Mejorar la gestión de inventario utilizando Machine Learning e Inteligencia Artificial

Optimizar inventario con Machine Learning e Inteligencia Artificial

En la era digital de hoy en día, gestionar el inventario de manera eficiente y precisa es un desafío al que se enfrentan muchas empresas. El uso de Inteligencia Artificial (IA) puede mejorar en gran medida la efectividad de los sistemas de gestión de inventario, ayudando a predecir la demanda, optimizar los niveles de stock y reducir el desperdicio. Vamos a adentrarnos en los detalles e ilustrar con ejemplos prácticos.

La IA tiene la capacidad de analizar grandes cantidades de datos de forma rápida y precisa. En la gestión de inventario, esto se traduce en capacidades como predecir la demanda de productos, identificar patrones en las ventas, detectar anomalías y hacer recomendaciones para reabastecer. Así es como podrías utilizar la IA para llevar a cabo estas tareas:

Optimización de inventario

La optimización de inventario se trata de tener la cantidad adecuada de stock en el lugar y momento adecuados. La IA puede ayudar con esta tarea al analizar datos de ventas pasadas, predecir ventas futuras y recomendar la cantidad óptima de cada producto para mantener en stock.

Hay varios aspectos clave de la optimización de inventario donde la IA puede ser particularmente útil:

Cálculo del punto de reorden

La IA puede ayudar a determinar el mejor momento para reordenar stock. Este punto idealmente debe alcanzarse justo cuando estás a punto de quedarte sin stock, pero antes de haber perdido ventas debido a estar agotado. Los algoritmos de Aprendizaje Automático (ML) pueden tener en cuenta factores como el tiempo de espera, la variabilidad de la demanda y el nivel de servicio para calcular el punto de reorden.

Aquí tienes un ejemplo de una función simple en Python que calcula el punto de reorden dados la demanda promedio, el tiempo de espera y el stock de seguridad:

Cálculo del stock de seguridad

El stock de seguridad es una cantidad adicional de un artículo que se mantiene en inventario para reducir el riesgo de agotamiento de stock debido a variaciones en la oferta y la demanda. La IA puede utilizar datos históricos para calcular la variabilidad en la demanda y los tiempos de espera de suministro, y determinar el nivel adecuado de stock de seguridad.

Así es como podrías calcular el stock de seguridad en Python, dados la variabilidad de la demanda y el suministro, y el nivel de servicio deseado (Z):

Optimización de inventario en múltiples niveles

En una cadena de suministro con múltiples ubicaciones de almacenamiento (escalones), la IA puede ayudar a optimizar los niveles de inventario en cada ubicación para minimizar los costos totales. Esto se conoce como Optimización de inventario en múltiples niveles (MEIO). Los algoritmos de IA pueden tener en cuenta factores como la demanda en cada ubicación, los tiempos de espera entre ubicaciones y los costos en cada ubicación para recomendar niveles óptimos de inventario.

Implementar MEIO es complejo y generalmente requiere software especializado. Sin embargo, a alto nivel, el proceso podría implicar un algoritmo de optimización iterativo que busca minimizar los costos totales de inventario en todas las ubicaciones.

La IA ofrece herramientas poderosas para optimizar el inventario, reducir costos y mejorar la satisfacción del cliente al garantizar que los productos siempre estén disponibles cuando se necesiten. Con la IA, las empresas pueden ir más allá de reglas simples y tomar decisiones de inventario basadas en datos que tengan en cuenta factores complejos como la variabilidad de la demanda y la estructura de la cadena de suministro.

Gestión de dispositivos

Gestionar dispositivos y su ubicación puede ser una tarea desafiante, especialmente en grandes organizaciones donde se utilizan cientos o incluso miles de dispositivos. La Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) pueden ayudar a monitorear y gestionar estos dispositivos de manera efectiva. Pueden rastrear quién ha retirado un dispositivo, cuándo se retiró, dónde se encuentra y cuándo debe ser devuelto.

A continuación se presentan formas en las que la IA puede ser utilizada para una mejor gestión de dispositivos:

Identificación de usuario y retirada de dispositivos

La IA puede utilizarse para identificar y autenticar a los usuarios que retiran dispositivos, reduciendo el riesgo de acceso no autorizado. Esto se puede hacer mediante la integración de la IA con sistemas biométricos como reconocimiento facial o escaneo de huellas dactilares.

Aquí tienes un ejemplo básico de cómo se podría utilizar el reconocimiento facial en Python utilizando la biblioteca face_recognition:

Seguimiento de la ubicación de dispositivos

Para rastrear la ubicación de los dispositivos, la IA puede combinarse con tecnologías como GPS o RFID. Los dispositivos pueden transmitir sus datos de ubicación, que luego pueden ser procesados utilizando algoritmos de IA para rastrear movimientos o detectar anomalías.

Aquí tienes un ejemplo de cómo utilizar la IA para detectar si un dispositivo ha salido de una determinada área geográfica (proceso conocido como geovallado):

Estado del dispositivo y predicciones de mantenimiento

La IA puede utilizarse para predecir las necesidades de mantenimiento del dispositivo basándose en datos de uso e historial. Esto se hace entrenando un modelo con datos históricos, que incluyen variables como el tiempo de uso, las tasas de error y los registros de mantenimiento.

Aquí tienes un ejemplo de cómo entrenar un modelo de regresión lineal simple para predecir las necesidades de mantenimiento en Python:

En conclusión, la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) pueden mejorar significativamente la gestión de dispositivos al automatizar y agilizar los procesos, lo que puede generar ahorros de costos, mejorar la seguridad de los dispositivos y aumentar la eficiencia.

Pronóstico de la demanda

El pronóstico de la demanda es el proceso de predecir las ventas futuras de un producto o servicio. Estas predicciones se pueden utilizar para asegurar que se mantenga suficiente inventario en stock para satisfacer la demanda, evitando tanto la escasez como el exceso de existencias.

Existen varios modelos y métodos de inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML) que se pueden utilizar para predecir la demanda:

Pronóstico de series temporales

Uno de los métodos más comunes es el pronóstico de series temporales, que consiste en predecir valores futuros en función de valores previamente observados. Los modelos para el pronóstico de series temporales incluyen ARIMA (Media Móvil Integrada Autoregresiva), SARIMA (ARIMA Estacional) y LSTM (Memoria a Corto y Largo Plazo).

Aquí hay un ejemplo de un modelo ARIMA simple utilizando la biblioteca `statsmodels` de Python:

Modelos de regresión

Los modelos de regresión como la regresión lineal, los árboles de decisión y las máquinas de vectores de soporte también se pueden utilizar para el pronóstico de la demanda. Estos modelos predicen un resultado continuo (demanda) en función de una o más características de entrada (como el precio, la temporada, etc.)

Aquí hay un ejemplo utilizando un Regresor de Árbol de Decisión de scikit-learn:

Modelos de aprendizaje profundo

Los modelos de aprendizaje profundo como las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes neuronales convolucionales (CNN) pueden manejar patrones complejos y múltiples variables, lo que los hace adecuados para tareas complejas de pronóstico de la demanda.

Aquí hay un ejemplo de una RNN simple implementada con Keras:

El pronóstico de la demanda basado en inteligencia artificial puede manejar grandes volúmenes de datos y patrones complejos, lo que lo hace superior a los métodos de pronóstico tradicionales. También permite el pronóstico en tiempo real, lo que puede ser beneficioso en mercados de ritmo rápido. Sin embargo, es importante recordar que estos modelos solo son tan buenos como los datos en los que se entrenan. Por lo tanto, la recopilación precisa y completa de datos es crucial para un pronóstico de la demanda efectivo.

Conclusión

Los ejemplos anteriores demuestran cómo la inteligencia artificial puede utilizarse en escenarios prácticos para mejorar la gestión de inventario. El poder de la inteligencia artificial radica en su capacidad para aprender de los datos, predecir tendencias futuras y automatizar procesos. Al implementar la inteligencia artificial en la gestión de inventario, las empresas pueden tomar decisiones más informadas, reducir costos y mejorar la satisfacción del cliente.

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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