SlideShare una empresa de Scribd logo
PASO 1 - DESARROLLAR Y PRESENTAR EL RECONOCIMIENTO DE LOS
MÉTODOS PROBABILÍSTICOS
LUZ ESTEFANI CAMACHO
CODIGO: 1006718253
GRUPO: 104561_115
TUTOR:
ANGELA MARIA OSPINA
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA UNAD
PROGRAMA DE INGENIERIA INDUSTRIAL
MÉTODOS PROBABILÍSTICOS
CEAD ACACIAS
SEPTIEMBRE DE 2018
Reconocimiento de actores
Tutora
Estudiante 1
Estudiante 2
Estudiante 3
Estudiante 4
Estudiante 5
Reconocimiento de los modelos probabilísticos.
Reconocimiento del estudio de caso
Tabla de Reconocimiento del estudio de caso
No
.
Estrategia
propuesta
en el
estudio de
caso
Modelos
probabilístic
os (a aplicar
para
desarrollar la
estrategia)
Justificación
(Cita textual)
Referencia documental
en norma APA (consulte aquí)
1 Proyección
1. Planeación
y Control de
la
Producción
Para la proyección de la
demanda futura se realiza el
planteamiento un de un
modelo de pronóstico.
Sipper, D., & Bulfin, J. R. L. (1998). Planeación y control de la
producción (pp. 95-159), México, D.F., MX: McGraw-Hill
Interamericana. Recuperado de
http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action
?docID=10486089&ppg=8
2.Programaci
ón por ventas
Crear una estrategia efectiva
para las ventas.
Sipper, D., & Bulfin, J. R. L. (1998). Planeación y control de la
producción (pp. 95-159), México, D.F., MX: McGraw-Hill
Interamericana. Recuperado de
http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action
?docID=10486089&ppg=8
2 Compra
1.Demanda
Determinístic
a
En el caso de que la
demanda del articulo para
un periodo futuro no se
conozca con certeza pero se
le puede asignar una
distribución de probabilidad
a su ocurrencia
Sipper, D., & Bulfin, J. R. L. (1998). Planeación y control de la
producción (pp. 95-159), México, D.F., MX: McGraw-Hill
Interamericana. Recuperado de
http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action
?docID=10486089&ppg=8
2.Control de
inventarios
Dentro de las generalidades
a tener en un modelo de
inventarios se puede tratar
su clasificación,
componentes y costos
involucrados en los modelos
de inventarios.
Guerrero, S. H. (2009). Inventarios: manejo y control (pp. 18-34),
Bogotá, CO: Ecoe Ediciones. Recuperado de
http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action
?docID=10584414&ppg=13
3.Método
Hibrido
Llevar un inventario del
control de compras y ventas
hechas
Guerrero, S. H. (2009). Inventarios: manejo y control (pp. 18-34),
Bogotá, CO: Ecoe Ediciones. Recuperado de
http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action
?docID=10584414&ppg=13
3 Decisión
1.Toma de
Decisiones
bajo riesgo
Tomar aquellas decisiones
para las que las
consecuencias de una acción
dada dependen de algún
evento probabilista
Gallagher, C., & Watson, H. (1982). Métodos cuantitativos para
la toma de decisiones en administración (pp. 331-351), México,
D.F., MX: McGraw-Hill Interamericana. Recuperado de:
http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action
?docID=10479349&ppg=8.
2.Toma de
Decisiones
bajo
conflicto
Son aquellos casos de toma
de decisiones bajo
incertidumbre en los que
hay un oponente, las
probabilidades de los
eventos no solo se
desconocen sino que están
influenciadas por un
oponente
Gallagher, C., & Watson, H. (1982). Métodos cuantitativos para
la toma de decisiones en administración (pp. 331-351), México,
D.F., MX: McGraw-Hill Interamericana. Recuperado de:
http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action
?docID=10479349&ppg=8.
4
Participació
n
1.Cadena de
Markov
Se han utilizado para
analizar los patrones de
compra de los consumidores
para pronosticar las
concesiones.
Palacios, A. L. C. (2009). Dirección estratégica (pp. 134-137),
Bogotá, CO: Ecoe Ediciones. Recuperado de:
http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action
?docID=10515305&ppg=9.
2. Cadena de
Markov
Se aplican en gran número
de situaciones como lo son:
los cambios de preferencia
que en el mercado tienen
diferentes productos, la
posible decisión sobe hacer
o no una inversión en cierta
oportunidad.
Palacios, A. L. C. (2009). Dirección estratégica (pp. 134-137),
Bogotá, CO: Ecoe Ediciones. Recuperado de:
http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action
?docID=10515305&ppg=9.
3.Cadena de
Markov
Invertir en el mercado
obteniendo la oportunidad
de grandes ganancias.
Palacios, A. L. C. (2009). Dirección estratégica (pp. 134-137),
Bogotá, CO: Ecoe Ediciones. Recuperado de:
http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action
?docID=10515305&ppg=9.
5 Servicio
1.Toma de
Decisiones
Gerenciales
Los clientes que vienen a
procurar un determinado
servicio se generan a través
del tiempo en una fuente de
entrada
Amaya, A. J. (2009). Toma de decisiones gerenciales: métodos
cuantitativos para la administración (2a. Ed.) (pp. 85-98), Bogotá,
CO: Ecoe Ediciones. Recuperado de:
http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action
?docID=10467109&ppg=9.
2.Teoría de
Colas
Los clientes que vienen a
procurar un determinado
servicio se generan a través
del tiempo en una fuente de
entrada
Amaya, A. J. (2009). Toma de decisiones gerenciales: métodos
cuantitativos para la administración (2a. Ed.) (pp. 85-98), Bogotá,
CO: Ecoe Ediciones. Recuperado de:
http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action
?docID=10467109&ppg=9.
6
Optimizaci
ón
1.Metodologí
a de IO/CA
Por lo general el análisis
matemático debe ser
considerar el riesgo y la
incertidumbre más que en
otros campos de la
ingeniería con frecuencia es
necesario hacer simulación
y optimización.
Arbones, M. E. A. (1990). Logística empresarial (pp. 145-155),
Barcelona, ES: Marcombo. Recuperado de:
http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action
?docID=10337354&ppg=6.
2.Método
múltiple de
Colas
La tasa de llegada siempre
tiene que ser inferior a la
tasa agregada de servicio
que no es más que la tasa de
servicio individual
multiplicada por el número
de canales
Arbones, M. E. A. (1990). Logística empresarial (pp. 145-155),
Barcelona, ES: Marcombo. Recuperado de:
http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action
?docID=10337354&ppg=6.
3.Programaci
on lineal
Por medio de algoritmos y
el método simplex podemos
optimizar el sistema
económico.
Amaya, A. J. (2009). Toma de decisiones gerenciales: métodos
cuantitativos para la administración (2a. Ed.) (pp. 85-98), Bogotá,
CO: Ecoe Ediciones. Recuperado de:
http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action
?docID=10467109&ppg=9.
BIBLIOGRAFIA
Taibo, A. Investigación de operaciones para los no matemáticos (pp. 71-77),
México, D.F., MX: Instituto Politécnico Nacional, 2009. Accessed November 27,
2016. Recuperado
de: http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action?docID=105
04970&ppg=8.
Gallagher, C., & Watson, H. (1982). Métodos cuantitativos para la toma de
decisiones en administración (pp. 331-351), México, D.F., MX: McGraw-Hill
Interamericana. Recuperado
de: http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action?docID=104
79349&ppg=8.

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Estudio de mercados
Estudio de mercadosEstudio de mercados
Estudio de mercados
JOHNJAIRORC
 
Aporte_Individual_Cristian_Revelo_Grupo_64
Aporte_Individual_Cristian_Revelo_Grupo_64Aporte_Individual_Cristian_Revelo_Grupo_64
Aporte_Individual_Cristian_Revelo_Grupo_64
daniel revelo
 
MIC sesión 1
MIC sesión 1MIC sesión 1
MIC sesión 1
Metodos_Cuantitativos
 
Proyecciones estadísticas final
Proyecciones estadísticas finalProyecciones estadísticas final
Proyecciones estadísticas finalGustenrq
 
Proyeccion de la demanda
Proyeccion de la demandaProyeccion de la demanda
Proyeccion de la demanda
merlicmedina910
 
Técnicas de proyección de mercado (Equipo Chile)
Técnicas de proyección de mercado (Equipo Chile)Técnicas de proyección de mercado (Equipo Chile)
Técnicas de proyección de mercado (Equipo Chile)BASEK
 
Capitulo 2- Evaluacion de proyectos- 6ta edición
Capitulo 2- Evaluacion de proyectos- 6ta ediciónCapitulo 2- Evaluacion de proyectos- 6ta edición
Capitulo 2- Evaluacion de proyectos- 6ta edición
Universidad Iberoamerciana de ciencia y tecnología
 
Técnicas de proyección o pronóstico de mercado
Técnicas de proyección o pronóstico de mercadoTécnicas de proyección o pronóstico de mercado
Técnicas de proyección o pronóstico de mercado
BASEK
 
caracteristicas de la demanda
 caracteristicas de la demanda caracteristicas de la demanda
caracteristicas de la demanda
Gerardo Paniagua Delgado
 

La actualidad más candente (10)

Estudio de mercados
Estudio de mercadosEstudio de mercados
Estudio de mercados
 
Aporte_Individual_Cristian_Revelo_Grupo_64
Aporte_Individual_Cristian_Revelo_Grupo_64Aporte_Individual_Cristian_Revelo_Grupo_64
Aporte_Individual_Cristian_Revelo_Grupo_64
 
MIC sesión 1
MIC sesión 1MIC sesión 1
MIC sesión 1
 
Proyecciones estadísticas final
Proyecciones estadísticas finalProyecciones estadísticas final
Proyecciones estadísticas final
 
Proyeccion de la demanda
Proyeccion de la demandaProyeccion de la demanda
Proyeccion de la demanda
 
Técnicas de proyección de mercado (Equipo Chile)
Técnicas de proyección de mercado (Equipo Chile)Técnicas de proyección de mercado (Equipo Chile)
Técnicas de proyección de mercado (Equipo Chile)
 
Capitulo 2- Evaluacion de proyectos- 6ta edición
Capitulo 2- Evaluacion de proyectos- 6ta ediciónCapitulo 2- Evaluacion de proyectos- 6ta edición
Capitulo 2- Evaluacion de proyectos- 6ta edición
 
Técnicas de proyección o pronóstico de mercado
Técnicas de proyección o pronóstico de mercadoTécnicas de proyección o pronóstico de mercado
Técnicas de proyección o pronóstico de mercado
 
caracteristicas de la demanda
 caracteristicas de la demanda caracteristicas de la demanda
caracteristicas de la demanda
 
Matriz De Impacto Cruzado.2
Matriz De Impacto Cruzado.2Matriz De Impacto Cruzado.2
Matriz De Impacto Cruzado.2
 

Similar a Fase 1 115

Métodos Probabilisticos - paso 1
Métodos Probabilisticos - paso 1Métodos Probabilisticos - paso 1
Métodos Probabilisticos - paso 1
daya97
 
Reconocimiento de los métodos probabilísticos
Reconocimiento de los métodos probabilísticosReconocimiento de los métodos probabilísticos
Reconocimiento de los métodos probabilísticos
ALIRIOPINZONDIAZ
 
Jonathan garcia fuentes_unidad 2_paso 3_desarrollar y presentar el diagnostico
Jonathan garcia fuentes_unidad 2_paso 3_desarrollar y presentar el diagnosticoJonathan garcia fuentes_unidad 2_paso 3_desarrollar y presentar el diagnostico
Jonathan garcia fuentes_unidad 2_paso 3_desarrollar y presentar el diagnostico
LiiLii Villarreal
 
Reconocimiento de los metodos probabilisticos
Reconocimiento de los metodos probabilisticosReconocimiento de los metodos probabilisticos
Reconocimiento de los metodos probabilisticos
edechavezj
 
Jonathan garcia fuentes_unidad 1_paso 2_desarrollar y presentar el diagnostico
Jonathan garcia fuentes_unidad 1_paso 2_desarrollar y presentar el diagnosticoJonathan garcia fuentes_unidad 1_paso 2_desarrollar y presentar el diagnostico
Jonathan garcia fuentes_unidad 1_paso 2_desarrollar y presentar el diagnostico
LiiLii Villarreal
 
Diagnotico inicial Luis Blanco grupo_37
Diagnotico inicial Luis Blanco  grupo_37Diagnotico inicial Luis Blanco  grupo_37
Diagnotico inicial Luis Blanco grupo_37
Luis Blanco
 
Diagnostico inicial juan_sastoque_104561_1
Diagnostico inicial juan_sastoque_104561_1Diagnostico inicial juan_sastoque_104561_1
Diagnostico inicial juan_sastoque_104561_1
Juan Ca Sastoque L
 
Paso_2_Aporte_Individual
Paso_2_Aporte_IndividualPaso_2_Aporte_Individual
Paso_2_Aporte_Individual
ALIRIOPINZONDIAZ
 
Toma de decisiones para la gestión de inventarios
Toma de decisiones para la gestión de inventariosToma de decisiones para la gestión de inventarios
Toma de decisiones para la gestión de inventarios
FabianSalguero2
 
Yenny gamba
Yenny gambaYenny gamba
Yenny gamba
Heidy Angarita
 
mentefacto toma de decisiones para la gestión de inventarios
mentefacto toma de decisiones para la gestión de inventariosmentefacto toma de decisiones para la gestión de inventarios
mentefacto toma de decisiones para la gestión de inventarios
danier1988
 
Modelos probabilisticos
Modelos probabilisticosModelos probabilisticos
Modelos probabilisticos
Vanessa Alfaro Sanz
 
Reconocimiento de los metodos probabilisticos
Reconocimiento de los metodos probabilisticosReconocimiento de los metodos probabilisticos
Reconocimiento de los metodos probabilisticos
AngiePea36
 
Paso 2 daniel ortiz
Paso 2  daniel ortizPaso 2  daniel ortiz
Paso 2 daniel ortiz
Daniel Ortiz Rodriguez
 
Helber bahoque
Helber bahoqueHelber bahoque
Helber bahoque
Helber Bahoque
 
1. Sistemas de Informacón Empresarial: Marco de Trabajo
1. Sistemas de Informacón Empresarial: Marco de Trabajo1. Sistemas de Informacón Empresarial: Marco de Trabajo
1. Sistemas de Informacón Empresarial: Marco de Trabajo
Hugo Banda
 
Aportes fase 2 angela_garcia_delgado
Aportes fase 2 angela_garcia_delgadoAportes fase 2 angela_garcia_delgado
Aportes fase 2 angela_garcia_delgado
angelitagarcia021014
 
Empresa,mercado y entorno
Empresa,mercado y entornoEmpresa,mercado y entorno

Similar a Fase 1 115 (20)

Métodos Probabilisticos - paso 1
Métodos Probabilisticos - paso 1Métodos Probabilisticos - paso 1
Métodos Probabilisticos - paso 1
 
Reconocimiento de los métodos probabilísticos
Reconocimiento de los métodos probabilísticosReconocimiento de los métodos probabilísticos
Reconocimiento de los métodos probabilísticos
 
Jonathan garcia fuentes_unidad 2_paso 3_desarrollar y presentar el diagnostico
Jonathan garcia fuentes_unidad 2_paso 3_desarrollar y presentar el diagnosticoJonathan garcia fuentes_unidad 2_paso 3_desarrollar y presentar el diagnostico
Jonathan garcia fuentes_unidad 2_paso 3_desarrollar y presentar el diagnostico
 
Reconocimiento de los metodos probabilisticos
Reconocimiento de los metodos probabilisticosReconocimiento de los metodos probabilisticos
Reconocimiento de los metodos probabilisticos
 
Jonathan garcia fuentes_unidad 1_paso 2_desarrollar y presentar el diagnostico
Jonathan garcia fuentes_unidad 1_paso 2_desarrollar y presentar el diagnosticoJonathan garcia fuentes_unidad 1_paso 2_desarrollar y presentar el diagnostico
Jonathan garcia fuentes_unidad 1_paso 2_desarrollar y presentar el diagnostico
 
Diagnotico inicial Luis Blanco grupo_37
Diagnotico inicial Luis Blanco  grupo_37Diagnotico inicial Luis Blanco  grupo_37
Diagnotico inicial Luis Blanco grupo_37
 
Diagnostico inicial juan_sastoque_104561_1
Diagnostico inicial juan_sastoque_104561_1Diagnostico inicial juan_sastoque_104561_1
Diagnostico inicial juan_sastoque_104561_1
 
Paso_2_Aporte_Individual
Paso_2_Aporte_IndividualPaso_2_Aporte_Individual
Paso_2_Aporte_Individual
 
Toma de decisiones para la gestión de inventarios
Toma de decisiones para la gestión de inventariosToma de decisiones para la gestión de inventarios
Toma de decisiones para la gestión de inventarios
 
Yenny gamba
Yenny gambaYenny gamba
Yenny gamba
 
mentefacto toma de decisiones para la gestión de inventarios
mentefacto toma de decisiones para la gestión de inventariosmentefacto toma de decisiones para la gestión de inventarios
mentefacto toma de decisiones para la gestión de inventarios
 
Modelos probabilisticos
Modelos probabilisticosModelos probabilisticos
Modelos probabilisticos
 
Reconocimiento de los metodos probabilisticos
Reconocimiento de los metodos probabilisticosReconocimiento de los metodos probabilisticos
Reconocimiento de los metodos probabilisticos
 
Paso 2 daniel ortiz
Paso 2  daniel ortizPaso 2  daniel ortiz
Paso 2 daniel ortiz
 
Helber bahoque
Helber bahoqueHelber bahoque
Helber bahoque
 
1. Sistemas de Informacón Empresarial: Marco de Trabajo
1. Sistemas de Informacón Empresarial: Marco de Trabajo1. Sistemas de Informacón Empresarial: Marco de Trabajo
1. Sistemas de Informacón Empresarial: Marco de Trabajo
 
Aportes fase 2 angela_garcia_delgado
Aportes fase 2 angela_garcia_delgadoAportes fase 2 angela_garcia_delgado
Aportes fase 2 angela_garcia_delgado
 
Empresa,Mercado Y Entorno
Empresa,Mercado Y EntornoEmpresa,Mercado Y Entorno
Empresa,Mercado Y Entorno
 
Empresa,mercado y entorno
Empresa,mercado y entornoEmpresa,mercado y entorno
Empresa,mercado y entorno
 
Matriz De Impacto Cruzado
Matriz De Impacto CruzadoMatriz De Impacto Cruzado
Matriz De Impacto Cruzado
 

Último

SESION ORDENAMOS NÚMEROS EN FORMA ASCENDENTE Y DESCENDENTE 20 DE MAYO.docx
SESION ORDENAMOS NÚMEROS EN FORMA ASCENDENTE Y DESCENDENTE 20 DE MAYO.docxSESION ORDENAMOS NÚMEROS EN FORMA ASCENDENTE Y DESCENDENTE 20 DE MAYO.docx
SESION ORDENAMOS NÚMEROS EN FORMA ASCENDENTE Y DESCENDENTE 20 DE MAYO.docx
QuispeJimenezDyuy
 
Horarios y fechas de la PAU 2024 en la Comunidad Valenciana.
Horarios y fechas de la PAU 2024 en la Comunidad Valenciana.Horarios y fechas de la PAU 2024 en la Comunidad Valenciana.
Horarios y fechas de la PAU 2024 en la Comunidad Valenciana.
20minutos
 
Friedrich Nietzsche. Presentación de 2 de Bachillerato.
Friedrich Nietzsche. Presentación de 2 de Bachillerato.Friedrich Nietzsche. Presentación de 2 de Bachillerato.
Friedrich Nietzsche. Presentación de 2 de Bachillerato.
pablomarin116
 
Introducción a la ciencia de datos con power BI
Introducción a la ciencia de datos con power BIIntroducción a la ciencia de datos con power BI
Introducción a la ciencia de datos con power BI
arleyo2006
 
Testimonio Paco Z PATRONATO_Valencia_24.pdf
Testimonio Paco Z PATRONATO_Valencia_24.pdfTestimonio Paco Z PATRONATO_Valencia_24.pdf
Testimonio Paco Z PATRONATO_Valencia_24.pdf
Txema Gs
 
CAPACIDADES SOCIOMOTRICES LENGUAJE, INTROYECCIÓN, INTROSPECCION
CAPACIDADES SOCIOMOTRICES LENGUAJE, INTROYECCIÓN, INTROSPECCIONCAPACIDADES SOCIOMOTRICES LENGUAJE, INTROYECCIÓN, INTROSPECCION
CAPACIDADES SOCIOMOTRICES LENGUAJE, INTROYECCIÓN, INTROSPECCION
MasielPMP
 
evalaución de reforzamiento de cuarto de secundaria de la competencia lee
evalaución de reforzamiento de cuarto de secundaria de la competencia leeevalaución de reforzamiento de cuarto de secundaria de la competencia lee
evalaución de reforzamiento de cuarto de secundaria de la competencia lee
MaribelGaitanRamosRa
 
Asistencia Tecnica Cultura Escolar Inclusiva Ccesa007.pdf
Asistencia Tecnica Cultura Escolar Inclusiva Ccesa007.pdfAsistencia Tecnica Cultura Escolar Inclusiva Ccesa007.pdf
Asistencia Tecnica Cultura Escolar Inclusiva Ccesa007.pdf
Demetrio Ccesa Rayme
 
INFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdf
INFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdfINFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdf
INFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdf
Alejandrogarciapanta
 
El fundamento del gobierno de Dios. El amor
El fundamento del gobierno de Dios. El amorEl fundamento del gobierno de Dios. El amor
El fundamento del gobierno de Dios. El amor
Alejandrino Halire Ccahuana
 
Horarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de Madrid
Horarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de MadridHorarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de Madrid
Horarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de Madrid
20minutos
 
Educar por Competencias GS2 Ccesa007.pdf
Educar por Competencias GS2 Ccesa007.pdfEducar por Competencias GS2 Ccesa007.pdf
Educar por Competencias GS2 Ccesa007.pdf
Demetrio Ccesa Rayme
 
Texto_de_Aprendizaje-1ro_secundaria-2024.pdf
Texto_de_Aprendizaje-1ro_secundaria-2024.pdfTexto_de_Aprendizaje-1ro_secundaria-2024.pdf
Texto_de_Aprendizaje-1ro_secundaria-2024.pdf
ClaudiaAlcondeViadez
 
PPT: El fundamento del gobierno de Dios.
PPT: El fundamento del gobierno de Dios.PPT: El fundamento del gobierno de Dios.
PPT: El fundamento del gobierno de Dios.
https://gramadal.wordpress.com/
 
Fase 2, Pensamiento variacional y trigonometrico
Fase 2, Pensamiento variacional y trigonometricoFase 2, Pensamiento variacional y trigonometrico
Fase 2, Pensamiento variacional y trigonometrico
YasneidyGonzalez
 
corpus-christi-sesion-de-aprendizaje.pdf
corpus-christi-sesion-de-aprendizaje.pdfcorpus-christi-sesion-de-aprendizaje.pdf
corpus-christi-sesion-de-aprendizaje.pdf
YolandaRodriguezChin
 
ACERTIJO DE CARRERA OLÍMPICA DE SUMA DE LABERINTOS. Por JAVIER SOLIS NOYOLA
ACERTIJO DE CARRERA OLÍMPICA DE SUMA DE LABERINTOS. Por JAVIER SOLIS NOYOLAACERTIJO DE CARRERA OLÍMPICA DE SUMA DE LABERINTOS. Por JAVIER SOLIS NOYOLA
ACERTIJO DE CARRERA OLÍMPICA DE SUMA DE LABERINTOS. Por JAVIER SOLIS NOYOLA
JAVIER SOLIS NOYOLA
 
CUENTO EL TIGRILLO DESOBEDIENTE PARA INICIAL
CUENTO EL TIGRILLO DESOBEDIENTE PARA INICIALCUENTO EL TIGRILLO DESOBEDIENTE PARA INICIAL
CUENTO EL TIGRILLO DESOBEDIENTE PARA INICIAL
DivinoNioJess885
 
Presentación Revistas y Periódicos Digitales
Presentación Revistas y Periódicos DigitalesPresentación Revistas y Periódicos Digitales
Presentación Revistas y Periódicos Digitales
nievesjiesc03
 
Libro infantil sapo y sepo un año entero pdf
Libro infantil sapo y sepo un año entero pdfLibro infantil sapo y sepo un año entero pdf
Libro infantil sapo y sepo un año entero pdf
danitarb
 

Último (20)

SESION ORDENAMOS NÚMEROS EN FORMA ASCENDENTE Y DESCENDENTE 20 DE MAYO.docx
SESION ORDENAMOS NÚMEROS EN FORMA ASCENDENTE Y DESCENDENTE 20 DE MAYO.docxSESION ORDENAMOS NÚMEROS EN FORMA ASCENDENTE Y DESCENDENTE 20 DE MAYO.docx
SESION ORDENAMOS NÚMEROS EN FORMA ASCENDENTE Y DESCENDENTE 20 DE MAYO.docx
 
Horarios y fechas de la PAU 2024 en la Comunidad Valenciana.
Horarios y fechas de la PAU 2024 en la Comunidad Valenciana.Horarios y fechas de la PAU 2024 en la Comunidad Valenciana.
Horarios y fechas de la PAU 2024 en la Comunidad Valenciana.
 
Friedrich Nietzsche. Presentación de 2 de Bachillerato.
Friedrich Nietzsche. Presentación de 2 de Bachillerato.Friedrich Nietzsche. Presentación de 2 de Bachillerato.
Friedrich Nietzsche. Presentación de 2 de Bachillerato.
 
Introducción a la ciencia de datos con power BI
Introducción a la ciencia de datos con power BIIntroducción a la ciencia de datos con power BI
Introducción a la ciencia de datos con power BI
 
Testimonio Paco Z PATRONATO_Valencia_24.pdf
Testimonio Paco Z PATRONATO_Valencia_24.pdfTestimonio Paco Z PATRONATO_Valencia_24.pdf
Testimonio Paco Z PATRONATO_Valencia_24.pdf
 
CAPACIDADES SOCIOMOTRICES LENGUAJE, INTROYECCIÓN, INTROSPECCION
CAPACIDADES SOCIOMOTRICES LENGUAJE, INTROYECCIÓN, INTROSPECCIONCAPACIDADES SOCIOMOTRICES LENGUAJE, INTROYECCIÓN, INTROSPECCION
CAPACIDADES SOCIOMOTRICES LENGUAJE, INTROYECCIÓN, INTROSPECCION
 
evalaución de reforzamiento de cuarto de secundaria de la competencia lee
evalaución de reforzamiento de cuarto de secundaria de la competencia leeevalaución de reforzamiento de cuarto de secundaria de la competencia lee
evalaución de reforzamiento de cuarto de secundaria de la competencia lee
 
Asistencia Tecnica Cultura Escolar Inclusiva Ccesa007.pdf
Asistencia Tecnica Cultura Escolar Inclusiva Ccesa007.pdfAsistencia Tecnica Cultura Escolar Inclusiva Ccesa007.pdf
Asistencia Tecnica Cultura Escolar Inclusiva Ccesa007.pdf
 
INFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdf
INFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdfINFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdf
INFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdf
 
El fundamento del gobierno de Dios. El amor
El fundamento del gobierno de Dios. El amorEl fundamento del gobierno de Dios. El amor
El fundamento del gobierno de Dios. El amor
 
Horarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de Madrid
Horarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de MadridHorarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de Madrid
Horarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de Madrid
 
Educar por Competencias GS2 Ccesa007.pdf
Educar por Competencias GS2 Ccesa007.pdfEducar por Competencias GS2 Ccesa007.pdf
Educar por Competencias GS2 Ccesa007.pdf
 
Texto_de_Aprendizaje-1ro_secundaria-2024.pdf
Texto_de_Aprendizaje-1ro_secundaria-2024.pdfTexto_de_Aprendizaje-1ro_secundaria-2024.pdf
Texto_de_Aprendizaje-1ro_secundaria-2024.pdf
 
PPT: El fundamento del gobierno de Dios.
PPT: El fundamento del gobierno de Dios.PPT: El fundamento del gobierno de Dios.
PPT: El fundamento del gobierno de Dios.
 
Fase 2, Pensamiento variacional y trigonometrico
Fase 2, Pensamiento variacional y trigonometricoFase 2, Pensamiento variacional y trigonometrico
Fase 2, Pensamiento variacional y trigonometrico
 
corpus-christi-sesion-de-aprendizaje.pdf
corpus-christi-sesion-de-aprendizaje.pdfcorpus-christi-sesion-de-aprendizaje.pdf
corpus-christi-sesion-de-aprendizaje.pdf
 
ACERTIJO DE CARRERA OLÍMPICA DE SUMA DE LABERINTOS. Por JAVIER SOLIS NOYOLA
ACERTIJO DE CARRERA OLÍMPICA DE SUMA DE LABERINTOS. Por JAVIER SOLIS NOYOLAACERTIJO DE CARRERA OLÍMPICA DE SUMA DE LABERINTOS. Por JAVIER SOLIS NOYOLA
ACERTIJO DE CARRERA OLÍMPICA DE SUMA DE LABERINTOS. Por JAVIER SOLIS NOYOLA
 
CUENTO EL TIGRILLO DESOBEDIENTE PARA INICIAL
CUENTO EL TIGRILLO DESOBEDIENTE PARA INICIALCUENTO EL TIGRILLO DESOBEDIENTE PARA INICIAL
CUENTO EL TIGRILLO DESOBEDIENTE PARA INICIAL
 
Presentación Revistas y Periódicos Digitales
Presentación Revistas y Periódicos DigitalesPresentación Revistas y Periódicos Digitales
Presentación Revistas y Periódicos Digitales
 
Libro infantil sapo y sepo un año entero pdf
Libro infantil sapo y sepo un año entero pdfLibro infantil sapo y sepo un año entero pdf
Libro infantil sapo y sepo un año entero pdf
 

Fase 1 115

  • 1. PASO 1 - DESARROLLAR Y PRESENTAR EL RECONOCIMIENTO DE LOS MÉTODOS PROBABILÍSTICOS LUZ ESTEFANI CAMACHO CODIGO: 1006718253 GRUPO: 104561_115 TUTOR: ANGELA MARIA OSPINA UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA UNAD PROGRAMA DE INGENIERIA INDUSTRIAL MÉTODOS PROBABILÍSTICOS CEAD ACACIAS SEPTIEMBRE DE 2018
  • 5. Reconocimiento de los modelos probabilísticos.
  • 6. Reconocimiento del estudio de caso Tabla de Reconocimiento del estudio de caso No . Estrategia propuesta en el estudio de caso Modelos probabilístic os (a aplicar para desarrollar la estrategia) Justificación (Cita textual) Referencia documental en norma APA (consulte aquí) 1 Proyección 1. Planeación y Control de la Producción Para la proyección de la demanda futura se realiza el planteamiento un de un modelo de pronóstico. Sipper, D., & Bulfin, J. R. L. (1998). Planeación y control de la producción (pp. 95-159), México, D.F., MX: McGraw-Hill Interamericana. Recuperado de http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action ?docID=10486089&ppg=8 2.Programaci ón por ventas Crear una estrategia efectiva para las ventas. Sipper, D., & Bulfin, J. R. L. (1998). Planeación y control de la producción (pp. 95-159), México, D.F., MX: McGraw-Hill Interamericana. Recuperado de http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action ?docID=10486089&ppg=8 2 Compra 1.Demanda Determinístic a En el caso de que la demanda del articulo para un periodo futuro no se conozca con certeza pero se le puede asignar una distribución de probabilidad a su ocurrencia Sipper, D., & Bulfin, J. R. L. (1998). Planeación y control de la producción (pp. 95-159), México, D.F., MX: McGraw-Hill Interamericana. Recuperado de http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action ?docID=10486089&ppg=8
  • 7. 2.Control de inventarios Dentro de las generalidades a tener en un modelo de inventarios se puede tratar su clasificación, componentes y costos involucrados en los modelos de inventarios. Guerrero, S. H. (2009). Inventarios: manejo y control (pp. 18-34), Bogotá, CO: Ecoe Ediciones. Recuperado de http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action ?docID=10584414&ppg=13 3.Método Hibrido Llevar un inventario del control de compras y ventas hechas Guerrero, S. H. (2009). Inventarios: manejo y control (pp. 18-34), Bogotá, CO: Ecoe Ediciones. Recuperado de http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action ?docID=10584414&ppg=13 3 Decisión 1.Toma de Decisiones bajo riesgo Tomar aquellas decisiones para las que las consecuencias de una acción dada dependen de algún evento probabilista Gallagher, C., & Watson, H. (1982). Métodos cuantitativos para la toma de decisiones en administración (pp. 331-351), México, D.F., MX: McGraw-Hill Interamericana. Recuperado de: http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action ?docID=10479349&ppg=8. 2.Toma de Decisiones bajo conflicto Son aquellos casos de toma de decisiones bajo incertidumbre en los que hay un oponente, las probabilidades de los eventos no solo se desconocen sino que están influenciadas por un oponente Gallagher, C., & Watson, H. (1982). Métodos cuantitativos para la toma de decisiones en administración (pp. 331-351), México, D.F., MX: McGraw-Hill Interamericana. Recuperado de: http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action ?docID=10479349&ppg=8.
  • 8. 4 Participació n 1.Cadena de Markov Se han utilizado para analizar los patrones de compra de los consumidores para pronosticar las concesiones. Palacios, A. L. C. (2009). Dirección estratégica (pp. 134-137), Bogotá, CO: Ecoe Ediciones. Recuperado de: http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action ?docID=10515305&ppg=9. 2. Cadena de Markov Se aplican en gran número de situaciones como lo son: los cambios de preferencia que en el mercado tienen diferentes productos, la posible decisión sobe hacer o no una inversión en cierta oportunidad. Palacios, A. L. C. (2009). Dirección estratégica (pp. 134-137), Bogotá, CO: Ecoe Ediciones. Recuperado de: http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action ?docID=10515305&ppg=9. 3.Cadena de Markov Invertir en el mercado obteniendo la oportunidad de grandes ganancias. Palacios, A. L. C. (2009). Dirección estratégica (pp. 134-137), Bogotá, CO: Ecoe Ediciones. Recuperado de: http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action ?docID=10515305&ppg=9. 5 Servicio 1.Toma de Decisiones Gerenciales Los clientes que vienen a procurar un determinado servicio se generan a través del tiempo en una fuente de entrada Amaya, A. J. (2009). Toma de decisiones gerenciales: métodos cuantitativos para la administración (2a. Ed.) (pp. 85-98), Bogotá, CO: Ecoe Ediciones. Recuperado de: http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action ?docID=10467109&ppg=9. 2.Teoría de Colas Los clientes que vienen a procurar un determinado servicio se generan a través del tiempo en una fuente de entrada Amaya, A. J. (2009). Toma de decisiones gerenciales: métodos cuantitativos para la administración (2a. Ed.) (pp. 85-98), Bogotá, CO: Ecoe Ediciones. Recuperado de: http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action ?docID=10467109&ppg=9.
  • 9. 6 Optimizaci ón 1.Metodologí a de IO/CA Por lo general el análisis matemático debe ser considerar el riesgo y la incertidumbre más que en otros campos de la ingeniería con frecuencia es necesario hacer simulación y optimización. Arbones, M. E. A. (1990). Logística empresarial (pp. 145-155), Barcelona, ES: Marcombo. Recuperado de: http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action ?docID=10337354&ppg=6. 2.Método múltiple de Colas La tasa de llegada siempre tiene que ser inferior a la tasa agregada de servicio que no es más que la tasa de servicio individual multiplicada por el número de canales Arbones, M. E. A. (1990). Logística empresarial (pp. 145-155), Barcelona, ES: Marcombo. Recuperado de: http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action ?docID=10337354&ppg=6. 3.Programaci on lineal Por medio de algoritmos y el método simplex podemos optimizar el sistema económico. Amaya, A. J. (2009). Toma de decisiones gerenciales: métodos cuantitativos para la administración (2a. Ed.) (pp. 85-98), Bogotá, CO: Ecoe Ediciones. Recuperado de: http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action ?docID=10467109&ppg=9.
  • 10. BIBLIOGRAFIA Taibo, A. Investigación de operaciones para los no matemáticos (pp. 71-77), México, D.F., MX: Instituto Politécnico Nacional, 2009. Accessed November 27, 2016. Recuperado de: http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action?docID=105 04970&ppg=8. Gallagher, C., & Watson, H. (1982). Métodos cuantitativos para la toma de decisiones en administración (pp. 331-351), México, D.F., MX: McGraw-Hill Interamericana. Recuperado de: http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action?docID=104 79349&ppg=8.