Improvement Model For Reducing Stock-Outs Using Inventory Management Tools In A Commercial Company Specializing In Solar Thermals
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the research work is to reduce the stock of a company in San Martín, Peru, that offers the installation service of solar thermal heaters.First, a brief description is presented, the background of the organization and an evaluation of the company's indicators to find the problem under study.With this we find the technical gap of 31.11%during the year 2022, which was calculated with the difference of 47.78% of stock outage cases of the company studied compared to 16.67% of a trading Mype found within the analysis of 40 articles scientists.Subsequently, the design of the solution is proposed linking the root causes with the ABC Classification, Material Requirements Planning and Economic Order Quantity.The latter were analyzed and the positive contribution to the solution of the problem was concluded.Subsequently, the development of the proposal is known in detail, developing the validation methodologies to verify that the proposed tools are effective for the improvement project through the training of workers, the reorganization of the warehouse and its subsequent verification, where results were obtained.such as the increase of 12.69% in the capacity used in the warehouse, the decrease of 68.75% in cases of stockouts, during the first month of implementation, which implies the reduction of costs and, finally, the reduction in the average assembly time of an accessory kit from 72 to 33 minutes.Finally, a financial analysis is carried out that involves the evaluation of economic flows before and after implementation with a budget of $982.35 to examine the financial viability of the company.With the aforementioned budget, economic results were obtained such as a NPV of $6972.95,an IRR of 187% and finally a B/C of 7.86.Furthermore, it is concluded that the amount invested will be recovered in 0.585 years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».