An optimization approach for inventory costs in probabilistic inventory models: A case study

datacite.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.contributor.authorPulido-Rojano, Alexander
dc.contributor.authorAndrea, Andrea
dc.contributor.authorPadilla-Polanco, Miguel
dc.contributor.authorSánchez-Jiménez, Milton
dc.contributor.authorDe la-Rosa, Ladianys
dc.date.accessioned2020-10-02T16:17:55Z
dc.date.available2020-10-02T16:17:55Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractInventories represent stocks of goods necessary for operations of sales or manufacturing in a company. These allow to the companies meet their sales levels, while representing an opportunity to the cost control and the decision-making. This paper presents an optimization approach to minimize the inventory costs in probabilistic inventory models of independent demand. The approach has been validated for set the policy optimal of inventories with probabilistic demand within a company that markets disposable products. The established policy aims to minimize the inventory costs by using the standard deviation of the historical data, the mean deviation of forecast errors and the mean deviation of the historical data. For the determination of the economic order quantities, three types of products were selected, taking historical sales data. Likewise, different forecasting methods were used, selecting the one that minimizes the mean squared error for the forecasted demand. The proposed methodology is practical and easy to use in companies where inventories have probabilistic and independent demand. Also, the proposed approach allowed optimize the costs related to holding costs, ordering costs and safety stock costs.eng
dc.description.abstractLos inventarios representan la existencia de mercancías necesarias para las operaciones de ventas o fabricación en una empresa. Estos permiten a las empresas cumplir con sus niveles de ventas, al tiempo que representan una oportunidad para el control de costos y la toma de decisiones. Este documento presenta un enfoque de optimización para minimizar los costos de inventario en modelos de inventario probabilísticos de demanda independiente. El enfoque ha sido validado para establecer la política óptima de inventarios con demanda probabilística dentro de una empresa que comercializa productos desechables. La política establecida tiene como objetivo minimizar los costos de inventario utilizando la desviación estándar de los datos históricos, la desviación media de los errores de pronóstico y la desviación media de los datos históricos. Para la determinación de la cantidad económico de pedido, se seleccionaron tres tipos de productos tomando datos históricos de ventas. Asimismo, se utilizaron diferentes métodos de pronóstico, seleccionando el que minimiza el error cuadrático medio para la demanda pronosticada. La metodología propuesta es práctica y de fácil uso en empresas donde los inventarios tienen una demanda probabilística e independiente. Además, el enfoque propuesto permitió optimizar los costos relacionados con los costos de mantenimiento, los costos de pedido y los costos de inventario de seguridad.spa
dc.format.mimetypepdfspa
dc.identifier.issn07183305
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12442/6620
dc.identifier.urlhttps://www.ingeniare.cl/index.php?option=com_ingeniare&view=d&doc=106/03-_PULIDO-ROJANO-28-3_ultima_version.pdf&aid=799&vid=106&lang=es
dc.language.isoengeng
dc.publisherUniversidad de Tarapacáspa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionaleng
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.sourceIngeniare. Revista chilena de ingenieríaspa
dc.sourceVol. 28 Nº 3, (2020)spa
dc.subjectProbabilistic inventory modelseng
dc.subjectIndependent demandeng
dc.subjectSafety stockeng
dc.subjectForecasting methodseng
dc.subjectTotal cost of inventoryeng
dc.subjectDispersion of demandeng
dc.subjectModelos de inventario probabilísticosspa
dc.subjectDemanda independientespa
dc.subjectStock de seguridadspa
dc.subjectMétodos de pronósticospa
dc.subjectCosto total del inventariospa
dc.subjectDispersión de la demandaspa
dc.titleAn optimization approach for inventory costs in probabilistic inventory models: A case studyspa
dc.title.translatedUn enfoque de optimización para costos de inventario en modelos de inventario probabilísticos: Un caso de estudiospa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/articlespa
dc.type.spaArtículo científicospa
dcterms.referencesA. Pulido-Rojano, A. Villanueva-Polanco, E. Orozco-Acosta y A. Sierra-Altamiranda. “Modelo matemático para la minimización de la escasez de inventarios en cadenas de suministro inestables” (In Spanish). IV Encuentro Iberoamericano de Investigación Operativa y Ciencias Administrativas (IOCA). Santa Cruz de la Sierra, Bolivia. April, 2013.spa
dcterms.referencesH. Taha. “Operations Research: An Introduction”. Pearson. 10 edition. New York, United States. 2016. ISBN: 978-0134444017.eng
dcterms.referencesK. Salas-Navarro, H. Maiguel-Mejía y J. Acevedo-Chedid. “Metodología de Gestión de Inventarios para determinar los niveles de integración y colaboración en una cadena de suministro” (In spanish). Ingeniare. Revista Chilena de Ingeniería. Vol. 25 Nº 2, pp. 326- 337. 2017. ISSN: 0718-3291.spa
dcterms.referencesA. Pulido-Rojano, J. Daza-Escorcia y F. Narducci-Marin. “Modelo analítico de puntos de reorden con demanda dinámica en el tiempo” (In spanish). XIV Congreso latino iberoamericano de investigación de operaciones (CLAIO). Cartagena, Colombia. September, 2008.spa
dcterms.referencesD.R. Anderson, D.J. Sweeney, T.A. Williams, J.D. Camm, J.J. Cochran and M.J. Fry. “Quantitative Methods for Business”. Cengage Learning. 13 edition. Boston, United States. 2015. ISBN: 9781285866314.eng
dcterms.referencesM. Torres Salazar y P. García Mancera. “Administración de inventarios un desafío para las pymes” (In spanish). Inventio. Vol. 13 Nº 29, pp. 31-38. 2017. ISSN: 2007-1760.spa
dcterms.referencesY. Zhang, G. Hua, S. Wang, J. Zhang and V. Fernandez. “Managing demand uncertainty: Probabilistic selling versus inventory substitution”. International Journal of Production Economics. Vol. 196 (C), pp. 56-67. 2018. ISSN: 0925-5273. DOI: 10.1016/j.ijpe.2017.10.001eng
dcterms.referencesA. Nodari, J.K. Nurminen and C. Frühwirth. “Inventory theory applied to cost optimization in cloud computing”. Proceedings of the 31st Annual ACM Symposium on Applied Computing (SAC16), pp. 470- 473. April, 2016. URL: http://dx.doi. org/10.1145/2851613.2851869eng
dcterms.referencesM. Reza, K. Behrooz and F.G. Seyyed Mohammad. “Effect of two-echelon trade credit on pricing-inventory policy of noninstantaneous deteriorating products with probabilistic demand and deterioration functions”. Annals of Operations Research. Vol. 257, pp. 237-273. 2017. ISSN: 0254-5330eng
dcterms.referencesA.A. Taleizadeh, H. Reza Zarei and B.R. Sarker. “An optimal control of inventory under probablistic replenishment intervals and known price increase”. European Journal of Operational Research. Vol. 257, Issue 3, pp. 777-791. 2017. ISSN: 0377-2217. URL: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2016.07.041eng
dcterms.referencesS. Priyan and R. Uthayakumar. “An integrated production-distribution inventory system involving probabilistic defective and errors in quality inspection under variable setup cost”. International Transactions in Operational Research. Vol. 24, Issue 6, pp. 1487-1524. 2017. ISSN: 1475-3995. URL: https://doi. org/10.1111/itor.12202eng
dcterms.referencesM. Arias-Vargas. “Impacto en el inventario de seguridad por la utilización de la desviación estándar de los errores de pronóstico” (In spanish). Tecnología en marcha. Vol. 30 Nº 1, pp. 49-54. 2017. DOI: 10.18845/ tm.v30i1.3064spa
dcterms.referencesH. Mokhtari. “Economic order quantity for joint complementary and substitutable items”. Mathematics and Computers in Simulation. Vol. 154, pp. 34-47. 2018. ISSN: 03784754. DOI: 10.1016/j.matcom.2018.06.004eng
dcterms.referencesL.A. San-José, J. Sicilia, M. González-de-laRosa and J. Febles-Acosta. “An economic order quantity model with nonlinear holding cost, partial backlogging and ramp-type demand”. Engineering Optimization. Vol. 50, Issue 7, pp. 1164-1177. 2018. ISSN: 0305215X. DOI: 10.1080/0305215X.2017.1414205eng
dcterms.referencesK. Skouri. “An EOQ model with backlogdependent demand”. Operational Research. Vol. 18, Issue 2, pp. 561-574. 2018. ISSN: 11092858. DOI: 10.1007/s12351-016-0279-0.eng
dcterms.referencesI. Krommyda, K. Skouri and A.G. Lagodimos. “A unified EOQ model with financial constraints and market tolerance”. Applied Mathematical Modelling. Vol. 65, Issue 1, pp. 89-105. 2019. ISSN: 0307904X. DOI: 10.1016/j.apm.2018.08.002eng
dcterms.referencesF.A. Nava. “Procesamiento de series de tiempo”. Ediciones Científicas Universitarias. México. 2013. ISBN13: 9786071613509.spa
dcterms.referencesJ.C. Garcia-Diaz. “Predicción en el dominio del tiempo. Análisis de series temporales para ingenieros” (In spanish). Universitat Politècnica de València. Valencia, España. 2016. ISBN: 978-84-9048-438-8.spa
dcterms.referencesJ. Huang. “Improvement of inventory control and forecast according to activity-based classifications: T company as an example”. WSEAS Transactions on Business and Economics. Vol. 14, pp. 38-54. 2017. ISSN: 11099526.eng
dcterms.referencesR. Hyndman and G. Athanasopoulos. “Forecasting: principles and practice” 2nd edition. OTexts. Melbourne, Australia. 2018eng
dcterms.referencesB. Billah, M.L. King, R.D. Snyder and A.B. Koehler. “Exponential smoothing model selection for forecasting”. International Journal of Forecasting. Vol. 22, Issue 2. pp. 239-247. 2006. URL: https://doi. org/10.1016/j.ijforecast.2005.08.002.eng
dcterms.referencesA. Pulido-Rojano, P. Sanchez-Sanchez, y E. Melamed-Varela. “Nuevas tendencias en Investigación de Operaciones y Ciencias Administrativas: Un enfoque desde estudios iberoamericanos” (In spanish). Ediciones Universidad Simón Bolívar. Barranquilla, Colombia. 2018. ISBN: 978-958-5430-88-4spa
dcterms.referencesP. Sanchez-Sanchez, J.R. García-González, C.H. Fajardo Toro, A. Pulido-Rojano, y E. Melamed-Varela. “Simulación de sistemas de emergencia en salud” (In spanish). En: A. Pulido-Rojano, P. Sanchez-Sanchez, y E. Melamed-Varela. (eds.). Nuevas tendencias en investigación de operaciones y ciencias administrativas: Un enfoque desde estudios iberoamericanos, pp. 165-210. Ediciones Universidad Simón Bolívar. Barranquilla, Colombia. 2018.spa
dcterms.referencesP. Riquelme, G. Gatica y E. Orozco. “Diseño de un Modelo de Operación para Ruteo de Transporte Urbano Basado en Simulación Discreta” (In spanish). Investigación e Innovación en Ingenierías. Vol. 3 Nº 2. 2015. URL: https://doi.org/10.17081/ invinno.3.2.2026.spa
dcterms.referencesR. Álvarez Martínez, V. Ávila Díaz y J. Castañeda Villacob. “Herramientas para la gestión de la productividad en la empresa: Experiencias exitosas desde el Caribe colombiano” (In spanish). Ediciones Universidad Simón Bolívar. Barranquilla, Colombia. 2017.spa
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