Sistema basado en machine learning para la mejora de gestión de inventario en A&M Confecciones, 2023

Abstract

El presente documento de investigación trata sobre la implementación de un sistema basado en Machine Learning para el control de gestión de inventario en la empresa A&M Confecciones, empresa en la cual se han detectado irregularidades en el área de almacén. Motivo por lo cual se ha enfocado la presente investigación a medir los indicadores de requerimiento y despacho para poder dar con una pronta solución a la mencionada área para que el desarrollo y/o existencia de la misma no se vea en perjudicada. Se parte con la idea de determinar el impacto de la implementación del sistema basado en Machine Learning en la mejora de la gestión de inventarios de la empresa A&M Confecciones 2023. Para el desarrollo del proyecto se da uso a la metodología XP (sistema web) aplicando diversas tecnologías como PHP, Jupyter Notebook, MySql y Visual Studio Code. La investigación es de tipo aplicada con un diseño pre experimental y un enfoque de modo cuantitativo. La población observada en el presente estudio se mostró de carácter indeterminado, motivo por lo cual se consideró N=30 registros (por conveniencia), puesto que la cantidad siempre variaba (población irregular). Para la obtención de datos se usó la técnica de observación y como instrumento la ficha de registro; ambas fichas pasaron por un proceso de validación de expertos. Al finalizar la implementación del sistema basado en Machine Learning se obtuvo que el indicador de requerimiento presentó un aumento de poco más del doble de la media de registros que en el post-test versus el pre-test; además, en el indicador despacho se obtuvo un resultado similar al anterior. Gracias a los datos mencionados es relevante y válido postular de manera afirmativa que el sistema basado en Machine Learning sí mejora la gestión de inventarios de la empresa A&M Confecciones 2023, además de ver a futuro la posibilidad de implementarlo en otras áreas de la empresa a fin de seguir mejorando la eficiencia en los diferentes procesos internos para lograr una mejor performance frente a la competencia local con visión a expansión nacional.