Metodología para la generación de pronósticos de la demanda de corto plazo de productos nuevos para el sector de consumo masivo de bebidas no alcohólicas

Martínez Granados, Felipe Arturo

Metodología para la generación de pronósticos de la demanda de corto plazo de productos nuevos para el sector de consumo masivo de bebidas no alcohólicas

dc.contributor.advisor	Cáliz Ospino, Rodrigo Alberto
dc.contributor.author	Martínez Granados, Felipe Arturo
dc.date.accessioned	2019-05-13T16:21:46Z
dc.date.accessioned	2020-04-16T17:57:39Z
dc.date.available	2019-05-13T16:21:46Z
dc.date.available	2020-04-16T17:57:39Z
dc.date.created	2018
dc.description.abstract	Las altas desviaciones en los pronósticos de la demanda en el corto plazo de los productos nuevos han sido una de las principales problemáticas y retos de las áreas de planeación en la industria de consumo masivo de bebidas no alcohólicas en el país. Las distintas operaciones continuas que dependen de estas proyecciones en la cadena de abastecimiento, pueden ver afectados sus rendimientos a causa de estas altas variaciones y afectar el desempeño de los lanzamientos en el mercado. En la metodología propuesta, se realiza un análisis de 360 grados del sector en estudio, para determinar las variables de entrada que a nivel de logística, mercadeo y comercial influencian el comportamiento de un lanzamiento en el mercado y en conjunto con un modelo de agrupación no supervisado "kmeans" que establece los productos similares del portafolio a partir de sus atributos, aplicar un modelo de regresión multivariado para la generación de los pronósticos de la demanda en el corto plazo de productos nuevos, con e! objetivo de disminuir de manera significativa el error en las predicciones y mitigar los efectos negativas sobre la cadena de abastecimiento y en general a las compañías de este sector. La experimentación se realizó con diferentes aplicaciones reales del sector de consumo masivo de bebidas no alcohólicas del país, evaluando y comparando las predicciones realizadas en su momento por las compañías con la metodología propuesta, mostrando una mejora significativa.	spa
dc.description.abstractenglish	The high deviations in the forecasts of the demand in the short term of the new products have been one of the main problems and challenges of the planning areas in the industry of massive consumption of soft drinks in the country. The different continuous operations that depend on these projections in the supply chain, may affect their performance due to these high variations and affect the performance of the launches in the market. In the proposed methodology, a 360-degree analysis. of the sector under study is carried out, to determine the input variables that at the level of logistics, marketing and commercial influence the behavior of a launch in the market and in conjunction with a grouping model not supervised "kmeans" that establishes the similar products of the portfolio from their attributes, apply a multivariate regression model for the generation of short-term demand forecasts of new products, with the aim of significantly reducing the error in the predictions and mitigate the negative effects on the supply chain and in general to the companies in this sector. The experimentation was carried out with different real applications of the sector of mass consumption of non-alcoholic beverages in the country, evaluating and comparing the predictions made at the time by the companies with the proposed methodology, showing a significant improvement.	spa
dc.description.degreelevel	Maestría	spa
dc.description.degreename	Magíster en Ingeniería Industrial	spa
dc.format	PDF	spa
dc.format.mimetype	application/pdf	spa
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.42854
dc.identifier.instname	instname:Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.javeriana.edu.co	spa
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10554/42854
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeniería	spa
dc.publisher.program	Maestría en Ingeniería Industrial	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2	spa
dc.rights.licence	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional	*
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dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	*
dc.subject	Pronósticos	spa
dc.subject	Productos nuevos	spa
dc.subject	Regresión multivariada	spa
dc.subject	Métodos de agrupación	spa
dc.subject.armarc	Maestría en ingeniería industrial - Tesis y disertaciones académicas	spa
dc.subject.armarc	Pronóstico de los negocios	spa
dc.subject.armarc	Consumo de bebidas alcohólicas - Pronósticos	spa
dc.subject.armarc	Productos nuevos - Aspectos económicos	spa
dc.subject.armarc	Proyecciones económicas	spa
dc.subject.keyword	Forecasting	spa
dc.subject.keyword	New products	spa
dc.subject.keyword	Stepwise regression	spa
dc.subject.keyword	Clustering	spa
dc.title	Metodología para la generación de pronósticos de la demanda de corto plazo de productos nuevos para el sector de consumo masivo de bebidas no alcohólicas	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc	spa
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría	spa