• Importancia de la precisión en la proyección de ventas
• Forecasting de ventas y plan de demanda
  • ¿Qué es un plan de demanda?
  • ¿Qué es el Forecasting?
• Diferenciar el Forecast del Plan de Demanda
  • ¿Qué métricas debemos utilizar?
  • Proceso de Demanda
  • Preguntas clave
• Esquema de planeación de demanda

• Costo de la predicción vs inexactitud
• ¿Cómo determinamos si una predicción es Buena?
• ¿Qué métricas debemos utilizar?
• Precisión VS Sesgo
• Métricas de Pronóstico
• ¿Cuál modelo de pronóstico uso?

Ejercicio Práctico: Medidas de Error de Pronóstico

• Definición e importancia de una serie de tiempo
• Componentes de una serie de tiempo
• Tipos de Demanda
  • Demanda por mes
  • Demanda por semana
  • Demanda por día

Ejemplo gráfico de descomposición de una serie de tiempo

• Modelo 1
  • Explicación y Definición del modelo 1 en demanda estacionaria
    Resolución de Ejercicio Práctico
• Módulo 2
  • Explicación y Definición del modelo 2 en demanda estacionaria
  • Elementos importantes dentro del modelo 2
  • Explicación e importancia de los elementos del modelo 2
  • Selección de los componentes más relevantes

Resolución de Ejercicio Práctico

• Definición y fórmulas de aplicación de método para Tendencia Lineal
• Notación e Inicialización del método aplicado

Resolución de Ejercicio Práctico

• Definición y fórmulas de aplicación de método para Tendencia Amortiguada
• Notación del método aplicado

Resolución de Ejercicio Práctico

• Comparación Lineal VS Amortiguada
• Visualización y Explicación de Ejercicio Práctico

• Explicación de Método con Intermitencias para series de tiempo
• Definición de variables

Resolución de Ejercicio Práctico

• Paso a Paso de la planeación de la demanda
• Comparación de modelos
• Esquema de selección
  • Problemáticas dentro de la metodología de selección
• Resolución de Ejercicio Práctico

• Definición y explicación de un producto nuevo
  • Tipos de productos nuevos
• Similitudes en productos presentes en la empresa
  • Sustitución
  • Aumento del portafolio
  • Pasos para calcar la curva de un producto
• Tipos de curva de un producto nuevo

Resolución de Ejercicio Práctico

• Métodos cuantitativos en el Forecasting.
• Regresión Lineal
  • Importancia y Aplicaciones
• Ecuación de la recta de regresión.
• Supuestos de la regresión lineal
• Utilización de la regresión lineal para modelar la relación entre variables.
  • Estacionalidad
  • Promociones

• Tipos de regresión lineal:

  • Regresión lineal simple: una variable independiente.

  • Regresión lineal múltiple: múltiples variables independientes.

  • Regresión lineal con variables cualitativas.

Construcción de Modelos de Regresión Línea

• Análisis de los resultados:

  • Significancia de los coeficientes

  • R-cuadrado.

• Medidas de ajuste del modelo:

  • Error estándar

  • RMSE

  • Causalidad VS Casualidad

Ejercicio Práctico: Construcción y evaluación de un modelo de regresión lineal para pronosticar las ventas

• Variables relevantes.
• Métodos de selección de variables:
  • Análisis de correlación
  • Transformación de Variables
    • Cualitativas
    • Cuantitativas

Ejercicio Práctico: Selección de variables relevantes para un caso de estudio basado en promociones

• Selección de las variables

• Transformación de las variables

• Análisis de los resultados

• Ajustes e interpretación del modelo

Ejercicio Práctico Integrador: Construcción de un Modelo Multivariable para Estacionalidad

• ¿Qué es una serie de tiempo?
  • Modelo de serie de tiempo
• Python en modelos de series de tiempo
• Librerías esenciales en Python
• Visualización de series de tiempo

• Modelo Auto Regresivo – p

• Modelos de Promedios móviles – q

• Modelos de promedio móvil autorregresivos

• Pasos para elaborar un pronóstico con Modelo

• Introducción ARIMA
  • Detención de modelos ARIMA
  • Aplicación de ARIMA

Ejercicio Práctico: Ajustar un modelo ARIMA a una serie de tiempo y realizar predicciones

• Introducción a redes neuronales

  • ¿Cómo funciona una red neuronal?

  • Funciones de activación

  • Entrenamiento de redes Neuronales

• Overfiting

• Redes Neuronales Básicas Python

  • Herramientas de redes

  • Arquitectura de las redes

  • Pronóstico redes neuronales

  • Tipos de Redes Neuronales

Ejercicio Práctico: Implementar una red neuronal simple para el pronóstico de series de tiempo.

• Error y precisión de pronóstico
• Uso de Métricas
• Comparaciones de Forecast & PD
• MAPE vs WMAPE
• Precisión del pronóstico

Ejercicio Práctico: MAPE, WMAPE y Precisión

• BIAS/ Sesgo de pronóstico
• Precisión vs BIAS
• Hit Rate: Concepto y uso
• Ejercicio Práctico: Hit Rate y BIAS
• Análisis de Lag
• Observaciones sobre Lead time vs Lag
• Dashboard de control y gestión
  • Agregado vs Desagregado
  • MAPE para SKU’s y familias
  • Arquitectura de la base de control

Ejemplo Práctico: Dashboard de Control

Caso Práctico: Análisis de la data de planeación de demanda

• Dificultad de la construcción del plan de demanda
• Entorno difícil para el Demand Planner
• Construcción del Plan de demanda
• Perfil del planificador de Demanda
• Importancia de un Demand Planner
  • Habilidades requeridas
  • Comunicación y gestión de la Demanda
  • Comunicación Asertiva

• Definición del proceso S&OP
• Composición del proceso de S&OP
• Dificultades para implementar el proceso S&OP
• Beneficios de implementar el proceso S&OP
  • La revisión de la gestión de producto y portafolio
  • La revisión de la gestión de demanda
  • La revisión de suministro
  • La revisión de la reconciliación integrada
  • La revisión ejecutiva del negocio
• Características del proceso S&OP

• Esquema general del Proceso S&OP
• Planner de demanda vs Líder de Proceso S&OP
• Habilidades del líder del proceso S&OP

Ejercicio Práctico: Matriz RACI

• Proceso de sales and operations planning
• Puntos de contacto con otras áreas
• Calendario de reuniones periódicas
• Consenso del Plan de demanda
• Desarrollando la visión End to End
• Flujo de la cadena de abastecimiento
• Preguntas claves para llevar a cabo el plan

Caso Práctico: Empresa en el sector masivo

Caso Práctico: Implementación de una Herramienta de Planeación de Demanda y Abastecimiento

• Implementación, solución y resultados