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Título
Demand model in an automotive supply chain company
Autor
Facultad/Centro
Área de conocimiento
Es parte de
Domínguez González, M., Cabrera Santana, P. J., Irigoyen Gordo, E. (eds.) (2022). XVII Simposio CEA de Control Inteligente: Reunión anual del grupo de Control Inteligente del comité español de automática (CEA). Libro de Actas, León, 27-29 de junio de 2022
Cita Bibliográfica
Freijo, F., Lopez Guede, J. M. (2022). Demand model in an automotive supply chain company. XVII Simposio CEA de Control Inteligente: Reunión anual del grupo de Control Inteligente del comité español de automática (CEA). Libro de Actas, León, 27-29 de junio de 2022. 120-122
Editorial
Universidad de León
Fecha
2022
Resumen
[ES] En este artículo exponemos la implementación de un proyecto de predicción de la demanda asistido por Inteligencia Artificial en una PYME (pequeña y mediana empresa) del País Vasco. La empresa pertenece al sector del recambio del automóvil orientada principalmente al sector profesional (B2B) siendo sus principales clientes, talleres de reparación de automóviles. Cuenta con ocho oficinas que gestionan un amplísimo catálogo de primeras marcas ubicadas a nivel internacional. En este contexto, la operativa logística supone una actividad clave del negocio. Por otro lado, el flujo de mercancías entre sus almacenes, la gestión de compras y los costes de transporte son también áreas a optimizar. Consecuentemente, la gestión eficiente del stock es fundamental para los resultados del negocio. En este artículo; proponemos un modelo de predicción de la demanda asistido por un algoritmo de aprendizaje automático que ayude a la toma de decisiones empresariales. La información tratada procede de
varias fuentes de datos como son el sistema ERP, la plataforma B2B y la base de datos del call center. El objetivo principal de este modelo es incidir sobre un punto débil generalizado en todas las empresas de este sector. [EN] This paper expound the implementation of a project of demand forecasting powered by Artificial Intelligence (AI) in a small
and medium-sized enterprise (SME) situated in Basque Country. The company works in automotive after-market segment, whose
main clients are professional Car Workshops. Eight offices handle a massive product catalogue supplied by international
leadership manufacturers located all over the world. Considering this scenario, the logistic operative is evidently a key business
activity. On the other hand, the flow of goods among their warehouses, the purchasing management and freight costs must be
also optimized. This means that an efficient stock management is equally crucial for the result of the company. In this paper, we
propose a demand prediction model assisted by machine learning algorithms which facilities crucial business decisions. The
information gathering uses several sources such as the ERP; the B2B Platform and the call center Data Base. The main aim of
this model is to reinforce a weak point detected not only in this company, but also in others competitor enterprises
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