USO DE REDES NEURONALES EN LA ESTIMACIÓN DE VENTAS DE PRODUCTOS LÁCTEOS

Abstract

La variabilidad y el crecimiento que viven muchas empresas en términos de la demanda por sus productos vuelven relevante el trabajo de estimación y coordinación de ventas que pueda existir entre las diferentes áreas de ventas, producción y logística, siendo gravitante en indicadores de resultados como ventas netas, márgenes de venta, nivel de servicio, tiempos de entrega, etc. El trabajo expuesto a continuación estudia el proceso de estimación de ventas, define y aplica un modelo de estimación de ventas basado en redes neuronales artificiales para la SUBGERENCIA DE VENTAS ZONA CENTRAL de la empresa COLUN. Se presenta en primer lugar una revisión rápida a los diferentes métodos de estimación de ventas existentes en la actualidad como Regresión Lineal, Media Móvil, Suavizamiento Exponencial, Métodos ARMA y ARIMA. Luego se desarrolla el caso de estudio asociado a la estimación de ventas de productos Lácteos en la empresa COLUN Ltda. Contiene el desarrollo de un modelo de estimación basado en Redes Neuronales Artificiales con el apoyo del software SPSS de IBM, presentando los elementos que componen este tipo de modelos: pesos sinápticos, funciones de transferencia, factores de entrada, número de capas ocultas, etc. y posteriormente ha sido contrastado con el método tradicional de estimación utilizado en la empresa COLUN. Los resultados entregan muestras de que los modelos de redes neuronales son aplicables en la industria de lácteos Chilena, generando proyecciones de ventas más precisas. Luego de analizar 5 modelos diferentes utilizando 4 productos de alta participación en la ventas los resultados mostraron que respecto al método de experto utilizado tradicionalmente por la empresa se obtuvo que la estimación del producto Leche Natural Entera de 1 Litro generó un 17,4% menos error (MAD), el producto Queso Ranco Pieza en su versión de 10 KG obtuvo un 9,3% menos de error, la Crema de Leche UHT en su formato de 1 Litro resulto con casi un 3% menos de error y el producto Yogurt Los Alerces en formato 1KG sabor Frutilla fue el único que no mejoró el resultado respecto al método tradicional obteniendo un 10 % más de error. La industria mundial de lácteos genera ingresos por más de 50.000 Millones de Euros, por lo que las mejoras en los procesos de este negocio pueden resultar considerables en términos competitivos. Considerando que el portfolio de la compañía cuenta con alrededor de 200 productos y que el error de estimación puede disminuir consistentemente en el tiempo gracias al entrenamiento de la Red Neuronal se recomienda continuar y ampliar la exploración de esta herramienta como un potencial sustituto al método experto utilizado por la subgerencia bajo estudio.