Resumo

MORALES TABARES, Zoila Esther; CABRERA CAMPOS, Alcides; VAZQUEZ SILVA, Efrén  e  CABALLERO MOTA, Yailé. MPREDSTOCK: Modelo multivariado de predicción del stock de piezas de repuesto para equipos médicos. Rev cuba cienc informat [online]. 2016, vol.10, n.3, pp.88-104. ISSN 2227-1899.

RESUMEN La demanda del stock de piezas de repuesto es una de las mayores fuentes de incertidumbre y la selección del mejor método de predicción para cada referencia es un problema complejo. Los métodos a utilizar en su pronóstico se seleccionan de acuerdo a la cantidad de datos y los diferentes patrones de comportamiento. En la última década el desarrollo de modelos matemáticos para el pronóstico de la demanda de piezas de repuesto ha dado proyección a un sin número de aplicaciones en diversas esferas de la sociedad, con la utilización de técnicas de análisis de series de temporales, métodos causales de regresión y técnicas de Soft-Computing. Sin embargo, se ha observado la carencia de aplicaciones prácticas para el pronóstico del stock de piezas de repuesto de equipos médicos, en relación con las proposiciones teóricas relevantes desarrolladas en esta área de aplicación. Además, las soluciones existentes no siempre logran mejorar la exactitud de los pronósticos, debido a la preferencia por la utilización de métodos de alta complejidad. En la presente investigación se propone el modelo MPREDSTOCK para el proceso de predicción del stock de piezas de repuesto para equipos médicos mediante la Regresión Lineal Múltiple como método de solución. El modelo incluye algoritmos que permiten la predicción del stock de piezas y disponibilidad técnica de un equipo médico, el cálculo de su confiabilidad operacional y la frecuencia de fallas de una de sus piezas y forma parte del “Módulo Predicción y gestión de stock” del SIGICEM.

Palavras-chave : stock de piezas de repuesto; pronóstico de la demanda; modelo; exactitud.

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