Pronósticos
- Pronóstico de la demanda
¿Inteligencia Artificial para mejorar pronósticos de la demanda?
“¿Quiere mejorar su capacidad de previsión de la demanda? He desarrollado una nueva forma de utilizar el aprendizaje automático para apoyar las cadenas de suministro. Así es como funciona: He desarrollado un metamodelo capaz de tratar prácticamente cualquier conjunto de datos de demanda de la cadena de suministro. El metamodelo trabajará con sus datos para crear el mejor modelo posible.”…
Leer más » - Teoría de restricciones (TOC)
¿Por qué salen mal los pronósticos?
Se ha escrito mucho sobre pronósticos y la necesidad de mejorar su precisión. A pesar de nuestros mejores esfuerzos, el hecho es que mejorar la precisión del pronóstico sigue siendo un objetivo difícil de alcanzar y lograr niveles de precisión del 80% en la combinación granular de producto y geografía, sigue siendo el santo grial. Los avances recientes en modelos…
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Regresión lineal en Python
Quienes nos adentramos desde hace varios años en el mundo de la estimación de la demanda, hemos considerado a la regresión lineal, o al método de los mínimos cuadrados, como un modelo de pronóstico, no mucho más que eso. Sabemos que nos permite hallar el valor esperado de una variable aleatoria a cuando b toma un valor específico. Entendemos que este método implica un…
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Control del pronóstico
Cuando pretendemos que datos históricos logren predecir comportamientos futuros en un contexto dinámico, como lo suponen las previsiones de la demanda, es usual que el pronóstico evidencie cierto grado de error. Encontrar un grado de error en una previsión no siempre es un indicativo de que se ha seleccionado de forma inadecuada el modelo, puede resultar que el sistema haya migrado hacia un…
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Variación estacional con tendencia
El modelo de variación estacional, estacionaria o cíclica, permite determinar el pronóstico cuándo existen fluctuaciones periódicas de la serie de tiempo, esto generalmente como resultado de la influencia de fenómenos de naturaleza económica, como por ejemplo: las temporadas de ventas. Ahora bien, el modelo de variación estacional en su forma más simple, no considera la posibilidad de que dicho comportamiento estacional de la demanda, también se…
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Variación estacional o cíclica
El modelo de variación estacional, estacionaria o cíclica permite hallar el valor esperado o pronóstico cuándo existen fluctuaciones (movimientos ascendentes y descendentes de la variable) periódicas de la serie de tiempo, esto generalmente como resultante de la influencia de fenómenos de naturaleza económica. Estos ciclos corresponden a los movimientos en una serie de tiempo, que ocurren año tras año en…
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Regresión lineal
El modelo de pronóstico de regresión lineal permite hallar el valor esperado de una variable aleatoria a cuando b toma un valor específico. La aplicación de este método implica un supuesto de linealidad cuando la demanda presenta un comportamiento creciente o decreciente, por tal razón, se hace indispensable que previo a la selección de este método exista un análisis de regresión que determine la intensidad de las relaciones entre…
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Suavización exponencial doble
Cuándo se abordan las series de tiempo en algunos casos es identificable que el comportamiento de un grupo de datos puede arrojar una tendencia clara e información que permita anticipar movimientos futuros. Estimar una tendencia nos proporciona las actualizaciones de nivel que mitigan los cambios ocasionales de una serie de tiempo. Charles Holt en 1957 desarrolló un modelo de tendencias lineales que…
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Suavización exponencial simple
El método de suavización o suavizamiento exponencial simple puede considerarse como una evolución del método de promedio móvil ponderado, en éste caso se calcula el promedio de una serie de tiempo con un mecanismo de autocorrección que busca ajustar los pronósticos en dirección opuesta a las desviaciones del pasado mediante una corrección que se ve afectada por un coeficiente de suavización. Así…
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Promedio móvil ponderado
Este método de pronóstico es una variación del promedio móvil. Mientras, en el promedio móvil simple se le asigna igual importancia a cada uno de los datos que componen dicho promedio, en el promedio móvil ponderado podemos asignar cualquier importancia (peso) a cualquier dato del promedio (siempre que la sumatoria de las ponderaciones sean equivalentes al 100%). Es una práctica regular aplicar el factor de ponderación…
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