Abstract

La 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.

Details

Title
Modelo de inventario multi-producto, con pronósticos de demanda y optimización Bayesiana
Author
Marisol Valencia Cárdenas; Díaz Serna, Francisco Javier; Correa Morales, Juan Carlos
Pages
235-243
Section
Artículos
Publication year
2016
Publication date
2016
Publisher
Universidad Nacional de Colombia
ISSN
00127353
e-ISSN
23462183
Source type
Scholarly Journal
Language of publication
English
ProQuest document ID
1837591655
Copyright
Copyright Universidad Nacional de Colombia 2016