The document outlines a forecasting solution for mobile equipment supply, addressing logistical challenges and opportunities for improvement through analytical methods. It discusses the application of hierarchical forecasting methodologies, which demonstrated effective performance in generating more accurate demand predictions. Conclusively, the authors recommend further segmentation of sales points to enable personalized strategies and improved inventory management.

1. FORECASTING DE ABASTECIMIENTO
DE EQUIPOS MÓVILES
Insight ML

2. Nosotros
Cristian Lazo Quispe (24)
ADVANCED ANALYTICS
SPECIALIST
COMPUTER VISION
SCIENTIST
Renato Castro Cruz (23)
+4 AÑOS EXP. EN ANALYTICS +4 AÑOS EXP. EN ML ENGINEER
¿ Q U I É N E S S O M O S
N O S O T R O S ?

3. 1.- Problemática
2.- Oportunidad
3.- Solución Analítica
4.- Impacto en el negocio
5.- Conclusiones y trabajo futuro

4. 1.- Problemática

5. P R O B L E M Á T I C A
1 . L A L O G Í S T I C A I N V E R S A
N O A G R E G A V A L O R ,
G E N E R A C O S T O .
3 . L E A D T I M E S C O N
O P O R T U N I D A D D E
M E J O R A
E L F O R E C A S T I N G E S U N
E L E M E N T O C L A V E E N C U A L Q U I E R
E M P R E S A . B U S C A R L A P R E C I S I Ó N
Y E L P O R Q U É A Y U D A A
R E S O L V E R V A R I O S P R O B L E M A S
2 . N O T E N E R P U N T O S
D E V E N T A S
P E R F I L A D O S

6. 2.- Oportunidad

7. O P O R T U N I D A D
P R O D U C T O C L I E N T E L U G A R
C O S T O
C A L I D A D
T I E M P O
B U E N A P L A N I F I C A C I Ó N
L A L O G Í S T I C A
A G R U P A
L O S
S I G U I E N T E S
E L E M E N T O S

8. 3.- Solución Analítica

9. S O L U C I Ó N A N A L Í T I C A
M E T O D O L O G Í A
T R A T A M I E N T O
D E D A T O S
E N T E N D I E N D O
L O S D A T O S
I N G E N I E R Í A D E
D A T O S
M O D E L A D O Y
R E T R O A L I M E N T A C I Ó N
I M P L E M E N T A C I O N

10. T R A T A M I E N T O D E L A
D A T A
S O L U C I Ó N A N A L Í T I C A
D A T A C O N L A
Q U E
T R A B A J A R E M O S

11. E N T I E N D I E N D O L O S
D A T O S
S O L U C I Ó N A N A L Í T I C A

12. E N T I E N D I E N D O L O S D A T O S
S O L U C I Ó N A N A L Í T I C A

13. M O D E L A D O B A S E L I N E
S O L U C I Ó N A N A L Í T I C A
LOCAL CV RMSE: 2.31
PUBLIC RMSE: 2.59
F E A T U R E E N G I N E E R I N G

14. H I E R A R C H I C A L
T I M E S E R I E S
S O L U C I Ó N
A N A L Í T I C A
Sources: A machine learning approach for forecasting hierarchical time series (2020)
F O R E C A S T D E
D E M A N D A T O T A L
X S E M A N A
D T
S 1 S N
. . .
F O R E C A S T D E
D E M A N D A
S E M A N A L X I D
I D 1 I D N I D N
I D 1
. . . . . .
. . .
. . .
. . .

15. M O D E L O F O R E C A S T I N G
D E M A N D A N A C I O N A L
P O R S E M A N A
S O L U C I Ó N A N A L Í T I C A
LOCAL RMSE: 1.94
PUBLIC RMSE: 2.04

16. S O L U C I Ó N A N A L Í T I C A
LOCAL RMSE: 1.88
PUBLIC RMSE: 1.94
M O D E L O F O R E C A S T I N G
D E M A N D A S E M A N A L X I D

17. R E S U L T A D O S L E A D E R B O A R D
P U B L I C : 1.94567 RMSE
P R I V A T E : 1.92173 RMSE
M O D E L O R O B U S T O

18. 4.- Conclusiones y
trabajo a futuro

19. C O N C L U S I O N E S
L A M E T O D O L O G Í A D E H I E R A R C H I C H A L F O R E C A S T I N G F U N C I O N Ó M U Y
B I E N P A R A E S T E R E T O .
S E P U E D E T E N E R M Á S F O R E C A S T S H I J A S Q U E P E R M I T A N T E N E R
M E J O R E S P R E D I C C I O N E S .
H A Y O P O R T U N I D A D E N L A S E G M E N T A C I O N D E P U N T O S D E V E N T A Q U E
P E R M I T A N A P L I C A R E S T R A T E G I A S P E R S O N A L I Z A D A S P A R A L L E G A R A
L A S M E T A S .
1 .
2 .
3 .
R E C O M E N D A C I O N E S
S E H U B I E R A D E S E A D O T E N E R C O M O D A T A E L I N V E N T A R I O E N C A D A S E M A N A P A R A
M E J O R A R E L M O D E L O O S A C A R K P I S D E N E G O C I O R E L E V A N T E S ( E . G . A H O R R O D E
C O S T E D E I N V E N T A R I O ) .
E L M O D E L O E S F L E X I B L E Y P O D R Í A A P L I C A R S E N O S O L A M E N T E A L F O R E C A S T D E
A B A S T E C I M I E N T O S I N O T A M B I É N A O T R O S T I P O D E F O R E C A S T C O M O D E M A N D A D E
M O D U L O S D E I N T E R N E T P O R D E P A R T A M E N T O , C O N S U M O D E P A Q U E T E S P O R
U S U A R I O .
1 .
2 .