Resumen de Técnicas avanzadas de gestión de stocks: Aplicación a la gestión de almacenes en farmacia hospitalaria
Amalia Luque Sendra, Francisco Aguayo González, Juan Ramón Lama Ruiz, Eduardo González-Regalado Montero, Alejandro Manuel Martín Gómez
En este trabajo se pretende disminuir la incertidumbre existente en la gestión de stocks, con objeto de mejorar la eficiencia de los servicios de almacenamiento, en particular aplicado al caso de la gestión farmacéutica de los hospitales. Para ello se aplican técnicas avanzadas de estimación a la problemática de la gestión de stock en farmacia hospitalaria. Se utilizará un enfoque orientado a determinar la dinámica de este tipo de sistemas que, mediante técnicas de minería de datos, aprovecha el conocimiento de la dinámica para optimizar el funcionamiento del servicio de farmacia, a diferencia de los enfoques clásicos para la solución de este tipo de problemas, normalmente estáticos y basados en la utilización de técnicas propias de la investigación operativa. El objetivo es demostrar la viabilidad de utilizar técnicas de análisis de series temporales y de modelos causales para la estimación de la demanda. Se usan técnicas del ámbito del data mining (machine learning, knowledge discovery, ...) para comparar y extender los resultados anteriores. Entre estas técnicas estarían: árboles de decisión, regresión multivariable, redes neuronales, Modelos de Markov, Máquinas de Vectores Soporte (SVM), etc.
