Modelo de gestión basado en cycle counting y forecasting para mejorar la rotación de inventarios en una pyme

Abstract

Este estudio de investigación se enfoca en implementar un modelo basado en la aplicación de Cycle Counting y Forecasting, en una pequeña y mediana (PYME) empresa comercializadora de equipos y repuestos médicos ubicada en Lima cuyo principal problema es la baja rotación de inventarios. Se realizó una evaluación de la empresa, la cual presenta un indicador de rotación de inventarios de 3.2 veces cuando en el sector este indicador tiene como promedio 6.9 veces representando así un problema significativo. Los resultados más importantes fueron la disminución de duración de la actividad de registrar producto en un 7.14% y la reducción de tiempo de la actividad de picking en un 9.74%. La investigación muestra que con la implementación de las herramientas de Cycle Counting y Forecasting se obtienen como conclusión, el mejoramiento del proceso de picking, organizar el almacén, mejorar la precisión en el registro de inventarios, la supresión de inventarios obsoletos. y el desarrollo de un pronóstico de venta con el que se calcula la rotación de inventarios de 4.23 mejorando un 32.19%.

This research study focuses on implementing a model based on the application of Cycle Counting and Forecasting, in a small and medium-sized (SMEs) company, which sells medical equipment retail, and its spare parts located In Lima, whose main problem is low inventory turnover. An evaluation of the company was carried out, which presents an inventory turnover indicator of 3.2 times when in the sector this indicator has an average of 6.8 times, thus representing a significant problem. The most important results were the reduction in time of the product registration activity by 7.14% and the reduction in time of the picking activity by 9.74%. The research shows that the implementation of Cycle Counting y Forecasting tools results in the elimination of obsolete inventory, the reorganization of space, greater inventory record accuracy and the optimization of the labeling, picking procedure and the development of a sales forecast to calculate the inventory turnover which results in 4.23, improving by 32.19%.