Improving demand forecasting by implementing machine learning in poultry production company

• 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; Pronóstico de los negocios; Aprendizaje automático; Análisis de series temporales; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04

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.