Mejoramiento en la adquisición de bienes importados mediante modelos de aprendizaje automático para la toma de decisiones inteligentes

Autores/as

  • Adolfo González Universidad de Tarapacá
  • Mauricio Arriagada Universidad de Tarapacá

Palabras clave:

Machine learning, pronóstico de la demanda, planificación de la demanda, recomendador de compras, modelos cuantitativos, análisis series de tiempo

Resumen

La planificación de la demanda relacionada con la realización de compras de SKU para mantener el SLA dado por la estrategia de la empresa y así evitar quiebres de stock, tiene un papel importante en la operación de la cadena de suministro y la operación de la empresa. Los pronósticos de demanda basados en métodos cualitativos y métodos manuales, basados en datos históricos obtenidos, tienen un impacto en la planificación de la producción, en consecuencia en el cumplimiento de los productos requeridos por el cliente. Se ha planteado el objetivo de definir e implementar un recomendador de compras, basado en el modelo de machine learning que se adecue de forma más efectiva a las variaciones de la demanda para productos que están clasificados bajo un modelo ABC. Se utilizan las librerías Scikit-learn, para implementar modelos de predicción de demanda que son entrenados con la información histórica de los productos. El resultado es un modelo de predicción propuesto con un mejor nivel de confianza que el modelo de predicción actual usado por la empresa.

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Biografía del autor/a

Adolfo González, Universidad de Tarapacá

Departamento de Ingeniería en Computación e Informática, Facultad de Ingeniería, Universidad de Tarapacá, Arica, Chile.

Mauricio Arriagada, Universidad de Tarapacá

Departamento de Ingeniería en Computación e Informática, Facultad de Ingeniería, Universidad de Tarapacá, Arica, Chile.

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Publicado

2024-12-19

Cómo citar

[1]
A. González y M. Arriagada, «Mejoramiento en la adquisición de bienes importados mediante modelos de aprendizaje automático para la toma de decisiones inteligentes», Ingeniare, Rev. chil. ing., vol. 31, dic. 2024.

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