DOMINE SU INVENTARIO CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL

MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

10 HORAS

** La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de estudio dentro de la informática que busca desarrollar sistemas y algoritmos capaces de ejecutar tareas que requieren capacidades cognitivas propias del ser humano y que incluyen el razonamiento lógico, el aprendizaje a partir de datos, la toma de decisiones basada en información incompleta y la resolución de problemas complejos.

1.1. Introducción a la IA y su evolución:

1.1.1. ¿Qué es la Inteligencia Artificial?

1.1.2. Breve historia de la IA:

1.1.2.1. Primera etapa (1950-1970): los primeros pasos.

1.1.2.2. Segunda etapa (1980-2000): avances en aprendizaje automático y redes neuronales.

1.1.2.3. Tercera etapa (2000-presente): era del Big Data y la IA moderna.

1.2. Principios básicos del aprendizaje automático y la ciencia de datos:

1.2.1. Definición y componentes del aprendizaje automático:

1.2.1.1. Datos: la materia prima del ML.

1.2.1.2. Modelos: representaciones matemáticas del conocimiento.

1.2.1.3. Algoritmos: reglas del aprendizaje.

1.3. Aplicaciones generales de IA en la industria:

1.3.1. IA en el sector salud:

1.3.1.1. Aplicaciones clave de la IA en el sector salud.

1.3.1.2. Ventajas de la IA en el sector salud.

1.3.1.3. Desafíos de implementación de la IA en salud.

1.3.1.4. Impacto futuro de la IA en el sector salud.

1.3.2. IA en el sector financiero:

1.3.2.1. Aplicaciones clave de la IA en el sector financiero.

1.3.2.2. Desafíos de implementación de la IA en finanzas.

1.3.2.3. Impacto futuro de la IA en el sector financiero.

1.3.3. IA en transporte y logística:

1.3.3.1. Aplicaciones clave de la IA en transporte y logística.

1.3.3.2. Ventajas de la IA en transporte y logística.

1.3.3.3. Desafíos de implementación de la IA en transporte y logística.

1.3.3.4. Tendencias futuras de la IA en transporte y logística.

1.3.4. IA en retail y e-commerce:

1.3.4.1. Aplicaciones clave de la IA en retail y e-commerce.

1.3.4.2. Ventajas de la IA en retail y e-commerce.

1.3.4.3. Desafíos de implementación de la IA en retail y e-commerce.

1.3.4.4. Impacto futuro de la IA en retail y e-commerce.

1.4. Ventajas y desafíos de la IA.

1.5. Conclusión del módulo 1.

MÓDULO 2. IA EN LA GESTIÓN DE INVENTARIOS

10 HORAS

** La gestión de inventarios es un proceso estratégico para cualquier empresa que busca equilibrar costes y niveles de servicio. Tradicionalmente, es un proceso que dependía de métodos manuales y modelos estadísticos básicos. Sin embargo, la Inteligencia Artificial ha introducido nuevas posibilidades para abordar problemas complejos como, por ejemplo, los excesos de stock, lo que permite a las empresas redirigir sus recursos hacia actividades estratégicas de mayor valor agregado.

2.1. Introducción a la gestión de inventarios con IA:

2.1.1. Automatización: reduce la necesidad de procesos manuales al implementar sistemas inteligentes.

2.1.2. Predicción: permite anticipar la demanda de productos con mayor precisión.

2.1.3. Optimización: mejora la asignación de recursos y niveles de inventario en tiempo real.

2.2. Beneficios de la IA en inventarios:

2.2.1. Reducción de costes operativos.

2.2.2. Mejora en la toma de decisiones.

2.2.3. Incremento en la satisfacción del cliente.

2.3. Herramientas de IA para inventarios:

2.3.1. Principales herramientas de IA en inventarios:

2.3.1.1. Algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning).

2.3.1.2. Sistemas ERP con IA integrada.

2.3.1.3. Herramientas de visualización y análisis de datos.

2.3.1.4. Plataformas de optimización logística.

2.3.1.5. Soluciones de automatización robótica e IoT.

2.3.1.6. Modelos predictivos basados en redes neuronales.

2.3.2. Ventajas de las herramientas de IA en inventarios.

2.4. Casos de estudio: empresas líderes

2.4.1. Amazon: optimización en tiempo real.

2.4.2. Wal-Mart: análisis predictivo de demanda.

2.4.3. Zara: agilidad en la cadena de suministro.

2.5. Conclusiones del módulo 2:

2.5.1. Transformación de la gestión de inventarios.

2.5.2. Predicción de demanda como pilar estratégico.

2.5.3. Automatización de procesos logísticos.

2.5.4. Herramientas tecnológicas para inventarios.

MÓDULO 3. HERRAMIENTAS Y TECNOLOGIAS

16 HORAS

** La elección de Python y TensorFlow como herramientas clave para la gestión de inventarios con Inteligencia Artificial (IA) responde a sus características técnicas, su flexibilidad y su amplia adopción en la industria. Son tecnologías que permiten desarrollar modelos predictivos, optimizar procesos y analizar datos de forma eficiente, contribuyendo de forma significativa a mejorar las cadenas de suministro.

3.1. Introducción a Python y TensorFlow:

3.1.1. Python: la base del desarrollo de modelos IA.

3.1.2. TensorFlow: potencia para el aprendizaje automático.

3.1.3. Python y TensorFlow juntos: un ecosistema completo

3.1.3.1. Importación y procesamiento de datos (Python).

3.1.3.2. Desarrollo de modelos predictivos (TensorFlow).

3.1.3.3. Visualización de resultados.

3.1.3.4. Aplicaciones de Matplotlib en la gestión de inventarios.

3.1.3.5. Implementación en tiempo real.

3.2. Instalación y configuración de Python y TensorFlow:

3.2.1. Requisitos previos:

3.2.1.1. Instalación de Python.

3.2.1.2. Configuración del entorno virtual.

3.2.1.3. Instalación de TensorFlow.

3.2.1.4. Instalación de bibliotecas complementarias.

3.2.1.5. Uso de herramientas como Jupyter Notebook.

3.2.1.6. Configuración de Google Colab (opcional).

3.2.1.7. Solución de problemas comunes.

3.2.2. Primeros pasos en Python.

3.2.3. Primeros comandos en Python.

3.2.4. Variables y tipos de datos.

3.2.5. Estructuras de control.

3.2.6. Manipulación de datos con listas y diccionarios.

3.2.7. Importar y trabajar con bibliotecas:

3.2.7.1. Ejercicio práctico: crear un informe básico de inventarios.

3.3. Uso de sistemas ERP integrados con IA:

3.3.1. ¿Qué es un ERP?

3.3.1.1. Características principales de un ERP.

3.3.1.2. Funciones clave de un ERP en la gestión de inventarios.

3.3.1.3. Ventajas de usar un ERP en inventarios.

3.3.1.4. Tipos de ERPs según su implementación.

3.3.1.5. Desafíos comunes al implementar un ERP.

3.3.2. Ejemplos prácticos de dashboards:

3.3.2.1. ¿Qué es un dashboard en la gestión de inventarios?

3.3.2.2. Recomendaciones para diseñar dashboards efectivos.

3.4. Tutorial de TensorFlow:

3.4.1. Configuración inicial de TensorFlow:

3.4.1.1. Requisitos previos.

3.4.2. Instalación de TensorFlow :

3.4.2.1. Creación de un entorno virtual.

3.4.2.2. Instalar TensorFlow.

3.4.2.3. Verificar la instalación.

3.4.3. Configuración para uso de GPU (opcional):

3.4.3.1. Requisitos de software.

3.4.3.2. Verificar el uso de GPU.

3.4.4. Configuración de herramientas complementarias.

3.4.5. Prueba inicial con TensorFlow.

3.4.6. Solución de problemas comunes.

3.4.7. Recomendaciones para una configuración eficiente.

3.5. Conclusiones del módulo 3:

3.5.1. Principales aprendizajes.

3.5.2. Impacto estratégico.

3.5.3. Desafíos identificados.

MÓDULO 4. IMPLEMENTACIÓN PRÁCTICA DE IA EN INVENTARIOS

10 HORAS

** La Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado la gestión de inventarios, permitiendo la automatización de procesos, la optimización de recursos y una toma de decisiones basada en datos en tiempo real. A través de algoritmos avanzados de aprendizaje automático y modelos predictivos, las empresas pueden mejorar su eficiencia operativa, reducir costes y minimizar errores humanos en la administración de los stocks.

4.1. Introducción a la implementación de IA en inventarios:

4.1.1. Automatización en la gestión de inventarios.

4.1.2. Eliminación de procesos manuales y reducción de errores.

4.1.3. Generación automática de órdenes de compra.

4.1.4. Optimización de la ubicación de productos en almacenes.

4.1.5. Automatización del control de inventarios en tiempo real.

4.2. Fases de implementación de IA en la gestión de inventarios:

4.2.1. Preparación de datos.

4.2.2. Recolección de datos.

4.2.3. Selección de modelos para la gestión de inventarios con IA.

4.2.4. Entrenamiento y evaluación de modelos en la gestión de inventarios con IA.

4.2.5. Evaluación del modelo: métricas de evaluación.

4.2.6. Optimización del modelo:

4.2.6.1. Ajuste de hiperparámetros.

4.2.6.2. Regularización del modelo.

4.2.6.3. Incorporación de datos nuevos.

4.3. Integración con sistemas ERP: implementación de modelos de IA en la gestión de inventarios

4.3.1. Arquitectura de integración de modelos de IA en ERP:

4.3.1.1. Componentes clave de la integración.

4.3.1.2. Conexión del modelo de IA con el ERP.

4.3.1.3. Conexión del modelo de IA con el ERP.

4.3.1.4. Módulo de automatización del reabastecimiento.

4.3.2. Beneficios de la integración de IA con ERP.

4.3.3. Retos y consideraciones en la integración.

4.4. Monitoreo y ajustes: evaluación y mejora continua del modelo de IA en la gestión de inventarios

4.4.1. Evaluación del rendimiento del modelo.

4.4.2. Estrategias de ajuste y optimización del modelo.

4.4.3. Implementación de monitoreo continuo.

4.5. Configuración del entorno de trabajo para la implementación de la IA en la gestión de inventarios :

4.5.1. Herramientas necesarias:

4.5.1.1. Manipulación y procesamiento de datos.

4.5.1.2. Construcción y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.

4.5.1.3. Evaluación de modelos y optimización.

4.5.1.4. Visualización de datos y resultados.

4.5.1.5. Infraestructura para implementación en producción.

4.5.1.6. Automatización y mantenimiento de modelos.

4.6. Desarrollo de modelos predictivos de inventarios:

4.6.1. Preparación de datos.

4.6.2. Creación del modelo predictivo.

4.7. Integración del modelo en un sistema ERP: automatización del reabastecimiento.

4.8. Evaluación y mejora del modelo.

MÓDULO 5. PROYECTO FINAL

4 HORAS

** Evaluación de manera integral del nivel de aprendizaje alcanzado, combinando instrumentos de medición teórica con prácticas aplicadas que reflejen la transparencia de conocimientos a contextos reales de trabajo.