Análisis y predicción de la demanda diaria en una empresa de comercialización del sector motociclista

• Autor: Becerra Villalobos, Anthony Wilson
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad de Piura
• Repositorio: UDEP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:pirhua.udep.edu.pe:11042/7533
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/11042/7533
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Motocicletas -- Comercio; Motocicletas -- Oferta y demanda -- Análisis de datos; Motocicletas -- Oferta y demanda -- Modelos econométricos; 519.536; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04

Las decisiones empresariales basadas en datos representan una ventaja estratégica para mejorar la eficiencia operativa, especialmente en sectores competitivos como el motociclista. Sin embargo, muchas empresas aún gestionan su inventario y ventas con base en la experiencia empírica, lo que ocasiona desequilibrios en el stock, quiebres de inventario o pérdidas de ventas. Este trabajo tiene como objetivo desarrollar un sistema de predicción y monitoreo estadístico de la demanda diaria, con el fin de optimizar la toma de decisiones comerciales y logísticas en una empresa del sector motociclista ubicada en Tumbes, Perú. Para ello, se empleó una metodología que integra herramientas de análisis de datos, estadística aplicada y modelado predictivo. Se inició con la recolección y depuración de datos históricos de ventas, extraídos del sistema ERP de la empresa. Posteriormente, se aplicaron técnicas de análisis de series temporales, como autocorrelación y estacionalidad, además de un análisis de varianza (ANOVA) para evaluar la influencia de factores como el día de la semana o el mes en el comportamiento de la demanda. Se diseñó un modelo de predicción utilizando técnicas autorregresivas estacionales (ARIMA), lo cual permitió obtener proyecciones precisas sobre la demanda diaria, además de establecer rangos estimados de variación. Paralelamente, se incorporaron gráficos de control estadístico con el objetivo de supervisar posibles desviaciones en las predicciones y detectar comportamientos inusuales o cambios relevantes en las tendencias de la demanda. Los resultados obtenidos evidencian que el uso de modelos estadísticos aplicados a datos reales permite a las empresas anticiparse a variaciones en la demanda, mejorar la planificación del inventario y tomar decisiones comerciales más acertadas. Finalmente, este trabajo busca demostrar que, a través de soluciones basadas en datos, es posible fortalecer la eficiencia operativa y la competitividad de las empresas del sector motociclista.