Gestión Avanzada de Inventario

Gestión Avanzada de Inventario

Para proporcionar un nivel de servicio adecuado a los clientes y al mismo tiempo mantener los costos operativos lo más bajos posible, las empresas tienen que diseñar sistemas de reposición inteligentes. Los sistemas de reposición / distribución cuidadosamente diseñados les permitirían tener los productos correctos en el lugar adecuado en el momento exacto. Aunque la investigación sobre la gestión de inventarios ha existido durante décadas, todavía recibe una gran atención por parte de la comunidad de investigación, ya que garantizar la disponibilidad del producto a bajo costo es fundamental para sobrevivir en el entorno empresarial cada vez más complejo, global y feroz de hoy en día. La literatura sobre Gestión de inventario es muy amplia, y el grupo en Zaragoza Logistics Center se enfoca particularmente en desarrollar estrategias y modelos de administración de inventario para aumentar el valor de la cadena de suministro, en particular utilizando modelos de inventario estocásticos en los que la aleatoriedad podría provenir de la demanda o la oferta. Específicamente, los siguientes modelos son estudiados por el Grupo de gestión Avanzada de Inventarios de ZLC:

  • Coordinación en el reabastecimiento / distribución en entornos de múltiples proveedores y minoristas con demanda estocástica
  • Optimización de la reposición y sustitución dinámica de inventario para productos con plazos de entrega
  • Control de inventario en sistemas con rendimiento aleatorio
  • Gestión de la producción y transbordo de las instalaciones de fabricación
  • Control de inventario para artículos perecederos con ofertas aleatorias (promociones)
  • Políticas de racionamiento óptimo para sistemas de inventario con múltiples clases de demanda
  • Políticas de pedidos frente a proveedores no confiables y productos falsificados
  • Ventas duales óptimas y reposición de existencias mediante contratos flexibles ante un mercado al contado
  • Mecanismos de agrupación de inventarios con asimetría de la información
  • Contratos de riesgo compartido

Investigadores Principales

Dr. Çagri Gurbuz

Profesor, MIT-Zaragoza
Investigador Afiliado, MIT CTL

Dra. Victoria Muerza

Investigadora Postdoctoral
MIT-Zaragoza

Logros Principales

Proyecto INSPIRE: Hacia el crecimiento del negocio mediante un procesamiento flexible en las cadenas de valor impulsadas por el cliente (2016 – 2018).

Proyecto NEXTNET: Tecnologías de próxima generación para la red europea (2017 – 2019).

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