Máster en Demand Planning y Forecasting Colaborativo

Duración

10 meses

Fecha de Inicio

31-08-2026

Horas

1500

Modulos

12

Modalidad

Online

Precio

2000 €

ISSLOGG

Presentación del Máster en Demand Planning y Forecasting Colaborativo

El Máster en Demand Planning y Forecasting Colaborativo forma para anticipar la demanda con método estadístico y consenso, no con intuición. La previsión es el primer número de la cadena, y su error se multiplica aguas abajo.
En ISSLOGG estudias 100% online y a tu ritmo, con modelos estadísticos, machine learning aplicado y dinámicas reales de consenso comercial. Es el itinerario natural hacia posiciones de demand planner y demand manager.

Proposito del Máster en Demand Planning y Forecasting Colaborativo

  • Formar demand planners capaces de sostener una previsión con argumentos y datos.
  • Combinar modelos estadísticos y aprendizaje automático según el patrón de cada producto.
  • Instaurar un consenso comercial que corrija el sesgo en lugar de amplificarlo.
  • Extender la colaboración al cliente mediante esquemas CPFR de datos compartidos.
  • Medir la calidad de la previsión con indicadores rigurosos y accionables.

Para que te prepara Máster en Demand Planning y Forecasting Colaborativo

  • Segmentar el portafolio y asignar a cada segmento su método de previsión.
  • Modelizar series con tendencia, estacionalidad e intermitencia usando técnicas adecuadas.
  • Entrenar modelos de machine learning con variables externas y señales de mercado.
  • Cuantificar el efecto de promociones, lanzamientos y eventos sobre la demanda base.
  • Dirigir el ciclo de consenso y reportar precisión, sesgo y valor añadido del proceso.

¿Tienes dudas sobre el programa, la matrícula o la titulación? Escríbenos y nuestro equipo te asesorará sin ningún compromiso.

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Un recorrido sencillo y flexible, desde la matrícula hasta tu titulación.

Lo que lograrás

Objetivos del Máster en Demand Planning y Forecasting Colaborativo

01

Comprender el papel de la previsión de demanda en la cadena de suministro.

02

Seleccionar el método de forecasting adecuado según el patrón de demanda.

03

Aplicar modelos de machine learning a la previsión de productos complejos.

04

Coordinar el consenso comercial reduciendo el sesgo de las aportaciones.

05

Medir la precisión con MAPE, WAPE y bias, y actuar sobre las desviaciones.

Máster en Demand Planning y Forecasting Colaborativo
Por qué ISSLOGG

Una formación pensada para impulsar tu carrera

Metodología práctica y flexible, con el acompañamiento de expertos en cada paso.

Enfoque 100% práctico

Casos reales y herramientas aplicables desde el primer día.

Titulación propia

Acredita tus competencias con un título propio de ISSLOGG.

Campus online 24/7

Estudia a tu ritmo, sin horarios y desde cualquier dispositivo.

Tutorización experta

Tutores especialistas que resuelven todas tus dudas.

PLAN DE ESTUDIOS

Temario del Máster en Demand Planning y Forecasting Colaborativo

Módulo 1: Fundamentos de la planificación de demanda
  • Papel del demand planning dentro del S&OP
  • Demanda dependiente e independiente
  • Horizontes, granularidad y unidades de previsión
  • Datos históricos, limpieza y tratamiento de outliers
  • Demanda real frente a ventas registradas
Módulo 2: Ciclo de vida del producto y patrones de demanda
  • Fases de introducción, crecimiento, madurez y declive
  • Previsión de productos nuevos sin histórico
  • Estacionalidad, tendencia y ciclos largos
  • Demanda intermitente y artículos de baja rotación
  • Sustituciones, canibalización y fin de vida
Módulo 3: Segmentación de la demanda y análisis de portafolio
  • Clasificación ABC y análisis XYZ de variabilidad
  • Matriz de segmentación y estrategia por segmento
  • Nivel de servicio diferenciado por familia
  • Artículos de larga cola y su tratamiento
  • Racionalización del portafolio y coste de la complejidad
Módulo 4: Métodos estadísticos de forecasting
  • Medias móviles y suavizado exponencial
  • Modelos Holt Winters con tendencia y estacionalidad
  • Modelos ARIMA y series temporales avanzadas
  • Croston y variantes para demanda intermitente
  • Selección automática de modelo y validación
Módulo 5: Machine learning aplicado a la demanda
  • Cuándo aporta valor frente a los métodos clásicos
  • Ingeniería de variables y datos externos
  • Modelos de árboles, gradient boosting y redes neuronales
  • Entrenamiento, validación temporal y sobreajuste
  • Explicabilidad de los resultados ante el negocio
Módulo 6: Demand sensing y señales en tiempo real
  • Señales de punto de venta, stock del cliente y web
  • Actualización de la previsión a corto plazo
  • Detección temprana de cambios de patrón
  • Integración con la ejecución y el reaprovisionamiento
  • Requisitos de datos y frecuencia de refresco
Módulo 7: Consensus forecasting y sesgo humano
  • Diseño del ciclo mensual de consenso
  • Aportación de comercial, marketing y finanzas
  • Sesgos habituales (optimismo, anclaje, presión de objetivos)
  • Forecast Value Added y control del ajuste manual
  • Documentación de supuestos y trazabilidad de cambios
Módulo 8: CPFR con clientes estratégicos
  • Principios del Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment
  • Acuerdos de colaboración y datos compartidos
  • Previsión conjunta con distribución y retail
  • Gestión de excepciones y resolución de discrepancias
  • Beneficios medibles y barreras habituales
Módulo 9: Promociones, lanzamientos y eventos especiales
  • Separación entre demanda base y demanda promocional
  • Modelización del uplift y del efecto posterior
  • Calendarios comerciales y solapamiento de acciones
  • Lanzamientos, analogías y curvas de adopción
  • Evaluación posterior de la acción y aprendizaje
Módulo 10: Medición de la precisión (MAPE, WAPE y sesgo)
  • Definición y cálculo de los indicadores principales
  • Elección del indicador según el tipo de producto
  • Sesgo sistemático y su impacto en el inventario
  • Agregación por nivel, familia y horizonte
  • Cuadro de mando de la previsión y revisión periódica
Módulo 11: Governance del demand planner
  • Rol, responsabilidades y autoridad del planificador
  • Interlocución con comercial, operaciones y finanzas
  • Procedimientos, calendario y reglas de negocio
  • Gestión del cambio y madurez del proceso
  • Formación continua y desarrollo del equipo
Módulo 12: Trabajo Final del Máster
  • Diagnóstico de la situación de previsión de la empresa elegida
  • Segmentación del portafolio y asignación de métodos
  • Modelo estadístico o de machine learning propuesto
  • Diseño del ciclo de consenso y de la colaboración con clientes
  • Indicadores de precisión y plan de implantación
¿Es para ti?

A quién va dirigido

Este programa está diseñado para perfiles que quieren crecer en el sector logístico.

Profesionales de logística

Profesionales de logística en activo que quieren especializarse en previsión y planificación de demanda.

Recién titulados

Recién titulados con perfil analítico que buscan entrar en demand planning con base sólida.

Mandos y responsables

Mandos y responsables que dirigen el ciclo de consenso y responden por la precisión del plan.

Profesionales en reorientación

Profesionales en reorientación desde comercial o análisis de datos hacia la planificación.

Cómo aprenderás

Metodología del Máster en Demand Planning y Forecasting Colaborativo

Un recorrido sencillo y flexible, desde la matrícula hasta tu titulación.

1

Matrícula online

Te inscribes en minutos y accedes de inmediato a tu formación.

2

Campus 24/7

Estudias a tu ritmo desde el campus virtual, sin horarios fijos.

3

Tutoría experta

Cuentas con el acompañamiento de tutores que resuelven tus dudas.

4

Titulación propia

Al terminar obtienes tu titulación propia de ISSLOGG.

Resolvemos tus dudas

Preguntas Frecuentes del Máster en Demand Planning y Forecasting Colaborativo

¿No encuentras tu respuesta?

Nuestro equipo está listo para resolver todas tus dudas sobre el programa, la matrícula o la titulación.

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¿Necesito base de estadística para seguir el máster?

Conviene tener soltura con números, pero no se exige formación estadística previa. Cada método se explica desde la intuición del patrón que resuelve antes de entrar en la formulación.

¿Se programa en Python o R?

El máster prioriza el criterio de planificación sobre el código. Los ejemplos de machine learning se presentan de forma aplicada, con el foco puesto en interpretar resultados y defenderlos ante el negocio.

¿Cómo compagino los estudios con mi trabajo?

El formato es 100% online y sin clases en directo, así que organizas tú el ritmo. Puedes concentrar la carga en las semanas que te vengan bien y reservar el tramo final para el proyecto.

¿Sirve si en mi empresa la previsión la hace comercial?

Es uno de los escenarios que más se trabaja. El módulo de consenso y el de Forecast Value Added te dan argumentos medibles para ordenar el proceso y demostrar cuándo el ajuste manual aporta o resta.

¿Qué puestos puedo alcanzar al terminar?

Demand planner, demand manager, analista de previsión o responsable de S&OP. Es un perfil muy solicitado en consumo, retail, farma y distribución, tanto en empresa como en consultoría