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Context: Nowadays, inventory management poses a challenge given the constant demands related to temporality, geographic location, price variability, and budget availability, among others. In neighborhood shops, this process is manually done based on experience (the data generated are ignored), which is sometimes not enough to respond to changes. This shows the need to develop new strategies and tools that use data analysis techniques. Method: Our methodology predicts the weekly demand for 14 common products in neighborhood stores, which is later refined based on investment capital. The method is validated using a database built with synthetic information extracted from statistical sampling. For the prediction model, three supervised learning models are used: support vector machines (SVM), AutoRegressive models (Arx), and Gaussian processes (GP). This work proposes a restricted linear model given an inversion and the predicted quantity of products; the aim is to refine the prediction while maximizing the shopkeeper's profit. Finally, the problem is solved by applying an integer linear programming paradigm. Results: Tests regarding the prediction and inventory adjustment stages are conducted, showing that the methodology can predict the temporal dynamics of the data by inferring the statistical moments of the distributions used. It is shown that it is possible to obtain a maximum profit with a lower investment. Conclusions: Our method allows predicting and refining inventory management in a neighborhood store model where quantities are managed to maximize the shopkeeper's profits. This opens the way to explore this approach in a real scenario or to introduce new techniques that can improve its performance.

Este artículo presenta una caracterización del estado de la oferta hídrica en el contexto de dispersión urbana, entendida como la propagación de una ciudad y de sus barrios hacia las zonas rurales periféricas, en el eje cafetero colombiano. Los autores consideran que el conocimiento sobre el uso del suelo en las áreas de dispersión urbana y en los entornos donde se localizan los ecosistemas que sustentan el abasto hídrico, así como la eficiencia técnico operacional de las empresas de servicios públicos que operan allí, son factores claves para entender de manera integral la oferta hídrica local y regional. El trabajo analiza el grado de urbanización y la magnitud espacial de la dispersión urbana en los municipios de Manizales, Pereira y Armenia. Luego, caracteriza el estado ecológico-social del uso del suelo en los ecosistemas andinos y subandinos que abastecen a los acueductos integrados a la dispersión urbana. Por último, plantea las condiciones técnicas y operacionales de los prestadores del servicio de acueducto involucrados en la dispersión urbana, resaltando sus fortalezas y debilidades. Cabe destacar que la oferta hídrica dada en la dispersión urbana del eje cafetero tiende a ser cada vez más frágil en la medida en que este fenómeno incrementa su área y su demanda.