Predictive model adjusted to the milling process and the effect on economic profitability simulated with Montecarlo, a rice processing company [Modelo predictivo ajustado al proceso de molienda y el efecto en la rentabilidad económica simulado con Montecarlo, una empresa procesadora de arroz]

Abstract

The main objective of this research was to show the predictive model implementation effects adjusted to grinding process on the economic profitability of a rice milling company. In first instance, quality and production area database was used to model a multiple regression equation, using the “Step by Step” technique in Minitab 19, resulting in: Actual Performance = 0.001 + 0.9317Hest Analysis - 0.000339 Processed Sacks; Predictive R2 = 95.81% and PRESS = 47.5168; concluding that the model fits the process, it is significant and has good predictive capacity. The regression equation was then simulated with Monte Carlo by analyzing probabilities and ranges in MS-Excel, earning operational revenue amounting to S/. 3,263,787.74 corresponding to an improvement of 3.94% compared to 2019, thus improving the company's economic profitability to 9.34% in Net Profit Margin and 15.92% in the ROA. Finally, the financial analysis of the project was carried out obtaining a Financial VAN of S/. 284,307.56, a Financial TIR of 133% and a Profit-Cost of S/.1.10, so the investment proposal is viable for the company.

El objetivo principal de la investigación fue demostrar el efecto de la implementación de un modelo predictivo ajustado al proceso de molienda en la rentabilidad económica de una empresa molinera de arroz, utilizando datos de las áreas de calidad y producción para modelar una ecuación de regresión múltiple, con la técnica Paso a Paso en Minitab 19, obteniendo los siguientes indicadores: R2 predictivo = 95.81% y PRESS = 47.5168, explicando que dicha ecuación se ajusta al proceso de molienda, es significativo y posee alta capacidad predictiva. Por consiguiente, la ecuación fue simulada con Montecarlo mediante el análisis de probabilidades y rangos en MS-Excel, obteniendo ingresos operacionales ascendentes a S/. 3,263,787.74 correspondiente a una mejora del 3.94% con respecto al 2019, además la rentabilidad económica de la empresa mejoró a un 9.34% en Margen de Utilidad Neta y un 15.92% en el ROA. Finalmente, se realizó el análisis financiero del proyecto obteniendo un VAN Financiero de S/. 284,307.56, un TIR Financiero de 133% y un Beneficio-Costo de S/.1.10, por lo que la propuesta de inversión es viable para la empresa.