Resumen

Las implicaciones de la tecnología de sensores en la introducción de nuevos productos requieren decisiones críticas sobre aspectos divergentes de marketing y operaciones. En este trabajo, empleamos el modelo de Bass para un nuevo producto que utilizó la difusión de la tecnología de sensores desde la perspectiva del modelo de dimensionamiento de lotes de Wagner-Whitin, que trata este asunto relacionado con la idoneidad de la tecnología de sensores en el mercado y las dimensiones operativas. El objetivo de este estudio es proponer un enfoque difuso incierto para especificar el momento óptimo, el precio, la programación de la producción y el ritmo de introducción de la tecnología de sensores en un nuevo producto. Este modelo se aplicará para analizar el impacto de la difusión de la tecnología de sensores en la aceptación del mercado y algunos parámetros operativos, por ejemplo, la población total de clientes, la elasticidad de los precios, los costes de puesta en marcha y mantenimiento, el coste variable de la unidad y los costes de investigación y desarrollo en el beneficio optimizado, y la vida útil optimizada del producto. En este experimento, nos inspiramos en la versión del modelo de Sale et al. (2017) que considera la incertidumbre utilizando números triangulares difusos y realizando el método de corte alfa. Además, en esta investigación, el coste variable se considera como una función Cobb-Douglas. Inicialmente, en la Metodología de Investigación, se aplica la modelación matemática, en donde utilizando la simulación y el método de diseño experimental, se generaron los datos. Finalmente, utilizando el software de optimización LINGO, se resolvió el problema, y para exámenes posteriores considerando la existencia de varios parámetros, se adoptó el diseño de experimento (DoE) mediante el software Design-Expert 8 y la metodología de superficie de respuesta para analizar y optimizar los parámetros del problema. Los resultados indicaron que el clímax de la función objetivo se produce cuando se asume que el límite superior de alfa es 0,7; por lo tanto, el estado óptimo de la demanda pertenece a esta cantidad de alfa.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:difusión de la tecnología de sensores, modelo, nuevo producto, tecnología de sensores, coste variable, software de optimización lingo, método de corte alfa, método de diseño experimental, números triangulares difusos, introducción de nuevos productos
• Keywords:sensor technology diffusion, model, new product, sensor technology, variable cost, lingo optimization software, alpha cut method, experimental design method, fuzzy triangular numbers, new product introduction