Políticas de gestión de stocks para almacenes mayoristas de distribución de productos

Résumé

A partir del método de predicción multiplicativo de Holt-Witness hemos estudiado los aspectos relacionados con la problemática de su inicialización múltiple y las posibles medidas de error a utilizar para determinar los mejores parámetros de suavizado, La modelización de este problema de predicción como un problema de programación No lineal nos ha permitido obtener un amplio conjunto de minimos locales de aquello función objetivo que se haya utilizado como medida de error. Hemos analizado este conjunto de soluciones óptimas mediante técnicas de optimización multicriterio y hemos desarrollado seis propuestas de cálculo del patrón de demanda "optimo": dos están basadas en tecnicas multiatributo, y otras cuatro en técnicas multiobjetivo. En este segundo caso, la función obtetivo utilizada por dos de los métodos esta basada en el concepto de distancia, y las otras dos en la teoria de conjuntos difunsos. Los comportamientos a posterior de los patrones propuestos son muy parecidos. Los resultados obtenidos no nos permiten concluir que ninguna de las propuestas sea mejor que cualquier otra. De todas formas, es importante destacar la reducción considerable del conjunto de soluciones para todas las propuestas, ya que en algunos ejemplos hemos pasado de más de 30 patrones de demanda "optimos locales" a solo seis patrones "optimos". La obtención de predicciones puntuales de la demanda de cada periodo para cada una de las seis protestas está asegurada. Estas predicciones no recogen la incertidumbre asociada a la demanda, incertidumbre que debe ser considerada para establecer politicas eficientes de gestión de stocks. Planteamos, por tanto, el calculo de intervalos de predicción para la demanda puntal de cada periodo. Y hemos desarrollado un algoritmo para evaluar dichos intervalos de forma empírica. Los resultados obtenidos se han comparado con los que proponen chatfield y Yard(1991), autores que han estudiado exhaustivam