Multi product inventory modeling with demand forecasting and Bayesian optimization
espanolLa complejidad de las cadenas de suministro exige mejores metodos para programar los inventarios de una empresa. En este trabajo se presenta una comparacion entre modelos de pronosticos de demanda de multiples productos, eligiendo el mejor entre: ARIMA, Suavizacion exponencial, Regresion Lineal Bayesiana y un Modelo Lineal Dinamico Bayesiano. Para ello, primero se realiza una simulacion de casos donde no hay una Distribucion Normal en las series de tiempo, segundo, se estiman las predicciones de ventas de tres productos de una estacion de servicios de gasolina con los cuatro modelos, encontrando los mejores resultados para la Regresion Lineal Bayesiana. Seguido a esto, se presenta la optimizacion de un Modelo de Inventarios Multi Producto. Para definir la politica de pedidos, inventarios, costos y ganancias, se utiliza una busqueda bayesiana, que integra elementos de busqueda Tabu para mejorar la solucion. Dicha Optimizacion del Modelo de Inventarios se aplica a un caso de una estacion de combustibles en Colombia. EnglishThe complexity of supply chains requires advanced methods to schedule companies' inventories. This paper presents a comparison of model forecasts of demand for multiple products, choosing the best among the following: autoregressive integrated moving average (ARIMA) exponential smoothing (ES) a Bayesian regression model (BRM) and a Bayesian dynamic linear model (BDLM) To this end, cases in which the time series is normally distributed are first simulated. Second, sales predictions for three products of a gas service station are estimated using the four models, revealing the BRM to be the best model. Subsequently, the multi product inventory model is optimized. To define the policies for ordering, inventory, costs, and profits, a Bayesian search integrating elements of a Tabu search is used to improve the solution. This inventory model optimization process is then applied to the case of a gas service station in Colombia.