Observatorio de IA

Caso de uso de IA en Ceibal: predicción de demanda de repuestos para mejorar la planificación y logística

Informes

05/07/2024
Iniciativa de inteligencia artificial del Centro Ceibal orientada a mejorar la estimación de los repuestos que serán necesarios en un período determinado, con el objetivo de optimizar la planificación, reducir tiempos y mejorar la eficiencia económica de Ceibal.

Identificación del organismo

  • Organismo: Centro Ceibal para el Apoyo a la Educación la niñez y la Adolescencia.
  • Fecha de reportado: 15/03/2024.

Identificación del caso de uso

  • ¿Cuál es el número de caso dentro del Observatorio de IA?: 14.
  • ¿Qué es y cómo funciona?: iniciativa orientada a desarrollar un sistema de predicción que permita estimar la cantidad y el tipo de repuestos que serán necesarios durante un período determinado. La herramienta busca mejorar las proyecciones que Ceibal realiza anualmente y brindar apoyo a los procesos de planificación y logística.
  • ¿Qué problema resuelve?: busca mejorar la precisión de las estimaciones actuales de repuestos y reducir los tiempos asociados a su planificación, contribuyendo a una mayor eficiencia económica y operativa de la organización.
  • ¿Cuál es el público objetivo al que impacta?: equipos internos vinculados a la planificación y logística de Ceibal. El impacto esperado corresponde principalmente a la operativa interna y a la eficiencia económica de la organización.
  • ¿Cuál es el estado de implementación?: iniciativa proyectada. Si bien se han realizado exploraciones internas, el proyecto aún no ha comenzado.
  • ¿Cuándo comenzó la iniciativa?: 02/07/2023.

Desarrollo técnico del sistema

  • ¿Qué tecnologías utiliza?: aprendizaje automático (ML, aprendizaje profundo y clustering) y predicción de alertas tempranas.
  • ¿Quiénes son responsables del desarrollo?: se contrató a un proveedor externo.
  • ¿Cuáles son las áreas funcionales involucradas?: Tecnología, Informática y especialistas temáticos.
  • ¿Qué tipos de datos se utilizan para el entrenamiento?: datos estructurados.
  • ¿Involucra la participación humana en la decisión final?: sí. El sistema está previsto como una herramienta de apoyo para el equipo responsable de planificación y logística, que utilizará sus resultados para la toma de decisiones.
  • ¿Cuáles son las principales dificultades y los retos identificados?: calidad de los datos.

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