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Construiré un modelo de pronóstico de demanda y optimización de inventario
Construye modelos de aprendizaje automático personalizados para pronóstico de demanda y optimización de inventario
Científico de datos cuantitativos y doctor en física especializado en pronóstico de series temporales, modelado de demanda y motores de decisión de inventario. Ayudo a las empresas a transformar datos...
Acerca de este Servicio
Este Gig cierra la brecha entre predicciones estadísticas en bruto y el flujo de efectivo real del negocio. En lugar de entregar gráficos genéricos, proporciona una cadena de pronóstico de extremo a extremo y un motor de decisiones que indica exactamente qué y cuándo volver a pedir.
Concepto central y posicionamiento
- El problema que resuelve: Elimina agotamientos costosos en productos de alta rotación y evita que el capital de trabajo excesivo quede atado en inventario muerto.
- La metodología: Prueba múltiples modelos de series temporales (LightGBM, ARIMA, Suavizado Exponencial y líneas base) en diferentes líneas de productos para demostrar cuál método ofrece la mayor precisión antes de realizar pedidos de compra.
- El entregable: Una configuración sin fricciones que genera informes claros en Excel junto con un panel web interactivo en Streamlit para modelar escenarios (tiempos de entrega, stock de seguridad y puntos de reorden), sin necesidad de mantenimiento de bases de datos por parte del cliente.
Envíame una muestra de tus datos históricos de ventas y realizaré una auditoría preliminar para demostrar cuánto podemos mejorar la precisión de tu pronóstico antes de que hagas un pedido.
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
•
Panda
Herramientas:
Jupyter Notebook
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Por qué pruebas múltiples modelos?
Ningún modelo único gana en todos los productos. Los SKUs simples o estacionales suelen rendir mejor con modelos estadísticos como ARIMA o Holt-Winters, mientras que líneas complejas y multiclase se benefician del aprendizaje automático con LightGBM. Al probar varias aproximaciones con tus datos históricos, puedo demostrar matemáticamente cuál
¿Qué datos necesito proporcionar para empezar?
Un conjunto de datos simple de ventas e inventario históricos (para modelado de inventario) que abarque al menos los últimos 18 meses en formato CSV o Excel, incluyendo Fecha, ID de Producto/SKU y Cantidad Vendida. Los calendarios promocionales serían un plus.
¿Puedo probar tu metodología antes de comprometerme con un proyecto completo?
Sí. El paquete Básico funciona como una auditoría de precisión de pronóstico de menor riesgo. Puedes enviar una muestra de tus datos históricos y realizaré pruebas con 3 a 4 modelos para demostrar cuánto se puede mejorar la precisión respecto a tu línea base actual antes de escalar a todo tu catálogo.
