Predicción de Stock de Seguridad: Un Proyecto de Pronóstico de Series Temporales

Equilibrar los niveles de inventario es uno de los desafíos más críticos en la gestión de la cadena de suministro. Mantener demasiado stock inmoviliza capital, mientras que mantener muy poco conduce a ventas perdidas y clientes insatisfechos. Este curso basado en texto te guía a través de un proyecto práctico y paso a paso para pronosticar la demanda de productos y calcular el stock de seguridad óptimo. Pasarás de comprender los conceptos fundamentales de inventario a realizar análisis exploratorios de datos e implementar modelos de pronóstico estacional utilizando bibliotecas modernas de Python. Lo que aprenderás: - Comprender la terminología fundamental de inventario, los conceptos de stock de seguridad y las matemáticas detrás de la incertidumbre de la demanda. - Limpiar y agrupar datos históricos de ventas multirregión utilizando operaciones modernas de dataframes. - Identificar tendencias y patrones estacionales en las ventas de productos a través de un análisis exploratorio sistemático. - Construir y configurar un modelo SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) para predecir la demanda futura. - Calcular los niveles óptimos de stock de seguridad utilizando la demanda pronosticada y la variabilidad del tiempo de entrega. - Evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas clave de pronóstico para garantizar decisiones de reposición fiables. El curso comienza con definiciones esenciales de gestión de inventario y datos de series temporales antes de pasar a la manipulación de datos práctica. Luego progresarás a través de la construcción de modelos, la optimización de parámetros y los cálculos finales de stock de seguridad. Este curso está diseñado para analistas de datos principiantes, profesionales de la cadena de suministro y aspirantes a científicos de datos. No se requiere experiencia previa en pronósticos, aunque una familiaridad básica con Python es útil. Comienza a leer hoy mismo para dominar los fundamentos de la gestión predictiva de inventario.