Contexto:

En la actualidad, la administración del inventario representa un reto dadas las constantes exigencias de temporalidad, ubicación geográfica, variabilidad en los precios, disponibilidad presupuestal, entre otros. En las tiendas de barrio, este proceso se realiza de forma manual y con base en la experiencia (se ignoran los datos generados), lo que en ocasiones no es suficiente para responder a los cambios. Esto muestra la necesidad de desarrollar nuevas estrategias y herramientas que utilicen técnicas de análisis de datos.

Método:

Nuestra metodología predice la demanda semanal para 14 productos comunes en tiendas de barrio, la cual se refina posteriormente en función del capital de inversión para optimizar la ganancia. El método se valida a través de una base de datos construida con información sintética extraída a partir de muestreo estadístico. Para la predicción, se utilizan tres modelos de aprendizaje supervisado: máquinas de soporte vectorial (SVM), modelos AutoRegresivos (ARx) y procesos Gaussianos (GP). Luego, se plantea un modelo lineal restringido dada una inversión y las cantidades pronosticadas; el propósito es refinar la predicción maximizando la ganancia del tendero. Finalmente, el problema se soluciona aplicando un paradigma de programación lineal entera.

Resultados:

Se realizan pruebas para las etapas de predicción y ajustes del inventario, donde se demuestra que la metodología logra predecir la dinámica temporal de los datos infiriendo los momentos estadísticos de las distribuciones utilizadas. Se muestra que es posible obtener una máxima ganancia con un monto menor de inversión.

Conclusiones:

Nuestra metodología que permite predecir y refinar la gestión de inventario en un modelo de tienda de barrio en el que las cantidades se administran para maximizar las ganancias del tendero. Lo anterior abre el camino para explorar este enfoque en un escenario real o introducir nuevas técnicas que puedan mejorar su desempeño.

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