Mi cliente está trabajando actualmente en la previsión de la demanda de sus productos. Me han pedido algunos consejos sobre la previsión de la demanda utilizando JMP. Creo que la plataforma de pronóstico de series temporales se adaptará a su caso porque tienen miles de elementos para pronosticar. Agradecería si alguien pudiera compartir conmigo algunos consejos al hacer pronósticos de demanda utilizando el Pronóstico de series temporales.
Su situación es la siguiente:
- Quieren pronosticar la demanda para los próximos meses de miles de artículos utilizando datos históricos de ventas mensuales (algunos años).
- Actualmente están utilizando un enfoque de media móvil simple para la previsión.
- Hay variedad de patrón de ventas. Algunos artículos tienen un patrón estacional. Algunos artículos se pueden pronosticar utilizando el enfoque de promedio móvil.
Aquí hay algunas preguntas:
- ¿Alguien conoce a un cliente que haga pronósticos de demanda usando JMP? Sería útil aprender de sus experiencias, comprender las lecciones que hayan aprendido y explorar las estrategias que han utilizado para mejorar la precisión de sus pronósticos de demanda.
- ¿Con qué frecuencia debemos actualizar nuestros pronósticos de demanda para garantizar la precisión? ¿Existen mejores prácticas para monitorear y ajustar nuestros pronósticos a medida que hay nuevos datos disponibles?
- ¿Existen posibles desafíos o dificultades que debamos tener en cuenta al realizar la previsión de la demanda?
Cualquier otra información o recomendación que pueda proporcionar con respecto a la previsión de la demanda sería muy apreciada.
