Resumen

El desarrollo de esta tesis lleva al estudio y análisis de los datos históricos proporcionados por una empresa dedicada al diseño y manufactura de auto partes con el fin de estimar la demanda de cuatro productos, por medio de un análisis de los métodos de series de tiempo para pronosticar. Para fundamentar la selección de algún modelo se tomó como criterio de evaluación, como lo son el MSD, BIC Y AIC que son explicadas en la parte teórica de este proyecto. La serie de datos con la que se generaron los modelos es semanal, siendo 54 semanas el número de observaciones registradas a partir del año 2006.

Después de haber estudiado los diferentes modelos de pronósticos, se llegó a la conclusión de que el modelo más adecuado es el de Box-Jenkins, por las caracteristicas que presentaron las series de tiempo. De acuerdo a la parte experimental desarrollada se determinó que ARIMA presenta menor MSD, BIC y AIC, que el método de Suavizamiento Exponencial Doble. ARIMA es muy fuerte en cuanto a su base teórica, por lo que para este proyecto solo se abarco la parte inicial del mismo debido a falta de tiempo para el cálculo del gran número de parámetros que requiere. Para hacer un análisis comparativo, se generaron los modelos mediante el apoyo de un paquete llamado Forecast Pro para obtener los parámetros y medidas de error. Los resultados que mostró el paquete de pronósticos llevaron a que el modelo ARIMA es el más adecuado.

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Hernández Pérez, J. A., Velázquez Goyri, E. A. 2007. Estimar la demanda de cuatro productos en una empresa dedicada al diseño y manufactura de auto partes. Tesis Licenciatura. Ingeniería Industrial con área de manufactura. Departamento de Ingeniería Industrial y Mecánica, Escuela de Ingeniería y Ciencias, Universidad de las Américas Puebla. Mayo. Derechos Reservados © 2007.