Construiré un modelo de forecasting de demanda con AI para tu dominio

1. Delimitación y hipótesis

• Definir objetivos: Establecer el horizonte de predicción (por ejemplo, nivel SKU de 30 días) y las métricas objetivo (por ejemplo, reducir faltantes de stock).
• Auditar datos: Revisar la profundidad, calidad y brechas de los registros históricos de ventas e inventario.
• Probar hipótesis: Verificar tendencias estacionales y confirmar si promociones o el clima afectan estadísticamente la demanda.
• Establecer líneas base: Crear un punto de referencia estadístico simple para medir el rendimiento del ML.

2. Preparación de datos

• Comprensión: Perfil de esquemas, identificación de relaciones de datos y análisis exploratorio de datos (EDA).
• Limpieza: Imputar timestamps faltantes, suavizar anomalías en la cadena de suministro y estandarizar formatos.
• Ingeniería de características: Crear variables de retardo, promedios móviles, banderas de calendario y señales de precio/promoción.

3. Modelado y prueba

• Entrenamiento: Evaluar modelos estadísticos (Prophet), basados en árboles (XGBoost/LightGBM) y de deep learning (LSTM).
• Selección: Evaluar velocidades de entrenamiento y eficiencia de recursos del sistema.
• Validación: Realizar validación cruzada en series temporales para ajustar hiperparámetros sin filtrar datos futuros.
• Prueba: Evaluar el modelo final en un conjunto de datos no visto usando métricas de error como WAPE y MAPE.

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