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...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Velazco Buzzi, Rodrigo, Corilloclla Damas, Basilio Daniel
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
Descripción
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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