Impacto de los métodos estadísticos en la precisión del pronóstico de demanda en la industria textil

Abstract

El pronóstico de la demanda constituye un proceso fundamental para la planificación de la cadena de suministro, especialmente en la industria textil, donde la estacionalidad, la volatilidad del mercado y las variaciones del poder adquisitivo incrementan la complejidad de la toma de decisiones. Sin embargo, muchas empresas continúan utilizando métodos empíricos basados en hojas de cálculo y juicio experto, lo que limita la precisión de los pronósticos y afecta la planificación de la producción, las compras y los inventarios. El presente trabajo analiza el impacto de los métodos estadísticos en la precisión del pronóstico de demanda mediante una investigación teórica, documental y comparativa de la literatura especializada. Para ello, se revisan estudios y casos de aplicación de metodologías como promedios móviles, suavización exponencial, Holt-Winters, ARIMA y técnicas de machine learning, comparando su desempeño mediante indicadores de precisión como MAPE, WAPE, MAE y RMSE.