Ponencia
Business intelligence en la gestión de stocks para almacenamiento óptimo de medicamentos
Autor/es | Luque Sendra, Amalia
Aguayo-González, Francisco Lama-Ruiz, Juan Ramón Peralta-Álvarez, María Estela Córdoba-Roldán, Antonio Heras García de Vinuesa, Ana de las |
Director | |
Departamento | Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería del Diseño |
Fecha de publicación | 2016 |
Fecha de depósito | 2018-02-02 |
ISBN/ISSN | 978-84-946089-7-1 |
Resumen | En este trabajo se muestra la viabilidad de utilizar técnicas de análisis de series temporales para el problema de estimación de la demanda. Los trabajos realizados incluyen aspectos iniciales de preparación de datos, ... En este trabajo se muestra la viabilidad de utilizar técnicas de análisis de series temporales para el problema de estimación de la demanda. Los trabajos realizados incluyen aspectos iniciales de preparación de datos, elección de las herramientas de procesado y análisis mediante técnicas de series temporales. Quedan pendientes de desarrollo futuro la aplicación de técnicas de minería de datos y su comparación con los resultados de esta primera fase. In this paper the feasibility of using techniques of time series analysis to the problem of estimating demand is shown. Works carried out include aspects of initial data preparation, choice of processing tools and analysis ... In this paper the feasibility of using techniques of time series analysis to the problem of estimating demand is shown. Works carried out include aspects of initial data preparation, choice of processing tools and analysis using time-series techniques. Application of data mining techniques and comparison with the results of this first phase are possible future works. |
Cita | Luque Sendra, A., Aguayo-González, F., Lama-Ruiz, J.R., Peralta-Álvarez, M.E., Córdoba-Roldán, A. y Heras García de Vinuesa, A. de las (2016). Business intelligence en la gestión de stocks para almacenamiento óptimo de medicamentos. En III Jornadas de Investigación y Postgrado (101-108), Sevilla: 3ciencias. |
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luque_ponencia_2016_business.pdf | 224.6Kb | [PDF] | Ver/ | |