Resumen de Un modelo probabilístico de inventarios por demanda independiente mediante el uso de GRASP
Jaime Carrasco Machado, Antony Macías Ramos, Ronald Morales Muñoz
- español
El objetivo de este estudio es minimizar el gasto de pedido innecesario que realiza la pañalera “La mejor pañalera”, debido a la poca demanda que tienen ciertos productos. Esta problemática surge debido a que los dueños tienen una incorrecta percepción sobre la demanda de los productos, realizando pedidos de forma empírica provocando que exista excedentes de estos en el establecimiento y por consiguiente se producen perdidas monetarias. Para llevar a cabo el objetivo de este estudio, se implementará una metodología que implica la aplicación del algoritmo Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) y Simulación de Montecarlo, la cual permitirá estimar cómo se comportará la demanda de los productos en el año 2020 tomando los datos históricos del negocio del año 2017, 2018, 2019, generando el segundo semestre del año 2019 con la simulación de Montecarlo. Obteniendo como resultado que la simulación y los métodos metaheurísticos dan valores cercanos a la realidad, resultado se obtuvo un 19.33% de reducción en gastos para 1 producto.
- English
The objective of this study is to minimize the unnecessary order expense made by the diaper “The best diaper bag”, due to the low demand that certain products have. This problem arises because the owners have an incorrect perception of the demand for the products, placing orders empirically causing surpluses of these in the establishment and therefore there are monetary losses. To carry out the objective of this study, a methodology will be implemented that involves the application of the algorithm Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) and Monte Carlo simulation, which will allow estimating how the demand of the products will behave in the year 2020 taking the historical data of the business of the year 2017, 2018, 2019, generating the second half of the year 2019 with the Monte Carlo simulation. Obtaining as a result that simulation and metaheuristic methods give values close to reality, the result was a 19.33% reduction in expenses for 1 product.
