Determinación de la Influencia de la temperatura en la precisión de los pronósticos de la demanda : Caso de estudio en una empresa de consumo masivo de café soluble liofilizado

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Autores

Carreño Muñoz, Juan David

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Español

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Resumen

Influencia de la temperatura en la precisión de los pronósticos de la demanda: Caso de estudio en una empresa de consumo masivo de café soluble liofilizado. El objetivo principal de este trabajo final de maestría fue determinar la influencia de la temperatura en la precisión de los pronósticos de demanda de café soluble liofilizado para un proveedor colombiano en el mercado mexicano. Se recopilaron datos históricos de ventas mensuales de café soluble y temperaturas promedio (2004-2019) en México, con el propósito de analizar la correlación entre la temperatura promedio y las ventas de café soluble en cada estado mediante el coeficiente de Pearson, encontrando una relación negativa fuerte (-0.9 promedio). Los resultados evidencian que las ventas tienden a incrementarse en estaciones más frías (invierno y otoño) y a disminuir en periodos cálidos (primavera y verano). Por otro lado, se logró mejorar la precisión de los pronósticos de la empresa objeto de estudio al implementar modelos estadísticos que incorporan la estacionalidad como una variable determinante. Se concluye que la temperatura es un factor clave en el comportamiento de las ventas de café soluble en México, impactando así mismo el abastecimiento desde su proveedor colombiano. Se recomienda replicar para futuros trabajos el estudio en otros mercados y la exploración de métodos alternativos para integrar variables exógenas adicionales que puedan influir en las ventas (Texto tomado de la fuente).

Abstract

Influence of Temperature on the Accuracy of Demand Forecasts: A Case Study in a Mass-Consumption Freeze-Dried Instant Coffee Company. The main objective of this master's thesis was to determine the influence of temperature on the accuracy of demand forecasts for freeze-dried instant coffee for a Colombian supplier in the Mexican market. Historical data on monthly coffee sales and average temperatures (2004-2019) in Mexico were collected to analyze the correlation between average temperature and coffee sales in each state using Pearson's coefficient, revealing a strong negative relationship (average of -0.9). The results show that sales tend to increase during colder seasons (winter and autumn) and decrease during warmer periods (spring and summer). Additionally, the accuracy of the company’s forecasts improved by implementing statistical models that consider seasonality as a key variable. It is concluded that temperature is a critical factor in the sales behavior of instant coffee in Mexico and, therefore, in the sales of its Colombian supplier. It is recommended to replicate this study in other markets for future research and explore alternative methods to integrate additional exogenous variables that may influence sales.

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