Algunas previsiones son muy importantes y pueden afectar varias áreas de una empresa. Algunos ejemplos de series son: demanda de un producto (semanal o mensual), valores mensuales de ventas de una gaseosa, producción mensual de leche en una provincia, consumo mensual de energía eléctrica en una fábrica. Presentamos técnicas que ayudan a detectar los componentes de una serie: tendencia, estacional, cíclico. Presentamos ajuste de modelos a través de suavizado y a través de técnicas tipo ARIMA que son más eficientes cuando disponemos de datos autocorrelacionados.

El análisis de estos datos tiene por objetivo verificar si presentan un comportamiento sistemático, y de ese modo poder hacer previsiones para el futuro. Estas previsiones pueden ser utilizadas para optimizar toda la cadena de aprovisionamiento.