Fecha de recepción: 01 / 09 / 2025
Fecha de aceptación: 17 / 10 / 2025
Fecha de publicación: 31 / 10 / 2025
Instituto Superior Tecnológico Universitario Rumiñahui
Optimización de inventarios en PYMEs retail: Un enfoque basado en Prophet y Python.
pp. 184 - 196 / Volumen 6, número 4 / DOI: https://doi.org/10.37431/conectividad.v6i4.399
Optimización de inventarios en PYMEs retail: Un enfoque basado
en Prophet y Python
Inventory optimization in retail SMEs: A Prophet and Python-Based approach
Derechos de Autor
licencia de
Citas
RESUMEN
obteniendo un error medio absoluto porcentual
destacan una reducción del 22% en inventario
escalable incluso para empresas con recursos
Palabras claves:
ABSTRACT
Keywords:
Artículo Cientíco
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1. INTRODUCCIÓN
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Tabla 1.
Dimensión
evaluada
Situación antes de Prophet
(gestión tradicional)
Resultados con Prophet
Precisión de pronóstico
Inventario
inmovilizado
almacenamiento elevados
Desabastecimiento
Desperdicio
Reducción del 20%
Rotación de
inventario
demandados
Ahorro económico
anual
2. MATERIALES Y MÉTODOS
2.1. Conjunto de datos
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Estandarización de formatos de fecha
Imputación de valores faltantes
Detección y tratamiento de valores atípicos
Normalización de la variable de ventas
2.2. Herramientas utilizadas
•
•
•
•
•
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2.3. Conguración del modelo
• Estacionalidad anual, semanal y diaria
• Festivos nacionales
• Modo de estacionalidad aditivo
• Changepoint_prior_scale = 0.1
• Interval_width = 0.95
pronósticos
2.4. Evaluación de desempeño
2.5. Cálculo de indicadores de impacto
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Valor tradicional
Valor Prophet
Tabla 2.
Criterio / Método Prophet (Meta)
ARIMA
(estadístico clásico)
ERP/Software
comerciales
Costo de
implementación
Facilidad de uso
modelado estadístico
Estacionalidad y
festivos
Estacionalidad limitada,
manual
depende de módulos
adicionales
Precisión (MAPE
promedio)
de datos
Accesibilidad para
PYMEs
Colab sin infraestructura propia
de licencia e
implementación
Escalabilidad
Escalable a múltiples series
temporales con pocos recursos
elevado
3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
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Reducción del inventario inmovilizado
Disminución de desabastecimientos
Reducción del desperdicio
Incremento de la rotación de inventarios
Tabla 3.
N° Categoría Producto
Inventario
antes (%)
Inventario
después (%)
Desabastecimiento
antes (%)
Desabas-
tecimiento
después (%)
20%
2 22%
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N° Categoría Producto
Inventario
antes (%)
Inventario
después (%)
Desabastecimiento
antes (%)
Desabas-
tecimiento
después (%)
24%
4 26%
5
6
Pollo 20%
Carne de res 22%
9 Cerdo 24%
Panadería Pan 26%
Panadería
Panadería
Refrescos 20%
22%
24%
26%
Enlatados 20%
20 Enlatados 22%
Enlatados 24%
22 Papas fritas 26%
24
25 20%
26 22%
24%
Verduras 26%
29 Verduras Cebollas
Verduras Papas
personal
20%
personal
Pasta dental 22%
personal
24%
26%
20%
Embutidos 22%
Pescado fresco 24%
40 Panadería Croissant 26%
Panadería
42
Vino 20%
44 22%
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N° Categoría Producto
Inventario
antes (%)
Inventario
después (%)
Desabastecimiento
antes (%)
Desabas-
tecimiento
después (%)
45 Cloro 24%
46 26%
Enlatados
Enlatados
49 20%
50 Caramelos 22%
Figura 1.
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Figura 2.
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4. CONCLUSIONES
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como indicadores macroeconómicos, tendencias de consumo detectadas en redes sociales o
REFERENCIAS
arXiv preprint arXiv:2308.11939.
International Journal of Forecasting, 38
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Fecha de aceptación: 17 / 10 / 2025
Fecha de publicación: 31 / 10 / 2025
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Revista Iberoamericana de Ciencia, Tecnología
y Sociedad (CTS), 17
Forecasting: Principles and practice
Time series demand forecasting based on Prophet model.
International Journal of Computer Applications,
183
Revista Ingeniería
Industrial, 44
Journal of Applied Natural Science and Technology,
12
Prophet documentation.
Informe de digitalización de las PYMEs 2023.
Multidisciplinary Latin American
Journal (MLAJ), 3
The American Statistician, 72
