Pronóstico de demanda automatizado para empresa distribuidora de alimentos. Comparación de técnicas de pronóstico avanzadas para mejorar la precisión del modelo de pronóstico de demanda.

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.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.identifier.urihttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/12037
dc.languagespaes_AR
dc.publisherUniversidad Torcuato Di Tellaes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/es_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.subject.keywordPROPHETes_AR
dc.subject.keywordARIMA regressiones_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
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_AR
thesis.degree.nameMaster in Management + Analyticsen

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