| Revista: | Ingeniería y desarrollo |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000411094 |
| ISSN: | 0122-3461 |
| Autores: | Marisol Valencia Cárdenas Juan Carlos Correa Morales1 Francisco Javier Díaz Serna2 Sebastián Ramírez Agudelo |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional de Colombia, Escuela de Estadística, Medellín, Antioquia. Colombia 2Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Minas, Medellín, Antioquia. Colombia |
| Año: | 2014 |
| Periodo: | Jul-Dic |
| Volumen: | 32 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 179-199 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | Las prácticas para el manejo óptimo de inventarios son una necesidad en las cadenas de abastecimiento, en especial para productos industriales terminados. Un aporte al mejoramiento de esta cadena logística consiste en encontrar modelos eficientes para el pronóstico de la demanda de estos productos y que a su vez permitan minimizar los costos del manejo de los inventarios; aspectos que se dificultan cuando hay presencia de pocos datos históricos. La propuesta de este trabajo consiste en aplicar varias técnicas bayesianas con un método de optimización, comparando su eficiencia mediante el indicador MAPE para el pronóstico de la demanda, en casos de pocos datos. Los resultados indican que la técnica de pronóstico del valor esperado con retardo de orden 1 en los parámetros, usando la metaheurística Tabú, es la que muestra mejor acierto en el pronóstico |
| Resumen en inglés | Practices for optimal inventory management are a need at supply chains, especially for finished industrial products. A contribution to this logistic chain consists in finding efficient forecast of products demand, which permits to minimize cost inventory management, aspects that are more difficult in the presence of few historical data. This work proposal consists in the application of various Bayesian techniques with an optimization method, comparing its efficiency with MAPE indicator for demand forecasting, with few historical data. Results indicate that the expected value technique with an order 1 delay in the parameters, using Tabu metaheuristic shows the best accuracy in the forecast |
| Disciplinas: | Ingeniería |
| Palabras clave: | Ingeniería industrial, Control de inventarios, Cadena de suministro, Optimización, Modelos de pronóstico, Estadistica bayesiana |
| Keyword: | Engineering, Industrial engineering, Inventories control, Supply chain, Optimization, Forecast models, Bayesian statistics |
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