Modelos prob inv

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PRESENTADO POR:
PAULA ANDREA WILCHES MOLINA
CODIGO 88110465259

Modelos Probabilísticos de Inventarios

ABSTRACT

In this research we review probabilistic inventory models based on the marginal analysis as the theoretical basis of the existing probabilistic models. It generalizes the probabilistic models from known distributions to obtain significant results and solution algorithmsthat are easy to apply to estimate the efficient lot.
In an introductory we illustrate the solution of examples of probabilistic dynamic demand inventories and inventories generated by Markov chains.
We develop a methodology for estimating the efficient lot (q) based on the theory of statistical inference, and illustrate of inventories solution of two products independently.

KeywordsStatistics, chain, inventory and probability model.

BIBLIOGRAFIA

www.chapingo.mx/dicifo/tesislic/2009/pascual_pascual_miguel_2009.pdf
ENSAYO
“MODELOS PROBABILISTICOS DE INVENTARIOS”

INTRODUCCION
Los inventarios tienen como objetivo básico especificar cuándo se deben ordenar los artículos y cuál debe ser el volumen de la orden. Un inventario se refiere a la cantidad de existencias de un bien orecurso cualquiera,y según dice Nahmias (2007) el sistema de inventarios es el conjunto de políticas y controles que regulan los niveles de inventario y determinan los niveles de inventario que se deben mantener. Por otra parte según Ballou (2004)los inventarios son considerados como acumulaciones de materias primas, provisiones, componentes, trabajo en proceso, y productos terminados que aparecenen numerosos puntos a lo largo de la cadena de producción y de logística de una empresa.
Los inventarios por lo general presentan una demanda probabilística. Y el hecho de mantener un nivel de inventario genera costos, esto se debe tener en cuenta al tomar alguna decisión. Los costos que pueden ser generados y han de ser tomados en cuenta ante alguna decisión pueden ser:
1. Costos de ordenar ofabricar,
2. Costos de mantener o almacenar,
3. Costos de penalización por faltantes o demanda insatisfecha,
Otros costos relevantes:
4. Los ingresos,
5. Los costos de recuperación o salvamento y
6. Las tasas de descuento.

En esta investigación se generalizan los modelos probabilísticos ya existentes de inventarios de un solo periodo que tienen como fundamento teórico el análisismarginal. Las funciones de distribuciones que se generalizan partiendo de la teoría son: la binomial, Poisson, geométrica, uniforme, normal, gamma, exponencial y la weibull. Los resultados generalizados con las funciones de distribución son tan importantes y fáciles de aplicar para la estimación del lote económico ( q ) que está en función del costo y el punto de reorden óptimo.
Son precisamente estoslos resultados que se pueden aplicar a ciertos inventarios probabilísticos que presenten un comportamiento de cualquiera de las distribuciones mencionadas anteriormente.
Se lleva a cabo la eaplicacion por medio de la elaboración de algoritmos de solución, es decir, pasos para resolver un problema de aplicación; y el algoritmo se aplica de forma iterativa para llegar a una solución óptima.
Losinventarios probabilísticos se complementan con una introducción a inventarios
dinámicos probabilísticos y los inventarios con procesos estocásticos, en particular con
cadenas de Markov que dan solución a ciertos inventarios que presentan un comportamiento discreto y que siguen cierto proceso, asi como por ejemplo ocurre con el proceso Poisson.
Se propone una metodología que da solución a losinventarios que presentan una
tendencia de las distribuciones generalizadas. Esta metodología se fundamenta en la teoría de la inferencia estadística, por lo mismo que se requiere la determinación de la distribución, la estimación de los parámetros y pruebas de bondad de ajuste.
La metodología propuesta se ilustra mediante la solución de dos inventarios probabilísticos de forma independiente...
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