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Impacto de la demanda trapezoidal y la tecnología de prevención del deterioro en un modelo de inventario en incertidumbre de intervalos bajo situación de retroceso

Autores: Mondal, Rajan; Shaikh, Ali Akbar; Bhunia, Asoke Kumar; Hezam, Ibrahim M.; Chakrabortty, Ripon K.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Impacto de la demanda trapezoidal y la tecnología de prevención del deterioro en un modelo de inventario en incertidumbre de intervalos bajo situación de retroceso


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Producto
Demanda
Gestión de inventario
Estacional
Incertidumbre
Optimización

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 33

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La demanda de un producto es uno de los componentes importantes de la gestión de inventario. En la mayoría de los casos, no es constante; puede variar de vez en cuando dependiendo de varios factores que no se pueden ignorar. Para cualquier producto estacional, se observa que al principio de la temporada, la demanda aumenta con el tiempo, luego se estabiliza y después disminuye. Este tipo de demanda se conoce como tipo trapezoidal. Además, debido a la incertidumbre del comportamiento de los clientes, los parámetros de inventario no siempre están fijos. Combinando estos dos conceptos, se formula un modelo de inventario para artículos en descomposición en un entorno de intervalo. La tecnología conservante se incorpora para preservar el producto de la deterioración. La formulación matemática correspondiente se deriva de tal manera que se maximiza el beneficio del sistema de inventario. En consecuencia, el problema de optimización correspondiente se convierte en un problema de optimización de intervalo. Para resolver lo mismo, se emplean diferentes variantes de técnicas de optimización de enjambre de partículas con comportamiento cuántico (QPSO) para determinar la duración del tiempo de almacenamiento y el costo de la tecnología de preservación. Para ilustrar y también validar el modelo, se consideran y resuelven tres ejemplos numéricos. Luego se comparan los resultados computacionales. Posteriormente, para estudiar el impacto de diferentes parámetros del modelo propuesto en la mejor solución encontrada (óptima o muy cercana a la óptima), se realizan análisis de sensibilidad de forma gráfica.

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