La Planificación de Requerimientos de Materiales (MRP) es crítica en la Gestión de la Cadena de Suministro (SCM), facilitando una gestión efectiva del inventario y satisfaciendo las demandas de producción en el sector manufacturero. A pesar de los beneficios potenciales de automatizar las tareas de MRP para satisfacer la demanda de una gestión rápida y eficiente, el campo parece estar rezagado en aprovechar los avances ofrecidos por la Inteligencia Artificial (IA) y lenguajes de programación sofisticados. En consecuencia, este estudio tiene como objetivo abordar esta brecha explorando las aplicaciones de Python en la simplificación de los procesos de MRP. Este artículo ofrece un enfoque dual: en primer lugar, realiza una investigación para descubrir las posibles aplicaciones del código Python en la optimización de las operaciones de MRP, y los ejemplos prácticos sirven como evidencia de la eficacia de Python en la simplificación de las tareas de MRP; en segundo lugar, este artículo presenta un marco conceptual que muestra el ecosistema de Python, destacando bibliotecas y estructuras que permiten una manipulación, análisis y técnicas de optimización de datos eficientes. Este estudio presenta un marco versátil que integra una variedad de herramientas de Python, incluyendo, pero no limitado a, Pandas, Matplotlib y Plotly, para agilizar y actualizar un proceso de MRP de 8 pasos. Además, ofrece perspectivas preliminares sobre la integración de la solución de MRP basada en Python (MRP.py) con sistemas de Planificación de Recursos Empresariales (ERP). Mientras que el artículo se centra en demostrar la practicidad de Python en MRP, futuros esfuerzos implicarán la integración empírica de MRP.py con los sistemas ERP en empresas pequeñas y medianas. Esta integración establecerá una sincronización de datos en tiempo real entre los sistemas de Python y ERP, lo que llevará a cálculos de MRP precisos y procesos de toma de decisiones mejorados.