Desarrollo de un sistema de proyección de costos y costeo unitario de importaciones con métodos predictivos basados en machine learning

Abstract

En el Perú, si se desea emprender en el negocio de la importación, se debe de seleccionar los productos que sean los más competitivos en el mercado local, informarse sobre las posibles barreras de restricción de ingreso al país, seleccionar proveedores, tener en cuenta temas de almacenaje y agenciamiento. Todas estas variables vuelven a la gestión de importaciones un proceso clave en la empresa, pero como todo proceso clave este debe de estar soportados por personas, herramientas e información.

Con la finalidad de satisfacer dicha necesidad solo uno pequeño sector del rubro tiene la capacidad de tener un are áreas especializada en estas gestiones la cual les da una gran ventaja competitiva frente a los pequeños del sector.

Es en este contexto donde se plantea el sistema de costos de importación con métodos predictivos basados en machine learning, una herramienta que utilizara la información publicada por la Sunat respecto a las importaciones pasadas para poder predecir costos como el flete y seguro, a su vez que cuenta con la información actualizada de los convenios para en conjunto brindar información respecto a costos a los usuarios, también utilizara la información del mismo ejercicio para brindar información de los costos de los productos importados puestos en almacén eliminando riesgos de factor humano al no tener que transcribir la información de la importación y con esto tener una base confiable e histórica de los cambios de precio de nuestros productos.

In Peru, if you want to start the import business, you must select the products that are the most competitive in the local market, find out about possible barriers to entry into the country, select suppliers, take into account storage issues and agency. All these variables make import management a key process in the company, but like any key process this must be supported by people, tools and information.

In order to satisfy this need, only a small part of the sector has the capacity to have a specialized area in these activities, which gives them a great competitive advantage over the small ones in the sector.

It is in this context that the import cost system with predictive methods based on machine learning is proposed, a tool that will use the information published by Sunat regarding past imports to be able to predict costs such as freight and insurance, at the same time, it has the updated information of the agreements to jointly provide information regarding costs to users, it will also use the information from the same exercise to provide information on the costs of imported products placed in warehouse, eliminating human factor risks by not having to transcribe the import information and with this have a reliable and historical base of the price changes of our products.