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Maestria en Ciencias de Datos

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https://repositorio.uteq.edu.ec/handle/43000/7788

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Browsing Maestria en Ciencias de Datos by Subject "Aprendizaje Automático"

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    Optimización de inventario en la gestión de la cadena de suministro en empresas de consumo masivo
    (Quevedo: UTEQ, 2024) Álvarez Carpio , Gilberto Germán; Díaz Macías , Efraín Evaristo
    En el contexto de la economía global, la gestión de inventarios y la cadena de suministro son esenciales para la competitividad y rentabilidad de las empresas, especialmente en el sector de productos de consumo masivo. Este trabajo se enfoca en la optimización del inventario mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático, buscando equilibrar los niveles de stock con la demanda y minimizar los costos de almacenamiento. El objetivo principal de la investigación es determinar los niveles óptimos de inventario aplicando algoritmos predictivos para minimizar los costos asociados al almacenamiento y asegurar la disponibilidad adecuada de productos. Los objetivos específicos incluyen realizar un análisis de segmentación para identificar los productos más significativos, diseñar un modelo predictivo para la demanda de productos y estimar los niveles mínimos y máximos de inventario. Los resultados obtenidos a través de métodos como K-means y Agglomerative Clustering revelaron una segmentación robusta de los productos en cuatro clusters, lo que facilitó una gestión de inventario más precisa. Además, el análisis de Pareto ayudó a identificar los productos que generan la mayor parte de las ventas y, por ende, requieren una gestión más cuidadosa. En el análisis predictivo, se aplicaron modelos ARIMA, Prophet, Exponential Smoothing y Random Forest. Aunque ARIMA mostró un buen desempeño en uno de los productos, el modelo Exponential Smoothing se destacó como el más eficaz en general, proporcionando las predicciones más precisas para la mayoría de los productos analizados. Finalmente, la predicción precisa de los niveles mínimos y máximos de inventario mediante Random Forest demostró ser la más efectiva, mejorando la eficiencia operativa y contribuyendo a la rentabilidad de la empresa. Esta investigación no solo aporta al conocimiento teórico en la gestión de inventarios, sino que también proporciona herramientas prácticas para que las empresas de consumo masivo optimicen sus operaciones en un mercado dinámico y competitivo