Sistema de pronĂ³sticos de demanda basado en series de tiempo y redes neuronales
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Date
2017
Authors
Profesor/a GuĂa
Facultad/escuela
Idioma
es
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Universidad Andrés Bello
Nombre de Curso
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Abstract
Para toda industria es de suma importancia la planificaciĂ³n o planeaciĂ³n de su demanda, ya que necesitan prever lo que sucederĂ¡ en el futuro con sus ventas. Muchas veces para estas tareas se utilizan mĂ©todos estadĂsticos convencionales, o bien se utiliza el instinto y la experiencia, destacando que este proceso estĂ¡ acompañado por elementos que tiene relaciĂ³n al mercado y clientes.
En un inicio las empresas realizaban sus proyecciones utilizando el anĂ¡lisis de expertos sobre resultados histĂ³ricos de ventas. MĂ¡s tarde esto evoluciono a utilizar mĂ©todos estadĂsticos lineales, los cuales necesitan contar con informaciĂ³n cuantitativa del comportamiento de ventas a travĂ©s del tiempo, el problema es que muchos datos de esta informaciĂ³n contienen relaciones no lineales, afectando la aplicaciĂ³n e implantaciĂ³n en ciertas condiciones. Por este motivo se comenzaron a utilizar nuevos algoritmos.
En la actualidad existe gran cantidad de herramientas tecnolĂ³gicas que pueden realizar innumerables cĂ¡lculos con el objetivo de obtener pronĂ³sticos mĂ¡s certeros, el problema es que estas son bastantes costosas y ademĂ¡s se requiere de personas capacitadas para realizar los pronĂ³sticos a base de los resultados entregados.
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Tesis (MagĂster en IngenierĂa InformĂ¡tica)
Keywords
Industria FarmacĂ©utica, AdministraciĂ³n, Oferta y Demanda, Modelos MatemĂ¡ticos