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Title:	Modelo de optimización del safety stock basado en aprendizaje automático para una empresa del sector retail en Ecuador
Authors:	Calva Yaguana, Karen Priscilla , Director Alarcón Lamota, Alejandro Leonidas Lucas Aguirre, Yelena Maribel
Keywords:	Safety stock Supermercado Aprendizaje Automático Supervisado Predicción
Issue Date:	2024
Publisher:	ESPOL.FIEC
Citation:	Alarcón Lamota, A. L. y Lucas Aguirre, Y. M. (2024). Modelo de optimización del safety stock basado en aprendizaje automático para una empresa del sector retail en Ecuador Magister en Ciencias de Datos. [Proyecto de Titulación]. ESPOL.FIEC .
Description:	La gestión eficiente del inventario es crucial para las empresas, ya que influye directamente en la rentabilidad y en la satisfacción del cliente. El equilibrio entre evitar faltantes y reducir los costos asociados al exceso de stock es un desafío constante en este sector. Esta tesis se enfoca en la implementación de un modelo de optimización del safety stock utilizando técnicas de aprendizaje automático supervisado en una cadena de supermercado en Ecuador. El objetivo principal es predecir el safety stock de productos para reducir faltantes y maximizar la rotación de mercadería. Se identificaron productos perecibles de alta importancia, se seleccionaron algoritmos de aprendizaje automático adecuados y se integró el modelo en una plataforma para su uso práctico. Los resultados indican que el modelo Random Forest Regressor es la opción más robusta. Las conclusiones sugieren continuar utilizando este modelo, realizar actualizaciones periódicas, fomentar la colaboración entre usuarios y el sistema de predicción, y monitorear de cerca las condiciones cambiantes en el mercado minorista. Palabras Clave: Safety stock, Supermercado, Aprendizaje Automático Supervisado, Predicción
metadata.dc.description.abstractenglish:	Efficient inventory management is of paramount importance for supermercado companies as it directly influences profitability and customer satisfaction. Striking a balance between avoiding stockouts and reducing the costs associated with excess stock is an ongoing challenge in this sector. This thesis focuses on the implementation of a safety stock optimization model using supervised machine learning techniques in a supermercado chain in Ecuador. The primary objective is to predict safety stock for products to reduce stockouts and maximize merchandise turnover. High-importance perishable products were identified, suitable machine learning algorithms were selected, and the model was integrated into a practical platform. Results indicate that the Random Forest Regressor model is the most robust option. The conclusions suggest continuing to use this model, making periodic updates, promoting collaboration between users and the prediction system, and closely monitoring changing market conditions in supermercado. Keywords: Safety Stock, Reatil, Supervised Machine learning, Forecast
URI:	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/63224
metadata.dc.identifier.codigoproyectointegrador:	POSTG092
Appears in Collections:	Tesis de Maestría en Ciencia de Datos

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