Propuesta de implementación de un modelo predictivo para la gestión de inventarios de la compañía IMECOL S.A.S.

Abstract

El caso de negocio que se aborda en este documento se centra en el desarrollo de un modelo predictivo para la planificación de inventario en IMECOL, una empresa dedicada a la fabricación y distribución de equipos y repuestos para el sector agrícola, que enfrenta los desafíos relacionados a la consolidación de inventarios de lento movimiento, como son los altos costos de almacenamiento, el bloqueo de capital y recursos, el riesgo de obsolescencia de productos, el deterioro de la liquidez financiera, y la disminución en la eficiencia operativa general. Para hacer frente a esta situación, se ha diseñado un modelo predictivo basado en Machine Learning que se integra a su proceso de Planificación de Ventas y Operaciones (S&OP, por sus siglas en inglés), para garantizar que los recursos estén alineados con la demanda del mercado de manera más precisa y oportuna. Este modelo facilitará a la empresa la optimización de la gestión de inventario, previniendo tanto excesos como faltantes, lo que a su vez resultará en una reducción de costos y una mejora en la toma de decisiones estratégicas.