Volumen de ventas de medicamentos y el manejo de stock en laboratorios : el diseño de una predicción a través de modelos de machine learning

Abstract

Para optimizar las estrategias de Volumen de ventas, se busca crear un modelo predictivo del stock de medicamentos a través de la prueba de diferentes algoritmos y aprovechando grandes volúmenes de datos relacionados con los que cuentan las cadenas de farmacias con sus laboratorios, para predecir mejores proyecciones que contribuyan en la toma de decisiones de la organización. Del mismo modo, a través de un modelo de clasificación se pretende anticipar cuáles medicamentos están con stock en el laboratorio farmacéutico de manera de poder actuar comercialmente, ya sea buscando alternativas para evitar que estos medicamentos puedan estar listos para las cadenas de farmacias. Esto abre a consideración las siguientes preguntas: ¿Cuáles son los métodos de aprendizaje automático que ayudan a predecir con mayor precisión el volumen de ventas? ¿Cuáles son los factores o variables que más influyen en el stock de medicamentos de un laboratorio?. Durante el desarrollo del presente trabajo se busca mostrar que los métodos de clasificación de aprendizaje automático permiten predecir el stock de ventas de un laboratorio en base a la planificación, control y gestión de inventarios del volumen de ventas, manejándolos adecuadamente con mayor precisión controlando procesos de ventas de cada medicamento.