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...
Autor: | |
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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 |
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Carbajal López, EduardoCuya Nizama, Eduardo Andre2022-11-03T02:35:43Z2022-11-03T02:35:43Z20222022-11-02http://hdl.handle.net/20.500.12404/23679Los 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.spaPontificia Universidad Católica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/Inventarios--MejoramientoControl de procesos--DiagnósticoControl de procesos--MejoramientoEstadística bayesianahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04Marco de trabajo para la gestión de inventarios de repuestos en una empresa de montacargas basado en técnicas de aprendizaje automático, simulación y optimizacióninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTesis de licenciaturareponame:PUCP-Institucionalinstname:Pontificia Universidad Católica del Perúinstacron:PUCPIngeniero IndustrialTítulo ProfesionalPontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e IngenieríaIngeniería Industrial41887977https://orcid.org/0000-0002-0298-543571702160722026Rojas Polo, Jonatan EdwardCarbajal Lopez, EduardoSilva Alarco, Lucianohttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis20.500.14657/187434oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/1874342024-07-08 09:38:34.91http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessmetadata.onlyhttps://repositorio.pucp.edu.peRepositorio Institucional de la PUCPrepositorio@pucp.pe |
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