Predicción de la Demanda y Optimización de Inventario.
La Necesidad
Nuestro cliente Arcor, una de las principales compañías de alimentos de Argentina y Latinoamérica, cuenta con una serie de almacenes distribuidos geográficamente en varias provincias del país, que utilizan para almacenar sus repuestos operativos. La gestión del inventario venía con mucho sobre stock y además tenían ítems repetidos entre un almacén y otro.
Los objetivos eran lograr dos cosas: Por un lado predecir lo que realmente cada planta iba a necesitar, en función de su consumo histórico y otras variables; y por el otro buscar formas de optimizar el inventario en general, aprovechando que algunos repuestos eran compartidos entre varias plantas.
Gutbit fue seleccionado para resolver el desafío debido a su amplia trayectoria en soluciones de predicción de la demanda y optimización de inventario.
La Solución
- Realizamos un análisis del consumo histórico por planta para una región en particular (MVP).
- Identificamos el grupo de ítems que más incidencia tenían en el costo de inventario (más de un 80%), a fin de focalizar una optimización tangible tanto física como financieramente.
- Identificamos variables críticas: cantidades, costos, tipo de operación asociada (correctivos, preventivos, otros), confiabilidad.
- Iteramos sobre varios modelos hasta conseguir el mejor ajuste, entrenando y comparando predicciones contra resultados reales.
- Ampliamos el alcance y realizamos iteraciones cruzadas, a fin de optimizar el uso de ítems compartidos entre diferentes regiones y plantas.
Resultados
Técnicas y Tecnologías
Modelo de Shapley
Modelo K-Means
Procesos ETL en Python
Azure Virtual Machine
Informes en Jupyter Notebooks
Trello Kanban
