Propuesta de modelo de pronóstico de demanda

RESUMEN : Una de las aplicaciones actuales de la ciencia de datos y que ha cobrado gran relevancia, es el aprendizaje y posterior predicción del comportamiento de la demanda de productos, que puede estudiarse a partir de diferentes metodologías estadísticas enfocadas en el tiempo. Sin embargo, debid...

Full description

Autores:
Pino Galvis, Juan David
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/26251
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10495/26251
Palabra clave:
Algoritmo
Algorithms
Análisis de datos
Data analysis
Aprendizaje automático (inteligencia artificial)
Pronóstico de ventas
Demanda
Demand
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_2171
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2024
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2214
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/
Description
Summary:RESUMEN : Una de las aplicaciones actuales de la ciencia de datos y que ha cobrado gran relevancia, es el aprendizaje y posterior predicción del comportamiento de la demanda de productos, que puede estudiarse a partir de diferentes metodologías estadísticas enfocadas en el tiempo. Sin embargo, debido a la variabilidad de la demanda y de las variables que la afectan, es cada vez más complejo en el día de hoy realizar una proyección similar a la realidad. Considerando lo anterior, fue necesario construir una solución asertiva para mejorar el entendimiento del fenómeno y para el desarrollo de un procedimiento basado en un modelo de pronóstico. En primer lugar, se identificaron las variables que afectan la demanda de los productos de línea, luego, se obtuvo la información pertinente de las variables con sus históricos, posteriormente se organizó y se estructuró adecuadamente esta información, de acuerdo con los lineamientos requeridos para la correcta predicción y con el fin de aumentar la precisión del modelo a la realidad. Posteriormente, se implementó el modelo y se realizaron pruebas de verificación y validación de los resultados para evaluar el rendimiento del modelo con la metodología actual. Todo lo anterior con el apoyo del equipo comercial y de monitoreo de la cadena de suministro de la empresa manufacturera de alimentos cárnicos. Los resultados del proyecto fueron aceptados por los expertos del negocio realizando una documentación de las actividades y se tomó la decisión de continuar perfeccionando la solución.