Pronósticos de referencias múltiples

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.advisorMora Gutiérrez, Luis Alberto
dc.contributor.authorMadrid Giraldo, Alejandro
dc.contributor.authorLemus Flórez, Danny José
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.degreeIngeniero de Producciónspa
dc.creator.emailamadridg@eafit.edu.cospa
dc.creator.emaildlemusfl@eafit.edu.cospa
dc.date.accessioned2016-07-13T13:09:22Z
dc.date.available2016-07-13T13:09:22Z
dc.date.issued2011
dc.description.abstractLa empresa Coservicios S.A. maneja dentro de su almacén miles de referencias las cuales deben ser controladas para mantener los niveles de inventarios óptimos, por lo que requieren hacer pronósticos de la demanda de las referencias que manejan para hacer una mejor planeación, pero al tratarse de miles de referencias es muy complicado estudiar el modelo de pronósticos que mejor describe el comportamiento de cada una de las referencias por los altos tiempos que estos cálculos demoran en realizarse, en este caso la empresa requiere calcular los pronósticos de 576 referencias correspondientes a un grupo piloto -- El proyecto de grado que se presenta aplica una metodología en donde se pueden calcular los pronósticos de cientos de referencias a partir de identificar algunas referencias denominadas pivotes, en donde al conocer los pronósticos de las referencias pivotes aplicándole a estas la MUP (Metodología Universal de pronósticos) se pueden calcular los demás pronósticos sin necesidad de aplicar rigurosamente la metodología de pronósticos a cada referencia -- El primer paso es realizar un análisis previo a todas las referencias a las que se les requiere calcular los pronósticos en donde se miden algunas características estadísticas, matemáticas y propias del negocio como el coeficiente Alfa de Cronbach, rotación del inventario, correlaciones, variabilidad, pruebas de función de autocorrelación(ACF) y coeficiente de Determinación muestral r2 -- Las referencias pivotes son identificadas y se les aplica la metodología universal de pronósticos (MUP) para seleccionar el modelo de pronósticos que mejor describa cada una de la referencias pivotes así obteniendo los pronósticos correspondientes, luego se calcula la función de correlación multipoliomial lineal donde se encuentra cual es la relación de las referencias pivotes con cada una de las otras referencias dependientes de estas pivotes -- La función de correlación multipolinomial que relaciona cada una de las referencias pivotes con las otras referencias es utilizada para calcular los pronósticos de todas las referencias restantes -- El último paso del proyecto es realizar diferentes comparaciones de la exactitud de las proyecciones entre el modelo utilizado en la empresa Coservicios S.A. para realizar sus pronósticos con la metodología de referencias múltiples empleada en este proyecto de gradospa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/8832
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Ingeniería. Departamento de Ingeniería de Producciónspa
dc.publisher.programIngeniería de Producciónspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.subjectInventarios - Métodos de simulaciónspa
dc.subjectEscalas de Evaluaciónspa
dc.subjectCoeficiente Alfa de Cronbachspa
dc.subject.keywordInventory controlspa
dc.subject.keywordInventoriesspa
dc.subject.keywordForecastingspa
dc.subject.lembCONTROL DE INVENTARIOSspa
dc.subject.lembINVENTARIOSspa
dc.subject.lembPREDICCIONESspa
dc.titlePronósticos de referencias múltiplesspa
dc.typebachelorThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTrabajo de gradospa

Archivos

Bloque original
Mostrando 1 - 5 de 9
No hay miniatura disponible
Nombre:
Alejandro_MadridGiraldo_DannyJose_LemusFlorez_2011_Portada.pdf
Tamaño:
10.25 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Portada
Descargar
No hay miniatura disponible
Nombre:
Alejandro_MadridGiraldo_DannyJose_LemusFlorez_2011_Preliminares.pdf
Tamaño:
13.03 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Preliminares
Descargar
No hay miniatura disponible
Nombre:
Alejandro_MadridGiraldo_DannyJose_LemusFlorez_2011_Resumen.pdf
Tamaño:
13.39 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Resumen
Descargar
No hay miniatura disponible
Nombre:
Alejandro_MadridGiraldo_DannyJose_LemusFlorez_2011_Glosario.pdf
Tamaño:
51.25 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Glosario
Descargar
No hay miniatura disponible
Nombre:
Alejandro_MadridGiraldo_DannyJose_LemusFlorez_2011_TablaContenido.pdf
Tamaño:
324.29 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Tabla de contenidos
Descargar
Bloque de licencias
Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
license.txt
Tamaño:
2.5 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:
Descargar

Colecciones

Ingeniería de Producción (trabajo de grado)