Demand Forecasting

Lo que cubre

El orden es el de una implementación real: primero qué se pronostica, después cómo se mide, y recién al final qué se hace con el número.

1. FundamentosQué se pronostica y qué no. Ventas contra demanda. Granularidad, horizonte y agregación temporal. En qué se diferencia pronosticar de planificar.
2. Precisión del pronósticoMAE, RMSE, MAPE, WAPE y sesgo. Qué le pasa a cada métrica cuando cambiás el nivel de agregación, y por qué un número solo no dice nada.
3. BaselinesNaive, naive estacional, medias móviles. Para qué sirve un baseline y cómo decidir si el modelo complejo está aportando algo.
4. Métodos estadísticosTendencia y estacionalidad. ETS y las ideas detrás de ARIMA. Cuándo un modelo estadístico alcanza y de sobra.
5. Machine learningEl problema puesto como aprendizaje supervisado: lags, estadísticas móviles, features de calendario. Modelos globales, árboles, backtesting y selección.
6. Modelos fundacionalesModelos preentrenados sobre millones de series que pronostican una que nunca vieron. Qué resuelven de verdad, cómo se los evalúa sin comerse la contaminación del benchmark, y qué cuestan contra uno entrenado en casa.
7. Promociones y señales externasPromociones, precio, feriados y eventos. Variables conocidas y desconocidas a futuro, y las formas más comunes de filtrar información del futuro sin darte cuenta.
8. Quiebres y demanda censuradaVentas que no son demanda. Detectar los períodos restringidos, estimar lo que se perdió, y qué cambia en el modelo.
9. Productos nuevos e intermitentesArrancar sin historia. Productos análogos, series ralas, demanda intermitente, y los enfoques que combinan clasificación con regresión.
10. Pronóstico probabilísticoDel número puntual a la distribución. Cuantiles, intervalos, y por qué toda decisión de inventario necesita la incertidumbre y no el promedio.
11. JerarquíasSKU, ubicación, categoría. Bottom-up, top-down y reconciliación, y por qué el número de la categoría casi nunca da la suma de sus partes.
12. Ajustes manualesPor qué el planner corrige, cuándo esa corrección agrega valor, y cómo se mide. Trazabilidad y el circuito entre la persona y el modelo.
13. Del pronóstico a la decisiónDemanda durante el lead time, stock de seguridad, nivel de servicio y reposición. Cuánto cuesta el sobrestock contra cuánto cuesta el quiebre.