa Paz del Río en la vicepresidencia Supply Chain de la organización, ubicada en la carrera 15 con calle 100 edificio Megabanco, en el área de Planeación.

5.2.2. GENERALIDADES DE LA EMPRESA La misión y visión de la empresa están enfocadas en el crecimiento sostenible y competitivo por medio de la excelencia de la gestión de las personas y los procesos, lo que nos lleva al desarrollo de este tipo de proyectos en el cual se busca mejorar un proceso sensible de la organización, como lo es la planeación de la demanda para una de las más familias que mejor margen EBITDA[24] ha dado en el transcurso del año 2015.

5.2.2.1. Visión Ser una organización competitiva con respecto al mercado abierto del acero a nivel nacional e internacional, con personas capaces de garantizar el crecimiento sostenible, generando valor a sus clientes, accionistas, funcionarios y comunidades donde actúa, siendo la mejor y más segura empresa de acero en el mundo[3].

5.2.2.2. Misión “Explorar, exportar y transformar los minerales de hierro, caliza y carbón en productos de acero y los derivados del proceso siderúrgico para su comercialización y uso a nivel industrial, metalmecánico, construcción y

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agrícola, mediante la excelencia en la gestión de personas, procesos y capital, garantizando el crecimiento sostenible”[3]. La Misión de la empresa está centrada en la obtención de acero y sus derivados, por medio de minerales, para ser vendidos en diversos canales del mercado, lo que llevan a que busque mejorar los procedimientos y procesos establecidos de cara a un mayor crecimiento en cada sector.

5.2.2.3. Historia Acerías Paz del Río es la única siderúrgica integrada de Colombia, tiene sus orígenes en el siglo pasado (1940) cuando el ingeniero Olimpo Gallo[4] detecto grandes nacimientos del mineral de hierro en territorio del municipio Boyacense de Paz del Río, hallazgo que fue confirmado dos años después por exploraciones realizadas por el Instituto de Fomento industrial, entidad perteneciente al Estado Colombiano; quien propuso la creación de una siderúrgica como fomento al desarrollo de un país que en ese momento su economía era principalmente agronómica. De esta manera en 1948 nace Paz del Río con la firma de la escritura por el presidente de la república Mariano Ospina Pérez bajo el nombre de “Empresa Siderúrgica Nacional Paz del Río”[25] donde se dio trabajo a más de 7.000 personas, entre ellos estadounidenses, mexicanos, franceses y por supuesto colombianos, para la construcción tanto de la planta como de la nueva “ciudad” en la que vivirían los trabajadores de Paz del Río. La producción en pleno de la compañía se inició el 13 de octubre de 1954, con la primera colada de 20 lingotes de 900 Kilogramos, lo cual dio inicio a un proceso industrial que dio utilidades, muy por encima de lo esperado durante sus primeros años. En el año de 1967 la empresa pasa totalmente a manos del sector privado. En los años 90 la apertura económica, el bajo precio mundial del acero además de otros factores, hace a la empresa a entrar en una crisis, por la cual estuvo a punto de liquidarse varias veces. En primera instancia se creó la ley 50 de 1990[26] a la cual los trabajadores de Acerías se acogen en 1996, renunciando al 40% de sus cesantías ya creadas para ser capitalizadas en la empresa y evitar su liquidación. En segunda instancia se emiten acciones de más de 3000[26] millones de pesos y en tercera instancia el hecho que definitivamente salvo a la empresa y el más representativo del engranaje social que había creado Paz del Río en todos los años de su existencia: el 10 de julio de 2003 los trabajadores renunciaron a costosos artículos de la Convención Colectiva, se creó un

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Fondo de Capitalización Social, dándole la posibilidad a 2.560 trabajadores de ser dueños del 43% de la compañía. El Resultado del esfuerzo y trabajo en equipo de los trabajadores y al nuevo sistema de sindicato activo y participativo: en menos de un año PAZ Del Río se convierte en la empresa de mayor valorización del mercado de acciones en Colombia, en el mes de abril del 2004 la acción se había valorizado un 790%.

5.2.2.4. Alianza Estratégica En el 2007[27], el Grupo Votorantim, se interesa en Paz del Río e invierte millones de dólares para adquirir el mayor porcentaje en acciones de la empresa. La nueva unión Paz del Río – Votorantim, enfoca sus esfuerzos en optimizar sus procesos productivos y en profundizar el conocimiento de sus clientes.

Figura 4 Historia Paz del Rio[2].

5.2.2.5. Estructura General De La Empresa En Paz del Rio se tiene una estructura de distribución de acuerdo al destinatario final, enfocada en tres grades sectores de la industria:

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5.2.2.5.1. Canal distribución. Atiende al cliente de ferreterías (grandes distribuidores) y concesionarios que son almacenes de distribución de material ubicados en la geografía nacional que permiten tener el material a disposición del cliente en el menor tiempo posible. Su característica principal radica en que el material comercializado por este canal es rollo, barras y alambrones como productos principales los cuales no tienen procesos de transformación secundaria es decir salen de la planta de producción de Acero (Belencito) a clientes directos.

Figura 5 Barras y rollos para refuerzo de concreto

5.2.2.5.2. Canal industria. Atiende directamente a clientes industriales como empresas que requieren el acero como materia prima para sus procesos productivos (West Arco).Este canal se especializa en la distribución de alambrones trefilables y productos planos importados.

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Figura 6 Alambrón trefilable

5.2.2.5.3. Canal construcción. Atiende los clientes de sector de construcción de Colombia y está especializado en la venta de productos figurados, mallas electro-soldadas, grafiles y alambre negro.

Figura 7 Acero figurado y malla electro soldada

Para la obtención de estos productos se requiere procesar el acero de planta (Belencito), para cual se tiene una estructura de plantas bajo la figura la Maquilas en Bogotá, Cali, Medellín y Barranquilla.

5.2.2.6. Productos de Acero Paz del Rio Para la obtención del acero se utilizan una larga serie de fases productivas según el proceso principal que se utilice para obtener el mismo, que son las

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siguientes: por medio de la utilización del mineral ferroso (siderurgia integrada) y por medio de chatarra y ferroaleaciones (Semi-integrada).Para el caso de Paz del Rio se utilizan los dos medios de obtención de acuerdo a los siguientes procesos de valor que se muestran en la figura de CAMACOL del 2010.

Figura 8 Procesos de producción Acerías Paz del Río

De acuerdo a la figura anterior de este proceso se obtienen[28] diversos productos que son utilizados ya sea como materia prima para otras familias de productos como es el caso del canal Construcción que maneja productos como malla, flejes y gruesos o para su comercialización y distribución. Para el caso de las Barras Enderezadas estas provienen de los rollos corrugados y se venden principalmente a clientes de Distribución como Ferreterías.

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Figura 9 Proceso siderúrgico Acerías Paz del Río

5.2.3. LOGÍSTICA INTEGRAL La logística en sí, es la administración[29] estratégica del flujo, almacenamiento, distribución de pedidos, materia prima, existencias en proceso y productos terminados, desde su punto de origen hasta el consumo del producto por parte del cliente, por tanto, comprende todas las actividades y procesos necesarios que logren el mejor resultado según los objetivos que se persigan en cada organización. La logística por lo general se divide de la siguiente forma[30]:

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Figura 10 Divisiones de Logística aplicados a la empresa

El proceso que se pretende mejorar con la ejecución de este proyecto está ubicado en la logística de entrada por medio de una planeación de demanda diferente que mejore el cumplimiento de entrega para la familia de barras enderezadas, a través de una disponibilidad de producto diferente a la actual.

LOGÍSTICA INTEGRAL

Logística de Entrada

•Paz del Rio, realiza el POVE que es la proyección de la demanda mensual que se realiza con los clientes, realiza aprovisionamiento, gestión de inventarios y almacenamiento de MP en Belencito planta en Sogamoso.

Logística Interna

•El proceso de fabricación del acero se hace por una cadena de procesos que va desde la fabricación de sus componentes esenciales como la palanquilla hasta el producto final en sus trenes de laminación.

Logística de Salida

•Paz del Rio realiza en primer lugar, la distribución de sus pedidos de acuerdo a la ubicación del cliente y capacidad instalada de la maquila, el transporte del PT si es urbano lo maneja la maquila de lo contrario lo efectúa la empresa directamente.

Logística Inversa

•Paz del Rio maneja sus desechos clasificándolos en chatarra y despunte, las reclamaciones y reproceso se manejan en las áreas de servicio al cliente y calidad según su origen.

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5.2.4. PLANEACIÓN DE LA DEMANDA

Un Modelo de planeación de demanda acorde con el negocio de la empresa y bien estructurado según las necesidades de la misma, permite desarrollar el negocio[31] ya que se tiene en cuenta el comportamiento de la demanda dentro de los procesos de planeación de producción y venta. A través de la planeación de demanda, las empresas actualmente buscan obtener más ganancias[32] y una reacción más rápida a los cambios del marcado, por medio de una mayor precisión y eficacia en la determinación de las necesidades del cliente. De acuerdo a la información anterior, Acerías Paz del Rio no es la excepción, ya que por las necesidades no atendidas y en tiempos no acordes con lo esperado por el cliente, ve la necesidad de implementar un modelo de planeación de demanda que determine en un horizonte de planeación mensual como deberían ser sus ventas según su información histórica. Actualmente la empresa busca ser más estratégica es sus procesos de compra y venta parta lograr la meta anual establecida por Votoramtin[33], a través de un cumplimiento mensual definido por el área comercial[34] según los días hábiles y la expectativa de venta de cada canal. Para lograr lo anterior es necesario pronosticar y planificar la demanda por medio de un software que permita entre otras cosas lo siguiente:

Mejorar la precisión de los pronósticos

Mejorar el tiempo de entrega, aumentando el cumplimiento del ciclo de pedido.

Disminuir la Obsolescencia.

Por lo anterior, y teniendo en cuenta el cambio dinámico[35] de los mercados actualmente, la empresa también debe cambiar su modelo de tal forma que cumpla con las expectativas de los clientes, mejorando su rendimiento en el ciclo del pedido.

5.2.5. PRONÓSTICOS Por medio de un pronóstico acorde al comportamiento de cada producto y familia la empresa busca medir la variabilidad[36] de la demanda durante un horizonte de tiempo, sin embargo, entre más amplio sea este los pronósticos serán menos confiables, por lo anterior, este proyecto busca por ahora simular con la mayor certeza posible el comportamiento de un mes.

5.2.6. PROCESO DE PLANEACIÓN DE DEMANDA En el proceso actual[37], la planeación inicia en el momento en que el ejecutivo comercial define con sus clientes los posibles requerimientos del otro mes según su expectativa de venta:

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Se genera un archivo en Excel estándar para todos los ejecutivos en el cual consignan por cliente y material de cada familia el posible requerimiento del próximo mes.

La especialista de proyectos en comercial consolida la información y procede a socializarla.

En reunión entre las áreas comerciales y de planeación se aprueba este pronóstico.

El anterior proceso constituye para Paz del Rio la entrada inicial del proceso logístico.

5.2.7. PEDIDOS Constituye la entrada inicial del proceso logístico, ya que es la petición de compra que un cliente realiza a una empresa[38] y el medio por el cual se inicia un intercambio de flujos de información y mercancías, flujos que según su coordinación, determinan la eficiencia del proceso de pedidos que se manifiesta en la rapidez y ausencia de errores en el sistema, hasta la recepción final del pedido por parte del cliente. En los siguientes gráficos se muestra como es el proceso de pedidos y los agentes que intervienen en el mismo, de acuerdo al modelo utilizado:

En el primero no se maneja un modelo práctico adecuado, ya que genera costes innecesarios debido a rechazo en entregas[39] y devoluciones de facturas entre otras.

Figura 11 Proceso de pedidos

En este segundo grafico se representa la práctica de reaprovisionamiento continuo, que se utilizan para reducir niveles de inventarios y estabilizar el nivel de servicio.

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Figura 12 Proceso de pedidos

5.2.8. MODELOS Un modelo es la forma como se grafica y reduce situaciones complejas de diversas áreas por medio de los números, con el único objetivo de simplificar la realidad y de esta forma poder tomar una decisión de acuerdo a los resultados obtenidos.

5.2.8.1. Etapas en el desarrollo de un modelo matemático

5.2.8.1.1. Identificación del problema: Es la etapa de recolección y análisis de la información[40] relevante del problema que se pretende solucionar con el modelo y aunque por lo general estos suelen definirse en términos pocos precisos y ambiguos, se deben traducir e interpretar en frases precisas, convertibles en ecuaciones matemáticas.

5.2.8.1.2. Especificación matemática y formulación: En esta etapa se representa matemáticamente el problema que se pretende solucionar, definiendo el modelo más adecuado para representar el sistema, concretando sus variables, ecuaciones, función objetivo y sus parámetros.

De acuerdo a la estructura del modelo, si este se concuerda con los modelos comunes como los de programación lineal, se puede obtener una solución buena mediante técnicas matemáticas, sin embargo si las relaciones del modelo son demasiado complejas es más apropiado utilizar una técnica de simulación[41].

5.2.8.1.3. Resolución: Es la etapa en la cual se establece un algoritmo de solución numérica con el cual se busca un resultado satisfactorio según sea el caso. Pueden presentarse diferentes métodos para la solución o diferentes formas de utilización del método para obtener el mismo

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objetivo, sin embargo de la forma como se haya formulado el problema, depende el tiempo de resolución.

5.2.8.1.4. Verificación, validación y refinamiento: En esta parte se analiza detalladamente el algoritmo realizado, con el objetivo de eliminar errores y se valida que el resultado arrojado por el mismo sea coherente con lo que se está buscando, contrastándolo con situaciones reales del pasado para validar la efectividad de sus resultados.

En esta parte de verificación, validación y comprobación[42] se pueden presentar nuevas necesidades de refinamiento en el modelado, buscando mejorar la capacidad de representación del sistema.

5.2.8.1.5. Interpretación y análisis de los resultados: En este punto se buscan o proponen soluciones. Se realiza un análisis de sensibilidad con el cual se pretende estudiar el comportamiento d la solución hallada en los entornos determinados en las estimaciones.

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6. METODOLOGÍA

6.1. SITUACIÓN ACTUAL DE ACERÍAS PAZ DEL RIO Paz del rio actualmente se encuentra luchando por sobrevivir a la constante importación de productos de acero a un precio muy por debajo de su oferta, esta situación se presenta debido a que la demanda de acero en América latina es mayor que la producción de este material, por tanto el faltante de producto se abastece por medio de importación con un arancel muy bajo. Los principales Países origen de estas importaciones son México, Trinidad y Tobago y Turquía donde en este último país se ha incrementado la importación desde el 2014 de 0ton a 9000ton en los primeros trimestres del año[6], [43]. Para el caso de las barras corrugadas en Colombia se importa este material desde Turquía y China países que han incrementado considerablemente su exportación hacia Colombia[6]. Dado el escenario de importación las ventas para Acerías Paz Del Río en la familia de barras Corrugadas ya sea delgada o gruesa han disminuido con relación a años anteriores, sin embargo para el caso de la barra enderezada su volumen de venta ha incrementado dado la calidad de nuestra material. A Pesar del escenario de importación y demás Acerías Paz Del Río ha logrado desde el año 2013 incrementar su facturación:

Figura 13 Facturación Mensual 2010 - 2015

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Figura 14 Facturación Anual 2010 - 2014

Una de las familias de producto que ha crecido en su venta es la barra enderezada motivo por el cual la empresa incremento su capacidad de producción en 3000ton pasando de fabricar 2000 ton a 5500ton actualmente, como se indica en el siguiente gráfico:

Figura 15 Producción mensual familia Barras Enderezadas 2014 - 2015

Dado lo anterior y teniendo en cuenta que el margen evita de esta familia de productos es mayor que el resto de productos, la planeación de la demanda de esta familia es muy importante dado el costo de oportunidad que se tiene con una mayor venta de la misma.

43

6.2. DIAGNÓSTICO

El proceso inicial de planeación de la demanda se comenzó en el año 2012 por medio de un Excel en el cual se reunía la información de ventas histórica de la compañía y por medio de diversos modelos como lo son Promedio Móvil, Suavización exponencial simple, Regresión y suavización exponencial con tendencia se determinaba según el cálculo del menor error cual sería el modelo a utilizar en cada uno de los SKU de la empresa, en este tipo de planeación para la familia de barras enderezadas se obtenía la siguiente información para cada uno de los productos que componen esta familia. El cumplimiento del POVE (Pronóstico de Ventas) vs su venta real hasta marzo del año 2013 se presenta a continuación para cada uno de los componentes de la familia de barras enderezadas:

Figura 16 BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX6M

Figura 17 BARRA CORRU ENDE (M) N.2X12M

44

Figura 18BARRA CORRU ENDE (M) N.2X6M

Figura 19BARRA CORRU ENDE (M) N.3X12M


45




46

Figura 24 BARRA CORRU ENDE (M) 8,5MMX6M


Con este modelo se obtenía un pronóstico estadístico el cual se contrastaba con la solicitud de ventas del área comercial para realizar el POVE (Pronóstico de Ventas) de cada mes.

Tabla 1 Pronóstico estadístico

47

Después de construido el archivo, se realizaba una reunión con el área comercial para debatir los resultados del modelo y cambiar el pronóstico final de acuerdo a los requerimientos de venta por parte del área comercial. El principal inconveniente de este archivo radica en que no se tenía una depuración formal de los códigos y al ser un archivo en Excel el riesgo de cometer errores en la medición de cada uno de los modelos es más alto. Así mismo limitaba el análisis solo a los datos y modelos que no tenían una complejidad alta de análisis.

6.3. ANÁLISIS DOFA PROCESOS DE PLANEACIÓN Y RIESGOS ASOCIADOS AL NEGOCIO DEL ACERO

FORTALEZAS DEBILIDADES

Reconocimiento de marca: ACERÍAS PAZ DEL RÍO es una empresa orientada a fabricar productos de calidad y busca fortalecer la fabricación del Acero nacional. El modelo de negocio: Es la única siderúrgica integrada del País es decir sus productos se fabrican desde la explotación mineral. Diversificación: La empresa actualmente fabrica diversos productos ya sean de fabricación propia o por medio de maquiladores ubicados estratégicamente a nivel nacional. Evolución del negocio: durante los últimos años ha logrado subir su volumen anual de ventas y reducción de costos logrando generar rentabilidad para los socios de Votoramtin.

Disponibilidad de productos: Dado el auge de material importado en el país atender los pedidos en el momento en el cual el cliente los solicita se convierte en una clave del negocio, sin embargo la empresa no cuenta con coberturas en inventarios en varios familias de productos debido entre otras cosas al no análisis de la demanda futura de pedidos. Complejidad del negocio: Al seguir ingresando material importado al país con un costo mínimo se vuelve más complejo la venta dado la reducción de precios que hace no rentable la fabricación de familias enteras de productos. Costos de Mejoramiento: Para poder mejorar la disponibilidad de producto se debe invertir en los trenes de laminación, costo muy alto que no está contemplado dentro del presupuesto de la compañía.

48

OPORTUNIDADES AMENAZAS

Aumentar las ventas: Generando confianza en los clientes dado los mejores niveles de atendimiento y logrando fidelizarlos de tal forma que sin importar precio la marca de acero ACERÍAS PAZ DEL RÍO sea la elegida. Estrategia Mayor Cubrimiento Nacional: Dado el auge de las ventas de figurado a nivel nacional se pretende por medio de maquiladores satélite en cada ciudad principal ampliar la cobertura de productos a nivel nacional. Mejora en sistemas de información: Por medio de aplicaciones y sistemas más amigables se pretende mejorar la información de los pedidos a los clientes y su status actual.

Creciente competencia: En el País se está levantando un sin número de empresas ya sean nacionales o internacionales que con producto propio o importado están abarcando la industria del acero. Riesgo de inventario: para cumplir con sus tiempos prometidos de entrega, la empresa tiene que mantener un inventario importante. Esto la pone en riesgo ante cambios en la demanda y ciclos de producto. Desempeño bajo presión: la empresa tiene que justificar el "precio agresivamente alto" que le asignan los mercados financieros vs los precios de la competencia.

Tabla 2 Matriz DOFA Procesos de Planeación

Dado las fortalezas y oportunidades de la empresa vs sus debilidades y amenazas, es muy importante realizar un proceso de planeación de la demanda acorde a las necesidades del mercado buscando una mayor disponibilidad de producto que permita mejorar el tiempo de entrega al cliente y genere una fidelización más alta por parte de los clientes de la empresa.

6.4. ÁREAS INVOLUCRADAS EN EL PROCESO DE PLANEACIÓN DE DEMANDA Y PRONÓSTICO De acuerdo al proceso de pronóstico conciliado y desarrollo de la planeación de atendimientos de productos las áreas involucradas en el proceso son las siguientes:

49

Figura 26 Áreas involucradas en el proceso

6.5. INFORMACIÓN HISTÓRICA

6.5.1. FACTURACIÓN 2010-2015 En la base de datos de la compañía se consigue información de las ventas históricas o facturación a partir de junio del año 2010, no existe información confiable antes dado que no se registró en ninguna base de datos. Para poder analizar esta información se realizan las siguientes actividades:

Identificar materiales de la familia de productos: Se saca aparte cada uno de los códigos que por su proceso y condiciones hacen parte de la familia de barras enderezadas obteniendo que son en total 55 códigos, los cuales relacionamos en la tabla anexo No.1.

Reducir los ítems de estudio realizando una unificación de códigos: En los 55 códigos encontrados se evidenciaron similitudes entre los mismos, por lo cual se realizó la clasificación que se presenta en el anexo 2, en la cual se catalogó cada material de acuerdo a las siguientes características: a. Rollo del cual se fabrica la barra o se realiza el proceso de enderezado, b. Longitud de la barra, y c. Origen de aprovisionamiento del código, es decir es producción propia o comprado o importado.

Unificar los materiales para estudio de demanda: Con la clasificación anterior se evidencia que dado la procedencia del material se asigna un código, es decir el material que proviene de la maquila se cataloga con un

Acerías Paz del Río

Vicepresidencia Supply Chain

Torre de Control

Especialista de Planeación

Vicepresidencia Comercial

Proyectos Especiales

Especialista de Proyectos

50

numero diferente al que proviene por importación, o por compra, sin embargo es el mismo material, por tanto, se procede a unificarlo teniendo en cuenta lo siguiente: 1. El material debe provenir del mismo rollo, 2. El material debe tener la misma longitud, 3. Se elige los códigos maquilados como los códigos de planeación de la demanda. La anterior unificación se muestra en el anexo 3.

Realizando la anterior unificación se procede a estudiar el comportamiento de facturación de 12 códigos unificados los cuales se relacionan a continuación.

Tabla 3 Unificación de Códigos Planeación de Demanda

Se continúa graficando las ventas que se han tenido históricamente de esta familia de productos unificando los códigos según la tabla presentada anteriormente y tomando como centro corregido al centro 7824, obteniendo el siguiente resultado por familia y para cada uno de los productos.

Figura 27 Ventas año-mes desde 2010 hasta abril de 2015

0

1.000

2.000

3.000

4.000

5.000

6.000

6-2

01

0

10

-20

10

2-2

01

1

6-2

01

1

10

-20

11

2-2

01

2

6-2

01

2

10

-20

12

2-2

01

3

6-2

01

3

10

-20

13

2-2

01

4

6-2

01

4

10

-20

14

2-2

01

5

Ventas Historicas Familia Enderezado

Ventas

51

Figura 28 Ventas anuales desde 2010 hasta lo que va del año 2015.

Como se observa en el grafico las ventas de esta familia de productos ha venido aumentando casi el doble de lo que se vendía en el 2010 a lo que se vendió durante el 2013 y 2014 y por lo que lleva el 2015 la expectativa de crecimiento del mercado continua, por tanto y para una mayor comprensión de los productos críticos de esta familia procedemos a graficar cada uno de ellos y su aporte en el mercado de la misma.

Figura 29 Porcentaje de participación en el mercado

2010 2011 2012 2013 2014 2015

Total 29.540 37.236 42.179 50.023 49.979 19.992

0

10.000

20.000

30.000

40.000

50.000

60.000

Ventas historicas x Año

Total

0% 6% 1%0%

19%

0%2%

10%

19%

11%

31%

0%

% Participacion en el mercado desde el 2010 hasta el 2015

BARRA CORRU (C) 11MMX6MSR

BARRA CORRU ENDE (M)12MMX6M

BARRA CORRU ENDE (M)8,5MMX6M



BARRA CORRU ENDE (M)N.2X12M

52

Etiquetas de fila 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Total % Part.

BARRA CORRU (C) 11MMX6M SR 40 40 0%

BARRA CORRU ENDE (M) 12MMX6M 692 278 1.059 4.364 4.229 2.413 13.035 6%

BARRA CORRU ENDE (M) 8,5MMX6M 1.493 11 1.429 202 98 3.232 1%

BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX12M 87 87 0%

BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX6M 5.559 7.163 8.620 9.959 8.751 3.923 43.976 19%

BARRA CORRU ENDE (M) N.2X12M 3 29 0 32 0%

BARRA CORRU ENDE (M) N.2X6M 1.500 913 255 1.875 427 34 5.004 2%

BARRA CORRU ENDE (M) N.3X12M 4.296 3.449 3.607 5.156 4.092 1.902 22.503 10%




BARRA CORRU ENDE (M) N.4X9M 53 71 69 193 0%

Total 29.540 37.236 42.179 50.023 49.979 19.992 228.949 100%

Tabla 4 Histórico del participación en el mercado por referencia

De acuerdo al análisis anterior se determinan 3 productos críticos ya que sus ventas corresponden al 70% del mercado de esta familia, estos productos son la barra ende de 4x6, 3x6 y 9mmx6.Dado lo anterior y aunque se analizara cada uno de estos productos le daremos prioridad a los 7 productos que tienen participación en el mercado con lo cual cubriremos un 98% de participación en el mercado. Los productos de esta familia que se van a analizar en este trabajo son los siguientes:

Etiquetas de fila 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Total % Part.

BARRA CORRU ENDE (M) 12MMX6M 692 278 1.059 4.364 4.229 2.413 13.035 6%

BARRA CORRU ENDE (M) 8,5MMX6M 1.493 11 1.429 202 98 3.232 1%

BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX6M 5.559 7.163 8.620 9.959 8.751 3.923 43.976 19%





Total 29.540 37.236 42.179 50.023 49.979 19.992 228.949 100%

Tabla 5 Histórico del participación en el mercado para los productos a analizar.

6.6. DEPURACIÓN DE LA INFORMACIÓN HISTÓRICA Para realizar esta depuración se construye un archivo con toda la facturación histórica hallada de esta familia de productos y se corrige su código de acuerdo a la clasificación ya determinada mediante la siguiente base de corrección de código por material en la cual se establece su línea productiva, calibre y calidad:

53

6.6.1. BARRA CORRU ENDE (M) 12MMX6M

Tabla 6 Base de corrección BARRA CORRU ENDE (M) 12MMX6M

Para poder simular una demanda más exacta se hace necesario depurar de la facturación las notas crédito que afecta el comportamiento diario de venta, generando un dato negativo. Para el caso de este material, se depuraron 32 líneas lo cual suma 6,73 kilos. Debemos tener en cuenta que la idea de depurar estas líneas es no tener días de venta con comportamiento negativo, lo cual se debe a la no aplicación de la respectiva nota crédito dentro del mismo día de la facturación. Al graficar las ventas diarias de este producto nos podemos dar cuenta que durante el 2015 se venden en promedio 22ton/día de este producto y que por lo general el mayor volumen de venta del mismo se da los últimos días de cada mes.

Figura 30 Grafico venta diario de BARRA CORRU ENDE (M) 12MMX6 depurado

6.6.1.1. Eventos Para poder realizar un pronóstico más exacto de las ventas de los productos es pertinente identificar aquellos eventos que ocurren en situaciones puntuales y afectan el comportamiento normal de las ventas de un producto. Para este caso se presenta como evento el Paro de los trabadores

210

104 103131 136 124

156

119134

214

270

-50

0

50

100

150

200

250

300

54

de la planta Belencito, el cual ocurrió en los meses de agosto y septiembre de 2013.

6.6.1.2. Desarrollo del pronóstico en Forecast Pro: Para el caso de los datos depurados de este producto se obtuvo la siguiente información:

Figura 31 Grafica de Pronóstico Vs Datos históricos Corregidos BARRA CORRU ENDE (M) 12MMX6M

6.6.1.3. Reporte del Pronóstico:

Detalles del modelo

Uno o más datos atípicos fueron detectados pero no corregidos para este ítem

Selección Experta

Box-Jenkins

ARIMA(0; 1; 1)

Término Coeficiente Error estándar Estadística-t Nivel significativo

b[1] 0,6435 0,1122 5,735 1

Estadísticas de la muestra

Tamaño muestra 60 No. parámetros 1

Media 233,43 Desv. estándar 236,81

R-Cuadrada Aj. 0,54 Durbin-Watson 1,93

Ljung-Box(18) 12,9 P=0,20 Error de pronóstico 161,39

BIC 165,59 MAPE 1468,6654

RMSE 160,03 MAD 112,56

55

Datos de pronósticos

Fecha 2,0 Inf. Pronóstico Trimestral Anual 97,0 Sup.

2015-Jun 404 735 2414 1039

2015-Jul 384 735 1058

2015-Ago 364 735 1075

2015-Sep 346 735 2206 1092

2015-Oct 328 735 1108

2015-Nov 312 735 1124

2015-Dic 295 735 2206 8532 1138

2016-Ene 280 735 1153

2016-Feb 265 735 1166

2016-Mar 250 735 2206 1180

2016-Abr 236 735 1193

2016-May 222 735 1205

Total 8825

Promedio 735

Mínimo 735

Máximo 735

Datos atípicos

Estado Detectado

Fecha Valor atípico V. corregidos.

2012-Mar 427 13 415

2012-Oct 424 67 357

2013-Feb 656 126 529

2014-Abr 14 343 -329

6.6.2. BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX6M

Tabla 7 Base de Corrección BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX6M

Al depurar el comportamiento de esta barra en la facturación histórica encontramos que hubo la necesidad de eliminar de la base 22 líneas que en su comportamiento de venta diario mostraban ventas negativas dado la aplicación de notas crédito.

56

Estas líneas en total suman 0kg, es decir se aplicaron correctamente las notas crédito solo que en una fecha posterior a su facturación. Al graficar las ventas diarias de este producto nos podemos dar cuenta que durante el 2015 en promedio se venden 33ton/día de este producto y que por lo general el mayor volumen de venta del mismo, se da en los últimos días de cada mes, con máximos de venta diario por encima de las 300ton.

Figura 32 Gráfico de ventas diarias BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX6M

6.6.2.1. Eventos Para el caso de este producto tenemos compras puntuales de clientes que son grandes ferreteros y que su compra es considera un evento dadas las circunstancias con la que se da, por ejemplo intercambio de material que beneficie a ambas partes según las necesidades de cada uno y que se puede presentar de forma repetitiva durante un periodo o esporádica según las condiciones del mercado.

273

12

347

44

239

75

200 204

370

290

354

130

309

155

442

145

-500

50100150200250300350400450500

57

6.6.2.2. Desarrollo del pronóstico en Forecast Pro: Para el caso de los datos depurados de este producto se obtuvo el siguiente pronóstico:

Figura 33 Grafica de Pronóstico Vs Datos históricos Corregidos BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX6M


Detalles del modelo


Selección Experta

Box-Jenkins

ARIMA(0; 0; 0)

Análisis

Utilizando una lógica basada en reglas de FPRO he limitado la selección entre Suavización exponencial o Box-Jenkins.

Realizaré una prueba a una muestra para seleccionar entre estas dos familias de modelos.

El MAD acumulado en la muestra para Suavización exponencial fue 328 y para Box-Jenkins fue 283.

La prueba rolada sobre la muestra usó un horizonte máximo de 12 y generó para cada método 78 pronósticos.

Basado en el MAD acumulado más bajo, utilicé Box-Jenkins.

58






BIC 293,72 MAPE 4,1237

RMSE 293,72 MAD 236,02

Datos atípicos

Estado Detectado


2011-Ago 184 762 -578

2012-May 4 738 -735

2014-Ene 50 750 -700

2015-Ene 1567 752 815

59

6.6.3. BARRA CORRU ENDE (M) N.3X12M

Tabla 8 Base de Corrección BARRA CORRU ENDE (M) N.3X12M

Al depurar el comportamiento de esta barra en la facturación histórica encontramos que hubo la necesidad de eliminar de la base 74 líneas que en su comportamiento de venta diario que mostraban ventas negativas dado la aplicación de notas crédito. Estas líneas en total suman 0kg, es decir se aplicaron correctamente las notas crédito solo que en una fecha posterior a su facturación. Al graficar las ventas diarias de este producto nos podemos dar cuenta que durante el 2015 en promedio se venden 29ton/día de este producto y que por lo general el mayor volumen de venta del mismo se da en los últimos días de cada mes, con máximos de venta diario por encima de las 400ton.

Figura 34 Gráfico de ventas diarias BARRA CORRU ENDE (M) N.3X12M

6.6.3.1. Eventos Para el caso de este producto tenemos compras puntuales de clientes que son grandes constructores o figurados y que su compra es considera un evento dadas las circunstancias con la que se da, por ejemplo traslados de este material para cubrir los pedidos de Hierro recto de 3/8 para mejorar los niveles de servicio en atendimiento de recto en las diversas maquilas de figuración.

273

347

239200

317370

290 282

354

130

309

237

155

442

244

-100

0

100

200

300

400

500

60


Figura 35 Grafica de Pronóstico Vs Datos históricos Corregidos BARRA CORRU ENDE (M) N.3X12M


Análisis Experto


Series no positivas. Excluyo estacionalidad multiplicativa.




Basado en el MAD acumulado más bajo, utilicé Suavización exponencial.

Detalles del modelo


Selección Experta

61

Suavización exponencial: sin tendencia y estacionalidad aditiva

NA(0,268; 0,181)

Componente Peso parámetro de suavización Valor Final

Nivel 0,2676 491,2

Estacional 0,181

Índices estacionales

Ene - Mar 151,3 95,31 -164,3

Abr - Jun -31,73 -33,1 -108,2

Jul - Sep -7,958 -60,31 4,607

Oct - Dic 114,5 18,55 21,27





Ljung-Box(18) 33,4 P=0,98 Error de pronóstico

220,62

BIC 232,23 MAPE 4,2714

RMSE 216,91 MAD 170,55

Datos atípicos

Estado Detectado


62

2011-Feb 336 805 -469

2011-Ago 34 505 -471

2011-Dic 733 123 610

2013-Abr 803 337 467



Al depurar el comportamiento de esta barra en la facturación histórica encontramos que hubo la necesidad de eliminar de la base 54 líneas que en su comportamiento de venta diario que mostraban ventas negativas dado la aplicación de notas crédito. Estas líneas en total suman 1kg. Al graficar las ventas diarias de este producto nos podemos dar cuenta que durante el 2015 en promedio se venden 29ton/día de este producto y que por lo general el mayor volumen de venta del mismo se da en los últimos días de cada mes, con máximos de venta diario por encima de las 400ton.


63

6.6.4.1. Eventos Para el caso de este producto tenemos compras puntuales de clientes que son grandes constructores o figurados y que su compra es considera un evento dadas las circunstancias con la que se da, por ejemplo intercambios puntuales con FERRASA u otros clientes que dependen de estas circunstancias.




Detalles del modelo


Selección Experta

Box-Jenkins

ARIMA(0; 0; 0)*(1; 0; 0)

64

Término Coeficiente Error estándar Estadística-t Nivel significativo

A[12] 0,4716 0,101 4,669 1

_CONST 393,1






BIC 280,27 MAPE 37,5326

RMSE 270,87 MAD 209,54

Datos atípicos

Estado Detectado


2011-Jul 0 709 -708

2011-Dic 838 1362 -524

2013-May 812 264 548

2014-Abr 108 721 -614

65



Al depurar el comportamiento de esta barra en la facturación histórica encontramos que hubo la necesidad de eliminar de la base 43 líneas que en su comportamiento de venta diario mostraban ventas negativas dado la aplicación de notas crédito. Estas líneas en total suman 7,7kg, es decir en la aplicación de notas crédito hubo un error de 7,7 kilos en la aplicación de la cantidad. Al graficar las ventas diarias de este producto nos podemos dar cuenta que durante el 2015 en promedio se venden 11ton/día de este producto y que por lo general el mayor volumen de venta del mismo se da en los últimos días de cada mes, con máximos de venta diario por encima de las 300ton.


215

299

181214 205

262

56 68

326

43

94

56 6890

30

74

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

66

6.6.5.1. Eventos Para el caso de este producto tenemos compras puntuales de clientes que son grandes constructores o figurados y que su compra es considera un evento dadas las circunstancias con la que se da, por ejemplo traslados de este material para cubrir los pedidos de Hierro recto de 1/2 para mejorar los niveles de servicio en atendimiento de recto en las diversas maquilas de figuración.




Análisis Experto






67






208,64

BIC 219,62 MAPE 0,7352

RMSE 205,13 MAD 165,59

Detalles del modelo


Selección Experta

Suavización exponencial: sin tendencia y estacionalidad aditiva

NA(0,022; 0,126)


Nivel 0,02166 411,2

Estacional 0,1258

Índices estacionales

Ene - Mar 64,78 78,87 15,07

Abr - Jun -191,1 -52,77 -31,4

Jul - Sep -54,55 67,3 40,74

Oct - Dic 80,97 -11,98 -5,937

68

Datos atípicos

Estado Detectado


2011-Ene 881 420 461

2011-Mar 859 413 446

2013-Jul 870 299 571

2015-Feb 148 576 -428



Al depurar el comportamiento de esta barra en la facturación histórica encontramos que hubo la necesidad de eliminar de la base 37 líneas que en su comportamiento de venta diario mostraban ventas negativas dado la aplicación de notas crédito. Estas líneas en total suman 3 kg, es decir en la aplicación de notas crédito hubo un error de 3 kilos en la aplicación de la cantidad. Al graficar las ventas diarias de este producto nos podemos dar cuenta que durante el 2015 en promedio se venden 56ton/día de este producto y que por lo general el mayor volumen de venta del mismo se da en los últimos días de cada mes, con máximos de venta diario por encima de las 450ton, por tanto este producto es el de mayor venta dentro de la familia de barras enderezadas.

69


6.6.6.1. Eventos Para el caso de este producto se evidencio que las ventas del mismo se vieron impactadas por intercambios realizados con otros proveedores en dos periodos puntuales y por temas de paro de operación del sindicato se redujeron las ventas del mismo, también en dos periodos puntuales dado lo anterior se denominan como eventos y se procede con su corrección dentro del pronóstico.



471436

210

320

203

464419

347

473

362

291

380

275

492531

445

-100

0

100

200

300

400

500

600

70


Análisis Experto











472,91

BIC 497,8 MAPE 1,059

RMSE 464,96 MAD 359,46

Datos atípicos

Estado Detectado


2011-Ene 2082 1018 1065

2011-May 2129 1025 1103

2011-Ago 68 1176 -1108

2014-Abr 306 1383 -1077

Detalles del modelo


Selección Experta

Suavización exponencial Holt: tendencia lineal, sin estacionalidad

LN(0,037; 0,060)


Nivel 0,03707 1543

Tendencia 0,06045 12,67

71

Con los resultados anteriores tanto por producto como por familia se obtiene el pronóstico estadístico con un horizonte de planeación de un año, dado que aunque este método simula el comportamiento de venta basado en modelos matemáticos, se hace necesario contrastar estos datos con lo que cada ejecutivo prevé vender de acuerdo a lo que cada cliente le ha expresado que puede ser su necesidad del siguiente periodo. Para realizar un análisis más detallado y teniendo en cuenta la variabilidad de la demanda de esta familia de productos en el mercado, se establece que se debe hacer una reunión de conciliación de pronostico en la cual se deben contrastar por cada material los dos pronósticos, estadístico y colaborativo para llegar a un solo dato pronosticado por material.

72

6.7. ROLES Y RESPONSABILIDADES EN EL DESARROLLO DEL PROCESO Para poder desarrollar un proceso coherente con una planeación efectiva se hace necesario que la vicepresidencia de Supply Chain trabaje en equipo con la parte comercial en la conciliación del pronóstico mensual final, de tal forma que se asuma por parte de los involucrados su responsabilidad en el proceso de la siguiente forma:

Figura 42 Roles y responsabilidades por área

Planeación de la Demanda

Generación de Pronósticos

Colaborativo -Especialista de

Proyectos

Estadístico -Especialista de

Planeación

Reunión de S&OP

Citación - Torre de Control

Dirección de la Reunión - Especialista

de Planeación

Aprobación y Conciliación

Directores Comerciales y de Torre

de Control

73

6.8. CONCILIACIÓN DE DEMANDA REUNIÓN S&OP Dada la importancia de generar valor agregado en disponibilidad y mayor cubrimiento de las barras enderezadas se establece el proceso de S&OP por medio de una reunión mensual con cada director de la parte comercial y supply Chain, en la cual se deben definir la demanda sin restricciones del próximo trimestre para lo cual se construye el siguiente archivo en el cual se comparan por material centro y familia de productos, el pronóstico del área comercial vs el pronóstico del área Supply Chain y se deja una columna a parte por mes para colocar el pronóstico definitivo conciliado por material de acuerdo al resultado de la reunión.

Tabla 12 Tabla consenso de demanda

En el cuadro anterior se comparan los datos que se están obteniendo por cada producto según el tipo de pronostico y con el director de cada canal se decide cual es el valor final de la demanda para el próximo trimestre.

ZONA FAMILIA FORMATO MES + 1

EST COL PRE-S&OP S&OP

32.607 30.399 30.090 131

BELENCITO

TOTAL 22.592 20.764 20.236 0

BARRAS ENDEREZADAS 4.286 4.763 4.286 0

End-No2 0 0 0 0

End-No3 918 1.299 918 0

End-No4 2.040 1.703 2.040 0

End-8,5mm 0 0 0 0

End-9mm 745 975 745 0

End-12mm 582 786 582 0

ALAMBRE RECOCIDO ALAMBRE RECOCIDO 24 0 0 0

PALANQUILLA PALANQUILLA 0 0 0 0

Tabla 13 Tabla consenso de demanda por zona

74

6.9. RIESGOS DEL MODELO

Uno de los principales riesgos que se pueden presentar en el desarrollo de este proyecto es el manejo de la información, ya que aunque esta es procesada por un software, es necesario depurar los datos antes de modelarlos en el sistema. Por tanto el riesgo se asocia a la correcta depuración de la información.

Actualmente tenemos una demanda considerable de esta familia de productos, sin embargo dado el auge del sector se tiene mayor ingreso de productos importados, motivo con el cual aunque el inventario se fabrique tenemos riesgo de no venderlo por precio por debajo de la rentabilidad permitida.

Después del desarrollo del forecast y de la conciliación de S&OP se tiene el riesgo de enviar a producir un material que no se necesita y que por ventas no concluidas afectan se almacene un inventario superior al permitido.

6.10. PRONOSTICO ESTADÍSTICO VS COLABORATIVO El pronóstico estadístico se diferencia del colaborativo en el origen de la información, es decir para la construcción del pronóstico estadístico se utilizó un software el cual simulo la demanda futura a partir de 5 años de facturación histórica, en cambio el pronóstico colaborativo se construye a partir de la conciliación de venta futura de cada ejecutivo comercial con su cliente y se incrementa o disminuye dada la situación actual del mercado según la familia de productos. Al realizar los pronósticos tanto colaborativo como estadístico se obtuvo la siguiente información para el mes de Junio de 2015 en la familia de barra enderezada:

MATERIAL Pronostico estadístico

de Junio

Modelo Utilizado según menor error

Pronostico Colaborativ

o Junio

Diferencia entre los

pronósticos BARRA CORRU ENDE

(M) 12MMX6M 582 Box-Jenkins 786 (204)

BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX6M

745 Box-Jenkins 975 (230)

BARRA CORRU ENDE (M) N.3X6M

579 Box-Jenkins 891 (312)


338 Suavización exponencial: sin tendencia y estacionalidad aditiva

408 (70)


1607 Suavización exponencial Holt: tendencia lineal, sin estacionalidad

1452 155


433 Suavización exponencial: sin tendencia y estacionalidad aditiva

251 182

Tabla 14 Pronóstico Estadístico vs. Colaborativo

75

Al desarrollar la reunión de S&OP se estableció con los directores comerciales el pronóstico definitivo que debe quedar por cada producto el cual es el siguiente, indicado en la columna S&OP-6:

Tabla 15 Resultado reuniones S&OP

6.11. PUNTOS DE CONTROL DESARROLLADOS Para obtener el resultado esperado se desarrollaron puntos de control en cada etapa del proceso de la siguiente forma: En el inicio del proyecto se establecieron los roles y responsabilidades de cada involucrado del proyecto y sus entregables de tal forma que a cada uno se le realizo seguimiento y validación de la información entregada y la calidad de la misma. Se garantizó que en el análisis de la información histórica para construir el modelo se tomaron toda la información posible y en su depuración no se eliminaran toneladas representativas en cada periodo. Durante el proceso de traslado de información al sistema FORECAST PRO se validó que los datos convertidos e unificados correspondieran a sus familias de origen.

CENTRO SKU DESCRIPCIÓN CLASIFICACIÓN EST DIS TOTAL DIS S&OP - 6

CENTRO SKU DESCRIPCIÓN CLASIFICACIÓN 4.286 4.286 4.763 4.763 6.413

7824 6119423 BARRA CORRU ENDE (M) 12MMX6M BARRA ENDE 582 582,26 786,00 786,00 886

7824 6100953 BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX6M BARRA ENDE 745 745,35 975,00 975,00 1.375

7824 6110778 BARRA CORRU ENDE (M) N.3X12M BARRA ENDE 338 338,39 408,00 408,00 558

7824 6110777 BARRA CORRU ENDE (M) N.3X6M BARRA ENDE 579 579,19 891,00 891,00 1.191

7824 6110781 BARRA CORRU ENDE (M) N.4X12M BARRA ENDE 433 433,12 251,00 251,00 451

7824 6110779 BARRA CORRU ENDE (M) N.4X6M BARRA ENDE 1.607 1607,25 1452,00 1452,00 1.952

76

6.12. FORECAST ACCURACY Se realizó la medición del pronóstico para los meses de mayo y junio periodos en los cuales ya se estaba trabajando bajo el modelo propuesto de planeación de la demanda obteniendo los siguientes resultados:

6.12.1. MEDICIÓN FORECAST ACCURACY JUNIO

6.12.2. MEDICIÓN FORECAST ACCURACY MAYO

6.13. RESULTADOS Y MEDICIÓN DEL OTIF CICLO DEL PEDIDO El OTIF es un indicador del área de torre de control en el cual se mide el cumplimiento de cada uno de los procesos que intervienen en el ciclo total del pedido y para el cual se establecieron los siguientes lineamientos:

Se deben medir el cumplimiento de los diversos procesos que intervienen en el ciclo del pedido, es decir desde su montaje hasta su facturación.

Los procesos del pedido que se evalúan son los siguientes con los niveles de atendimiento establecidos de acuerdo al tiempo que se debe tomar cada proceso, se miden en días y está pendiente por establecer la medición de transporte:

Proceso Distribución e Industria Construcción

Montaje 0,33 0,5

Desbloqueo 0,33 1

Programación 0,33 0,5

Prod. y Despacho 1

Facturación 4 4 Tabla 16 Procesos y niveles de servicio de la Torre control

77

Se mide el cumplimiento por líneas de pedido y de acuerdo al número de líneas que cumplen vs las líneas totales analizadas por proceso se calcula el cumplimiento de cada proceso.

Se presenta el cumplimiento de cada proceso consolidado de acuerdo al siguiente panel y discriminado por centro:

Tabla 17 Panel de cumplimiento procesos del ciclo de pedido

Dado los anteriores lineamientos los procesos que intervienen en este proceso son los siguientes:

Montaje de pedido: Es el proceso mediante el cual se realiza el ingreso a SAP de los pedidos de producto que cada ejecutivo solicita de acuerdo a su canal de venta (Distribución, Industria, Construcción). La medición del proceso se realiza comparando la fecha en la cual es solicitado montar el pedido por correo vs su fecha de montaje al sistema, dado el tiempo que toma el proceso se establece que el tiempo no debe ser superior a 0.33 días caso de los canales de industria y distribución y de 0,5 para el caso de construcción, de lo contrario no se cumple el nivel de servicio en el mismo.

Desbloqueo de Cartera: Es el proceso en el cual se realiza el análisis de liberación de los pedidos de acuerdo al estado de cartera que cada cliente tenga con la compañía. La medición del proceso se realiza comparando la fecha en la cual se ingresó al sistema vs su fecha de liberación este proceso maneja los siguientes niveles de servicio: 1 día para el caso de construcción y 0,33 días para los demás canales.

78

Programación: Es el proceso mediante el cual se programan la fecha de producción y despacho de cada uno de los pedidos que se encuentran liberados. La programación se realiza con diferente enfoque según canal de venta, por ejemplo para el caso de construcción se deben analizar y asignar los pedidos de acuerdo a la zona de ubicación del cliente, la capacidad de producción y despacho de la planta y dado el volumen de pedidos se manejan niveles de servicio.

Despacho: Es el proceso en cual se realiza el despacho de cada uno de las entregas generadas y el cual se debe realizar en un día para el caso de la planta en belencito, por tanto las líneas que no se despachan en este rango no cumplen.

Facturación. Es el proceso mediante el cual se le factura a los clientes los despachos realizados según solicitud de pedidos. El nivel de servicio de este proceso es de 4 días.

Dados los anteriores lineamientos se procede a calcular el OTIF solo para la familia de barras enderezadas encontrando que en los dos últimos meses se ha presentado un incremento del cumplimiento global, sin embargo en algunos de los procesos se está presentando disminución en su cumplimiento pero dado el objetivo de cada actividad el proceso clave que determina si se está o no realizando una planeación de demanda más certera es el de producción y despacho el cual dado su porcentaje del primer trimestre del año, ha presentado un aumento significativo superior al 20%.

MES Montaje Desbloqueo Programación Producción y despacho

Facturación Ciclo Total

JUNIO 100% 37% 43% 56% 93% 59%

MAYO 100% 42% 63% 26% 93% 53%

ABRIL 100% 44% 46% 40% 96% 49%

MARZO 99% 60% 44% 24% 96% 35%

FEBRERO 100% 50% 34% 39% 93% 47%

ENERO 100% 59% 27% 37% 98% 33%

Tabla 18 Resultados históricos del OTIF familia barras enderezadas 2015

79

Figura 43 Cumplimiento del OTIF por Proceso

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

Montaje Desbloqueo Programación Producción ydespacho

Facturación Ciclo Total

JUNIO MAYO ABRIL MARZO FEBRERO ENERO

80

7. METODOLOGÍA.

7.1. ETAPAS DEL PROYECTO (Estructura de Descomposición del Trabajo o EDT)

Figura 44 EDT del proyecto.

MODELO DE PLANEACIÓN DE LA DEMANDA PARA LA

FAMILIA DE BARRAS ENDEREZADAS P.D.R.

Diagnóstico

Levantamiento de ventas históricas últimos 4 años

Corrección de Códigos de Producto según su origen

de producción

Análisis diario Comportamiento de Venta

y Depuración Datos

Identificar los puntos de control del proceso

Diseño del Modelo

Software de modelamiento de datos

Actividades y Procesos

Identificar modelo de pronostico mas adecuado

Analizar los riesgos asociados y como

mitigarlos

Desarrollo del proceso de S&OP

Evaluación del Modelo

Medición Forecast Accuracy

Medición del OTIF

Ajustes

81

8. CRONOGRAMA

Tabla 19 Cronograma del proyecto

82

9. ANÁLISIS DE RESULTADOS.

Con el desarrollo de este modelo de planeación de demanda se evidencio una mejora significativa en el OTIF para la familia de barra enderezada (ciclo de pedido) dado que en el primer trimestre del año se obtuvo un cumplimiento promedio del 38% y después de formalizar el proceso de planeación y de realizar la conciliación del pronóstico con el área comercial a través de la reunión de S&OP se obtuvo en el segundo semestre del año un promedio de cumplimiento global del 54%, es decir se logró aumentar el cumplimento en un 16%. Mediante el proceso de planeación de la demanda se logró mejorar el forecast accuracy de la familia de barra enderezada, sin embargo al comparar el resultado del pronóstico estadístico vs el colaborativo con la venta final para los meses de mayo y junio, la precisión del pronóstico colaborativo sigue siendo mayor en un 3%, esta situación se debe principalmente a que el pronóstico estadístico está tomando un periodo de análisis de casi 5 años, por tanto, el análisis que realiza se ve afectado por los comportamientos de venta bajos que se tenían entre los años 2010 y 2013. Por medio del desarrollo individual del pronóstico estadístico para cada producto de la familia Se logró identificar los eventos que afectan el comportamiento de la demanda y que no son concurrentes, por lo que se corrigió la venta en el periodo en el cual ocurrió el evento para que este no afectara el resultado final del pronóstico. No fue posible realizar un pronóstico semanal dado que la mayoría de clientes de esta familia de productos son consignatarios, es decir, el proceso de facturación de los pedidos que se les despachan durante el mes solo se realiza los últimos días de cada mes, por tanto, su comportamiento de venta semanal se ve sesgado mostrando mayor ritmo la última semana lo cual no es necesariamente cierto. Esto se debe al tipo de cliente, por lo que se define un horizonte de planeación de una año y se establece un análisis trimestral de la demanda en la reunión de S&OP, en la cual se debe de definir el pronóstico para el siguiente mes con 10 días de antelación. Dentro de los procesos que impactan el nivel de cumplimiento del OTIF para la familia de barras enderezadas está la programación de entregas, proceso que ha venido teniendo desmejoras en su nivel de cumplimiento. Sin embargo, al analizar el motivo se debe a la consolidación del pedido, es decir, un buen volumen de pedidos de esta familia de productos se consolidan para generar despachos de una tractomula y estas consolidaciones pueden ser con productos de la misma familia o con productos de otras familias por lo que no se cumple el nivel de servicio establecido por la disponibilidad de productos.

83

10. CONTRASTACIÓN DE OBJETIVOS

OBJETIVO GRADO DE

CUMPLIMIENTO EVIDENCIA

1 Caracterizar el sistema actual de

planeación de la demanda. Cumplido

Capítulo 6 6.1 – 6.5

Se realiza un diagnóstico de la planeación de la demanda para los productos de la familia de Barras Enderezadas y su cumplimiento respecto a las ventas. Se identificaron los diferentes actores del proceso, además de realizarse un análisis de tipo DOFA del mismo y la depuración de los códigos de los productos.

2 Diseñar un modelo de planeación

de la demanda en ciclos de tiempo semanal, mensual y trimestral.

Cumplido

6.6.1 – 6.6.6, 6.7 – 6.8 Análisis de resultados: No fue posible realizar un pronóstico semanal dado que la mayoría de clientes de la familia de productos analizados son consignatarios.

3

Evaluar el modelo para la planeación de la demanda según los

resultados de venta del próximo trimestre.

Cumplido

6.12 Forecast Accuracy En este punto se mide la precisión del pronóstico pasando de 81% en mayo a un 85% en junio, que representa una mejora representativa respecto al anterior modelo.

4 Aumentar en un 10% la

disponibilidad del producto. Cumplido

6.13 Resultados del OTIF La disponibilidad de producto se hace evidente en los resultados del proceso de Producción y Despacho. Como se observa en la tabla 18. Resultados del OTIF, hubo un aumento significativo del 30% del cumplimiento global del OTIF de mayo a junio (26% y 56% respectivamente).

84

11. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES.

Para realizar una planeación de demanda acertada es muy importante depurar la información correctamente y organizarla de acuerdo al modelo productivo de cada organización ya que debido a los cálculos complejos que se realizan, si esta depuración no se hace el pronóstico no va a ser el mejor estimativo del comportamiento de la demanda.

La utilización de un software de pronóstico como por ejemplo Forecast Pro mejora significativamente la efectividad de la planeación de ventas y producción debido a que realiza un mayor análisis y contempla diversos modelos matemáticos dentro de los cuales elige el que mejor simula en comportamiento de venta de los datos históricos.

Es importante realizar una planeación de demanda conciliada con el área comercial dado que ellos tienen la información directa del cliente y pueden adelantarse a un aumento o disminución significativa de las ventas antes de que ocurra, lo cual permite generar estrategias de mitigación para que el impacto afecte lo menos posible a la organización.

Con la depuración, catalogación de cada uno los materiales y unificación de códigos se logró disminuir el estudio de 55 a 12 productos, debido a que son los mismos productos pero se categorizan diferente dado su origen de ingreso a la empresa es decir por producción propia, compra, importación, maquilado y demás posibles.

La disponibilidad de producto se ha mejorado en los últimos dos meses, ya que los planes de producción se enfocaron en la fabricación de los materiales que se determinaron como críticos y de los cuales se buscó garantizar disponibilidad todo el mes.

Al analizar el comportamiento de venta histórico de cada producto y su participación en las ventas totales por periodo se obtuvo que de los 12 productos 6 constituyen el 98%, por lo que el proyecto se enfocó en el estudio del modelo de planeación para esos 6 productos.

Para una planeación de Demanda adecuada y apropiada es muy importante establecer los roles y responsabilidades de cada uno de los involucrados así como el tiempo y la frecuencia con la cual se lleve a cabo cada una de las actividades, dado que los resultados de este proceso constituyen la entrada básica para otros procedimientos como por ejemplo la planeación de producción, manejo de coberturas de inventario y disponibilidad de producto.

Para un desarrollo óptimo de la reunión de S&OP es indispensable construir un archivo en el cual por canal, material y familia de productos se comparen los resultados del pronóstico

85

estadístico vs el colaborativo y su nivel de cumplimiento en meses anteriores respecto al forecast accuracy, lo anterior permite analizar los posibles escenarios de venta y su impacto de acuerdo a la meta establecida por la compañía logrando realizar debate y llegar a un dato definitivo conciliado por las áreas involucradas.

86

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89

ANEXOS

90

Anexo 1 Códigos de la familia Barras Enderezadas para analizar

No. SKU

ORIGINAL DESCRIPCIÓN ORIGINAL

1 6098205 BARRA CORRU ENDE N.3X6M

2 6098208 BARRA CORRU ENDE N.4X6M NTC 2289

3 8011878 BARRA CORRU (C) N.4X12M SR

4 6098210 BARRA CORRU ENDE 8,5MMX6M

5 6098199 BARRA CORRU ENDE 9MMX6M NTC 2289


7 6098611 BARRA CORRU (M) 12X6000MM


9 6100140 BARRA CORRU ENDE (M) N.4X6M

10 6100953 BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX6M

11 6101141 BARRA CORRU ENDE (M) 8,5MMX6M




15 6098821 BARRA CORRU (M) 8,5X6000MM

16 6098198 BARRA CORRU ENDE 9MMX12M



19 6098044 BARRA CORRU N.4X6M NTC 2289

20 8011873 BARRA CORRU (C) 12MMX6M SR

21 6098209 BARRA CORRU ENDE 8,5MMX12M


23 6098201 BARRA CORRU ENDE N.2X12M


25 6098043 BARRA CORRU N.4X12M NTC 2289


27 6098042 BARRA CORRU N.4X1,5/5,99M

28 6105617 BARRA CORRU N.4 X 3-5M


30 6105616 BARRA CORRU N.4 X 1-3M

31 4312827 BARRA CORRU (M) 12X6000MM



91



36 6099383 BARRA CORRU ENDE 12MMX6M


38 4311982 BARRA CORRU (C) N.4X12M SR (T)

39 4311981 BARRA CORRU (C) N.4X6M SR (T)


41 4312095 BARRA CORRU (M) N.3 DESPUNTE

42 4312096 BARRA CORRU (M) N.4 DESPUNTE

43 4312039 BARRA CORRU ENDE N.4X12M (T)



46 8016082 BARRA CORRU (C) N.4X14M


48 8017961 BARRA CORRU (C) 8,5MMX6M SR

49 8017873 BARRA CORRU (I) N.4X6M SR






55 4318883 BARRA CORRU (I) N.4X12M SR (T)

92

Anexo 2 Códigos de la familia Barras Enderezadas por origen

No. SKU ORIGINAL DESCRIPCIÓN ORIGINAL Origen Long. Tipo de Origen

1 6098205 BARRA CORRU ENDE N.3X6M Rollo Corr 3 6m Fabricación propia

13 6100138 BARRA CORRU ENDE (M) N.3X6M Rollo Corr 3 6m Maquilado

41 4312095 BARRA CORRU (M) N.3 DESPUNTE Rollo Corr 3 Despunte Despunte Maquilado

44 8017942 BARRA CORRU (C) N.3X6M SR Rollo Corr 3 6m Compra

51 8017871 BARRA CORRU (I) N.3X6M SR Rollo Corr 3 6m Importado





12 6098204 BARRA CORRU ENDE N.3X12M NTC 2289 Rollo Corr 3 12m Fabricación propia





19 6098044 BARRA CORRU N.4X6M NTC 2289 Rollo Corr 4 6m Fabricación propia


39 4311981 BARRA CORRU (C) N.4X6M SR (T) Rollo Corr 4 6m Materia prima compra




25 6098043 BARRA CORRU N.4X12M NTC 2289 Rollo Corr 4 12m Fabricación propia



38 4311982 BARRA CORRU (C) N.4X12M SR (T) Rollo Corr 4 12m Materia prima compra

55 4318883 BARRA CORRU (I) N.4X12M SR (T) Rollo Corr 4 12m Materia prima compra


43 4312039 BARRA CORRU ENDE N.4X12M (T) Rollo Corr 4 12m Materia prima compra



46 8016082 BARRA CORRU (C) N.4X14M Rollo Corr 4 14m Compra

27 6098042 BARRA CORRU N.4X1,5/5,99M Rollo Corr 4 Despunte Medido Despunte producción tren

28 6105617 BARRA CORRU N.4 X 3-5M Rollo Corr 4 Despunte Medido Despunte producción tren

93

30 6105616 BARRA CORRU N.4 X 1-3M Rollo Corr 4 Despunte Medido Despunte producción tren

42 4312096 BARRA CORRU (M) N.4 DESPUNTE Rollo Corr 4 Despunte Despunte Maquilado

5 6098199 BARRA CORRU ENDE 9MMX6M NTC 2289 Rollo corr 9 6m Fabricación propia

10 6100953 BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX6M Rollo corr 9 6m Maquilado

45 8017970 BARRA CORRU (C) 9MMX6M SR Rollo corr 9 6m Compra

24 6100952 BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX12M Rollo corr 9 12m Maquilado

16 6098198 BARRA CORRU ENDE 9MMX12M Rollo corr 9 12m Fabricación propia

15 6098821 BARRA CORRU (M) 8,5X6000MM Rollo Corr 8,5 8,5m Maquilado

11 6101141 BARRA CORRU ENDE (M) 8,5MMX6M Rollo Corr 8,5 8,5m Maquilado

48 8017961 BARRA CORRU (C) 8,5MMX6M SR Rollo Corr 8,5 8,5m Compra

21 6098209 BARRA CORRU ENDE 8,5MMX12M Rollo Corr 8,5 8,5m Fabricación propia

7 6098611 BARRA CORRU (M) 12X6000MM Rollo Corr 12 6m Maquilado

40 6119423 BARRA CORRU ENDE (M) 12MMX6M Rollo Corr 12 6m Maquilado

31 4312827 BARRA CORRU (M) 12X6000MM (T) Rollo Corr 12 6m Materia prima compra

36 6099383 BARRA CORRU ENDE 12MMX6M Rollo Corr 12 6m Fabricación propia

20 8011873 BARRA CORRU (C) 12MMX6M SR Rollo Corr 12 6m Compra




23 6098201 BARRA CORRU ENDE N.2X12M Rollo Corr 2 12m Fabricación propia


53 8011872 BARRA CORRU (C) 11MMX6M SR Rollo Corr 11 6m Compra

94

Anexo 3 Códigos unificados de la familia Barras Enderezadas

SKU ORIGINAL DESCRIPCIÓN ORIGINAL Origen Long. Cód. Corregido Descripción Corregida

6098205 BARRA CORRU ENDE N.3X6M Rollo Corr 3 6m

6110777 BARRA CORRU ENDE (M) N.3X6M

6100138 BARRA CORRU ENDE (M) N.3X6M Rollo Corr 3 6m

4312095 BARRA CORRU (M) N.3 DESPUNTE Rollo Corr 3 Despunte

8017942 BARRA CORRU (C) N.3X6M SR Rollo Corr 3 6m

8017871 BARRA CORRU (I) N.3X6M SR Rollo Corr 3 6m




6110778 BARRA CORRU ENDE (M) N.3X12M 6110778 BARRA CORRU ENDE (M) N.3X12M Rollo Corr 3 12m

6098204 BARRA CORRU ENDE N.3X12M NTC 2289 Rollo Corr 3 12m






6098044 BARRA CORRU N.4X6M NTC 2289 Rollo Corr 4 6m


4311981 BARRA CORRU (C) N.4X6M SR (T) Rollo Corr 4 6m





6098043 BARRA CORRU N.4X12M NTC 2289 Rollo Corr 4 12m



4311982 BARRA CORRU (C) N.4X12M SR (T) Rollo Corr 4 12m

4318883 BARRA CORRU (I) N.4X12M SR (T) Rollo Corr 4 12m


4312039 BARRA CORRU ENDE N.4X12M (T) Rollo Corr 4 12m

6105859 BARRA CORRU ENDE (M) N.4X9M Rollo Corr 4 9m 6105859 BARRA CORRU ENDE (M) N.4X9M


8016082 BARRA CORRU (C) N.4X14M Rollo Corr 4 14m 8016082 BARRA CORRU (C) N.4X14M

6098042 BARRA CORRU N.4X1,5/5,99M Rollo Corr 4 Despunte Medido


6105617 BARRA CORRU N.4 X 3-5M Rollo Corr 4 Despunte Medido

95

6105616 BARRA CORRU N.4 X 1-3M Rollo Corr 4 Despunte Medido

4312096 BARRA CORRU (M) N.4 DESPUNTE Rollo Corr 4 Despunte

6098199 BARRA CORRU ENDE 9MMX6M NTC 2289 Rollo corr 9 6m

6100953 BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX6M 6100953 BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX6M Rollo corr 9 6m

8017970 BARRA CORRU (C) 9MMX6M SR Rollo corr 9 6m

6100952 BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX12M Rollo corr 9 12m 6100952 BARRA CORRU ENDE (M) 9MMX12M

6098198 BARRA CORRU ENDE 9MMX12M Rollo corr 9 12m

6098821 BARRA CORRU (M) 8,5X6000MM Rollo Corr 8,5 8,5m

6098821 BARRA CORRU (M) 8,5X6000MM 6101141 BARRA CORRU ENDE (M) 8,5MMX6M Rollo Corr 8,5 8,5m

8017961 BARRA CORRU (C) 8,5MMX6M SR Rollo Corr 8,5 8,5m

6098209 BARRA CORRU ENDE 8,5MMX12M Rollo Corr 8,5 8,5m

6098611 BARRA CORRU (M) 12X6000MM Rollo Corr 12 6m

6119423 BARRA CORRU ENDE (M) 12MMX6M

6119423 BARRA CORRU ENDE (M) 12MMX6M Rollo Corr 12 6m

4312827 BARRA CORRU (M) 12X6000MM (T) Rollo Corr 12 6m

6099383 BARRA CORRU ENDE 12MMX6M Rollo Corr 12 6m

8011873 BARRA CORRU (C) 12MMX6M SR Rollo Corr 12 6m


6110776 BARRA CORRU ENDE (M) N.2X6M 6100954 BARRA CORRU ENDE (M) N.2X6M Rollo Corr 2 6m


6098201 BARRA CORRU ENDE N.2X12M Rollo Corr 2 12m 6100955 BARRA CORRU ENDE (M) N.2X12M


8011872 BARRA CORRU (C) 11MMX6M SR Rollo Corr 11 6m 8011872 BARRA CORRU (C) 11MMX6M SR

96

Anexo 4 Presentación lineamientos del OTIF

DISEÑO DE UN MODELO DE PLANEACIÓN DE LA...

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