Browsing by Subject "Capacity analysis"

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    Modelo para la planeación agregada de la producción en la Industria Licorera del Cauca utilizando técnicas de machine learning para el pronóstico de la demanda
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Arciniegas Sánchez, Nora Fernanda; Mendoza Chacón, Jaime Humberto; Segura Mosquera, Juan Manuel
    El análisis de la planeación de la demanda es un proceso crítico para las organizaciones, debido a su alta complejidad y cuyo propósito es distribuir de manera óptima los recursos a lo largo de la cadena de suministro. Durante muchos años se han desarrollado y evolucionado diferentes métodos que permiten a las organizaciones lograr optimizar sus procesos, sin embargo, algunos no responden totalmente a los requerimientos dadas las particularidades de las organizaciones, además, de los constantes cambios a nivel tecnológico, hace necesario que las organizaciones adapten rápidamente sus procesos para responder a dichos cambios y generar ventajas competitivas frente a sus competidores. Dicho lo anterior, la Industria Licorera del Cauca ha buscado generar iniciativas que permitan la optimización de sus recursos, el crecimiento y la expansión a nuevos mercados, es por ello, que el equipo de producción realizó un análisis de la definición del negocio de la Industria Licorera del Cauca, en donde se determinó la necesidad de realizar una óptima gestión de la cadena de suministro, enfocándose en la planeación efectiva de la demanda, impactando significativamente en los procesos de la cadena. Este proyecto, inició con la caracterización de los procesos de preparación y envasado de aguardiente a través del diseño del VSM (Value Stream Map) y un análisis causal el impacto de los cuellos de botella en el proceso de producción, adicionalmente, se realizó un análisis de la capacidad para cada uno de los procesos para analizar su estabilidad con relación a los requisitos y características de las actividad y producto, así mismo, la generación de valor para el cliente; se efectuó un análisis exploratorio de la información de la demanda para cada una de las presentaciones de aguardiente tradicional y sin azúcar, lo que permitió establecer los métodos para el preprocesamiento de la información y selección de variables para la predicción, se seleccionaron 11 modelos tradicionales, econométricos y machine learning en donde se determinó que la aplicación de modelos basados en la familia del ARIMA, árboles decisión y redes neuronales, estos se adaptan a los patrones de demanda de cada uno de los productos de la Industria Licorera del Cauca.