Título del Proyecto: Desarrollo de Sistema de Forecasting y Dashboard para Optimización de Logística.

Ejemplo de Publicación para el Freelancer:
Título del Proyecto: Desarrollo de Sistema de Forecasting y Dashboard para Optimización de Logística.

Descripción:
Necesito un desarrollador para crear un sistema que pronostique la demanda de productos (extractos de plantas medicinales en botellas) para 240 tiendas de una cadena de retail. El sistema debe incluir:

Una base de datos centralizada para almacenar datos históricos de ventas.

Un módulo de forecasting para predecir la demanda futura.

Un sistema de reabastecimiento automatizado que sugiera cantidades de pedido.

Un dashboard... leia mais interactivo para visualizar los resultados de manera didáctica.

Integración y automatización de todos los módulos.

Habilidades Requeridas:

Python (Pandas, Statsmodels, Scikit-learn) o R.

Conocimientos de bases de datos (MySQL, PostgreSQL, o MongoDB).

Experiencia en visualización de datos (Power BI, Tableau, o Dash).

Conocimientos básicos de Machine Learning y forecasting.

Plazo: 4-6 semanas.



Tareas Específicas para el Desarrollador:
1. Recolección y Organización de Datos
Tarea: Crear una base de datos centralizada que almacene los datos históricos de ventas de los últimos 12 meses (o más) de cada tienda Biggies.

Detalles:

Los datos deben incluir: fecha de venta, sucursal (nombre o código), cantidad vendida de cada presentación (6 tipos de botellas), y frecuencia de pedidos.

La base de datos debe ser escalable para agregar nuevos datos en el futuro.

Herramientas Sugeridas: MySQL, PostgreSQL, o MongoDB.

2. Desarrollo de un Módulo de Pronóstico (Forecasting)
Tarea: Implementar un modelo de pronóstico de demanda para predecir las ventas futuras de cada tienda y cada producto.

Detalles:

Utilizar métodos de forecasting como media móvil, suavización exponencial, o ARIMA (dependiendo de la complejidad que se desee).

El modelo debe permitir ajustar parámetros (por ejemplo, período de pronóstico, nivel de confianza, etc.).

Debe ser capaz de manejar patrones estacionales y tendencias.

Herramientas Sugeridas: Python (librerías como Pandas, Statsmodels, Scikit-learn) o R.

3. Creación de un Sistema de Reabastecimiento Automatizado
Tarea: Desarrollar un módulo que sugiera la cantidad de producto que cada tienda debe pedir mensualmente, basado en el pronóstico de demanda.

Detalles:

El sistema debe calcular el punto de reorden (rop) y la cantidad económica de pedido (eoq) para cada tienda.

Debe generar alertas cuando una tienda esté cerca de quedarse sin stock.

Herramientas Sugeridas: Python (para lógica de negocio) + Base de Datos (para almacenar los resultados).

4. Desarrollo de un Dashboard Interactivo
Tarea: Crear una interfaz gráfica (dashboard) que presente los resultados del pronóstico y las sugerencias de reabastecimiento de manera clara y didáctica.

Detalles:

El dashboard debe incluir:

Gráficos de ventas históricas vs. Pronosticadas por tienda y producto.

Tablas con las cantidades sugeridas de pedido para cada tienda.

Alertas visuales (por ejemplo, colores rojo/verde) para indicar niveles de stock críticos.

Filtros para seleccionar tiendas específicas, productos, o períodos de tiempo.

Debe ser intuitivo y fácil de usar para personas no técnicas.

Herramientas Sugeridas: Power BI, Tableau, o Dash (Python).

5. Integración y Automatización
Tarea: Integrar todos los módulos (base de datos, forecasting, reabastecimiento, y dashboard) en un sistema único.

Detalles:

El sistema debe actualizarse automáticamente con nuevos datos de ventas (por ejemplo, cargar un archivo CSV mensualmente).

Debe generar reportes automáticos (por ejemplo, un PDF con las sugerencias de pedido para cada tienda).

Herramientas Sugeridas: Python (para automatización) + Heroku o AWS (para despliegue).

6. Pruebas y Documentación
Tarea: Realizar pruebas exhaustivas del sistema para asegurar que funcione correctamente.

Detalles:

Probar el sistema con datos reales y simulados.

Documentar el código y crear un manual de usuario para el dashboard.

Herramientas Sugeridas: Jupyter Notebook (para pruebas) + Markdown (para documentación).

Entregables Esperados:
Base de Datos Centralizada: Con los datos históricos de ventas y capacidad para agregar nuevos datos.

Módulo de Forecasting: Con modelos de pronóstico ajustables y precisos.

Sistema de Reabastecimiento Automatizado: Con sugerencias de pedido y alertas de stock.

Dashboard Interactivo: Con gráficos, tablas, y filtros para visualizar los datos de manera didáctica.

Sistema Integrado: Con todos los módulos funcionando juntos y actualizándose automáticamente.

Documentación: Código documentado y manual de usuario para el dashboard. colapsar