Simulador: Optimización de Inventario

Forecasting de demanda con series de tiempo

RMSE = sqrt(1/n * Σ(yi - ŷi)²)

Objetivo de Aprendizaje

Usar modelos de series de tiempo para predecir la demanda de productos y optimizar los niveles de inventario en una cadena de retail.

Conceptos Clave

Series de TiempoARIMAProphetDemanda EstacionalStock de SeguridadRMSE

Ejemplo Empresarial

RetailMax tiene 500 SKUs en su catálogo. El exceso de inventario cuesta $2.5M MXN anuales en almacenamiento, mientras que los quiebres de stock generan $1.8M MXN en ventas perdidas. Un modelo de forecasting puede reducir ambos costos simultáneamente.

💡Micro-Ejercicio1/5

Un modelo ARIMA(2,1,2) para predecir ventas semanales tiene RMSE=150 unidades. Las ventas promedio son 1,200 unidades/semana. ¿Cómo interpretas este resultado?

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