dor_id: 4148960

506.#.#.a: Público

590.#.#.d: Los artículos enviados a la revista "Entreciencias: diálogos en la sociedad del conocimiento", se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares

510.0.#.a: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT); Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex)

561.#.#.u: https://enes.unam.mx/

650.#.4.x: Multidisciplina

336.#.#.b: article

336.#.#.3: Artículo de Investigación

336.#.#.a: Artículo

351.#.#.6: https://revistas.unam.mx/index.php/entreciencias

351.#.#.b: Entreciencias: diálogos en la sociedad del conocimiento

351.#.#.a: Artículos

harvesting_group: RevistasUNAM

270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Concentrador

883.#.#.u: https://revistas.unam.mx/catalogo/

883.#.#.a: Revistas UNAM

590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural

883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/

883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial

850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México

856.4.0.u: https://revistas.unam.mx/index.php/entreciencias/article/view/81259/73389

100.1.#.a: Montes de Oca Sanchez, Erika; Loza Hernández, Lourdes

524.#.#.a: Montes de Oca Sanchez, Erika, et al. (2022). Demand pattern identification of automotive spare parts. Entreciencias: Diálogos en la Sociedad del Conocimiento; Vol. 10 Núm. 24: Enero - Diciembre 2022. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4148960

245.1.0.a: Demand pattern identification of automotive spare parts

502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México

561.1.#.a: Escuela Nacional de Estudios Superiores Unidad León, UNAM

264.#.0.c: 2022

264.#.1.c: 2022-10-24

653.#.#.a: Demanda; autopartes; cadena de suministro; patrones de demanda

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-ND 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico entreciencias@unam.mx

884.#.#.k: https://revistas.unam.mx/index.php/entreciencias/article/view/81259

001.#.#.#: 051.oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/81259

041.#.7.h: spa

520.3.#.a: Objetivo clasificar el tipo de demanda de los productos colocados en el mercado por empresas de autopartes en México, enfocadas al ensamble y venta de autopartes a nivel nacional e internacional, lo cual es la base para el adecuado abastecimiento de los insumos en la cadena de suministro de estudio. Diseño metodológico de un total de 14,895 productos fueron seleccionados a través del método ABC 326 componentes, para realizar el análisis de patrones de demanda. El análisis de patrones de demanda se realizó de acuerdo con el intervalo promedio entre demandas y el coeficiente de variación cuadrada, utilizando las demandas mensuales de cada producto. Resultados el análisis probabilístico de la demanda de los 14 895 productos, muestra patrones de demanda suavizados (63.80%), erráticos (19.94%), irregulares (11.35%) e intermitentes (4.91%), de lo cual se concluye que los patrones de demanda para estas empresas son principalmente de tipo suavizado. Limitaciones de la investigación el análisis probabilístico realizado se basa en los datos proporcionados por tres empresas de la industria de venta de autopartes en México, de los cuales después del análisis ABC solo se consideraron los artículos de la categoría A para los resultados obtenidos. Proponer una técnica diferente al análisis ABC queda limitado por el tipo de datos proporcionados por las empresas. Hallazgos debido a la cantidad de factores que intervienen en la variabilidad de la demanda, es de suma importancia apoyarse de herramientas que ayuden a alcanzar pronósticos de demanda confiables, manteniendo a las empresas competitivas en la calidad del servicio al cliente. Además, la complejidad en la predicción de repuestos automotriz es un reto que en la actualidad enfrenta la industria automotriz. La clasificación de los patrones de demanda resultantes del estudio, permiten seleccionar un método de pronóstico adecuado para cada patrón y mejorar las condiciones de la cadena de suministro de las diferentes empresas. Este tipo de estudios y análisis de datos permite mejorar la toma de decisiones de los encargados del suministro de los componentes.

773.1.#.t: Entreciencias: Diálogos en la Sociedad del Conocimiento; Vol. 10 Núm. 24: Enero - Diciembre 2022

773.1.#.o: https://revistas.unam.mx/index.php/entreciencias

022.#.#.a: ISSN: 2007-8064

310.#.#.a: Publicación contínua

264.#.1.b: Escuela Nacional de Estudios Superiores Unidad León, UNAM

doi: https://doi.org/10.22201/enesl.20078064e.2022.24.81259

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856.#.0.q: application/pdf

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245.1.0.b: Identificación de patrones de demanda de refacciones automotrices

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