Predicción de la demanda de semiconductores para clientes automovilísticos

Khambatta Moreno, Darío (2017). Predicción de la demanda de semiconductores para clientes automovilísticos. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Industriales (UPM).

Descripción

Título: Predicción de la demanda de semiconductores para clientes automovilísticos
Autor/es:
  • Khambatta Moreno, Darío
Director/es:
  • Caro Huertas, Eduardo
Tipo de Documento: Proyecto Fin de Carrera/Grado
Grado: Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
Fecha: 2017
Materias:
Palabras Clave Informales: Predicción de demanda, semiconductores, regresión múltiple, Crawl Charts.
Escuela: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Departamento: Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

En este Trabajo de Fin de Grado se trata el problema de la predicción de demanda a nivel cliente mediante el uso de una base de datos poco extensa en el marco de Infineon Technologies AG, empresa colaboradora en este Trabajo. Es el primer análisis de predicción realizado a este nivel en la citada empresa y su importancia es crítica porque aporta nuevos resultados que son comparados con los actuales métodos de predicción aplicados a un nivel superior, en este caso departamentos. Se muestran las metodologías aplicadas hasta el momento en la compañía y, considerando también nuevos modelos, la regresión múltiple es elegida como la mejor técnica de predicción para aplicar. La escasez de datos relevantes a nivel cliente fue el asunto más problemático para la realización de este Trabajo, pero la definición de las denominadas gráficas “EDI Crawl Charts” lo resolvieron. Se explica, además, un procedimiento general para predecir la demanda de los clientes a través de la regresión lineal, a la vez que se muestran los modelos de regresión definitivos para diferentes tipos de clientes. Finalmente, este documento presenta la herramienta “EDI Order Development Crawl Chart Tool”, la cual integra los modelos de predicción finales en Excel, habilitando así su uso para los planificadores de la cadena de suministro.

Más información

ID de Registro: 46890
Identificador DC: http://oa.upm.es/46890/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:46890
Depositado por: Biblioteca ETSI Industriales
Depositado el: 21 Jun 2017 06:02
Ultima Modificación: 21 Jun 2017 06:02
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