Modelo de simulación para la optimización del inventario de una distribuidora, basado en Simulación Monte Carlo y Algoritmo Metaheurístico Genético

  • Katherine Chicaiza Moncayo Universidad de Guayaquil
  • Alex Gomez Sanchez Universidad de Guayaquil
  • Peter Ruiz Anton Universidad de Guayaquil
  • Lorenzo Cevallos-Torres Universidad de Guayaquil
Palabras clave: Minimizar costos, Algortimo Metaheurístico Genético, Simulación Monte Carlo, Gestión de Inventarios

Resumen

La presente investigación tiene como objetivo minimizar los costos de ventas de una distribuidora, debido a que, al no llevar un correcto control de inventario, al final de cada periodo mensual quedan demasiados productos en stock almacenados en bodega que se convierten en grandes pérdidas de dinero. Para la realización de este estudio, se tiene un histórico de datos reales que va desde todo el año 2017 hasta junio del 2019, posteriormente desde el mes de julio hasta diciembre del 2019 se simularon las compras y ventas diarias de los productos mediante un Modelo de Simulación Monte Carlo, completando así la muestra necesaria para la generación de los resultados estimados en el año 2020 utilizando el modelo basado en el Algoritmo Metaheurístico Genético. Los resultados obtenidos mediante el Algoritmo Metaheurístico, Modelo de Simulación Monte Carlo, y Función Objetivo de minimización de costos que representan aproximadamente un 10% en comparación a los costos de periodos anteriores.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Citas

Arias, S.; Londoño, M.: Algoritmos Genéticos: Una solución alternativa para optimizar el modelo de inventario (Q,r), Medellín. Accedido en 2009.

Montenegro, L.: Diseño e implementación de un sistema de inventarios, aplicando simulación Monte Carlo, en una empresa de servicios petroleros. Quito, Ecuador. Accedido en febrero del 2011.

Izar J.; Ynzunza: «Método Híbrido de Inventario con Tiempo de Entrega Aleatorio,» Conciencia Tecnológica, nº 48, pp. 12-16, 2014.

Azofeifa y Carlos E.: «Aplicaión de la simulación Monte Carlo en el cálculo de riesgo usando Excel.,» Tecnología en Marcha, vol. 17, nº 1, p. 13.

Guamantica, V.: “Diseño del modelo de cantidad económica de pedido (EOQ) del inventario de la empresa general motors del Ecuador”. Quito. Accedido en 2013.

Cevallos-Torres, Lorenzo, & Botto-Tobar, Miguel, "Case Study: Probabilistic Estimates in the Application of Inventory Models for Perishable Products in SMEs," in Problem-Based Learning: A Didactic Strategy in the Teaching of System Simulation, Guayaquil, Springer, 2019, p. 144.

Causado, E.: Modelo de inventarios para control económico de pedidos en empresa comercializadora de alimentos. Medellín. Accedido en 2015.

González, J..: Introducción del Factor Humano al Análisis de Riesgo. Barcelona, España. Accedido en 2015.

Tamborero, J., Cejalvo, A.: NTP 418: Fiabilidad: la distribución lognormal. España. Accedido en 1999.

Gestal, M., River, D., Rabuñal, J., Dorado, J.: Introducción a los Algoritmos Genéticos y la Programación Genética. Coruña, 2010.

Cuesta, Y.: Solver en Excel. Accedido el 17 de febrero del 2017.

Z. Michalewicz, Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs. Springer Verlag, 1996.

T. Back, D.B. Fogel, Z. Michalewicz, Handbook of Evolutionary Computation, Institute of Physics Publishers, 1997.

A.E. Eiben, J.E. Smith. Introduction to Evolutionary Computing. Springer, 2003.

Cevallos-Torres, Lorenzo, & Miguel Botto-Tobar. Problem-Based Learning: A Didactic Strategy in the Teaching of System Simulation. Vol. 824. Springer, 2019.

Cevallos-Torres, Lorenzo, & Botto-Tobar, Miguel, "The System Simulation and Their Learning Processes," in Problem-Based Learning: A Didactic Strategy in the Teaching, Guayaquil, Springer, 2019, p. 144.

Cevallos-Torres, Lorenzo, & Botto-Tobar, Miguel, "Monte Carlo Simulation Method," in Problem-Based Learning: A Didactic Strategy in the Teaching of System Simulation, Guayaquil, Springer, 2019, p. 144.

Cevallos-Torres, Lorenzo, & Botto-Tobar, Miguel, "Case Study: Logistical Behavior in the Use of Urban Transport Using the Monte Carlo Simulation Method," in Problem-Based Learning: A Didactic Strategy in the Teaching of System Simulation, Guayaquil, Springer, 2019, p. 144.

Cevallos-Torres, Lorenzo, & Miguel Botto-Tobar. "Case Study: Project-based learning to evaluate probability distributions in medical area." Problem-Based Learning: A Didactic Strategy in the Teaching of System Simulation. Springer, Cham, 2019. 111-122.

Publicado
2019-09-06
Cómo citar
Chicaiza Moncayo, K., Gomez Sanchez, A., Ruiz Anton, P., & Cevallos-Torres, L. (2019). Modelo de simulación para la optimización del inventario de una distribuidora, basado en Simulación Monte Carlo y Algoritmo Metaheurístico Genético. Ecuadorian Science, 3(2), 33-38. https://doi.org/10.26911/issn.2602-8077vol3iss2.2019pp33-38p
Sección
Artículo de investigación
Share |