Máster en Forecasting Jerárquico y Multinivel

Duración

10 meses

Fecha de Inicio

27-11-2026

Horas

1500

Módulos

12 módulos

Modalidad

Online

Precio

2000 €

ISSLOGG

Presentación del Máster en Forecasting Jerárquico y Multinivel

El Máster en Forecasting Jerárquico y Multinivel forma a especialistas en la conciliación matemática de la demanda a través de complejas redes de productos y geografías. Mediante técnicas avanzadas de pronóstico agregado y desagregado, el programa enseña a garantizar la coherencia cuantitativa total desde el nivel de tienda hasta la planificación estratégica corporativa.

El plan de estudios profundiza en enfoques top-down, bottom-up y middle-out, algoritmos de reconciliación óptima MinT y OLS, agregación temporal, modelos para demanda intermitente (Croston, TSB, SBA), segmentación matricial ABC-XYZ y gestión del ciclo de vida (NPI y phase-out). Los alumnos desarrollan sistemas de previsión multinivel a gran escala, preparándose para ejercer como Supply Chain Planning Managers en grandes corporaciones de distribución y retail.

Proposito del Máster en Forecasting Jerárquico y Multinivel

• Instruir en la arquitectura y diseño de árboles jerárquicos de producto y geografías de venta.

• Dominar los algoritmos de reconciliación jerárquica óptima mediante matrices MinT y mínimos cuadrados (OLS).

• Alinear la coherencia temporal y espacial en pronósticos multi-SKU y redes multi-tienda.

• Modelar demandas erráticas e intermitentes aplicando formulaciones específicas como Croston, TSB y SBA.

• Gestionar pronósticos de ciclo de vida para lanzamientos de producto nuevo (NPI) y descatalogaciones.

Para que te prepara Máster en Forecasting Jerárquico y Multinivel

• Construir árboles jerárquicos multinivel garantizando que la suma de partes cuadre con los totales.

• Aplicar métodos de reconciliación matemática para eliminar discrepancias entre ventas y operaciones.

• Calibrar modelos de demanda esporádica en repuestos industriales y referencias de baja rotación.

• Segmentar catálogos masivos con matrices ABC-XYZ asignando la estrategia de pronóstico óptima.

• Modelar curvas de adopción y desenganche para gestionar la entrada y salida de referencias al catálogo.

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Lo que lograrás

Objetivos del Máster en Forecasting Jerárquico y Multinivel

01

Estructurar jerarquías de producto y geografía para la previsión.

02

Aplicar enfoques top-down, bottom-up y middle-out en la demanda.

03

Implementar técnicas de reconciliación jerárquica como MinT y OLS.

04

Pronosticar demandas intermitentes mediante modelos Croston y TSB.

05

Gestionar la previsión en fases de lanzamiento (NPI) y phase-out.

Máster en Forecasting Jerárquico y Multinivel
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 Jerárquico y Multinivel

Módulo 1: Estructuras Jerárquicas de Producto y Geografía
  • Concepto y valor de las jerarquías en la planificación de la demanda
  • Jerarquías de producto (SKU, marca, subfamilia, categoría y división)
  • Jerarquías geográficas (punto de venta, almacén regional, país y global)
  • Estructuras cruzadas y agrupaciones matriciales no estrictamente jerárquicas
  • Mapeo del flujo de información entre niveles operativos y directivos
Módulo 2: Top-Down vs Bottom-Up vs Middle-Out
  • Estrategia Top-Down (pronóstico agregado y proporciones históricas de reparto)
  • Estrategia Bottom-Up (pronóstico a nivel individual y suma acumulada)
  • Estrategia Middle-Out (previsión en niveles intermedios con reparto bidireccional)
  • Ventajas y desventajas operativas según la volatilidad y volumen de cada nivel
  • Criterios para seleccionar la estrategia adecuada según el sector de negocio
Módulo 3: Reconciliación Jerárquica Óptima (MinT y OLS)
  • El problema de la incoherencia en pronósticos independientes por nivel
  • Marco matemático de reconciliación lineal y matrices de suma (Summing Matrix)
  • Reconciliación mediante Mínimos Cuadrados Ordinarios (OLS) y Ponderados (WLS)
  • Reconciliación de Varianza Mínima (MinT) y estimación de covarianzas
  • Implementación computacional de algoritmos de reconciliación en Python y R
Módulo 4: Forecasting Multi-SKU y Multi-Tienda
  • Complejidad del escalado a catálogos con millones de combinaciones SKU-Tienda
  • Manejo de la dispersión de datos y escasez de históricos a nivel granular
  • Modelado conjunto mediante algoritmos globales frente a modelos locales
  • Gestión de stocks distribuidos y reparto de cuotas de reposición en tiendas
  • Automatización y paralelización del cálculo predictivo en entornos cloud
Módulo 5: Agregación Temporal (Diario, Semanal y Mensual)
  • Dimensiones temporales del pronóstico (operativo, táctico y estratégico)
  • Jerarquías temporales (conciliación entre previsiones diarias, semanales y mensuales)
  • Reconciliación cruzada espacio-temporal (Cross-Temporal Hierarchical Forecasting)
  • Reducción del ruido aleatorio mediante agregación temporal sistemática
  • Sincronización del horizonte temporal con los ciclos de aprovisionamiento
Módulo 6: Coherencia Jerárquica y Consistency
  • Concepto de coherencia matemática estricta y agregación perfecta
  • Eliminación de silos informativos entre departamentos comerciales y logísticos
  • Impacto de la coherencia en el consenso durante las reuniones S&OP
  • Medición del error jerárquico agregado y propagación de desviaciones
  • Protocolos de ajuste manual y redistribución coherente de cambios
Módulo 7: Intermittent Demand y Modelo Croston
  • Características de la demanda intermitente y esporádica (lumpy demand)
  • Ineficacia de los métodos convencionales de suavizado y medias móviles
  • Formulación clásica del método de Croston (separación de tamaño e intervalo)
  • Identificación de sesgos de sobrestimación en la fórmula original de Croston
  • Aplicación en recambios industriales, aviación y mantenimiento MRO
Módulo 8: Modelos TSB y SBA
  • Corrección de Syntetos-Boylan (SBA) para eliminar el sesgo del método Croston
  • Modelo Teunter-Syntetos-Babai (TSB) con probabilidades dinámicas de demanda
  • Gestión de productos con riesgo de obsolescencia y caída súbita de demanda
  • Comparativa de métricas de precisión para series intermitentes (MASE, ME)
  • Integración de modelos de demanda esporádica en los sistemas ERP
Módulo 9: Clasificación ABC-XYZ para Forecasting
  • Matriz de doble entrada ABC (volumen de valor) y XYZ (variabilidad de demanda)
  • Asignación diferenciada de modelos de forecasting según el cuadrante
  • Automatización total en artículos AX/BX frente a gestión por excepción en CZ
  • Reglas de negocio para la revisión periódica de la matriz de segmentación
  • Impacto directo de la clasificación en las políticas de stock de seguridad
Módulo 10: Forecasting para Productos Nuevos (NPI)
  • El reto del pronóstico sin historial de ventas (Cold Start problem)
  • Previsión por analogía y mapeo de perfiles con productos predecesores
  • Modelos de difusión de Bass y curvas de adopción en lanzamientos
  • Integración de intenciones de compra y datos cualitativos de marketing
  • Monitorización temprana de ventas (Early Sales Tracking) para corregir desvíos
Módulo 11: Fin de Ciclo de Vida (Phase-Out)
  • Detección de patrones de agotamiento y declive en la demanda
  • Modelado de la fase de salida del catálogo para evitar obsolescencia y mermas
  • Estrategias de sustitución de referencias (Supersession y transiciones)
  • Planificación coordinada de liquidación de stock entre compras y ventas
  • Fijación del punto de no reorden y desvinculación formal del surtido
Módulo 12: Trabajo Final del Máster
  • Definición de una estructura jerárquica multinivel completa para una empresa
  • Previsión independiente por niveles y aplicación del algoritmo MinT para reconciliar
  • Clasificación ABC-XYZ y modelado específico para artículos intermitentes (TSB/SBA)
  • Diseño del protocolo predictivo para productos nuevos y descatalogados
  • Presentación del sistema jerárquico integrado con cuadro de mando ejecutivo
¿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 la previsión multinivel.

Recién titulados

Graduados en estadística, matemáticas o ingeniería que quieran especializarse en demanda.

Mandos y responsables

Responsables de S&OP y planificación que precisen alinear sus datos de compras y ventas.

Profesionales en reorientación

Data Scientists y analistas de retail orientados a la gestión de catálogos masivos multi-SKU.

Cómo aprenderás

Metodología del Máster en Forecasting Jerárquico y Multinivel

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 Jerárquico y Multinivel

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¿Qué es la reconciliación jerárquica y por qué es indispensable?

Es el proceso matemático que asegura que las previsiones realizadas en distintos niveles (como tienda, región y país) sumen exactamente lo mismo, eliminando descuadres entre los planes comerciales y los logísticos.

¿En qué consiste el algoritmo MinT (Minimum Trace) frente a métodos clásicos?

MinT calcula la combinación lineal óptima de todas las previsiones de la jerarquía ponderándolas por su matriz de covarianza de errores, logrando pronósticos reconciliados con el menor error posible.

¿Cómo se abordan los productos con demanda intermitente o repuestos?

Se utilizan modelos específicos como Croston, SBA y TSB, que separan la probabilidad de que ocurra un pedido del volumen demandado, evitando el sesgo de sobrestimación de las medias móviles.

¿Cómo se gestiona el pronóstico de productos nuevos sin datos históricos?

El programa enseña a aplicar técnicas de analogía con referencias predecesoras similares, modelos de difusión de Bass y ajustes dinámicos basados en la monitorización de las primeras semanas de venta.

¿Qué salidas laborales ofrece esta especialización en previsión jerárquica?

Prepara para roles como Supply Chain Planning Manager, Lead Demand Planner, especialista en forecasting jerárquico para retail, gestor de S&OP o consultor sénior de planificación de inventarios.