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Title: Aplicación de un modelo de control de inventario de GNC utilizando métodos de pronósticos en una empresa comercializadora y distribuidora de gas natural.
Authors: Moreno Bohórquez, Juan David
metadata.dc.contributor.advisor: Peña, Iván
Keywords: Modelo de control
Control de inventarios
Comercializadora
Gas natural
Inventarios
Publisher: Corporación Universitaria Minuto de Dios
Citation: Moreno, J. (2018). Aplicación de un modelo de control de inventario de GNC utilizando métodos de pronósticos en una empresa comercializadora y distribuidora de gas natural. (Trabajo de grado). Corporación Universitaria Minuto de Dios, Bogotá D.C. - Colombia.
Abstract: Los inventarios y su administración en cualquier tipo de compañía son cruciales para mitigar las fluctuaciones que presente la demanda, al igual que para elevar su nivel de servicio, por lo que esto toma mayor relevancia cuando la empresa se encuentra en el sector energético conociendo la importancia de este para la vida cotidiana. El gas natural es un insumo importante tanto a nivel residencial como comercial, su consumo es parte importante de la economía Colombiana, su distribución está restringida y depende de muchas variables físicas, en consecuencia de ello, es vital conocer que factores afectan su comportamiento y como se pueden controlar, al igual que prever la demanda y su comportamiento con respecto a ella. La aplicación de un modelo de gestión de inventarios es el método más utilizado en la industria y éste depende de la naturaleza de la demanda y su patrón de comportamiento, lo que implica hacer un análisis exhaustivo de los datos históricos que ésta presenta. Los métodos de pronósticos permiten predecir la demanda en un lapso de tiempo predeterminado con cierta confiabilidad y dependen del nivel de aleatoriedad e incertidumbre de ésta, por lo que el análisis de la demanda se convierte en un factor clave para determinar la factibilidad del uso de estos métodos.
Description: Aplicar un sistema de control de inventario de GNC que articule un método de pronóstico de demanda en la estación A.
URI: http://hdl.handle.net/10656/7261
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