Resumen:
La planificación de demanda es fundamental para responder a las necesidades de los clientes. Las organizaciones se han enfocado en desarrollar sistemas de planificación eficaces, obteniendo pronósticos que permitan gestionar inventario de manera óptima y evitar situaciones de quiebre de stock o sobrestock. Esta tarea no es fácil, puesto que los niveles de demanda no son constantes en el tiempo, no obstante, existen distintos métodos que permiten hacer una proyección de ella y de su comportamiento en los próximos periodos. Los métodos de pronóstico que se estudiaron en este proyecto se relacionan con el análisis de series de tiempo y regresiones lineales. MASISA S.A. es una empresa dedicada a la producción y comercialización de tableros de madera, molduras, entre otros, para la fabricación de muebles y arquitectura de interiores. Actualmente, los pronósticos no son los deseados, puesto que las proyecciones son poco realistas y el error MAPE que poseen es de 54%, por lo que ha surgido la necesidad de disminuirlo. Por lo anterior, esta memoria de título busca mejorar estos ajustes de pronóstico mediante la evaluación de métodos y su validación en el sistema utilizado por la empresa IBP (Integrated Business Planning for Supply Chain), una herramienta que permite almacenar y procesar gran cantidad de información relacionada con la cadena de suministros y, por tanto, con la planificación de demanda. Este instrumento permite configurar modelos que contengan distintos métodos de pronóstico para así, ser ejecutados a un gran número de series de tiempo y obtener resultados de proyecciones que se visualizan en una planilla Excel.
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