Análisis comparativo de algoritmos de pronóstico de ventas para su implementación en mypes del sector ferretería de Chiclayo

Abstract

En la actualidad algunas ferreterías en la provincia de Chiclayo no cuentan con un software que les permitan realizar el pronóstico de sus ventas. Con la finalidad de mejorar el pronóstico, se realizó un análisis comparativo de algoritmos de pronóstico (Promedio Móvil, Suavizado Exponencial Simple, Red Neuronal, ARIMA, ANFIS) de ventas para su implementación de un sistema en C# .NET. El Promedio Móvil, Suavizado Exponencial Simple solo pronostican un periodo más. La Red Neuronal necesita tiempo de aprendizaje elevado, elevada cantidad de datos para entrenamiento se puede pronosticar varios periodos. El ARIMA es complicado y difícil de entender, son buenos en el pronóstico a corto plazo. El ANFIS son tolerantes a datos imprecisos, necesita mayor tiempo de cálculo computacional se puede pronosticar varios periodos. La red neuronal es el que obtiene el mejor MAPE (20%), MAD (3,976288), MSE (22,08480291), MPE (0,20430195903) y mejor grado de confiabilidad. El suavizado exponencial simple con un alfa (a) de 0.6 posee un menor MAD (7651.666) que el promedio móvil, ANFIS, ARIMA. El promedio móvil obtiene un MSE (82554152,45) menor que el suavizado exponencial simple. El suavizado exponencial simple el MPE (0,050563077) es menor que el promedio móvil.