Impacto del enfoque bayesiano en la gestión de la demanda de cadenas de abastecimiento para el consumo de productos dinámicos

Descripción del Articulo

Determina en qué medida el enfoque bayesiano impacta en la gestión de la demanda de una cadena de abastecimiento de productos dinámicos. La metodología utilizada fue del tipo cuasi experimental con pre y post prueba y un grupo de control. El tamaño de la muestra fue de 93 productos, de una población...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Taquía Gutiérrez, José Antonio
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/20413
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Gestión de la cadena de suministro
Empresas - Perú
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description Determina en qué medida el enfoque bayesiano impacta en la gestión de la demanda de una cadena de abastecimiento de productos dinámicos. La metodología utilizada fue del tipo cuasi experimental con pre y post prueba y un grupo de control. El tamaño de la muestra fue de 93 productos, de una población de 120 productos que pertenecían a dos categorías: salsas clásicas y salsas gourmet. El estudio presente logra medir el incremento en la gestión de la demanda consiguiendo con el enfoque bayesiano una mejora de 10% en la exactitud del estimado. Asimismo, logra reducir el inventario de cobertura de 2 a 1.2 meses y la discrepancia entre los valores de la estimación bayesiana con el método tradicional se logró alcanzar un 5% de error en la variación. La principal limitación del estudio fue su aplicación a un solo caso de empresa. Para lograr este resultado, se diseñaron herramientas utilizando lenguaje de programación R y Python y librerías para el muestreo aleatorio de la distribución a priori de los productos para obtener valores posteriores.
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El estudio presente logra medir el incremento en la gestión de la demanda consiguiendo con el enfoque bayesiano una mejora de 10% en la exactitud del estimado. Asimismo, logra reducir el inventario de cobertura de 2 a 1.2 meses y la discrepancia entre los valores de la estimación bayesiana con el método tradicional se logró alcanzar un 5% de error en la variación. La principal limitación del estudio fue su aplicación a un solo caso de empresa. 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