Variant of the mathematical economic order quantity inventory model (CEP) considering seasonality demand

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This research develops a mathematical model, a variant of the Economic Order Quantity (CEP) model based on historical demand information for products with a seasonal trend. The purpose is to calculate parameters of time and size of orders, so that these forecasts reduce costs and satisfy the estimat...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Vicencio Checco, Gerald Antony, Bejarano Luján, Dagnith Liz, Paredes Quiroz, Luis Ricardo
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Nacional Autónoma de Tayacaja Daniel Hernández Morillo
Repositorio:Revista de investigación científica y tecnológica Llamkasun
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:ojs2.llamkasun.unat.edu.pe:article/118
Enlace del recurso:https://llamkasun.unat.edu.pe/index.php/revista/article/view/118
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Demanda estacional
modelo de inventario
cantidad económica de pedido
pronósticos de demanda
Seasonal demand
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spelling Variant of the mathematical economic order quantity inventory model (CEP) considering seasonality demandVariante del modelo matemático de inventario de cantidad económica de pedido (CEP) considerando estacionalidad de demandaVicencio Checco, Gerald AntonyBejarano Luján, Dagnith LizParedes Quiroz, Luis RicardoDemanda estacionalmodelo de inventariocantidad económica de pedidopronósticos de demandaSeasonal demandinventory modeleconomic order quantitydemand forecastsThis research develops a mathematical model, a variant of the Economic Order Quantity (CEP) model based on historical demand information for products with a seasonal trend. The purpose is to calculate parameters of time and size of orders, so that these forecasts reduce costs and satisfy the estimated demand without entailing unnecessary expenses. The proposed model initially designs orders based on the forecast of future demand based on historical demand information with a seasonal trend (smoothed using the method of seasonal multipliers), then the forecast periods are grouped favorably (based on demand peaks), establishes logistical constants and analyzes the requirements in each group using restrictions that allow the volume of orders to be evaluated iteratively; Four analysis tests were carried out in different scenarios, redefining the logic of the restrictions. The results presented a mathematical model that is developed through iteration processes based on the established restrictions, concluding that with the developed model it is possible to determine the volume and the optimal periods to make these orders based on the seasonality of the demand.La presente investigación desarrolló un modelo matemático, variante del modelo de Cantidad Económica de Pedido (CEP) en función de información histórica de demanda con tendencia estacional. El objetivo fue calcular parámetros de tiempo y tamaño de pedidos, de modo que estos pronósticos reduzcan costos y satisfagan la demanda estimada sin conllevar gastos innecesarios. El modelo propuesto diseña pedidos inicialmente en base al pronóstico de demanda futura a partir de información de demanda histórica con tendencia estacional (suavizada, utilizando el método de multiplicadores estacionales), posteriormente agrupa favorablemente los periodos pronosticados (en función de los picos de demanda), establece constantes logísticas y analiza los requerimientos en cada grupo recurriendo a restricciones que permiten evaluar el volumen de pedidos de modo iterativo. Se realizaron cuatro pruebas de análisis en diversos escenarios redefiniendo la lógica de las restricciones. Los resultados presentaron un modelo matemático que se desarrolló mediante procesos de iteración a partir de las restricciones establecidas, concluyendo que con el modelo desarrollado es posible determinar el volumen y los periodos óptimos para realizar estos pedidos en función de la estacionalidad de la demanda. Siendo el modelo desarrollado una oportunidad de investigación y desarrollo para la industria.Llamkasun2023-06-28info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtículo revisado por paresapplication/pdftext/htmlhttps://llamkasun.unat.edu.pe/index.php/revista/article/view/118Llamkasun; Vol. 4 No. 1 (2023): Llamkasun (January - June); 40 - 46Llamkasun; Vol. 4 Núm. 1 (2023): Llamkasun (Enero - Junio); 40 - 46Llamkasun; Vol. 4 N.º 1 (2023): Llamkasun (Enero - Junio); 40 - 462709-227510.47797/llamkasun.v4i1reponame:Revista de investigación científica y tecnológica Llamkasuninstname:Universidad Nacional Autónoma de Tayacaja Daniel Hernández Morilloinstacron:UNATspahttps://llamkasun.unat.edu.pe/index.php/revista/article/view/118/165https://llamkasun.unat.edu.pe/index.php/revista/article/view/118/166Derechos de autor 2023 Gerald Antony Vicencio Checco, Dagnith Liz Bejarano Luján, Luis Ricardo Paredes Quirozhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs2.llamkasun.unat.edu.pe:article/1182023-07-27T16:09:52Z
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