Hiperautomatización. ¿Una nueva revolución industrial?.

Abstract

[ES]En el sector del comercio minorista, es esencial tener un aprovisionamiento eficiente de productos para satisfacer la demanda de los clientes y evitar problemas de falta o exceso de inventario. Para lograrlo, las empresas de retail están adoptando enfoques más avanzados que utilizan algoritmos de machine learning y redes neuronales. Los métodos convencionales utilizados en la gestión de inventario incluyen el análisis histórico de ventas, la comparación con períodos anteriores para determinar el crecimiento o disminución de las ventas, encuestas a los clientes sobre las preferencias de compra, necesidades y expectativas y también analizar las ventas de competidores directos para estimar las propias. La inteligencia artificial, en particular las redes neuronales artificiales, se ha convertido en una técnica importante en la gestión de inventario. Estas redes neuronales son capaces de analizar y comprender patrones complejos en los datos de ventas, como estacionalidad, tendencias y comportamiento del cliente, lo que les permite generar pronósticos más precisos. Al aplicar técnicas de inteligencia artificial, los supermercados pueden optimizar sus operaciones, reducir los costos asociados al almacenamiento de productos innecesarios y liberar recursos para enfocarse en tareas estratégicas, como mejorar la experiencia del cliente y desarrollar estrategias de marketing más efectivas. Este proyecto integra la metodología Scrum, el Machine Learning y el desarrollo de aplicaciones web para abordar los desafíos relacionados con el aprovisionamiento de un supermercado. La combinación de estas tecnologías y enfoques puede tener un impacto significativo en la eficiencia, la calidad del servicio y la satisfacción del cliente dentro del contexto de un supermercado.

[EN]In the retail sector, it is essential to have efficient product provisioning to meet customer demand and avoid issues of stockouts or excess inventory. To achieve this, retail companies are adopting more advanced approaches that utilize machine learning algorithms and neural networks. Conventional methods used in inventory management include historical sales analysis, comparison with previous periods to determine sales growth or decline, customer surveys on purchasing preferences, needs, and expectations, and analyzing sales of direct competitors to estimate one's own sales. Artificial intelligence, particularly artificial neural networks, has become an important technique in inventory management. These neural networks are capable of analyzing and understanding complex patterns in sales data, such as seasonality, trends, and customer behavior, enabling them to generate more accurate forecasts. By applying artificial intelligence techniques, supermarkets can optimize their operations, reduce costs associated with storing unnecessary products, and allocate resources to strategic tasks, such as improving the customer experience and developing more effective marketing strategies. This project integrates the Scrum methodology, machine learning, and web application development to address the challenges related to supermarket provisioning. The combination of these technologies and approaches can have a significant impact on efficiency, service quality, and customer satisfaction within the supermarket context.