Un enfoque de optimización para costos de inventario en modelos de inventario probabilísticos: Un caso de estudio

Autores/as

  • Alexander Pulido-Rojano Universidad Simón Bolívar
  • Andrea Pizarro-Rada Universidad Simón Bolívar
  • Miguel Padilla-Polanco Universidad Simón Bolívar
  • Milton Sánchez-Jiménez Universidad Simón Bolívar
  • Ladianys De-la-Rosa Universidad Simón Bolívar

Palabras clave:

Modelos de inventario probabilísticos, Demanda independiente, Stock de seguridad, Métodos de pronóstico, Costo total del inventario, Dispersión de la demanda

Resumen

Los inventarios representan la existencia de mercancías necesarias para las operaciones de ventas o fabricación en una empresa. Este documento presenta un enfoque de optimización para minimizar los costos de inventario en modelos de inventario probabilísticos de demanda independiente. El enfoque ha sido validado para establecer la política óptima de inventarios en una empresa que comercializa productos desechables, minimizando los costos mediante el uso de la desviación estándar de los datos históricos, la desviación media de los errores de pronóstico y la desviación media de los datos históricos.

 

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Biografía del autor/a

Alexander Pulido-Rojano, Universidad Simón Bolívar

Universidad Simón Bolívar, Departamento de Ingeniería Industrial

Andrea Pizarro-Rada, Universidad Simón Bolívar

Universidad Simón Bolívar, Departamento de Ingeniería Industrial

Miguel Padilla-Polanco, Universidad Simón Bolívar

Universidad Simón Bolívar, Departamento de Ingeniería Industrial

Milton Sánchez-Jiménez, Universidad Simón Bolívar

Universidad Simón Bolívar, Departamento de Ingeniería Industrial

Ladianys De-la-Rosa, Universidad Simón Bolívar

Universidad Simón Bolívar, Departamento de Ingeniería Industrial

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Publicado

2024-12-20

Cómo citar

[1]
A. Pulido-Rojano, A. Pizarro-Rada, M. Padilla-Polanco, M. Sánchez-Jiménez, y L. De-la-Rosa, «Un enfoque de optimización para costos de inventario en modelos de inventario probabilísticos: Un caso de estudio», Ingeniare, Rev. chil. ing., vol. 28, n.º 3, dic. 2024.

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