Application of the Monte Carlo-Diffuse model for the correct Manage-ment of Inventories in SMEs

  • Héctor Lara-Gavilánez Universidad de Guayaquil
  • Irma Naranjo-Peña Universidad de Guayaquil
  • Carlos Banguera-Díaz Universidad de Guayaquil
Keywords: Inventory management, Fuzzy logic, Montecarlo simulation, Cost per shortage, Independent demand

Abstract

For companies, having control of the merchandise they own is very useful since it allows them to have good management of costs and this leads to improved profitability for the business. For this reason, many companies, worldwide, have taken different measures for the correct planning of their inventories. For SMEs, having access to software that helps them in inventory management is very expensive, for this reason, this article seeks to provide a solution to this problem at a low cost. The current study is based on the investigation of the Montecarlo Diffuse technique for probabilistic inventory models with independent demand, for this investigation the analysis of a series of documents referring to inventory management, inventory models have been taken into consideration, fuzzy logic, and simulation in inventories.

Downloads

Download data is not yet available.

Metrics

Metrics Loading ...

References

Abbou, R., & Loiseau, J. (2015). Effects of inventory control on bullwhip in logistic systems under demand and lead time uncertainties. ScienceDirect, 266-271.

Arango, M. D., Urán, C. A., & Pérez, G. (2008). Aplicación de lógica difusa a las cadenas de suministro. Redalyc, 117-126.

Arango, M., Adarme, W., & Zapata, J. A. (2010). Gestión ca-dena de abastecimiento-logística con indicadores bajo incertidumbre, caso aplicado sector panificador Palmira. Dialnet, 97-115.

Bernes, P. (2015). Técnicas de almacén. España: Editex.

Cano Olivos, P., Orue Carrasco, F., Martínez Flores, J., Mayett Moreno, Y., & López Nava, G. (2015). Modelo de gestión lo-gística para pequeñas y medianas empresas de México. ScienceDirect, 181-203.

Castellanos Ramirez, A. (2015). Logística Comercial Interna-cional. Barranquilla: Editorial Universidad del Norte.

Chacón, N. (16 de mayo de 2015). ¿Cómo calculo el inven-taio incial y final? Obtenido de Gerencia Retail: https://www.gerenciaretail.com/2015/05/16/como-calculo-el-inventario-inicial-y-final/

Contreras Juárez, A., Atziry Zuñiga, C., Martínez Flores, J., & Sánchez Partida, D. (2016). Análisis de series de tiempo en el pronóstico de la demanda de almacenamiento de pro-ductos perecederos. Elsevier, 387-396.

Díaz, C., Aguilera, A., & Guillen, N. (2014). Lógica difusa vs. modelo de regresión múltiple para la selección de perso-nal. Scielo, 547-559.

Escobar, J., Linfati, R., & Jaimes, W. (2017). Gestión de inven-tarios para distribuidores de productos perecederos. Inge-nieria y desarrollo Universidad del Norte, 210-239.

Iglesias López, A. (06 de marzo de 2014). Demanda indepen-dienre/Demanda dependiente. Obtenido de Logispyme: https://logispyme.wordpress.com/2014/03/06/demanda-independiente-demanda-dependiente/

Izar Landeta, J., Yuzunza Cortés, C., & Guarneros García, O. (2016). Variabilidad de la demanda del tiempo de entre-ga, existencias de seguridad y costo del inventario. Scien-ceDirect, 499-513.

Izar Landeta, J., Yuzunza Cortés, C., & Zermeño Pérez, E. (2015). Cálculo del punto de reorden cuando el tiempo de entreha y la demanda están correlacionados. ScienceDi-rect, 864-873.

León, E., & Cañas, F. (2014). Modelos de simulacion en la EscueLa de Administración de Negocios, UCR. Redalyc, 86-98.

Mula Bru, J., Poler Escoto, R., & García Sabater, J. (2004). Apli-caciones de la teoría de los conjuntos difusos en la planifi-cacion de la produccion. Redalyc, 101-110.

Palacios, C. (01 de Septiembre de 2015). Metodo Montecarlo. Obtenido de Universidad Autonoma de Madrid: https://www.uam.es/personal_pdi/ciencias/carlosp/html/pid/montecarlo.html

Perez Vergara , I., Cifuentes Laguna, A., Vasquez Garcia, C., & Ocampo, D. (2013). Un modelo de gestion de inventarios para una empresa de productos alimenticios. Scielo, 227-236.

Rios, F., Martinez, A., Palomo, T., Caceres, S., & Diaz, M. (2008). Inventarios probabilísticos con demanda independiente de revisión continua. Scielo, 251-258.

Rodriguez, B., Hernandez, D., & Jimenez, M. (01 de Junio de 2013). Departamento de Análisis Matemático. Obtenido de Universidad La Laguna: https://campusvirtual.ull.es/ocw/pluginfile.php/6115/mod_resource/content/1/tema9/ME9-muestreo.pdf

Zadeh, L. (1965). Conjuntos difusos. California: Departamen-to de ingenieria electrica Universidad de California.
Published
2020-09-30
Stats
Abstract 55
PDF (Español (España)) 29
How to Cite
Lara-Gavilánez, H., Naranjo-Peña, I., & Banguera-Díaz, C. (2020). Application of the Monte Carlo-Diffuse model for the correct Manage-ment of Inventories in SMEs. Ecuadorian Science Journal, 4(2), 80-88. https://doi.org/10.46480/esj.4.2.84
Section
Research Paper
Share |