Que estás buscando?
CB6-Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
CE1. Mostrar autonomía con distancia crítica en temas o cuestiones vinculadas al negocio marítimo, logística y cadena de suministros y en la aplicación de ideas innovadoras en estos ámbitos.
CE2. Aplicar herramientas y metodologías que faciliten el pensamiento creativo e innovador en las situaciones cotidianas ligadas al entorno de la cadena de suministros y los negocios logísticos y marítimos.
CE4. Gestionar estratégicamente los procesos de innovación empresarial en la cadena de suministros y el negocio marítimo, desde el diagnóstico hasta su aplicación, siendo capaz de alinear recursos, capacidades y habilidades para su puesta en práctica
CE6. Evaluar el rendimiento de todo el sistema logístico, teniendo en cuenta el cumplimiento/no de los objetivos de calidad, coste y servicio planificados para detectar y priorizar áreas de mejora.
CE7. Gestionar (planificar, programar y controlar) el flujo de materiales e información (flujo de la cadena de suministros) a través de la dirección y gestión coordinada de las áreas de compras, producción y distribución física de la empresa.
CT1. Mostrar disposición para conocer nuevas culturas, experimentar nuevas metodologías y fomentar el intercambio internacional en el contexto de la logística, cadena de suministros y negocios marítimos.
CT2. Mostrar habilidades emprendedoras de liderazgo y dirección, que refuercen la confianza personal y reduzcan la aversión al riesgo.
CT3. Desarrollar tareas aplicando con flexibilidad y creatividad los conocimientos adquiridos y adaptándolos a contextos y situaciones nuevas.
Esta asignatura tiene como objetivo analizar los tipos de demanda y generar la estimación de la demanda de la empresa a través de distintas herramientas. Esto supone calcular y pronosticar la demanda de bienes o servicios para alinearla con la producción. La planificación de la demanda permite al demand planner proyectar eficientemente las actividades y procesos y proponer estrategias de corto y largo plazo.
Introducción: La planificación de la demanda y el forecasting
Tema 1. La demanda
1.1 Definición de la demanda según los tipos de empresa y procesos de producción
1.2 Tipo de demanda y necesidades de producción
Tema 2. Modelos de previsión de la Demanda
2.1 Modelos de previsión de la demanda: Las técnicas de recogida de datos primarios
2.1.1 Selección de la muestra
2.1.2 El focus group
2.1.3 La encuesta
2.1.4 Otros
2.2 Modelos de previsión de la demanda: Las técnicas cuantitativas
2.2.1 Modelos de previsión de demanda a corto plazo basado en series temporales
- Medias móviles
- Método de alisado simple exponencial
2.2.2 Modelos de previsión de demanda a largo plazo
- Regresión de series temporales
- Estacionalidad
- Tendencia
2.2.3 Modelos de causa y efecto
- Modelos de regresión simple y múltiple
La evaluación final constará de dos partes: a) casos prácticos realizados en equipo yb) un examen final.
a) 50% Casos prácticos
b) 50% Examen final
Los estudiantes deben aprobar cada parte de la evaluación por separado para aprobar el curso (calificación mínima de 5 de 10 en cada elemento de evaluación).
Armstrong, JS (Ed.). (2001). Principles of forecasting: en handbook for researchers and practitioners (Vol. 30). Springer Science & Business Media.
Chopra, S. (2019). Supply Chain Management: Strategy, Planning y Operationed. 7th ed. Pearson.
Jain, CL, & Malehorn, J. (2012). Fundamentales of demand planning & forecasting. Graceway Publisher.
BV, BP, & Dakshayini, M. (2020). En Effective Multiple Linear Regresion-Based Forecasting Modelo para Demand-Based Constructive Farming. International Journal of Web-Based Learning and Teaching Technologies (IJWLTT), 15(2), 1-18.
Cohen, MJ (2021). New conceptions of sufficient home size in high-income countries: ¿Ara we approaching a sustainable consumption transition?. Housing, Theory and Society, 38(2), 173-203
Crum, C., & Palmatier, GE (2003). Demand management best practices: process, principles, and collaboration. J. Ross Publishing.
Feng, Y., & Wang, S. (2017, May). En forecast for bicycle rental demand based on random forests and multilinear regresion. 16th International Conference on Computer and Information Science (ICIS) (pp. 101-105). IEEE.
Juárez, AC, Zuñiga, CA, Flores, JLM, & Partida, DS (2016). Análisis de series de tiempo en el pronóstico de la demanda de almacenamiento de productos perecederos. Estudios Gerenciales, 32(141), 387-396.
Peña, D. (2010). Análisis de series temporales. Alianza editorial.
Perez, C. (2011). Series temporales, técnicas y herramientas. Madrid, Garceta Grupo Editorial.
de Los Mozos, EA, Badurdeen, F., & Dossou, PE (2020). Sustainable consumption by reducing food waste: A review de las current state and directions for future research. Procedía Manufacturing, 51, 1791-1798.