Modelo de pronóstico de cadena de suministro mediante redes neuronales

Daniela Palafox-Palafox; Joselito Medina-Marín; Juan Carlos  Seck-Tuoh-Mora; María Guadalupe Serna-Díaz; Norberto Hernández-Romero

doi:10.29057/icbi.v11iEspecial3.11482

Daniela Palafox-Palafox Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo https://orcid.org/0009-0009-2463-3834
Joselito Medina-Marín Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo https://orcid.org/0000-0003-0937-8707
Juan Carlos Seck-Tuoh-Mora Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo https://orcid.org/0000-0003-3678-1120
María Guadalupe Serna-Díaz Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo https://orcid.org/0000-0002-2846-6908
Norberto Hernández-Romero Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo https://orcid.org/0000-0001-9942-306X

DOI: https://doi.org/10.29057/icbi.v11iEspecial3.11482

Keywords: forecast, demand, supply chain, neural networks, simulation

Abstract

Overstock affects the supply chain, making it vulnerable and generating costs due to obsolescence. Up to now, it is needed to implement tools to forecast production demand with impact in supply chain inventory levels in order to know the reorder point and fulfill the client requirements. In this work, a simulation model of a supply chain was developed, considering four links (Supplier, Production, Distribution and Retailer) with their respective warehouses. Data concerned to inventory level and response time obtained from the simulation model were used for training of 100 different artificial neural network (ANNs) configurations, to identify the one with the best prediction for inventory levels. The ANN with the best performance (r² = 0,99408, RMSE = 1,44217) contains 12 neurons in the input layer, 70 neurons in the first hidden layer, 60 in the second hidden layer and 4 neurons in the output layer.

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