Aplicación de ciencia de datos y control PID en la gestión de inventario: casos Amazon, Zara y validación por simulación

Resumen

En mercados competitivos y dinámicos, las grandes empresas se enfrentan al desafío de mejorar sus procesos industriales y logísticos, especialmente la gestión de inventario en la cadena de suministro. Este reto se agudiza ante el gran volumen de datos generados por mediciones, ventas, compras, entradas y salidas de productos, que requieren toma de decisiones oportunas y la capacidad de predecir comportamientos en entornos multivariables. Este trabajo busca comprender el control industrial y su homologación con el control de inventario, examinando cómo Amazon y Zara integran la ciencia de datos y el control de procesos industriales (particularmente controladores PID) para potenciar la gestión de inventario en la cadena de suministro. Además, se busca comprender la integración entre medición, control y acción inteligente y validar la viabilidad del control PID ante variaciones en la demanda. Se lleva a cabo una validación práctica a través de simulación en Python, buscando comprender lo que es un lazo de control automático y la retroalimentación. Esta aproximación también permite comprender la evolución del controlador clásico del PID al controlador PID inteligente. La investigación revela que, si bien la mayoría de las aplicaciones del control PID disponibles se centran en el control de variables físicas, existe poca información sobre su aplicación directa en el control de inventarios. No obstante, el estudio de casos como Amazon y Zara demuestra que estas empresas líderes utilizan un controlador PID moderno, inteligente, adaptativo y contextual, aplicado eficazmente a la logística y la cadena de suministro para obtener mejoras en eficiencia, reducción de desperdicios y apoyo a la toma de decisiones, contribuyendo a los ODS 9 y 12