Modelos de series de tiempo para pronósticos de demanda

Los modelos de series de tiempo son las técnicas de pronóstico que se basan únicamente en la historia de la demanda del ítem que se está pronosticando. Trabajan capturando los patrones en los datos históricos y extrapolándolos al futuro. Los modelos de series de tiempo son adecuados cuando se puede asumir una cantidad razonable de datos y cierta continuidad en el futuro próximo de las condiciones que se presentaron en el pasado. Estos modelos se adaptan mejor al corto plazo del pronóstico. Esto se debe a la hipótesis de que los patrones pasados y las tendencias actuales se asemejan a los patrones y tendencias que se van a presentar en el futuro. Esto es una suposición razonable en el corto plazo, pero va perdiendo validez en el largo plazo.

Modelos muy simples

Promedios móviles, «Igual al año anterior», incrementos porcentuales y ajustes a la curva son los modelos de series de tiempo más sencillos, los cuales pueden ser utilizados para generar pronósticos. Estos modelos pueden ser implementados a través de hojas de cálculo rápidamente y no requieren un conocimiento experto en estadística por parte del pronosticador. Usualmente estos modelos son muy simples y, para tener mayor exactitud en el pronóstico, las compañías casi siempre deben acudir a modelos alternativos de series de tiempo.

Modelos de suavización exponencial

La suavización exponencial es el método seleccionado por la mayoría de empresas. Estos modelos se desempeñan bien en términos de exactitud, son fáciles de aplicar y pueden ser automatizados, permitiendo su uso a gran escala. Los modelos de suavización exponencial capturan y pronostican el nivel de los datos con los diferentes tipos de tendencias y patrones estacionales. Los modelos son adaptativos y pronostican dando mayor importancia a los datos más recientes sobre los datos más distantes en el pasado.

Box-Jenkins (modelos ARIMA)

Los modelos de Box-Jenkins son similares a los modelos de suavización exponencial en que ambos son adaptativos: pueden capturar tendencia y patrones estacionales y son automatizables. Se diferencian en que los modelos Box-Jenkins se basan en autocorrelaciones en lugar de una vista estructural de nivel, tendencia y estacionalidad. Los modelos de Box-Jenkins tienden a obtener mejores resultados que los modelos de suavización exponencial para series de tiempo más largas y estables; no son buenos para datos con ruido y alta volatilidad.

Modelo de demanda intermitente de Croston

El modelo de Croston está específicamente diseñado para series de datos donde la demanda para un período determinado a menudo es cero y el calendario exacto de la siguiente orden no se conoce. Los datos se caracterizan por un bajo volumen; productos fabricados especialmente para un cliente específico o piezas de repuesto a menudo presentan este tipo de patrón de la demanda. El pronóstico no es milagroso (no le indicará cuándo se pondrá la próxima orden); sin embargo, a menudo produce un mejor pronóstico que otros enfoques de series de tiempo.

Seleccionar el modelo de serie de tiempo adecuado para un determinado grupo de datos puede realizarse de varias maneras. Por ejemplo, el pronosticador puede aplicar el modelo adecuado de acuerdo al conocimiento que posee de los datos. Otra alternativa es probar diferentes modelos y seleccionar aquel que, dentro o fuera de la muestra, minimiza el error.

El algoritmo de selección experta de Forecast Pro selecciona el modelo adecuado a la serie de tiempo usando una lógica basada en reglas y evaluando el pronóstico generado con modelos diferentes, partiendo de una muestra de los datos. Los modelos de series de tiempo considerados en selección experta incluyen los diferentes modelos de suavización exponencial, los modelos de Box/Jenkins, el modelo de demanda intermitente de Croston, modelos discretos y promedios móviles.

Mind de Colombia es una empresa visionaria que implementa proyectos basados en software de clase mundial, de acuerdo con las necesidades de cada uno de sus clientes. Contamos con metodologías probadas y especializadas para la implementación de proyectos en temas como CRM, SFA, ERP y planeación de la demanda.

Adicionalmente ofrecemos servicios de consultoría y seminarios en temas de CRM (Customer Relationship Management), SFA (Sales Force Automation), KAM (Key Account Management) y estrategias de fidelización de clientes.

Mind de Colombia
Manejo Informático Industrial de Colombia
www.mind.com.co
Twitter: MindDeColombia
Facebook: Mind de Colombia
Linkedin: Mind de Colombia