Análisis y aplicación de diversos métodos y técnicas de previsión de ventas
El objetivo de este proyecto es describir una metodología de previsión de ventas que permita establecer un modelo de previsión adecuado dada una casuística concreta. Por ello, se realizan diversos análisis con el fin de conocer el impacto de las previsiones de ventas y qué técnicas de previsión son...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/187451 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2117/187451 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Sales forecasting Vendes -- Previsio Àrees temàtiques de la UPC::Economia i organització d'empreses |
| Sumario: | El objetivo de este proyecto es describir una metodología de previsión de ventas que permita establecer un modelo de previsión adecuado dada una casuística concreta. Por ello, se realizan diversos análisis con el fin de conocer el impacto de las previsiones de ventas y qué técnicas de previsión son las más adecuadas para cada caso particular. La metodología descrita y los resultados de los análisis son aplicados a un caso práctico en el que se desea predecir las ventas de un establecimiento minorista de la compañía Walmart. La metodología de previsión de ventas presentada considera diversos métodos de previsión. Con el fin de conocer qué métodos son los más adecuados para cada casuística, es importante conocer y entender el impacto de las previsiones de venta en la gestión de la cadena de suministro. Por ello, se analiza, considerando diferentes tipologías de producto, el impacto que las previsiones generan en los niveles de existencias y en la gestión de las actividades de todos los actores que forman la cadena de abastecimiento. Con el fin de mejorar la eficiencia de la cadena de suministro, se concluye que es importante predecir con una precisión elevada y en todas las etapas de la cadena, las ventas de productos que generan un gran número de ventas y/o ingresos, que tienen un elevado coste de stock, un alto riesgo a generar stock obsoleto o un tiempo de abastecimiento alto. Con el fin de conocer que métodos de previsión deben ser considerados al aplicar la metodología descrita en un caso particular, se realiza un análisis de los diversos métodos y técnicas de previsión de ventas existentes. De este análisis se destaca que las ventas pueden ser previstas mediante métodos cualitativos o mediante métodos cuantitativos. Los segundos son en general más precisos y deben ser considerados cuando se dispone de un histórico de datos. Los métodos cuantitativos se dividen en métodos estadísticos basados en el análisis de series de tiempo y en métodos causales. Tradicionalmente las ventas son previstas utilizando modelos de series temporales; entre los que destacan las variaciones de los modelos autorregresivos integrados de medias móviles (ARIMA) y de los modelos de alisado exponencial. A pesar de ello, en el presente trabajo, se analizan también métodos causales de aprendizaje automático los cuales permiten, en general, la obtención de resultados más precisos. En la resolución del caso práctico, donde se aplica la metodología presentada y se analiza la precisión de las previsiones aplicando diferentes modelos de previsión, se define un modelo de aprendizaje automático para realizar las previsiones de venta del establecimiento Walmart considerado. El modelo propuesto se basa en el aprendizaje combinado y considera las previsiones de un modelo de bosques aleatorios, en un 70%, y las de un modelo de regresión lineal, en un 30%; y, presenta una precisión del 96, 57 %. En el caso práctico, se valora también el impacto de aplicar el modelo de ventas propuesto en el establecimiento Walmart. |
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