Demand model in an automotive supply chain company

[ES] En este artículo exponemos la implementación de un proyecto de predicción de la demanda asistido por Inteligencia Artificial en una PYME (pequeña y mediana empresa) del País Vasco. La empresa pertenece al sector del recambio del automóvil orientada principalmente al sector profesional (B2B) siendo sus principales clientes, talleres de reparación de automóviles. Cuenta con ocho oficinas que gestionan un amplísimo catálogo de primeras marcas ubicadas a nivel internacional. En este contexto, la operativa logística supone una actividad clave del negocio. Por otro lado, el flujo de mercancías entre sus almacenes, la gestión de compras y los costes de transporte son también áreas a optimizar. Consecuentemente, la gestión eficiente del stock es fundamental para los resultados del negocio. En este artículo; proponemos un modelo de predicción de la demanda asistido por un algoritmo de aprendizaje automático que ayude a la toma de decisiones empresariales. La información tratada procede de varias fuentes de datos como son el sistema ERP, la plataforma B2B y la base de datos del call center. El objetivo principal de este modelo es incidir sobre un punto débil generalizado en todas las empresas de este sector.[EN] This paper expound the implementation of a project of demand forecasting powered by Artificial Intelligence (AI) in a small and medium-sized enterprise (SME) situated in Basque Country. The company works in automotive after-market segment, whose main clients are professional Car Workshops. Eight offices handle a massive product catalogue supplied by international leadership manufacturers located all over the world. Considering this scenario, the logistic operative is evidently a key business activity. On the other hand, the flow of goods among their warehouses, the purchasing management and freight costs must be also optimized. This means that an efficient stock management is equally crucial for the result of the company. In this paper, we propose a demand prediction model assisted by machine learning algorithms which facilities crucial business decisions. The information gathering uses several sources such as the ERP; the B2B Platform and the call center Data Base. The main aim of this model is to reinforce a weak point detected not only in this company, but also in others competitor enterprise

XVII Simposio CEA de Control Inteligente: Reunión anual del grupo de Control Inteligente del comité español de automática (CEA). Libro de Actas, León, 27-29 de junio de 2022

Al igual que en las ediciones anteriores, el XVII Simposio CEA de Control Inteligente ha tratado de mantener los objetivos propuestos por el Grupo Temático de CEA y desarrollar unas jornadas de convivencia en las que se han desarrollado actividades científicas de investigación, de formación de doctores, de relaciones con la industria y, por supuesto, actividades culturales y de relaciones sociales de todos los miembros que formamos esta comunidad científica. Este año, el lugar elegido para la celebración del Simposio ha sido la ciudad de León y le ha correspondido la organización del mismo al Grupo de Investigación SUPPRESS de la Universidad de León, dirigido por el profesor Manuel Domínguez. Con más de 90 asistentes en algunas de las actividades del Simposio, hemos conseguido batir récords de asistencia y generar un ambiente más que propicio para desarrollar distintas discusiones científicas de gran calado. Esto demuestra el interés que suscita nuestra disciplina en estos tiempos. Durante los últimos años el control inteligente está demostrando ser una herramienta esencial para contribuir a solucionar los grandes retos que se nos van a plantear en el futuro. Pero, hasta la fecha no habíamos experimentado, tan de primera mano, los efectos derivados del cambio climático, la falta de recursos energéticos y de materias primas, las pandemias, la falta de recursos hídricos, la ciberseguridad o los incendios. Por ello, más que nunca se antoja necesario reflexionar, reforzar nuestros vínculos o crear nuevas sinergias para contribuir y poner nuestro valioso conocimiento a disposición de nuestra sociedad. En este sentido nossentimos orgullosos de presentar las contribuciones tan valiosas que recoge este documento. Estas han superado todas nuestras expectativas, lo que da muestras del sentido de responsabilidad que tiene el Grupo Temático CEA de Control Inteligente con su tiemp