merriwell bag company
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MBA TRUJILLO X PROMOCION
CASO: MERRIWELL BAG COMPANY
ALUMNOS: 1. Alvarado Quintana, Jorge 2. Paredes Silva, Roger 3. Alfaro Rosas, Jorge 4. Ticona Huamán, Edwing
PROFESOR : Freddy Alvarado
CURSO : Gerencia de Operaciones y Supply Chain Management
Trujillo, Octubre de 2013
Caso: Merriwell Bag Company
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INDICEINDICE
ANTECEDENTESANTECEDENTES 33
OPERACIÓN DE LA EMPRESAOPERACIÓN DE LA EMPRESA 33
REALIDAD PROBLEMÁTICAREALIDAD PROBLEMÁTICA 55
ALTERNATIVAS DE SOLUCIÓNALTERNATIVAS DE SOLUCIÓN 66
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONESCONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 99
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICASREFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 99
ANEXOSANEXOS 1010
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Caso: Merriwell Bag Company
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1.1. ANTECEDENTES.ANTECEDENTES.
Merriwell Bag Co. es una empresa familiar, pequeña, que tiene 20 años en el rubro de
fabricación de bolsas para mercancía en general, siendo sus principales clientes: las tiendas
pequeñas de descuentos y las cadenas regionales de farmacias.
La empresa se encuentra localizada en Seattle, Washington, y su líder fundador es el Sr. Ed
Merriwell, quien tiene una amplia experiencia en el sector, habiéndose desempeñado como
Supervisor en el aserradero de una gran manufacturera de papel.
El negocio ha presentado un crecimiento sostenido de sus ventas a lo largo de los últimos
años (superior al 10% anual), salvo el último año (1987), en que registró una ligera caída de
1.74%.
El éxito del negocio de la familia Merriwell, radica en haberse posicionado en un nicho de
mercado, en el que no se tiene competencia seria; esto debido a que los grandes
fabricantes de bolsas no pueden hacer llegar sus productos en forma rentable, a una escala
tan pequeña, como lo viene haciendo Merriwell Bag Company.
En la actualidad, la empresa cuenta con una cartera atomizada de más de 500 clientes en
donde ninguno de ellos representa más del 15% del total de las ventas; ésta no ha
desarrollado una estrategia agresiva para captar nuevos clientes, ya que su mercado es
relativamente estable.
El negocio se basa en una estrategia centrada en crear una unidad de producción de bajo
costo por estandarización, que pueda ofrecer un precio de venta competitivo a diferencia de
los grandes fabricantes de bolsas.
2.2. OPERACIÓN DE LA EMPRESA.OPERACIÓN DE LA EMPRESA.
MMERRIWELLERRIWELL BAGBAG C COMPANYOMPANY, , es una empresa que produce bienes, en este caso específico
bolsas de papel selladas en el fondobolsas de papel selladas en el fondo, por lo que la clasificaríamos como una empresaempresa
manufactureramanufacturera.
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Por el tipo de proceso que realiza a MMERRIWELLERRIWELL BAGBAG C COMPANYOMPANY t, podemos clasificarla
tomando como referencia la Matriz de proceso de Transformación (Volumen/Frecuencia):
Respecto al volumen de producción, se trata de una producción en serie (large batch), el
producto es homogéneo y estándar, los cambios que se dan en línea varían según el
tamaño o impresión de la bolsa; el sistema de ordenes es agrupada y por prioridades.
En cuanto a la frecuencia, se trata de una producción entre continua e intermitente, debido a
la demanda, la cual está regida por planes anuales sujetos a mínimas variaciones.
La estrategia central de Merriwell, es crear una unidad de producción de bajo costo por
estandarización que permita un precio de venta que sea competitivo con los grandes
fabricantes de bolsas.
En cuanto a la Logística de Merriwell Bag Company, presenta 2 formas de logística de
distribución:
1. Entrega directa desde los productores hasta el cliente (distribuidor individual).
2. Distribución a pequeñas bodegas regionales.
Proporciona servicios de embarque y de inventario a sus clientes, pues las ordenes son
bastante pequeñas en escala para los grandes fabricantes; este último servicio debido a la
problemática que tienen los clientes en sus almacenes.
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Por ende estos servicios personalizados, requiere de un estricto control de inventario y
programación de producción en la planta de bolsas; pero también de un pronóstico de
demanda altamente preciso, que permita programar la rutina de camiones y de un uso
adecuado de las instalaciones de almacenamiento.
Ed. Merriwell ha podido manejar en un tiempo atrás sus operaciones, el pronóstico de la
demanda y el programa de producción por su “propio sentir”.
3.3. REALIDAD PROBLEMÁTICA.REALIDAD PROBLEMÁTICA.
En Merriwell Bag Company, se viene presentando un aumento en el porcentaje de cuentas
de envío cercanos para tipos particulares de bolsas, ante esta situación, los pronósticos
empíricos “al sentir” que Merriwell solía utilizar ya carecen de exactitud y si han vuelto
inadecuados.
Esto ha traído como consecuencia, que los almacenes se están sobrecargando con tipos de
bolsas no solicitados en vez de lo que necesita el cliente, al nivel de llegar a emplear los
almacenes de materia prima para apilar las bolsas no vendidas debido a un mal pronóstico.
Dicho de otra forma, Merriwell está produciendo y almacenando producto no demandado en
lugar de lo que los clientes necesitan debido a la falta de un adecuado pronóstico de la
demanda, teniendo como resultado un mal servicio al cliente.
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Debido a que la demanda del producto tiene una naturaleza estacional (picos antes de
vacaciones o fiestas) y a que el tiempo por pico específico depende de las políticas de
inventario del cliente, el pronóstico de la demanda ha sido históricamente complicado de
manejar.
Además, el mercado de bolsas de Merriwell es relativamente estable pues tienen un gran
número de clientes repetidos.
4.4. ALTERNATIVA DE SOLUCIÓN.ALTERNATIVA DE SOLUCIÓN.
De lo anteriormente expuesto, Merriwell requiere de un método de pronóstico que considere
la estacionalidad, que sea estable y que permita anticipar los patrones de crecimiento de
sus clientes, con la finalidad de establecer un Plan de Producción, Logístico, Marketing y de
Finanzas que vaya de la mano con la demanda proyectada, y se pueda cumplir con los
clientes en el menor tiempo y con el menor costo posible, es decir brindar un buen nivel de
servicio.
Por la trayectoria que tiene la empresa (con más de 20 años en el mercado), se podría
afirmar que esta ha llegado a su etapa de madurez (culminando su etapa de desarrollo y
crecimiento); esto permita disponer de una cantidad adecuada de datos de venta históricos
relevantes, por lo que se recomienda utilizar un método de pronóstico cuantitativo
(Información indicada en el caso para los años 1983-1987).
De acuerdo a los datos de ventas, se puede observar una demanda estacional claramente
marcada y una tendencia ascendente, a excepción del último año donde se presenta una
reducción en las ventas, el cual podría deberse a los problemas de operación que presenta
la empresa en la actualidad, los cuales no le permiten cumplir con la diversidad de pedidos.
La marcada estacionalidad y la tendencia ascendente, puede apreciarse en los gráficos
siguientes:
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En nuestra opinión, Merriwell debe emplear un tipo de métodos pronósticos cuantitativos
denominado pronóstico de series de tiempo, porque sirve para hacer análisis
detallados de los últimos patrones de demanda en el tiempo y al proyecto de que
estos patrones hacia adelante en el futuro, y la demanda puede ser descompuesta en
componentes como nivel medio, tendencia, estacionalidad, ciclo y error. (Schroeder,
2008).
El caso señala que Merriwell Bag Company, requiere un método de pronóstico que
considere: estabilidad, el factor estacional y que permita anticipar los patrones de
crecimiento de sus clientes", por ende el método de series de tiempo es el más
recomendado para esta empresa.
Para efecto del análisis cuantitativo de las ventas y la elección del mejor método de
pronóstico (basado en el menor error), emplearemos el MINITAB que es un programa para
ejecutar funciones estadísticas básicas y avanzadas.
Dentro de los pronósticos de Series de Tiempo, hemos considerado los siguientes modelos
para efectos de comparación:
a. Promedios Móviles, centrados para 3 meses, 6 meses y 12 meses.
b. Suavizamiento exponencial ajustado para variaciones de tendencia y
estacionales: Método de Winters.
c. Descomposición clásica.
A continuación se presenta un resumen de los indicadores que nos permitirán determinar
que modelo de pronóstico recomendar y cuyas referencias se muestran en el anexo:
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Desviación media
absolutaError porcentual absoluto medio
MAD MAPEPromedio móvil centrado, 3 meses 2,379 40%
Promedio móvil centrado, 6 meses 2,754 49%
Promedio móvil centrado, 12 meses 4,358 75%
Método de Winters 1,797 30%
Descomposición clásica 1,204 21%
DDELEL CUADROCUADRO ANTERIORANTERIOR, , podemos indicar que el modelo que recomendaríamos a
Merriwell, sería el Modelo de Series de Tiempo por Descomposición Clásica, ya que
presenta un menor error, aquí presentamos una comparación de los años 1,983-1,987,
respecto al pronóstico para el año 1,988.
1983 1984 1985 1986 1987Pronóstico
1988ENERO 2,000 3,000 2,000 5,000 5,000 4,656FEBRERO 3,000 4,000 5,000 4,000 2,000 5,031MARZO 3,000 3,000 5,000 4,000 3,000 4,243ABRIL 3,000 5,000 3,000 2,000 2,000 2,895MAYO 4,000 5,000 4,000 5,000 7,000 6,084JUNIO 6,000 8,000 6,000 7,000 6,000 7,231JULIO 7,000 3,000 7,000 10,000 8,000 9,324AGOSTO 6,000 8,000 10,000 14,000 10,000 11,308SEPTIEMBRE 10,000 12,000 15,000 16,000 20,000 16,485OCTUBRE 12,000 12,000 15,000 16,000 20,000 17,489NOVIEMBRE 14,000 16,000 18,000 20,000 22,000 21,600DICIEMBRE 8,000 10,000 8,000 12,000 8,000 12,188
78,000 89,000 98,000 115,000 113,000 118,531
Como se puede apreciar en la siguiente gráfica, el modelo de pronóstico permite simular mejor los
datos reales, por esto afirmamos que es una herramienta viable.
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5.5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES.CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES.
Merriwell Bag Company, tiene un proceso productivo clasificado como “Serie” con
respecto al volumen de producción y entre “Intermitente”-“Continuo” con respecto a
la frecuencia de producción.
Merriwell, además de emplear una técnica cuantitativa de proyectar las ventas
manteniendo el patrón de estacionalidad, podría considerar realizar un estudio de
mercado sobre la evolución de sus principales clientes: tiendas pequeñas de
descuentos y cadenas regionales de farmacias.
Recomendamos, asesorarse de expertos que tengan amplio conocimiento del
sector, que sumado a las técnicas cuantitativas, puedan utilizar métodos cualitativos
de pronóstico como el Método Delphi, para un mejor análisis de factores cualitativos
que lo afecten.
Se debe considerar el juicio personal y el amplio conocimiento del sector, de
quienes dirigen la empresa, y tienen un rol importante dentro de ella; ya que El
sentir del empresario, del Sr. Ed. Merriwell, puede validar los resultados que se
puedan obtener de los cálculos que estadísticamente se generen.
Se recomienda mantener estrecha comunicación, a través de canales formales con
los grandes clientes, con la finalidad de conocer sus planes de expansión y ofertas
futuras que pudieran generar una demanda no esperada de bolsas.
6.6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS.REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS.
PRONÓSTICOS EN LOS NEGOCIOSPRONÓSTICOS EN LOS NEGOCIOS
JJOHNOHN EE. . HANKEHANKE. . PEARSONPEARSON EDUCACIÓNEDUCACIÓN. . MEXICOMEXICO. 2,006. 8. 2,006. 8VAVA. . EDICIÓNEDICIÓN
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_____________________________________________________________________________7.7. ANEXOS.ANEXOS.
Año Mes Ventas
Promedio móvil
centrado 3 meses
Pronóstico a partir del Promedio
móvil
Error Nivel Tendencia Estacional Pronóstico Error Tendencia Estacional Error
1983 1 2,000 2,704.90 1,223.50 0.5134 544.79 1,455.21 6,825.99 0.4875 -1,327.412 3,000 2,666.67 5,049.66 1,447.75 0.4902 1,750.73 1,249.27 6,871.41 0.5242 -601.983 3,000 3,000.00 2,666.67 333.33 6,605.02 1,469.27 0.4466 2,880.73 119.27 6,916.83 0.4400 -43.494 3,000 3,333.33 3,000.00 0.00 8,071.77 1,468.77 0.3718 3,002.34 -2.34 6,962.24 0.2988 919.645 4,000 4,333.33 3,333.33 666.67 8,341.27 1,228.92 0.5718 5,833.06 -1,833.06 7,007.66 0.6251 -380.316 6,000 5,666.67 4,333.33 1,666.67 8,704.64 1,055.81 0.7739 7,753.00 -1,753.00 7,053.08 0.7395 784.467 7,000 6,333.33 5,666.67 1,333.33 9,140.05 931.73 0.8266 8,322.49 -1,322.49 7,098.50 0.9492 262.258 6,000 7,666.67 6,333.33 -333.33 8,100.72 537.51 1.0387 11,747.49 -5,747.49 7,143.92 1.1458 -2,185.669 10,000 9,333.33 7,666.67 2,333.33 7,443.30 298.53 1.6418 15,286.45 -5,286.45 7,189.34 1.6627 -1,953.50
10 12,000 12,000.00 9,333.33 2,666.67 7,286.26 207.41 1.7662 14,069.88 -2,069.88 7,234.76 1.7559 -703.4511 14,000 11,333.33 12,000.00 2,000.00 7,066.12 121.90 2.1197 16,329.15 -2,329.15 7,280.18 2.1588 -1,716.5612 8,000 8,333.33 11,333.33 -3,333.33 7,180.49 120.40 1.1154 8,021.03 -21.03 7,325.60 1.2126 -883.01
1984 1 3,000 5,000.00 8,333.33 -5,333.33 6,717.69 3.76 0.4934 3,748.59 -748.59 7,371.01 0.4875 -593.092 4,000 3,333.33 5,000.00 -1,000.00 7,296.89 118.85 0.5076 3,294.80 705.20 7,416.43 0.5242 112.323 3,000 4,000.00 3,333.33 -333.33 7,136.31 62.96 0.4387 3,311.99 -311.99 7,461.85 0.4400 -283.314 5,000 4,333.33 4,000.00 1,000.00 9,698.98 562.90 0.4149 2,676.60 2,323.40 7,507.27 0.2988 2,756.795 5,000 6,000.00 4,333.33 666.67 9,654.60 441.45 0.5557 5,868.17 -868.17 7,552.69 0.6251 279.016 8,000 5,333.33 6,000.00 2,000.00 10,192.69 460.78 0.7772 7,813.03 186.97 7,598.11 0.7395 2,381.427 3,000 6,333.33 5,333.33 -2,333.33 7,843.76 -101.17 0.6934 8,806.48 -5,806.48 7,643.53 0.9492 -4,255.088 8,000 7,666.67 6,333.33 1,666.67 7,726.43 -104.40 1.0377 8,041.97 -41.97 7,688.95 1.1458 -810.179 12,000 10,666.67 7,666.67 4,333.33 7,496.86 -129.43 1.6295 12,513.74 -513.74 7,734.37 1.6627 -859.70
10 12,000 13,333.33 10,666.67 1,333.33 7,138.08 -175.30 1.7407 13,012.71 -1,012.71 7,779.79 1.7559 -1,660.4611 16,000 12,666.67 13,333.33 2,666.67 7,196.92 -128.47 2.1508 14,759.19 1,240.81 7,825.20 2.1588 -893.1712 10,000 9,333.33 12,666.67 -2,666.67 7,827.35 23.31 1.1640 7,883.88 2,116.12 7,870.62 1.2126 456.09
1985 1 2,000 5,666.67 9,333.33 -7,333.33 6,331.85 -280.46 0.4401 3,873.40 -1,873.40 7,916.04 0.4875 -1,858.772 5,000 4,000.00 5,666.67 -666.67 7,571.03 23.47 0.5534 3,071.62 1,928.38 7,961.46 0.5242 826.623 5,000 4,333.33 4,000.00 1,000.00 9,115.14 327.60 0.4717 3,332.07 1,667.93 8,006.88 0.4400 1,476.874 3,000 4,000.00 4,333.33 -1,333.33 8,557.86 150.62 0.3956 3,917.86 -917.86 8,052.30 0.2988 593.935 4,000 4,333.33 4,000.00 0.00 8,104.57 29.84 0.5370 4,838.92 -838.92 8,097.72 0.6251 -1,061.686 6,000 5,666.67 4,333.33 1,666.67 7,968.77 -3.29 0.7699 6,321.84 -321.84 8,143.14 0.7395 -21.617 7,000 7,666.67 5,666.67 1,333.33 8,817.47 167.11 0.7235 5,523.12 1,476.88 8,188.56 0.9492 -772.418 10,000 10,666.67 7,666.67 2,333.33 9,245.46 219.29 1.0509 9,323.19 676.81 8,233.97 1.1458 565.339 15,000 13,333.33 10,666.67 4,333.33 9,361.07 198.55 1.6213 15,422.35 -422.35 8,279.39 1.6627 1,234.10
10 15,000 16,000.00 13,333.33 1,666.67 9,182.64 123.15 1.7086 16,640.55 -1,640.55 8,324.81 1.7559 382.5311 18,000 13,666.67 16,000.00 2,000.00 8,931.13 48.22 2.1102 20,014.53 -2,014.53 8,370.23 2.1588 -69.7812 8,000 10,333.33 13,666.67 -5,666.67 8,136.70 -120.31 1.1098 10,452.18 -2,452.18 8,415.65 1.2126 -2,204.81
1986 1 5,000 5,666.67 10,333.33 -5,333.33 9,353.96 147.20 0.4685 3,528.24 1,471.76 8,461.07 0.4875 875.552 4,000 4,333.33 5,666.67 -1,666.67 8,591.73 -34.68 0.5271 5,258.28 -1,258.28 8,506.49 0.5242 -459.083 4,000 3,333.33 4,333.33 -333.33 8,526.33 -40.83 0.4709 4,036.22 -36.22 8,551.91 0.4400 237.064 2,000 3,666.67 3,333.33 -1,333.33 7,113.54 -315.22 0.3613 3,356.88 -1,356.88 8,597.33 0.2988 -568.935 5,000 4,666.67 3,666.67 1,333.33 7,803.23 -114.24 0.5681 3,650.86 1,349.14 8,642.75 0.6251 -402.366 7,000 7,333.33 4,666.67 2,333.33 8,250.22 -1.99 0.7935 5,919.77 1,080.23 8,688.16 0.7395 575.367 10,000 10,333.33 7,333.33 2,666.67 10,477.38 443.84 0.7928 5,967.85 4,032.15 8,733.58 0.9492 1,710.268 14,000 13,333.33 10,333.33 3,666.67 11,881.67 635.93 1.0891 11,476.73 2,523.27 8,779.00 1.1458 3,940.839 16,000 15,333.33 13,333.33 2,666.67 11,457.94 424.00 1.5539 20,295.16 -4,295.16 8,824.42 1.6627 1,327.90
10 16,000 17,333.33 15,333.33 666.67 10,875.02 222.61 1.6374 20,300.91 -4,300.91 8,869.84 1.7559 425.5211 20,000 16,000.00 17,333.33 2,666.67 10,449.76 93.04 2.0513 23,417.77 -3,417.77 8,915.26 2.1588 753.6012 12,000 12,333.33 16,000.00 -4,000.00 10,650.88 114.65 1.1148 11,700.16 299.84 8,960.68 1.2126 1,134.29
1987 1 5,000 6,333.33 12,333.33 -7,333.33 10,728.72 107.29 0.4677 5,043.11 -43.11 9,006.10 0.4875 609.872 2,000 3,333.33 6,333.33 -4,333.33 8,019.42 -456.03 0.4438 5,711.38 -3,711.38 9,051.52 0.5242 -2,744.793 3,000 2,333.33 3,333.33 -333.33 7,086.24 -551.46 0.4567 3,561.75 -561.75 9,096.93 0.4400 -1,002.764 2,000 4,000.00 2,333.33 -333.33 6,135.30 -631.35 0.3507 2,360.80 -360.80 9,142.35 0.2988 -731.795 7,000 5,000.00 4,000.00 3,000.00 8,230.69 -86.00 0.6528 3,127.04 3,872.96 9,187.77 0.6251 1,256.966 6,000 7,000.00 5,000.00 1,000.00 7,911.50 -132.64 0.7829 6,462.56 -462.56 9,233.19 0.7395 -827.677 8,000 8,000.00 7,000.00 1,000.00 8,703.63 52.31 0.8307 6,167.10 1,832.90 9,278.61 0.9492 -807.078 10,000 12,666.67 8,000.00 2,000.00 8,926.35 86.39 1.0984 9,536.02 463.98 9,324.03 1.1458 -683.689 20,000 16,666.67 12,666.67 7,333.33 10,556.13 395.07 1.6561 14,004.49 5,995.51 9,369.45 1.6627 4,421.70
10 20,000 20,666.67 16,666.67 3,333.33 11,456.62 496.15 1.6699 17,931.13 2,068.87 9,414.87 1.7559 3,468.5111 22,000 16,666.67 20,666.67 1,333.33 11,461.65 397.93 2.0117 24,518.57 -2,518.57 9,460.29 2.1588 1,576.9912 8,000 16,666.67 -8,666.67 9,986.11 23.24 1.0207 13,221.59 -5,221.59 9,505.70 1.2126 -3,526.61
MAD 40% 30% 21%
MSE (MSD) 2,379 1,797 1,204
PROMEDIO MÓVIL MÉTODO DE WINTERS DESCOMPOSICIÓN
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Caso: Merriwell Bag Company
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Caso: Merriwell Bag Company
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Caso: Merriwell Bag Company
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