Pronóstico de la demanda intermitente de repuestos aeronáuticos mediante métodos clásicos estadísticos y modelos lineales dinámicos.

La aviación militar es fundamental para el cumplimiento del Orden Constitucional y los fines del Estado, es por esto, que se deben centralizar esfuerzos para garantizar la disponibilidad, seguridad y fiabilidad de las aeronaves, por tal motivo, este estudio, buscó implementar metodologías estadístic...

Full description

Autores:: Rivas Alarcón, Cristian Esteban

Tipo de recurso:: Masters Thesis

Fecha de publicación:: 2022

Institución:: Universidad Santo Tomás

Repositorio:: Repositorio Institucional USTA

Idioma:: spa

id	SANTOTOMAS_47505ec89b265bd363eef86043ba7d5f
oai_identifier_str	oai:repository.usta.edu.co:11634/47279
network_acronym_str	SANTOTOMAS
network_name_str	Repositorio Institucional USTA
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv	Pronóstico de la demanda intermitente de repuestos aeronáuticos mediante métodos clásicos estadísticos y modelos lineales dinámicos.
title	Pronóstico de la demanda intermitente de repuestos aeronáuticos mediante métodos clásicos estadísticos y modelos lineales dinámicos.
spellingShingle	Pronóstico de la demanda intermitente de repuestos aeronáuticos mediante métodos clásicos estadísticos y modelos lineales dinámicos. Estadística Modelos lineales (Estadística) Aeronáutica Aviación Militar Croston Confiabilidad Demanda intermitente Modelos lineales dinámicos Simulaciones BOOTSTRAP
title_short	Pronóstico de la demanda intermitente de repuestos aeronáuticos mediante métodos clásicos estadísticos y modelos lineales dinámicos.
title_full	Pronóstico de la demanda intermitente de repuestos aeronáuticos mediante métodos clásicos estadísticos y modelos lineales dinámicos.
title_fullStr	Pronóstico de la demanda intermitente de repuestos aeronáuticos mediante métodos clásicos estadísticos y modelos lineales dinámicos.
title_full_unstemmed	Pronóstico de la demanda intermitente de repuestos aeronáuticos mediante métodos clásicos estadísticos y modelos lineales dinámicos.
title_sort	Pronóstico de la demanda intermitente de repuestos aeronáuticos mediante métodos clásicos estadísticos y modelos lineales dinámicos.
dc.creator.fl_str_mv	Rivas Alarcón, Cristian Esteban
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv	Pineda Rios, Wilmer
dc.contributor.author.none.fl_str_mv	Rivas Alarcón, Cristian Esteban
dc.contributor.corporatename.spa.fl_str_mv	Universidad Santo Tomás
dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv	Estadística Modelos lineales (Estadística) Aeronáutica
topic	Estadística Modelos lineales (Estadística) Aeronáutica Aviación Militar Croston Confiabilidad Demanda intermitente Modelos lineales dinámicos Simulaciones BOOTSTRAP
dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv	Aviación Militar Croston Confiabilidad Demanda intermitente Modelos lineales dinámicos Simulaciones BOOTSTRAP
description	La aviación militar es fundamental para el cumplimiento del Orden Constitucional y los fines del Estado, es por esto, que se deben centralizar esfuerzos para garantizar la disponibilidad, seguridad y fiabilidad de las aeronaves, por tal motivo, este estudio, buscó implementar metodologías estadísticas a través de métodos clásicos de pronóstico, simulaciones bootstrapping y modelos lineales dinámicos para generar un pronóstico en la demanda de repuestos aeronáuticos con características de intermitencia y variabilidad y de esta manera contribuir a la mejora continua en los procesos logísticos de la administración aeronáutica. Dentro de los métodos clásicos de pronósticos, se usó la familia de suavización exponencial (Croston, Aproximación Syntetos-Boylan), simulaciones bootstrapping y modelo lineal dinámico polinomial de primer orden, el error cuadrático medio (RMSE) y error absoluto medio (MAE) fueron utilizados para comparación y selección del mejor modelo, arrojando como resultado que el modelo lineal dinámico tiene un mejor desempeño en comparación con los demás.
publishDate	2022
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv	2022-09-21T23:16:10Z
dc.date.available.none.fl_str_mv	2022-09-21T23:16:10Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv	2022-09-21
dc.type.local.spa.fl_str_mv	Tesis de maestría
dc.type.version.none.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.coar.none.fl_str_mv	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.drive.none.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/masterThesis
format	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
status_str	acceptedVersion
dc.identifier.citation.spa.fl_str_mv	Rivas Alarcón, C. E. (2022), Pronóstico de la demanda intermitente de repuestos aeronáuticos mediante métodos clásicos estadísticos y modelos lineales dinámicos. [Trabajo de maestría, Universidad Santo Tomás]. Repositorio institucional.
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv	http://hdl.handle.net/11634/47279
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv	reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomás
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv	instname:Universidad Santo Tomás
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv	repourl:https://repository.usta.edu.co
identifier_str_mv	Rivas Alarcón, C. E. (2022), Pronóstico de la demanda intermitente de repuestos aeronáuticos mediante métodos clásicos estadísticos y modelos lineales dinámicos. [Trabajo de maestría, Universidad Santo Tomás]. Repositorio institucional. reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomás instname:Universidad Santo Tomás repourl:https://repository.usta.edu.co
url	http://hdl.handle.net/11634/47279
dc.language.iso.spa.fl_str_mv	spa
language	spa
dc.relation.references.spa.fl_str_mv	Aeronáutica Civil Colombiana, 2010] Aeronáutica Civil Colombiana (2010). Circular informativa (CI) (No CI-5103-082-17). http://www.aerocivil.gov.co/autoridad-de-la-aviacion-civil/biblioteca tecnica/Circulares [Aeronáutica Civil Colombiana, 2017] Aeronáutica Civil Colombiana (2017). Circular informativa (CI) (No CI 5103-082-012 V3). http://www.aerocivil.gov.co/autoridad-de-la-aviacion-civil/biblioteca tecnica/Circulares [Aeronáutica Civil Colombiana, 2019] Aeronáutica Civil Colombiana (2019). Reglamento Aeronáutico Colombiano (RAC). http://www.aerocivil.gov.co/autoridad-de-la-aviacion-civil/reglamentacion/rac [Bergmeir et al., 2016] Bergmeir, C., Hyndman, R. J., and Benítez, J. M. (2016). Bagging exponential smoothing methods using stl decomposition and box cox transformation. International Journal of Forecasting, 32(2):303 312. [Billah et al., 2006] Billah, B., King, M., Snyder, R., and Koehler, A. (2006). Exponential smoothing model selection for forecasting. International Journal of Forecasting, 22:239 247 Biryukov, 2019] Biryukov, V. (2019). Methodical foundations of forecasting the reliability of products of aviation and rocket and space technology. INCAS BULLETIN, 11:41 51. [Breiman, 1996] Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machine Learning, 24(2):123 140. Bugaj, 2012] Bugaj, M. (2012). Failure analysis basic step of applying reliability centered maintenance in general aviation. Transport Problems : an International Scienti c Journal, 7:77 86 Cancillería de Colombia, 2022] Cancillería de Colombia (28 de Abril de 2022). https://www.cancilleria.gov.co/mapa-general. [Cleveland et al., 1990] Cleveland, R. B., Cleveland, W. S., McRae, J. E., and Terpenning, I. (1990). Stl: A seasonal-trend decomposition procedure based on loess (with discussion). Journal of O cial Statistics, 6:3 73 [Croston, 1972] Croston, J. (1972). Forecasting and stock control for intermittent demands. Journal of The Operational Research Society - J OPER RES SOC, 23:289 303. [Croston, 1972] Croston, J. (1972). Forecasting and stock control for intermittent demands. Journal of The Operational Research Society - J OPER RES SOC, 23:289 303. [FEDERAL AVIATION ADMINISTRATION, 2008] FEDERAL AVIATION ADMINISTRATION (27 de Octubre de 2008). https://av-info.faa.gov/sdrx/documents/JASC_Code.pdf [FEDERAL AVIATION ADMINISTRATION, 2008] FEDERAL AVIATION ADMINISTRATION (27 de Octubre de 2008). https://av-info.faa.gov/sdrx/documents/JASC_Code.pdf [Harrison and Stevens, 1976] Harrison, P. J. and Stevens, C. F. (1976). Bayesian forecasting. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), 38(3):205 247. [Hasni et al., 2019] Hasni, M., Aguir, M., Babai, M., and Jemai, Z. (2019). Spare parts demand fore casting: a review on bootstrapping methods. International Journal of Production Research, 57(15- 16):4791 4804. [Hua et al., 2007] Hua, Z., Zhang, B., Yang, J., and Tan, D. (2007). A new approach of forecasting intermittent demand for spare parts inventories in the process industries. Journal of The Operational Research Society - J OPER RES SOC, 58:52 61. [Hyndman et al., 2002] Hyndman, R. J., Koehler, A. B., Snyder, R. D., and Grose, S. (2002). A sta te space framework for automatic forecasting using exponential smoothing methods. International Journal of Forecasting, 18(3):439 454 [Lahiri, 1993] Lahiri, S. (1993). On the moving block bootstrap under long range dependence. Statistics & Probability Letters, 18(5):405 413 [Lahiri and Lahiri, 2003] Lahiri, S. and Lahiri, S. (2003). Resampling methods for dependent data. Sprin ger Science & Business Media. [Lahiri and Lahiri, 2003] Lahiri, S. and Lahiri, S. (2003). Resampling methods for dependent data. Sprin ger Science & Business Media. [Mangeaud and Videla, 2005] Mangeaud, A. and Videla, M. (2005). En busca de la independencia per dida: la utilización de modelos lineales generalizados mixtos en pruebas de preferencia. [Mangeaud and Videla, 2005] Mangeaud, A. and Videla, M. (2005). En busca de la independencia per dida: la utilización de modelos lineales generalizados mixtos en pruebas de preferencia. [Mangeaud and Videla, 2005] Mangeaud, A. and Videla, M. (2005). En busca de la independencia per dida: la utilización de modelos lineales generalizados mixtos en pruebas de preferencia. [Mangeaud and Videla, 2005] Mangeaud, A. and Videla, M. (2005). En busca de la independencia per dida: la utilización de modelos lineales generalizados mixtos en pruebas de preferencia. [Salton et al., 1975] Salton, G., Wong, A., and Yang, C.-S. (1975). A vector space model for automatic indexing. Commun. ACM, 18:613 620. [Salton et al., 1975] Salton, G., Wong, A., and Yang, C.-S. (1975). A vector space model for automatic indexing. Commun. ACM, 18:613 620. [Syntetos and Boylan, 2005] Syntetos, A. and Boylan, J. (2005). The accuracy of intermittent demand estimates. International Journal of Forecasting, 21:303 314 [Terán, 2013] Terán, A. M. (2013). Modelos dinámicos lineales aplicados a series de tiempo. [Valencia Cárdenas et al., 2015] Valencia Cárdenas, M., Correa, J., and Díaz, J. (2015). Inventory model using bayesian dynamic linear model for demand forecasting (modelo de inventarios que utiliza el mo delo lineal dinámico bayesiano para el pronóstico de demanda). Ingeniería, Investigación y Desarrollo ISSN 2422-4324, 15:39 47. Varghese and Rossetti, 2008] Varghese, V. and Rossetti, M. (2008). A parametric bootstrapping ap proach to forecast intermittent demand. IIE Annual Conference and Expo 2008. [Wang et al., 2020] Wang, Y., Gao, X., Cai, Y., Mingshun, Y., Li, S., and Li, Y. (2020). Reliability evaluation for aviation electric power system in consideration of uncertainty. Energies, 13:1175. [Wang et al., 2020] Wang, Y., Gao, X., Cai, Y., Mingshun, Y., Li, S., and Li, Y. (2020). Reliability evaluation for aviation electric power system in consideration of uncertainty. Energies, 13:1175. [Willemain et al., 2004] Willemain, T., Smart, C., and Schwarz, H. (2004). A new approach to forecasting intermittent demand for service parts inventories. International Journal of Forecasting, 20:375 387.
dc.rights.*.fl_str_mv	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
dc.rights.uri.*.fl_str_mv	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.rights.local.spa.fl_str_mv	Abierto (Texto Completo)
dc.rights.accessrights.none.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.none.fl_str_mv	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ Abierto (Texto Completo) http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv	openAccess
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv	application/pdf
dc.coverage.campus.spa.fl_str_mv	CRAI-USTA Bogotá
dc.publisher.spa.fl_str_mv	Universidad Santo Tomás
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv	Maestría Estadística Aplicada
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv	Facultad de Estadística
institution	Universidad Santo Tomás
bitstream.url.fl_str_mv	https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/47279/1/2022cristianrivas.pdf https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/47279/2/Carta%20Aprobaci%c3%b3n%20Facultad.pdf https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/47279/3/Carta%20Derechos%20de%20Autor.pdf https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/47279/4/license_rdf https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/47279/5/license.txt https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/47279/6/2022cristianrivas.pdf.jpg https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/47279/7/Carta%20Aprobaci%c3%b3n%20Facultad.pdf.jpg https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/47279/8/Carta%20Derechos%20de%20Autor.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv	1e53246171955d44c2501dc9f9b6119f 66eb82e8fd7070c7eb8ceb3e82312659 5f110dac0f547badf2755fb1734f0ab8 217700a34da79ed616c2feb68d4c5e06 aedeaf396fcd827b537c73d23464fc27 066d21bc684bc347ca9be6048d4715e9 bb62c3218912aca416df112b92a95f83 09bc72ceff277426bd75cbd1baeb4509
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv	MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5
repository.name.fl_str_mv	Repositorio Universidad Santo Tomás
repository.mail.fl_str_mv	repositorio@usantotomas.edu.co
_version_	1800800508234956800
spelling	Pineda Rios, WilmerRivas Alarcón, Cristian EstebanUniversidad Santo Tomás2022-09-21T23:16:10Z2022-09-21T23:16:10Z2022-09-21Rivas Alarcón, C. E. (2022), Pronóstico de la demanda intermitente de repuestos aeronáuticos mediante métodos clásicos estadísticos y modelos lineales dinámicos. [Trabajo de maestría, Universidad Santo Tomás]. Repositorio institucional.http://hdl.handle.net/11634/47279reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coLa aviación militar es fundamental para el cumplimiento del Orden Constitucional y los fines del Estado, es por esto, que se deben centralizar esfuerzos para garantizar la disponibilidad, seguridad y fiabilidad de las aeronaves, por tal motivo, este estudio, buscó implementar metodologías estadísticas a través de métodos clásicos de pronóstico, simulaciones bootstrapping y modelos lineales dinámicos para generar un pronóstico en la demanda de repuestos aeronáuticos con características de intermitencia y variabilidad y de esta manera contribuir a la mejora continua en los procesos logísticos de la administración aeronáutica. Dentro de los métodos clásicos de pronósticos, se usó la familia de suavización exponencial (Croston, Aproximación Syntetos-Boylan), simulaciones bootstrapping y modelo lineal dinámico polinomial de primer orden, el error cuadrático medio (RMSE) y error absoluto medio (MAE) fueron utilizados para comparación y selección del mejor modelo, arrojando como resultado que el modelo lineal dinámico tiene un mejor desempeño en comparación con los demás.Military aviation is essential for the fulfillment of the Constitutional Order and the purposes of the State, which is why efforts must be centralized to guarantee the availability, safety and reliability of aircraft, for this reason, this study sought to implement statistical methodologies to through classical forecasting methods, bootstrapping simulations and linear dynamic models to generate a forecast in the demand for aeronautical spare parts with characteristics of intermittence and variability and thus contribute to the continuous improvement in the logistics processes of the aeronautical administration. Within the classical forecasting methods, the exponential smoothing family (Croston, Syntetos-Boylan Approximation), bootstrapping simulations and first-order polynomial dynamic linear model were used, the mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE) were used for comparison and selection of the best model, showing as a result that the dynamic linear model has a better performance compared to the others.Magister en Estadística AplicadaMaestríaapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásMaestría Estadística AplicadaFacultad de EstadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Pronóstico de la demanda intermitente de repuestos aeronáuticos mediante métodos clásicos estadísticos y modelos lineales dinámicos.EstadísticaModelos lineales (Estadística)AeronáuticaAviación MilitarCrostonConfiabilidadDemanda intermitenteModelos lineales dinámicosSimulaciones BOOTSTRAPTesis de maestríainfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisCRAI-USTA BogotáAeronáutica Civil Colombiana, 2010] Aeronáutica Civil Colombiana (2010). Circular informativa (CI) (No CI-5103-082-17). http://www.aerocivil.gov.co/autoridad-de-la-aviacion-civil/biblioteca tecnica/Circulares[Aeronáutica Civil Colombiana, 2017] Aeronáutica Civil Colombiana (2017). Circular informativa (CI) (No CI 5103-082-012 V3). http://www.aerocivil.gov.co/autoridad-de-la-aviacion-civil/biblioteca tecnica/Circulares[Aeronáutica Civil Colombiana, 2019] Aeronáutica Civil Colombiana (2019). Reglamento Aeronáutico Colombiano (RAC). http://www.aerocivil.gov.co/autoridad-de-la-aviacion-civil/reglamentacion/rac[Bergmeir et al., 2016] Bergmeir, C., Hyndman, R. J., and Benítez, J. M. (2016). Bagging exponential smoothing methods using stl decomposition and box cox transformation. International Journal of Forecasting, 32(2):303 312.[Billah et al., 2006] Billah, B., King, M., Snyder, R., and Koehler, A. (2006). Exponential smoothing model selection for forecasting. International Journal of Forecasting, 22:239 247Biryukov, 2019] Biryukov, V. (2019). Methodical foundations of forecasting the reliability of products of aviation and rocket and space technology. INCAS BULLETIN, 11:41 51.[Breiman, 1996] Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machine Learning, 24(2):123 140.Bugaj, 2012] Bugaj, M. (2012). Failure analysis basic step of applying reliability centered maintenance in general aviation. Transport Problems : an International Scienti c Journal, 7:77 86Cancillería de Colombia, 2022] Cancillería de Colombia (28 de Abril de 2022). https://www.cancilleria.gov.co/mapa-general.[Cleveland et al., 1990] Cleveland, R. B., Cleveland, W. S., McRae, J. E., and Terpenning, I. (1990). Stl: A seasonal-trend decomposition procedure based on loess (with discussion). Journal of O cial Statistics, 6:3 73[Croston, 1972] Croston, J. (1972). Forecasting and stock control for intermittent demands. Journal of The Operational Research Society - J OPER RES SOC, 23:289 303.[Croston, 1972] Croston, J. (1972). Forecasting and stock control for intermittent demands. Journal of The Operational Research Society - J OPER RES SOC, 23:289 303.[FEDERAL AVIATION ADMINISTRATION, 2008] FEDERAL AVIATION ADMINISTRATION (27 de Octubre de 2008). https://av-info.faa.gov/sdrx/documents/JASC_Code.pdf[FEDERAL AVIATION ADMINISTRATION, 2008] FEDERAL AVIATION ADMINISTRATION (27 de Octubre de 2008). https://av-info.faa.gov/sdrx/documents/JASC_Code.pdf[Harrison and Stevens, 1976] Harrison, P. J. and Stevens, C. F. (1976). Bayesian forecasting. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), 38(3):205 247.[Hasni et al., 2019] Hasni, M., Aguir, M., Babai, M., and Jemai, Z. (2019). Spare parts demand fore casting: a review on bootstrapping methods. International Journal of Production Research, 57(15- 16):4791 4804.[Hua et al., 2007] Hua, Z., Zhang, B., Yang, J., and Tan, D. (2007). A new approach of forecasting intermittent demand for spare parts inventories in the process industries. Journal of The Operational Research Society - J OPER RES SOC, 58:52 61.[Hyndman et al., 2002] Hyndman, R. J., Koehler, A. B., Snyder, R. D., and Grose, S. (2002). A sta te space framework for automatic forecasting using exponential smoothing methods. International Journal of Forecasting, 18(3):439 454[Lahiri, 1993] Lahiri, S. (1993). On the moving block bootstrap under long range dependence. Statistics & Probability Letters, 18(5):405 413[Lahiri and Lahiri, 2003] Lahiri, S. and Lahiri, S. (2003). Resampling methods for dependent data. Sprin ger Science & Business Media.[Lahiri and Lahiri, 2003] Lahiri, S. and Lahiri, S. (2003). Resampling methods for dependent data. Sprin ger Science & Business Media.[Mangeaud and Videla, 2005] Mangeaud, A. and Videla, M. (2005). En busca de la independencia per dida: la utilización de modelos lineales generalizados mixtos en pruebas de preferencia.[Mangeaud and Videla, 2005] Mangeaud, A. and Videla, M. (2005). En busca de la independencia per dida: la utilización de modelos lineales generalizados mixtos en pruebas de preferencia.[Mangeaud and Videla, 2005] Mangeaud, A. and Videla, M. (2005). En busca de la independencia per dida: la utilización de modelos lineales generalizados mixtos en pruebas de preferencia.[Mangeaud and Videla, 2005] Mangeaud, A. and Videla, M. (2005). En busca de la independencia per dida: la utilización de modelos lineales generalizados mixtos en pruebas de preferencia.[Salton et al., 1975] Salton, G., Wong, A., and Yang, C.-S. (1975). A vector space model for automatic indexing. Commun. ACM, 18:613 620.[Salton et al., 1975] Salton, G., Wong, A., and Yang, C.-S. (1975). A vector space model for automatic indexing. Commun. ACM, 18:613 620.[Syntetos and Boylan, 2005] Syntetos, A. and Boylan, J. (2005). The accuracy of intermittent demand estimates. International Journal of Forecasting, 21:303 314[Terán, 2013] Terán, A. M. (2013). Modelos dinámicos lineales aplicados a series de tiempo.[Valencia Cárdenas et al., 2015] Valencia Cárdenas, M., Correa, J., and Díaz, J. (2015). Inventory model using bayesian dynamic linear model for demand forecasting (modelo de inventarios que utiliza el mo delo lineal dinámico bayesiano para el pronóstico de demanda). Ingeniería, Investigación y Desarrollo ISSN 2422-4324, 15:39 47.Varghese and Rossetti, 2008] Varghese, V. and Rossetti, M. (2008). A parametric bootstrapping ap proach to forecast intermittent demand. IIE Annual Conference and Expo 2008.[Wang et al., 2020] Wang, Y., Gao, X., Cai, Y., Mingshun, Y., Li, S., and Li, Y. (2020). Reliability evaluation for aviation electric power system in consideration of uncertainty. Energies, 13:1175.[Wang et al., 2020] Wang, Y., Gao, X., Cai, Y., Mingshun, Y., Li, S., and Li, Y. (2020). Reliability evaluation for aviation electric power system in consideration of uncertainty. Energies, 13:1175.[Willemain et al., 2004] Willemain, T., Smart, C., and Schwarz, H. (2004). A new approach to forecasting intermittent demand for service parts inventories. International Journal of Forecasting, 20:375 387.ORIGINAL2022cristianrivas.pdf2022cristianrivas.pdfTrabajo de Gradoapplication/pdf2740056https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/47279/1/2022cristianrivas.pdf1e53246171955d44c2501dc9f9b6119fMD51open accessCarta Aprobación Facultad.pdfCarta Aprobación Facultad.pdfCarta aprobación facultadapplication/pdf133600https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/47279/2/Carta%20Aprobaci%c3%b3n%20Facultad.pdf66eb82e8fd7070c7eb8ceb3e82312659MD52metadata only accessCarta Derechos de Autor.pdfCarta Derechos de Autor.pdfCarta Derechos de autorapplication/pdf1067946https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/47279/3/Carta%20Derechos%20de%20Autor.pdf5f110dac0f547badf2755fb1734f0ab8MD53metadata only accessCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/47279/4/license_rdf217700a34da79ed616c2feb68d4c5e06MD54open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8807https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/47279/5/license.txtaedeaf396fcd827b537c73d23464fc27MD55open accessTHUMBNAIL2022cristianrivas.pdf.jpg2022cristianrivas.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7068https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/47279/6/2022cristianrivas.pdf.jpg066d21bc684bc347ca9be6048d4715e9MD56open accessCarta Aprobación Facultad.pdf.jpgCarta Aprobación Facultad.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8697https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/47279/7/Carta%20Aprobaci%c3%b3n%20Facultad.pdf.jpgbb62c3218912aca416df112b92a95f83MD57open accessCarta Derechos de Autor.pdf.jpgCarta Derechos de Autor.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8907https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/47279/8/Carta%20Derechos%20de%20Autor.pdf.jpg09bc72ceff277426bd75cbd1baeb4509MD58open access11634/47279oai:repository.usta.edu.co:11634/472792022-11-25 03:12:34.099open accessRepositorio Universidad Santo Tomásrepositorio@usantotomas.edu.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

Pronóstico de la demanda intermitente de repuestos aeronáuticos mediante métodos clásicos estadísticos y modelos lineales dinámicos.

Publicaciones similares