Aplicación de técnicas de Machine Learning a un problema práctico de reposición de inventario.

Abstract

En este trabajo se explora el uso de nuevas tecnologías basadas en Inteligencia Artificial y Machine Learning, para un problema práctico de predicción de inventario en la compañía Transportes Interurbanos de Tenerife S.A (TITSA). Primeramente, se explorará el estado actual del problema y las soluciones propuestas para el mismo o para problemas similares. A continuación, se comparará la eficacia de los métodos no paramétricos basados en Inteligencia Artificial desarrollados mediante redes neuronales LSTM frente a métodos paramétricos tradicionales como el ARIMA. Además, se mostrará el proceso completo, como es el tratamiento de los datos para poder ser procesado por los algoritmos no paramétricos correctamente, las herramientas utilizadas como pueden ser las librerías de Python para el manejo de datos y las específicas para la creación de la Inteligencia Artificial y, también el uso del PowerBI para la representación y examen por parte del desarrollador, de los resultados alcanzados.

This paper explores the use of new technologies based on Artificial Intelligence and Machine Learning, for a practical problem of inventory prediction in the company Transportes Interurbanos de Tenerife S.A (TITSA). Firstly, the current state of the problem and the proposed solutions for the same or similar problems will be explored. Next, the effectiveness of non-parametric methods based on Artificial Intelligence developed through LSTM neural networks will be compared with traditional parametric methods such as ARIMA. Furthermore, the complete process will be shown, such as the treatment of the data to be able to be processed by the non-parametric algorithms correctly, the tools used such as the Python libraries for the handling of data and the specific ones for the creation of the Artificial Intelligence and, also the use of PowerBI for the representation and examination by the developer of the results achieved.