Módulo de órdenes de compra de importación usando una biblioteca de machine learning para un gestor de ventas de una empresa retail

• Autores: Mendoza Gutierrez, Ricardo, Prudencio Leon, Edson Eduardo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/670278
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/670278
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inventario; Predicción del Stock; Importaciones; Retail; Inventory; Stock Prediction; Imports; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00

Reducir el exceso o escases de productos en una empresa retail, puede ser un proceso muy desafiante, debido a las malas prácticas que se utilizan al realizar importaciones en este tipo de empresas. Esto trae como principal consecuencia que el inventario no tenga el abasto suficiente de productos por la falta de una correcta predicción en el stock. Una orden de compra no suele ser un concepto complejo de entender ni de ejecutar dentro de una rutinaria estrategia de compras. Sin embargo, en el caso de las órdenes de compra manual la cuestión es complicada porque en muchas ocasiones tienen como resultado procesos ineficientes. Esto suele pasar porque una orden de compra va unida principalmente a la toma de decisiones. En este trabajo, se implementó un módulo de órdenes de compra dentro del sistema de ventas que posee la empresa. Para ello, se utilizó la biblioteca TensorFlow que se encargó de predecir las cantidades de demanda para un determinado periodo. Asimismo, se decidió desarrollar este módulo en lenguaje de programación Python. El resultado obtenido fue lograr aminorar los tiempos en generar las órdenes de compra ya que el almacenero obtuvo la información de manera ágil. También hubo una notable mejora en cubrir la demanda de los clientes sin tener tanto exceso de mercadería en almacén.