Certificación Internacional Planeación de Demanda (29 SEP-2025)

Módulos e instructores

Este programa se compone de 10 módulos dictados por especialistas en ejercicio.

1

HERRAMIENTAS CUANTITATIVAS AVANZADAS DEL FORECASTING EN PYTHON

JG John GarcíaDIGITAL SUPPLY CHAIN

Ver temario (7 temas)

• Pronóstico de la Demanda con Python: Modelos de Series de tiempo
• Box-Jenkins: Modelo Autorregresivo
• Modelo Auto Regresivo – p
• Modelos de Promedios móviles – q
• Análisis de Autocorrelación-Selección del Modelo Arima
• Pronóstico de la Demanda con Python: Casos Prácticos
• Redes neuronales

2

MEDICIÓN Y GESTIÓN OBJETIVA DEL PROCESO DE DEMANDA

SJ Samuel JaramilloJefe de Planificación de Demanda y Abastecimiento

Ver temario (7 temas)

• Introducción Error de Demanda como selección del modelo
• Mejora continua y revisión del Proceso
• Medidas de Error y Precisión
• BIAS y HIT RATE
• Dashboard de control y gestión
• Seguimiento y control de excepciones
• Error de Demanda como Selección de Modelo

3

ROL DE PLANEACIÓN DE DEMANDA EN LA ESTRATEGIA COMERCIAL

EM Efrain MirandaJefe de Planificación de Demanda y Abastecimiento

Ver temario (8 temas)

• Construcción del Plan de Demanda
• ¿Cómo está compuesto el proceso de S&OP?
• La revisión de la gestión de producto y portafolio
• Proceso de Sales & Operations Planning: El modelo Estándar
• Planner de demanda vs Líder de Proceso S&OP
• Manejando la agenda, el proceso y la reunión
• Consenso del Plan de demanda
• Caso de éxito: Implementación de una Herramienta de Planeación de Demanda y Abastecimiento

4

HERRAMIENTAS CUANTITATIVAS DEL FORECASTING CON SERIES DE TIEMPO

DS David SolerS&OP Demand Head en Mercado Libre

MB Mario BadilloGerente General en Proaktio for Latin America

Ver temario (10 temas)

• Modelo de la Planeación de la demanda
• Enfoques fundamentales de pronóstico
• Calidad del Pronóstico: Precisión vs Sesgo
• Análisis de series de Tiempo
• Pronósticos acumulativos vs Pronósticos Naive
• Pronóstico por media móvil
• Pronóstico por suavización exponencial
• Demanda estacionalidad
• Pronóstico para casos especiales
• Método de Delphi

5

SELECCIÓN DEL MODELO DE PRONÓSTICO

SJ Samuel JaramilloJefe de Planificación de Demanda y Abastecimiento

Ver temario (12 temas)

• Introducción al Forecasting de ventas y plan de demanda
• Comparación de Modelos con Medidas de Error
• Paso a Paso de la Selección de Modelo
• Paso a Paso de la Planeación de la Demanda
• Paso 1: Ajuste de la Historia (Limpieza)
• Paso 2: Parametrización: Segmentación y Modelos
• Segmentación
• Segmentación Alta Intermitencia
• Paso 3: Selección y Proyección de Modelos
• Paso 4: Excepciones en el Pronóstico
• Nuevo Ajuste: Control completo a la Data de Pronóstico
• Ejercicio Práctico: Medidas de Error de Pronóstico

6

KPI'S FOCALIZADOS A LA MEJORA DE LA SUPPLY CHAIN

JS Juan SepúlvedaSupply Chain Manager

Ver temario (4 temas)

• Introducción a la Gestión de KPI’s
• Indicadores de Planeación de la Demanda
• Indicadores en la Gestión de Proveedores
• Indicadores de Gestión de capacidad en Almacenes

7

KPI'S SUPPLY CHAIN APLICADO EN POWER BI

JM Javier MantillaDocente de Ingeniería

Ver temario (3 temas)

• Planeación de la Demanda – WMAPE
• Planificación de la Producción – CPP
• Planificación de los Inventarios – Stock out.

8

FORECASTING DE SERIES DE TIEMPO SIN Y CON TENDENCIA EN EXCEL

DS David SolerS&OP Demand Head en Mercado Libre

Ver temario (4 temas)

• Proceso de Demanda: Planeación, pronóstico y gestión
• Calidad del Pronóstico
• Análisis de series de Tiempo
• Análisis de series de tiempo con tendencia

9

FORECASTING DE SERIES DE TIEMPO CON ESTACIONALIDAD

DS David SolerS&OP Demand Head en Mercado Libre

Ver temario (4 temas)

• Análisis de series de tiempo con tendencia
• Modelo Holt – Winter
• Casos especiales de pronósticos
• Forecasting vs Plan de Demanda

10

HERRAMIENTAS CUANTITATIVAS DEL FORECASTING CON REGRESIONES LINEALES

ML Mateo LarcoGlobal Demand Planning Manager

Ver temario (5 temas)

• Regresión Lineal y su aplicación en Forecasting
• Tipos de Regresión Lineal y Estadística posterior al modelo
• Construcción y evaluación de un modelo de regresión lineal para pronosticar las ventas
• Selección de Variables
• Construcción de un modelo multivariables para estacionalidad