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Título: Diseño de una metodología de gestión de la demanda basado en el modelo Forecasting para la asignación eficiente de recursos materiales en hoteles tradicionales de la provincia de Huancayo
Asesor(es): ​​Ramirez Valdivia, César Marcial​
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
Fecha de publicación: 28-sep-2023
Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
Resumen: El problema de pronosticar incorrectamente la llegada de huéspedes y la necesidad de materiales en los hoteles de Huancayo resulta en costos adicionales debido a la falta o el exceso de stock, lo que a su vez provoca la pérdida de clientes. Para abordar ese problema, se ha desarrollado un modelo que utiliza cuatro métodos de pronóstico para ofrecer al hotel estimaciones de la cantidad de huéspedes que llegarán y la cantidad de productos que deben adquirirse con el fin de evitar costos innecesarios. Este estudio presenta los resultados obtenidos al aplicar un modelo de pronóstico de la demanda basado en pronósticos en el "Hotel Rey", ubicado en la provincia de Huancayo, en el departamento de Junín. En este artículo se han realizado pronósticos para el año 2020 y se han comparado utilizando el error MAPE, lo que ha permitido sugerir un pronóstico con un porcentaje de error reducido, mejorando en comparación con las estimaciones previas a la implementación del modelo.

The inaccurate forecasting of guests and materials in Huancayo hotels is a problem that leads to incurring expenses due to stockout and excess stock, which in turn results in customer loss. In order to address this issue, a model has been designed that, through four forecasting methods, can provide the hotel with estimates of the number of guests expected to arrive and the quantity of products to be purchased to avoid additional costs. This research presents the results obtained from the application of a demand forecasting model based on forecasting at "Hotel Rey," located in the province of Huancayo, in the department of Junín. In this article, quantities have been forecasted for the year 2020 and compared using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE), which has allowed for suggesting a forecast with a reduced error percentage, improving compared to the estimates prior to the model's implementation.
Enlace al repositorio: http://hdl.handle.net/10757/673443
Disciplina académico-profesional: Ingeniería y Gestión Empresarial
Institución que otorga el grado o título: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Facultad de Ingeniería
Grado o título: Ingeniero de Gestión Empresarial
Jurado: Céspedes Blanco, Carlos Enrique; Elías Giordano, Cynthia Carola; Pérez Paredes, Maribel Sonia
Fecha de registro: 30-abr-2024; 30-abr-2024



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