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Title:	Predicción de la demanda de productos locales en una industria de higiene personal ecuatoriana
Authors:	Galarza, Christian Eduardo , Director Castillo Chele, Coraima Dennise Vega Hernández, Carlos Enrique
Keywords:	Planificación de la demanda Ecuador Industria de Higiene Personal Modelos de predicción Xtreme Gradient Boosting Autoregressive Integrated Moving Average
Issue Date:	2023
Publisher:	ESPOL
Citation:	Castillo Chele, C. D. y Vega Hernández, C. E. (2023). Predicción de la demanda de productos locales en una industria de higiene personal ecuatoriana. [Proyecto integrador]. ESPOL.FCNM .
Description:	La planificación de la demanda desempeña un papel crucial en el éxito de las operaciones comerciales y en la optimización de los recursos en empresas de diversos sectores. Pronosticar demanda es difícil debido a la influencia de factores como la naturaleza del producto, disponibilidad de datos y estrategias de la empresa. Incluso teniendo una base histórica, pueden existir variables relevantes al giro de negocio que se relacionen de forma no lineal. Por lo tanto, en este proyecto se propone un modelo predictivo para la demanda de productos locales de una industria de higiene personal ecuatoriana empleando datos históricos de venta, modificaciones de productos y actividades promocionales, para la reducción de desviaciones en la demanda proyectada para las cadenas de supermercados. En particular, se entrenó los modelos XGBoost y ARIMA con una base de 1 495 filas y 15 columnas, y se realizaron predicciones por zona de venta y tipo de producto. Se obtuvo una media en WMAPE del 35% en el negocio Consumer Tissue, y una medida en WMAPE del 13% en el negocio Personal Care. Finalmente, se interpretan las predicciones de los modelos finales, permitiendo minimizar el tiempo y el esfuerzo en el proceso de planificación de la demanda, lo que ofrece una reducción de costos adicionales y una eficiente gestión del inventario
metadata.dc.description.abstractenglish:	Demand planning plays a crucial role in the success of business operations and resource optimization in companies from various sectors. Forecasting demand is challenging due to factors such as the nature of the product, data availability, and company strategies. Even with a historical basis, there may be non-linear relationships with relevant variables related to the business sector. Therefore, this project proposes a predictive model for the demand of local products in an Ecuadorian personal hygiene industry using historical sales data, product modifications, and promotional activities to reduce deviations in projected demand for chains of supermarkets. In particular, XGBoost and ARIMA models were trained with a dataset of 1 495 rows and 15 columns, and predictions were made by sales zone and product type.A WMAPE mean of 35% was obtained in Consumer Tissue, and a WMAPE measure of 13% in Personal Care. Finally, the predictions of the final models are interpreted, allowing for a reduction in time and effort in the demand planning process, which results in additional cost savings and efficient inventory management.
URI:	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/58495
metadata.dc.identifier.codigoproyectointegrador:	MATE-179
Appears in Collections:	Tesis de Matemática

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