En el segundo capítulo de “Hablemos de…” Abner Huertas, consultor senior de BiCon Group, habla con Tomás Gálvez, experto en pronósticos. Discuten sobre el tema de los pronósticos y su importancia.

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Evolución tecnológica en el análisis de datos

Galvéz menciona cómo solían programar con tarjetas perforadas para hacer pronósticos, lo cual era un proceso lento.  Destaca cómo la evolución tecnológica ha permitido realizar pronósticos más rápidos utilizando métodos de series de tiempo.

Modelos de pronóstico

• Se mencionan diferentes modelos de pronóstico utilizados en estadística y matemáticas. Se destacan dos modelos principales: el modelo de promedios móviles simples y el modelo de pesos o suavización exponencial. También se menciona la distribución t de Student como un tema importante en estadística.
• El modelo más simple es el modelo de promedios móviles simples.
• Otro modelo es el modelo de pesos o suavización exponencial.
• La distribución t de Student es una distribución importante en estadística.

Aplicación práctica en empresas

• En ese momento, muy pocas empresas estaban aplicando modelos de series temporales. En cambio, preferían utilizar regresiones lineales u otros métodos.
• Muy pocas empresas estaban utilizando modelos de series temporales.
• Las regresiones lineales eran ampliamente utilizadas en lugar de los modelos más complejos.
• La tecnología de la información aceleró el interés en los modelos de series temporales.

Modelos de Suavización

• Hay dos modelos de Suavización utilizados en pronósticos: el modelo HT y el modelo de Winters. Estos modelos utilizan parámetros como Alfa, Beta y Gama para suavizar errores y tendencias.
• El modelo HT utiliza los parámetros Alfa y Beta para suavizar errores y tendencias respectivamente.
• El modelo de Winters utiliza los parámetros Alfa, Beta y Gama para incorporar estacionalidad en los pronósticos.
• Estos modelos son útiles en la previsión de demanda y mejoran la precisión del pronóstico.

Retos al implementar pronósticos en una empresa

• Los inventarios han sido un problema importante, especialmente durante la pandemia.
• Algunas empresas tuvieron exceso de inventario, mientras que otras se quedaron sin inventario rápidamente.
• La falta de previsión de variables importantes ha causado dificultades.
• Es difícil hacer entender a las personas la importancia de capacitarse y tener paciencia en el proceso.
• La impaciencia y la falta de sentido de urgencia son problemas graves en muchas organizaciones.