Resumen

Para hacer un pronóstico, es común requerir información cuantitativa del comportamiento de la demanda a través del tiempo, es decir, una serie de tiempo, siendo el análisis de series de tiempo la técnica estadística más utilizada para estimar su comportamiento. Por muchos años, este tipo de análisis ha estado dominado por la utilización de métodos estadísticos lineales que se pueden implementar de manera conveniente; sin embargo, la existencia de relaciones no lineales entre los datos pueden limitar la aplicación de estos modelos. En la práctica es muy posible encontrar relaciones no lineales en los datos, tal como sucede en este caso de estudio. Por ello es necesaria la utilización de técnicas capaces de reflejar dicho comportamiento.

La utilización de redes neuronales artificiales (RNA) para pronósticos de series de tiempo es relativamente nueva en la literatura, sin embargo, lo positivo de los resultados en las aplicaciones prácticas la convierten en una área prometedora. En este trabajo se describe la utilización de RNA para pronóstico de demanda. Se propone además un método para definir los parámetros de las RNA de una manera integrada y repetible y se prueba con una aplicación real.

• Materias:Gestión de la producción Planificación de la producción Redes neuronales (Computadores)
• Subjects:Production management Production planning Neural networks (Computer science)
• Palabras claves:Planeación de la producción, Pronósticos de demanda, Redes neuronales artificiales, Análisis de series de tiempo, Optimización
• Keywords:Production planning, Demand forecasts, Artificial neural networks, Time series analysis, Optimization