🚚 ¿Por Qué la Cadena de Suministro es el Mejor Dominio para Data Scientists?#
Después de 10 años en supply chain analytics, Samir Saci tiene una respuesta clara: problemas ricos, matemáticas hermosas e impacto tangible.
📊 Los 4 niveles de analytics en Supply Chain#
📍 Descriptivo – Visibilidad operacional (¿cuántos pallets tenemos en el depósito?) 🔎 Diagnóstico – Análisis de causa raíz con Lean Six Sigma y estadística ⚙️ Prescriptivo – Optimización de decisiones (programación lineal con PuLP) 🤖 Predictivo – Forecasting y modelos de demanda
💡 Casos reales de impacto#
🏭 Heatmap de warehouse: Una simple visualización identificó congestión en pasillos de alto movimiento → contrato renovado por varios millones de euros.
🚛 Chi-Squared Test: Antes de culpar a los conductores por rechazar rutas difíciles, los datos demostraron que la asignación era aleatoria. Sin conflicto, con evidencia.
🌐 Network Design: Optimización de red de fábricas globales teniendo en cuenta costos de producción por país y equidad en COGS.
🛠️ Stack técnico#
Python+PuLPpara optimizaciónPandas+Seabornpara análisis y visualizaciónStreamlitpara productizar soluciones
💡 Explicación en pocas palabras#
La cadena de suministro es el sistema nervioso de cualquier empresa: conecta fábricas, almacenes, transporte y clientes. Los datos fluyen en cada punto. Para un data scientist, cada ineficiencia es un problema de optimización esperando ser resuelto.
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