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dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/es_AR
dc.contributor.advisorCancelo, Teresita Inés
dc.contributor.authorPacher, Matías Ezequieles_AR
dc.date.accessioned2023-09-20T13:46:50Z
dc.date.available2023-09-20T13:46:50Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/12037
dc.description.abstractLa predicción precisa de la demanda es fundamental para la gestión eficiente de la cadena de suministro de cualquier empresa, y en particular, para una empresa distribuidora de alimentos. En este proyecto de tesis, se propone desarrollar un modelo de pronóstico de demanda más preciso y automatizado para esta empresa, que actualmente utiliza un método de media móvil con una gran componente manual. Se compararán dos técnicas de pronóstico avanzadas: Prophet y ARIMA, y se evaluará su eficacia en la predicción de la demanda de la empresa. El objetivo es proporcionar una solución más precisa y automatizada, lo que permitirá mejorar la toma de decisiones sobre la planificación de la cadena de suministro y la gestión de inventarios. Los resultados de este proyecto de tesis tienen el potencial de mejorar significativamente la eficiencia y rentabilidad de la empresa distribuidora de alimentos en el mercado altamente competitivo de la industria alimentaria.es_AR
dc.format.extent78 p.es_AR
dc.format.mediumapplication/pdfes_AR
dc.languagespaes_AR
dc.publisherUniversidad Torcuato Di Tellaes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.subjectEficiencia tecnicaes_AR
dc.subjectCadena de Suministroses_AR
dc.subjectIndustria alimentariaes_AR
dc.subjectPredicción tecnológicaes_AR
dc.subjectTechnical efficiencyes_AR
dc.subjectSupply chaines_AR
dc.titlePronóstico de demanda automatizado para empresa distribuidora de alimentos. Comparación de técnicas de pronóstico avanzadas para mejorar la precisión del modelo de pronóstico de demanda.es_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_AR
dc.type
thesis.degree.nameMaster in Management + Analyticsen
dc.subject.keywordPROPHETes_AR
dc.subject.keywordARIMA regressiones_AR
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_AR


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