• Author / Uploaded
• Anonymous yc9V8sM

Citation preview

Universidad de San Carlos de Guatemala Centro Universitario de El Progreso Licenciatura en Administración de Empresas

Curso Seminario de Operaciones

Catedrático Ing. Luz María Zurita

CASO L.L. BEAN GRUPO #2

Jonathan Daniel Marroquín Cruz 201047271 Fernando René Orellana Cabrera 201047937 Sergio Renato Aldana Álvarez 201047296 Jairo Otoniel Chamo Orellana 201047339 Manolo Fernando Pérez Prado 201047340 Plan Fin de semana Guastatoya, 14 de Febrero del 2015.

“Id y Enseñad a Todos”

CASO L.L. BEAN 1. SITUACIÓN DE LA EMPRESA L.L.Bean es un empresa estadounidense de venta por correspondencia, ventas por internet y retail, con sede en Freeport (Maine), especializada en vestuario y equipamiento recreativo en exteriores, su modelo de negocios esta basado en la venta por catálogos y pedidos por correo y vía telefónica. Actualmente se están teniendo demasiados errores en los pronósticos, el problema se encontraba en la planificación de los productos específicos ya que no era sencillo realizar pronósticos agregados debido al amplio número de artículos disponibles en los catálogos, aproximadamente 6,000 productos distintos aparecían en uno u otro de los catálogos que se emitían durante el año. Estos errores en pronósticos provocaban perdidas de ventas y pedidos pendientes, altos costos por mantener un inventario equivocado o un exceso de stock y finalmente perdidas por inventario sobrante puesto en liquidación, vendido como promoción especial o traspasos para el año siguiente. 2. CONTEXTO DEL PROBLEMA 2.1.Antecedentes: L.L. Bean manejaba varios catálogos los cuales se enviaban a clientes recurrentes y posibles clientes, las líneas de productos se clasificaban en grupos de productos, centros de demanda, series de productos y finalmente en productos individuales (casi 6,000), sobre estos productos individuales se realizaban los pronósticos de ventas. Para realizar los pronósticos los productos se clasificaban en categorías de temporada y si eran nuevos o permanentes en el catalogo. Los mejores clientes recibían prácticamente todos los catálogos y los que eran conocidos por sus comportamientos de compra anteriores recibían el catalogo de especialidades. Los catálogos tomaban casi 9 meses en gestarse. Primero se realizaban pronósticos de ventas preliminares por producto y libro, luego se diagramaban y compaginaban, se realizaban los pedidos preliminares a los proveedores y se revisaban repetidamente los pronósticos para cada producto, el proceso se congelaba en este punto y se generaba un borrador tres meses después, en este punto los gerentes de inventario se enteraban de los requerimientos, casi 9 meses después del inicio de la planificación. Un mes mas o menos después de tener el borrador los catálogos finales estaban en manos de los clientes. A medida que el catalogo generaba demanda, los gerentes de inventario iban decidiendo sobre los pedidos adicionales. El pronostico para los productos se clasificaban en términos de ventas esperadas en dólares y luego se asignaba un presupuesto de acuerdo a la clasificación. Esta información en una hoja de Excel se analizaba libro por libro y se hacían los ajustes necesarios, la suma de los

pronósticos por producto para un catalogo discrepaba frecuentemente con la meta en dólares para ese libro, era necesario reconciliar los pronósticos productos con los pronósticos por centro de demanda y posteriormente con el pronostico por libro. El plazo típico de entrega de los proveedores era de ocho a doce semanas, los plazos de entrega eran demasiado largos lo que hacia poco practico colocar una segunda orden durante el curso de la temporada. Los pedidos no eran iguales en tamaño a los pronósticos, ya que se terminaban calculando los errores históricos de pronostico y luego determinando la cantidad para cada producto cuadrando el margen de contribución individual del producto. Mark Fasold estaba preocupado de la amplia dispersión en los errores de pronostico, tanto para productos permanentes como para los nuevos, se hacen pedidos mayores que lo que indica el pronostico congelado para productos nuevos sobre los que obviamente sabemos muy poco, el pedido en acceso por arriba del pronostico congelado es aun mayor que para los permanentes. Se pide mas de lo pronosticado arriesgándonos en productos nuevos. 2.2. Actores: Mark Fasold (Vicepresidente de control de inventarios), Leon Leonwood Bean (fundador), León Gorman (nieto del dueño), Scott Sklar (encargado de adquisiciones de camisas para hombres), Barbara Hamaluk (encargada de adquisiciones de camisetas de punto para hombre) 2.3. Sector Industrial: venta artículos de recreación. 2.3.1. Análisis de las 5 fuerzas competitivas: 1)Competencia actual: Land’s End, Eddie Bauer, Talbot’s y Orvis. 2)Clientes: Hombres y mujeres que buscan artículos principalmente de vestir para actividades al aire libre. 4)Competencia Potencial: tiendas de ropa casual que tengan amplia presencia en el mercado y que lancen líneas de ropa para actividades al aire libre. 5) Productos Sustitutos: Ropa casual ofrecida con materiales mas resistentes para ambos usos. Los clientes tienen poder de negociación debido a que tienen una amplia gama de posibilidades relacionadas con la elección y los precios. L.L. Bean tiene poco poder de negociación con los proveedores debido a que generalmente debe ajustarse a los tiempos que ellos estiman. 3. DESCRIPCIÓN DE LA EMPRESA Nacida en 1912 su fundador Leon Leonwood invento los zapatos para cazar Maine, este obtuvo una lista de personas que no vivian en Maine con licencia para cazar, preparo una circular descriptiva para ordenes por correo, establecio una tienda en el sotano de su hermano en Freeport, Maine. Para 1991 L.L. Bean era un importante productor, distribuidor y vendedor de productos para deportes al aire libre. Contaba con 22 catalogos, 114 millones de ejemplares enviados en un año. Habia 6 millones de clientes activos y el 80% de las ordenes ingresaban por teléfono.

L.L Bean no ampliaba su red de tiendas mas allá de una porque consideraban que era difícil reunir un equipo gerencial capaz de generar estrategias de marketing de ventas por catalogo y ventas minoristas. Los pronósticos se realizaban a nivel de producto en una ramificación de 6 categorías y los pedidos de producción se pronosticaban en base a los históricos de años anteriores y aplicando márgenes de error. 3.1.Sistema de negocio: Logística de entrada (adquisición de materia prima y productos terminados), operaciones (transformación de materia prima en un producto y empaque), logística de salida (distribución y ventas por catalogo), mercadeo (envió de catálogos a clientes y base de datos de interesados). La empresa obtiene sus pedidos por correo y principalmente por teléfono. Envía los catálogos por la red nacional de correos a direcciones obtenidas por clientes y ventas anteriores. 3.2. Organización: La empresa tiene una estructura organizacional vertical y la empresa está departamentalizada hacia el producto. 3.3. Estrategia de Mercadeo: La regla de oro de L.L. Bean era vende buenos productos con un margen razonable, tratar a los clientes como seres humanos y siempre volverán por mas. Además los mejores clientes recibían prácticamente todos los catálogos y aquellos clientes, conocidos por sus comportamientos de compra anteriores, que demostraban interés en alguna especialidad, recibían también el catalogo de dicha especialidad en adición a los catálogos completos de la temporada. 3.4. Estrategia empresarial: Amplia gama de productos sin colas en almacenes. 4. ANÁLISIS DEL PROBLEMA: 4.1. Análisis FODA: Fortalezas: 22 diferentes catálogos, 114 millones de ejemplares, 6 millones de clientes. Debilidades: $11 millones anuales en perdidas de ventas y pedidos pendientes, $10 millones por cotos asociados por mantener un inventario equivocado o un exceso de stock, productos que no se venden que deben ser liquidados. Oportunidades: Nuevos proveedores, popularidad de programas de supervivencia. Amenazas: competencia actual y potencial, leyes federales que prohíban la caza. 4.2. Diagnóstico Preliminar El problema radica en la mala elaboración de pronósticos, el proceso inicia asignando metas de ventas para los catálogos y luego para los productos. Estos pronósticos se hacen en base a históricos aplicando márgenes de error, lo que sucede generalmente es que los productos nuevos no tienen el mismo comportamiento que los productos permanentes por lo tanto hay ocasiones en que estos productos se encuentran con exceso o falta de inventarios lo que produce costos por inventario o perdidas por pedidos cancelados, además el exceso debe ser liquidado. La empresa no esta

pronosticando en base a las preferencias de los clientes, no se tiene el conocimiento de cómo será el comportamiento de los consumidores. 4.3. Herramientas de Análisis  Estudios de mercado externo. Determinar la perspectiva del consumidor.  Sistema de planificación de ventas conectado a SKU. Para tener estadísticas en tiempo real.  Datos POS (Point on sale).  Planificación, pronóstico y reabastecimiento en colaboración (CPFR, del inglés collaborative planning, forecasting, and replenishment).  Pronostico de serie de tiempos.  Agregación y usos de SKU.  Métodos cualitativos: de juicio = estimaciones del personal de ventas, opinión ejecutiva, pronósticos tecnológicos, investigación de mercado, método Delphi.  Métodos cualitativos: método causal = regresión lineal y análisis de series de tiempo = método de promedio móvil simple, promedio medio móvil ponderado, método de suavizado exponencial, método estacional. Este ultimo utilizado por la empresa. 4.4. Análisis del Problema.  Los pronósticos se realizan en términos de ventas para todos los productos pero existe incertidumbre sobre los productos nuevos, no se sabe si serán éxito de ventas, provocaran bajas en otros productos o simplemente no se venderán.  Las metas de ventas por catalogo discrepaban demasiado con los pronósticos por producto, es decir no existían metas realistas para las ventas que deseaba la empresa basadas en las ventas históricas. Se utiliza una hoja de Excel para realizar los cálculos.  Los plazos de entrega de los proveedores nacionales era de ocho a doce semanas, se hacia casi imposible realizar un segundo pedido una vez los pedidos empezaban mostrar tendencias, lo mismo sucedia con los proveedores internacionales.  Los pronosticos para productos nuevos se realizaba en base a los errores de pronostico de productos nuevos del año pasado y no basados en un estudio de mercado.  La metodologia de tratar los errores asociados con productos permanentes realmente no es significativa, no se encuentran diferencias reales, es decir que se pensaria que la distribucion de errores deberia ser mas severa para unos productos que para otros.  Existe demasiada dispersion en los errores por lo tanto no son significativos para productos nuevos como para los permantes. 5. PROPUESTA DE SOLUCIÓN 5.1. Descripción del Problema Principal El problema consiste en la elaboración de pronósticos en base a errores históricos tanto para productos permanentes como para los nuevos, la dispersión es muy amplia que trabajar con ellos no brinda un margen amplio de confianza, por lo tanto los

pronósticos deben realizarse con otro tipo de técnicas que tomen en cuenta otros elementos. 5.2. Alternativas de Solución Largo Plazo: Implementar un sistema de planificación, pronóstico y reabastecimiento en colaboración (CPFR, del inglés collaborative planning, forecasting, and replenishment). Lo cual permitirá contar con mas información de diferentes sectores asociados al negocio. Implementar un sistema POS para captar mas datos de los clientes para elaborar los pronósticos en base a mas datos de cliente. Corto Plazo: Realizar pronósticos de manera agregada aprovechando el uso de SKUs y el apoyo de un software especial de pronósticos, eliminando el uso de Excel y simplificando la tarea de conciliar los pronósticos por producto con las metas para los catálogos. Segmentar los pronósticos por estaciones y por producto nuevo o permanente, para los productos nuevos elaborar estudios de mercado, información que se podrá obtener enviando boletas con los catálogos. 5.3. Evaluación de Alternativas Alternativas

Implementar CPFR

Implementar sistema POS

Ventajas Además de la información histórica y del POS este enfoque permite colaborar con sus clientes y proveedores, un proceso mediante el cual los pronósticos, planes de promociones y otros datos se comparten entre estas empresas para determinar el pronóstico final.

Desventajas Requiere que los pronósticos estén bastante maduros y que hayan sistemas de información especiales asociados los cuales tienen un alto costo.

Ayuda a obtener información mas precisa y en tiempo real de los clientes.

No todos los clientes entregan información POST, no es fácil integrar los datos por lo que requiere interfaces especiales.

Pronostico agregado Errores se disminuyen al usando SKUs + software 5% para pronósticos por de pronósticos categorías. (La proporción de errores para pronósticos por productos individuales es mas alta)

Enfocarse más en la necesidades de inventario por SKUs que en pronósticos monetarios podría confundir a los inversionistas.

Se mantiene la consistencia entre la planificación de las etapas finales de manufactura (en las cuales se requieren pronósticos unitarios) y la planificación a largo plazo de las ventas, utilidades y capacidad (en la que se requieren pronósticos para toda la familia de productos).

Requiere coordinación entre diferentes departamentos generadores de necesidades. Alto costo del software.

El software que facilita la tarea de elaborar los pronósticos y coordinarlos entre minoristas y proveedores Realizar estudios de Determina el grado de Costos extra y mayor flujo mercado y segmentar los interés de información a manejar. pronósticos del consumidor externo por un producto o servicio. Permite reducir la incertidumbre por la alta dispersión de los errores de pronósticos en base a datos históricos. 5.4.

Toma de decisión

Al analizar las alternativas se determinó que L.L. Bean debe implementar una estrategia de estudios de mercado para determinar la demanda de los artículos nuevos, así mismo deberá invertir en un software especial de pronósticos para mejorar sus proyecciones realizándolas de manera agregada.

5.5.

Conclusiones

Plan de acción: a) Diseñar el estudio de mercado una temporada antes, es decir recabar información en el catalogo anterior al que se espera proyectar. b) Definir el método para la captación de la información del estudio. c) Analizar la información y utilizarla en la proyección de pronostico de demanda. d) Buscar proveedores de software para pronósticos como Manugistics, Forecast Pro y SAS para determinar la mejor opción en características y precio. e) Revisar los SKUs y actualizarlo. f) Utilizar la estructura de categorías ya existente para agregar la información necesaria. 5.6.

Recomendaciones

Debido a que las estrategias a implementar son nuevas se recomienda que:     5.7.

Que el estudio de mercado se diseñe conjuntamente con el personal de producción, diseño, compras e inventarios. Que se evalúen al menos dos tipos de software en versión prueba para determinar el mejor para la empresa. Analizar la estructura actual de agregación de productos para determinar si puede ser mejorada. Reducir el nivel de segregación aplicando la programación lineal.

Bibliografía KRAJEWSKI, LEE; RITZMAN, LARRY; MALHOTRA, MANOJ Administración de operaciones. Octava edición PEARSON EDUCACIÓN, México, 2008 ISBN: 978-970-26-1217-9