Este artículo analiza un sistema de inventario de colas estocásticas de cuatro dimensiones con vacaciones de múltiples servidores y un proceso de llegada dependiente del estado. El servidor puede comenzar múltiples vacaciones en un momento aleatorio solo cuando no hay clientes en la sala de espera y el nivel de inventario es cero. El flujo de llegada de clientes en el sistema es dependiente del estado. Cuando el cliente que llega encuentra que la sala de espera está llena, entra en la órbita infinita y vuelve a intentar entrar en la sala de espera. Si hay al menos un espacio en la sala de espera, el cliente orbital entra en la sala de espera. Cuando el servidor está de vacaciones, el cliente primario (de reintentos) entra en el sistema con una tasa de . Si el servidor no está de vacaciones, la llegada primaria (de reintentos) ocurre con una tasa de . Cada tasa de llegada sigue una distribución de Poisson independiente. El servicio se proporciona a los clientes uno por uno en un tiempo positivo con una tasa de , que sigue una distribución exponencial. Cuando el nivel de inventario cae a un valor fijo , se activa inmediatamente el reordenamiento de los artículos bajo la política de pedido. Se ha analizado la estabilidad del sistema y, utilizando el enfoque geométrico de la matriz de Neuts, se han obtenido los vectores de probabilidad estacionaria. Además, se derivan diversas medidas de rendimiento del sistema. El análisis del costo total esperado explora y verifica las características de los parámetros asumidos en este modelo. El tiempo de espera promedio de un cliente en la sala de espera y en órbita se investigan utilizando todos los parámetros. La monotonía de los parámetros se verifica con sus características mediante la simulación numérica. La discusión sobre el tiempo fraccionario que el servidor está de vacaciones sugiere que a medida que se reduce la duración de las vacaciones del servidor, también se reduce su tiempo fraccionario. El número medio de clientes en la sala de espera y en órbita se reduce cuando se reducen el tiempo de servicio promedio por cliente y el tiempo de reabastecimiento promedio.