Impredstock : Multivariate Prediction Model Stock Of Spare Parts for Medical Equipments

Título traducido de la contribución: Impredstock : Modelo de Predicción Multivariante Stock de Repuestos para Equipos Médicos

Producción científica: Contribución a una revistaArtículo

Resumen

La demanda de existencias de piezas de recambio es una de las mayores fuentes de incertidumbre y la selección del mejor método de predicción para cada referencia es una tarea compleja. Los métodos a utilizar en el pronóstico se seleccionan en función de la cantidad de datos y de los diferentes patrones de comportamiento. En la última década, el desarrollo de modelos matemáticos para la predicción de la demanda de repuestos ha abierto un camino para varias aplicaciones en diferentes áreas de la sociedad, utilizando técnicas de análisis de series temporales, métodos de regresión causal y técnicas de Soft-Computing. Sin embargo, se ha observado una falta de aplicaciones prácticas para realizar un pronóstico del stock de repuestos para equipos médicos, en relación con las propuestas teóricas relevantes desarrolladas en esta área de aplicación. Además, las soluciones existentes no siempre consiguen mejorar la precisión del pronóstico, debido a la preferencia por el uso de métodos altamente complejos. En este trabajo de investigación se propone el modelo MPREDSTOCK. Se encarga del proceso de predicción del stock de repuestos para equipos médicos a través de las regresiones lineales múltiples como método de solución. El modelo incluye algoritmos para la predicción del stock de piezas y la disponibilidad técnica de un equipo médico, el cálculo de la fiabilidad operativa y la frecuencia de fallos de uno de sus dispositivos y forma parte del "Módulo de Predicción y Gestión de Stocks" perteneciente al SIGICEM.
Título traducido de la contribuciónImpredstock : Modelo de Predicción Multivariante Stock de Repuestos para Equipos Médicos
Idioma originalInglés estadounidense
Páginas (desde-hasta)1-17
Número de páginas17
PublicaciónRevista Cubana de Ciencias Informáticas
Volumen10
N.º10
EstadoPublicada - 31 dic. 2019

Palabras clave

  • Accuracy
  • Demand forecasting
  • Model
  • Stock of spare parts

Areas de Conocimiento del CACES

  • 727A Diseño industrial y de procesos

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Impredstock : Modelo de Predicción Multivariante Stock de Repuestos para Equipos Médicos'. En conjunto forman una huella única.

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