Diseño de una metodología de gestión de la demanda basado en el modelo Forecasting para la asignación eficiente de recursos materiales en hoteles tradicionales de la provincia de Huancayo
Descripción del Articulo
El problema de pronosticar incorrectamente la llegada de huéspedes y la necesidad de materiales en los hoteles de Huancayo resulta en costos adicionales debido a la falta o el exceso de stock, lo que a su vez provoca la pérdida de clientes. Para abordar ese problema, se ha desarrollado un modelo que...
Autores: | , |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2023 |
Institución: | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
Repositorio: | UPC-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/673443 |
Enlace del recurso: | http://doi.org/10.19083/tesis/673443 http://hdl.handle.net/10757/673443 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Forcast Error medio absoluto Error medio absoluto promedio Pronósticos de demanda Huéspedes Materiales Hoteles tradicionales Mean absolute error Average mean absolute error Demand forecasts Guests Materials Traditional hotels https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 |
Sumario: | El problema de pronosticar incorrectamente la llegada de huéspedes y la necesidad de materiales en los hoteles de Huancayo resulta en costos adicionales debido a la falta o el exceso de stock, lo que a su vez provoca la pérdida de clientes. Para abordar ese problema, se ha desarrollado un modelo que utiliza cuatro métodos de pronóstico para ofrecer al hotel estimaciones de la cantidad de huéspedes que llegarán y la cantidad de productos que deben adquirirse con el fin de evitar costos innecesarios. Este estudio presenta los resultados obtenidos al aplicar un modelo de pronóstico de la demanda basado en pronósticos en el "Hotel Rey", ubicado en la provincia de Huancayo, en el departamento de Junín. En este artículo se han realizado pronósticos para el año 2020 y se han comparado utilizando el error MAPE, lo que ha permitido sugerir un pronóstico con un porcentaje de error reducido, mejorando en comparación con las estimaciones previas a la implementación del modelo. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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