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Análisis de series temporales
Volumen de producción
Media móvil
Suavizamiento exponencial
ARIMA
Métodos cuantitativos
Métodos cualitativos
Empresa de fabricación
Forecasting
Time-series analysis
Production volume
Moving average
Exponential smoothing
Quantitative methods
Qualitative methods
Manufacturing company
[ES] El objetivo de este trabajo es probar distintos métodos de análisis de series temporales para pronosticar el volumen de producción de diferentes productos de una empresa de fabricación. Actualmente, la empresa se basa en la experiencia de los gerentes para pronosticar el volumen de producción. El objetivo de este estudio es determinar si los métodos cuantitativos de análisis de series temporales pueden mejorar tales predicciones cualitativas.
En la parte teórica del trabajo, se presenta una introducción al concepto de pronóstico. Además, se describen los métodos de pronóstico de series temporales más comúnmente utilizados en la industria. Al final, se explican brevemente diferentes indicadores de rendimiento utilizados para evaluar el desempeño de los métodos.
En la parte empírica del estudio, primero se presenta la información sobre la empresa y la información proporcionada por esta. En segundo lugar, se aplican seis métodos diferentes para pronosticar el volumen de producción. Posteriormente, el desempeño de estos métodos se evalúa y se compara con las predicciones cualitativas hechas por los gerentes de la empresa.
Por último, se analizan los resultados y se presenta una breve conclusión. Con los resultados y las conclusiones, la empresa tiene una prueba de cómo los métodos de análisis de series temporales funcionan con sus productos. Tras examinar los resultados, pueden decidir si es beneficioso para la empresa implementar estos métodos.
[EN] The purpose of this thesis is to try different time-series analysis methods to forecast the future production volume of different products of a manufacturing company. Currently, the company uses the experience of managers to forecast the production volume. The aim of this study is to find if quantitative methods can improve such qualitative predictions.
In literature review, an introduction to forecasting is presented. Additionally, the most commonly time-series forecasting methods are described. At the end, different performance indicators are briefly explained.
In the empirical part of the study, first the information about the company and the data are presented. Secondly, six different methods are tried to forecast the production volume. Then, the performance of these methods is evaluated and compared with the qualitative predictions made by the company.
At the end, the results are analysed and a brief conclusion is presented. With the results and the conclusions, the company has a proof of how time-series analysis methods work with their products. They can examine the results and decide if it is beneficial for the company to implement these methods.
Reserva de todos los derechos
Abierto
José Miguel Montalva Subirats
Marek Karkula
http://hdl.handle.net/10251/142940
Inglés
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