Improvement Model For Reducing Stock-Outs Using Inventory Management Tools In A Commercial Company Specializing In Solar Thermals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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 by 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 analysed 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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle