Optimización del manejo de datos en una exportadora de camarón mediante la estandarización de registros de producción y exportación, complementado con un análisis predictivo de la demanda

Abstract

El siguiente informe, es un análisis estadístico que tiene como objetivo el generar pronósticos con base a datos históricos, que van desde enero de 2023 hasta abril del presente año. Durante el análisis se aplicaron técnicas tales como Dickey-Fuller Aumentada (ADF), la prueba Box-Ljung, el Modelo ARIMA y el modelo Holt-Winters. La serie avanzada, logró demostrar con mayor claridad la estacionalidad y la tendencia de los datos, de esta manera, se puede justificar el uso de un modelo aditivo (Holt-Winters) y el porqué no se continuó con el modelo ARIMA. Por consiguiente, los resultados del modelo abrieron paso a la estimación de demanda a partir de mayo de 2025, incorporando de esta manera un intervalo de confianza del 95% para que se pueda observar que, al ser un modelado, también existe margen de error y de incertidumbre. Sin embargo, para prevenir alguna ineficiencia del modelo, se aplicaron criterios tales como el BIC y a su vez medidas de para identificar errores RMSE y MAPE.