Modelos de costos de gestión de stocks. Un aporte de la lógica difusa
El cambio constante en el ámbito social, económico y político genera situaciones que no son todas predecibles y es en este ambiente en el que se desarrolla la actividad de las organizaciones. El medioambiente que enfrentamos está totalmente impregnado de incertidumbre, lo normal es el cambio, y la sobreinformación reinante nos impide saber con precisión hacia donde vamos. Ante este panorama las técnicas clásicas de gestión se tornan obsoletas. Este trabajo se afirma en la hipótesis que sostiene; que para poder abordar los problemas de índole económica y social, ya no son suficientes los conocimientos basados en la lógica formal. Por tal motivo, proponemos para la resolución de problemas en condiciones de incertidumbre la aplicación de la matemática borrosa con sustento en la teoría de los subconjuntos borrosos, que surge a raíz de considerar una lógica multivaluada en contraposición a la lógica bivalente o formal. El objetivo de su aplicación en las disciplinas contables y administrativas, es mantener toda la información por medio del sinceramiento de los datos, rediseñando los modelos, métodos y técnicas usuales de apoyo para la toma de decisiones mediante el uso de números que cuantifiquen y reflejen adecuadamente la incertidumbre, es decir, con números y subconjuntos borrosos. La gestión de inventarios constituye una tarea esencial del comportamiento económico de las empresas. Con ella, se pretende satisfacer las necesidades de los clientes o del proceso productivo incurriendo en los mínimos costos posibles. El diseño tradicional del problema se restringe a una serie de supuestos simplistas, que no suelen cumplirse en la práctica. En este trabajo pretende dar un enfoque más realista al problema de la gestión de stock y operar la incertidumbre fijando un intervalo de unidades a comprar que minimizarán un rango de costos.
| Main Authors: | , , , , , |
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| Format: | info:eu-repo/semantics/conferenceObject biblioteca |
| Language: | spa |
| Subjects: | Costos, Matemática Borrosa, Incertidumbre, Gestión de Stocks, |
| Online Access: | https://nulan.mdp.edu.ar/id/eprint/1272/ https://nulan.mdp.edu.ar/id/eprint/1272/1/01177.pdf |
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| Summary: | El cambio constante en el ámbito social, económico y político genera situaciones que no son todas predecibles y es en este ambiente en el que se desarrolla la actividad de las organizaciones. El medioambiente que enfrentamos está totalmente impregnado de incertidumbre, lo normal es el cambio, y la sobreinformación reinante nos impide saber con precisión hacia donde vamos. Ante este panorama las técnicas clásicas de gestión se tornan obsoletas. Este trabajo se afirma en la hipótesis que sostiene; que para poder abordar los problemas de índole económica y social, ya no son suficientes los conocimientos basados en la lógica formal. Por tal motivo, proponemos para la resolución de problemas en condiciones de incertidumbre la aplicación de la matemática borrosa con sustento en la teoría de los subconjuntos borrosos, que surge a raíz de considerar una lógica multivaluada en contraposición a la lógica bivalente o formal. El objetivo de su aplicación en las disciplinas contables y administrativas, es mantener toda la información por medio del sinceramiento de los datos, rediseñando los modelos, métodos y técnicas usuales de apoyo para la toma de decisiones mediante el uso de números que cuantifiquen y reflejen adecuadamente la incertidumbre, es decir, con números y subconjuntos borrosos. La gestión de inventarios constituye una tarea esencial del comportamiento económico de las empresas. Con ella, se pretende satisfacer las necesidades de los clientes o del proceso productivo incurriendo en los mínimos costos posibles. El diseño tradicional del problema se restringe a una serie de supuestos simplistas, que no suelen cumplirse en la práctica. En este trabajo pretende dar un enfoque más realista al problema de la gestión de stock y operar la incertidumbre fijando un intervalo de unidades a comprar que minimizarán un rango de costos. |
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