Modelo de Simulación de Inventario basado en Algoritmo Optimización por Enjambre de Partículas (PSO) para minimizar costos por venta de productos perecederos

  • David Borbor-Murillo Estudiante
  • Geomayra Fajardo Jácome Universidad de Guayaquil
  • Lucrecia Sánchez-Holguín Estudiante
  • Lorenzo Cevallos-Torres Docente
Palabras clave: Predicción de ventas, Metaheurísticos, Algoritmo PSO, Costo de ventas, Inventario

Resumen

El presente estudio tiene como objetivo minimizar el costo de ventas del negocio “Fruta Bar”, debido a los altos índices de pérdidas económicas por el desecho de materia prima dada su caducidad. Esta problemática surge a partir del manejo empírico que se le da al inventario, solicitando reabastecimiento cada determinado periodo de tiempo, pero sin prever la variación que podría surgir en el proceso de ventas, logrando así un excedente de materia prima que, al no ser utilizada durante su tiempo de vida, deberá ser desechada. Para cumplir la finalidad del estudio se desarrolla un modelo cuya implementación incluye el uso del Algoritmo PSO (Optimización por Enjambre de Partículas), dicho modelo simula la demanda de productos del 2020 tomando como referencia el volumen de ventas de los años 2017 al 2019. Los resultados reflejan la minimización de aproximadamente el 20% de los costos de ventas, además demuestran que los métodos metaheurísticos como el Algoritmo PSO, imitan comportamientos observados en la vida real y que, por estar relacionados a la Inteligencia Artificial, ofrecen una visión de lo que podría suceder a futuro.

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Citas

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Publicado
2020-03-22
Cómo citar
Borbor-Murillo, D., Fajardo Jácome, G., Sánchez-Holguín, L., & Cevallos-Torres, L. (2020). Modelo de Simulación de Inventario basado en Algoritmo Optimización por Enjambre de Partículas (PSO) para minimizar costos por venta de productos perecederos. Ecuadorian Journal of Science, Research and Innovation, 4(1), 33-40. https://doi.org/10.26911/issn.2602-8077vol4iss1.2020pp33-40p
Sección
Artículo de investigación
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