Implementación de modelos de predicción para la mejora de gestión de inventarios

Abstract

Este trabajo ofrece una introducción al desafío fundamental de mejorar la precisión en los pronósticos que se usan para la gestión de inventarios y sus efectos en la cadena de suministro. Los pronósticos inexactos pueden provocar desbalances en la gestión de inventarios, lo que implica costos de almacenamiento, posibles costos de desecho de productos sobrantes y gastos extra por tener que apresurar órdenes. Además, puede ocasionar problemas con los clientes y pérdida de ventas de productos. El objetivo principal de este proyecto es proponer una alternativa para la generación de pronósticos de ventas de productos para dos unidades de negocios de la empresa donde el autor participa. Para lograr este objetivo, se realizarán las siguientes acciones: obtener, transformar y crear un conjunto de datos para el análisis, construir modelos de pronóstico estadísticos y de aprendizaje automático, seleccionar los mejores modelos por tipo de producto y comparar las predicciones obtenidas con las estimaciones internas compartidas. Los resultados muestran que, para algunos productos, los modelos desarrollados presentaron una disminución significativa del error en comparación con el método utilizado actualmente. Sin embargo, para otros productos, los errores fueron mayores. En general, los modelos estadísticos tuvieron un mejor rendimiento que los modelos de aprendizaje automático. Finalmente fue posible sugerir una alternativa para la elaboración de pronósticos de ventas en las distintas unidades de negocio, planteando una forma de optimizar los inventarios mediante predicciones más precisas obteniendo para algunos productos una mejora en comparación con el método utilizado actualmente.