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Máster en Forecasting Estadístico Aplicado a Supply Chain

Duración

11 meses

Fecha de Inicio

27-11-2026

Horas

1500

Módulos

12 módulos

Modalidad

Online

Precio

2200 €

ISSLOGG

Presentación del Máster en Forecasting Estadístico Aplicado a Supply Chain

El Máster en Forecasting Estadístico Aplicado a Supply Chain especializa a los profesionales en la modelización cuantitativa para predecir la demanda con máxima precisión matemática. A través de una formación rigurosa en análisis de series temporales, el programa enseña a reducir la incertidumbre operativa y dimensionar los recursos logísticos para optimizar el capital circulante de la empresa.

El plan de estudios profundiza en algoritmos de suavizado Holt-Winters, modelos estocásticos ARIMA y SARIMA, regresiones con variables exógenas, Prophet y librerías de Python y R, junto al control exhaustivo de métricas de sesgo y error (WAPE y RMSE). Los alumnos desarrollan modelos predictivos multiproducto a escala masiva, consolidando su perfil como Demand Planners cuantitativos altamente cotizados en cadenas de suministro complejas.

Proposito del Máster en Forecasting Estadístico Aplicado a Supply Chain

• Instruir en el modelado cuantitativo avanzado de series temporales y previsión de demanda.

• Dominar las metodologías estocásticas de suavizado exponencial, modelos ARIMA y SARIMA.

• Aplicar herramientas de programación estadística en Python, R y modelos automatizados en Excel.

• Evaluar la precisión predictiva calculando indicadores clave de error y sesgo (WAPE, RMSE, Bias).

• Implantar marcos de gobernanza para alinear el baseline estadístico con los procesos S&OP.

Para que te prepara Máster en Forecasting Estadístico Aplicado a Supply Chain

• Descomponer series temporales complejas identificando tendencia, estacionalidad y ciclos.

• Programar algoritmos predictivos utilizando librerías como Statsmodels y Prophet en Python.

• Modelar el impacto de variables exógenas como promociones, precios y efectos de calendario.

• Diseñar cuadros de mando de KPIs de forecast para monitorizar desviaciones y tracking signals.

• Construir modelos de predicción masiva para catálogos con miles de referencias multiproducto.

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

Lo que lograrás

Objetivos del Máster en Forecasting Estadístico Aplicado a Supply Chain

01

Dominar los fundamentos estadísticos de la previsión de demanda.

02

Implementar modelos de suavizado Holt-Winters, ARIMA y SARIMA.

03

Incorporar variables exógenas, promociones y efectos calendario.

04

Medir la precisión del forecast mediante métricas MAPE, WAPE y Bias.

05

Desarrollar modelos predictivos con Python, R y Excel avanzado.

Máster en Forecasting Estadístico Aplicado a Supply Chain
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 Forecasting Estadístico Aplicado a Supply Chain

Módulo 1: Fundamentos de la Previsión de Demanda
  • La función de previsión de demanda en la cadena de suministro integrada
  • Tipología de patrones de demanda (continua, estacional, intermitente y errática)
  • El proceso de generación del baseline estadístico frente al juicio cualitativo
  • Relación entre precisión del forecast, stock de seguridad y nivel de servicio
  • Fuentes de datos (históricos de ventas, pedidos y sell-out de clientes)
Módulo 2: Series Temporales (Componentes y Descomposición)
  • Estructura de una serie temporal (nivel, tendencia, estacionalidad y ruido aleatorio)
  • Modelos aditivos frente a modelos multiplicativos de descomposición
  • Técnicas de descomposición clásica y métodos modernos (STL y X-13ARIMA)
  • Tratamiento de datos atípicos (outliers), datos faltantes y normalización
  • Análisis de autocorrelación (ACF) y autocorrelación parcial (PACF)
Módulo 3: Métodos de Suavizado Exponencial (Holt y Holt-Winters)
  • Suavizado exponencial simple (SES) y selección óptima del parámetro alfa
  • Método de Holt para series con tendencia lineal y amortiguada (damped trend)
  • Método de Holt-Winters para series con estacionalidad aditiva y multiplicativa
  • Optimización automática de parámetros mediante minimización del error
  • Comparativa de rendimiento frente a medias móviles simples y ponderadas
Módulo 4: Modelos ARIMA y SARIMA
  • Concepto de estacionariedad, pruebas de raíz unitaria (Dickey-Fuller) y diferenciación
  • Estructura de los procesos autorregresivos (AR) y de medias móviles (MA)
  • Modelado ARIMA (p, d, q) y metodología Box-Jenkins (identificación, estimación y diagnosis)
  • Extensión estacional SARIMA (P, D, Q)m para series con patrones periódicos
  • Criterios de selección de modelos (AIC, BIC) y validación de residuos
Módulo 5: Modelos de Regresión para Forecasting
  • Regresión lineal simple y múltiple aplicada a la demanda de productos
  • Supuestos del modelo clásico de regresión y diagnóstico de multicolinealidad
  • Modelos de regresión con variables ficticias (dummy variables) para estacionalidad
  • Regresión regularizada (Ridge, Lasso y ElasticNet) para selección de variables
  • Modelos lineales generalizados y transformaciones no lineales de datos
Módulo 6: Variables Exógenas y Efectos Calendario
  • Integración de variables causales (precio, gasto en marketing y competidores)
  • Modelado de promociones comerciales, canibalización y efecto halo
  • Cuantificación de efectos de calendario (festivos móviles, Semana Santa y días laborables)
  • Modelos SARIMAX y ARIMAX con regresores externos
  • Previsión de demanda para el lanzamiento de nuevos productos (NPI)
Módulo 7: Intervalos de Confianza y Error de Predicción
  • Cuantificación probabilística de la incertidumbre en el pronóstico
  • Cálculo de intervalos de predicción paramétricos y no paramétricos
  • Distribución normal de los errores frente a distribuciones de colas pesadas
  • Uso de técnicas de remuestreo (Bootstrap) para la estimación de confianza
  • Vinculación de los intervalos de predicción con el dimensionamiento del stock
Módulo 8: Métricas de Precisión (MAPE, WAPE, RMSE, Bias y Tracking Signal)
  • Indicadores de error absoluto y porcentual (MAE, MAPE y WAPE / MAD/Mean)
  • Métricas sensibles a grandes desviaciones (RMSE y MSE)
  • Detección del sesgo sistemático (Bias, Forecast Bias Percentage)
  • Señal de rastreo (Tracking Signal) y límites de control estadístico
  • Cuadros de mando y scorecards para la evaluación continua del pronóstico
Módulo 9: Software Estadístico (R y Python Statsmodels, Prophet)
  • Entorno de trabajo en Python para forecasting (Pandas, Numpy y Scipy)
  • Modelado de series temporales con Statsmodels y paquetes de R (forecast, fable)
  • Uso de Prophet de Meta para series con múltiples estacionalidades y festivos
  • Automatización de flujos de trabajo predictivos y pipelines de reentrenamiento
  • Visualización avanzada de pronósticos con Matplotlib, Seaborn y Plotly
Módulo 10: Excel Avanzado para Forecasting
  • Funciones estadísticas nativas y complementos de análisis de datos en Excel
  • Uso de la herramienta Pronóstico ETS (suavizado exponencial triple)
  • Modelización dinámica mediante Solver para la optimización de parámetros
  • Macros VBA y Power Query para la depuración y carga automatizada de históricos
  • Construcción de plantillas de previsión colaborativa para equipos comerciales
Módulo 11: Gobernanza del Forecast Estadístico
  • Integración del pronóstico estadístico en los procesos S&OP e IBP
  • Roles y responsabilidades del Demand Planner, ventas y operaciones
  • Gestión de las modificaciones manuales al forecast estadístico (Overwrites)
  • Medición del valor añadido por el planificador (Forecast Value Added – FVA)
  • Auditoría periódica y comités de consenso de demanda
Módulo 12: Trabajo Final del Máster
  • Selección de una base de datos real con múltiples categorías de producto
  • Limpieza de históricos, tratamiento de outliers y descomposición de series
  • Comparación y ajuste de modelos (Holt-Winters, SARIMAX, Prophet) en Python o R
  • Cálculo de métricas de precisión (WAPE, RMSE, Bias) y fijación de intervalos
  • Presentación del modelo predictivo automatizado para la cadena de suministro
¿Es para ti?

A quién va dirigido

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

Profesionales de logística

Demand Planners y analistas de supply chain que busquen dominar el forecast cuantitativo.

Recién titulados

Graduados en estadística, matemáticas, ADE o ingeniería que deseen especializarse en demanda.

Mandos y responsables

Responsables de planificación y compras que precisen optimizar el stock mediante estadística.

Profesionales en reorientación

Científicos de datos y analistas BI que busquen modelar series temporales en supply chain.

Cómo aprenderás

Metodología del Máster en Forecasting Estadístico Aplicado a Supply Chain

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 Forecasting Estadístico Aplicado a Supply Chain

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

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¿Por qué es fundamental el cálculo del WAPE frente al tradicional MAPE?

El MAPE presenta distorsiones graves con volúmenes bajos o ventas cero, mientras que el WAPE pondera el error por el volumen total de demanda, ofreciendo una métrica de precisión robusta y realista para la gestión logística.

¿Qué ventajas aporta el uso de Prophet frente a modelos clásicos como ARIMA?

Prophet gestiona de forma automática series con datos faltantes, cambios de tendencia bruscos y múltiples patrones estacionales (anuales, semanales y festivos móviles), siendo muy eficaz y rápido en entornos empresariales.

¿Se necesita saber programar en Python o R antes de iniciar el máster?

No es un requisito previo indispensable. El programa incluye módulos introductorios y plantillas guiadas de código para que los alumnos aprendan a utilizar las librerías estadísticas paso a paso y desde cero.

¿Cómo se mide si las correcciones manuales del equipo comercial mejoran la previsión?

A través de la métrica Forecast Value Added (FVA), que compara la precisión del baseline estadístico automático frente al pronóstico modificado por ventas, detectando si los cambios aportan valor o introducen sesgo.

¿A qué puestos especializados da acceso esta formación técnica de máster?

Prepara para perfiles altamente demandados como Senior Demand Planner, Supply Chain Data Scientist, responsable de previsión de demanda, analista de S&OP o consultor de planificación de operaciones.