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Modelo Causal de Previsión de Demanda y Metodología para la identificación de Variables Explicativas y de Valores Extraordinarios Aplicación de una empresa del sector de soluciones de lavado para la automoción

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Modelo Causal de Previsión de Demanda y Metodología para la identificación de Variables Explicativas y de Valores Extraordinarios Aplicación de una empresa del sector de soluciones de lavado para la automoción

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dc.contributor.advisor Poler Escoto, Raúl es_ES
dc.contributor.author García García, Noelia es_ES
dc.date.accessioned 2018-10-10T15:48:33Z
dc.date.available 2018-10-10T15:48:33Z
dc.date.created 2018-09-26
dc.date.issued 2018-10-10 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/110098
dc.description.abstract [ES] El objetivo del Trabajo Fin de Máster (TFM) es la propuesta de una metodología genérica para la previsión de la demanda con modelos causales que incorporan variables explicativas (tanto internas como exógenas) y para la identificación de valores extraordinarios. El TFM comenzará con un análisis del estado del arte sobre el proceso de previsión de la demanda y los diferentes tipos de modelos de previsión existentes (especialmente los causales). La aportación del TFM será la propuesta de uno o varios modelos de previsión de demanda causales originales, que incorporen el tratamiento de variables explicativas de diferentes características y la identificación automático de valores extraordinarios, que serán incluidos en el modelo matemático. El modelo y metodología propuestos se validarán mediante experimentos con datos reales de una empresa del sector de soluciones de lavado para la automoción es_ES
dc.description.abstract [EN] The objective of the project (TFM) is the proposal of a generic methodology for the forecasting of the demand with causal models that incorporate causal variables (both internal and exogenous) and for the identification of outliers. The TFM will start with an analysis of the state of the art on the demand forecasting process and the different types of existing methodologies (especially the causal ones). The contribution of the TFM will be the proposal of one or several forecasting causal models, which incorporate the treatment of explanatory variables of different characteristics and the automatic identification of outliers, which will be included in the mathematical model. The proposed model and methodology will be validated by experiments with real data from a company in the car wash and care solutions sector. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial (by-nc) es_ES
dc.subject Previsión de demanda es_ES
dc.subject Modelo causal es_ES
dc.subject Valores extraortinarios es_ES
dc.subject Valores atípicos es_ES
dc.subject Modelo de Prevision es_ES
dc.subject.classification ORGANIZACION DE EMPRESAS es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Ingeniería Avanzada de Producción, Logística y Cadena de Suministro-Màster Universitari en Enginyeria Avançada de Producció, Logística i Cadena de Subministrament es_ES
dc.title Modelo Causal de Previsión de Demanda y Metodología para la identificación de Variables Explicativas y de Valores Extraordinarios Aplicación de una empresa del sector de soluciones de lavado para la automoción es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Organización de Empresas - Departament d'Organització d'Empreses es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials es_ES
dc.description.bibliographicCitation García García, N. (2018). Modelo Causal de Previsión de Demanda y Metodología para la identificación de Variables Explicativas y de Valores Extraordinarios Aplicación de una empresa del sector de soluciones de lavado para la automoción. http://hdl.handle.net/10251/110098 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\90201 es_ES


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