Improvement in the purchase of imported goods through machine learning models for intelligent decision making

• Adolfo González ^[1] ; Mauricio Arriagada ^[1]
  1. [1] Universidad de Tarapacá

     Universidad de Tarapacá

     Arica, Chile

     
• Localización: Ingeniare: Revista Chilena de Ingeniería, ISSN-e 0718-3305, ISSN 0718-3291, Vol. 31, Nº. 1, 2023
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Mejoramiento en la adquisición de bienes importados mediante modelos de aprendizaje automático para la toma de decisiones inteligentes
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    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.

  • English

    Demand planning related to making purchases of SKUs to maintain the SLA given by the company's strategy and thus avoid stock breaks has an important role in the operation of the supply chain and the company's operation. Demand forecasts based on qualitative methods and manual methods based on historical data obtained impact on production planning, consequently, the fulfillment of the products the customer requires. The objective of defining and implementing a purchasing recommender has been raised based on the machine learning model that more effectively adapts to variations in demand for products classified under an ABC model. Scikit-learn libraries are used to implement demand prediction models trained with historical product information. The result is a proposed prediction model with a better confidence level than the company's current prediction model.