Modelo de gestión de inventarios para alimentos esenciales adquiridos por el banco de alimentos de Bogotá

Abstract

Colombia enfrenta una inseguridad alimentaria que afecta al 25,5% de los hogares, así como un desperdicio anual cercano a 10 millones de toneladas de alimentos (Departamento Administrativo Nacional de Estadística, 2025a). En este contexto, el Banco de Alimentos de Bogotá redistribuye alimentos hacia poblaciones vulnerables mediante un modelo híbrido de donaciones y compras directas. La proporción de compras creció del 32 al 35 % entre 2023 y 2024, generando presiones financieras y operativas ante la ausencia de un sistema estructurado de gestión de inventarios. El presente estudio tiene como objetivo diseñar un modelo analítico de gestión de inventarios para los alimentos esenciales adquiridos por la organización, con el propósito de apoyar las decisiones de abastecimiento y fortalecer tanto la eficiencia logística como la sostenibilidad económica. La investigación se desarrolló bajo un enfoque mixto con predominio cuantitativo, modalidad de estudio de caso, con la información operativa recopilada mediante el modelo analítico y una encuesta estructurada aplicada a 26 colaboradores de las áreas de Abastecimiento y Logística. El modelo desarrollado en Python integra clasificación ABC-XYZ, pronóstico por suavizamiento exponencial, cálculo de parámetros de reposición y generación automática de KPIs. Los resultados muestran un WAPE agregado de compras (Weighted Absolute Percentage Error) cercano al 6% y un incremento del fill rate del 36 al 71%. Se concluye que la adopción de herramientas analíticas reduce simultáneamente la ocurrencia de faltantes y sobrestock, mejora la planificación del abastecimiento y amplía el impacto social de la organización.

Colombia faces food insecurity affecting 25.5% of households, as well as an annual waste of nearly 10 million tons of food (National Administrative Department of Statistics, 2025a). In this context, the Bogotá Food Bank redistributes food to vulnerable populations through a hybrid model of donations and direct purchases. The proportion of purchases increased from 32% to 35% between 2023 and 2024, generating financial and operational pressures due to the lack of a structured inventory management system. This study aims to design an analytical inventory management model for essential food items purchased by the organization, with the purpose of supporting procurement decisions and strengthening both logistical efficiency and economic sustainability. The research was conducted using a mixed-methods approach with a quantitative focus, employing a case study methodology. Operational data was collected through the analytical model and a structured survey administered to 26 employees in the Procurement and Logistics departments. The model developed in Python integrates ABC-XYZ classification, exponential smoothing forecasting, replenishment parameter calculation, and automatic KPI generation. The results show an aggregate WAPE (Weighted Absolute Percentage Error) of approximately 6% and an increase in fill rate from 36% to 71%. It is concluded that the adoption of analytical tools simultaneously reduces stockouts and overstocking, improves supply planning, and expands the organization's social impact.