Comparación de predicción basada en redes neuronales contra métodos estadísticos en el pronóstico de ventas

La intención del presente artículo es realizar la comparación y selección de un método para pronosticarlas ventas de forma eficiente y que beneficie a organizaciones que ofrecen sus productos al mercado ya que los pronósticos de ventas son datos de entrada a diferentes áreas de la empresa y de ser imprecisos pueden generar gastos para la organización. El caso de estudio en este artículo fue llevado a cabo dentro de la empresa Productos Frugo S.A. de C.V., dedicada a la comercialización de productos alimenticios. Los métodos y metodologías utilizados y posteriormente comparados al pronosticar las ventas de la empresa antes mencionada son: Método de Hold, Winters, la metodología Box Jenkins (ARIMA) y una Red Neuronal Artificial. Los resultados muestran que la red neuronal artificial obtuvo un mejor desempeño logrando el menor error cuadrático medio, de esta forma es posible establecer un panorama adecuado para el uso de la inteligencia artificial dentro de la industria