El Projecte | Sobre nosaltres | Contribuir | Donacions | Llicència
HOME Els meus cursos Finalitzats
◄ Anterior
◄

Cas Pràctic 2: Optimització d'Inventaris

Següent ►
►

Introducció

En aquest cas pràctic, ens centrarem en l'optimització d'inventaris utilitzant tècniques d'analítica de negocis. L'objectiu principal és minimitzar els costos d'inventari mentre es manté un nivell adequat de productes per satisfer la demanda dels clients. Treballarem amb dades reals d'inventari i aplicarem diferents mètodes per analitzar i optimitzar la gestió d'inventaris.

Objectius d'Aprenentatge

  1. Comprendre la importància de l'optimització d'inventaris en les operacions comercials.
  2. Aprendre a utilitzar tècniques d'analítica per analitzar dades d'inventari.
  3. Aplicar models predictius per anticipar la demanda futura.
  4. Desenvolupar estratègies per minimitzar els costos d'inventari.

Dades d'Inventari

Per aquest cas pràctic, utilitzarem un conjunt de dades fictícies que conté informació sobre l'inventari d'una empresa de venda al detall. Les dades inclouen:

  • Producte ID: Identificador únic del producte.
  • Nom del Producte: Nom del producte.
  • Categoria: Categoria a la qual pertany el producte.
  • Quantitat en Estoc: Quantitat actual en estoc.
  • Preu per Unitat: Preu de venda per unitat del producte.
  • Cost per Unitat: Cost d'adquisició per unitat del producte.
  • Demanda Mensual: Demanda mensual estimada del producte.

Exemple de Dades

Producte ID Nom del Producte Categoria Quantitat en Estoc Preu per Unitat Cost per Unitat Demanda Mensual
1 Producte A Electrònica 100 50 30 80
2 Producte B Moda 200 20 10 150
3 Producte C Alimentació 300 5 3 250

Passos per a l'Optimització d'Inventaris

  1. Anàlisi Descriptiva

Comencem amb una anàlisi descriptiva per comprendre l'estat actual de l'inventari. Això inclou calcular mètriques com el valor total de l'inventari, la rotació d'inventari i la cobertura d'inventari.

Exemple de Codi en Python

import pandas as pd

# Carregar les dades d'inventari
dades_inventari = pd.read_csv('inventari.csv')

# Calcular el valor total de l'inventari
dades_inventari['Valor Total'] = dades_inventari['Quantitat en Estoc'] * dades_inventari['Cost per Unitat']
valor_total_inventari = dades_inventari['Valor Total'].sum()

# Calcular la rotació d'inventari
dades_inventari['Rotació'] = dades_inventari['Demanda Mensual'] / dades_inventari['Quantitat en Estoc']

# Calcular la cobertura d'inventari (en mesos)
dades_inventari['Cobertura'] = dades_inventari['Quantitat en Estoc'] / dades_inventari['Demanda Mensual']

print(f"Valor Total de l'Inventari: {valor_total_inventari}")
print(dades_inventari[['Producte ID', 'Nom del Producte', 'Rotació', 'Cobertura']])

  1. Anàlisi Predictiu

Utilitzarem models predictius per anticipar la demanda futura de cada producte. Això ens ajudarà a planificar millor les comandes i evitar tant l'excés com la falta d'inventari.

Exemple de Codi en Python

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Suposem que tenim dades històriques de demanda
dades_historiques = pd.read_csv('demandes_historiques.csv')

# Dividir les dades en conjunts d'entrenament i prova
X = dades_historiques[['Mes', 'Any', 'Producte ID']]
y = dades_historiques['Demanda']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Entrenar un model de regressió lineal
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Predir la demanda futura
demandes_futures = model.predict(X_test)

# Afegir les prediccions a les dades d'inventari
dades_inventari['Demanda Predita'] = model.predict(dades_inventari[['Mes', 'Any', 'Producte ID']])

  1. Estratègies d'Optimització

Desenvoluparem estratègies per minimitzar els costos d'inventari, com ara la implementació de sistemes de reaprovisionament just a temps (JIT) i la determinació de punts de comanda òptims.

Exemple de Codi en Python

# Determinar el punt de comanda òptim
dades_inventari['Punt de Comanda'] = dades_inventari['Demanda Mensual'] * 1.5  # Suposem un factor de seguretat de 1.5

# Implementar una estratègia de reaprovisionament JIT
dades_inventari['Quantitat a Comandar'] = dades_inventari['Punt de Comanda'] - dades_inventari['Quantitat en Estoc']
dades_inventari['Quantitat a Comandar'] = dades_inventari['Quantitat a Comandar'].apply(lambda x: max(x, 0))

print(dades_inventari[['Producte ID', 'Nom del Producte', 'Punt de Comanda', 'Quantitat a Comandar']])

Exercici Pràctic

  1. Carrega les dades d'inventari proporcionades.
  2. Realitza una anàlisi descriptiva de l'inventari.
  3. Utilitza un model predictiu per anticipar la demanda futura.
  4. Desenvolupa una estratègia d'optimització per minimitzar els costos d'inventari.

Solució de l'Exercici

La solució de l'exercici es troba en els exemples de codi proporcionats anteriorment. Assegura't de seguir els passos i adaptar el codi a les teves dades específiques.

Conclusió

En aquest cas pràctic, hem après a utilitzar tècniques d'analítica de negocis per optimitzar la gestió d'inventaris. Hem aplicat anàlisis descriptives i predictives, així com estratègies d'optimització per minimitzar els costos i mantenir un nivell adequat d'inventari. Aquestes habilitats són essencials per a qualsevol professional que treballi en la gestió d'operacions i la presa de decisions basada en dades.

◄ Anterior
◄
Següent ►
►
El Projecte | Sobre nosaltres | Contribuir | Donacions | Llicència
© Copyright 2024. Tots els drets reservats