|
Please use this identifier to cite or link to this item:
https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/11553
Title: | Modelo de pronósticos |
metadata.dc.contributor.advisor: | Acosta Andino, Byron Fabricio |
Authors: | Castro Torres, Jimmy Mauricio |
metadata.dc.type: | bachelorThesis |
Keywords: | MODELO ESTADÍSTICO;ESTADÍSTICAS INDUSTRIALES |
Issue Date: | 11-Oct-2021 |
metadata.dc.date.created: | 27-Sep-2021 |
Abstract: | El objetivo del presente trabajo de intervención es determinar cuál modelo de pronóstico de demanda se adapta a la empresa comercializadora de alimentos, dichos productos son helados de pingüino para lo cual se utilizó cuatro modelos de pronósticos que son: media móvil simple, ponderada, suavización exponencial y regresión lineal. Los datos que se manejaron fueron los históricos de ventas de los años 2016 hasta el 2018 con el fin de encontrar la menor desviación media absoluta de una totalidad de 35 productos; primero se determinó que los datos son estacionales; es decir que estos productos por ciertos periodos de tiempo tienen un auge y un reducción, esto depende de las necesidades del consumidor, un dato relevante de esta intervención es que la mayoría de los datos dan un mejor resultado con el modelo de media móvil simple ya que este nos muestra una menor desviación media absoluta, por lo que se determina que este es el mejor modelo de pronóstico a aplicar en este tipo de empresas. |
Description: | Determinar cuál modelo de pronósticos de la demanda es el más eficiente en una distribuidora de alimentos |
URI: | http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/11553 |
metadata.dc.identifier.other: | 02/ICO/ 776 |
metadata.dc.coverage: | Ibarra. Ecuador |
metadata.dc.description.degree: | Ingeniería |
metadata.dc.identifier.mfn: | 0000035453 |
metadata.dc.contributor.deparment: | Administración de Empresas |
Appears in Collections: | Ing. Comercial |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
02 ICO 776 LOGO.jpg | LOGO | 35.1 kB | JPEG | View/Open |
02 ICO 776 TRABAJO DE GRADO.pdf | TRABAJO DE GRADO | 16.2 MB | Adobe PDF | View/Open |
This item is protected by original copyright |
This item is licensed under a Creative Commons License