Metodología para pronosticar demanda y clasificar inventarios en empresas comercializadoras de productos mayoristas
Objetivo: Proponer una metodología que permita la clasificación de inventarios y el pronóstico de la demanda, en empresas comercializadoras de productos mayoristas, los cuales son factores claves para optimizar su desempeño. Métodos y técnicas: La metodología se sustenta en el uso de una red neu...
Main Authors: | , , , |
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Format: | Article |
Language: | Spanish |
Published: |
Centro de Estudios de Dirección Empresarial y Territorial (CEDET)
2023-03-01
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Series: | Retos de la Dirección |
Subjects: | |
Online Access: | https://retos.reduc.edu.cu/index.php/retos/article/view/239 |
Summary: | Objetivo: Proponer una metodología que permita la clasificación de inventarios y el pronóstico de la demanda, en empresas comercializadoras de productos mayoristas, los cuales son factores claves para optimizar su desempeño.
Métodos y técnicas: La metodología se sustenta en el uso de una red neuronal artificial tipo perceptrón multicapa creada con el software Weka; con el agregado de resolver problemas de clasificación de ítems del inventario, basados en ABC y el proceso de análisis jerárquico AHP. La metodología constó de tres fases, la primera encargada de la clasificación de los inventarios, la segunda del pronóstico, y la tercera del análisis integrado de los resultados.
Principales resultados: Se propuso una escala jerárquica de variables para la clasificación de ítems del inventario, así como de los pesos de los criterios y subcriterios que la conforman, y su rango de selección. Se mostró una manera efectiva para pronosticar la demanda de forma individualizada para cada ítem del inventario.
Conclusiones: La aplicación de la herramienta metodológica en la empresa ACINOX UEB Holguín comercializadora, de la provincia Holguín, Cuba, validó su efectividad para resolver problemas de clasificación de inventarios y pronóstico de demanda. Como derivado de su aplicación, se proporcionó a sus directivos, un instrumento que permite la toma de decisiones en aras de favorecer aquellos ítems mejor clasificados y sus pronósticos.
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ISSN: | 1997-3837 2306-9155 |