Un libro de texto legible y bien organizado podría ser invaluable para "ayudar a los pronosticadores corporativos en formación a comprender los conceptos básicos del pronóstico de series de tiempo", como señala Tom Willemain en la conclusión de esta revisión, publicada originalmente en Prospectiva: la revista internacional de pronóstico aplicado. Escrita principalmente para una audiencia académica, la revisión también sirve a los profesionales sin experiencia en planificación de la demanda al indicarles un recurso detallado.

Este librito pulcro tiene como objetivo "introducir al lector a la predicción cuantitativa de series de tiempo de una manera práctica". Para cierto tipo de lector, sin duda tendrá éxito, y lo hará con estilo.

El autor, el Dr. Galit Shmueli, es profesor presidido por SRITNE de análisis de datos y profesor asociado de estadísticas y sistemas de información en la Escuela de Negocios de la India, Hyderabad. Es autora o coautora de varios otros libros sobre estadística aplicada y análisis empresarial.

El libro está destinado a ser un texto para un curso de "mini-semestre" para estudiantes de posgrado o de nivel superior. Creo que sería una exageración creer que aquí hay suficiente material técnico para servir como base para un curso de posgrado, pero puedo verlo funcionando bien para los estudiantes universitarios en ingeniería industrial o administración que hayan tenido un curso previo de estadística (y por lo tanto lo harán). de hecho ser capaz de "recordar que un intervalo de predicción 95% para errores normalmente distribuidos es...").

Hay ejercicios de fin de capítulo de tamaño apropiado e incluso configuraciones para tres proyectos semestrales del mundo real, de modo que los instructores puedan usar el libro como lo imaginó el autor. El libro ilustra sus puntos usando XLMiner, un complemento de Excel, y los estudiantes pueden usar la versión de demostración gratuita para casi todos los ejercicios. Los conjuntos de datos de texto están disponibles en el sitio web del libro, que también proporciona una aplicación gratuita de "panel de control" de análisis de series de tiempo. El autor señala que se puede usar otro software en lugar de XLMiner y menciona Minitab, JMP y la biblioteca de pronósticos de Rob Hyndman en R.

Mientras leía este libro, me encantó su claridad. Habiendo pasado tiempo recientemente corrigiendo la prosa técnica de dos buenos estudiantes de posgrado, encontré que la escritura en este libro es un contraste refrescante, que hace que los conceptos técnicos sean comprensibles.

Otra virtud de este libro es su selección de temas. Los técnicos son razonablemente estándar (métodos de suavizado, regresión usando tendencias polinómicas y variables ficticias), pero también varían un poco hacia los más exóticos (regresión logística, redes neuronales, un poco de ARIMA). Más impresionante es la inclusión de lo que podría llamarse "meta-temas" relevantes para el pronóstico: evaluación del desempeño, una descripción general de enfoques técnicos alternativos y uno sobre el proceso de pronóstico, desde la definición de objetivos hasta formas de adaptar los informes de manera diferente para los gerentes y técnicos. audiencias Este es el tipo de sabiduría de pronóstico que encontramos en Libro de Chris Chatfield (2004), aunque presentado con menos acidez y con menos exposición matemática. Normalmente recomiendo el libro introductorio de Chatfield para lectores más técnicos interesados en entrar en series de tiempo; Recomendaría el libro de Shmueli para una audiencia más general.

Ninguna revisión está completa sin objeciones. Aquí hay algunos, demasiado pocos para deshacer mi opinión muy positiva de este librito impresionante:

• El texto es un buen caso para los gráficos “bien formateados y fáciles de leer” (p. 179). Pero encontré que muchas de las capturas de pantalla estaban mal impresas y eran difíciles de ver. Por lo demás, el libro es tan visualmente agradable que estos defectos parecen muy fuera de lugar. Utiliza lujosas cantidades de espacio en blanco y arte marginal caprichoso con gran efecto, produciendo una sensación muy "ligera" que seguramente debe ayudar a la comprensión.

• El autor afirma (p. 115) que los métodos de suavizado (p. ej., promedios móviles, suavizado exponencial) no pueden automatizarse por completo porque “el usuario debe especificar constantes de suavizado”. Por supuesto, esto no es así, ya que existen varios paquetes de software que hacen esto, y el texto posterior se contradice en este punto en la página 127.

• La discusión sobre la autocorrelación, por lo demás buena, induce a error cuando afirma (pág. 88) que la autocorrelación negativa de lag-1 significa que "los valores altos son seguidos inmediatamente por valores bajos y viceversa". Bueno, por lo general, pero no siempre.

Cuando terminé de leer este libro, me di cuenta inmediatamente de que hay otro público objetivo fuera del aula. Mi empresa a menudo realiza sesiones de capacitación sobre el uso de nuestro software, y estas incluyen algunos antecedentes generales sobre métodos y procesos de pronóstico. Si pudiéramos eliminar el material de XLMiner, e incluso si no pudiéramos, este texto sería un maravilloso "olvido" para ayudar a los pronosticadores corporativos en formación a comprender los conceptos básicos de la previsión de series de tiempo. El libro está tan bien escrito, bien organizado y bien diseñado que incluso podría leerse. Ciertamente podemos usarlo para ayudar a nuestros nuevos programadores a comprender las aplicaciones que están desarrollando. Y este libro podría incluso servir como lectura culpable para un estudiante de posgrado que realmente quiere “entender” lo que está pasando en Box, Jenkins y Reinsel (2008).

Thomas Willemain, PhD, cofundó Smart Software y actualmente se desempeña como vicepresidente sénior de investigación. El Dr. Willemain también se desempeña como Profesor Emérito de Ingeniería Industrial y de Sistemas en el Instituto Politécnico Rensselaer y como miembro del personal de investigación en el Centro de Ciencias de la Computación, Instituto de Análisis de Defensa.

Al final del año, a menudo nos vemos atrapados pensando y planificando para el próximo año. ¿El 2013 salió como esperabas? ¿Será 2014 dramáticamente diferente? ¿Existen otros factores—cosas que planeamos hacer; cosas que pensamos que nuestros competidores podrían hacer; fuerzas externas como cambios en el gusto, la demografía o la economía, que podrían cambiar el curso de los negocios en el próximo año?

La mayoría de las empresas que hacen un pronóstico formal comienzan con una proyección estadística de patrones de ventas pasados hacia el futuro. Su modelo de pronóstico debe detectar y caracterizar cualquier estacionalidad inherente a sus mercados e incluirla en la proyección. Pero ese es solo el primer paso.

Lo siguiente a considerar es el ciclo de vida del producto. Casi todos los productos pasan por un ciclo predecible de introducción, aceptación y crecimiento, madurez (la demanda se estabiliza) y finalmente caen en la obsolescencia. Estos ciclos pueden ser tan cortos como semanas o tan largos como décadas. La ropa de moda y los productos electrónicos de consumo estarían en el extremo más corto de la escala, mientras que productos como accesorios de plomería y equipos de construcción experimentarían ciclos más largos. En situaciones especializadas, como la gestión de flotas de autobuses, se pueden reemplazar flotas completas durante períodos de transición definidos. En cualquier caso, el previsión de la demanda debe ajustarse para reflejar la demanda creciente o decreciente según la posición del producto en su ciclo de vida.

Ahora viene la parte más difícil: predecir lo impredecible. En general, es probable que el futuro se parezca mucho al pasado reciente en una similitud con la primera ley del movimiento de Newton: un cuerpo en movimiento tiende a permanecer en movimiento a menos que una fuerza externa actúe sobre él. Pero son esas fuerzas externas las que pueden enviar a la cuneta su pronóstico cuidadosamente calculado. Un competidor podría reducir sus precios para quitarle parte de su cuota de mercado. Las nuevas tecnologías pueden dejar obsoleto su producto antes del final de su vida útil esperada. Los gustos cambiantes o las nuevas regulaciones pueden detener las ventas en seco.

Pero también pueden pasar cosas buenas. Usted puede ser el que reduzca los precios o mejore su producto y le quite el negocio a un competidor. Su producto puede captar la atención del mercado y las ventas se dispararán. Un competidor puede abandonar el negocio o declararse en quiebra, dejándole más oportunidades.

¿Deberías planificar este tipo de cosas? Ciertamente, en la medida que puedas. Es posible que sepa cuándo realizará promociones o introducirá la próxima línea de productos. Pero el futuro, por naturaleza, es incierto. La historia y su conocimiento comercial del pasado sientan las bases para su visión del futuro. Las herramientas basadas en estadísticas pueden ayudarlo a crear un pronóstico ajustado al riesgo, con recomendaciones de existencias de seguridad que se correspondan con el nivel de riesgo que está dispuesto a asumir. Más allá de esto, la clave del éxito es la agilidad: la capacidad de adaptarse a las condiciones cambiantes. Prepare el mejor pronóstico que pueda, construya sus planes en torno a ese pronóstico y luego controle las condiciones del mercado y las ventas de cerca y de manera continua. Busque una advertencia temprana de que las cosas pueden ir en una dirección diferente a la que predijo.

Debe estar dispuesto a reconocer y adaptarse a las condiciones cambiantes; en otras palabras, no se enamore de su pronóstico e ignore la evidencia de que puede estar equivocado. El orgullo de autoría en este caso puede ser mortal para el negocio.

También es importante contar con planes de contingencia para estar preparado para realizar los cambios necesarios en las adquisiciones, la producción y el inventario para responder a la nueva estimación de la demanda. Las mejores herramientas para esto son los plazos de entrega más cortos posibles (tanto de producción como de proveedor), buenas relaciones con los proveedores y una visión clara del mundo y de sus mercados.

Pronosticar es difícil principalmente porque la gente sabe que es probable que esté equivocado y a nadie le gusta estar pública y visiblemente equivocado. No obstante, es necesaria una buena previsión para posicionar los recursos necesarios para satisfacer las demandas de los clientes. Esté abierto a los primeros signos de cambio y esté preparado para reaccionar rápida y decisivamente.

david turbide, CFPIM, CIRM, CSCP, CMfgE es un consultor independiente y escritor independiente con sede en New Hampshire. Se le puede contactar por correo electrónico a dave at daveturbide dot com.

A medida que nos acercamos a la mitad de 2013, todavía hay mucha incertidumbre económica que complica los procesos de planificación de la cadena de suministro. Algunos miran esta economía inestable y posponen las inversiones necesarias que pueden posicionar a sus organizaciones para un futuro sólido.

Sin embargo, este no es el momento de retirarse de su cadena de suministro iniciativas de mejora. Más bien, es el momento de redoblar sus esfuerzos para prepararse para las inevitables oportunidades comerciales que se avecinan.

La recuperación económica es una época de oportunidades de venta. Desea asegurarse de que está preparado para aprovecharlos. Una buena planificación de la demanda y el inventario puede ayudar. Con el software y los procesos de planificación adecuados, puede lograr una base estadística sólida para la toma de decisiones en el futuro mientras realiza ajustes informados según lo dicten las circunstancias. Puede mejorar su capacidad para leer señales de demanda, detectar tendencias, modelar eventos futuros y equilibrar su inventario con la demanda.

Aquí hay seis áreas de planificación de la demanda y el inventario en las que los cambios que realice ahora pueden generar grandes beneficios cuando surjan nuevas oportunidades:

1. Optimiza tus inventarios

Cuando el cliente llama, desea poder realizar el envío. Al mismo tiempo, desea controlar sus costos. La forma más segura de alcanzar ese objetivo es encontrar el "punto ideal" del inventario. Ahí es donde tiene la cantidad mínima de inventario requerida para satisfacer la demanda del producto durante un tiempo de entrega específico y en el nivel de servicio deseado.

La capacidad de establecer con precisión el stock de seguridad y los niveles de inventario puede diferenciarlo de la competencia y marcar la diferencia en sus resultados. Sin embargo, llegar a ese punto requiere un cambio en su enfoque de planificación de solo pronosticar la demanda futura a optimizar los niveles de existencias para cumplir con los pedidos futuros.

Si desea obtener más información sobre cómo lograr el "punto ideal", puede encontrar un buen artículo publicado en APICS Magazine aquí.

2. Implementar soluciones de pronóstico de demanda intermitente

Las empresas en las industrias de piezas de servicio, mercado secundario de automóviles y bienes de capital comúnmente experimentan una demanda intermitente y de "movimiento lento" para un gran porcentaje de sus artículos de inventario. Pronosticar con precisión la demanda y estimar los niveles de existencias de seguridad para este tipo de artículos es probablemente el desafío más difícil al que se enfrentan los planificadores de la demanda. Si puede pronosticar con precisión sus piezas y productos demandados intermitentemente, y tiene la cantidad correcta de inventario y existencias de seguridad en el estante, ¡ha vencido a la mayoría de la competencia!

La razón de esto es que los artículos que tienen una demanda intermitente no tienen patrones o distribuciones de demanda normales, lo que los hace difíciles de pronosticar utilizando los métodos de pronóstico tradicionales (vea el diagrama a continuación).

Gráfico de barras que ilustra la demanda intermitente

Por lo tanto, si tiene un medio preciso para pronosticar la demanda intermitente y estimar los requisitos de existencias de seguridad, estará por delante de sus competidores que no los tienen.

Si desea obtener más información sobre la previsión y la planificación de artículos con demanda intermitente, puede encontrar un libro blanco informativo aquí.

3. Mejorar los plazos de entrega

La recesión económica ha obligado a las empresas a repensar sus estrategias de abastecimiento debido a la demanda incierta en el país, los largos plazos de entrega para obtener sus productos, el aumento de los costos laborales en el extranjero y el aumento de los costos de transporte. Acortar los plazos de reabastecimiento puede reducir el tiempo requerido para obtener los productos que necesita y ayuda a que su cadena de suministro sea más eficiente. También facilita la reacción a los cambios en la demanda cuando llega la recuperación.

4. Prioriza los niveles de servicio

Priorizar los niveles de servicio para sus productos puede ayudar a asegurar que los artículos importantes para sus ventas reciban la atención que necesitan. Para artículos que tienen mucha demanda, considere establecer niveles de servicio más altos que para aquellos con menos demanda. También intente hacer un análisis ABC basado en los ingresos de las unidades de mantenimiento de existencias (SKU) de su empresa y establezca los niveles de servicio en consecuencia en su solución de planificación de software.

Por ejemplo, puede establecer los niveles de servicio para sus artículos de "pan y mantequilla" en 95-99% o más, mientras que establece niveles de servicio mucho más bajos (en 70-80% o incluso menos) para otros artículos. De esta manera, es posible que descubra que necesita mucho menos stock para algunos de sus SKU y más stock para otros para lograr de manera efectiva sus objetivos generales de nivel de servicio.

5. Use el historial de demanda más reciente para crear sus pronósticos

Debido a que la economía ha estado cambiando tan rápido, puede ser hora de acortar el historial de demanda utilizado para generar sus pronósticos, de modo que se haga más énfasis en las tendencias y patrones de demanda recientes, que reflejan la "nueva normalidad", en lugar de los contenidos en el historial obsoleto de Hace 3 o 4 años. Esto, por supuesto, debe hacerse en consulta con su equipo de gestión y preferiblemente como parte de un proceso S&OP organizado que evalúe minuciosamente tanto los riesgos como los beneficios de adoptar esta estrategia.

6. Invierta en tecnologías y recursos que lo ayuden a capitalizar las oportunidades

Invertir en las herramientas y los procesos adecuados aumenta su ventaja competitiva. Si aún no lo está haciendo, aquí hay algunas cosas valiosas que debe considerar:

• Inicie un proceso de S&OP, o ajuste su proceso actual, para incluir partes interesadas clave en la cadena de suministro y también asegúrese de que la previsión de la demanda y la planificación del inventario proporcionen información clave en ese proceso de planificación.

• Si su software de pronóstico no es bueno para captar tendencias, o no puede manejar la parte de su inventario con demanda intermitente, busque un software que esté a la altura de la tarea.

• Encuentre un software que tome los resultados de su pronóstico y genere niveles de almacenamiento de inventario precisos para satisfacer la demanda de sus productos, componentes o materias primas durante los plazos de entrega especificados y en los niveles de servicio que desee.

• Busque soluciones de software que sean escalables, pero que tengan un costo total de propiedad relativamente bajo, una recuperación rápida y un ROI alto.

• Por último, no escatimes en formación; obtenga toda la capacitación y consultoría que necesita para obtener el "mayor rendimiento" de sus inversiones en software.

¿Tienes algo que añadir? ¿Qué estás haciendo para prepararte para la recuperación económica? Por favor deja un comentario.

Charles Smart es el presidente fundador de Smart Software. Actualmente se desempeña como Vicepresidente, en la Junta Directiva de Smart Software, como vocero de la compañía y en el desarrollo de relaciones comerciales estratégicas. Antes de fundar Smart Software, fue consultor de gestión en el Instituto de Investigación de Stanford (SRI International) y Policy Analysis, Inc., y se desempeñó como teniente en la Marina de los EE. UU.

Bud Schultz, CPA, vicepresidente de finanzas de NKK Switches, presentó la experiencia de su empresa con la planificación de la demanda durante un seminario web reciente. El siguiente es un breve resumen de los puntos clave de Bud; ver el webinar completo haciendo clic aquí.

P: Cuéntenos sobre los desafíos de planificación comercial y de demanda de NKK.

NKK Switches, con sede en Scottsdale, Arizona, es un fabricante y proveedor líder de interruptores electromecánicos. El negocio involucra muchos tipos diferentes de interruptores: conmutadores, pulsadores, rotativos, incluso algunos tipos de interruptores programables. Somos conocidos por nuestra alta calidad y por nuestra capacidad para cumplir con una gama excepcionalmente amplia de requisitos de los clientes llave en mano (configuración personalizada). NKK Switches produce soluciones personalizadas a partir de componentes obtenidos exclusivamente de instalaciones de fabricación en Japón y China.

Hay literalmente millones de posibles configuraciones de interruptores, y nunca sabemos qué soluciones configuradas pedirán nuestros clientes. Esto hace que nuestra demanda sea muy intermitente y excepcionalmente difícil de pronosticar. De hecho, hasta hace poco tiempo considerábamos impredecible nuestra demanda. Operamos sobre la base de un pedido de fabricación, lo que significaba que los pedidos de los clientes no podían cumplirse hasta que sus componentes fueran producidos y luego transformados en productos terminados por NKK. Esto dio como resultado largos plazos de entrega, dolorosos para nuestros clientes y un desafío competitivo para nuestra organización de ventas.

P: ¿Qué esperaba obtener de un producto mejorado? previsión de la demanda?

Cuando comenzamos a investigar el valor del software de pronóstico de la demanda (SmartForecasts de Smart Software), tratamos de ver la decisión desde el punto de vista del retorno de la inversión (ROI). Hicimos un presupuesto de capital, haciendo suposiciones sobre posibles reducciones en los niveles de inventario, costos reducidos de manejo de inventario y otros ahorros potenciales. Si bien los presupuestos de capital generaron retornos positivos sobre la inversión, no pudimos seguir adelante con base en esa información. No confiábamos en nuestras suposiciones y nos preocupaba no poder justificar el stock de seguridad y los niveles de inventario que sugeriría el software.

Lo que no esperábamos era un desafío de nuestra empresa matriz. A la luz de las capacidades de un sistema ERP recientemente implementado, considerarían un nuevo enfoque. Si pudiéramos producir pronósticos de demanda demostrablemente confiables, considerarían la adquisición de materias primas y la producción de componentes de interruptores según el pronóstico en lugar de según el pedido. Esto abrió la puerta a un impacto mucho más profundo. Realizamos un seguimiento de los datos reales frente a los pronósticos durante un período de doce meses y descubrimos que nuestros pronósticos, particularmente en conjunto, eran excepcionalmente precisos: la demanda real estaba dentro de los 3% del pronóstico. Una vez que pudimos probar la validez de nuestros pronósticos, pudimos seguir adelante con el plan de la empresa matriz para fabricar productos basados en esos pronósticos.

P: ¿Cómo transformaron las operaciones de NKK los pronósticos precisos de líneas de productos con datos de demanda intermitente?

De las muchas combinaciones diferentes que fabricamos bajo pedido, las piezas de interruptores individuales pueden mostrar una demanda muy intermitente (períodos largos con cero pedidos y luego picos aparentemente aleatorios), pero podemos identificar patrones más consistentes en todas las series de interruptores. Todos los números de pieza de una serie determinada tienen componentes y materias primas comunes, como carcasas de plástico, soportes y otro hardware, oro, plata y LED.

Proporcionar a nuestras instalaciones de fabricación pronósticos confiables terminó permitiéndonos hacer cambios dramáticos. Nuestras plantas de fabricación podrían comenzar a adquirir materias primas que, en conjunto, eventualmente se utilizarían en la producción de diferentes números de pieza dentro de esa serie, incluso si los números de pieza específicos que se producirían no se conocían en el momento en que se realizaron los pronósticos. Y en muchos casos, a pesar de los datos irregulares del historial de demanda, incluso era posible que los proveedores fabricaran números de pieza específicos según el pronóstico.

Una vez que el programa esté completamente implementado, anticipamos que nuestros plazos de entrega se reducirán a la mitad del tiempo o incluso menos. Los plazos de entrega más cortos darán como resultado puntos de pedido más bajos, lo que dará como resultado niveles de servicio más altos y reducirá nuestros requisitos de inventario.

Bud Schultz dirige todas las funciones de finanzas y contabilidad en NKK. Su experiencia como Contador Público Certificado, abogado, ingeniero y piloto de la Fuerza Aérea de los EE. UU. proporciona una perspectiva única sobre las finanzas para las operaciones de ingeniería y fabricación.

El Instituto Internacional de Pronosticadores (IIF, por sus siglas en inglés), una fuente de referencia para obtener información sobre investigaciones de pronóstico de vanguardia, publica revistas y organiza conferencias en las que hemos confiado durante décadas. En esta introducción, la gerente comercial de IIF, Pam Stroud, brinda una descripción general de las ofertas de la organización. (El vicepresidente sénior de investigación de Smart Software, Tom Willemain, forma parte del consejo editorial de la publicación orientada a profesionales del IIF, Foresight).

Cuando se fundó en 1981, el IIF se fijó como objetivo: “Cerrar la brecha entre la teoría y la práctica, con la práctica ayudando a establecer la agenda de investigación y la investigación proporcionando resultados útiles”. El IIF mantiene a sus miembros al tanto de las últimas tendencias e investigaciones en el pronóstico a través de sus publicaciones, eventos y sitio web. Sus miembros provienen de corporaciones e institutos de educación superior en más de cien países y forman una comunidad vibrante para la creación de redes y el desarrollo profesional.

El diario profesional del IIF, Previsión, se dedica a mejorar la práctica de los pronósticos de negocios, mejorar el desarrollo profesional de los pronosticadores de negocios y brindar conocimientos sobre pronósticos a quienes ingresan a la profesión. Debido a que el conocimiento y la sabiduría de los pronósticos no se concentran en un segmento de pronosticadores, publicamos ideas valiosas de toda la disciplina, desde profesores y académicos de pronósticos, analistas y gerentes de pronósticos, y consultores y proveedores de pronósticos. Y nos esforzamos por garantizar que estas ideas se presenten con claridad, estén respaldadas por pruebas y estén libres de prejuicios.

Además de nuestras publicaciones, el IIF patrocina una conferencia anual, la Simposio Internacional de Pronósticos (ISF). El ISF es una oportunidad para que investigadores y profesionales se reúnan para compartir experiencias e investigaciones de vanguardia, y para establecer contactos entre sus pares. La conferencia Foresight Practitioner extiende esta oportunidad a los profesionales, brindando desarrollo profesional práctico para pronosticadores de negocios.

Otro ejemplo de 'cerrar la brecha' entre la investigación y la práctica es la subvención anual de investigación, ofrecida en asociación con SAS, que apoya la investigación sobre cómo mejorar los métodos de pronóstico y la práctica de pronóstico empresarial.

Los beneficios de la membresía IIF incluyen:

The International Journal of Forecasting: la IJF es la revista académica líder en el campo de la previsión. Con un destacado consejo editorial de 44 expertos en pronósticos de renombre internacional, es una revista de investigación muy amena, ampliamente utilizada y citada con frecuencia.

Foresight: The International Journal of Applied Forecasting – Foresight publica artículos concisos, legibles y oportunos sobre procesos, métodos y soluciones de pronóstico. Es la lectura esencial para los pronosticadores de negocios y una ayuda invaluable para los educadores y estudiantes de pronósticos.

Simposio internacional sobre pronósticos: los miembros reciben un descuento en la inscripción a la principal conferencia internacional sobre pronósticos. Este evento anual del IIF atrae a los principales investigadores, profesionales y estudiantes del mundo. Cada simposio ofrece más de 250 presentaciones de investigación en un entorno que enfatiza la interacción social y las oportunidades de creación de redes.

The Foresight Practitioner Conference: los miembros reciben una entrada con descuento a este evento de desarrollo profesional para pronosticadores de negocios, donde aprenden de profesionales que han obtenido su experiencia en el campo en las principales empresas y de investigadores de pronósticos que comparten las implicaciones comerciales de su trabajo.

Temas recientes de The International Journal of Forecasting:
• Series Temporales Económicas: Modelado y Estacionalidad
• Sobre el uso de medidas transversales de la incertidumbre del pronóstico
• Medición de la precisión de los pronósticos: el caso de los ajustes de juicio a los pronósticos de demanda a nivel de SKU
Temas recientes de Foresight: The International Journal of Applied Forecasting
• ¿Qué tan bueno es un “buen” pronóstico?: Errores de pronóstico y su evitabilidad
• Tutorial de Métodos de Pronóstico: ARIMA: Los Modelos de Box y Jenkins
• Mejore la previsión de compras de los consumidores utilizando Google Trends

“Desde 1981, el IIF ha sido central en mi carrera. ¿Por qué? Porque es un grupo diverso e inteligente de personas centradas en la investigación pragmática basada en la evidencia. El simposio anual es un excelente lugar para intercambiar ideas sobre pronósticos”. – J. Scott Armstrong, profesor de marketing, The Wharton School