Propuesta de un modelo causal para la previsión de la demanda de productos perecederos
Mostrar el registro completo del ítem
Título: Propuesta de un modelo causal para la previsión de la demanda de productos perecederos
Autor: Ayala Jackson, Christine
Resumen:
[ES] Este Trabajo Fin de Máster propone el desarrollo de un modelo causal para la previsión de la demanda de productos perecederos, con el fin de mejorar la eficiencia en la gestión de inventarios y reducir las pérdidas derivadas de la caducidad. La naturaleza volátil y estacional de la demanda de estos productos hace que la obtención de una previsión de demanda precisa sea un reto. El modelo a diseñar considerará diferentes tipos de variables explicativas como la estacionalidad, las promociones, las condiciones meteorológicas y otros factores externos que impactan en el comportamiento del consumidor. Mediante técnicas de análisis de datos avanzadas y modelos predictivos, se buscará identificar patrones y relaciones causales que permitan mejorar la toma de decisiones en la planificación de la demanda. Este enfoque proporcionará una herramienta eficaz para las empresas del sector de alimentos y otros productos perecederos, para que puedan optimizar sus procesos logísticos, contribuyendo a la reducción de desperdicios. Se realizará una validación del modelo causal propuesto mediante su aplicación a un caso real.
[EN] This Master's Thesis proposes the development of a causal model for demand forecasting of perishable products to improve inventory management efficiency and reduce losses from expiration. The volatile and seasonal nature of the demand for these products makes obtaining an accurate forecast a challenge. The model to be designed will consider different types of explanatory variables such as seasonality, promotions, weather conditions, and other external factors that impact consumer behavior. Using advanced data analysis techniques and predictive models, the aim is to identify patterns and causal relationships that improve decision-making in demand planning. This approach will provide an effective tool for companies in the food and other perishable product sectors to optimize their logistics processes and contribute to waste reduction. A validation of the proposed causal model will be carried out through its application to a real case.
[CA] Aquest Treball de Fi de Màster proposa el desenvolupament d'un model causal per a la previsió de la demanda de productes peribles, amb l'objectiu de millorar l'eficiència en la gestió d'inventaris i reduir les pèrdues derivades de la caducitat. La naturalesa volàtil i estacional de la demanda d'aquests productes fa que l'obtenció d'una previsió precisa siga un repte. El model a dissenyar considerarà diferents tipus de variables explicatives com l'estacionalitat, les promocions, les condicions meteorològiques i altres factors externs que impacten en el comportament del consumidor. Mitjançant tècniques d'anàlisi de dades avançades i models predictius, es buscarà identificar patrons i relacions causals que permeten millorar la presa de decisions en la planificació de la demanda. Aquest enfocament proporcionarà una eina eficaç per a les empreses del sector alimentari i altres productes peribles, per a optimitzar els seus processos logístics i contribuir a la reducció de desaprofitaments. Es realitzarà una validació del model causal proposat mitjançant la seua aplicació a un cas real.
[ES] Este Trabajo Fin de Máster propone el desarrollo de un modelo causal para la previsión de la demanda de productos perecederos, con el fin de mejorar la eficiencia en la gestión de inventarios y reducir las pérdidas derivadas de la caducidad. La naturaleza volátil y estacional de la demanda de estos productos hace que la obtención de una previsión de demanda precisa sea un reto. El modelo a diseñar considerará diferentes tipos de variables explicativas como la estacionalidad, las promociones, las condiciones meteorológicas y otros factores externos que impactan en el comportamiento del consumidor. Mediante técnicas de análisis de datos avanzadas y modelos predictivos, se buscará identificar patrones y relaciones causales que permitan mejorar la toma de decisiones en la planificación de la demanda. Este enfoque proporcionará una herramienta eficaz para las empresas del sector de alimentos y otros productos perecederos, para que puedan optimizar sus procesos logísticos, contribuyendo a la reducción de desperdicios. Se realizará una validación del modelo causal propuesto mediante su aplicación a un caso real.
[EN] This Master's Thesis proposes the development of a causal model for demand forecasting of perishable products to improve inventory management efficiency and reduce losses from expiration. The volatile and seasonal nature of the demand for these products makes obtaining an accurate forecast a challenge. The model to be designed will consider different types of explanatory variables such as seasonality, promotions, weather conditions, and other external factors that impact consumer behavior. Using advanced data analysis techniques and predictive models, the aim is to identify patterns and causal relationships that improve decision-making in demand planning. This approach will provide an effective tool for companies in the food and other perishable product sectors to optimize their logistics processes and contribute to waste reduction. A validation of the proposed causal model will be carried out through its application to a real case.
[CA] Aquest Treball de Fi de Màster proposa el desenvolupament d'un model causal per a la previsió de la demanda de productes peribles, amb l'objectiu de millorar l'eficiència en la gestió d'inventaris i reduir les pèrdues derivades de la caducitat. La naturalesa volàtil i estacional de la demanda d'aquests productes fa que l'obtenció d'una previsió precisa siga un repte. El model a dissenyar considerarà diferents tipus de variables explicatives com l'estacionalitat, les promocions, les condicions meteorològiques i altres factors externs que impacten en el comportament del consumidor. Mitjançant tècniques d'anàlisi de dades avançades i models predictius, es buscarà identificar patrons i relacions causals que permeten millorar la presa de decisions en la planificació de la demanda. Aquest enfocament proporcionarà una eina eficaç per a les empreses del sector alimentari i altres productes peribles, per a optimitzar els seus processos logístics i contribuir a la reducció de desaprofitaments. Es realitzarà una validació del model causal proposat mitjançant la seua aplicació a un cas real.
URI: http://hdl.handle.net/10251/214050
Fecha: 2025-01-27
Relacionado
Ítems en Google Scholar
Ficheros en el ítem
Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)
-
ETSII - Trabajos académicos [10528]
Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales