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dc.contributor.advisorRomero Gálvez, Jorge Ivánspa
dc.coverage.spatialColombiaspa
dc.creatorDelgado Sierra, Edisson Alexanderspa
dc.date.accessioned2020-03-04T19:40:31Z
dc.date.available2020-03-04T19:40:31Z
dc.date.created2019
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12010/7813
dc.description.abstractEl propósito de este trabajo es contribuir al uso de modelos híbridos para resolver MRP que tratan con una demanda estocástica sobre la existencia principal de unidades. La metodología del desarrollo inicialmente aplica el método de pronostico estacional ARIMA para predecir la demanda del plan maestro de producción, después aplicamos un modelo de programación entero para resolver el MRP utilizando el enfoque de lote a lote (L4L). La contribución principal de este trabajo es mostrar una manera de resolver los problemas de demanda dinámica a través del enfoque SARIMA-MIP.spa
dc.format.extent14 páginasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.publisherUniversidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozanospa
dc.subjectMRPspa
dc.subjectSarimaspa
dc.titleMRP impulsado por la demanda mediante el análisis de series de tiempo y programación de enteros. Una aplicación de estudio de caso en la industria manufacturera de fraganciasspa
dc.type.localTrabajo de grado de pregradospa
dc.subject.lembIngeniería industrial -- Trabajos de gradospa
dc.subject.lembPerfumesspa
dc.subject.lembManufacturasspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersioneng
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.subject.keywordManufacturesspa
dc.identifier.repourlhttp://expeditio.utadeo.edu.cospa
dc.publisher.programIngeniería Industrialspa
dc.format.rda1 recurso en línea (archivo de texto)spa
dc.description.rdaRequerimientos de sistema: Adobe Acrobat Readerspa
dc.description.abstractenglishThe purpose of this work is contribute to the extended use of hybrid models to solve MRP issues dealing with a stochastic demand over main stock keeping units. The methodology development first applies seasonal ARIMA forecasting method to predict the demand for the master production schedule, next aplies a integer programming model for solve the MRP using the Lot for lot aproach (L4L). The main contribution of this work is to show a way to solve dinamic demand problems over SARIMA-MIP aproach.spa
dc.description.degreenameIngeniero industrialspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias Naturales e Ingenieríaspa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozanospa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional de la Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozanospa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesiseng


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