Mostrar el registro sencillo del documento

dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.contributor.authorValencia Cárdenas, Marisol
dc.contributor.authorDíaz Serna, Francisco Javier
dc.contributor.authorCorrea Morales, Juan Carlos
dc.date.accessioned2019-07-02T18:28:37Z
dc.date.available2019-07-02T18:28:37Z
dc.date.issued2016-07-01
dc.identifier.issnISSN: 2346-2183
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/60506
dc.description.abstractLa complejidad de las cadenas de suministro exige mejores métodos para programar los inventarios de una empresa. En este trabajo se presenta una comparación entre modelos de pronósticos de demanda de múltiples productos, eligiendo el mejor entre: ARIMA, Suavización exponencial, Regresión Lineal Bayesiana y un Modelo Lineal Dinámico Bayesiano. Para ello, primero se realiza una simulación de casos donde no hay una Distribución Normal en las series de tiempo, segundo, se estiman las predicciones de ventas de tres productos de una estación de servicios de gasolina con los cuatro modelos, encontrando los mejores resultados para la Regresión Lineal Bayesiana. Seguido a esto, se presenta la optimización de un Modelo de Inventarios Multi-Producto. Para definir la política de pedidos, inventarios, costos y ganancias, se utiliza una búsqueda bayesiana, que integra elementos de búsqueda Tabú para mejorar la solución. Dicha Optimización del Modelo de Inventarios se aplica a un caso de una estación de combustibles en Colombia.
dc.description.abstractThe complexity of supply chains requires advanced methods to schedule companies’ inventories. This paper presents a comparison of model forecasts of demand for multiple products, choosing the best among the following: autoregressive integrated moving average (ARIMA), exponential smoothing (ES), a Bayesian regression model (BRM), and a Bayesian dynamic linear model (BDLM). To this end, cases in which the time series is normally distributed are first simulated. Second, sales predictions for three products of a gas service station are estimated using the four models, revealing the BRM to be the best model. Subsequently, the multi-product inventory model is optimized. To define the policies for ordering, inventory, costs, and profits, a Bayesian search integrating elements of a Tabu search is used to improve the solution. This inventory model optimization process is then applied to the case of a gas service station in Colombia.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombia (Sede Medellín). Facultad de Minas.
dc.relationhttps://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/51310
dc.relation.ispartofUniversidad Nacional de Colombia Revistas electrónicas UN Dyna
dc.relation.ispartofDyna
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.subject.ddc62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
dc.titleModelo de inventario multi-producto, con pronósticos de demanda y optimización Bayesiana
dc.typeArtículo de revista
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/article
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.identifier.eprintshttp://bdigital.unal.edu.co/58838/
dc.relation.referencesValencia Cárdenas, Marisol and Díaz Serna, Francisco Javier and Correa Morales, Juan Carlos (2016) Modelo de inventario multi-producto, con pronósticos de demanda y optimización Bayesiana. DYNA, 83 (198). pp. 235-243. ISSN 2346-2183
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposalDynamic Linear Models
dc.subject.proposalInventory Models
dc.subject.proposalForecasts
dc.subject.proposalBayesian Statistics
dc.subject.proposalModelos Dinámicos Lineales
dc.subject.proposalModelos de Inventarios
dc.subject.proposalPronósticos
dc.subject.proposalEstadística Bayesiana
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.contentText
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/ART
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


Archivos en el documento

Thumbnail

Este documento aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del documento

Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalEsta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento-NoComercial 4.0.Este documento ha sido depositado por parte de el(los) autor(es) bajo la siguiente constancia de depósito