Clasificación de productos basada en la incertidumbre de la demanda para la gestión eficiente de inventarios

Abstract

La necessitat de tancar la bretxa existent entre la pràctica actual i els resultats de la recerca teòrica sobre la gestió de la incertesa en les cadenes de subministrament requereix l’adopció de tècniques de gestió de la incertesa de la demanda, que facilitin la presa de decisions tàctiques i operatives per tal de millorar l’eficiència de les cadenes. La idoneïtat de les tècniques proposades es contrasta mitjançant estudis de cas en diferents contextos empresarials (indústria vitivinícola, una cadena de farmàcies amb missió social i una fàbrica de sacs de polipropilè). Les cadenes de subministrament s’enfronten a nivells creixents d’incertesa que han de ser gestionats a nivell estratègic, tàctic i operatiu. Aquesta tesi avalua una metodologia de classificació de productes basada en la incertesa de la demanda, amb l’objectiu de millorar la gestió d’inventaris. Mitjançant estudis de cas en indústries diverses, es comparen enfocaments tradicionals com la classificació ABC amb un mètode quantitatiu de matriu 2x2 que utilitza el volum mitjà i la variabilitat de la demanda (coeficient de variació). També es compara aquest mètode amb enfocaments qualitatius de classificació de productes. El mètode quantitatiu proposat permet identificar la incertesa aportada per cada unitat de producte, la qual cosa constitueix una informació essencial per a la presa de decisions en la gestió de la cadena, on la incertesa de l’entorn es veu amplificada per decisions tàctiques o operatives adoptades pels gestors sense disposar d’aquesta informació. Els resultats mostren que els mètodes basats en la incertesa permeten una classificació més precisa, milloren les decisions sobre nivells de servei i estoc de seguretat, i tenen una major acceptació per part dels usuaris. Aquesta tesi contribueix a reduir la bretxa entre la teoria i la pràctica en la classificació d’inventaris sota incertesa, i proposa un model replicable, fàcil d’implementar, de baix cost i aplicable a diversos sectors industrials.

La necesidad de cerrar la brecha existente entre la práctica actual y los resultados de la investigación teórica sobre la gestión de la incertidumbre de las cadenas de suministro, requiere la adopción de técnicas de gestión de la incertidumbre de la demanda, que faciliten la toma de decisiones tácticas u operativas para mejorar la eficiencia de las cadenas. Se contrasta la adecuación de las técnicas propuestas mediante estudios del caso en diferentes contextos empresariales (industria vitivinícola, cadena de farmacias con una misión social y fábrica de sacos de polipropileno). Las cadenas de suministro enfrentan crecientes niveles de incertidumbre que deben ser gestionados a nivel estratégico, táctico y operativo. Esta tesis evalúa una metodología de clasificación de productos basada en la incertidumbre de la demanda, con el objetivo de mejorar la gestión de inventarios. A través de estudios de caso en industrias diversas se comparan enfoques tradicionales, como la clasificación ABC, con un método cuantitativo de matriz 2x2 que utiliza el volumen promedio y la variabilidad de la demanda (coeficiente de variación). También se compara este método de matriz 2x2 con métodos cualitativos de productos. El método cuantitativo propuesto permite identificar la incertidumbre aportada por cada unidad de producto, lo que constituye una información esencial para la toma de decisiones en la gestión de la cadena, donde la incertidumbre del entorno se ve amplificada por decisiones tácticas u operativas adoptadas por los gestores sin esa información. Los resultados muestran que los métodos basados en incertidumbre permiten una clasificación más precisa, mejoran las decisiones sobre niveles de servicio y stock de seguridad, y tienen una mayor aceptación por parte de los usuarios. Esta tesis contribuye al cierre de la brecha entre teoría y práctica en la clasificación de inventarios bajo incertidumbre, y propone un modelo replicable, fácil de implementar, de bajo costo y aplicable a distintos sectores industriales.

The need to close the gap between current practice and theoretical research results on supply chain uncertainty management calls for the adoption of demand uncertainty management techniques that support tactical and operational decision-making to improve supply chain efficiency. The suitability of the proposed techniques is assessed through case studies in different business contexts (wine industry, a pharmacy chain with a social mission, and a polypropylene bag manufacturing plant). Supply chains face increasing levels of uncertainty that must be managed at strategic, tactical, and operational levels. This thesis evaluates a product classification methodology based on demand uncertainty, with the objective of improving inventory management. Through case studies in diverse industries, traditional approaches such as ABC classification are compared with a quantitative 2x2 matrix method that uses average demand volume and variability (coefficient of variation). This 2x2 matrix method is also compared with qualitative product classification methods. The proposed quantitative method makes it possible to identify the uncertainty contributed by each product unit, which constitutes essential information for decision-making in supply chain management, where environmental uncertainty is amplified by tactical or operational decisions made by managers without that information. The results show that uncertainty-based methods allow for more accurate classification, improve decisions regarding service levels and safety stock, and have greater user acceptance. This thesis contributes to bridging the gap between theory and practice in inventory classification under uncertainty, and proposes a replicable, easy-to-implement, low-cost model applicable to various industrial sectors.