Diseño, implementación y prueba de un modelo predictivo de corto plazo, que permita pronosticar la cantidad de productos demandados en Globe Italia

Abstract

Globe Italia es una empresa de ventas de alimentos al por mayor y menor, la cual se encuentra en proceso de crecimiento mostrando un incremento de ventas de $1.636 millones de pesos, entre el año 2020 y 2021. Este crecimiento los ha llevado a ir expandiendo su operación lo que a su vez les ha hecho encontrar problemas, los cuales no les permite obtener mejores resultados, uno de ellos corresponde a la baja capacidad del proceso de forecasting, en el cual no se predicen más del 47 % de sus productos, por otro lado se observan problemas debido al quiebre de stock, en el cual solo hasta octubre de 2021 no se ha satisfecho la demanda de 84.233 productos, causando perdidas de forma directa a la empresa, además se observan problemas de sobre stock, donde más del 14 % de los productos de inventario se encuentra en la categoría sin ventas lo cual los puede llevar a perder los productos por sus fechas de vencimientos, además de las perdidas por inventario y salvataje. Para solucionar este problema es que se propone diseñar, implementar y probar un modelo predictivo de corto plazo que permita pronosticar la demanda de 6 meses en el futuro para los productos en Globe Italia, donde se plantea utilizar la metodología de continuous delivery for machine learning, con el fin de implementar modelos de carácter estadístico, como lo son el modelo de medias móviles, los modelos de suavización exponencial simple, doble y triple, además de un modelo auto regresivo como lo es el modelo ARIMA. El modelo que presenta los mejores resultados, es un modelo mixto compuesto por el modelo ARIMA y el modelo medias móviles, el cual tiene la capacidad de predecir el 76,3 % de los productos, además de presentar los mejores resultados entre los modelos, presentando un MAE promedio de 882 para productos con ventanas temporales de mas de 12 meses y un MAE promedio de 1087 para productos con ventanas temporales de mas de 30 meses. Al comparar el modelo final seleccionado se observa una disminución del error en 12 puntos porcentuales con el proceso actual de forecasting, lo que situándose en un caso neutral, podría significar en un aumento de las ganancias de Globe Italia de $60.304.735 pesos.