Giamportone, Ariel Lujan ALG Data&Engineering Solutions
Este proyecto utiliza Sales and Operations Planning (S&OP) junto con técnicas de Machine Learning para mejorar la planificación y la toma de decisiones en la cadena de suministro. En este README, se proporciona una visión general de S&OP, seguida de una descripción detallada de cómo se ha implementado el proyecto, incluyendo la teoría, los datos utilizados y el modelado de Machine Learning.
¿Qué es S&OP? Sales and Operations Planning (S&OP) es un proceso empresarial que integra la planificación de ventas y operaciones para asegurar que los planes de la empresa estén alineados con los objetivos estratégicos. El proceso involucra la colaboración entre diferentes funciones de la empresa, como ventas, operaciones, finanzas y marketing, para desarrollar un plan de producción factible que satisfaga la demanda del mercado.
Los principales objetivos de S&OP incluyen:
Equilibrar la oferta y la demanda. Maximizar la utilización de recursos. Minimizar los costos operativos. Mejorar la eficiencia y la rentabilidad de la cadena de suministro. Implementación del Proyecto
Para este proyecto, se utilizaron datos simulados que representan la demanda histórica y la capacidad de producción de una empresa a lo largo del tiempo. Los datos incluyen información mensual sobre la demanda pronosticada y la capacidad de producción.
Se implementó un modelo de regresión lineal utilizando la biblioteca scikit-learn para predecir la demanda futura en función de los datos históricos de demanda. El modelo fue entrenado utilizando los datos de demanda histórica y evaluado utilizando métricas como el Error Cuadrático Medio (MSE) y el Coeficiente de Determinación (R²).
El modelo de regresión lineal mostró un buen rendimiento en la predicción de la demanda futura, con un MSE bajo y un alto R². Estos resultados indican que el modelo es capaz de capturar las tendencias y patrones en los datos de demanda histórica y hacer predicciones precisas sobre la demanda futura.
La integración de S&OP con técnicas de Machine Learning proporciona una poderosa herramienta para mejorar la planificación y la toma de decisiones en la cadena de suministro. Al utilizar datos históricos y modelos predictivos, las empresas pueden optimizar la asignación de recursos, minimizar los costos operativos y mejorar la eficiencia de la cadena de suministro.