Un modelo probabilístico de inventarios por demanda independiente mediante el uso de GRASP

  • Jaime Carrasco-Machado Universidad de Guayaquil
  • Antony Macías Ramos Universidad de Guayaquil
  • Ronald Morales-Muñoz Universidad de Guayaquil
Palabras clave: Algoritmo GRASP, Simulación Montecarlo, Gestión de inventario, Demanda, Metaheurístico

Resumen

El objetivo de este estudio es minimizar el gasto de pedido innecesario que realiza la pañalera “La mejor pañalera”, debido a la poca demanda que tienen ciertos productos. Esta problemática surge debido a que los dueños tienen una incorrecta percepción sobre la demanda de los productos, realizando pedidos de forma empírica provocando que exista excedentes de estos en el establecimiento y por consiguiente se producen perdidas monetarias. Para llevar a cabo el objetivo de este estudio, se implementará una metodología que implica la aplicación del algoritmo Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) y Simulación de Montecarlo, la cual permitirá estimar cómo se comportará la demanda de los productos en el año 2020 tomando los datos históricos del negocio del año 2017, 2018, 2019, generando el segundo semestre del año 2019 con la simulación de Montecarlo. Obteniendo como resultado que la simulación y los métodos metaheurísticos dan valores cercanos a la realidad, resultado se obtuvo un 19.33% de reducción en gastos para 1 producto.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Citas

Causado Rodríguez, E. (2015). Modelo de inventarios para control económico de pedidos en empresa comercializadora de alimentos. Revista Ingenierías Universidad de Medellín, 14(27), 163–178. https://doi.org/10.22395/rium.v14n27a10

Cevallos-Torres, L., & Botto-Tobar, M. (2019a). 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 (pp. 123–132). Springer.

Cevallos-Torres, L., & Botto-Tobar, M. (2019b). Problem-Based Learning: A Didactic Strategy in the Teaching of System Simulation (Vol. 824). Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-13393-1

Claro, M. (2014). Simulart.

Lizarazo Sayas, J. E., Pérez Quintero, E. J., & Villabona Gómez. (2017). APLICACIÓN DE TEORÍAS DE INVENTARIOS: MODELO DE SUMINISTRO DE MEDICAMENTOS PARA "LA CAJA DE PREVISIÓN DE LA UNIVERSIDAD DE. Universidad de Cartagena.

Mayes, T. R., & Shank, T. M. (2009). Análisis financiero con microsoft Excel.

Mora, W., & Espinoza B., J. L. (2005). Programación Visual Basic (VBA) para Excel y Análisis Numérico. Retrieved from https://tecdigital.tec.ac.cr/revistamatematica/cursos-linea/NUMERICO/excel/VBAExcel-MNumericos.pdf

Morocho, R. (2015). La gestión del control de los inventarios y su incidencia en la rentabilidad de la empresa. TESIS DE UNIDAD ACADÉMICA DE CIENCIAS EMPRESARIALES CPA.

Ortega, A. E. R., Pomar, L. A., & Peña, J. P. (2007). Diseño metodológico para la ubicación de ambulancias del sector de atención prehospitalaria en bogotá d.c.1 | Revista Ingeniería Industrial.

Resende, M. G. C., & González, J. L. (2003). GRASP: greedy randomized adaptive search procedures. In Search methodologies. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial.

Valencia Cárdenas, M., González L., D., & Cardona R., J. E. (2014). Metodología de un modelo de optimización para el pronóstico y manejo de inventarios usando el metaheurístico Tabú. Revista Ingeniería. https://doi.org/10.15517/ring.v24i1.13771

Publicado
2020-03-22
Cómo citar
Carrasco-Machado, J., Macías Ramos, A., & Morales-Muñoz, R. (2020). Un modelo probabilístico de inventarios por demanda independiente mediante el uso de GRASP. Ecuadorian Journal of Science, Research and Innovation, 4(1), 26-31. https://doi.org/10.26911/issn.2602-8077vol4iss1.2020pp26-31p
Sección
Artículo de investigación
Share |