MODELOS DE SISTEMAS MRP CERRADOS INTEGRANDO INCERTIDUMBRE (CLOSED MODELS OF MRP SYSTEMS CONSIDERING UNCERTAINTIES)

En este artículo se muestran cuatro modelos de los sistemas MRP cerrados con incertidumbre en los componentes de producción, como son: la capacidad necesaria de fabricación de cada producto, el tiempo de entrega y la disponibilidad del inventario. Dichos parámetros se tratan mediante la lógica difus...

Full description

Autores:
Arango, Martín Darío
Cano, José Alejandro
Álvarez, Karla Cristina
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2013
Institución:
Universidad EIA .
Repositorio:
Repositorio EIA .
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:repository.eia.edu.co:11190/4761
Acceso en línea:
https://repository.eia.edu.co/handle/11190/4761
https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/260
Palabra clave:
MRP
MRP cerrado
lógica difusa
programación matemática difusa
planeación de la producción
incertidumbre. Keywords
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fuzzy logic
diffuse mathematical programming
production plan
uncertainty
Rights
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License
Revista EIA - 2013
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description En este artículo se muestran cuatro modelos de los sistemas MRP cerrados con incertidumbre en los componentes de producción, como son: la capacidad necesaria de fabricación de cada producto, el tiempo de entrega y la disponibilidad del inventario. Dichos parámetros se tratan mediante la lógica difusa modelizando un sistema MRP cerrado determinista. Por tanto, se presentan inicialmente tres modelos de sistema MRP cerrado, donde cada uno considera de forma independiente la incertidumbre en capacidad, tiempo de entrega y disponibilidad de inventario. Igualmente, se presenta un cuarto modelo de sistema MRP cerrado que de forma conjunta analiza la incertidumbre en los tres parámetros mencionados. Cada uno de estos modelos es validado con información de una empresa del sector eléctrico colombiano, evaluando el costo total del plan de producción, nivel de inventarios, nivel de servicio y complejidad computacional. Abstract: In this paper, we present four models of uncertainty in the MRP closed systems in the production components, such as: manufacturing capacity of each product, delivery time and inventory availability. These parameters are processed by the fuzzy logic by modeling an MRP closed system deterministic. Therefore, three models are initially MRP closed system, where each independently consider uncertainty in capacity, delivery time and inventory availability. Also, we present a fourth model of MRP closed system jointly analyzes the uncertainty in the three parameters mentioned above. Each of these models is corroborated with information from a company in the Colombian electricity area, evaluating the total cost of the production plan, inventory levels, service level and computational complexity.
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Igualmente, se presenta un cuarto modelo de sistema MRP cerrado que de forma conjunta analiza la incertidumbre en los tres parámetros mencionados. Cada uno de estos modelos es validado con información de una empresa del sector eléctrico colombiano, evaluando el costo total del plan de producción, nivel de inventarios, nivel de servicio y complejidad computacional. Abstract: In this paper, we present four models of uncertainty in the MRP closed systems in the production components, such as: manufacturing capacity of each product, delivery time and inventory availability. These parameters are processed by the fuzzy logic by modeling an MRP closed system deterministic. Therefore, three models are initially MRP closed system, where each independently consider uncertainty in capacity, delivery time and inventory availability. Also, we present a fourth model of MRP closed system jointly analyzes the uncertainty in the three parameters mentioned above. Each of these models is corroborated with information from a company in the Colombian electricity area, evaluating the total cost of the production plan, inventory levels, service level and computational complexity.En este artículo se muestran cuatro modelos de los sistemas MRP cerrados con incertidumbre en los componentes de producción, como son: la capacidad necesaria de fabricación de cada producto, el tiempo de entrega y la disponibilidad del inventario. Dichos parámetros se tratan mediante la lógica difusa modelizando un sistema MRP cerrado determinista. Por tanto, se presentan inicialmente tres modelos de sistema MRP cerrado, donde cada uno considera de forma independiente la incertidumbre en capacidad, tiempo de entrega y disponibilidad de inventario. Igualmente, se presenta un cuarto modelo de sistema MRP cerrado que de forma conjunta analiza la incertidumbre en los tres parámetros mencionados. Cada uno de estos modelos es validado con información de una empresa del sector eléctrico colombiano, evaluando el costo total del plan de producción, nivel de inventarios, nivel de servicio y complejidad computacional. Abstract: In this paper, we present four models of uncertainty in the MRP closed systems in the production components, such as: manufacturing capacity of each product, delivery time and inventory availability. These parameters are processed by the fuzzy logic by modeling an MRP closed system deterministic. Therefore, three models are initially MRP closed system, where each independently consider uncertainty in capacity, delivery time and inventory availability. Also, we present a fourth model of MRP closed system jointly analyzes the uncertainty in the three parameters mentioned above. Each of these models is corroborated with information from a company in the Colombian electricity area, evaluating the total cost of the production plan, inventory levels, service level and computational complexity.application/pdfengFondo Editorial EIA - Universidad EIARevista EIA - 2013https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/260MRPMRP cerradológica difusaprogramación matemática difusaplaneación de la producciónincertidumbre. 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