Estrategias para la estimación de demanda

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Acerca del programa:

El curso Estrategias para la estimación de demanda busca que los participantes adquieran herramientas para analizar la información disponible del mercado, para estimar la demanda de productos o servicios en distintos contextos. 

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Dirigido a:

Este curso de estimación de demanda está dirigido a personas que trabajen en planificación estratégica y en las áreas comerciales de compañías de todo rubro; también, a microempresarios y emprendedores que requieran aprender cómo pronosticar la demanda de sus productos. 


Jefe de Programa

Juan Carlos Ferrer

Ph.D. in Management en el Massachussets Institute of Technology (M.I.T.) e Ingeniero Civil Industrial y M.Sc. de la UC. Desde 1995 se ha desempeñado como profesor del Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas de la UC, y en dos oportunidades (2009 y 2015) ha sido Visiting Professor en MIT Sloan School of Management. Desde el 2010 es Director de Desarrollo y Financiamiento de la Escuela de Ingeniería, también fue el Vicedecano de la Escuela de Ingeniería UC.
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Equipo Docente

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Juan Carlos Ferrer

Ph.D in Management en el Massachussets Institute of Technology (M.I.T.) e Ingeniero Civil Industrial y M.Sc. de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Desde 1995 se ha desempeñado como profesor titular del Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas de la Pontificia Universidad Católica de Chile, y en dos oportunidades (2009 y 2015) ha sido Visiting Professor en MIT Sloan School of Management. Fue Vicedecano de la Escuela de Ingeniería UC, y actualmente es Director de Ingeniería Industrial UC. Cofundador de Shift SpA, Pricing SpA, y Routing SpA, empresas dedicadas a mejorar ciertos procesos específicos dentro de las organizaciones usando avanzadas herramientas matemáticas.

Ricardo Giesen

Ph.D. en Sistemas de Transporte en la Universidad de Maryland en College Park, y es ingeniero civil industrial y M.Sc. en ingeniería de transporte de la PUC. Se ha especializado en operación de sistemas de transporte y logística, optimización y diseño de sistemas de distribución, con énfasis en ruteo de vehículos, control de inventarios, y aplicaciones de sistemas inteligentes de transporte en la operación de flotas. El profesor Giesen dicta regularmente los cursos de Gestión de la Cadena de Abastecimiento, Métodos Avanzados para Sistemas de Transporte y Logística, e Ingeniería de Sistemas de Transporte. Se ha desempeñado como consultor para empresas privadas y agencias gubernamentales en las áreas de diseño, análisis y optimización de sistemas de distribución. Es miembro del Institute for Operations Research and Management Science Society (INFORMS), Transportation Science and Logistics Society, Transportation Research Board (TRB), y la Sociedad Chilena de Ingeniería de Transporte.

* La Escuela de Ingeniería se reserva el derecho de reemplazar, en caso de fuerza mayor, a el o los profesores indicados en este programa.

Descripción

El propósito de este curso es presentar diversas herramientas para poder hacer pronósticos de demanda en diferentes contextos. A través de este curso, se adquieren conocimientos y habilidades que permiten modelar fenómenos de demanda y así luego poder utilizar dichos modelos para realizar pronósticos de cómo se comportará dicho fenómeno en el futuro.

El curso Estrategias para la estimación de demanda entrega una visión pragmática del proceso para llevar a cabo un pronóstico de demanda, entregando herramientas tanto cualitativas como cuantitativas. Además, se utilizan planillas de cálculo para mostrar cómo se implementan algunos de los modelos enseñados en el curso.

El formato e-learning (online + Zoom) surge como una solución que permite construir aprendizajes a partir de los aportes de los participantes y entregando flexibilidad a sus horarios de estudio. Los participantes podrán interactuar con sus compañeros y tutores a través de mensajería y foros de discusión aplicados a las temáticas del curso, incorporando sus distintas aproximaciones y su diversidad de experiencias, enriqueciendo la reflexión y la apropiación de los conceptos claves.

Requisitos de Ingreso

Se sugiere: 

  • Tener grado académico, título profesional universitario y/o título técnico.
  • Experiencia profesional en empresas u organizaciones relacionadas al área del curso.
  • Manejo básico de Office e internet.
  • Conocimiento del idioma inglés a nivel lectura.

Objetivos de Aprendizaje

  1. Definir estrategias para estimar la demanda de productos y servicios en distintos contextos, utilizando herramientas cualitativas y cuantitativas.

Desglose de cursos

Horas cronológicas: 75 horas cronológicas (las horas directas corresponden a 35)

Créditos: 5 créditos.

* Este curso está presente en el Diplomado en Dirección comercial y en el Diplomado en Revenue Management & Pricing aprobados en el 2022. 

Resultados del Aprendizaje

  1. Determinar el proceso de realización de un pronóstico de demanda.
  2. Criticar los diferentes enfoques para realizar pronósticos de demanda
  3. Identificar cuando un pronóstico de demanda tiene sesgos
  4. Examinar la precisión de los modelos de pronósticos de demanda.
  5. Usar variables categóricas en los modelos de pronósticos de demanda.
  6. Reflexionar acerca del gran potencial de un buen modelo de pronósticos de demanda

Contenidos: 

Pronósticos

  • Motivación
  • Características
  • Elementos de un buen pronóstico
  • Proceso de pronóstico

Tipos de métodos de pronósticos

  • Métodos cualitativos - ventajas y desventajas
    • Investigación de Mercado
    • Opinión de ejecutivos (focus groups)
    • Método Delphi
  • Métodos cuantitativos - ventajas y desventajas
  • Precisión de los pronósticos
  • Identificación de sesgos

Métodos cuantitativos – Series de tiempo

  • Patrones históricos
  • Métodos de medias móviles
  • Métodos de atenuación exponencial
  • Modelos con tendencia y estacionalidad

Métodos cuantitativos – Modelos causales

  • Regresión lineal simple
  • Regresión lineal múltiple
  • Análisis del resultado de una regresión

Pronosticando con Excel

  • Pre-proceso y visualización de datos
  • Uso de variables categóricas
  • Creación y testeo del pronóstico

Otras técnicas de pronósticos

  • Modelos autorregresivos integrados de media móvil (ARIMA)
  • Modelo de difusión de Bass
  • Redes neuronales

Metodología de enseñanza y aprendizaje:  

El curso está constituido de seis clases e-learning que son publicadas en pares durante bloques de dos semanas. Cada clase está estructurada utilizando un diseño instruccional centrado en el estudiante, que busca generar motivación y facilitar el aprendizaje.  

En cada clase están siempre presente los contenidos, evaluaciones con retroalimentación, instancias de reflexión y aplicación de lo aprendido. 

El contenido se despliega en un recorrido que utiliza distintos recursos interactivos, tales como videos (con presencia del docente y apoyos visuales), esquemas, audios, gráficas, ilustraciones, lecturas complementarias, preguntas formativas, links a otros recursos, etc.  

El curso cuenta con tutores de contenido que dan respuesta a las preguntas académicas, ya sea directamente, o bien, sirviendo de puente con el equipo docente. Los estudiantes deben asistir a dos clases en vivo con el docente, donde podrán reforzar conocimientos y resolver dudas. La asistencia a dichas clases es obligatoria vía streaming o asistiendo presencialmente, si esto es posible, en los lugares y horarios de realización que se definan.  

Evaluación de los aprendizajes 

  • 6 controles individuales que permiten asegurar la comprensión de los contenidos desplegados en la plataforma (15%) 
  • 3 foros de participación que permiten evaluar el análisis y capacidad de reflexión de cada alumno en torno a problemáticas aplicadas (25%) 
  • 1 trabajo final grupal que evalúa la aplicación de los contenidos a contextos profesionales (30%) 
  • 1 examen final individual que permite evaluar de manera global los aprendizajes de los contenidos del curso (30%) 

Las características de las instancias de evaluación son:

  • Controles: cuestionarios con preguntas de alternativas que miden el nivel de aprendizaje logrado en cada clase y entregan feedback respecto de la opción correcta.
  • Foros: instancias de discusión que permiten la reflexión y la aplicación de los contenidos a temáticas actuales que resultan relevantes, promoviendo la interacción de los participantes con sus compañeros mediante opiniones fundamentadas y que enriquezcan el aprendizaje.
  • Trabajo grupal: desarrollado a lo largo del bimestre, donde se espera que el estudiante aplique los conocimientos adquiridos mediante el diseño de propuestas de mejoras en contextos reales, evaluación de casos, elaboración de prototipos, etc.
  • Examen: al final del curso, cada estudiante desarrolla un examen compuesto por preguntas de alternativas y de desarrollo.


Requisitos Aprobación

Para aprobar el curso, el alumno debe cumplir con los siguientes requisitos:

  • Realizar todas las actividades del curso
  • Obtener una nota final igual o superior a 4.0

Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación digital otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.

El alumno que no cumpla con estas exigencias reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación. 

Proceso de Admisión

Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación que se encuentra al costado derecho de esta página web y enviar los siguientes documentos al momento de la postulación o de manera posterior a la coordinación a cargo: 

  • Fotocopia Carnet de Identidad.

Cualquier información adicional o inquietud podrás escribir a Romina Muñoz al correo rmunos@uc.cl

VACANTES: Sin límite

Con el objetivo de brindar las condiciones de infraestructura necesaria y la asistencia adecuada al inicio y durante las clases para personas con discapacidad: Física o motriz, Sensorial (Visual o auditiva) u otra, los invitamos a informarlo. 

El postular no asegura el cupo, una vez inscrito o aceptado en el programa se debe pagar el valor completo de la actividad para estar matriculado.

No se tramitarán postulaciones incompletas.

Puedes revisar aquí más información importante sobre el proceso de admisión y matrícula


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