Publicación: Clasificación ABC de inventarios mediante modelos de aprendizaje por refuerzo
Fecha
2025
Autores
Arrieta Salgado, Karolina
Título de la revista
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Editor
Universidad EAFIT
Resumen
Descripción
La tarea de control de inventario se ocupa de minimizar costos, optimizar recursos y mejorar su gestión para garantizar la disponibilidad de productos o recursos cuando se necesiten. La clasificación ABC es una metodología utilizada para tratar inventarios y categorizar los materiales en función de su importancia relativa, lo que permite asignar recursos de manera más efectiva, centrándose en los elementos más críticos y dedicando la atención adecuada a cada categoría. Las tres categorías son: A, altamente importantes; B, de importancia media; y C, relativamente poco importantes. El aprendizaje por refuerzo (RL), una técnica de aprendizaje automático (ML), puede ser útil para optimizar la gestión de inventarios, considerando criterios como la demanda, el tiempo de entrega, los precios, entre otros, para tomar decisiones y lograr los mejores resultados. En este proyecto, se utilizan algoritmos de aprendizaje por refuerzo para pronosticar la clasificación de los materiales existentes y evaluar la posibilidad de clasificar nuevos. La base de datos incluye compras no industriales realizadas por una empresa de producción y comercialización de productos cosméticos y de aseo personal. Los resultados indican que el modelo desarrollado logra converger de manera eficiente, mostrando una mejora progresiva en la recompensa total por episodio, lo que evidencia que el agente es capaz de aprender y refinar sus políticas de decisión. Esto demuestra el potencial del enfoque para clasificar materiales de manera precisa y tomar decisiones que optimicen la gestión de inventarios. La estabilidad alcanzada en las etapas finales del entrenamiento refuerza la utilidad del modelo para abordar problemas reales y garantizar una mejor asignación de recursos en el inventario.