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

Indice1. 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.