3 métodos para pronosticar las ventas

Tomás Gálvez Martínez
Consultor, instructor y conferencista en
Pronósticos , Planeación de Demanda y
S&OP
eBook
3métodos prácticos para
pronosticar sus
ventas
CELOGIS www.celogis.com

Forecasting, Demand Planning and S&OP www.celogis.com
1. ¿Para qué generar un pronóstico de
ventas?
2. ¿Cuál es el objeto del pronóstico?
3. ¿Qué variables determinan las
ventas?
4. ¿Qué nivel pronosticar o cuál debe
ser la dirección del pronóstico?
5. Principales métodos para
pronosticar.
6. Tres métodos prácticos.
7. Conclusiones y recomendaciones
8. Oferta de capacitación.
9. Perfil de instructor
10. Contacto
CONTENIDO
2

Si el objetivo de generar un pronóstico es tratar de
reducir la incertidumbre de las ventas, esto sería
prácticamente imposible de lograr. Lo que genera
mejores resultados es utilizar metodologías que
ayuden a entenderla en periodos cortos de tiempo y
tomar decisiones dentro de un nivel de riesgo
adecuado.
El uso de los pronóstico tiene una gran cantidad
de aplicaciones: Por ejemplo descentralización
de divisiones, cambios en los equipos de ventas,
apertura de nuevos territorios y/o sucursales,
adquisición de nuevas compañías y desarrollo de
nuevos canales de distribución.
También se utilizan para:
• Analizar la adición de nuevos productos,
• Definir aumentos en la línea de producción y salida
de productos obsoletos.
• Elaborar presupuestos de capital y generar cambios
en las instalaciones de producción.
¿PARA QUÉ GENERAR UN PRONÓSTICO DE VENTAS?
3

En la planeación de la manufactura de un artículo,
programar una línea de producción, decidir la cantidad
de materias primas, planear los inventarios, contratar y
capacitar personal, y generar el estimado de los gastos
generales para incluirlos en la calendarización y
magnitud de las ventas de la compañía, el pronóstico
también juega un papel fundamental.
Para las áreas de mercadotecnia se utiliza para analizar
los cambios de precio, descuentos especiales y ofertas
de promoción, así como estimar el potencial de ventas
en los distintos segmentos del mercado como requisito
previo para la toma de decisiones en materia de
publicidad.
Un pronóstico de ventas puede revelar la necesidad de
aumentar el equipo de ventas, lo cual requerirá planes
para reclutamiento, contratación, capacitación y
desarrollo.
4

Pero…
Si el pronóstico no contiene LOS ARGUMENTOS NECESARIOS
EN LA DEFINICIÓN DEL OBJETO A PRONOSTICAR, LA
IDENTIFICACIÓN DE LAS VARIABLES CLAVE, Y LA DIRECCIÓN DEL
PRONÓSTICO, éste no tendrá ningún uso práctico y sólo
servirá como referencia.
Además existirán grandes variaciones entre lo
pronosticado y la realidad, inventarios innecesarios,
mermas elevadas por obsolescencia de los productos,
bajo nivel de servicio y baja rentabilidad. Por tanto
demos el primer paso e iniciemos definiendo el objeto
del pronóstico.
En las tablas 1, 2 y 3 que se muestran en la siguiente
página, podrá encontrar la definición y aplicaciones de
cada objeto del pronóstico.
5

¿CUÁL ES EL OBJETO DEL PRONÓSTICO?
Objeto del
pronóstico
Definición Aplicaciones
Capacidad
de
mercado
Es la Cantidad de
unidades de un producto
o servicio que puede
absorber un mercado en
un momento dado sin
considerar la capacidad
de pago de los
individuos.
 Desarrollar nuevos
productos.
 Pronosticar el total o
cada segmento del
mercado.
 Encontrar diferencias
significativas entre los
consumos por
segmento.
Mercado
potencial
Son las ventas
expresadas en el número
de productos que toda la
industria espera vender,
dada una combinación
conocida de productos,
precios y estrategias.
 Generar el pronóstico
de la industria.
 Elaborar estimaciones
de precio.
 Pronosticar
necesidades.
 Identificar las
variables clave de la
industria.
Tabla 1. Definición y aplicaciones del objeto del pronóstico.
6

Objeto del
pronóstico
Potencial
de la
compañía
Es la cantidad
máxima que podría
vender la compañía a
un precio dado,
independientemente
de sus capacidades
de producción y
mercadotecnia
 Ampliar la infraestructura
o subcontratar a terceros.
 Determinar la brecha
entre lo actual y el
potencial.
 Dejar parte del mercado
a los competidores.
Pronóstico
de la
compañía
Es la estimación de
las ventas de la
compañía en
unidades o en
dinero, para una
marca, un precio y
una estrategia de
mercadotecnia
dados.
 Comparar el pronóstico
con la potencial de la
compañía.
 Estimar la participación
de la compañía en la
industria.
 Analizar los esfuerzos
dedicados al producto,
precio, promoción y
estrategias.
7

Objeto del
pronóstico
Objetivos
de ventas
Son la esperanza del
nivel de ventas de
una compañía, una
división o un
producto.
 Fijar una meta (por lo
general es mayor que el
pronóstico) para
motivar el personal.
Cuotas de
ventas
Es el objetivo que se
divide en en
unidades más
pequeñas, para una
región, un distrito o
el territorio de un
representante
específico.
 Formar parte del plan
de motivación que esté
ligado a planes de
compensación para
gerentes de ventas
representantes.
8

¿QUÉ VARIABLES DETERMINAN LAS VENTAS?
La identificación de variables de capacidad
y potencial que afectan la demanda de nuestros
productos, es también un elemento fundamental
que debe considerarse en nuestros pronósticos.
• Variables para pronosticar la capacidad del
mercado:
La capacidad del mercado representa la cantidad total
de unidades que puede absorber el mercado,
independientemente de la capacidad de pago.
Pero en muchos productos y servicios existen
limitaciones.
– Existe un límite respecto a la cantidad de bebida
que puede ingerir una persona.
– Una computadora personal por año, puede ser el
límite máximo para la venta de este artículo.
– La capacidad del mercado para la industria
telefónica podría ser un teléfono por semana.
9

Las capacidades del mercado están basadas en las
necesidades individuales de los consumidores y de la
industria. Por ejemplo, la edad de un consumidor está
relacionada con sus necesidades de alimentación,
vestido e implicaciones sociales.
Si conocemos la cantidad de personas que hay en un
determinado grupo de edad, podemos estimar la
capacidad del mercado para productos tales como
alimentos o fórmulas para bebés, bebidas alcohólicas y
teléfonos móviles.
Dentro de los factores del mercado para una empresa
manufacturera podemos encontrar:
– La cantidad de unidades vendidas
– el volumen de capital de los servicios
realizado
– La cantidad de personas empleadas en una
empresa o el valor agregado.
Otras variables del mercado son generadas por
organismos oficiales y privados como tasas de
nacimientos y de mortalidad, tasas de matrimonios,
nivel de educación de las personas, situación conyugal,
localización geográfica, entre otras
10

• Variables para pronosticar el potencial del
mercado
El pronóstico del potencial del mercado constituye un
estudio más detallado del pronóstico de la capacidad de
mercado, ya que incluirá otras variables como:
• El precio
• Poder adquisitivo y
• Los efectos de las estrategias de mercadeo.
El propósito es determinar el movimiento de cierta
variable si la otra tiene un cambio positivo o negativo.
Por ejemplo: ¿Cuánto aumentarían las ventas si se
disminuye el precio cierto porcentaje? O bien, ¿Cuánto
bajarían las ventas si la disponibilidad de ingresos de las
personas bajara 2%?
La estructura del modelo y los valores de sus parámetros
pueden proporcionar información muy útil acerca del
comportamiento de las variables. El análisis consiste en
obtener información mediante la utilización de la
sensibilidad de la demanda Conceptos que se refieren a
la elasticidad de los precios y de los ingresos
11

¿CUÁL DEBE SER LA DIRECCIÓN DEL PRONÓSTICO?
12
Si los cálculos del pronóstico se realizarán del nivel
superior de información (total empresa) al nivel más
pequeño (ítem o sku) – Método de descomposición,
los resultados no serían iguales si se obtienen de
manera inversa – Método de integración. Aunque la
demostración de este efecto es simple estadística, el
propósito es encontrar cuál de esas alternativas de
cálculo generan pronósticos más asertivos.
La experiencia podrá demostrar que siempre será
mejor realizar un pronóstico por Integración (Bottom
up), desde el artículo hasta las ventas totales de la
empresa, pero por la cantidad de ellos en algunas
empresas esto no siempre es posible.

PRINCIPALES MÉTODOS PARA PRONOSTICAR
13
¿Qué modelo utilizar?
La selección de un modelo de pronóstico que se ajuste
al comportamiento de cada producto, en cada punto
de venta, mercado o región, no es una tarea sencilla.
Existen más de 20 métodos y modelos de pronóstico
que son utilizados de acuerdo a las necesidades de
cada empresa. El objetivo es encontrar cuál es el que
genera mejores resultados comparado siempre con la
venta real.
En las siguientes tablas describo a detalle dichos
métodos con base en tres enfoques: Subjetivo,
Extrapolativo y Causal – Estructural. También se
muestran, en una tabla, los principales problemas que
generan los pronósticos a corto, mediano y largo
plazo.
Al final encontrará tres métodos, que pueden ser
utilizados para generar pronósticos de ventas, con un
nivel de precisión aceptable comparado con el
resultado de un simple promedio.

Enfoque Método Ventajas Desventajas
Subjetivo
Individual
Barato, flexible y
puede pronosticar
cualquier cosa.
Cualquiera lo
puede hacer.
Precisión dudosa.
Se encuentra
sujeto a todos los
problemas de
criterio humano.
Comité/
Encuestas
Además de lo
anterior, relaciona
diferentes
perspectivas al
problema.
Domina la voz
del jefe. Es más
caro que el
individual.
Delphi
Igual que el
anterior, pero por
medio del
anonimato se
intenta eliminar los
efectos de la
autoridad y
dominación del
grupo.
Complicado.
Existe presión
por lograr el
consenso a
medida que
transcurren las
sesiones. No
existe
convergencia
hacia un
pronóstico.
Fuente: Robert Fildes
Manchester Business School
14

Enfoque Método Ventajas Desventajas
Extrapolativo
Atenuaciónexponencial
Fácil de aplicar en
computadora
para un gran
número de
productos. Muy
barato para
operar y fácil de
establecer
sistemas de
control.
Sin bases
teóricas,
pierde los
puntos críticos.
Es impreciso
en el largo
plazo.
Descomposición
Son de utilidad
como métodos
de identificación
de tendencia,
estacionalidad, y
ciclos.
No tienen
explicación
estadística y
propicia el
descuido a
largo plazo.
Box-Jenkins
(ARIMA)
Permiten la
identificación de
otros patrones o
comportamientos
que los anteriores
no lo hicieron.
Complicado y
difícil de
entender.
Promete más
de lo que
proporciona.
15

Enfoq
ue
Método Ventajas Desventajas
Causalyestructural
Modelos de
regresión de
una sola
ecuación
Modelos
confiables.
Pueden responder
a “¿cómo influye
la compañía en las
ventas?”
Los modelos son
difíciles de
desarrollar,
requieren de
personal con
experiencia y gran
cantidad de datos
que a menudo no
están disponibles.
Modelos de
sistemas
simultáneos
Se pueden generar
correlaciones
entre otros
modelos y
variables
macroeconómicas.
Difíciles de
entender, grandes
cantidades de
datos,
estadísticamente
complicados.
Modelos de
simulación
Si se aplican
adecuadamente,
pueden ser de
gran ayuda.
Caros, grandes
cantidades de
datos, no hay una
explicación clara
acerca de su
construcción.
16

¿Qué espacio de tiempo pronosticar?
Descripción Características Problemática
Largo plazo Dos años o más • Típicamente inexactos
• Grandes sesgos en los
porcentajes
• No se puede especificar el
método fácilmente
• Difícil estimar la magnitud
de los errores
Mediano
plazo
De tres meses a
dos años
• Los puntos cruciales del
ciclo comercial son difíciles
de pronosticar.
• Ocurren recesiones
imprevistas que no se
pueden pronosticar.
• Se tiende a seleccionar el
que más se ajuste sus
ideas preconcebidas y
preferencias personales
Corto plazo Menos de tres
meses
• Son parte integral de las
operaciones esenciales de
las empresas
• Su precisión es aceptable
• Se pueden combinar
pronósticos cualitativos y
cuantitativos
17

PRINCIPALES CARACTERÍSTICAS
Los métodos que están descritos en este documento
tienen una práctica aplicación para estimar los
pronósticos de ventas a corto y mediano plazo. En
algunos casos sólo es necesario calcular el promedio
de ciertos periodos anteriores al dato actual de venta,
y en otros asignar un peso (en porcentaje) a la
variación de la tendencia y la estacionalidad histórica.
En general las características principales de dichos
métodos se pueden describir de la siguiente manera:
 Capturan el tipo de tendencia.
 Consideran la estacionalidad.
 Determinan parámetros que reflejan el énfasis
relativo dado al pasado reciente vs. el pasado
distante.
 Pueden incorporar eventos especiales tales como
fechas de días festivos o promociones.
 Ignoran el ciclo y no permiten la introducción de
variables explicativas.
18
3 MÉTODOS DE PRONÓSTICOS

USOS Y APLICACIONES
19
Método Comportamiento
histórico
Parámetros
de
suavización
Aplicaciones
Promedios
móviles
Horizontal o
estacionaria
n • Son relativamente simples
de entender y explicar
porque modelan
componentes tangibles de
la serie como tendencia y
estacionalidad.
•Pueden ser
completamente
automatizados para
sistemas de control de
inventarios o de
producción.
•Son frecuentemente tan
exactos como los métodos
más complejos, como ha
sido documentado en los
resultados de las
competencias de
pronósticos.
•Puede ser implantado con
series relativamente
cortas, especialmente
para datos no estacionales
Atenuación
Exponencial
Simple (AES)
Horizontal o
estacionaria
a
Atenuación
Exponencial
Triple (AET
Winters)
Estacionalidad a, b y g

Forecasting, Demand Planning and S&OP www.celogis.com20
MÉTODOS PARA DATOS DE VENTA SIN TENDENCIA Y
ESTACIONALIDAD
1) Promedios Móviles Simples (PMS)
Pronóstico para el
siguiente período
n= número de periodos
para el promedio

n
Ventas
Pronóstico 1-t
1t
El método de Promedios Móviles Simples se
recomienda utilizarlo cuando la información histórica
de las ventas no tiene tendencia o factores
estacionales que la afecten. Sólo es necesario
considerar un número “n” de periodos históricos para
realizar el pronóstico. Dicho número dependerá
siempre del nivel de error que genere dicha cantidad
de “n”.
La fórmula de este método se puede expresar de la
siguiente manera:

ESTACIONALIDAD
Tabla 4. Ejemplo de Promedios Móviles Simples (PMS) N = 2
Mes Venta (000) Pronóstico Error
Error Abs.
(EAt)
EAt/Venta
Et
1 9
2 4
3 7 6.5 0.5 0.5 0.07
4 9 5.5
5 5
6
Pronóstico
mes 6
MAPE
En la siguiente tabla, se muestra el cálculo tomando
n=2 para el pronóstico del periodo 6. Se obtiene el
error en valor absoluto y se divide entre el valor real
de las ventas. Este servirá para calcular la Media
Absoluta del Porcentaje de Error (MAPE)
Este procedimiento se repite hasta obtener el valor del
pronóstico del periodo 6, según se muestra en las
tablas 4 y 5, se prueban diferentes valores de “n” y se
detiene el cálculo cuando el MAPE sea el más
pequeño.
7 - 6.5 = 0.5

MÉTODO PARA DATOS DE VENTA SIN TENDENCIA Y
ESTACIONALIDAD
Mes Venta (000) Pronóstico
Error
EAt/Venta
Et
1 9
2 4
3 7 6.5 0.5 0.07
4 9 5.5 3.5 0.38
5 5 8 -3 0.60
6 7
Pronóstico
mes 6
MAPE
Tabla 5. Ejemplo de Promedios Móviles Simples (PMS) N = 2
Cálculo del Pronóstico del mes 6 y el MAPE con N = 2
 Pronóstico mes 6 = (9+5)/ 2 = 7
 MAPE = ((0.07 + 0.38 + 0.60)/3)*100 = 35.00 %
Preguntas comunes:
1. ¿Cuál es el objetivo del cálculo de esta medida de error?
R. El objetivo es que se lo menor posible para tener un método de pronóstico
confiable.
2. ¿Es necesario cambiar el valor de “n”?
R. El valor de “n” puede variar de acuerdo a la información disponible. El objetivo es
encontrar aquél que minimice el MAPE.

ESTACIONALIDAD
Otro de los métodos que se recomienda utilizar
cuando la información histórica de las ventas no tiene
tendencia o factores estacionales que la modifiquen,
es el de Atenuación Exponencial Simple. Este pesa las
variaciones o cambios que tiene el error del
pronóstico en el tiempo con alfa (a). El valor de alfa es
un porcentaje que tiene valores de cero a uno sin
incluirlos.
La fórmula se puede expresar de la siguiente manera:
2) Atenuación Exponencial Simple (AES)
ttt e)(anteriorPronósticoPronóstico 1 a
Pronóstico para el
siguiente período
Pronóstico en el
período “t”
Error en el
período “t”
Factor de
ponderación o
peso del error
“t”

ESTACIONALIDAD
En la siguiente tabla se muestra el procedimiento de
de cálculo de esta técnica. El pronóstico del mes dos
es igual la venta del primer mes. Se obtiene la
diferencia entre el valor real de la venta del periodo
dos y el pronóstico, y a ésta se le pondera por el valor
de alfa (a) seleccionado. Recuerde que “a” asigna un
peso al error. Entre mayor sea este valor el error
tendrá una mayor importancia. Se calcula el error en
valor absoluto y se divide entre el valor real de las
ventas para el cálculo de la Media Absoluta del
Porcentaje de Error (MAPE).
MAPE
Mes
Venta
(000)
Pronóstico
Error Error Abs.
(EAt)
EAt/Yt
Et
1 9
2 4 9 -5 5 1.25
3 7 = 9 + (0.1)*(-5) = 8.5 -1.5 1.5 0.21
4 9
5 5
6
Pronóstico
mes 6
Tabla 6. Ejemplo de Atenuación Exponencial Simple a = 0.1

ESTACIONALIDAD
Este procedimiento se repite hasta obtener el valor del
pronóstico del periodo 6, según se muestra en las
tabla 7, se prueban diferentes valores de alfa y se
detiene el cálculo cuando el MAPE sea el más
pequeño.
MAPE
Mes Venta (000) Pronóstico
Error Error Abs.
(EAt)
EAt/Yt
Et
1 9
2 4 9 -5 5 1.25
3 7 8.5 -1.5 1.5 0.21
4 9 8.35 0.65 0.65 0.07
5 5 8.41 -3.42 3.41 0.68
6 8.07
Pronóstico
mes 6
Tabla 7. Ejemplo de Atenuación Exponencial Simple a = 0.1
Cálculo del Pronóstico del mes 6 y el MAPE con a= 0.1
 Pronóstico mes 6 = 8.41 + (0.1)*(-3.42) = 8.07
 MAPE = ((1.25+0.21+0.07+0.68)/4)*100 = 55.25 %

MÉTODOS PARA DATOS DE VENTA CON TENDENCIA Y
ESTACIONALIDAD
Una de la técnicas que tiene mayor aplicación y
efectividad cuando las ventas históricas tiene grandes
variaciones en ciertos meses del año o marcada
estacionalidad (temporalidad) es la técnica de Winters
o Atenuación Exponencial Triple. Este método pesa las
variación, la tendencia y la estacionalidad con alfa (a),
beta (b) y gama (g) respectivamente. El objetivo es
encontrar la combinación de estos elementos que
minimice el error del pronóstico.
3) Atenuación Exponencial Triple (Winters)
pLtttpt SpbaY   )]([ˆ
a = Pesa la variación
b= Pesa la tendencia
g = Pesa la estacionalidad
“L” = Ancho de la estacionalidad y “p” = Periodos a pronosticar

ESTACIONALIDAD
Las fórmulas para actualizar los valores de at , bt y St y
generar el pronóstico de cada periodo t+p se muestran
a continuación. Y en las tablas 8 y 9 el procedimiento
de cálculo.
• Atenuación Exponencial triple (Winters)
Lt
t
t
t
tttt
tt
Lt
t
t
S
a
Y
S
baab
ba
S
Y
a







)1(
)1()(
))(1(
11
11
gg
bb
aa

ESTACIONALIDAD
El cálculo inicia tomando como valor inicial para a1 el
valor de la venta del mes 1, el valor de la pendiente b1
= 0 y el primer índice estacional (S1) = 1. Con estos
valores iniciales se obtienen los valores actualizados
del mes 2, tal como se muestra en la tabla 8.
mes
Venta
Yt
Intercepto
at
Pendiente
bt
Indice
St
Pronóstico
1 3 3 0 1
2 2 2.9 -0.02 0.906
3 6 2.88
4 8
5 4
6 3
7 7
8 10
tYˆ
))(1( 11 

 tt
Lt
t
t ba
S
Y
a aa
11 )1()(   tttt baab bb
Lt
t
t
t S
a
Y
S  )1( gg
pLtttpt SpbaY   )]([ˆ
Tabla 8. Ejemplo de Atenuación Exponencial Triple a = 0.1, b = 0.2 y g = 0.3

ESTACIONALIDAD
En la tabla 9 se muestra el cálculo de los pronósticos
para los meses 9 - 12. No se muestra el procedimiento
del MAPE, para ellos siga el mismo procedimiento
antes descrito. El mejor pronóstico será aquél con la
combinación de a, b y g que minimice el MAPE.
mes
Venta
Yt
Intercepto
at
Pendiente
bt
Indice
St
Pronóstico
1 3 3 0 1
2 2 2.9 -0.02 0.90 3
3 6 3.19 0.04 1.26 2.88
4 8 3.71 0.13 1.34 3.23
5 4 3.86 0.14 1.01 3.84
6 3 3.93 0.12 0.86 3.63
7 7 4.20 0.15 1.38 5.13
8 10 4.67 0.21 1.58 5.87
9 4.94
10 4.40
11 7.36
12 8.78
tYˆ
Mes 9 = [4.67 + 0.21*(1)]*1.01 = 4.94
Mes 10 = [4.67 + 0.21*(2)]*0.86 = 4.40
Mes 11 = [4.67 + 0.21*(3)]*1.38 = 7.36
Mes 12 = [4.67 + 0.21*(4)]*1.58 = 8.73
Tabla 9. Ejemplo de Atenuación Exponencial Triple a = 0.1, b = 0.2 y g = 0.3

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
¿Qué intenta pronosticar? ¿Capacidad, mercado,
potencial, ventas de la compañía,…? Este debería ser
el principio de su proceso de generación del
pronóstico: Determinar el objeto del pronóstico de
ventas.
Antes de realizar cualquier cálculo de pronóstico,
grafique su información. Puede ser que el promedio le
genere buenos resultados y no haya necesidad de tal
cantidad de cálculos. Revise el coeficiente de variación
y otros factores o variables ajenos al comportamiento
histórico antes de iniciarse en esta travesía.
Conozca el comportamiento de las ventas de sus
productos, puede haber patrones estacionales
generados por otros factores que no son inherentes al
producto.
Realice simulaciones en papel antes de tomar una
decisión sobre sus pronósticos. Es mejor equivocarse
en “el papel” que quedarse con inventario sin vender
o con faltantes que generen pérdidas de ventas.
El mejor modo de acelerar el proceso de aprendizaje a
ponernos a prueba a nosotros mismos, observando si
nuestros pronósticos funcionan en el mundo real.

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comunidad empresaria, y personas que desean
especializarse en el tema contiene un gran contenido
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internacional dedicada a la capacitación y consultoría en Logística
y Cadena de Valor.
• Es consultor y asesor especializado en Pronósticos, Planeación de
Demanda y S&OP.
• Ha asesorado y capacitado a más de 6000 ejecutivos y a más de
400 empresas nacionales e internacionales como: PEMEX, COVI,
CONVERMEX, SORIANA, WALMART, EDWARDS, GONHER,
NUTRIOLI, MEGAALIMENTOS, GM, DAWN FOODS, CADBURY
ADAMS, HOME INTERIORS, 7-ELEVEN, entre otras.
• Fue fundador del Centro de Logística y Comercio Internacional en
el Tecnológico de Monterrey. Fue Profesor de tiempo completo
de los cursos de: Estadística para Administración y Economía,
Pronósticos para la toma de decisiones, Logística Empresarial,
Sistemas de Distribución y Dirección Estratégica de Centros de
Distribución en la misma institución.
• Imparte clases y conferencias en temas de Pronósticos y
Planeación de Demanda en México, España, Centro y Sudamérica
y es profesor invitado por Universidades Internacionales en el
mismo tema. Tiene un MBA, estudios de Maestría en Ingeniería
Industrial (MSC) con especialidad en Estadística Aplicada por el
Tecnológico de Monterey y es candidato a Doctor el tema de
Pronósticos y Planeación. Además de dirigir CELOGIS, en la
actualidad es el Director Académico del Máster Internacional en
Logística y del Máster en Dirección de Operaciones y Logística la
Escuela de Negocios y Administración de Empresas - ENAE
Business School de Murcia, España en Latinoamérica.
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