Pronóstico de demanda mediante regresión lineal para pastelería Mayita

Abstract

La eficiencia operativa es un factor determinante para el éxito de las pequeñas y medianas empresas en el sector alimentario, particularmente en negocios con alta rotación de productos como las pastelerías. El pronóstico de demanda es una disciplina crucial en la gestión de operaciones, que busca anticipar el comportamiento del consumidor y facilitar la planificación de la producción. [1-2] Pastelería Mayita es una empresa con 36 años en el sector de repostería y panadería, cuenta con 56 empleados y 8 sucursales en Orizaba, Veracruz y sus alrededores, la falta de un modelo estructurado para el pronóstico de demanda ha generado dificultades en la planificación de su producción, la base de datos de ventas no se ha utilizado analíticamente para prever comportamientos de demanda, especialmente durante fechas especiales y días de mayor afluencia que son de viernes a domingo, cuando las ventas pueden superar los $120,000 MXN diarios. En una primera fase, se implementó un modelo de regresión lineal con base en los datos de ventas del año 2024. Sin embargo, este enfoque mostró limitaciones al no considerar adecuadamente la estacionalidad, o variaciones de demanda en ciertos días del mes. Dado este hallazgo, se optó por emplear el método de descomposición, con datos del 2024 y 2025, el cual permite capturar componentes de tendencia, estacionalidad y ruido, ofreciendo así un modelo más ajustado a la realidad operativa de la pastelería.[3]