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- W98495783 abstract "Con el objetivo de planear la produccion y distribucion de manufacturas con base en informacion cada vez mas cercana al momento de venta, los sistemas de apoyo a la toma de decisiones para la administracion de inventarios deben incorporar pronosticos de la demanda basados en poca informacion objetiva, o en informacion subjetiva. En particular, cuando se utilizan modelos de simulacion para apoyar toma de decisiones relacionadas con inventarios de seguridad, o con tamanos y demoras de los pedidos, es conveniente modelar la distribucion de la demanda tomando en cuenta tanto los datos disponibles sobre experiencias pasadas, como la informacion (a menudo subjetiva) sobre el futuro cercano. En este articulo se presenta un enfoque bayesiano para modelar un componente aleatorio de entrada (por ejemplo, la distribucion de la demanda) en experimentos por simulacion para la administracion de inventarios. Bajo este enfoque, la familia de distribuciones propuesta para modelar el componente de entrada debe considerar dos tipos de parametros, los que capturan informacion de datos historicos y los que dependen del pronostico (a menudo subjetivo) sobre el escenario particular a simular. La aplicacion del enfoque propuesto se ilustra con un ejemplo en el que se modela la demanda diaria por medio de una distribucion binomial negativa, y el usuario del sistema proporciona la demanda esperada para todo el periodo a simular" @default.
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