Modelos de forecasting y optimización de compra de insumos para el mantenimiento de surtidores
Este trabajo final de maestría se centra en mejorar los procesos de compra y gestión de insumos de una PYME argentina especializada en el servicio técnico integral de mantenimiento de surtidores de combustible líquido. Los insumos son componentes que desempeñan un papel fundamental en el correcto...
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| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis de maestría acceptedVersion |
| Lenguaje: | Español Inglés |
| Publicado: |
Universidad Torcuato Di Tella
2023
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/12101 |
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I57-R163-20.500.13098-121012023-10-12T07:28:19Z Modelos de forecasting y optimización de compra de insumos para el mantenimiento de surtidores Luque, Macarena Melina Marenco, Javier Predicción tecnológica Gestión de compras Purchasing management Technological prediction Aprendizaje automático Machine Learning SARIMA Machine Learning Este trabajo final de maestría se centra en mejorar los procesos de compra y gestión de insumos de una PYME argentina especializada en el servicio técnico integral de mantenimiento de surtidores de combustible líquido. Los insumos son componentes que desempeñan un papel fundamental en el correcto funcionamiento de los surtidores que las estaciones de servicio atendidas por el negocio poseen. Es por este motivo que resulta crucial gestionar de manera óptima la adquisición de cada uno de los insumos. Para ello, en el presente trabajo, se entrenan distintos algoritmos de aprendizaje supervisado de tipo ARIMA con el objetivo de predecir la demanda de los cinco insumos más utilizados por el negocio. Posteriormente, se desarrolla un modelo de optimización fundamentado en programación lineal para determinar la cantidad y el mes de adquisición de dichos insumos con el objetivo de minimizar sus costos de compra. En primer lugar, se analiza información histórica brindada por la empresa para identificar los cinco insumos más demandados por sus clientes. En segundo lugar, se entrenan cinco modelos de machine learning de tipo SARIMA para cada uno de los insumos seleccionados. Estos modelos permiten predecir la cantidad de insumos que los clientes demandarán durante el período comprendido entre julio 2023 y junio 2024. Los resultados de los modelos SARIMA se utilizan como componente de un modelo de optimización de tipo lot sizing para minimizar los costos de adquisición de los cinco insumos. Luego de plantear tres posibles escenarios de fluctuación de demanda, se recomienda que la empresa adquiera todos los componentes durante los primeros cinco meses del periodo analizado. Esto permitirá optimizar el proceso de compra, reducir costos innecesarios y maximizar el rendimiento del capital disponible. Este trabajo destaca la importancia de combinar los conocimientos del negocio con las herramientas de análisis de datos para que la empresa pueda tomar decisiones fundamentadas en información y así logar optimizar sus procesos de compra, minimizando sus costos y maximizando sus beneficios. 2023-10-11T14:36:32Z 2023-10-11T14:36:32Z 2023 info:eu-repo/semantics/masterThesis info:ar-repo/semantics/tesis de maestría info:eu-repo/semantics/acceptedVersion https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/12101 spa eng info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/ 59 p. application/pdf application/pdf Universidad Torcuato Di Tella |
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Este trabajo final de maestría se centra en mejorar los procesos de compra y gestión de insumos
de una PYME argentina especializada en el servicio técnico integral de mantenimiento de
surtidores de combustible líquido.
Los insumos son componentes que desempeñan un papel fundamental en el correcto
funcionamiento de los surtidores que las estaciones de servicio atendidas por el negocio poseen.
Es por este motivo que resulta crucial gestionar de manera óptima la adquisición de cada uno
de los insumos. Para ello, en el presente trabajo, se entrenan distintos algoritmos de aprendizaje
supervisado de tipo ARIMA con el objetivo de predecir la demanda de los cinco insumos más
utilizados por el negocio. Posteriormente, se desarrolla un modelo de optimización
fundamentado en programación lineal para determinar la cantidad y el mes de adquisición de
dichos insumos con el objetivo de minimizar sus costos de compra.
En primer lugar, se analiza información histórica brindada por la empresa para identificar los
cinco insumos más demandados por sus clientes. En segundo lugar, se entrenan cinco modelos
de machine learning de tipo SARIMA para cada uno de los insumos seleccionados. Estos modelos
permiten predecir la cantidad de insumos que los clientes demandarán durante el período
comprendido entre julio 2023 y junio 2024. Los resultados de los modelos SARIMA se utilizan
como componente de un modelo de optimización de tipo lot sizing para minimizar los costos de
adquisición de los cinco insumos.
Luego de plantear tres posibles escenarios de fluctuación de demanda, se recomienda que la
empresa adquiera todos los componentes durante los primeros cinco meses del periodo
analizado. Esto permitirá optimizar el proceso de compra, reducir costos innecesarios y
maximizar el rendimiento del capital disponible.
Este trabajo destaca la importancia de combinar los conocimientos del negocio con las
herramientas de análisis de datos para que la empresa pueda tomar decisiones fundamentadas
en información y así logar optimizar sus procesos de compra, minimizando sus costos y
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