Modelo de pronóstico de series de tiempo basado en técnicas de analítica predictiva en la mejora del proceso de definición del plan y presupuesto de ventas.

La desarticulación de los procesos clave de la cadena de suministro en el proceso de planificación de la demanda, y específicamente en la definición del plan y del prepuesto de ventas y la toma de decisiones administrativas basadas en pronósticos de la demanda mediante la utilización de métodos caus...

Full description

Autores:
Suarez Bernal, Luis Carlos
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
Repositorio:
Repositorio Institucional ECI
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/798
Acceso en línea:
https://catalogo.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=21477
https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/798
Palabra clave:
Pronóstico de la demanda
Presupuesto de ventas
Ventas
Modelos cuantitativos
Forecast of demand
Sales budget
Sales
Quantitative models
Rights
openAccess
License
Derechos Reservados - Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2018
Description
Summary:La desarticulación de los procesos clave de la cadena de suministro en el proceso de planificación de la demanda, y específicamente en la definición del plan y del prepuesto de ventas y la toma de decisiones administrativas basadas en pronósticos de la demanda mediante la utilización de métodos causales (regresión lineal) y métodos cualitativos (de juicio), ejecutados de forma manual y de las decisiones tomadas con base en ellos, repercuten entre otros en una producción la cual no se ajustada a las necesidades reales de los clientes, a la baja optimización de inventarios, pérdida de oportunidades de ventas al no mantener un adecuado stock de inventario y en general a una deficiente programación de compras. Se ha planteado como objetivo definir el modelo más adecuado para el pronóstico de la demanda basado en técnicas de analítica predictiva, en la definición del plan y el presupuesto de ventas para la organización objeto de estudio. La metodología que se adoptará para la definición del modelo y de la aplicación de los resultados al entorno de negocio será CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), la cual describe de forma normalizada el ciclo de vida de un proyecto estándar de análisis de datos. De acuerdo con la metodología, el ciclo de vida del proyecto consta de seis fases las cuales son: la comprensión del negocio, el estudio y comprensión de los datos, la preparación de los datos, el modelado (definición y calibración de modelos), la evaluación de los modelos y finalmente el despliegue del modelo con el fin de integrar el modelo con mejor desempeño al entorno de negocio, específicamente en el proceso de definición del plan y el presupuesto de ventas. Luego del análisis de la situación actual en la definición del problema, se realiza el planteamiento de la solución con base en los objetivos y a las prioridades definidas por el negocio. Se define como Fase I del proyecto, la automatización de la generación de pronósticos de ventas para la definición del presupuesto y consolidación del plan de ventas, como parte del proceso de planeación general de la demanda en la organización, se define el alcance a alto nivel de las fases posteriores del proyecto y por ultimo se realiza la definición e implementación de la estrategia para la adopción del modelo, mediante el desarrollo de un sistema de información el cual permite en gran medida la automatización de proceso definidos.