Diseño de un modelo para el pronóstico de la demanda para una empresa embotelladora de a1gua purificada mediante redes neuronales

Abstract

En el presente trabajo se muestra un modelo de pronóstico de la demanda con redes neuronales diseñado para un pequeño manufacturador de agua purificada embotellada en Ecuador, el cual actualmente no cuenta con adecuadas metodologías para el pronóstico de la demanda ocasionándole problemas por incumplimiento de los pedidos a clientes, exceso de inventario y perdidas económicas. No obstante, al trabajar con predicciones acertadas la empresa tendría una visión anticipada de lo que necesitará en el futuro para satisfacer su demanda de productos, con la cual será capaz de organizar adecuadamente su cadena de suministros; es decir, garantizar un uso razonable y a tiempo de los recursos. Para dar solución a los problemas que enfrenta la empresa se inició con el levantamiento de la demanda histórica de botellones durante los últimos 36 meses a través de registros de los pedidos de clientes. Para la construcción de la serie histórica se establecieron como variables de entrada las fechas y los volúmenes de demanda ocurridos. Luego se pasa al diseño de modelos de pronósticos fundamentados en métodos clásicos y de redes neuronales multicapa, los cuales se evaluaron por medio de indicadores cuantitativos del error. La aplicación de estos métodos se realizó mediante el lenguaje de programación R. A continuación, se incluye una etapa de entrenamiento y mejora de la red y se evalúa contra los resultados de los métodos clásicos de pronósticos, a partir del mejor modelo se pronosticó los próximos 12 meses a fututo. Finalmente se demuestra la factibilidad del uso de las redes neuronales en el pronóstico de la demanda de botellones de agua purificada.