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).

Description

Title: Predicción de la demanda de semiconductores para clientes automovilísticos
Author/s:
  • Khambatta Moreno, Darío
Contributor/s:
  • Caro Huertas, Eduardo
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
Date: 2017
Subjects:
Freetext Keywords: Predicción de demanda, semiconductores, regresión múltiple, Crawl Charts.
Faculty: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Department: Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

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.

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Item ID: 46890
DC Identifier: http://oa.upm.es/46890/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:46890
Deposited by: Biblioteca ETSI Industriales
Deposited on: 21 Jun 2017 06:02
Last Modified: 21 Jun 2017 06:02
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