Configuración de Modelos de Forecasting

La página de configuración de modelos permite definir, por producto, qué algoritmo de pronóstico usar, cuántos días proyectar y cuán sensible debe ser la detección de necesidades de reorden.

Acceda desde Insights > Forecasting > pestaña o botón Modelos (/insights/forecasting/models).

Permisos requeridos

Se requiere el permiso forecasting.configurar para acceder a esta pantalla y guardar cambios. Sin ese permiso, la pantalla muestra “Acceso restringido”.

Conceptos clave

Métodos de pronóstico

ALTUM ERP implementa tres métodos seleccionables por producto:

Método	Identificador	Descripción
Media Móvil Simple	SMA	Promedia las ventas de los últimos N periodos. Simple y estable, ideal para demanda relativamente constante.
Holt-Winters	HOLT_WINTERS	Suavizado exponencial triple que captura tendencia y estacionalidad. Adecuado para demanda con patrones repetitivos o crecimiento/decrecimiento gradual.
Automático	AUTO	El sistema elige automáticamente entre SMA y Holt-Winters. Selecciona Holt-Winters si el producto tiene al menos 168 días de historial y la correlación de Pearson para la estacionalidad de 7 días es ≥ 0.3; de lo contrario usa SMA.

Consejo

Si no está seguro del método, use AUTO. El sistema reevalúa la elección en cada generación nocturna conforme acumula más historial.

Horizonte de días

Define cuántos días hacia adelante proyecta el modelo. Rango permitido: 1 a 365 días.

Un horizonte largo permite anticipar reposiciones con mayor antelación pero puede reducir la precisión del pronóstico. Un horizonte corto es más preciso pero requiere revisiones más frecuentes.

Sugerencias orientativas:

Tipo de producto	Horizonte sugerido
Alta rotación (consumibles, alimentos)	7–30 días
Rotación media (piezas, materiales)	30–90 días
Baja rotación (maquinaria, refacciones)	60–180 días

Factor de sensibilidad de reorden

Multiplica el stock mínimo al calcular si se debe generar una recomendación de reorden. Rango permitido: mayor a 0 y hasta 10.

• Factor 1.0: la alerta se genera cuando el stock proyectado cae por debajo del stock mínimo exacto.
• Factor 1.5: genera la alerta al 150 % del stock mínimo, con mayor margen de anticipación.
• Factor 0.5: sólo alerta cuando el stock proyectado cae al 50 % del mínimo; más conservador.

Tabla de modelos configurados

La tabla muestra todos los modelos configurados para el tenant, ordenados por fecha de última actualización (más reciente primero). Por cada producto se muestra:

• Producto (ID interno)
• Método configurado
• Horizonte en días
• Factor de sensibilidad
• Actualizado por (usuario que guardó el último cambio)
• Fecha de actualización
• Botón de edición

Configurar o actualizar un modelo

Paso 1: Localizar el producto

Si el producto ya tiene un modelo, búsquelo en la tabla. Si no tiene modelo configurado, use la opción de agregar nuevo.

Paso 2: Editar los parámetros

Haga clic en el botón de edición de la fila o en Configurar para abrir el formulario:

Campo	Tipo	Validación
Producto	Selección	Requerido
Método	SMA / HOLT_WINTERS / AUTO	Requerido
Horizonte de días	Número entero	Entre 1 y 365
Factor de sensibilidad	Decimal	Mayor a 0, hasta 10

Paso 3: Guardar

Haga clic en Guardar. El sistema valida los parámetros y actualiza el modelo (creando uno nuevo si el producto no tenía configuración previa, o actualizando el existente mediante upsert).

Los cambios toman efecto en la próxima ejecución nocturna a las 04:00 CDMX. El pronóstico actual del producto permanece vigente hasta que sea reemplazado.

Nota

Un modelo de forecasting es por producto y tenant. Si su empresa opera con varias sucursales, el modelo configurado aplica a todas las sucursales de ese producto salvo que se configure uno específico por sucursal.

Efectos del cambio de método

Al cambiar de SMA a HOLT_WINTERS (o viceversa):

• El nuevo método se usará en la próxima generación nocturna.
• El pronóstico anterior queda en estado OBSOLETA.
• Si Holt-Winters requiere más de 168 días de historial y el producto no lo tiene, el sistema aplicará fallback automático a SMA.

Reglas de validación del sistema

Parámetro	Restricción
metodo	Debe ser uno de: SMA, HOLT_WINTERS, AUTO
horizonteDias	Entero entre 1 y 365; fuera de rango → error 400
factorSensibilidadReorden	Decimal > 0 y ≤ 10; fuera de rango → error 400

Estas validaciones se aplican tanto en el frontend (formulario) como en el backend (handler de CQRS) para garantizar consistencia.

Casos frecuentes

El método AUTO siempre elige SMA aunque el producto tiene años de historial El criterio de selección automática requiere ≥ 168 días de historial y correlación de Pearson ≥ 0.3 para la estacionalidad de 7 días. Si las ventas del producto son muy irregulares o no tienen estacionalidad semanal detectable, el sistema continuará con SMA.

Los cambios no se ven reflejados en el panel de pronósticos Los cambios de modelo aplican en la próxima generación nocturna (04:00 CDMX). Si desea aplicarlos de inmediato, un usuario con permiso forecasting.ejecutar puede lanzar la generación manualmente.

No encuentro el producto en la tabla Si el producto no tiene modelo configurado, no aparece en la tabla. Use la opción de agregar nuevo y seleccione el producto de la lista.

El factor de sensibilidad 1.0 genera demasiadas alertas Reduzca el factor a un valor menor que 1 (por ejemplo, 0.7) para que las alertas sólo se generen cuando el stock proyectado caiga al 70 % del mínimo. Esto reduce el ruido para productos con stock mínimo conservador.