Publicación: Modelo predictivo de compra anticipada de repuestos Mazda en el sector asegurador
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El sector asegurador en Colombia enfrenta desafíos en la gestión de repuestos automotrices, como sobrecostos y desabastecimientos, lo que afecta la rentabilidad y la satisfacción del cliente. Este trabajo propone un modelo predictivo para la compra anticipada de repuestos Mazda, con el objetivo de reducir costos y mejorar su disponibilidad, mediante un enfoque mixto, se identificó que el modelo basado en series temporales y regresión lineal, puede reducir los costos hasta en un 38% y optimizar la disponibilidad de repuestos. Además, se destaca la oportunidad de obtener descuentos del 12-20% en compras anticipadas y la necesidad de herramientas digitales para gestionar inventarios.
Resumen en inglés
The Colombian insurance sector faces challenges in managing automotive spare parts, including overcosts and stockouts, which negatively impact profitability and customer satisfaction. This study proposes a predictive model for the advance purchase of Mazda spare parts, aiming to reduce costs and improve availability. Through a mixed-methods approach, it was identified that the model—based on time series and linear regression—can reduce costs by up to 38% and optimize spare part availability. Additionally, the study highlights opportunities for 12-20% discounts on advance purchases and the need for digital tools to manage inventories.