Diseño de un modelo de gestión de pronóstico de la demanda para el soporte del Plan Maestro de producción en una empresa de lácteos

Abstract

La industria láctea enfrenta desafíos estructurales en la planificación de la producción derivados de su naturaleza como producto perecible y la variabilidad de la demanda. El presente estudio diseña y evalúa 7 modelos de pronóstico de la demanda aplicados a 5 referencias comerciales de una empresa láctea ecuatoriana, con el objetivo de identificar el enfoque metodológico adecuado para apoyar al plan maestro de producción. Se emplearon series mensuales comprendidas entre enero 2020 y diciembre 2025, sometidas a validación mediante walk – forward validation. Los modelos evaluados abarcan enfoques tanto estadísticos como de aprendizaje automático, comparados mediante las métricas MSE, MAPE y sMAPE. Los resultados evidencian que el desempeño de cada modelo está condicionado por el perfil estructural de la serie: SVR registró el mejor desempeño en series con un nivel estable y baja variabilidad; Random Forest fue superior en series con tendencia decreciente y ante perturbaciones externas; ARIMA y Theta consiguieron los mejores resultados en series de crecimiento sostenido. Prophet presentó el desempeño más bajo en todos los casos evaluados. Los hallazgos sugieren que la estrategia más efectiva es la selección de modelos por producto, la adopción de un enfoque único para toda la cartera no representa una solución atractiva, con implicaciones prácticas para empresas del sector que operan con sistemas ERP en entornos de distribución multicanal. Los hallazgos sugieren que la estrategia más efectiva es la selección de modelos por producto, la adopción de un enfoque único para toda la cartera no representa una solución atractiva, con implicaciones prácticas para empresas del sector que operan con sistemas ERP en entornos de distribución multicanal.