Técnicas de pronósticos en revisión sistémica de literatura para empresas de confecciones

El artículo aborda un panorama general sobre los métodos actuales para la proyección de la demanda en las empresas del sector de confecciones y algunos avances expuestos por la literatura científica sobre pronósticos de la demanda, los cuales toman importancia en el diseño de la plataforma estratégi...

Full description

Autores:: López Rodríguez, Sindy Mayerly
Zapata Zuluaga, Tatiana

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2018

Institución:: Universidad Cooperativa de Colombia

Repositorio:: Repositorio UCC

Idioma:

id	COOPER2_f9690446448266542098080a7ae2ded3
oai_identifier_str	oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/12151
network_acronym_str	COOPER2
network_name_str	Repositorio UCC
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv	Técnicas de pronósticos en revisión sistémica de literatura para empresas de confecciones
title	Técnicas de pronósticos en revisión sistémica de literatura para empresas de confecciones
spellingShingle	Técnicas de pronósticos en revisión sistémica de literatura para empresas de confecciones Revisión sistématica de literatura confecciones de empresas Revisión técnica confecciones TG 2018 IIN 12151
title_short	Técnicas de pronósticos en revisión sistémica de literatura para empresas de confecciones
title_full	Técnicas de pronósticos en revisión sistémica de literatura para empresas de confecciones
title_fullStr	Técnicas de pronósticos en revisión sistémica de literatura para empresas de confecciones
title_full_unstemmed	Técnicas de pronósticos en revisión sistémica de literatura para empresas de confecciones
title_sort	Técnicas de pronósticos en revisión sistémica de literatura para empresas de confecciones
dc.creator.fl_str_mv	López Rodríguez, Sindy Mayerly Zapata Zuluaga, Tatiana
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv	Silva, Gustavo
dc.contributor.author.none.fl_str_mv	López Rodríguez, Sindy Mayerly Zapata Zuluaga, Tatiana
dc.subject.spa.fl_str_mv	Revisión sistématica de literatura confecciones de empresas Revisión técnica confecciones
topic	Revisión sistématica de literatura confecciones de empresas Revisión técnica confecciones TG 2018 IIN 12151
dc.subject.classification.spa.fl_str_mv	TG 2018 IIN 12151
description	El artículo aborda un panorama general sobre los métodos actuales para la proyección de la demanda en las empresas del sector de confecciones y algunos avances expuestos por la literatura científica sobre pronósticos de la demanda, los cuales toman importancia en el diseño de la plataforma estratégica de toda organización, la cual se basa en el análisis del comportamiento del mercado y de aquellos factores internos y externos que inciden en la toma de decisiones [1], centradas en aquellos instrumentos que le permitan predecir cuál será el comportamiento futuro de un determinado evento, esto con el fin de asegurar el éxito de las operaciones comerciales que se pretende realizar en un periodo preestablecido
publishDate	2018
dc.date.issued.none.fl_str_mv	2018
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv	2019-07-03T21:21:09Z
dc.date.available.none.fl_str_mv	2019-07-03T21:21:09Z
dc.type.none.fl_str_mv	Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.coar.none.fl_str_mv	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.driver.none.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version.none.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
format	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
status_str	acceptedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv	https://hdl.handle.net/20.500.12494/12151
dc.identifier.bibliographicCitation.spa.fl_str_mv	Ingeniero Industrial y López Rodríguez, S. M., ( 2018). Técnicas de pronósticos en revisión sistémica de literatura para empresas de confecciones . (tesis de pregrado). Recuperado de: http://repository.ucc.edu.co/handle/ucc/12151
url	https://hdl.handle.net/20.500.12494/12151
identifier_str_mv	Ingeniero Industrial y López Rodríguez, S. M., ( 2018). Técnicas de pronósticos en revisión sistémica de literatura para empresas de confecciones . (tesis de pregrado). Recuperado de: http://repository.ucc.edu.co/handle/ucc/12151
dc.relation.references.spa.fl_str_mv	D. R. (David R. Anderson, D. J. Sweeney, T. A. (Thomas A. Williams, and J. A. Velázquez, Métodos cuantitativos para los negocios. Mexico: Thomson, 2009. D. D. Bedworth and J. E. Bailey, Sistemas integrados de control de producción : administración, análisis y diseño. Mexico: Limusa, 1995. R. Alfalla Luque, M. R. García Sánchez, and P. Garrido Vega, Introducción a la dirección de operaciones táctico-operativa : un enfoque práctico. Madrid: Delta Publicaciones, 2008. N. Gaither, G. Sánchez García, and G. Frazier, Administración de producción y operaciones, Octava. Mexico: International Thomson Editores, 2000. S. Chopra, P. Meindl, A. S. Fernandez Molina, and M. del P. Carril Villarreal, Administración de la cadena de suministro : estrategia, planeación y operación, Tercera. Mexico: Pearson Educacion, 2008. D. A. Collier, J. R. Evans, L. Peralta Rosales, and J. Enríquez Brito, Administración de operaciones : bienes, servicios y cadenas de valor. Mexico: Cengage Learning, 2009. R. B. Chase, N. J. Aquilano, F. R. Jacob, and A. García Rocha, Administración de producción y operaciones : manufactura y servicios, Octava. McGraw-Hill, 2000. D. W. Fogarty, J. H. Blackstone, T. R. Hoffmann, and M. del C. Hidalgo y M., Administración de la producción e inventarios. Mexico: CECSA, 1994. B. L. Bowerman, R. T. O’Connell, A. B. Koehler, and M. Balderas Lozada, Pronósticos, series de tiempo y regresión : un enfoque aplicado. Mexico: Cengage Learning, 2007. D. Sipper, R. L. Bulfin, M. González Osuna, and S. Hernández García, Planeación y control de la producción. Mexico: McGraw-Hill, 1998. S. Singo, Tecnologías para el cero defectos : inspecciones en la fuente y el sistema Poka-yoke. Madrid: Tecnologías de Gerencia y Producción, S.A, 1990. E. D. E. L. O. S. Parámetros, D. E. L. Modelo, N. O. Lineal, D. E. P. Móviles, and U. L. A. M. De-pso, “PROMEDIOS MÓVILES USANDO LA METAHEURISTICA DE-PSO ,” 2013. M. C. Acosta-Cervantes, M. G. Villarreal-Marroquín, and M. Cabrera-Ríos, “Estudio de validación de un método para seleccionar técnicas de pronóstico de series de tiempo mediante redes neuronales artificiales,” Ing. Investig. y Tecnol., vol. 14, no. 1, pp. 53–63, 2013. A. Valencia, J. Andrés, G. Buitrago, J. Alexander, C. Buitrago, and J. Alexander, “Selección y utilización de niveles de desagregación adecuados en pronósticos de series temporales: caso de estudio en una empresa de suscripción utilizando el proceso analítico jerárquico,” 2013. G. J. Correa Henao and L. M. Montoya Suárez, “Application of the ANFIS for time series prediction.,” Lámpsakos, no. 9, pp. 12–25, 2013. E. Económicos, E. C. De México, E. N. La, and I. Maquiladora, “Estudios Económicos ISSN : 0188-6916 El Colegio de México , A . C . México Ibarra Salazar , Jorge ; García Pérez , Francisco Distrito Federal , México Cómo citar el artículo Número completo Más información del artículo Página de la revista en redalyc . or,” 2016. A. M. Martínez-Reina and M. J. Hernández, “La competitividad del algodón colombiano frente a los principales países productores mediante el enfoque de costos de producción,” Corpoica Cienc. y Tecnol. Agropecu., vol. 16, no. 2, pp. 189–215, 2015. O. Delgadillo-Ruiz, P. P. Ramírez-Moreno, J. A. Leos-Rodríguez, J. M. Salas González, and R. D. Valdez-Cepeda, “Pronósticos y series de tiempo de rendimientos de granos básicos en México Forecasts and time series of basic grains yield in Mexico,” Acta Univ., vol. 26, no. 3, pp. 1–14, 2016. J. P. Donate, P. Cortez, G. G. Sánchez, and A. S. De Miguel, “Time series forecasting using a weighted cross-validation evolutionary artificial neural network ensemble,” Neurocomputing, vol. 109, pp. 27–32, 2013. U. Yolcu, E. Egrioglu, and C. H. Aladag, “A new linear & nonlinear artificial neural network model for time series forecasting,” Decis. Support Syst., vol. 54, no. 3, pp. 1340–1347, 2013. G. A. Méndez Giraldü and E. R. Lopez Santana, “Metodología para el pronóstico de la demanda en ambientes multiproducto y de alta variabilidad,” Rev. Tecnura, vol. 18, no. 40, p. 89, 2014. E. Augusto, R. Santoyo, J. Antonio, and L. González, “Comparación de predicción basada en redes neuronales contra métodos estadísticos en el pronóstico de ventas Predictive comparison based in neural network versus statistical methods to forecast sales Actualidad y Nuevas Tendencias,” vol. IV, pp. 91–105, 2013. J. A. Arango Marin, J. A. Giraldo Garcia, and O. D. Castrillón Gómez, “Gestión de compras e inventarios a partir de pronósticos Holt-Winters y diferenciación de nivel de servicio por clasificación ABC Inventory and buy management from Holt-Winters forecasting and service level discrimination by ABC classification,” Sci. Tech. Año XVIII, vol. 18, no. 4, pp. 743–747, 2013. U. Pineda, G. Perez, and M. Arango, “Medición del impacto de las competencias laborales en la productividad de los procesos : caso de una empresa manufacturera Martín Arango-Serna,” vol. 22, pp. 37–50, 2012. “Planeación de la demanda en canales de distribución de venta directa en Colombia,” pp. 1–25, 2014. C. A. Rendón, “Desarrollo de un modelo para el pronóstico de la demanda por color en la empresa Coats Cadena Andina SA,” 2013. D. R. Broz and V. N. Viego, “Precios De Productos Almacenables,” Madera y Bosques, vol. 20, no. Primavera 2014, pp. 37–46, 2014. A. Barreras Serrano, E. Sánchez López, F. Figueroa Saavedra, J. Á. Olivas Valdez, and C. Pérez Linares, “Uso de un modelo univariado de series de tiempo para la predicción, en el corto plazo, del comportamiento de la producción de carne de bovino en Baja California, México,” Vet. Mex., vol. 45, pp. 1–9, 2014. L. Rodríguez, M. Chacán, and E. Muñoz, “Cálculo de la tasa predeterminada de los costos indirectos de fabricación aplicados utilizando un modelo de regresión lineal.,” Rev. Publicando, vol. 2, no. 5, pp. 114–130, 2015. Bernal, “Modelo de análisis de la incidencia del tipo de cambio y otras variables macroeconómicas sobre la exportaciones textileras en Bolivia macroeconomic variables on the exports of textile industry in Bolivia,” pp. 29–68, 2015. M. Ibarra, L. González, and M. de R. Demuner, “Competitividad empresarial de las pequeñas y medianas empresas manufactureras de Baja California,” Estud. Front., vol. 18, no. 35, pp. 107–130, 2017. D. Izquierdo and J. D. Izquierdo, “Crecimiento y rentabilidad empresarial en el sector industrial brasileño,” vol. 61, pp. 266–282, 2016. L. Lopes, F. Rodrigues, M. F. Alexandre, and R. R. Castorani, “STOCKS MANAGEMENT THROUGH APPLICATION OF,” pp. 699–713, 2015. E. N. Pereira, C. T. Scarpin, and L. A. Teixeira Júnior, “Time Series Forecasting By Using a Neural Arima Model Based on Wavelet Decomposition,” Indep. J. Manag. Prod., vol. 7, no. 1, pp. 252–270, 2016. . M. Fullerton, R. Tinajero, and L. Waldman, “Forecast Accuracy of Small and Large Scale Dynamic Factor Models in Developing Economies,” vol. 333, pp. 325–333, 2005. Z. Zhang, J. Jia, and R. Ding, “Hierarchical least squares based iterative estimation algorithm for multivariable Box-Jenkins-like systems using the auxiliary model,” Appl. Math. Comput., vol. 218, no. 9, pp. 5580–5587, 2012. M. A. S. Machado, M. A. S. Machado, R. C. Souza, and R. Tanscheit, “Box & Jenkins Model Identification:A Comparison of Methodologies,” Indep. J. Manag. Prod., vol. 3, no. 2, pp. 54–61, 2012. D. Bouras, “Combining forecasts to enhance fish production prediction : the Case of Coastal Fish Production in Morocco,” 2015. S. D. M. Espinoza, “Modelos de regresión para el pronóstico de series temporales con estacionalidad creciente,” Comput. y Sist., vol. 18, no. 4, pp. 821–831, 2015. J. A. Fernández-Vargas and A. Bonilla-Petriciolet, “Desarrollo de un algoritmo de optimización global en colonias de hormigas con selección de región factible para espacios continuos,” Rev. Int. Metod. Numer. para Calc. y Disen. en Ing., vol. 30, no. 3, pp. 178–187, 2014. D. M. Escandón Barbosa and A. Hurtado Ayala, “Los determinantes de la orientación exportadora y los resultados en las pymes exportadoras en Colombia,” Estud. Gerenciales, vol. 30, no. 133, pp. 430–440, 2014. W. Du, S. Y. S. Leung, and C. K. Kwong, “A multiobjective optimization-based neural network model for short-term replenishment forecasting in fashion industry,” Neurocomputing, vol. 151, no. P1, pp. 342–353, 2015. N. Ishtiaq, M. Asif, and Z. Raja, “Design of fractional adaptive strategy for input nonlinear Box – Jenkins systems,” Signal Processing, vol. 116, pp. 141 T. M. Choi, C. L. Hui, N. Liu, S. F. Ng, and Y. Yu, “Fast fashion sales forecasting with limited data and time,” Decis. Support Syst., vol. 59, no. 1, pp. 84–92, 2014. C. J. Franco, “Pronostico de series de tiempo con tendencia y ciclo estacional usando el modelo airline y redes neuronales artificiales,” pp. 171–189, 2012. L. F. Escobar-Gómez, E. N.; Díaz-Núñez, J. J.; Taracena-Sanz, “Modelo para el ajuste de pronósticos agregados utilizando lógica difusa Model for Adjustment of Aggregate Forecasts using Fuzzy Logic,” Ing. Investig. y Tecnol., vol. XI-3, pp. 289–302, 2010. A. L. V. Santibañez, O. N. Castillo, and H. R. Bolívar, “Eficiencia técnica en la industria manufacturera en México,” Investig. Econ., vol. 74, no. 294, pp. 73–100, 2015. V. Cárdenas et al., “Aplicación de modelación bayesiana y optimización para pronósticos de demanda Bayesian modeling application and optimization to demand forecasting Marisol Valencia Cárdenas Sebastián Ramírez Agudelo ****,” vol. 3461, no. 84, 2014. C. A. Pretel, O. Galvis, L. Rendon, and J. Osorio, “Dinámica de sistemas para la selección de un sistema de pronóstico con base en el impacto de excesos y faltantes,” Sist. Telemàtica, vol. 11, no. 24, pp. 55–71, 2013. M. Valencia, D. González, and J. Cardona, “Metodología de un modelo de optimización para el pronóstico y manejo de inventarios usando el metaheurístico Tabú,” Rev. Ing., vol. 24, no. 1, pp. 13–27, 2014. M. Losada-Otálora and J. César Zuluaga, “Derramamientos sectoriales de conocimiento e innovación en la industria manufacturera Colombiana: Un análisis multinivel,” Innovar, vol. 23, no. 47, pp. 19–32, 2013.
dc.rights.license.none.fl_str_mv	Atribución – No comercial – Sin Derivar
dc.rights.accessrights.none.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.none.fl_str_mv	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv	Atribución – No comercial – Sin Derivar http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv	openAccess
dc.format.extent.spa.fl_str_mv	55 p.
dc.publisher.spa.fl_str_mv	Universidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ingenierías, Ingeniería Industrial, Bogotá
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv	Ingeniería Industrial
dc.publisher.place.spa.fl_str_mv	Bogotá
institution	Universidad Cooperativa de Colombia
bitstream.url.fl_str_mv	https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/87bd50e1-60a6-4554-8be2-1f1efba1a1d7/download https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/cd6232fa-02c1-414a-91bf-ad8566b0f113/download https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/87fff00d-ef15-4386-b90e-10bb460dc51b/download https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/14908fc9-931e-4114-af2f-2178ee9a8a7f/download https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/3b93acac-4a02-4b74-94f2-44d6a09a8bab/download https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/a9fc917c-30ba-4d6d-9f97-012e51d12b82/download https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/b83ec62d-9243-4463-a6c2-7c3176802941/download https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/40d649a8-d68b-4cc6-b9e0-b822497a2a9a/download https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/bf2839b8-da97-498a-a3ad-44d4af12d9c5/download https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/49c9454d-65b0-47cb-842b-ce91e1fc6358/download https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/29b37072-756f-4e30-82f5-f7deed1421b7/download https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/0be8a46e-33a7-4a26-8c1b-a4dce276557d/download https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/9d666059-504a-4c22-abdb-318dc7a82d34/download
bitstream.checksum.fl_str_mv	3bce4f7ab09dfc588f126e1e36e98a45 1cce713a0b07c3e6cc76af9fda68abad 00266b4c594994659662782549d4c8a5 ada63acb4861beff3876424740e41bfe f44c096652288b012016cc9d6e0c40d0 2fe5e3ad87cbfcad15d558580abf6142 9ed0e9efe7348768b39729ae64ca0b37 33f79456e0c8ffbf459db0b94e1e3920 b1beba8678b7075da9af87af0fa67d11 0d067e0cf9cabf642643273d55405b8c 40ca4d767631240c1c505e68c9f98982 d94d38955b790c4a956c2be41fe69e7a 62c5c2b235f75c923e15694de434c981
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv	MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5
repository.name.fl_str_mv	Repositorio Institucional Universidad Cooperativa de Colombia
repository.mail.fl_str_mv	bdigital@metabiblioteca.com
_version_	1808788907251204096
spelling	Silva, GustavoLópez Rodríguez, Sindy MayerlyZapata Zuluaga, Tatiana2019-07-03T21:21:09Z2019-07-03T21:21:09Z2018https://hdl.handle.net/20.500.12494/12151Ingeniero Industrial y López Rodríguez, S. M., ( 2018). Técnicas de pronósticos en revisión sistémica de literatura para empresas de confecciones . (tesis de pregrado). Recuperado de: http://repository.ucc.edu.co/handle/ucc/12151El artículo aborda un panorama general sobre los métodos actuales para la proyección de la demanda en las empresas del sector de confecciones y algunos avances expuestos por la literatura científica sobre pronósticos de la demanda, los cuales toman importancia en el diseño de la plataforma estratégica de toda organización, la cual se basa en el análisis del comportamiento del mercado y de aquellos factores internos y externos que inciden en la toma de decisiones [1], centradas en aquellos instrumentos que le permitan predecir cuál será el comportamiento futuro de un determinado evento, esto con el fin de asegurar el éxito de las operaciones comerciales que se pretende realizar en un periodo preestablecidoIntroducción. -- Justificación. -- Formulación pregunta de investigación. -- Definiciones y conceptos básicos. -- Pronósticos. -- Métodos de pronósticos. -- Descripción protocolo de investigación . -- Proceso de búsqueda de documentos. -- Evaluación de calidad de los artículos . -- Discusión. -- Conclusión. -- Bibliografia. --55 p.Universidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ingenierías, Ingeniería Industrial, BogotáIngeniería IndustrialBogotáRevisión sistématica de literaturaconfecciones de empresasRevisión técnica confeccionesTG 2018 IIN 12151Técnicas de pronósticos en revisión sistémica de literatura para empresas de confeccionesTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionAtribución – No comercial – Sin Derivarinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2D. R. (David R. Anderson, D. J. Sweeney, T. A. (Thomas A. Williams, and J. A. Velázquez, Métodos cuantitativos para los negocios. Mexico: Thomson, 2009.D. D. Bedworth and J. E. Bailey, Sistemas integrados de control de producción : administración, análisis y diseño. Mexico: Limusa, 1995.R. Alfalla Luque, M. R. García Sánchez, and P. Garrido Vega, Introducción a la dirección de operaciones táctico-operativa : un enfoque práctico. Madrid: Delta Publicaciones, 2008.N. Gaither, G. Sánchez García, and G. Frazier, Administración de producción y operaciones, Octava. Mexico: International Thomson Editores, 2000.S. Chopra, P. Meindl, A. S. Fernandez Molina, and M. del P. Carril Villarreal, Administración de la cadena de suministro : estrategia, planeación y operación, Tercera. Mexico: Pearson Educacion, 2008.D. A. Collier, J. R. Evans, L. Peralta Rosales, and J. Enríquez Brito, Administración de operaciones : bienes, servicios y cadenas de valor. Mexico: Cengage Learning, 2009.R. B. Chase, N. J. Aquilano, F. R. Jacob, and A. García Rocha, Administración de producción y operaciones : manufactura y servicios, Octava. McGraw-Hill, 2000.D. W. Fogarty, J. H. Blackstone, T. R. Hoffmann, and M. del C. Hidalgo y M., Administración de la producción e inventarios. Mexico: CECSA, 1994.B. L. Bowerman, R. T. O’Connell, A. B. Koehler, and M. Balderas Lozada, Pronósticos, series de tiempo y regresión : un enfoque aplicado. Mexico: Cengage Learning, 2007.D. Sipper, R. L. Bulfin, M. González Osuna, and S. Hernández García, Planeación y control de la producción. Mexico: McGraw-Hill, 1998.S. Singo, Tecnologías para el cero defectos : inspecciones en la fuente y el sistema Poka-yoke. Madrid: Tecnologías de Gerencia y Producción, S.A, 1990.E. D. E. L. O. S. Parámetros, D. E. L. Modelo, N. O. Lineal, D. E. P. Móviles, and U. L. A. M. De-pso, “PROMEDIOS MÓVILES USANDO LA METAHEURISTICA DE-PSO ,” 2013.M. C. Acosta-Cervantes, M. G. Villarreal-Marroquín, and M. Cabrera-Ríos, “Estudio de validación de un método para seleccionar técnicas de pronóstico de series de tiempo mediante redes neuronales artificiales,” Ing. Investig. y Tecnol., vol. 14, no. 1, pp. 53–63, 2013.A. Valencia, J. Andrés, G. Buitrago, J. Alexander, C. Buitrago, and J. Alexander, “Selección y utilización de niveles de desagregación adecuados en pronósticos de series temporales: caso de estudio en una empresa de suscripción utilizando el proceso analítico jerárquico,” 2013.G. J. Correa Henao and L. M. Montoya Suárez, “Application of the ANFIS for time series prediction.,” Lámpsakos, no. 9, pp. 12–25, 2013.E. Económicos, E. C. De México, E. N. La, and I. Maquiladora, “Estudios Económicos ISSN : 0188-6916 El Colegio de México , A . C . México Ibarra Salazar , Jorge ; García Pérez , Francisco Distrito Federal , México Cómo citar el artículo Número completo Más información del artículo Página de la revista en redalyc . or,” 2016.A. M. Martínez-Reina and M. J. Hernández, “La competitividad del algodón colombiano frente a los principales países productores mediante el enfoque de costos de producción,” Corpoica Cienc. y Tecnol. Agropecu., vol. 16, no. 2, pp. 189–215, 2015.O. Delgadillo-Ruiz, P. P. Ramírez-Moreno, J. A. Leos-Rodríguez, J. M. Salas González, and R. D. Valdez-Cepeda, “Pronósticos y series de tiempo de rendimientos de granos básicos en México Forecasts and time series of basic grains yield in Mexico,” Acta Univ., vol. 26, no. 3, pp. 1–14, 2016.J. P. Donate, P. Cortez, G. G. Sánchez, and A. S. De Miguel, “Time series forecasting using a weighted cross-validation evolutionary artificial neural network ensemble,” Neurocomputing, vol. 109, pp. 27–32, 2013.U. Yolcu, E. Egrioglu, and C. H. Aladag, “A new linear & nonlinear artificial neural network model for time series forecasting,” Decis. Support Syst., vol. 54, no. 3, pp. 1340–1347, 2013.G. A. Méndez Giraldü and E. R. Lopez Santana, “Metodología para el pronóstico de la demanda en ambientes multiproducto y de alta variabilidad,” Rev. Tecnura, vol. 18, no. 40, p. 89, 2014.E. Augusto, R. Santoyo, J. Antonio, and L. González, “Comparación de predicción basada en redes neuronales contra métodos estadísticos en el pronóstico de ventas Predictive comparison based in neural network versus statistical methods to forecast sales Actualidad y Nuevas Tendencias,” vol. IV, pp. 91–105, 2013.J. A. Arango Marin, J. A. Giraldo Garcia, and O. D. Castrillón Gómez, “Gestión de compras e inventarios a partir de pronósticos Holt-Winters y diferenciación de nivel de servicio por clasificación ABC Inventory and buy management from Holt-Winters forecasting and service level discrimination by ABC classification,” Sci. Tech. Año XVIII, vol. 18, no. 4, pp. 743–747, 2013.U. Pineda, G. Perez, and M. Arango, “Medición del impacto de las competencias laborales en la productividad de los procesos : caso de una empresa manufacturera Martín Arango-Serna,” vol. 22, pp. 37–50, 2012.“Planeación de la demanda en canales de distribución de venta directa en Colombia,” pp. 1–25, 2014.C. A. Rendón, “Desarrollo de un modelo para el pronóstico de la demanda por color en la empresa Coats Cadena Andina SA,” 2013.D. R. Broz and V. N. Viego, “Precios De Productos Almacenables,” Madera y Bosques, vol. 20, no. Primavera 2014, pp. 37–46, 2014.A. Barreras Serrano, E. Sánchez López, F. Figueroa Saavedra, J. Á. Olivas Valdez, and C. Pérez Linares, “Uso de un modelo univariado de series de tiempo para la predicción, en el corto plazo, del comportamiento de la producción de carne de bovino en Baja California, México,” Vet. Mex., vol. 45, pp. 1–9, 2014.L. Rodríguez, M. Chacán, and E. Muñoz, “Cálculo de la tasa predeterminada de los costos indirectos de fabricación aplicados utilizando un modelo de regresión lineal.,” Rev. Publicando, vol. 2, no. 5, pp. 114–130, 2015.Bernal, “Modelo de análisis de la incidencia del tipo de cambio y otras variables macroeconómicas sobre la exportaciones textileras en Bolivia macroeconomic variables on the exports of textile industry in Bolivia,” pp. 29–68, 2015.M. Ibarra, L. González, and M. de R. Demuner, “Competitividad empresarial de las pequeñas y medianas empresas manufactureras de Baja California,” Estud. Front., vol. 18, no. 35, pp. 107–130, 2017.D. Izquierdo and J. D. Izquierdo, “Crecimiento y rentabilidad empresarial en el sector industrial brasileño,” vol. 61, pp. 266–282, 2016.L. Lopes, F. Rodrigues, M. F. Alexandre, and R. R. Castorani, “STOCKS MANAGEMENT THROUGH APPLICATION OF,” pp. 699–713, 2015.E. N. Pereira, C. T. Scarpin, and L. A. Teixeira Júnior, “Time Series Forecasting By Using a Neural Arima Model Based on Wavelet Decomposition,” Indep. J. Manag. Prod., vol. 7, no. 1, pp. 252–270, 2016.. M. Fullerton, R. Tinajero, and L. Waldman, “Forecast Accuracy of Small and Large Scale Dynamic Factor Models in Developing Economies,” vol. 333, pp. 325–333, 2005.Z. Zhang, J. Jia, and R. Ding, “Hierarchical least squares based iterative estimation algorithm for multivariable Box-Jenkins-like systems using the auxiliary model,” Appl. Math. Comput., vol. 218, no. 9, pp. 5580–5587, 2012.M. A. S. Machado, M. A. S. Machado, R. C. Souza, and R. Tanscheit, “Box & Jenkins Model Identification:A Comparison of Methodologies,” Indep. J. Manag. Prod., vol. 3, no. 2, pp. 54–61, 2012.D. Bouras, “Combining forecasts to enhance fish production prediction : the Case of Coastal Fish Production in Morocco,” 2015.S. D. M. Espinoza, “Modelos de regresión para el pronóstico de series temporales con estacionalidad creciente,” Comput. y Sist., vol. 18, no. 4, pp. 821–831, 2015.J. A. Fernández-Vargas and A. Bonilla-Petriciolet, “Desarrollo de un algoritmo de optimización global en colonias de hormigas con selección de región factible para espacios continuos,” Rev. Int. Metod. Numer. para Calc. y Disen. en Ing., vol. 30, no. 3, pp. 178–187, 2014.D. M. Escandón Barbosa and A. Hurtado Ayala, “Los determinantes de la orientación exportadora y los resultados en las pymes exportadoras en Colombia,” Estud. Gerenciales, vol. 30, no. 133, pp. 430–440, 2014.W. Du, S. Y. S. Leung, and C. K. Kwong, “A multiobjective optimization-based neural network model for short-term replenishment forecasting in fashion industry,” Neurocomputing, vol. 151, no. P1, pp. 342–353, 2015.N. Ishtiaq, M. Asif, and Z. Raja, “Design of fractional adaptive strategy for input nonlinear Box – Jenkins systems,” Signal Processing, vol. 116, pp. 141T. M. Choi, C. L. Hui, N. Liu, S. F. Ng, and Y. Yu, “Fast fashion sales forecasting with limited data and time,” Decis. Support Syst., vol. 59, no. 1, pp. 84–92, 2014.C. J. Franco, “Pronostico de series de tiempo con tendencia y ciclo estacional usando el modelo airline y redes neuronales artificiales,” pp. 171–189, 2012.L. F. Escobar-Gómez, E. N.; Díaz-Núñez, J. J.; Taracena-Sanz, “Modelo para el ajuste de pronósticos agregados utilizando lógica difusa Model for Adjustment of Aggregate Forecasts using Fuzzy Logic,” Ing. Investig. y Tecnol., vol. XI-3, pp. 289–302, 2010.A. L. V. Santibañez, O. N. Castillo, and H. R. Bolívar, “Eficiencia técnica en la industria manufacturera en México,” Investig. Econ., vol. 74, no. 294, pp. 73–100, 2015.V. Cárdenas et al., “Aplicación de modelación bayesiana y optimización para pronósticos de demanda Bayesian modeling application and optimization to demand forecasting Marisol Valencia Cárdenas Sebastián Ramírez Agudelo ****,” vol. 3461, no. 84, 2014.C. A. Pretel, O. Galvis, L. Rendon, and J. Osorio, “Dinámica de sistemas para la selección de un sistema de pronóstico con base en el impacto de excesos y faltantes,” Sist. Telemàtica, vol. 11, no. 24, pp. 55–71, 2013.M. Valencia, D. González, and J. Cardona, “Metodología de un modelo de optimización para el pronóstico y manejo de inventarios usando el metaheurístico Tabú,” Rev. Ing., vol. 24, no. 1, pp. 13–27, 2014.M. Losada-Otálora and J. César Zuluaga, “Derramamientos sectoriales de conocimiento e innovación en la industria manufacturera Colombiana: Un análisis multinivel,” Innovar, vol. 23, no. 47, pp. 19–32, 2013.PublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84334https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/87bd50e1-60a6-4554-8be2-1f1efba1a1d7/download3bce4f7ab09dfc588f126e1e36e98a45MD56ORIGINAL2018-tecnica-revision-empresas.pdf2018-tecnica-revision-empresas.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf870845https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/cd6232fa-02c1-414a-91bf-ad8566b0f113/download1cce713a0b07c3e6cc76af9fda68abadMD512018-tecnica-revision-empresas-derechospatrimoniales.pdf2018-tecnica-revision-empresas-derechospatrimoniales.pdfDerechos patrimonialesapplication/pdf413162https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/87fff00d-ef15-4386-b90e-10bb460dc51b/download00266b4c594994659662782549d4c8a5MD532018-tecnica-revision-empresas-ficharae.pdf2018-tecnica-revision-empresas-ficharae.pdfFicha RAEapplication/pdf262972https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/14908fc9-931e-4114-af2f-2178ee9a8a7f/downloadada63acb4861beff3876424740e41bfeMD542018-tecnica-revision-empresas-publicacionweb.pdf2018-tecnica-revision-empresas-publicacionweb.pdfPublicación webapplication/pdf34055https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/3b93acac-4a02-4b74-94f2-44d6a09a8bab/downloadf44c096652288b012016cc9d6e0c40d0MD55THUMBNAIL2018-tecnica-revision-empresas.pdf.jpg2018-tecnica-revision-empresas.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2703https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/a9fc917c-30ba-4d6d-9f97-012e51d12b82/download2fe5e3ad87cbfcad15d558580abf6142MD572018-tecnica-revision-empresas-derechospatrimoniales.pdf.jpg2018-tecnica-revision-empresas-derechospatrimoniales.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4731https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/b83ec62d-9243-4463-a6c2-7c3176802941/download9ed0e9efe7348768b39729ae64ca0b37MD582018-tecnica-revision-empresas-ficharae.pdf.jpg2018-tecnica-revision-empresas-ficharae.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4697https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/40d649a8-d68b-4cc6-b9e0-b822497a2a9a/download33f79456e0c8ffbf459db0b94e1e3920MD592018-tecnica-revision-empresas-publicacionweb.pdf.jpg2018-tecnica-revision-empresas-publicacionweb.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6162https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/bf2839b8-da97-498a-a3ad-44d4af12d9c5/downloadb1beba8678b7075da9af87af0fa67d11MD510TEXT2018-tecnica-revision-empresas.pdf.txt2018-tecnica-revision-empresas.pdf.txtExtracted texttext/plain73202https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/49c9454d-65b0-47cb-842b-ce91e1fc6358/download0d067e0cf9cabf642643273d55405b8cMD5112018-tecnica-revision-empresas-derechospatrimoniales.pdf.txt2018-tecnica-revision-empresas-derechospatrimoniales.pdf.txtExtracted texttext/plain5317https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/29b37072-756f-4e30-82f5-f7deed1421b7/download40ca4d767631240c1c505e68c9f98982MD5122018-tecnica-revision-empresas-ficharae.pdf.txt2018-tecnica-revision-empresas-ficharae.pdf.txtExtracted texttext/plain4446https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/0be8a46e-33a7-4a26-8c1b-a4dce276557d/downloadd94d38955b790c4a956c2be41fe69e7aMD5132018-tecnica-revision-empresas-publicacionweb.pdf.txt2018-tecnica-revision-empresas-publicacionweb.pdf.txtExtracted texttext/plain3382https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/9d666059-504a-4c22-abdb-318dc7a82d34/download62c5c2b235f75c923e15694de434c981MD51420.500.12494/12151oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/121512024-08-10 22:19:18.81open.accesshttps://repository.ucc.edu.coRepositorio Institucional Universidad Cooperativa de Colombiabdigital@metabiblioteca.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

Técnicas de pronósticos en revisión sistémica de literatura para empresas de confecciones

Publicaciones similares