Resumen de Models for predicting perishable products demands in food trading companies

Rudibel Perdigón Llanes, Hubert Viltres Sala, Arturo Orellana García

• español

  Determinar las demandas de productos y servicios constituye un tema de interés para la comunidad científica internacional y representa una herramienta efectiva para elevar las ganancias económicas y la competitividad de los negocios en el mercado. Los estudios sobre pronósticos poseen una amplia aplicación en disímiles campos de la sociedad. En la actualidad, las investigaciones sobre modelos para pronosticar las demandas de alimentos perecederos son pocas respecto a la cantidad de investigaciones sobre pronósticos en otros campos. La realización precisa de pronósticos de demandas de alimentos perecederos evita la pérdida de estos productos y contribuye a elevar la satisfacción de los clientes. En este artículo se realizó una revisión sistemática de la literatura sobre los principales modelos para pronosticar las demandas de alimentos perecederos desarrollados durante el período 2013-2018. El análisis de la información disponible permitió a los autores determinar que los métodos de pronóstico que emplean técnicas de softcomputing y series de tiempo son los más utilizados en la literatura. También se determinaron las principales variables de entrada de estos modelos y los factores que inciden en la variación de la demanda de estos alimentos.

• English

  Determining the demands for products and services is an issue of interest to the international scientific community and represents an effective tool to raise the economic profits and competitiveness of business in the market. Currently, research on models for forecasting perishable food demands is few compared to the amount of forecasting research in other fields. Accurate forecasting of perishable foods prevents the loss of these products and contributes to increased customer satisfaction. In this article, we conducted a systematic review of the literature on the main models for forecasting perishable food demands in small and medium enterprises developed during the period 2013-2018. The analysis of the available information allowed the authors to determine that forecasting methods using soft computing techniques and time series are the most used in the literature. The main input variables of these models and the factors that influence the variation in the demands were also determined.