Cadena de Suministro Inteligente: Predicción de Demanda Automatizada con Python y SQL
Calcular el stock óptimo para evitar bodegas saturadas o vitrinas vacías dependía enteramente de la intuición del supervisor de local. Desarrollamos modelos de series temporales en Python que analizan tendencias históricas y automatizan la orden de compra.
Módulos Utilizados
- Python
- Modelos de Forecasting
- SQL Server
- Pandas
- Análisis Estadístico
Impacto Medido
El Desafío del Negocio
El sobrestock en las tiendas de retail inmovilizaba un capital de trabajo equivalente a millones de dólares anuales, mientras que el quiebre de stock de productos de alta demanda generaba pérdidas de ventas estimadas en un 12% mensual.
“Logramos reducir el inventario inmovilizado en bodegas principales a la mitad, liberando capital de trabajo crítico para la apertura de nuevas tiendas.”Javier Espinoza, Gerente de Logística & Supply Chain
La Solución Implementada
Un analista de supply chain unificó el historial de ventas diarias de 4 años desde SQL Server y entrené modelos autorregresivos de predicción (Forecasting) en Python. El algoritmo calcula de manera semanal la demanda esperada de cada producto por sucursal, considerando estacionalidades y promociones, y genera un listado de reabastecimiento automático sugerido para el centro de distribución.
Retorno y Resultados de la Optimización
Se redujo el exceso de inventario inmovilizado en bodegas en un 34%, optimizando el capital de trabajo de la firma. Los quiebres de stock en tiendas disminuyeron a menos del 1.5%, asegurando que los productos siempre estén disponibles para el cliente final.