Redes neuronales para predecir el stock de Inventario

¿Te imaginas poder anticipar cuántas unidades de producto necesitarás en inventario la próxima semana o incluso el próximo mes? Con las tecnologías actuales, esto es posible gracias al uso de redes neuronales y algoritmos de aprendizaje profundo. Estos sistemas pueden analizar datos históricos de ventas para predecir el stock ideal y así evitar sobrecompras y faltantes de producto en bodega.

¿Cómo funciona la predicción del inventario?

Las redes neuronales son modelos de inteligencia artificial inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Se utilizan para procesar grandes volúmenes de datos y detectar patrones complejos que serían difíciles de identificar con métodos tradicionales. En particular, las redes LSTM (Long Short-Term Memory) y GRU (Gated Recurrent Unit) se utilizan para trabajar con series temporales, como los datos de ventas diarios de productos.

El proceso comienza con la recolección de datos históricos de ventas de cada producto que deseas predecir. Imaginemos, por ejemplo, que tienes una lista de ventas diarias de los últimos dos años para un producto específico. Estos datos se convierten en una serie temporal, que es ideal para alimentar a una red neuronal recurrente (RNN) como LSTM o GRU.

Creación de la red neuronal con Python y Keras

El siguiente paso es configurar la red neuronal utilizando un entorno de programación como Python y una biblioteca de aprendizaje profundo como Keras. Keras proporciona una manera sencilla de crear redes neuronales complejas, gracias a su sintaxis intuitiva y a su capacidad de integrarse con TensorFlow, un framework de machine learning altamente optimizado.

Para un modelo de predicción de inventario, la arquitectura de la red podría verse de la siguiente manera:

Capas de entrada: La red necesita entender las relaciones de los datos históricos de ventas. La primera capa sería una capa LSTM o GRU, que puede retener información relevante de días anteriores para hacer una predicción informada.
Capas ocultas: Dependiendo de la complejidad del problema, se pueden añadir capas LSTM o GRU adicionales, ajustando el número de neuronas y aplicando técnicas como dropout para evitar el sobreajuste.
Capa de salida: Aquí se definiría la predicción del valor esperado de ventas para el próximo día, semana o mes, dependiendo de los requisitos del negocio.

El modelo se entrena usando los datos históricos, ajustando los pesos internos de la red para minimizar el error de predicción. Luego de algunas iteraciones (epochs), la red debería ser capaz de generar predicciones razonablemente precisas.

Un ejemplo básico de implementación en Keras:

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout

# Supongamos que tenemos un dataset de ventas diarias en un array numpy
# Por simplicidad, utilizamos datos ficticios
ventas_diarias = np.array([30, 40, 35, 50, 60, 55, 65, 70, 75, 80, 85, 90])

# Normalizar los datos
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
ventas_normalizadas = scaler.fit_transform(ventas_diarias.reshape(-1, 1))

# Crear secuencias de entrenamiento
def crear_secuencias(datos, pasos=3):
    X, y = [], []
    for i in range(len(datos) - pasos):
        X.append(datos[i : i + pasos])
        y.append(datos[i + pasos])
    return np.array(X), np.array(y)


X, y = crear_secuencias(ventas_normalizadas)

# Redimensionar X para ser compatible con LSTM
X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1))

# Crear el modelo LSTM
modelo = Sequential()
modelo.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], 1)))
modelo.add(Dropout(0.2))
modelo.add(LSTM(units=50))
modelo.add(Dropout(0.2))
modelo.add(Dense(units=1))

# Compilar y entrenar el modelo
modelo.compile(optimizer="adam", loss="mean_squared_error")
modelo.fit(X, y, epochs=50, batch_size=32)

# Hacer predicciones
predicciones = modelo.predict(X)

Qué beneficios trae la predicción de stock?

Con un sistema de predicción basado en redes neuronales, podrás:

Optimizar las compras: Al conocer de antemano la cantidad de producto que se requerirá, evitarás sobrecompras que inmovilicen capital y faltantes que puedan afectar las ventas.
Minimizar el desperdicio: Una predicción precisa permite comprar lo justo y necesario, reduciendo productos obsoletos o perecederos que no se vendan a tiempo.
Adaptación a la demanda: La predicción no solo se basa en datos históricos. También puede incorporar variables externas como temporadas de ventas, campañas de marketing o cambios en las tendencias del mercado.

Conclusión

Implementar una solución de predicción de stock mediante redes neuronales puede parecer complicado, pero con las herramientas adecuadas y la estructura correcta, es una tarea alcanzable. No importa si vendes en un pequeño negocio o en un entorno global con tiendas en línea y múltiples almacenes: la inteligencia artificial está aquí para ayudarte a tomar decisiones informadas y a optimizar tus recursos de inventario.