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Glosario · approach

ATM Cash Management

Problema de OR consistente en prever la demanda de efectivo de cada cajero, decidir el momento y la cantidad de reposición, y equilibrar el coste de inmovilización (oportunidad de interés + riesgo de seguridad) del efectivo ocioso frente al coste de rotura de stock (reclamos + transacciones perdidas) de un cajero vacío; combina previsión + inventario estocástico + ruteo CIT (cash-in-transit).

Gestión de Efectivo en CajerosReposición de Efectivo en CajerosGestión de Efectivo BancarioOptimización de Efectivo en Red de Cajeros
ATM Cash Management es el problema de investigación operativa de un banco comercial o de participación con múltiples cajeros: para una red de cajeros (típicamente 100-3.000 máquinas) decidir conjuntamente (a) la cantidad de efectivo de apertura diario por cajero (por denominación — mezcla de billetes pequeños/medios/grandes), (b) qué cajero se repone con qué frecuencia (diario, cada 2-3 días, semanal), (c) la ruta nocturna del vehículo blindado de transporte de efectivo (CIT). El equilibrio se da entre el **coste de inmovilización** (5-15 % de oportunidad de interés de referencia anual sobre el efectivo ocioso + prima de seguro + riesgo de seguridad) y el **coste de rotura de stock** (reclamos por cajero vacío — comisión perdida + daño de marca). Se distingue del IRP clásico (#048) porque la mezcla de denominaciones, el coste de seguridad/seguro, los patrones de demanda específicos de ubicación (centro comercial fin de semana, campus fin de mes, oficina día de paga) y la vigilancia CIT del regulador bancario son dimensiones específicas del efectivo. Trabajo fundacional Simutis-Dilijonas-Bastina-Friman-Drobinov (2008) sobre optimización de la red de cajeros; formulación estocástica canónica Castro (2009); revisión moderna Wagner-Bachner (2018); previsión de demanda grupal Ekinci-Lu-Duman (2015); inventario + distribución integrado VMND Larrain-Coelho-Cataldo (2017). Nivel de servicio β = 0,95-0,99 valorado como chance constraint; replanificación rolling-horizon refresca la solución intra-noche con datos de telemetría.
Örnek

Un banco comercial medio con 1.200 cajeros ejecuta un solver integrado de previsión (Holt-Winters estacional + banderas de anomalía fin de mes/día de paga/festivo) + inventario estocástico (β = 0,97) + VRP CIT (turno nocturno 22:00-06:00) en un piloto de 14 semanas en una ciudad con 180 cajeros, en paralelo con la solución manual actual; el coste de inmovilización cae un 22 %, los incidentes de cajero vacío bajan un 47 %, la productividad del vehículo CIT sube un 13 %.

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