Propuesta de mejora para incrementar el OTIF en una empresa comercializadora de aceros aplicando Demand Planning y Standard Work

Abstract

La propuesta se ha desarrollado en una empresa comercial de acero en Perú, con el objetivo de incrementar el indicador OTIF, con énfasis en la disponibilidad de stock y estandarización de procesos para el cumplimiento de pedidos.

El presente trabajo de suficiencia tuvo como objetivo reducir variaciones en pronóstico de la demanda evaluando el error porcentual MAPE, optimizar los niveles de stock evitando roturas y estandarizar proceso de limpieza de producto identificando y eliminando actividades que no aportan valor a través de un modelo para implementar Demand Planning, EOQ, ROP y Standard Work con el fin de disminuir las pérdidas económicas.

Como parte de los resultados del modelo propuesto, se procedió a simular en el software Arena, logrando mejorar el indicador OTIF del 52 % al 70 %. También, la reducción del error en pronóstico de la demanda, la reducción de roturas de stock y mejora en los tiempos del proceso de limpieza de producto.

En conclusión, la metodología y herramientas empleadas aportan mayor competitividad las empresas comerciales.

​​Palabras clave​: On Time In Full; Demand Planning; Standard Work; Gestión de Inventarios, EOQ

The proposal was developed for a steel trading company in Peru, with the goal of increasing the OTIF indicator, with an emphasis on stock availability and process standardization for order fulfillment.

This sufficiency study aimed to reduce variations in demand forecasts by evaluating the MAPE percentage error, optimizing stock levels and avoid stockouts, and standardize the product cleaning process by identifying and eliminating non-value-adding activities through a model to implement Demand Planning, EOQ, ROP, and Standard Work to reduce economic losses.

As part of the results of the proposed model, a simulation was carried out in Arena software, achieving an improvement in the OTIF indicator from 52% to 70%. This also resulted in a reduction in demand forecast errors, a reduction in stockouts, and improved product cleaning process times.

In conclusion, the methodology and tools employed provide greater competitiveness to trading companies.