Este documento presenta una tabla que resume diferentes estrategias propuestas en estudios de caso y los modelos probabilísticos que se pueden aplicar para desarrollar cada estrategia. Explica brevemente diferentes modelos probabilísticos como suavización exponencial, Box-Jenkins, método de descomposición, cadenas de Márkov y líneas de espera. Además, analiza modelos para compras, inventarios, toma de decisiones, participación y optimización que utilizan enfoques probabilísticos.
Mentefacto_Toma de decisiones para la gestion de inventarios.
Tabla de diagnostico inicial del estudio de caso de la materia de metodos probabilisticos.
Mentefacto_Toma de decisiones para la gestion de inventarios.
Tabla de diagnostico inicial del estudio de caso de la materia de metodos probabilisticos.
Sintesis de modelo de lineas de espera con una politica de inventarios.Identificacion de las estrategias a utilizar para participacion,servicio y optimizacion.
Sintesis de modelo de lineas de espera con una politica de inventarios.Identificacion de las estrategias a utilizar para participacion,servicio y optimizacion.
La Unidad Eudista de Espiritualidad se complace en poner a su disposición el siguiente Triduo Eudista, que tiene como propósito ofrecer tres breves meditaciones sobre Jesucristo Sumo y Eterno Sacerdote, el Sagrado Corazón de Jesús y el Inmaculado Corazón de María. En cada día encuentran una oración inicial, una meditación y una oración final.
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE 1ER. GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024”. Esta actividad de aprendizaje propone retos de cálculo algebraico mediante ecuaciones de 1er. grado, y viso-espacialidad, lo cual dará la oportunidad de formar un rompecabezas. La intención didáctica de esta actividad de aprendizaje es, promover los pensamientos lógicos (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia, viso-espacialidad. Esta actividad de aprendizaje es de enfoques lúdico y transversal, ya que integra diversas áreas del conocimiento, entre ellas: matemático, artístico, lenguaje, historia, y las neurociencias.
Productos contestatos de la Séptima sesión ordinaria de CTE y TIFC para Docen...
Javier parra
1. Reconocimiento de los métodos probabilísticos
Presentado por
Javier Orlando Parra
Presentado a
Angela María Ospina
Tutora
Universidad Abierta Y A Distancia UNAD
Escuela de ciencias básicas, tecnología e ingeniería
Ingeniería industrial
Métodos Probabilísticos
2018
8. Reconocimiento de los modelos probabilísticos.
Mapa conceptual con tema Métodos Probabilísticos
9. Tabla de Reconocimiento del estudio de caso
N
o.
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. Suavizaci
ón
exponenc
ial
Este es un método útil
para pronosticar un
periodo futuro.
Ullmann, J. E. (1979).
Métodos cuantitativos
en administración:
teoría y 512 problemas
resueltos (pp. 278-282),
México, D.F., MX:
McGraw-Hill
Interamericana.
Recuperado de
http://bibliotecavirtual.u
nad.edu.co:2077/lib/una
dsp/reader.action?docI
D=10514989&ppg=6
2. Box
Jenkins
Los métodos ARIMA
se pueden ver como
una combinación de
promedios móviles o
suavizamiento y
regresión. El
pronóstico se basa en
una función de datos
históricos ponderados
que permite un rango
más amplio de
patrones para
pronosticar. Un
modelo de box -
Jenkins es el modelo
autorregresivo del
pésimo termino.
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://bibliotecavirtu
al.unad.edu.co:2077/lib/
unadsp/reader.action?d
ocID=10486089&ppg=
8
3. Método
de
descompo
sición
2 Compra
1. Modelo de
compra sin
déficit
En los modelos de
compra se supone que
el artículo no será
producido, sino que
será comprado a un
proveedor, en cuyo
caso la empresa
Guerrero, S. H. (2009).
Inventarios: manejo y
control (p. 59), Bogotá,
CO: Ecoe Ediciones.
Recuperado de
http://bibliotecavirtual.u
nad.edu.co:2077/lib/una
10. operará como
distribuidor de un
determinado artículo.
dsp/reader.action?docI
D=10584414&ppg=13
2. Modelo de
compra sin
déficit
La demanda se conoce
con certeza y ocurre a
una tasa constante. Los
costos de adquisición
de cada unidad,
mantenimiento,
penalización y fijo o
por ordenar deben ser
conocidos y
constantes. Se permite
diferir demanda al
futuro. La reposición
al inventario se hace
instantáneamente
.
Guerrero, S. H. (2009).
Inventarios: manejo y
control (p. 64), Bogotá,
CO: Ecoe Ediciones.
Recuperado de
http://bibliotecavirtual.u
nad.edu.co:2077/lib/una
dsp/reader.action?docI
D=10584414&ppg=13
3. Modelo
con
descuento
s por
cantidad
La demanda se conoce
con certeza y ocurre a
una tasa constante. •
Los costos de
adquisición de cada
unidad,
mantenimiento y fijo o
por ordenar deben ser
conocidos y
constantes. No se
permite diferir
demanda al futuro. La
reposición al
inventario se hace
instantáneamente. Se
debe utilizar
exclusivamente para
compras; por lo tanto
se basa en la estructura
del modelo de compra
sin déficit.
Guerrero, S. H. (2009).
Inventarios: manejo y
control (p. 70), Bogotá,
CO: Ecoe Ediciones.
Recuperado de
http://bibliotecavirtual.u
nad.edu.co:2077/lib/una
dsp/reader.action?docI
D=10584414&ppg=13
3 Decisión
1. Modelos
para la
toma de
decisione
s
se pretende presentar
algunos de los
criterios
fundamentales para su
manejo, y brindar
herramientas para
mejorar la toma de
decisiones sobre
inventarios, no da
Guerrero, S. H. (2009).
Inventarios: manejo y
control (pp. 101),
Bogotá, CO: Ecoe
Ediciones. Recuperado
de
http://bibliotecavirtual.u
nad.edu.co:2077/lib/una
11. elementos para la
manipulación de estos.
dsp/reader.action?docI
D=10584414&ppg=13
2. Sistema
de
inventario
s de
revisión
continua
Un sistema de
inventario es una
estructura que sirve
para controlar el nivel
de existencia y para
determinar cuánto hay
que pedir de cada
elemento y cuándo
hay que hacerlo.
Amaya, A. J. (2009).
Toma de decisiones
gerenciales: métodos
cuantitativos para la
administración (2a. Ed.)
(p. 100), Bogotá, CO:
Ecoe Ediciones.
Recuperado de
http://bibliotecavirtual.u
nad.edu.co:2077/lib/una
dsp/reader.action?docI
D=10467109&ppg=9.
3. Sistema
de
inventario
s de
revisión
periódica
el nivel o cantidad a
pedir se cuantifica
periódicamente (no
hay una cantidad fija
de pedido), es decir
que se realiza por
ejemplo cada semana,
al final de mes, cada 3
semanas.
Amaya, A. J. (2009).
Toma de decisiones
gerenciales: métodos
cuantitativos para la
administración (2a. Ed.)
(p. 117), Bogotá, CO:
Ecoe Ediciones.
Recuperado de
http://bibliotecavirtual.u
nad.edu.co:2077/lib/una
dsp/reader.action?docI
D=10467109&ppg=9.
4
Participació
n
1. Calculo
de las
probabili
dades de
transición
Un a análisis útil es
pronosticar el estado
del sistema después de
1, 2, 3 o mas periodos.
Esto se llama análisis
de transición, debido a
que es de corto plazo
y esta enfocado a
periodos cortos.
Gallagher, C., &
Watson, H. (1982).
Métodos cuantitativos
para la toma de
decisiones en
administración (pp.
333), México, D.F.,
MX: McGraw-Hill
Interamericana.
Recuperado de:
http://bibliotecavirtual.u
nad.edu.co:2077/lib/una
dsp/reader.action?docI
D=10479349&ppg=8.
2. Calculo
de las
probabili
dades de
estado
contable
Los límites de estado
estable se refieren solo
al porcentaje de
tiempo a largo plazo
que el sistema se
Gallagher, C., &
Watson, H. (1982).
Métodos cuantitativos
para la toma de
decisiones en
administración (pp.
12. encontrara en cada
estado particular.
337), México, D.F.,
MX: McGraw-Hill
Interamericana.
Recuperado de:
http://bibliotecavirtual.u
nad.edu.co:2077/lib/una
dsp/reader.action?docI
D=10479349&ppg=8.
3. Aplicació
n a la
administr
ación:
planeació
n de
personal
El movimiento de
personal a otras
clasificaciones puede
considerarse como
una cadena de
Márkov.
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.u
nad.edu.co:2077/lib/una
dsp/reader.action?docI
D=10479349&ppg=8.
5 Servicio
1. Caracterís
ticas y
conceptos
de línea
de espera
se define como un
sistema compuesto de
una zona de espera y
una o varias zonas de
servicio
Arbones, M. E. A.
(1990). Logística
empresarial (pp. 146),
Barcelona, ES:
Marcombo. Recuperado
de:
http://bibliotecavirtual.u
nad.edu.co:2077/lib/una
dsp/reader.action?docI
D=10337354&ppg=6.
6
Optimizació
n
1. Modelo
de
consumo
instantáne
o sin
costo fijo
La estructura del
modelo supone que se
puede iniciar o no con
un inventario inicial
(X) y que en el
momento de empezar
la temporada de
demanda se debe tener
en inventario una
cantidad Y.
Guerrero, S. H. (2009).
Inventarios: manejo y
control (pp. 152),
Bogotá, CO: Ecoe
Ediciones. Recuperado
de
http://bibliotecavirtual.u
nad.edu.co:2077/lib/una
dsp/reader.action?docI
D=10584414&ppg=13
2. Modelo
de
cosnsumo
En este modelo la
distribución de
probabilidad de la
Guerrero, S. H. (2009).
Inventarios: manejo y
control (pp. 154),
13. instantáne
o con
costo fijo
demanda puede ser de
dos tipos: continua o
discreta.
Bogotá, CO: Ecoe
Ediciones. Recuperado
de
http://bibliotecavirtual.u
nad.edu.co:2077/lib/una
dsp/reader.action?docI
D=10584414&ppg=13
3. Modelo
de
consumo
uniforme
sin costo
fijo
Aquí se causa un
costo en el momento
de ordenar producción
o compra; por lo tanto
el costo esperado del
sistema incluye el
costo fijo.
Guerrero, S. H. (2009).
Inventarios: manejo y
control (pp. 162),
Bogotá, CO: Ecoe
Ediciones. Recuperado
de
http://bibliotecavirtual.u
nad.edu.co:2077/lib/una
dsp/reader.action?docI
D=10584414&ppg=13