Resumen

Una escasez o retraso en el inventario puede ocurrir fácilmente debido al método de pronóstico inverso típicamente utilizado, lo cual afectará el flujo normal de fondos en las farmacias. Este documento propone un modelo de decisión de reabastecimiento con métodos de análisis de regresión multivariante de red neuronal de retroalimentación. Con el patrón regular entre las ventas y variables individuales, complementado con la fórmula empírica de stock de seguridad, se puede obtener una cantidad de reabastecimiento precisa. En el análisis de caso, este documento toma la situación de ventas de una farmacia como ejemplo y prueba la precisión y estabilidad del modelo. Los resultados muestran que el modelo tiene una buena precisión de predicción que se puede introducir en el sistema de farmacia inteligente y utilizar en el reabastecimiento de la farmacia inteligente para prevenir el exceso de existencias o la escasez de stock, mejorando así la situación financiera, reduciendo la carga de trabajo del personal de la farmacia minorista típica y ayudando a los residentes

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Escasez; Inventario; Método de pronóstico; Modelo de decisión de reabastecimiento; Red neuronal; Situación de ventas
• Keywords:Shortage; Inventory; Forecasting method; Replenishment decision model; Neural network; Sales situation