Improving demand forecasting by implementing machine learning in poultry production company

Descripción del Articulo

Debido al alto porcentaje de error presente en el pronóstico de la demanda de una empresa de producción avícola; lo que desencadena una pérdida monetaria mensual provocada por el método manual que utiliza la empresa para el pronóstico del plan de ventas, es por ello que se buscará reducir este porce...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Garcia Arismendiz, Joaquin Antonio, Huertas Zuñiga, Sandra Larissa
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad de Lima
Repositorio:ULIMA-Institucional
Lenguaje:inglés
OAI Identifier:oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/20750
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12724/20750
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Demanda (Teoría económica)
Pronóstico de ventas
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Aprendizaje automático
Análisis de series temporales
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description Debido al alto porcentaje de error presente en el pronóstico de la demanda de una empresa de producción avícola; lo que desencadena una pérdida monetaria mensual provocada por el método manual que utiliza la empresa para el pronóstico del plan de ventas, es por ello que se buscará reducir este porcentaje de error mediante el uso de la herramienta Machine Learning, a través de la cual se utilizará la base de datos de ventas proporcionada por la empresa que se utilizó para entrenar y utilizando el método de series de tiempo, se podrá predecir el último trimestre del 2022. Finalmente, se compararon los resultados obtenidos por el modelo de Machine Learning con la venta real de la empresa y su pronóstico. Se logro como resultado un FB de 2,44% y un FA de 97,56%, reduciendo así el error que manejaba la empresa.
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spelling Lizárraga Portugal, Carlos AugustoGarcia Arismendiz, Joaquin AntonioHuertas Zuñiga, Sandra Larissa2024-06-21T13:13:01Z2024-06-21T13:13:01Z2024Garcia Arismendiz, J. A., & Huertas Zuñiga, S. L. (2024). Improving demand forecasting by implementing machine learning in poultry production company [Tesis para optar el Título Profesional de Ingeniero Industrial, Universidad de Lima]. Repositorio Institucional de la Universidad de Lima. https://hdl.handle.net/20.500.12724/20750https://hdl.handle.net/20.500.12724/20750121541816Debido al alto porcentaje de error presente en el pronóstico de la demanda de una empresa de producción avícola; lo que desencadena una pérdida monetaria mensual provocada por el método manual que utiliza la empresa para el pronóstico del plan de ventas, es por ello que se buscará reducir este porcentaje de error mediante el uso de la herramienta Machine Learning, a través de la cual se utilizará la base de datos de ventas proporcionada por la empresa que se utilizó para entrenar y utilizando el método de series de tiempo, se podrá predecir el último trimestre del 2022. Finalmente, se compararon los resultados obtenidos por el modelo de Machine Learning con la venta real de la empresa y su pronóstico. Se logro como resultado un FB de 2,44% y un FA de 97,56%, reduciendo así el error que manejaba la empresa.The use of manual methods to forecast demand in perishable food companies is generally subject to the variability of internal and external factors in the company, causing excess inventories and significant monetary losses, so it is relevant to carry out this research with the objective of to demonstrate that by implementing Machine Learning it is possible to improve the accuracy of the demand forecast. A case study in a company in the poultry sector in Peru, forecasting the last quarter of 2022, based on a real sales database and applying the time series method, comparing the results of the Machine Learning model, and obtaining as a result in a model with high Forecast Accuracy (FA) of 97.56% and a high Forecast Bias (FB) of 2.44%. The research is an important contribution to knowledge, demonstrating that Machine Learning is an ideal tool to project the demand for perishable food products, ideal for its application in various fields, such as loss reduction control, preventive maintenance of machines and control of supplies such as water and energy, among others.application/pdfengUniversidad de LimaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Repositorio Institucional - UlimaUniversidad de Limareponame:ULIMA-Institucionalinstname:Universidad de Limainstacron:ULIMADemanda (Teoría económica)Pronóstico de ventasPronóstico de los negociosAprendizaje automáticoAnálisis de series temporaleshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04Improving demand forecasting by implementing machine learning in poultry production companyinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTesisSUNEDUTítulo ProfesionalIngeniería IndustrialUniversidad de Lima. Facultad de IngenieríaIngeniero Industrialhttps://orcid.org/0000-0002-7057-4099084304927220267218570770248169https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalFlores Pérez, Alberto EnriqueQuiroz Flores, Juan CarlosLizárraga Portugal, Carlos Augustohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisOITEXTT018_72185707_T.pdf.txtT018_72185707_T.pdf.txtExtracted texttext/plain21940https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/20750/4/T018_72185707_T.pdf.txt0090ef0781d776068e6816f0479bae03MD54FA_72185707_SR.pdf.txtFA_72185707_SR.pdf.txtExtracted texttext/plain2665https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/20750/6/FA_72185707_SR.pdf.txt736ae48cca682252d1b1e635788902dbMD56TURNITIN_GARCIA ARISMENDIZ JOAQUIN ANTONIO_20180760 .pdf.txtTURNITIN_GARCIA ARISMENDIZ JOAQUIN ANTONIO_20180760 .pdf.txtExtracted texttext/plain1494https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/20750/8/TURNITIN_GARCIA%20ARISMENDIZ%20JOAQUIN%20ANTONIO_20180760%20.pdf.txt96e82e894e88fba267521bc7ce942e8eMD58THUMBNAILT018_72185707_T.pdf.jpgT018_72185707_T.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg10612https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/20750/5/T018_72185707_T.pdf.jpg77c948382a051b80ec6a9314c22b9da6MD55FA_72185707_SR.pdf.jpgFA_72185707_SR.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg16473https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/20750/7/FA_72185707_SR.pdf.jpgf513d94db44b1fbc5b9d68bc35bcd06cMD57TURNITIN_GARCIA ARISMENDIZ JOAQUIN ANTONIO_20180760 .pdf.jpgTURNITIN_GARCIA ARISMENDIZ JOAQUIN ANTONIO_20180760 .pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg14444https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/20750/9/TURNITIN_GARCIA%20ARISMENDIZ%20JOAQUIN%20ANTONIO_20180760%20.pdf.jpg1dee93e8866dfec1a70a1c935728fa50MD59ORIGINALT018_72185707_T.pdfT018_72185707_T.pdfTesisapplication/pdf408626https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/20750/1/T018_72185707_T.pdff7af728e834a2253827f95822222ac0aMD51FA_72185707_SR.pdfFA_72185707_SR.pdfapplication/pdf245283https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/20750/2/FA_72185707_SR.pdfe7bb6dbd1476158d2b6ceab8e0861ab5MD52TURNITIN_GARCIA ARISMENDIZ JOAQUIN ANTONIO_20180760 .pdfTURNITIN_GARCIA ARISMENDIZ JOAQUIN ANTONIO_20180760 .pdfReporte de similitudapplication/pdf2317857https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/20750/3/TURNITIN_GARCIA%20ARISMENDIZ%20JOAQUIN%20ANTONIO_20180760%20.pdf75afa802531d4b3591d1e1db93985f55MD5320.500.12724/20750oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/207502025-09-18 12:38:58.697Repositorio Universidad de Limarepositorio@ulima.edu.pe
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