[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-122542-es":3,"doc-seo-122542-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},122542,8796095027276,"Valentina","https://avatar.qwps.com/avatar/d3BzX2FwX3Rlc3RfMjUxMTI2XzAxODA=",41,"Investigación e Informes","Predicción de la Demanda mediante Modelos Estadísticos y de Machine Learning - Un Estudio Aplicado en la Industria del Vidrio","La predicción precisa de la demanda constituye un elemento estratégico para optimizar la planificación operativa y la asignación eficiente de recursos en entornos industriales. El trabajo desarrolla un análisis comparativo de enfoques de pronóstico aplicados a datos reales de ventas de una empresa líder en la industria del vidrio, combinando modelos estadísticos tradicionales (ARIMA) con técnicas de machine learning como Random Forest, XGBoost, Prophet y redes neuronales LSTM. La evaluación integra métricas absolutas y relativas (RMSE, WAPE, R²) respetando la estructura temporal, evidenciando la superioridad de los modelos basados en machine learning. Además, se argumenta la relevancia de predicciones desagregadas por producto para maximizar el nivel de servicio y mejorar flexibilidad operativa, proponiendo líneas futuras para fortalecer capacidades predictivas.","Escuela de Negocios  \nTipo de documento: Tesis de maestría  \nMaster in Management + Analytics  \nPredicción de la Demanda mediante Modelos Estadísticos y de Machine Learning: Un Estudio Aplicado en la Industria del Vidrio  \nAutoría: Harsányi, Pablo  \nAño: 2025  \n¿Cómo citar este trabajo?  \nHarsányi, P. (2025)“Predicción de la Demanda mediante Modelos Estadísticos y de Machine Learning: Un Estudio Aplicado en la Industria del Vidrio”. [Tesis de maestría. Universidad Torcuato Di Tella] . Repositorio Digital Universidad Torcuato Di Tella [https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/13677](https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/13677)  \nEl presente documento se encuentra alojado en el Repositorio Digital de la Universidad Torcuato Di Tella bajo una licencia Creative Commons Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 Internacional Dirección: [https://repositorio.utdt.edu](https://repositorio.utdt.edu)  \nBiblioteca Di Tella  \nMaster in Management + Analytics  \nPredicción de la Demanda mediante Modelos Estadísticosyde Machine Learning: Un Estudio Aplicado en la Industria  \ndel Vidrio  \nFrancisco Pablo Harsányi  \nTutor: Luigi Laporte  \nResumen  \nLa predicción precisa de la demanda constituye un elemento estratégico para optimizar la planificación operativa y la asignación eficiente de recurs  \nos en entornos industriales. Este trabajo desarrolla un análisis comparativo de distintos enfoques de pronóstico aplicados a datos reales de ventas de una empresa líder en la industria del vidrio. Se implementaron modelos estadísticos tradicionales (ARIMA) y técnicas avanzadas de machine learning (Random Forest, XGBoost, Prophet y redes neuronales LSTM), evaluados en dos niveles de agregación: SKU–mes y demanda total mensual.  \nLa metodología de evaluación combinó métricas absolutas y relativas (RMSE, WAPE, R²), respetando la estructura temporal de los datos para preservar la validez predictiva. Los resultados evidencian una marcada superioridad de los modelos basados en machine learning, destacándose XGBoost con errores ponderados inferiores al 3% y niveles de ajuste superiores al 95% en predicción agregada.  \nEl estudio resalta además la importancia de contar con predicciones desagregadas por producto, no solo para maximizar el nivel de servicio y minimizar inventarios, sino también para mejorar la flexibilidad operativa ante variaciones en la demanda. Finalmente, se discuten las implicancias prácticas de los hallazgos y se proponen líneas de investigación futuras para continuar fortaleciendo las capacidades predictivas en contextos industriales dinámicos.  \nÍndice  \n1. Introducción  \n1.1. Contexto ……………………………………………………………………………... 6  \n1.2. Planteamiento del problema …………………………………………………………. 8  \n1.3. Objetivos de investigación …………………………………………………………... 9  \n2. Revisión de la literatura …………………………………………………………….... 10  \n2.1. Importancia del pronóstico de demanda en la industria del vidrio ..………………… 10  \n2.2. Métodos de pronóstico de demanda …………………………………………………. 11  \n2.2.1. Series de tiempo ………………………....……………………………………… 11  \n2.2.2. Métodos informales y promedios simples……………………………………… 13  \n2.2.3. Modelos de regresión…………………………………………………………… 19  \n2.2.4. Modelos ARIMA / SARIMA y la metodología Box-Jenkins …………………….. 24  \n2.2.5. Modelos aditivos: Prophet ……………………………………………………... 27  \n2.2.5. Modelos de machine learning para series temporales ………………………….. 28  \n2.2.5.1. Random Forest ……………………………………………………………... 28  \n2.2.5.2. XGBoost…………………………………………………………………… 29  \n2.2.5.3. Redes neuronales y modelos avanzados de aprendizaje profundo ...……… 30  \n3. Datos ………………………………………………………………………………….. 31  \n3.1. Estructura del dataset ……………………………………………………………….. 31  \n3.1.1. Fuentes de datos ………………………………………………………………... 31  \n3.1.2. Variables relevantes ……………………………………………………………. 34  \n3.2. Análisis exploratorio de datos ………………………………………………………. 36  \n3.2.1. Análisis de la demanda por SKU y cliente ……………………………………... 37  \n3.2.2. 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