Desarrollo e implementación de un modelo estadístico para la predicción de la demanda de medicamentos en Droguerías Colsubsidio

El proyecto llevado a cabo durante la pasantía se basó en el desarrollo e implementación de un modelo ARIMA para el pronóstico mensual de la demanda de medicamentos en Droguerías Colsubsidio. Esta iniciativa surge como respuesta a la problemática que se tiene en los niveles de inventario, ya que el...

Full description

Autores:
Moreno Pérez , Yazmin Andrea
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/42278
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/42278
Palabra clave:
Modelo ARIMA
Pronóstico
Series de tiempo
Desajuste de inventario
Matemáticas -- Tesis y disertaciones académicas
Pronóstico de la demanda de medicamentos y gestión de inventario
Modelos ARIMA y optimización de la cadena de suministro
Análisis estadístico aplicado a la gestión farmacéutica
ARIMA model
Forecasting
Time series
Inventory mismatch
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License
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description El proyecto llevado a cabo durante la pasantía se basó en el desarrollo e implementación de un modelo ARIMA para el pronóstico mensual de la demanda de medicamentos en Droguerías Colsubsidio. Esta iniciativa surge como respuesta a la problemática que se tiene en los niveles de inventario, ya que el tener un exceso o carencia de medicamentos repercute negativamente en la capacidad de la empresa para brindar un servicio óptimo a sus clientes. Este desequilibrio se convierte en un factor crítico que afecta directamente al éxito global de la organización, por tanto, la implementación de dicho modelo busca mitigar los desajustes en los niveles de inventario y garantizar una gestión más eficiente que permita satisfacer las necesidades de los clientes de manera oportuna y precisa, y así también contribuir a una buena competitividad de la empresa en el mercado.
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Este desequilibrio se convierte en un factor crítico que afecta directamente al éxito global de la organización, por tanto, la implementación de dicho modelo busca mitigar los desajustes en los niveles de inventario y garantizar una gestión más eficiente que permita satisfacer las necesidades de los clientes de manera oportuna y precisa, y así también contribuir a una buena competitividad de la empresa en el mercado.The project carried out during the internship was based on the development and implementation of an ARIMA model for the monthly forecast of the demand for medicines in Colsubsidio drugstores. This initiative arises as a response to the problem of inventory levels, since having an excess or shortage of medicines has a negative impact on the company's ability to provide an optimal service to its customers. This imbalance becomes a critical factor that directly affects the overall success of the organization, therefore, the implementation of this model seeks to mitigate the imbalances in inventory levels and ensure a more efficient management that allows to meet the needs of customers in a timely and accurate manner, and thus also contribute to a good competitiveness of the company in the market.pdfspaUniversidad Distrital Francisco José de CaldasModelo ARIMAPronósticoSeries de tiempoDesajuste de inventarioMatemáticas -- Tesis y disertaciones académicasPronóstico de la demanda de medicamentos y gestión de inventarioModelos ARIMA y optimización de la cadena de suministroAnálisis estadístico aplicado a la gestión farmacéuticaARIMA modelForecastingTime seriesInventory mismatchDesarrollo e implementación de un modelo estadístico para la predicción de la demanda de medicamentos en Droguerías ColsubsidioDevelopment and implementation of a statistical model for the prediction of drug demand in Colsubsidio drugstoresbachelorThesisPasantíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fAbierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Time Series Analysis: Forecasting and Control. Wiley, 2008.Ciro Martínez Bencardino. Estadística y Muestreo. Ecoe Ediciones, 2003.Colsubsidio. Perfil organizacional, 2023. Página Institucional.Microsoft Corporation. Microsoft Excel, 2023. Versión 16.0.Python Software Foundation. Python: A dynamic, open source programming language, 2023. Versión 3.11.Ríos G. Series de tiempo. page 52, 2008.Google Research. Google Colaboratory, 2023. Accessed: 2023-06-13.Marshall G. W. Johnston, M. W. Administración de ventas. Educación. McGraw Hill, 2009.Liliana Carolina Murcia, Sandra Milena y Quitian. Evaluacion y comparación del desem- peño de dos modelos de pronostico de carga a corto plazo estadístico arima vs redes neuronales. page 52, 2006.Mercedes Navarro Martínez. Modelos temporales para señales procedentes del mar menor. page 56, 2023.ORIGINALYazminAndreaMorenoPérez2024.pdfYazminAndreaMorenoPérez2024.pdfTrabajo de Gradoapplication/pdf262229https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/8918a740-3164-458b-bdc2-3af1b0e15d19/downloadf85485d9e1c719d982e38d8fb35290a4MD51Licencia de Uso y Publicación.pdfLicencia de Uso y Publicación.pdfapplication/pdf4162955https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/e79bd811-a90f-4c1b-b1bf-810bee5ba398/download6a4cf20fba2c33dcc7dbe46ffe300385MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-87167https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/e4df7af3-7e17-434e-b935-f8e23890a94c/download997daf6c648c962d566d7b082dac908dMD5311349/42278oai:repository.udistrital.edu.co:11349/422782024-10-28 09:36:18.9open.accesshttps://repository.udistrital.edu.coRepositorio Universidad 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