Marco de trabajo para la gestión de inventarios de repuestos en una empresa de montacargas basado en técnicas de aprendizaje automático, simulación y optimización

Descripción del Articulo

Los inventario de partes de repuestos se caracterizan por albergar un gran volumen de productos con características distintas y poseer una demanda intermitente y altamente variable, lo cual hace que la tarea de realizar un planeamiento adecuado a través de métodos tradicionales sea imposible. Se pro...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Cuya Nizama, Eduardo Andre
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Pontificia Universidad Católica del Perú
Repositorio:PUCP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/187434
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12404/23679
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Inventarios--Mejoramiento
Control de procesos--Diagnóstico
Control de procesos--Mejoramiento
Estadística bayesiana
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
Descripción
Sumario:Los inventario de partes de repuestos se caracterizan por albergar un gran volumen de productos con características distintas y poseer una demanda intermitente y altamente variable, lo cual hace que la tarea de realizar un planeamiento adecuado a través de métodos tradicionales sea imposible. Se propone un marco de trabajo basado en técnicas de clasificación, pronostico, simulación y optimización como propuesta para encontrar la política óptima para la gestión cada producto y de esa manera reducir los costos derivados de esta. Este documento estudia la situación actual de una empresa de venta y alquiler de montacargas peruana que atraviesa por esta problemática y detalla el procedimiento y técnicas de modelamiento matemática que se deben aplicar en cada etapa para poder implementar el marco de trabajo. Para la etapa de clasificación, se sustenta el uso de un nuevo sistema de clasificación alfa-omega de 5 categorías. En la etapa de pronóstico, se propone el uso de métodos basados en Inferencia Bayesiana. En la etapa de simulación, se hace uso del método de Montecarlo para recrear las diversas políticas posibles para cada producto. En la etapa de optimización, se hace uso de Optimización Bayesiana para encontrar los parámetros de dichas políticas tales que maximizan la utilidad. Para finalizar, se evalúan los requisitos y beneficios económicos que conlleva la implementación de este marco de trabajo. Se concluye que el marco de trabajo propuesto puede llegar a generar ahorros significativos para la empresa; sin embargo, para lograr el éxito en su implementación es necesario de una cultura organizacional que permita la sinergia entre las áreas involucradas.
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