El Análisis de la Demanda de Aprovisionamientos: Una Contribución a la Eficiencia en el Hotel Meliá Santiago de Cuba

Indice
1.
Introducción
2. Desarrollo
3. Clasificación de los Productos
en los Puntos de Ventas
4. Proyección de la
demanda en el servicio de Regiduría de
Pisos.
5.
Conclusiones
6.
Bibliografia

1.
Introducción

El objetivo de
este artículo es desarrollar un procedimiento
para el análisis de la demanda de aprovisionamientos y
mostrar los resultados de su implementación en el Hotel
Meliá Santiago de Cuba.
Por razones éticas y estratégicas para la
organización, no se detallan determinados aspectos
desarrollados en la investigación, sin restar importancia e
impacto generalizador al procedimiento propuesto y las soluciones
implementadas.
La investigación presentada responde a un Modelo de
Gestión
de los Aprovisionamientos desarrollado por (Parada G., 2000). Una
versión general y sintética se publicó
en http://monografias.com/trabajos1/artic/artic.dshtml

Resulta conocido que la demanda es el componente más
dinámico de un sistema de
inventario y
el punto de partida de la gestión de
aprovisionamiento.
Las demandas de materias primas y materiales que
son objeto de gestión por la función de
aprovisionamiento pueden ser clasificadas como dependientes e
independientes.
La demanda independiente es aquella que esta influenciada por las
condiciones del mercado fuera del
control de las
operaciones.
La demanda dependiente esta relacionada a la demanda de otro
artículo y el mercado no la determina independientemente.
Las demandas dependientes e independientes tienen usos muy
diferentes o patrones diversos de demanda que requieren
diferentes enfoques para la
administración de los inventarios. Para
demanda independiente los autores, proponen adoptar una
filosofía de reposición y para artículos de
demanda dependiente una filosofía de requerimientos. Por
las características del sector de los servicios y en
específico la gestión hotelera la
investigación se dirige hacia el enfoque de
reposición.
En la bibliografía revisada de forma general se
plantea que existen tres tipos de métodos de
pronósticos: cualitativos, causales y por
series de tiempo. Los
autores consultados al referirse al empleo de los
pronósticos para las decisiones en la administración de inventarios con demanda
independiente señalan entre algunas de sus
características más significativas las que aparecen
en la Tabla 1.

Tabla 1. Características de los
métodos de pronóstico en la administración
de inventarios.

Los métodos por series de tiempo se utilizan para
hacer análisis detallados de los patrones de demanda en el
pasado a lo largo del tiempo y para proyectar estos patrones
hacia el futuro. Al referirse a estos métodos la literatura especializada
plantea la utilidad de
emplear la experiencia relevante del pasado en la planeación
de un futuro incierto.

2.
Desarrollo

El análisis de la demanda de los
aprovisionamientos se realiza a través del siguiente
procedimiento:
1- Análisis de los clientes.
2- Clasificación de los productos en
los puntos de venta.
3- Proyección de la demanda.

Análisis de los Clientes.
Una gestión de aprovisionamiento de calidad debe
asegurar que los productos y servicios sean percibidos por los
clientes conforme a las necesidades que desea satisfacer y con la
mayor eficiencia económica para la organización. Una premisa importante en
esta dirección es planteada por (Ishikawa
K,1978). " .. Costos y calidad, son dos caras de una misma
moneda."
El análisis de la tendencia del comportamiento
de los turistas días reales que han tenido estancia en el
Hotel Meliá Santiago de Cuba se realizó a partir de
una serie estadística a través del Sistema
Computacional " Curva Expert 1.3 ", para Windows.
El sistema posibilitó evaluar diferentes funciones
matemáticas. Se consideró de mayor
utilidad los resultados que se alcanzan a través de la
ecuación lineal para un coeficiente de correlación
significativo y un error estándar bajo. Estos resultados
fueron valorados de forma satisfactoria por la dirección
del Hotel Meliá Santiago de Cuba ya que satisfacen las
restricciones de las condiciones concretas de explotación
actual y perspectiva de la organización
Las habitaciones días ocupadas pueden ser calculadas por
medio de la siguiente expresión:
HDO=TDP/DOP (1-1)
Donde:
HDO: Habitaciones días ocupadas
TDP: Cantidad de turistas días pronosticados.
DOP: Densidad
ocupacional promedio.

Sustituyendo en la expresión (1-1) se obtiene
como resultado 69810 habitaciones días ocupadas para el
año analizado, lo que representa un nivel de
ocupación habitacional del 63%.

Análisis de la Estacionalidad de la Demanda
Turística.
Para realizar el análisis de la estacionalidad de la
demanda turística se tomó como muestra la
cantidad de turistas días totales reales por meses en tres
años.. El cálculo de
los índices de estacionalidad se muestra en la Tabla
2.

Tabla 2 Índices y Rangos de la Estacionalidad de
la demanda de Turistas Días.

En correspondencia con la Tabla 1 el mes de Febrero como
promedio es el mes de mayor demanda turística.
Según el índice de estacionalidad la demanda de
turistas días en Febrero es un 30,8% superior al mes
promedio, en agosto un 26,2% y así sucesivamente. La
asignación de los rangos se halla en correspondencia con
el valor de los
índices de estacionalidad.

Un análisis similar se muestra en la Tabla 3
considerando los turistas días reales del Mercado Emisor
Francia.

Tabla 3 Índices y Rangos de
Estacionalidad de la Demanda Turística del Mercado
Francés.

Durante la investigación fueron analizados los
mercados Italia y España.
Este análisis permitió desarrollar el perfil de
concurrencia de los principales mercados emisores en el Hotel
Meliá Santiago de Cuba. El mismo se muestra en la Tabla
4.

Tabla 4 Perfil de concurrencia de los principales
mercados emisores.

Características de los principales mercados
emisores para la toma de
decisiones logísticas.

Francia.

• Edad Predominante: 40-60 años.
• Status Socioeconómico: Medio.
• Preferencias en Alimentos:
  Mariscos, especialmente langostas, pescados, aves.
• Preferencias en Bebidas: Aceptan en general la bebida
  cubana, son consumidores de vinos durante las comidas,
  disfrutan la coctelería cubana e
  internacional.
• Plan de Pensión Predominante: Modified
  American Plan
  (MAP)

Italia.

• Edad Predominante: 25-40 años.
• Status Socioeconómico: Medio.
• Preferencias en Alimentos: Reciben con agrado la
  comida cubana. Consumen todo tipo de carnes, especialmente
  conejo y ternera. Tienen predilección por los pescados y
  mariscos. Son grandes consumidores de pastas alimenticias en
  todas sus variedades y formas. Gustan de las frutas tropicales
  y vegetales.
• Preferencias en Bebidas: Prefieren las cervezas
  nacionales Cristal, Hatuey y Mayabe, el Ron Añejo Habana
  Club y la coctelería cubana.
• Plan de Pensión Predominante: Modified
  American Plan (MAP)

España.

• Edad Predominante: 25-55 años.
• Status Socioeconómico: Bajo.
• Preferencias en Alimentos: Gustan de las comidas
  variadas y abundantes, son muy receptivos a la comida cubana:
  potajes, ensaladas compuestas, pollo, cerdo.
• Preferencias en Bebidas: Son altos consumidores de
  cervezas nacionales y de coctelería cubana e
  internacional.
• Plan de Pensión Predominante: Modified
  American Plan (MAP) y Continental Plan. (CP)

El análisis de la estacionalidad de la demanda y
el perfil de los principales clientes constituye un importante
soporte para la toma de decisiones logísticas. El mismo
permitió:

• Proyectar las demanda de los diferentes productos que
  dependen directamente del índice de ocupación
  previsto y su efecto en los niveles de inventarios.
• Desarrollar el plan de compras en
  correspondencia con los rangos de la demanda en los diferentes
  meses con un enfoque dirigido a satisfacer los gustos y
  preferencias de los principales mercados.
• Asegurar las ofertas de servicios en correspondencia
  con los planes de pensión alimenticias predominantes,
  fundamentalmente en los ciclos de menú del Restaurante
  Buffet.
• Diseñar ofertas extras que satisfagan las
  expectativas de los principales clientes.
• Contribuir a la personalización en el servicio.
• Asegurar economías en los costos.

3. Clasificación
de los Productos en los Puntos de Ventas

Para la clasificación de los productos en los
puntos de ventas se propone aplicar la Matriz de
Pavesic. La clasificación permitió orientar la
función de compras hacia el cliente. A modo
de ejemplo en la Figura 1 se expone la clasificación
obtenida a partir de la aplicación de la Matriz de PAVESIC
a la familia de
productos " Platos fuertes" de uno de los Restaurantes del
Hotel.
Según la Figura 1 la cartera de productos refiere la
siguiente estructura: 3
productos Estrellas que representan el 13% del total, 9 productos
Estándar para un 39%, 5 productos Durmientes para un 22 %
y 6 productos Perros para un 26
% del total analizado.
Los resultados obtenidos se sometieron a la consideración
del personal
especializado de bebidas y alimentos y aprovisionamiento. Se
estableció un conjunto de estrategias que
sirven de base para una gestión de abastecimiento
más eficiente y orientada a los cliente. Estas
son:

• Mantener normas
  rígidas de calidad en las compras de los productos
  Estrellas.
• Establecer políticas de inventarios diferenciadas en
  los puntos de ventas para cada producto a
  partir de la clasificación obtenida en las matrices de
  cartera de productos.
• Reducir los niveles de inventario para los productos
  clasificados como Perros.
• Obtener precios de
  costos más bajos para los productos Estándar en
  la negociación con los proveedores.
• Emplear preferentemente el método
  de los Índices del Rendimiento Material para la selección de los proveedores de los
  productos cárnicos clasificados como Estándar en
  la Matriz de Pavesic.

Figura 1 Matriz de PAVESIC

Proyección de la Demanda.
Existe consenso en que de los métodos de pronóstico
por series de tiempo es el Alisamiento Exponencial el que
más se adecua a la predicción a corto plazo del
control de
inventarios debido a las posibilidades de: automatización del proceso de
cálculo, operar con costos relativamente bajos, conceder
mayor importancia a los datos de demandas
recientes que a los menos recientes al realizar el
pronóstico.
La selección del método de Alisamiento Exponencial
para proyectar la demanda de productos en inventario de empresas
hoteleras responde también a la existencia de un elevado
número de artículos a procesar que poseen una
demanda independiente aleatoria.
Debido a que las series de datos tienen componentes tanto de
tendencia como de estacionalidad se aplicó el Modelo de
Winters que constituye una extensión del Modelo de Holt.
Las ecuaciones
básicas son:
At= (Dt/Rt-L) + (1-) (A t-1 + Tt-1) (1-2)
Tt= ß(At – At-1) + (1-ß) Tt-1 (1-3)
Rt =  (Dt/At) + (1-)Rt-L (1-4)
FWt+k= (At+kTt) (Rt-L+k) (1-5)

Donde:
FW t+k: Valor del pronóstico de Winters para el periodo
t+k.:
Rt: Indice de estacionalidad para el periodo
t.
L: Número de periodos en el ciclo estacional.
 : Constante de alisado para la estimación de la
estacionalidad.
En la investigación se consultaron diferentes sistemas
computacionales para la realización de pronósticos,
entre ellos: MICROSTA, MANAGEMENT SCIENTIST, Versión 2.0,
1990, TECHNICAL STATISTICA PROGRAMS ( TSP ) , Versión I,
1992, Micro Soft EXCEL,
Opción "Forecast", Sistema SPSS 2000 y el Sistema
STATISTICA, Versión I, 2000. El autor sugiere el empleo
del Sistema Computacional STATISTICA para la aplicación de
los diferentes modelos de
alisamiento exponencial por sus bondades relacionadas con la
rapidez del procesamiento, la flexibilidad en el manejo de la
información primaria, las posibilidades de
graficar, además de determinar automáticamente las
constantes de alisado que hacen mínimo la medida del error
del pronóstico.
La muestra de productos seleccionada corresponde a 77 productos
dirigidos a satisfacer las necesidades del servicio de Alimentos
y Bebidas: comestibles, bebidas, cigarros, maltas, refrescos,
cervezas y aguas. La muestra de productos del servicio de
Regiduría de Pisos está compuesta por 30 productos
que incluye algunos suministros de limpieza y materiales para la
lavandería y tintorería.
En la Figura 2 se presenta un ejemplo de la proyección de
la demanda mediante el sistema STATISTICA para uno de los
productos de mayor consumo.

Los índices de estacionalidad y el
pronóstico de la demanda en el periodo analizado,
según la tabla de salida del Sistema Computacional
STATISTICA para el producto tomado de ejemplo se muestra a
continuación:

Tabla 5 Índices de Estacionalidad y
Pronósticos Mensuales.

Los errores del pronóstico según el
sistema STATISTICA fueron:

• Error Medio Absoluto: 54.31
• Porciento del error Medio Absoluto: 3.68

Los indicadores
estadísticos de la proyección alcanzaron los valores
que se muestran en la Tabla 6.

Tabla 6 Indicadores Estadísticos de la
Proyección de la Demanda.

Los resultados de la proyección de la demanda
fueron valorados y aceptados por el personal
especializado.