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...
- 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
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- openAccess
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- Derechos Reservados - Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2018
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Pronóstico de la demanda Presupuesto de ventas Ventas Modelos cuantitativos Forecast of demand Sales budget Sales Quantitative models |
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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. |
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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.The dismantling of the key processes of the supply chain in the process of demand planning, and specifically in the definition of the plan and the sales budget and the taking of administrative decisions based on forecasts of demand through the use of causal methods (linear regression) and qualitative methods (of judgment), executed manually and the decisions taken based on them, have repercussions among others in a production which is not adjusted to the real needs of the clients, to the low optimization of inventories, loss of sales opportunities due to not maintaining an adequate stock of inventory and, in general, poor purchasing scheduling. The objective was to define the most appropriate model for forecasting demand based on predictive analytical techniques, in the definition of the plan and the sales budget for the organization under study. The methodology that will be adopted for the definition of the model and the application of the results to the business environment will be CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), which describes in a standardized way the life cycle of a standard project. analysis of data. According to the methodology, the life cycle of the project consists of six phases which are: the understanding of the business, the study and understanding of the data, the preparation of the data, the modeling (definition and calibration of models), the evaluation of the models and finally the deployment of the model in order to integrate the model with better performance to the business environment, specifically in the process of defining the plan and the sales budget. After the analysis of the current situation in the definition of the problem, the approach of the solution is made based on the objectives and priorities defined by the business. It is defined as Phase I of the project, the automation of the generation of sales forecasts for the definition of the budget and consolidation of the sales plan, as part of the process of general planning of the demand in the organization, the scope is defined at a high level of the later phases of the project and, finally, the definition and implementation of the strategy for the adoption of the model, through the development of an information system which allows to a large extent the process automation defined.MaestríaMagíster en Gestión de Informaciónapplication/pdfspaEscuela Colombiana de Ingeniería Julio GaravitoMaestría en Gestión de InformaciónDerechos Reservados - Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2018https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Pronóstico de la demandaPresupuesto de ventasVentasModelos cuantitativosForecast of demandSales budgetSalesQuantitative modelsModelo 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.Trabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTextinfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TMhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85ORIGINALAutorizacion de publicacion.pdfAutorización de publicaciónapplication/pdf126791https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/798/1/Autorizacion%20de%20publicacion.pdf7ebd6464fae9ef6970aa3d6ed65d45c7MD51metadata only accessLuis Carlos Suarez Bernal.pdfDocumento de Trabajo de Gradoapplication/pdf7904014https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/798/2/Luis%20Carlos%20Suarez%20Bernal.pdfdb8cab25e53390cc70d20bb07e955dd9MD52open accessLICENSElicense.txttext/plain1881https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/798/3/license.txt5a7ca94c2e5326ee169f979d71d0f06eMD53open accessTEXTAutorizacion de publicacion.pdf.txtAutorizacion de publicacion.pdf.txtExtracted texttext/plain3847https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/798/8/Autorizacion%20de%20publicacion.pdf.txt3a53fae2818ced8ee1924b73c1c6dad4MD58metadata only accessLuis Carlos Suarez Bernal.pdf.txtLuis Carlos Suarez Bernal.pdf.txtExtracted texttext/plain171924https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/798/10/Luis%20Carlos%20Suarez%20Bernal.pdf.txte6c2fcc697945779850469e5f8bdae1cMD510open accessTHUMBNAILAutorizacion de publicacion.pdf.jpgAutorizacion de publicacion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg13188https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/798/9/Autorizacion%20de%20publicacion.pdf.jpg5da9f3cadb8ae0235f4c8146b8eac183MD59metadata only accessLuis Carlos Suarez Bernal.pdf.jpgLuis Carlos Suarez Bernal.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg7207https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/798/11/Luis%20Carlos%20Suarez%20Bernal.pdf.jpg06e597c5b5a22550f2cc6cdc6df996f3MD511open access001/798oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/7982021-10-01 16:17:40.671open accessRepositorio Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavitorepositorio.eci@escuelaing.edu.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 |