merriwell bag company

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

____________________________________________________________________________ Gerencia de Operaciones y Supply Chain Management Pág. 2


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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:



_____________________________________________________________________________

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



_____________________________________________________________________________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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