Modelo de gestión para la proyección de demanda de productos perecederos

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MAESTRIA EN PRODUCCIÓN Y 
OPERACIONES 
 
 
 
 
 
 
 
 
Bogotá – Colombia / PBX: (571) 3 257500 / Calle 74 no. 14 – 14 
e- mail: info@usa.edu.co 
 
 
 
2 
 
MODELO DE GESTIÓN PARA LA PROYECCIÓN DE DEMANDA DE 
PRODUCTOS PERECEDEROS UTILIZANDO COMBINACIÓN DE 
PRONÓSTICOS POR SERIES DE TIEMPO 
 
 
 
PROYECTO PARA OPTAR AL TÍTULO DE MAGISTER EN 
PRODUCCIÓN Y OPERACIONES 
 
 
 
Ing. NELSON JAVIER ANGEL ALVAREZ 
Ing. DIANA ALEXANDRA MÁRQUEZ HERRERA 
 
 
Asesor 
Ing. CLAUDIA CRISTINA BOCANEGRA 
 
UNIVERSIDAD SERGIO ARBOLEDA 
Escuela de Postgrados 
Maestría en Producción y Operaciones 
Bogotá 
2018 
 
3 
 
 
 
AUTORES DE LA INVESTIGACIÓN: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Este proyecto de grado ha sido aprob 
 
 
 
Este proyecto de grado ha sido aprobado para optar al título de Magister en 
Producción y Operaciones. En constancia firman: 
 
DIRECTOR DEL PROYECTO 
 
JURADO 
 
DIRECTOR DELPOSTGRADO 
 
COORDINADOR DE PROYECTOS DE GRADO. 
 
Bogotá, D.C., 08, febrero, 2019 
 
 
4 
 
Tabla de Contenido 
Introducción ............................................................................................................ 10 
Marcos ..................................................................................................................... 13 
1. Marcos de referencia .............................................................................. 13 
1.1. Marco histórico .................................................................................... 13 
1.2. Evolución del sector ............................................................................ 14 
1.3. Marco geográfico ................................................................................. 17 
1.4. Marco socioeconómico ....................................................................... 18 
1.5. Marco tecnológico ............................................................................... 25 
1.6. Marco cultural ...................................................................................... 26 
1.7. Marco situacional ................................................................................ 28 
1.8. Marco estratégico ................................................................................ 30 
2. Planteamiento del problema ................................................................... 32 
2.1. Justificación e impacto del proyecto ................................................ 32 
2.2. Objetivo general y específicos .......................................................... 37 
2.2.1. Objetivo General .............................................................................. 37 
2.2.2. Objetivos Específicos ...................................................................... 38 
2.3. Alcance ................................................................................................... 39 
2.4. Definición de la problemática actual....................................................... 40 
2.5. Productos a obtener ............................................................................... 41 
2.6. Diseño metodológico .............................................................................. 41 
3. Diagnóstico de la empresa ........................................................................ 46 
5 
 
3.1. Análisis DOFA:........................................................................................ 46 
3.2. Caracterización del proceso: .................................................................. 50 
3.3. Evaluación comportamiento producto de exportación ........................... 55 
4. Marco teórico................................................................................................ 60 
4.1. Gestión de la demanda .......................................................................... 60 
4.1.1. El proceso estratégico de gestión de la demanda...................... 63 
4.2. Planeación de la demanda ..................................................................... 68 
4.3. Gestión de la demanda y pronóstico ...................................................... 69 
4.3.1. Selección y combinación de pronósticos: .................................... 70 
4.3.1.1. Modelo Holt-Winters:.................................................................... 75 
4.3.1.2. Modelo ARIMA: ............................................................................. 76 
4.3.1.3. Modelo de Redes Neuronales Artificiales (ANN): ................... 79 
5. Diseño del modelo matemático ................................................................. 88 
5.1. Análisis de la demanda .......................................................................... 89 
5.2. Selección de métodos de pronósticos por producto y cliente ............... 96 
5.3. Diseño del modelo combinado ............................................................. 112 
6. Diseño del modelo de gestión ................................................................. 121 
7. Validación del modelo ............................................................................... 126 
8. Conclusiones .............................................................................................. 130 
Referencias ........................................................................................................... 133 
ANEXO 1. Metodología de búsqueda de información ................................... 139 
ANEXO 2. Matriz de correlación ....................................................................... 161 
6 
 
 
Listado de Figuras 
 
Figura 1. Contribución al PIB nacional del sector manufacturero………….... 24 
Figura 2. Presencia de la compañía y mercado de exportación…………...... 29 
Figura 3. Días de almacenamiento x referencia 2017 - 2018……………...... 34 
Figura 4. Costo de mantener inventario 2017 - 2018…………...................... 35 
Figura 5. Costo de obsoletos a septiembre de 2018………........................... 36 
Figura 6. Matriz DOFA Acegraco SAS………………………………………..… 47 
Figura 7. Proceso general de gestión de demanda de productos exp………. 51 
Figura 8. Modelo de gestión de pedidos………………………………………… 51 
Figura 9. Confirmación de requerimientos…………………………………........ 52 
Figura 10. Proceso de compra de materiales…………..…………………....... 52 
Figura 11. Proceso de planeación y ejecución de producción……………..…. 53 
Figura 12. Gestión de inventario de producto terminado………………........ . 54 
Figura 13.Gestión de demanda…………………………………………...…….. 55 
Figura 14. Volúmenes de venta por unidad de exportaciones………………... 56 
Figura 15. Integración de la cadena de suministro…………………………...... 62 
Figura 16. Proceso estratégico de gestión de la demanda………………........ 63 
Figura 17. Diseño de modelo matemático…………………………………....... 89 
Figura 18. Comportamiento de la demanda mensual (Cajas)…………….…. 90 
Figura 19. Comportamiento de la demanda mensual (kg)……………………. 91 
Figura 20. Comportamiento de la demanda por cliente………………............. 92 
Figura 21. Comportamiento de la demanda por producto………………........ 93 
Figura 22. Pareto %participación por cliente…………………………………... 97 
Figura 23. Pareto por productos…………………………………………........... 98 
Figura 24. Resultados simulación TBS……………………………………......... 99 
Figura 25. Resultados simulación Sevillana V……………………………...... 101 
7 
 
Figura 26. Resultados simulación Hojaldrina 5x2……………………….…… 102 
Figura 27. Resultados simulación Pil-1……………………………………...... 104 
Figura 28 Resultados simulación Dagusto Repostería Esp. Panamá…..... 105 
Figura 29. Resultados simulación Hojaldrina 6x2.5……………………........ 107 
Figura 30. Resultados simulación Sevillana I………………………….......... 108 
Figura 31. Resultados simulación Grasa Marca Team……………….......... 109 
Figura 32. Resultados simulación Tipo 3A…………………………….......... 110 
Figura 33. Modelo de gestión actual…………………………………….……. 122 
Figura 34. Modelo de gestión futuro…………………………………….…..... 1258 
 
Listado de Tablas 
 
Tabla 1. Producción y consumo de aceites vegetales …………………………. 16 
Tabla 2. Demanda de aceites vegetales a nivel mundial según uso…………. 21 
Tabla 3. Proyecciones de la demanda de aceites vegetales para consumo… 22 
Tabla 4. Volúmenes de venta por unidad de negocio año 2017………………. 30 
Tabla 5. Producto de exportación en inventario a septiembre de 2017……… 33 
Tabla 6. Producto de exportación en inventario a septiembre de 2018……… 33 
Tabla 7. Costo producto reprocesado a septiembre de 2018…………….……..58 
Tabla 8. Técnicas de Pronóstico y Modelos comunes…………………………. 66 
Tabla 9. Resumen Artículos………………………………..……………………... 83 
Tabla 10. Resumen métodos de pronóstico aplicados………..…….………..... 87 
Tabla 11. Correlación demanda productos exportación (análisis por mes)….. 94 
Tabla 12. Correlación demanda productos exportación (análisis por prodto)…95 
Tabla 13. Estadísticas de ARIMA simulación TBS…………………………….. 100 
Tabla 14. Coeficientes de modelo ARIMA simulación TBS…….…………….. 100 
Tabla 15. Precisión de la previsión simulación TBS……………………….….. 100 
Tabla 16. Parámetros de método simulación TBS………….……………..….. 100 
Tabla 17. Estadísticas de ARIMA simulación Manteca sevillana V………….. 101 
Tabla 18. Coeficientes del modelo ARIMA simulación Manteca sevillana V... 101 
Tabla 19. Precisión de previsión simulación Manteca Sevillana V……….….. 102 
Tabla 20. Parámetros de método simulación Manteca sevillana V………...... 102 
Tabla 21. Estadísticas de ARIMA simulación Hojaldrina 5x2…….…………... 103 
Tabla 22. Coeficientes del modelo ARIMA simulación Hojaldrina 5x2……… 103 
Tabla 23. Precisión de previsión simulación Hojaldrina 5x2…….……………. 103 
Tabla 24. Parámetro de método simulación Hojaldrina 5x2……………….…. 103 
Tabla 25. Estadísticas de ARIMA simulación Pil-1………………………….…. 104 
Tabla 26. Coeficientes de modelo ARIMA simulación Pil-1……………….….. 104 
Tabla 27. Precisión de previsión simulación Pil-1……………………………… 105 
Tabla 28. Parámetros de método simulación Pil-1………………………….…. 105 
9 
 
Tabla 29. Estadísticas de ARIMA simulación Dagusto Repostería Especial... 106 
Tabla 30. Coeficientes de modelo ARIMA simulación Dagusto Repostería… 106 
Tabla 31. Precisión de previsión simulación Dagusto Repostería Especial... 106 
Tabla 32. Parámetro de método simulación Dagusto Repostería Especial…. 106 
Tabla 33. Precisión de previsión simulación Hojaldrina Panamá 6x2.5...….…107 
Tabla 34. Parámetros de método simulación Hojaldrina Panamá 6x2.5….…. 107 
Tabla 35. Estadísticas de ARIMA simulación Sevillana I……………………... 108 
Tabla 36. Coeficientes de modelo ARIMA simulación Sevillana I…….….….. 108 
Tabla 37. Precisión de previsión simulación Sevillana I………………………. 109 
Tabla 38. Parámetros de método simulación Sevillana I………...………...…. 109 
Tabla 39. Precisión de previsión simulación Grasa Marca Team……………. 110 
Tabla 40. Parámetros de método simulación Grasa Marca Team……….…. 110 
Tabla 41. Estadísticas ARIMA simulación Tipo 3A…….………………………. 111 
Tabla 42. Coeficientes de modelo ARIMA simulación Tipo 3A……………..…111 
Tabla 43. Precisión de previsión simulación Tipo 3A………………………….. 111 
Tabla 44. Parámetros de método simulación Tipo 3A……………………..….. 111 
Tabla 45. Resultados ARIMA + Tendencia desechada no estaciona……..…. 113 
Tabla 46. Resultados SARIMA + Suavización exponencial simple……….…. 114 
Tabla 47. Resultados ARIMA + Promedio móvil simple………...………….…. 115 
Tabla 48. Resultados ARIMA + Suavización Exponencial simple……………. 116 
Tabla 49. Resultados ARIMA + Promedio móvil simple………………………. 117 
Tabla 50. Resultados Promedio Móvil Simple …………………….…………….117 
Tabla 51. Resultados ARIMA + Suavización exponencial simple……………..118 
Tabla 52. Resultados tendencia desechada no estacional……………………. 119 
Tabla 53. Resultados ARIMA + Tendencia desechada no estacional…….…. 120 
Tabla 54. Modelo de gestión e indicadores …………………………………..….121 
Tabla 55. Tabla de Validación del Modelo Combinado ……………………..….127 
Tabla 56. Costo de mantener inventario modelo combinado …………..…..….129 
 
10 
 
Introducción 
 
Una de las problemáticas actuales dentro de la gestión de inventarios de las 
empresas manufactureras de alimentos es la optimización en planeación, 
evaluación y control de los inventarios, que generan impacto en rentabilidad, nivel 
de servicio y costos. Como lo mencionan Valencia Marisol, Díaz Francisco Javier & 
Correa Juan Carlos (2015), la optimización de los inventarios ha tomado gran 
importancia durante los últimos años, dadas las tendencias del comportamiento del 
mercado y teniendo en cuenta además que, si no se realiza correctamente la 
planificación, se puede generar sobre inventarios o agotados, lo que impacta 
directamente en los costos de la operación. Adicional a lo anteriormente 
mencionado, el comportamiento dinámico de la demanda influye en la falta de 
precisión para realizar los pronósticos y en consecuencia en la gestión de los 
inventarios. De acuerdo con Vidal Carlos Julio, Londoño Julio & Contreras Fernando 
(2004), existen estrategias para el mejoramiento de los sistemas de pronósticos de 
demanda, tales como la adaptación y aplicación de técnicas estadísticas y en la 
combinación de diversas técnicas cualitativas y cuantitativas que incluyen también 
la transferencia de información de la demanda a lo largo de la cadena de suministro. 
 
Según Vidal, et al. (2004) Los pronósticos son vitales para toda organización de 
negocios, así ́como para cualquier decisión importante de la gerencia. El pronóstico 
es la base de la planeación corporativa a largo plazo. En las áreas funcionales de 
11 
 
finanzas y contabilidad, los pronósticos proporcionan el fundamento para la 
planeación de presupuestos y el control de costos. 
 
Chase, R., Jacobs, F., & Aquilano, N. (2009) afirman en su libro Administración de 
Operaciones que, posteriormente, el personal de producción y operaciones utiliza 
los pronósticos para tomar decisiones periódicas que comprenden la selección de 
procesos, la planeación de las capacidades y la distribución de las instalaciones, 
así́ como para tomar decisiones continuas acerca de la planeación de la producción, 
la programación y el inventario. Sin embargo, aunque un pronóstico perfecto es 
imposible, no quiere decir que no se trate de mejorar el modelo o la metodología de 
pronosticar, lo que debe hacerse es tratar de encontrar y usar el mejor método de 
pronóstico disponible, dentro de lo razonable. 
 
Para la empresa de alimentos objeto de estudio, dedicada a la producción de 
alimentos a partir de lípidos, se cuenta con un sistema de planeación y control de la 
producción basado en un PVO (Plan de Ventas y Operaciones), que permite definir 
y realizar la gestión de oferta, precios, costos y materias primas, necesarios para la 
ejecución de la producción. Sin embargo, en muchas ocasiones este PVO no es tan 
acertado, ya que subestima o sobreestima el comportamiento de la demanda, 
generando reprocesos, retrabajos y altos costos de almacenamiento por sobre-
inventario de producto terminado, afectando la productividad de la compañía. 
 
12 
 
Para dar solución a lo anterior, el presente trabajo de investigación buscó desarrollar 
y evaluar un modelo matemático y de gestión para la mejora del pronóstico de la 
demanda que en consecuencia fortalezca los procesos de almacenamiento y 
distribución de productos de exportación, garantizando el cumplimiento de la política 
de inventarios y permitiendo la rotación oportuna del mismo, evitando altos costos 
de almacenamiento y obsolescencia. 
El proyecto se estructura de la siguiente manera: en primer lugar se realizó el 
análisis de contexto del sector, posteriormente el diagnóstico de la organización 
enfocado en el manejo de la demanda de productos de exportaciones, se realizó la 
búsqueda teórica de gestión de la demanda enfocada en modelos propuestos para 
la gestión de pronósticos de inventarios con el objetivode buscar y seleccionar el 
que más se adaptara al comportamiento de la demanda de los productos de 
exportación, para realizar el análisis de los datos con este modelo seleccionado. 
Una vez seleccionado e implementado el modelo se propuso un modelo de gestión 
de planeación enfocado en obtener mejoras en el cálculo del pronóstico. 
 
 
 
 
 
 
13 
 
Marcos 
 
1. Marcos de referencia 
 
1.1. Marco histórico 
La empresa objeto de estudio es una compañía del sector de grasas y aceites 
creada como una alianza en el año 1999, con presencia en Colombia, México y 
Chile, cada una de las plantas está especializada por categorías de productos así: 
en Colombia se cuenta con 3 plantas la primera ubicada en Bogotá donde se 
fabrican margarinas, shortenings (productos 100% grasos) y aceites a granel, la 
segunda ubicada en Buga donde se fabrican principalmente aceites para consumo 
masivo y una tercera planta en Barranquilla donde se fabrican aceites y jabones. 
 
Las plantas de México y Chile fueron plantas adquiridas para ampliar el mercado y 
ofrecer a clientes en dichos países categorías como las producidas en Colombia. 
 
En el año 2015 se hace la adquisición en Chile de una compañía líder en soluciones 
en panificación congelada teniendo una diversificación del negocio. 
 
Desde Colombia se inicia el manejo de exportaciones a diferentes mercados en el 
año 2013. Para ello se crea un equipo integral de Supply Chain, a través del cual se 
14 
 
logró definir una configuración global de redes y modelos de gestión para facilitar la 
respuesta y flexibilidad al momento de satisfacer las necesidades de los clientes. 
 
En tan sólo tres años desde que la compañía creó su unidad de exportaciones, 
logró incursionar en 11 diferentes mercados a nivel mundial, llegando a países como 
Panamá, Trinidad y Tobago, Bolivia y Puerto Rico, con más de 40 productos de 
consumo masivo, para el canal institucional y para la industria. 
 
Si bien se podría considerar que se ha logrado la ampliación de mercados a través 
de las exportaciones, se presentan retos importantes derivados de la ausencia de 
un análisis detallado del comportamiento de la demanda por cada mercado 
atendido, así como una clara definición de políticas de gestión con los clientes 
importadores. 
 
1.2. Evolución del sector 
De acuerdo con Rous, et al., (2016), históricamente, la oleoquímica es la 
transformación química de las sustancias grasas en moléculas de interés para 
múltiples aplicaciones como jabones, lubricantes, surfactantes, emulsionantes y 
otros agentes dispersantes. A finales del siglo XIX, Lever desarrolló el primer 
azafrán con aceite de palma (principalmente de África) en lugar de grasa animal 
(sebo). 
Rous Jean François & Avril Groupe (2016) afirman que el desarrollo masivo de 
aceite de palma en Asia, Indonesia y Malasia), al apoyar el desarrollo de las 
15 
 
economías locales (a nivel de plantación: escuelas, salud, transporte, energía 
renovable, biogás producido a partir de residuos de molinos - o el establecimiento 
de sistemas de economía participativa a nivel de país: instalaciones industriales 
para la producción de aceite comestible, productos químicos para la exportación, 
etc., ha permitido el uso de este aceite vegetal en muchas aplicaciones. La 
presencia de cadenas grasas insaturadas (ácido oleico) también lo convierte en un 
material de elección para diversas modificaciones químicas, constituyendo el doble 
enlace un sitio de interés para diversas funcionalidades. 
 
Además de estos hechos históricos importantes, la oleoquímica se ha convertido a 
lo largo de los años en una química compleja con numerosos puntos de venta. 
 
La producción mundial de aceites vegetales está creciendo, como se observa en la 
Tabla 1. La mayor parte de este crecimiento en aceite vegetal se debe 
principalmente al fuerte desarrollo del aceite de palma. 
 
16 
 
Tabla 1. Producción y consumo de aceites vegetales 
 
Fuente Oil World: Independent global market analyses & forecast since 1958 
 
Por otro lado, según Oil World: Independent global market analyses & forecast, la 
producción mundial de soya también está creciendo rápidamente, y esto también 
está en línea con el aumento de la población mundial (a través de la alimentación 
animal), ya que es principal fuente de proteína. Los cultivos de canola y girasol, por 
otro lado, han sido relativamente estables en todo el mundo durante los últimos 
años, o incluso ligeramente reducidos (proporcionalmente), principalmente debido 
al efecto de estancamiento dado en Europa a los biocombustibles. 
En Oil World mencionan que los industriales del sector se centran principalmente 
en el desarrollo de usos del petróleo, se reducen las exportaciones de harina de 
soya procedentes de América del Norte y del Sur. Sin embargo, un estudio 
prospectivo reciente realizado por Sofiprotéol, mostró que para 2030 el mundo no 
tendrá un problema de disponibilidad de aceites vegetales, a pesar del aumento de 
la población mundial (la primera salida para los aceites sigue siendo la 
17 
 
alimentación), de los desarrollos anunciados a nivel mundial en biodiesel, y de los 
desarrollos previstos en la oleoquímica y los materiales. 
 
1.3. Marco geográfico 
La compañía tiene actualmente operaciones con plantas propias en Colombia, 
México y Chile, las plantas en Colombia están estratégicamente ubicadas en 
Bogotá, Buga y Barranquilla no solo para tener mayor cobertura del mercado sino 
a la vez tener cercanía con los puertos y facilitar las exportaciones. 
 
La principal materia prima utilizada en la compañía es el aceite crudo de palma, de 
fácil abastecimiento en Colombia por tener cultivos de palma en diferentes zonas 
del país. 
 
De acuerdo con el presidente de la junta directiva de Fedepalma durante el acto de 
instalación del XLII congreso nacional de cultivadores de palma de aceite (2014), la 
provisión mundial de aceites y grasas está liderada hoy por la palma de aceite. El 
aceite de palma se encuentra presente en gran parte de los productos de consumo 
cotidiano de los hogares, principalmente alimentos, cosméticos, productos de aseo 
y combustibles. 
También menciona el presidente de la junta directiva de Fedepalma que, Colombia 
se encuentra entre los primeros productores a nivel mundial de la palma de aceite 
y es el principal productor en América. Con 4 zonas productoras y 58 núcleos 
18 
 
palmeros la producción en el país es una de las actividades agropecuarias con alto 
potencial de crecimiento. 
 
En cuanto a los competidores principales estos se encuentran ubicados en ciudades 
principales, con 1 o 2 plantas de producción, limitando la posibilidad de atender los 
diferentes mercados de manera ágil y especializada como si lo hace la compañía. 
 
Esto se logra mediante una alianza en la cual se hace intercambio de materiales 
entre las diferentes plantas y se cuenta con procesos de transformación 
especializada para poder entregar productos a la medida de las necesidades de los 
clientes. 
 
1.4. Marco socioeconómico 
De acuerdo con el resumen ejecutivo del sector de palma, aceites, grasas vegetales 
y biocombustibles, elaborado por Bancóldex (2014) y que se encuentra en el 
programa de transformación productiva, la cadena productiva del sector de palma, 
aceites, grasas vegetales y biocombustibles incluye la siembra de palma de aceite, 
la extracción del aceite crudo de palma, su refinación, fraccionamiento y 
transformación industrial en alimentos, alimentos para animales, jabones, biodiesel 
y la industria farmacéutica entre otras. La cadena de producción empieza con el 
proceso agrícola, el cual involucra actividades de instalación de plantaciones, 
mantenimiento, cosecha y comercialización del fruto de palma. Tan pronto el fruto 
está listo es transportado a la planta de beneficio. 
19 
 
El segundo eslabón correspondea la extracción del aceite crudo de palma y el 
palmiste. Tan pronto el fruto llega a las plantas de beneficio es pesado, clasificado 
y esterilizado, proceso que permite que el fruto de ablande y sea separado y 
extraído el aceite crudo de palma y el palmiste. 
 
El tercer eslabón hace referencia a la segunda fase industrial, el cual comprende el 
proceso de refinación, fraccionamiento e hidrogenación, cuyos productos 
constituyen la materia prima para la elaboración de productos tales como: glicerina 
USP, biodiesel, ácidos grasos para la producción de jabones, cauchos, velas, 
cosméticos; alcoholes grasos; estearina para la producción de confitería; palmiste 
hidrogenado para la producción de confitería, crema de café, relleno de leches y 
coberturas grasas; oleína de palma para la fabricación de aceite de cocina y salsas; 
estearina para la fabricación de margarinas y mantecas; y otros productos para la 
fabricación de alimentos. 
 
De acuerdo a lo revisado en el reporte de grasas y aceites en Colombia realizado 
en 2015 por Euromonitor International, los aceites y las grasas tuvieron un buen 
desempeño en 2015, y las ventas de valor actual aumentaron en un 5% debido al 
aumento de los ingresos disponibles y la oferta de alternativas saludables. 
La economía colombiana continúa expandiéndose, aunque a un ritmo menor que 
antes, lo que impulsa el poder adquisitivo de los consumidores. Además, el fuerte 
crecimiento económico en los últimos años ha aumentado las expectativas del 
consumidor, mientras que la conciencia sobre cómo usar aceites y grasas 
20 
 
correctamente también está aumentando, y la reutilización del aceite se está 
volviendo menos común. Esta reducción en la reutilización es un importante factor 
de crecimiento. 
Los aceites y las grasas continuarán expandiéndose durante el período de 
pronóstico. Este crecimiento se verá respaldado por el aumento de los ingresos 
disponibles, el mayor desarrollo de alternativas saludables y el continuo declive en 
la reutilización del petróleo. En los próximos años, la economía colombiana 
continuará expandiéndose, aunque a un ritmo menor que durante el período de 
revisión debido al final del boom de las materias primas. 
De acuerdo a lo reportado por Euromonitor International, las expectativas del 
comportamiento de la demanda de aceites vegetales para el período 2000 - 2020 a 
nivel mundial, crecerá́ a una tasa de 5% anual. En este escenario, es muy 
importante considerar el uso que se dará́ a los aceites vegetales en el mundo, ya 
sea consumo humano, biocombustibles o aceites como materia prima para la 
industria oleoquímica. 
 
El renglón de uso que genera la mayor expectativa en términos de demanda, es el 
de materia prima para la producción de biocombustibles. En efecto, se espera que 
la tendencia de crecimiento de las cantidades de aceites vegetales, dedicadas a la 
generación de energías renovables, sea del orden de 13,5% anual para el periodo 
en cuestión. De esta manera, si en 2008 se utilizaron 11,2 millones de toneladas 
para este fin, en 2020 se llegará a 37,5 millones de toneladas (ver Tabla 2.). 
 
21 
 
Tabla 2. Demanda de aceites vegetales a nivel mundial según uso (2000-2010. Millones de toneladas) 
 
Fuente Independent specialist analysis of global agribusiness (LMC) 
 
En cuanto a la cantidad de aceites vegetales destinados a la alimentación humana 
a nivel mundial, crecerá́ en 63% en el periodo comprendido entre 2008-2020, 
pasando de 105,7 a 172,2 millones de toneladas (LMC, 2008). Los países que 
muestran mayores niveles de consumo de aceites vegetales son China, India, 
Estados Unidos y la Unión Europea, los cuales consumen el 48% de los aceites 
vegetales que se producen a nivel mundial. Para el periodo 2000-2020, se espera 
que China e India, incrementen sus niveles de consumo a tasas anuales del 5.9% y 
del 5.6%, respectivamente. Otro país en el cual se espera crecimiento importante 
del consumo de aceites vegetales es Indonesia, con un crecimiento anual del 4.9% 
(Tabla 3.). 
22 
 
Tabla 3. Proyecciones de la demanda de aceites vegetales para consumo humano a nivel mundial (millones 
de toneladas) 
 
 
Fuente Independent specialist analysis of global agribusiness (LMC) 
 
Panorama Competitivo: 
La compañía objeto de estudio lideró las ventas en 2015, registrando una 
participación de 33% en aceites y grasas y 37% en aceite vegetal y de semillas. A 
pesar del crecimiento limitado de las ventas de valor actual de solo el 3%, la 
compañía mantiene su base de consumidores a través de su amplia cartera de 
23 
 
productos (desde la economía hasta aceites premium) y su bien establecida red de 
distribución. La empresa entiende que las expectativas del consumidor están 
aumentando y le da mucha visibilidad a los productos premium como el aceite de 
canola y girasol. Desde 2014, la compañía también ha competido dentro del aceite 
de oliva, complementando su oferta con aceite importado. 
 
De las principales empresas, la compañía otorga la mayor importancia a las 
campañas publicitarias activas y la compañía también tiene una página web activa 
con un diseño moderno e información detallada sobre sus productos. La firma 
también sigue una estrategia de segmentación, de acuerdo a las necesidades de la 
población. 
En este sentido, se debe optimizar la cadena de suministro para garantizar que la 
empresa, continúe siendo competitiva en el mercado, mediante la reducción de 
costos asociados a pronósticos inadecuados en la demanda. 
 
Características del Sector Manufacturero en Colombia: 
De acuerdo con Rebolledo, et al., (2013), en la última década las actividades 
manufactureras contribuyeron con un 14.5% en promedio al PIB nacional. Las 
actividades que más contribuyeron a la producción total del sector se observan en 
la Figura 1: 
 
24 
 
Figura 1. Contribución al PIB nacional del sector manufacturero 
 
Fuente Rebolledo et al. (2013). Perfil del sector manufacturero colombiano 
 
Adicionalmente, las actividades manufactureras son de las que mayor efecto 
multiplicador tienen sobre otras actividades de la economía nacional. 
 
En materia de innovación también las empresas industriales han alcanzado 
importantes logros en la última década. Primero, como resultado del aumento en la 
participación de sectores clasificados como intensivos en tecnología e innovación, 
como son los productos químicos, los equipos de transporte, la maquinaria, los 
aparatos eléctricos, y la petroquímica. Segundo, por el desarrollo de productos 
sofisticados en sectores tradicionales, como son los bienes con alto valor nutricional 
25 
 
en el sector de alimentos, los cosméticos y los productos de aseo basados en el 
aprovechamiento sostenible de la biodiversidad o el mayor enfoque de la industria 
textil en la moda, la investigación y los productos de vanguardia. 
La incorporación de una cultura de calidad y cumplimiento que sea acorde con los 
estándares internacionales; el aumento de la productividad de la mano de obra; la 
superación de la brecha competitiva en aspectos de infraestructura y logística; el 
aumento de los estándares de creatividad e innovación en los proceso productivos; 
el fomento de las diferentes formas asociativas de trabajo empresarial, tales como 
los clúster, las cooperativas y las alianzas público–privadas; y la creación de 
entornos productivos con la incorporación de las tecnologías de información y 
comunicaciones [TIC]; son requerimientos indispensables para consolidar, a 
mediano plazo, el proceso de internacionalización del sector manufacturero 
colombiano. 
 
1.5. Marco tecnológico 
La palma y sus derivados se encuentran en más de 31 tipos de alimentos. Según 
Bansal G. (2010), el uso más conocido de los derivados del aceite de palma son los 
diferentes aceites para frituras, que pueden ser para frituras profundas donde la 
oleína de palma presenta el mejordesempeño; también en aceite para frituras 
domésticas, aceites para snacks, palomitas de maíz y aceite rojo de palma que tiene 
un alto poder nutritivo por conservar los micro nutrientes de la palma. Berger (2010), 
menciona que los productos para panadería son las margarinas para la mesa, 
cocina y otras industriales y los shortenings son usados para producir panes, tortas, 
26 
 
hojaldres, bizcochos, para cocinar, untar, hornear, rellenar, en helados, etc., y 
finalmente muy usadas en galletería. 
Teniendo en cuenta lo anterior y dado que las grasas y aceites vegetales son 
utilizados en una alta variedad de aplicaciones, la compañía invierte 
constantemente en innovación y desarrollos tecnológicos, lo que permite ofrecer al 
mercado y a la industria productos especializados. 
Los productos se desarrollan con un alto componente de innovación y un constante 
entendimiento del consumidor, alineados con la responsabilidad por el bienestar de 
la sociedad y el cuidado del medio ambiente. Este conocimiento permite que las 
ideas sean materializadas gracias al trabajo del área de Investigación y Desarrollo. 
 
Así mismo, la compañía ha impulsado un importante plan de modernización de sus 
plantas y de fortalecimiento de la investigación y el desarrollo con miras a soportar 
su acelerado crecimiento. 
 
De esta manera, invierte al año para este fin cerca del 3% de sus ventas en los 
mercados en los que hace presencia. Dentro de este desarrollo se ha invertido en 
la optimización de los procesos actuales de refinación física, fraccionamiento, 
hidrogenación, interesterificación, fabricación de margarinas y aceites y elaboración 
de jabones, para ofrecer al mercado productos con una alta diferenciación. 
1.6. Marco cultural 
27 
 
Actualmente en el sector de aceites y grasas vegetales, las necesidades de los 
clientes han sufrido una transformación. Si bien antes el objetivo de los clientes y 
consumidores era la compra de productos de un menor precio, hoy el tema de 
calidad y la tendencia al cuidado de la salud ha cambiado el objetivo. Para el caso 
de los clientes industriales, tanto dentro como fuera del país, el consumo de grasas 
y aceites con grandes características funcionales (mejora en rendimiento, aporte en 
mejora del desempeño del producto final elaborado o aporte tecnológico como 
solución de una necesidad puntual) han llevado a la diversificación del sector de 
grasas y aceites vegetales destinados al consumo humano con el objetivo de poder 
llevar a los clientes soluciones innovadoras en las aplicaciones de la industria. 
Para el caso de consumo masivo (que incluye al consumidor final), la constante 
preocupación por el efecto negativo que puedan causar las grasas y aceites 
vegetales en su organismo y las regulaciones tanto locales como internacionales en 
términos de salud (regulación en grasas saturadas, grasas trans, contenidos de 
azúcar y sal, aporte calórico, entre otros), han llevado al sector a buscar mejoras en 
formulación para garantizar el cumplimiento tanto de los requisitos de los clientes y 
la tendencia de consumo como de la normatividad actual vigente. 
Los clientes tienen nuevas exigencias como la sensibilización con el medio 
ambiente y con la no utilización de productos químicos, se tiene la nueva tendencia 
del consumo de alimentos saludables, el nuevo desarrollado conocimiento del 
consumidor de los Claims Nutricionales y beneficios de los alimentos y nuevos 
modelos de vida donde la salud y el cuidado de los hábitos saludables hacen la 
28 
 
diferencia a la hora de comprar un alimento por encima de variables tan críticas y 
definitorias anteriormente como innovación y el costo. 
 
1.7. Marco situacional 
La empresa objeto de este estudio es una empresa dedicada a la elaboración de 
grasas y aceites vegetales destinadas al consumo humano, con operación nacional 
en Bogotá, Buga, Barranquilla e internacional en Chile y México. Cada una de estas 
operaciones está especializada en diferentes productos, así, Bogotá se especializa 
en producción de margarinas y shortening, Buga en aceites y proteicos y 
Barranquilla en aceites y algunas margarinas. Para el caso de México y Chile, se 
tiene diversificada la producción entre aceites, margarinas y mantecas para atender 
el mercado de cada país. La especialidad se definió teniendo en cuenta la ubicación 
estratégica de cada una de las plantas, clientes y segmentación del mercado, así 
como las necesidades de exportación. 
29 
 
Figura 2. Presencia de la compañía y mercado de exportación 
 
Fuente Empresa. Análisis de mercado de exportaciones de la compañía. Unidad de negocio exportaciones 
 
Actualmente, tal como se visualiza en la Figura 5., se realiza exportaciones a Brasil, 
Argentina, Bolivia, Ecuador, Trinidad y Tobago, Puerto Rico, Panamá y Estados 
Unidos. 
La estrategia de la compañía es ofrecer al mercado dentro y fuera del país, 
soluciones innovadoras, productos con un claro valor agregado y nutrición 
responsable. 
Volúmenes de Venta 
Los volúmenes de venta por unidad de negocio se muestran en la tabla 4: 
 
30 
 
Tabla 4. Volúmenes de venta por unidad de negocio año 2017 
UN Ventas (Ton) 
Bakery 23,129 
Exportaciones 11,017 
Food Service 12,323 
Ingredientes Especiales 72,244 
Marcas 18,431 
Marcas de Canal 132,645 
Protéicos 14,620 
Total 284,409 
Fuente Software de captura de información comercial KM 
La compañía está presente en el país en la mayoría de ciudades, teniendo sus 
oficinas centrales en la ciudad de Bogotá, así mismo cuenta con oficinas en 
Medellín, Barranquilla, Cali, Bucaramanga entre otros. 
1.8. Marco estratégico 
Principales Mercados. Se realizó la transformación del esquema de negocio para 
dejar de ser una empresa que vende commodities, a convertirse en una compañía 
que vende alimentos. 
En el caso de los aceites y grasas, por ser un commodity, la competencia se ha 
venido dando a través del precio. El darle valor agregado añadiéndole nutrientes, 
vitaminas, minerales y Omega 3, lo convierte en un producto diferenciado que le da 
un posicionamiento superior al aceite tradicional. 
El gran motor para los cambios de la compañía es la estrategia de obtener 
rentabilidad a partir de generar valor agregado, y no solo a través de una 
reestructuración de costos. 
Este giro en la estrategia le permitió enfocarse más en organizar mercados que 
31 
 
plantas, lograr posiciones de valor, liderar productivamente la industria de aceites 
hacia océanos azules, aceptar pérdidas de volumen en negocios que no les 
interesaban entregándoselos a jugadores de menor valor y por esa vía revitalizaron 
radicalmente la rentabilidad del negocio. 
Por otro lado, el mercado colombiano sigue teniendo un potencial muy grande, pero 
se perciben unas ventajas competitivas donde se puede ofrecer más. Dada la 
atomización del mercado en América Latina, se realizan inversiones en plataformas 
productivas, las cuales son oportunidades para armar consolidaciones como lo 
realizado en Colombia. 
La atención a clientes está centrada en los segmentos B2B y B2C, teniendo como 
B2B la industria alimenticia en el país y B2C productos de consumo masivo los 
cuales tienen como logística de distribución grandes superficies, tiendas y mercado 
de víveres en general. 
Una de las ventajas que presenta la compañía frente a la competencia son las 
certificaciones alcanzadas, las cuales cobijan las 4 plantas colombianas, entre ellas 
se tiene ISO 9001, ISO 14001, ISO 18001, FSSC22000, así mismo tiene la 
certificación KOSHER y cuenta con reconocimientos por el trabajo desarrollado en 
cuanto al tema de sostenibilidad, tales como: participante del PREAD, disminución 
del impacto de huella de carbono y agua. 
Principales Productos: 
32 
 
Consumo masivo: aceites, aceites de oliva, margarinas, esparcibles, mantecas. 
Industria: aceites a granel y en bidones, margarinas y mantecaspara aplicaciones 
especiales en la industria, fabricados a la medida del cliente. 
Panadería: aceites, margarinas, mantecas, cremas reposteras para cadenas de 
pastelería, restaurantes, panaderías de barrio y restaurantes independientes. 
 
2. Planteamiento del problema 
2.1. Justificación e impacto del proyecto 
La empresa objeto de estudio actualmente presenta inconvenientes para realizar el 
pronóstico de la demanda de los productos para exportación. El programa de 
producción está basado en los pedidos de los clientes y está sujeto a adiciones o 
cancelaciones por parte de estos, generando desabastecimiento, o aumento de los 
días de almacenamiento del producto fabricado, respectivamente. En el año 2018 
en promedio se tuvo en las exportaciones porcentajes de cancelaciones de pedidos 
de 10% (equivalentes a 249.2 Toneladas) y adiciones de los pedidos del 15% 
(equivalentes a 373.8 Toneladas) sobre el volumen total de ventas. Adicionalmente 
para algunos de los clientes se tiene restricciones en cuanto a la vida útil, lo que 
limita el envío del producto que haya quedado almacenado. 
En los últimos 12 meses comparados con el año inmediatamente anterior, para los 
productos tipo exportación, se ha identificado un incremento en los tiempos de 
33 
 
almacenamiento pasando de 553 días a 622 días lo que equivale a un incremento 
del 12.5%; lo anterior se puede observar en la Tabla 5 y Tabla 6., donde se analiza 
el producto en inventario al cierre de septiembre 2017 vs septiembre de 2018: 
Tabla 5. Producto de exportación en inventario a septiembre de 2017 
 
Fuente Base de datos ERP System 21 
 
Tabla 6. Producto de exportación en inventario a septiembre de 2018 
 
Fuente Base de datos ERP System 21 
Como se puede observar en las Tablas 5 y 6 a septiembre del año 2018 se presenta 
un balance de los productos pendientes de rotación, evidenciando una brecha por 
altos días de almacenamiento, lo que se traduce en mayores costos de mantener el 
Descripción
Cantidad 
(Cajas) 
Inv. Sept
Cantidad 
(kg) Inv. 
Sept
Costo 
unitario / 
caja
Costo total Días de Almacenamiento
Costo 
mantener 
inventario 
(Mes)
Margarina Exclusiva EXP 30 x 500 CC 55 825 $ 28,479 $ 1,566,345 80 $ 192,000
Margarina Dagusto Panamá 1x30 13 176.93 $ 28,747 $ 373,711 22 $ 19,800
Manteca Sevillana Bolivia 78 1092 $ 32,477 $ 2,533,206 12 $ 44,400
Tbs EXP x 25 kg 1 25 $ 51,875 $ 51,875 35 $ 3,500
Shortening Especial Panamá 20 300 $ 33,600 $ 672,000 112 $ 108,266
Dagusto Repostería Especial PR 22 500.06 $ 46,088 $ 1,013,936 25 $ 28,333
Grasa Vegetal Comestible Tipo 3A 6 90 $ 51,698 $ 310,188 60 $ 16,000
TSF Dough Plus 42 630 $ 29,713 $ 1,247,946 99 $ 191,400
Margarina Industrial 50 lb 27 613.71 $ 41,772 $ 1,127,844 33 $ 41,800
Exclusiva Multipropósito x 15 kg 4 60 $ 29,885 $ 119,540 21 $ 3,500
Margarina industrial variedad clima 7 105 $ 28,747 $ 201,229 54 $ 32,400
TOTAL 275 4417.7 $ 9,217,820 553 $ 681,400
Descripción
Cantidad 
(Cajas) 
Inv. Sept
Cantidad 
(kg) Inv. 
Sept
Costo 
unitario / 
caja
Costo total Días de Almacenamiento
Costo 
mantener 
inventario 
(Mes)
Margarina Exclusiva EXP 30 x 500 CC 72 1080 $ 28,479 $ 2,050,488 91 $ 218,400
Margarina Dagusto Panamá 1x30 27 367.47 $ 28,747 $ 776,169 28 $ 25,200
Manteca Sevillana Bolivia 111 1554 $ 32,477 $ 3,604,947 15 $ 55,500
Tbs EXP x 25 kg 3 75 $ 51,875 $ 155,625 37 $ 3,700
Shortening Especial Panamá 29 435 $ 33,600 $ 974,400 119 $ 115,033
Dagusto Repostería Especial PR 34 772.82 $ 46,088 $ 1,566,992 31 $ 35,133
Grasa Vegetal Comestible Tipo 3A 8 120 $ 51,698 $ 413,584 64 $ 17,067
TSF Dough Plus 58 870 $ 29,713 $ 1,723,354 113 $ 218,467
Margarina Industrial 50 lb 38 863.74 $ 41,772 $ 1,587,336 35 $ 44,333
Exclusiva Multipropósito x 15 kg 5 75 $ 29,885 $ 149,425 28 $ 4,667
Margarina industrial variedad clima 18 270 $ 28,747 $ 517,446 61 $ 36,600
TOTAL 403 6483.03 $ 13,519,766 622 $ 774,100
34 
 
inventario, este indicador paso de $681.400 a $774.100 al cierre de septiembre lo 
que equivale a un incremento del 13.6% de un año al otro. El costo de mantener 
inventario anual corresponde a $9.289.200, a lo que se suma el costo de 
oportunidad de $13.529.724 mensual ($162.356.700 anual) que dejó de percibir la 
compañía por la no venta de los productos, para un total de $171.645.900 anual de 
pérdida para la empresa. 
A continuación, se presentan las variaciones de días de almacenamiento y costo de 
mantener el inventario comparados entre los años 2017 y 2018 por referencia de la 
familia exportaciones parta evidenciar los incrementos de 1 año al otro en la 
operación. 
Figura 3. Días de almacenamiento x referencia a septiembre de los años 2017 - 2018 
 
 Fuente Base de datos ERP System 21 
35 
 
Figura 4. Costo de mantener inventario x referencia a septiembre de los años 2017 - 2018 
 
Fuente Base de datos ERP System 21 
Teniendo en cuenta lo anterior, y teniendo en cuenta además, la falta de análisis 
del comportamiento del mercado para la planeación y distribución de la producción, 
se hace necesario construir un modelo de pronóstico de demanda que permita 
tomar decisiones rápidas, obteniendo como resultado un plan de producción y 
distribución para la familia de productos de exportación, que permita minimizar los 
costos asociados a la sobreproducción (inventario obsoleto, costos de 
almacenamiento, costos de destrucción o disposición final). 
Para el caso de los obsoletos se presenta la gráfica 8 donde se identifican los 
obsoletos generados en el año 2018 acumulados a septiembre, igualmente con las 
referencias más representativas de la compañía, el total de obsoletos acumulado a 
36 
 
septiembre es $59.753.174 que sería el punto de partida para buscar la optimización 
con el modelo en ahorros de este ítem. 
Figura 5. Costo de obsoletos a septiembre de 2018 
 
Fuente Base de datos ERP System 21 
El modelo de planteado debe abordar los siguientes aspectos: 
1. Cantidad de producto a fabricar a través de un modelo de pronóstico. 
2. Cantidad de los productos que se debe almacenar en la bodega de producto 
terminado en el mes a través de un modelo de inventario con demanda 
dinámica. 
37 
 
Por medio de este modelo matemático se pretende minimizar el costo total de la 
cadena de suministro, que comprende costos de producción, costos de 
almacenamiento y costos de distribución, teniendo en cuenta las restricciones 
asociadas a la operación como son capacidad de la planta, inventario máximo, 
políticas de despachos, entre otras. 
Una vez obtenido el resultado se elaborará el modelo de gestión, en el cual se 
definirán y ajustarán las políticas de inventario y almacenamiento que llevarán a 
plantear soluciones o cambios en la operación actual. 
La realización de este trabajo es pertinente para la empresa desde el punto de vista 
teórico y práctico. A nivel teórico, la revisión de la literatura permitirá la comparación 
y selección de los modelos adecuados de acuerdo a las necesidades de la empresa, 
permitiendo actualizar los métodos actuales y proponiendo un modelo innovador 
para la compañía. A nivel práctico el modelo planteado garantizará un correcto 
manejo del inventario de los productos de exportación, reduciendo los costos de 
almacenamiento y fortaleciendo la satisfacción de los clientes. 
 
2.2. Objetivo general y específicos 
2.2.1. Objetivo General 
Desarrollar un modelo matemático y de gestión que permita generar un pronóstico 
adecuado para la empresa de grasas y aceites vegetales, específicamente en la 
familia de productos de exportación, buscando la reducción de los desperdicios por 
sobreproducción, inventarios y material obsoleto a través de una mejor planeación. 
38 
 
 
2.2.2. Objetivos Específicos 
2.2.2.1. Caracterizar el pronóstico de ventas actual para definir variables que 
están impactando en su desarrollo y cumplimiento. 
2.2.2.2. Definir el modelo de cálculo depronóstico más adecuado de acuerdo 
a las variables resultantes del análisis. 
2.2.2.3. Desarrollar un modelo de gestión de planeación que permita obtener 
mejoras en el cálculo del pronóstico. 
2.2.2.4. Desarrollar esquema del modelo de cálculo de pronóstico 
seleccionado para la operación de acuerdo a las variables definidas. 
2.2.2.5. Contrastar el análisis de los resultados del modelo matemático 
planteado y el modelo actual. 
 
39 
 
2.3. Alcance 
Este proyecto de investigación busca encontrar un modelo de pronóstico que se 
adecue a empresas de producción de alimentos perecederos que exporten y para 
las cuales el modelo de planeación de la demanda funcione como una combinación 
de make to order y/o make to stock, con limitación de cancelaciones y adiciones de 
pedidos por parte de los clientes, que no permita el correcto manejo de inventario 
de producto terminado. Propone una solución tanto para el modelo matemático de 
pronóstico como para el modelo de gestión para la planeación de la demanda 
basado en aquellas empresas donde no se realiza un análisis de la información y 
no se actualiza la metodología de pronósticos teniendo en cuenta las nuevas 
tendencias existentes. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
40 
 
2.4. Definición de la problemática actual 
En la compañía objeto de esta investigación la planeación de la producción para los 
productos de exportación actualmente se realiza de acuerdo a la confirmación de 
los pedidos de los clientes, dejando además un inventario adicional almacenado 
para poder responder rápidamente en el caso en que los clientes requieran más 
producto (sistema make to order / make to stock). Hasta el momento no se ha 
realizado un análisis detallado del comportamiento de los productos y de los 
clientes, con el objetivo de proponer un modelo diferente, que garantice la 
satisfacción del cliente y no genere costos asociados a almacenamiento del 
inventario no despachado y el reproceso por vencimiento de los productos. A esta 
problemática se suma el hecho de que los productos que se despachan para los 
clientes que se encuentran fuera del país son hechos a la medida y en el caso en 
que no se puedan despachar, no pueden ser comercializados a nivel nacional y 
necesariamente deben ser reprocesados. 
 
Dada esta incertidumbre, un enfoque estándar en la construcción de pronósticos es 
utilizar múltiples métodos o modelos alternativos de pronóstico y elegir el que se 
identifique como el más apropiado, dados los datos y resultados disponibles. 
 
A partir de esta información, se hace necesario plantear un modelo que permita 
reducir el error asociado a la planeación actual, mediante la propuesta de la 
implementación de un modelo de pronóstico que integre de mejor forma el plan de 
ventas y operaciones de toda la cadena de suministro. 
41 
 
El modelo de pronóstico planteado para la empresa objeto de estudio es una 
combinación de modelos de pronóstico por series de tiempo, basado en el análisis 
del comportamiento de la demanda para los productos de exportación, el cual 
evaluará los modelos más ajustados a la realidad de la operación y definirá la 
combinación ideal de ellos. 
 
 
2.5. Productos a obtener 
Los productos a obtener son los siguientes: 
1. Caracterización del pronóstico de ventas actual que permitirá realizar la 
definición de las variables que impactan la baja eficiencia de su cumplimiento 
y el inadecuado manejo de inventarios para los productos de exportación 
2. Modelo matemático que mejor se ajuste al comportamiento actual de la 
demanda y contribuya a la reducción de los sobrecostos asociados al modelo 
de planeación actual. 
3. Modelo de gestión que permita mejorar la interacción de la cadena de 
suministro, mejorando la comunicación entre áreas funcionales, reduciendo 
sobrecostos y desperdicios y garantizando el cumplimiento en tiempo y forma 
a los clientes. 
4. Validación de los resultados para el modelo matemático y de gestión, 
comparado con el proceso actual por medio de indicadores. 
 
2.6. Diseño metodológico 
42 
 
Esta investigación busca resolver un problema de planeación de la demanda para 
productos de exportación en una empresa de alimentos, donde se evidencian 
inconvenientes por el manejo de un sistema de planeación Make to Order – Make 
to Stock, generando reprocesos y sobrecostos. 
El programa de producción está basado en los pedidos de los clientes y está sujeto 
a adiciones o cancelaciones por parte de estos, generando desabastecimiento, o 
aumento de los días de almacenamiento del producto fabricado, respectivamente. 
Adicionalmente para algunos de los clientes se tiene restricciones en cuanto a la 
vida útil, lo que limita el envío del producto que haya quedado almacenado. 
 
La metodología se plantea de acuerdo a los objetivos específicos definidos en el 
capítulo 1, de tal forma que se resuelva de forma sistemática la problemática actual. 
A continuación, se describen las actividades planificadas para el cumplimiento de 
cada uno de los objetivos: 
 
Objetivo específico 1 
1.1. Realizar la revisión bibliográfica del proceso de gestión de la demanda, 
pronósticos y planeación de la demanda con el objetivo de contar con 
herramientas que permitan seleccionar el mejor modelo de pronóstico y de 
gestión. 
1.2. Validar el sistema de pronóstico utilizado actualmente en la compañía, sus 
características, cual es la metodología de planeación y que ventajas y 
43 
 
desventajas presenta este modelo, el periodo de análisis es de 32 meses que 
son los datos de disponibilidad por parte de la compañía para la elaboración 
del presente trabajo. 
1.3. Entrevistar al Planeador de la compañía para conceptualizar de forma clara 
la problemática y áreas de oportunidad, así como definición de datos 
estadísticos de generación de insumos obsoletos. 
1.4. Validar las políticas de exportaciones que se tienen negociadas actualmente, 
como están definidas y que implicaciones tiene en el proceso de planeación. 
1.5. Analizar los diferentes tipos de estrategia y técnicas de solución de manejo 
de planeación de la demanda y cálculo de pronósticos combinados. 
1.6. Identificar, analizar y seleccionar los indicadores de proceso que sean 
acordes al enfoque de la problemática. 
 
Objetivo específico 2 
2.1. Realizar búsqueda bibliográfica de modelos de pronóstico combinado y 
modelos híbridos de pronósticos para evaluar y seleccionar la estrategia 
más adecuada para el modelo de optimización de planeación de 
demanda. 
2.2. Realizar tabla comparativa de los diferentes modelos de pronósticos 
aplicables a la operación donde se evidencien beneficios y ventajas, así 
como desventajas de cada uno, lo que nos permita desarrollar nuestro 
modelo óptimo combinado. 
44 
 
2.3. Definir las variables más importantes que permitan definir el método de 
pronóstico óptimo para la operación analizada. 
2.4. Definir los elementos a utilizar de acuerdo al pronóstico combinado 
seleccionado, definición de variables y restricciones. 
 
Objetivo específico 3 
2.7. Desarrollar el modelo de pronóstico combinado basado en sistema de 
cálculo de generación de mejores respuestas del software Crystal ball, de 
acuerdo a cantidad y comportamiento de los datos de demanda. 
2.8. Diseñar escenario de operación para analizar las ventajas del modelo 
seleccionado versus modelo actual. 
2.9. Evaluar la mejora del ciclo de planeación con la implementación del nuevo 
modelo de pronóstico. 
Objetivo específico 4 
2.10. Desarrollar el modelo de gestión de planeación de la demanda que permita 
impulsar desde la dirección el nuevo modelo de pronóstico combinado, 
realizando mejora del proceso global. 
2.11. Definir las variables más importantes que permitan seleccionar el modelo 
de gestión óptimo para la operación analizada. 
2.12. Analizar las ventajas del modelo seleccionado versus modelo actual. 
2.13. Evaluar la mejora del ciclode planeación con la implementación del nuevo 
45 
 
modelo de pronóstico y de gestión, analizando la mejora en los indicadores 
de nivel de servicio. 
2.14. A partir de los resultados obtenidos del modelo de pronóstico y de gestión, 
evaluar el beneficio general para el proceso de planeación de la demanda. 
 
 
 
46 
 
3. Diagnóstico de la empresa 
 
Para realizar el diagnóstico de la empresa se realizó un análisis DOFA, 
caracterización del proceso de planeación de la demanda, así como de los procesos 
relacionados con la misma, evaluación detallada del comportamiento histórico de 
los volúmenes de venta, inventarios almacenados y obsolescencia de producto 
terminado medido como la cantidad de producto enviado a reproceso, información 
esencial para el desarrollo y análisis de este trabajo. Adicionalmente se realizó una 
descripción de las restricciones y lead time de cada uno de los clientes. 
 
3.1. Análisis DOFA: 
Una de las herramientas más prácticas de análisis de la información de una 
organización es la matriz DOFA, es una herramienta de gran utilidad para entender 
y tomar decisiones en toda clase de situaciones en negocios y empresas. DOFA es 
el acrónimo de Debilidades, Oportunidades, Fortalezas y Amenazas. De acuerdo 
con Humphrey A. (2004) Los encabezados de la matriz proveen un buen marco de 
referencia para revisar la estrategia, posición y dirección de una empresa, propuesta 
de negocios, o idea. 
 
Para Codina A. (2010), el propósito esencial del análisis DOFA es la generación 
de estrategias que permitan a la organización “conectar” sus acciones con las 
posibilidades (oportunidades) que puede aprovechar en su entorno externo, así 
47 
 
como prepararse para enfrentar los peligros (amenazas), apoyándose en sus 
fortalezas y reduciendo el impacto negativo que pueden tener sus debilidades. 
 
Figura 6. Matriz DOFA Acegraco SAS 
 
GRADO / MAGNITUD
Bajo Medio Alto Muy Alto
Bajo
Medio
Alto
Muy 
Alto
I
M
P
O
R
T
A
N
C
I
A
FORTALEZAS
1. Conoce y tiene buena experiencia en su mercado.
2. Maneja un Sistema de Programación y Control de Producción.
3. Acegraco participa como líder del mercado con 33% de Aceites 
y Grasas y 37% en Aceite Vegetal.
4. Maneja una Estrategia de Segmentación de Mercados.
GRADO / MAGNITUD
Bajo Medio Alto Muy Alto
Bajo
Medio
Alto
Muy 
Alto
DEBILIDADES
1. Plan de Ventas Operacionales (PVO) no ajustado.
2. Altos Costos de Almacenamiento.
3. Se generan reprocesos y retrabajos en las programaciones.
4. Se tienen sobre inventarios almacenados.
5. Altos Costos de Distribución.
6. Crecimiento en ventas de solo 3% ultimo año.
7. Altos costos asociados a devoluciones por baja rotación del producto
I
M
P
O
R
T
A
N
C
I
A
GRADO / MAGNITUD
Bajo Medio Alto Muy Alto
Bajo
Medio
Alto
Muy 
Alto
OPORTUNIDADES
1. Mejorar la exactitud del Pronóstico de Ventas.
2. Ajuste de producto para logar precio competitivo.
3. Incremento en ventas de categoría en 2015 del 5%.
4. Desarrollo de categorías saludables.
5. Amplia cartera de productos.
6. Desarrollo de categorías Premium con buen desembolso.
7. Perspectiva de crecimiento de economía próximos años.
GRADO / MAGNITUD
Bajo Medio Alto Muy Alto
Bajo
Medio
Alto
Muy 
Alto
AMENAZAS
1. Ingreso al mercado Colombiano de competidores de bajo precio.
2. Ingreso de productos importados de menor costo.
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2
ANALISIS DOFA ACEGRACO SAS
7
 
Fuente Autores 
 
La metodología que se desarrolló para la elaboración de la Matriz DOFA de 
Acegraco SAS fue la siguiente: 
Reunión y entrevistas con Planeador y Gerente de Cuenta de la unidad de 
48 
 
negocio exportaciones para definir cada una de las variables requeridas que 
conforman la matriz de acuerdo a su expertiz y manejo de la categoría, 
definiendo inicialmente la importancia y la magnitud o grado de impacto de cada 
variable para crear la matriz y tomando las que a su criterio son las más 
relevantes y de impacto directo en el desempeño de la compañía, para esta 
categorización se maneja el siguiente paso a paso: 
1. Definición de Objetivo. Este análisis DOFA se realizó con el objetivo de 
establecer que oportunidades se tienen en la planeación de la demanda 
de la compañía y a la vez impacten en toda la cadena de suministro. 
2. Definición de las amenazas que son los riesgos externos que pueden 
afectar ese objetivo y no son del control de la compañía. 
3. Definición de oportunidades que son aquellos factores positivos para 
aprovechar en la estrategia definida. 
4. Definición de fortalezas que son factores positivos internos bajo el control 
de la compañía que se pueden usar en la estrategia a favor de la misma. 
5. Definición de debilidades que son factores negativos internos a mejorar y 
que impactan negativamente en la estrategia de planeación para el caso 
en estudio. 
6. Definición de estrategia en este caso el modelo de planeación de 
demanda que mejore la estrategia de planeación general de la compañía. 
49 
 
 
Para el análisis DOFA de Acegraco SAS se buscó evaluar la importancia de 
cada una de las variables citadas y el grado de impacto que tiene en la 
organización elaborando una escala en cada uno de los cuadrantes donde 
finalmente se tomaron como relevantes aquellas definiciones que se presenten 
con un grado muy Alto en importancia y a la vez con un grado muy Alto en 
magnitud y que serán las que impactaran más directamente en la estrategia de 
la organización. De igual forma son las que definen las debilidades y 
oportunidades del modelo de gestión que conforman el insumo principal para 
proponer el modelo matemático y de gestión como alternativa de solución. 
La matriz nos da como resultado una empresa líder en el mercado, que conoce 
su entorno y con una alta participación en el mismo, nos define la oportunidad 
en la mejora en la exactitud del pronóstico y, en este caso, la implementación de 
un pronóstico adecuado al tipo de demanda para la familia exportaciones. 
De acuerdo a este análisis, la matriz DOFA permitió tener un enfoque en el PVO 
de la compañía, el cual no está ajustado a la operación, la reducción de costos 
de almacenamiento generado por una mala planeación y disminución de los 
reprocesos generados en las programaciones y retrabajos para cumplir con los 
pedidos sin la respectiva evaluación del costo adicional en el proceso. 
La matriz DOFA nos permitió visualizar un buen número de oportunidades que 
permitieron presentar una propuesta de mejora al modelo de gestión aplicado en 
50 
 
la actualidad con impactos significativos en la planeación y reducción de costos 
de la compañía. 
La propuesta de mejora de DOFA en términos cuantitativos es la reducción del 
error de pronóstico logrando generar un ahorro anual de $80.000.000 aprox. por 
eliminación de producto obsoleto lo que equivale a 2% del total de desperdicios 
de la compañía y una reducción del costo de mantener inventario de $780.000 
aprox. mensuales que equivale a un 90% de reducción del costo de inventario 
total de la categoría. 
 
3.2. Caracterización del proceso: 
Para la elaboración de la caracterización del proceso de planeación de la demanda 
se utilizaron diagramas de flujo donde se indicó el paso a paso del proceso. Se parte 
de un proceso general, a partir del cual se realizó la descripción detallada de los 
procesos involucrados. Las flechas punteadas indican el flujo de la información 
entrante y saliente de cada proceso y los cuadros explicativos bajos los cuadros del 
proceso corresponden a la descripción de las áreas y partes interesadas 
involucradas. 
El proceso de gestión de demanda para los productos de exportación se realiza 
teniendo en cuenta los pedidos de los clientes, a partir del cual, se programa la 
producción, tal y como se observa en la Figura 7. 
51 
 
Figura 7. Proceso general de gestión de demanda de productos de exportaciónFuente. Elaboración propia 
Una vez confirmados los pedidos de los clientes, la unidad de negocio consolida la 
información de los pedidos y remite la información a planeación para la 
consolidación por cliente (Figura 8.) 
Figura 8. Modelo de gestión de pedidos 
 
Fuente. Elaboración propia 
 
Consolidados los productos por clientes, el planeador de exportaciones realiza la 
validación del inventario de producto terminado actual y en la reunión de consenso 
se determinan las cantidades que se requiere fabricar de cada una de las 
referencias. Teniendo en cuenta la información se realiza la explosión de los 
materiales necesarios para la producción (Figura 9.). 
52 
 
Figura 9. Confirmación de requerimientos 
 
Fuente Elaboración propia 
Con la explosión de los materiales necesarios, el área de compras realiza el plan de 
comprar correspondiente, que consiste en la selección de proveedores, 
adjudicación de pedido, recibo, pago y evaluación del cumplimiento (Figura 10.) 
 
Figura 10. Proceso de compra de materiales 
 
Fuente Elaboración propia 
 
Una vez recibidos los materiales se realiza el plan de producción, determinando la 
correspondiente secuencia, se realizan los análisis y el certificado de calidad para 
el producto empacado y se entrega a la bodega de producto terminado, donde se 
almacena el producto para despacho a clientes (Figura 11.) 
53 
 
Figura 11. Proceso de planeación y ejecución de producción 
 
Fuente Elaboración propia 
 
Finalmente, los productos son almacenados en la bodega de producto terminado, 
donde se alista para despacho a clientes. Es en esta etapa de proceso donde se 
monitorea el inventario, costos de almacenamiento y la rotación del mismo (Figura 
11). Una vez llegan los pedidos de los clientes se realiza el alistamiento (picking), 
embalaje del producto, selección del contenedor y trasporte hasta cliente de 
acuerdo a los términos de negociación pactados (Figura 12). 
54 
 
Figura 12. Gestión de inventario de producto terminado 
 
Fuente Elaboración propia 
 
Actualmente no se realiza una revisión detallada del comportamiento de la 
demanda, basando la planeación en los pedidos de los clientes, sin realizar un 
análisis de los datos, que permita generar un pronóstico adecuado. El enfoque de 
este trabajo está en realizar análisis del comportamiento de la demanda y definir 
para cada producto un modelo de pronóstico que permita predecirlo 
adecuadamente, generando disminución sustancial en producto almacenado sin 
rotar y obsolescencia del mismo (Figura 13). 
 
 
 
 
 
55 
 
Figura 13. Gestión de demanda 
 
Fuente Procedimiento de planeación de la demanda 
 
 
3.3. Evaluación comportamiento producto de exportación 
En la gráfica 8, se observa el volumen de ventas para los últimos 5 años en 
Toneladas evidenciando una tendencia creciente año tras año en la categoría 
de exportaciones. 
 
56 
 
Figura 14. Volúmenes de venta por unidad de exportaciones últimos 5 años Acegraco 
 
Fuente Software de captura de información comercial KM 
 
Sin embargo, parte de la mercancía no rota, bien sea por cancelación de pedidos 
por parte de los clientes o por elaboración de inventario de más, que el cliente 
no está dispuesto a comprar. En lo corrido del año 2018 (al mes de septiembre), 
6.48 toneladas de producto de exportación llevaban entre 15 y 119 días sin rotar, 
lo que representa 0.06% del volumen de ventas y un costo de oportunidad de 
$13.529.724, que dejó de percibir la compañía. 
 
57 
 
A junio del año 2018, el producto de exportación que no ha rotado, se ha 
reprocesado en fábrica de margarinas o se ha recuperado hacia la materia 
prima. Este proceso genera un costo para la compañía, tal como se observa en 
la Tabla 7.: 
 
58 
 
Tabla 7. Costo producto reprocesado a septiembre de 2018 
 
Fuente Base de datos ERP System 21 
PRODUCTO LOTE CANTIDAD COSTO TOTAL
Grasa Vegetal Comes Team Helacrem 34 AG041072 37 2.228.399$ 
Grasa Vegetal Comes Team Helacrem 34 AG140862 33 1.987.491$ 
Manteca Vegetal PIL-1 TEAM AG190971 2 86.764$ 
Manteca Vegetal PIL-1 TEAM AG220371 7 303.674$ 
Manteca Vegetal PIL-1 TEAM AG251171 3 130.146$ 
Manteca Vegetal PIL-1 TEAM AG251171 213 9.240.366$ 
Manteca Vegetal PIL-1 TEAM AG270472 90 3.904.380$ 
Dagusto Repostería Especial Panamá AG020281 1 32.085$ 
Dagusto Repostería Especial Panamá AG020281 3 96.254$ 
Dagusto Repostería Especial Panamá AG110572 3 96.254$ 
Dagusto Repostería Especial Panamá AG171173 2 64.169$ 
Dagusto Repostería Especial Panamá AG171173 125 4.010.568$ 
Dagusto Repostería Especial Panamá AG181171 30 962.536$ 
Dagusto Repostería Especial PR AG050182 40 1.890.200$ 
Dagusto Repostería Especial PR AG120382 6 283.530$ 
Dagusto Repostería Especial PR AG120383 5 236.275$ 
Dagusto Repostería Especial PR AG190571 7 330.785$ 
Dagusto Repostería Especial PR AG190571 10 472.550$ 
Shortening Especial Panamá AG090673 138 4.636.790$ 
Shortening Especial Panamá AG120181 5 168.000$ 
Shortening Especial Panamá AG120181 54 1.814.396$ 
SHORTENING ESPECIAL CR 1X15 AG111272 13 540.449$ 
SHORTENING ESPECIAL CR 1X15 AG111272 49 2.037.077$ 
Grasa Vegetal Comestible TEAM EPN AG201173 42 1.443.708$ 
Grasa Vegetal Comestible TEAM EPN AG261072 2 68.748$ 
Grasa Vegetal Comestible TEAM EPN AG261072 1 34.374$ 
MARGARINA DAGUSTO PANAMA 1x30 AG030283 22 628.580$ 
MARGARINA DAGUSTO PANAMA 1x30 AG220673 6 171.431$ 
Manteca Sevillana Panamá x 15Kg AG060971 26 714.766$ 
Manteca Sevillana Panamá x 15Kg AG070373 33 907.203$ 
Manteca Sevillana Panamá x 15Kg AG230862 1 27.491$ 
Grasa Vegetal Comestible TEAM EPN AG261073 24 898.488$ 
TCS-HR ESPECIAL AG210971 1 124.380$ 
TCS-HR ESPECIAL AG220672 6 746.280$ 
TCS-HR ESPECIAL AG260271 2 248.760$ 
TCS-HR ESPECIAL AG260271 32 3.980.160$ 
TBS EXP x 25KG AG210973 8 413.215$ 
HELACREM 26 ARGENTINA 1X25KG AG111163 15 1.607.955$ 
HELACREM 26 ARGENTINA 1X25KG AG210671 1 107.197$ 
HELACREM 26 ARGENTINA 1X25KG AG210672 2 214.394$ 
HELACREM 26 ARGENTINA 1X25KG AG261173 17 1.822.349$ 
HELACREM 26 ARGENTINA 1X25KG AG271171 23 2.465.531$ 
HELACREM 26 ARGENTINA 1X25KG AG271172 6 643.182$ 
HELACREM 26 ARGENTINA 1X25KG AG271172 1 107.197$ 
HELACREM 26 ARGENTINA 1X25KG AG271172 23 2.465.531$ 
MARG INDUSTRIAL HOJALDRINA CR 5X2 AG070283 2 47.908$ 
MARG INDUSTRIAL HOJALDRINA CR 5X2 AG080281 1 23.954$ 
MARG INDUSTRIAL HOJALDRINA CR 5X2 AG080281 28 670.707$ 
MARG INDUSTRIAL HOJALDRINA CR 5X2 AG121273 5 119.769$ 
Dagusto Multipropósito x 15Kg AG120182 3 83.257$ 
Dagusto Multipropósito x 15Kg AG220273 44 1.221.097$ 
Dagusto Multipropósito x 15Kg AG270973 23 638.301$ 
Dagusto Multipropósito x 15Kg AG280971 56 1.554.124$ 
TOTAL 59.753.174$ 
59 
 
La obsolescencia del inventario también está relacionada con los lead time de cada 
país destino, lo que hace que se acorte el tiempo de vida útil del producto. Los lead 
time para cada país son: Panamá 20 días, Bolivia 32 días, Puerto Rico 25 días, 
Costa Rica 13 días y Argentina 43 días. Adicionalmente se tiene restricciones por 
cliente así: para Puerto Rico no se pueden enviar más de dos lotes de producto, los 
clientes en Bolivia no permiten productos con más de dos meses de vida útil y 
Panamá requiere la menor cantidad de lotes posible. Estas limitantes a nivel de 
producción hacen que se requiera una mejor asertividad del pronóstico, evitando 
que se fabrique más cantidad de producto que el requerido por los clientes,tomando 
relevancia la necesidad de encontrar un modelo de pronóstico ajustado al 
comportamiento de cada producto. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
60 
 
4. Marco teórico 
A partir de las oportunidades de mejora identificadas en el diagnóstico y con el fin 
de detectar posibles aportes que se puedan hacer desde esta tesis de maestría al 
estado del arte, se llevó a cabo una revisión sistemática de la literatura, la cual 
constó de 3 estrategias de búsqueda: una orientada a planeación jerárquica de la 
demanda, y las otras 2 orientadas a planeación de la demanda y pronóstico 
combinado (ver Anexo 1. Metodología de búsqueda de información) 
A partir del análisis de la literatura, se construyó el hilo conductor del marco teórico. 
 
4.1. Gestión de la demanda 
La gestión de la demanda es el proceso de gestión de la cadena de suministro que 
balancea los requerimientos de los consumidores con las capacidades de la 
cadena de suministro. La gestión puede hacer coincidir la oferta con la demanda 
proactivamente y ejecutar el plan con las mínimas interrupciones. El proceso no se 
limita al pronóstico. Éste incluye sincronizar oferta y demanda, aumentando la 
flexibilidad y reduciendo la variabilidad (Rogers, et al. ,2002). 
 
Según Rogers et al. (2002), el proceso de gestión de demanda incluye el 
pronóstico de la demanda y lo sincroniza con las capacidades de producción, 
suministro y distribución. Un buen proceso de gestión de demanda puede habilitar 
a una compañía para ser más proactivo a la demanda anticipada y más reactivo a 
la demanda imprevista. Un componente importante de la gestión de demanda es 
encontrar caminos para reducir la variabilidad de la demanda y mejorar la 
61 
 
flexibilidad operacional. Reducir la variabilidad de la demanda ayuda en planeación 
consistente y reducción de costos. Incrementar la flexibilidad ayuda a que la 
compañía responda rápidamente a eventos internos y externos. La variabilidad en 
los clientes es inevitable, pero uno de los objetivos de la gestión de demanda es 
eliminar prácticas de gestión que incrementen la variabilidad. Otra parte clave de 
la gestión de demanda es desarrollar y ejecutar planes de contingencia cuando 
hay interrupciones en los planes operacionales. 
 
De acuerdo con Donovan & Manuj (2015), el primer objetivo de la gestión de 
demanda es reducir la variabilidad de la demanda, o el efecto látigo, a lo largo de 
la cadena de suministro. El segundo objetivo es introducir o incrementar la 
flexibilidad para responder rápidamente a la variabilidad de la demanda cuando 
ésta no puede ser eliminada. Cuando la demanda del consumidor cambia 
rápidamente o cuando la diversidad de producto es importante, tal como productos 
innovadores, la flexibilidad es necesaria en la cadena de suministro. 
 
La gestión de la demanda hace parte de los 8 procesos claves de la gestión de la 
cadena de suministro, como se observa (Figura 15.). Es a través de la gestión de la 
relación con el consumidor y la gestión de la relación con el proveedor que estos 
ocho procesos son coordinados. 
 
 
 
62 
 
Figura 15. Integración de la cadena de suministro 
 
Fuente Adaptado de Douglas M. et al (1998) 
 
De acuerdo con Taylor& Fearne, A. (2009), la gestión de la demanda se puede 
realizar a través del análisis de la cadena de valor (VCA). Esto incluye recolección 
de información, análisis e implementación del plan. En la etapa de recolección de la 
información se revisa el mapa de proceso, flujo de información, información de 
demanda, se toma información del patrón de demanda para cada producto para los 
últimos 12 o 24 meses y se compara con la demanda actual. En la etapa de análisis 
se analiza la variabilidad de la demanda la demanda del consumidor final y el efecto 
de amplificación de la demanda, así como la eficacia del pronóstico. En la etapa de 
implementación del plan, se acuerda la estrategia para la gestión de demanda, se 
identifican las mejoras operacionales y se desarrolla e implementa el plan de acción. 
Supply Chain Management:
 Integración y gestión de los procesos de negocio a través de la Cadena de suministro
Proveedores Proveedores Consumidor
2º nivel 1er nivel Manufactura Clientes Cliente final
Compras Logística Mercadeo y
ventas
Producción Finanzas
Investigación y
desarrollo
Gestión de la relación con el cliente
Gestión del servicio al cliente
Gestión de la demanda
Ejecución de la orden
Gestión del flujo de producción
Aprovisionamiento
Desarrollo del producto y comercialización
Retornos
Flujo de información
63 
 
4.1.1. El proceso estratégico de gestión de la demanda 
La gestión de la demanda es acerca de del pronóstico y la sincronización. El proceso 
estratégico está compuesto de 6 subprocesos que están orientados al diseño de un 
sistema operacional eficiente para hacer coincidir la oferta y la demanda. La Figura 
16 muestra cada uno de los subprocesos, las actividades que compone cada uno y 
las interfaces con los otros siete procesos de gestión de la cadena de suministro. 
Se necesita determinar cómo los sistemas de información necesitarán ser 
integrados con otros componentes de la cadena de suministro para facilitar el 
proceso. 
Figura 16. Proceso estratégico de gestión de la demanda 
 
Fuente. Rogers et al. (2002). 
El proceso estratégico de gestión de la demanda tiene los siguientes pasos: 
1. Determinar los objetivos y estrategia de gestión de la demanda 
64 
 
El proceso de gestión de demanda está enfocado en predecir la demanda del 
consumidor y determinar como la demanda puede ser sincronizada con las 
capacidades de la cadena de suministro. Se debe entender la estrategia de la 
compañía, el consumidor y sus necesidades, la capacidad de producción y la red 
de la cadena de suministro. Entendiendo el proceso se pueden establecer los 
objetivos. 
2. Determinar procedimientos de pronóstico 
De acuerdo con Dotun Adebanjo (2009), una de las actividades más importantes de 
la gestión de la demanda es el pronóstico. El rol del pronóstico es gestionar la 
relación entre la demanda del consumidor y el flujo del producto. Un estudio 
realizado por Katz et al. (2003), sugiere que un pronóstico incorrecto tiene un alto 
impacto en la eficiencia de la cadena de suministro y es importante entender las 
estrategias para reducir esta ineficiencia. Taylor y Fearne (2006) identificaron que 
un pronóstico inadecuado constituye un problema en la cadena de suministro con 
impactos negativos significativos en el flujo de producto y la eficiencia en la cadena 
de suministro. 
Según Rogers, et al. (2002), se debe seleccionar la aproximación apropiada al 
pronóstico, esto incluye identificar la fuente de información. Diferentes partes de la 
organización pueden necesitar diferentes niveles de pronóstico. De acuerdo a esto, 
la planeación de la producción puede requerir un pronóstico por nivel de SKU. La 
planeación del transporte por otra parte puede necesitar un pronóstico agregado al 
nivel de familia de producto, pero desagregado por región. 
65 
 
Se debe determinar la fuente de información requerida para generar cada 
pronóstico. Esto puede incluir datos históricos, proyecciones de ventas, planes de 
promoción, objetivos corporativos, datos del mercado, inventario, entre otros. En 
orden de determinar cómo usar estos datos, se debe entender el valor de la 
información de cada fuente y determinar cómo cada uno es predictor de la demanda. 
En este punto la compañía puede considerar un CPFR (Collaborative Planning 
Forecasting and Replenishment – Planeación, pronóstico y reabastecimiento 
corporativo) o un VMI (Vendor Managed Inventory – Inventario administrado por el 
proveedor). Si estos sistemas se implementan, el cliente es una fuente directa de 
datos., la compañía necesita interactuar con el cliente para determinar qué sistema 
será utilizado