{"id":1368,"date":"2018-09-25T15:13:14","date_gmt":"2018-09-25T15:13:14","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2018\/09\/25\/caso-practico-de-arboles-de-decision-en-el-sector-logistico\/"},"modified":"2022-08-01T15:04:08","modified_gmt":"2022-08-01T15:04:08","slug":"caso-practico-de-arboles-de-decision-en-el-sector-logistico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/caso-practico-de-arboles-de-decision-en-el-sector-logistico\/","title":{"rendered":"CASO PR\u00c1CTICO DE \u00c1RBOLES DE DECISI\u00d3N EN EL SECTOR LOG\u00cdSTICO"},"content":{"rendered":"

En el post anterior aterrizamos el marco te\u00f3rico de los \u00e1rboles de decisi\u00f3n<\/strong> , pero como no es lo mismo contarlo que hacerlo, vamos a presentar un caso real de su aplicaci\u00f3n.<\/p>\n

En concreto, estamos hablando de un Operador Log\u00edstico L\u00edder en el sector farmac\u00e9utico<\/strong>, y el origen del proyecto era analizar la cadena de fr\u00edo. La justificaci\u00f3n del mismo ven\u00eda de la necesidad de conocer el origen de las roturas que se produc\u00edan.<\/p>\n

\u00bfPara qu\u00e9 usar \u00e1rboles de decisi\u00f3n?<\/strong><\/p>\n

El motivo fue conocer cu\u00e1les eran las caracter\u00edsticas que m\u00e1s influ\u00edan a la hora de las roturas de la cadena de fr\u00edo.<\/p>\n

El rango de temperatura \u00f3ptimo para determinados productos (vacunas antibi\u00f3ticas) estaba garantizado por unas cubetas durante 24 horas. Es decir, en toda orden en la que el tiempo de expedici\u00f3n fuera superior a 24 horas, hab\u00eda habido una rotura en la cadena de fr\u00edo.<\/p>\n

As\u00ed pues, se analizaron las diferentes muestras de las que se dispon\u00eda, cada una de ellas definida por una serie de caracter\u00edsticas como el cliente, tipo de almacenamiento, mes o d\u00eda de la semana, y se categoriz\u00f3 a las mismas en funci\u00f3n de si hab\u00eda habido una rotura de la cadena de fr\u00edo o no.<\/p>\n

\"algoritmo<\/p>\n

Convenimos dividir el conjunto de datos en dos subconjuntos: unos de entrenamiento y otro de test, para poner a prueba a nuestro modelo y poder ver c\u00f3mo de bueno era generalizando a la hora de clasificar datos nuevos.<\/p>\n

Los resultados arrojaron informaci\u00f3n muy interesante.<\/p>\n

\"arbol<\/p>\n

Tal como se puede observar en el \u00e1rbol de decisi\u00f3n creado, la mayor\u00eda de los casos en los que hab\u00eda habido una rotura de la cadena de fr\u00edo (141\/143) se hab\u00edan producido en viernes o s\u00e1bado. Ello permiti\u00f3 focalizar el problema y dirigir el an\u00e1lisis del mismo. Una mala gesti\u00f3n en el proceso burocr\u00e1tico produc\u00eda una preparaci\u00f3n de pedidos (picking) el viernes a \u00faltima hora que no se exped\u00edan hasta el lunes, propiciando con ello las roturas de la cadena de fr\u00edo. La soluci\u00f3n guiada por la aplicaci\u00f3n de modelos anal\u00edticos permiti\u00f3 solventar el problema, ejecutando el proceso burocr\u00e1tico dentro del almac\u00e9n de fr\u00edo y evitando la mayor\u00eda de las roturas previas.<\/p>\n

Como vemos, los modelos anal\u00edticos, y en este caso en concreto los \u00e1rboles de decisi\u00f3n<\/strong>, pueden ser una herramienta muy poderosa para la toma de decisiones en multitud de \u00e1mbitos. Y la log\u00edstica no iba a ser una excepci\u00f3n.<\/strong><\/p>\n

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