Aplicación de Modelación bayesiana y optimización para pronósticos de demanda
Resumen
Las prácticas para el manejo óptimo de inventarios son una necesidad en las cadenas de abastecimiento, en especial para productos industriales terminados. Un aporte al mejoramiento de esta cadena logística consiste en encontrar modelos eficientes para el pronóstico de la demanda de estos productos y que a su vez, permitan minimizar los costos del manejo de los inventarios, aspectos que se dificultan cuando hay presencia de pocos datos históricos. La propuesta de este trabajo consiste en aplicar varias técnicas bayesianas con un método de optimización, comparando su eficiencia para el pronóstico de la demanda en casos de pocos datos. Los resultados indican que la técnica de pronóstico del valor esperado con parámetros autorregresivos, usando el método Tabú de optimización, es el que muestra mejor acierto en el pronóstico.
