Simulación como herramienta de ayuda para la toma de decisiones empresarialesun caso práctico

  1. Puche Regaliza Julio Cesar 1
  2. Costas Gual, Jose 2
  3. Arranz Val, Pablo 1
  1. 1 Universidad de Burgos
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    Universidad de Burgos

    Burgos, España

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  2. 2 Instituto Politécnico de Viana do Castelo
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    Instituto Politécnico de Viana do Castelo

    Viana do Castelo, Portugal

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Revista:
Revista de métodos cuantitativos para la economía y la empresa

ISSN: 1886-516X

Año de publicación: 2016

Volumen: 21

Páginas: 188-204

Tipo: Artículo

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Resumen

La toma de decisiones empresariales es un factor crítico para la viabilidad de las empresas. En el actual escenario más dinámico, global y competitivo, este factor crítico abre espacio a requerimientos más amplios. El modelado y la simulación tradicionalmente han formado parte sustancial del juego de herramientas utilizadas para el soporte a la toma de decisiones, especialmente en referencia a la toma de decisiones estrategicas. En este trabajo, pretendemos mostrar una perspectiva clara sobre el valor añadido que ofrece la simulación. En primer lugar, se describen las etapas que deben llevarse a cabo para completar un proceso de toma de decisiones mediante simulación. A continuación, se desarrolla un caso práctico en el que se plasman dichas etapas frente a la decisión de implantar un comportamiento PUSH o un comportamiento PULL en una determinada empresa. Los resultados obtenidos nos conducen a la decisión de implantar PULL en favor de PUSH, mostrando que el valor esperado de las técnicas de simulación justi ca que una organizaci ón madura incorpore tales técnicas en su banco de talento corporativo

Referencias bibliográficas

  • Ashby, R. (1956): An Introduction to Cybernetics. Chapman & Hall.
  • Banks, J.; Carson, J.S. and Nelson, B.L. (1995): Discrete Event System Simulation, 2nd edition. Prentice-Hall.
  • Beer, S. (1985): Diagnosing the System for Organizations. John Wiley & Sons.
  • Bicheno, J. (2002): The quality 75: Towards Six Sigma performance in service and manufacturing. PICSIE Books.
  • Box, G.; Hunter, W. and Hunter, J. (1978): Statistics for Experimenters. An Introduction to Design, Data Analysis and Model Building. John Wiley & Sons.
  • Clemen, R. and Reilly, T. (2013): Making hard decisions with DecisionTools. Cengage Learning.
  • Davis, D. (2001): Investigación en administración para la toma de decisiones. Thomson.
  • García-Pérez, A. (1992): Estadística aplicada: Conceptos básicos. Universidad Nacional de Educación a Distancia.
  • Hillier, F.S. and Lieberman, G.J. (2008): Introduction to Operations Research, 9th edition. McGraw-Hill.
  • Kelton, D.; Sadowski, R. and Sturrock, D. (2004): Simulation with Arena, 3th edition. McGraw-Hill.
  • Liker, J.K. and Meier, D. (2006): The Toyota Way Fieldbook. McGraw-Hill.
  • Lynch, D. (2003): EVOP Design of Experiments. SAE 2003 World Congress & Exhibition Technical Paper.
  • Pritsker, A.A.B. and Sigal, C.E. (1983): Management Decision making: A Network Simulation Approach. Prentice-Hall.
  • Ragsdale, C. (2014): Spreadsheet Modeling and Decision Analysis: A Practical Introduction to Business Analytics. Cengage Learning.
  • Sobek, D.K. and Smalley, A. (2008): Understanding A3 thinking: a critical component of Toyota's PDCA management system. CRC Press.
  • Sutherland, J. (2014): Scrum: The Art of Doing Twice the Work in Half the Time. Crown Business.
  • Thompson, J. and Koronacki, J. (2002): Statistical Process Control: The Deming Paradigm and Beyond, 2nd edition. Chapman and Hall/CRC.
  • Womack, J.P.; Jones, D.T. and Roos, D. (1990): The Machine that Changed the World. Rawson Associates.
Fuente de los datos: Dialnet