Investigación de usuarios aplicada a la centralización de inventarios y mejora de procesos logísticos en una empresa de manufactura

La gestión de inventarios representa un desafío particularmente relevante para las compañías manufactureras, al afectar la eficacia operacional, la satisfacción del cliente y la rentabilidad. Factores como la brecha de integración tecnológica, la ausencia de procesos estandarizados y las fluctuaciones de la demanda complican la administración de los insumos, generando desabastecimientos, retrasos y pérdidas financieras significativas. En la literatura sobre cadena de suministro se destaca que estos problemas se ven amplificados por el efecto látigo, la falta de visibilidad y la descoordinación entre áreas (Lee, Padmanabhan & Whang, 1997). Este documento presenta una propuesta integral para Rimax, fabricante colombiano de productos plásticos. A partir de un diagnóstico riguroso se definió un prototipo de sistema de gestión de almacenes (WMS) con tableros de analítica predictiva. El trabajo describe la definición del problema, la propuesta de valor, la identificación del público objetivo, el análisis de la competencia, el modelo de generación de ingresos, la materialización del prototipo y la validación de hipótesis críticas mediante métodos de investigación cualitativos y cuantitativos. Se cierra con un roadmap para la implementación, las lecciones aprendidas y las conclusiones.

Inventory management is a major challenge for manufacturing companies because it impacts operational efficiency, customer satisfaction, and profitability. Technological integration gaps, lack of standardized processes, and demand fluctuations complicate the management of finished goods, leading to stockouts, delays, and significant financial losses. Literature on supply chains notes that these inefficiencies are exacerbated by the bullwhip effect and the absence of real‑time visibility (Lee, Padmanabhan & Whang, 1997). This paper presents an integrated solution for Rimax, a Colombian manufacturing company. Based on a thorough diagnosis we proposed a warehouse management system (WMS) with predictive analytics dashboards. The work covers problem definition, value proposition, target segment identification, competitor analysis, revenue model, prototype development, and the validation of critical hypotheses through qualitative and quantitative methods. It concludes with a roadmap for implementation, lessons learned, and key conclusions.