Forecasting de lentes oftálmicas bajo un enfoque de Machine Learning

La evolución de la capacidad de almacenamiento y de procesamiento informático con la que la sociedad cuenta hace algunas décadas ha permitido combinar el uso de modelos estadísticos y de diversos algoritmos para generar información que posee un valor incalculable para cualquier tipo de organización. En el presente trabajo se utilizarán técnicas de Machine Learning para predecir la demanda de un producto recientemente lanzado al mercado de lentes oftálmicas. La cantidad por predecir cuenta con una particularidad que es la alta cantidad de subproductos, es decir, lentes (SKU’s ) con la misma composición, pero con distinta graduación. Esto significa que, si bien la demanda en términos consolidados del producto puede considerarse relativamente estable, no ocurre lo mismo al observar de forma individual a cada uno de estos subproductos. La correcta predicción de la demanda podría traducirse en un ahorro significativo de recursos de una compañía, como lo pueden ser la reducción de su activo inmovilizado, menores costos asociados a cubrir quiebres de stock y ahorros considerables en el proceso de cadena de abastecimiento.

Name thesis:degree_name

Master in Management + Analytics

Grantor

Universidad Torcuato Di Tella

Year dc:date.issued

2022

Author dc:creator

• Fernández Reguera, Juan Francisco

Advisor dc:contributor.advisor

• Mera, Ignacio

• Análisis de datos
• Predicción tecnológica
• Gestión de la producción

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/openAccess

Language dc:language

spa

Repository record dc:identifier.uri

https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11572

OAI identifier oai:identifier

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