Aplicación de redes neuronales para la optimización de la cadena de suministro de la empresa Logex S.A.

El presente proyecto tiene como finalidad el análisis sobre la aplicación de redes neuronales artificiales (RNA) como una herramienta esencial para la optimización de la cadena de suministro de la empresa LOGEX S.A., operador logístico que gestiona la distribución y almacenamiento de los equipos de frío de Cervecería Nacional. La problemática principal radica en la falta de precisión al participar la demanda de estos equipos de frío en bodega, lo que ocasiona sobrecostos de repuestos, personal y movilizaciones adicionales innecesarias, lo que en ocasiones tambien termina consiguiendo penalizaciones contractuales. Para sobrellevar esta situación, se creó un modelo de predicción en RStudio, basado en redes neuronales artificiales monocapa entrenada con datos históricos del 2023 al 2025 que corresponden más de 10 mil requerimientos de equipos de frío. El modelo fue evaluado mediante métricas estadisticas como RMSE, demostrando un mejor desempeño frente a métodos de predicción, al capturar patrones no lineales y reducir de manera significativa los errores de estimación. Los resultados evidencian que la implementación del modelo de predicción permite mejorar la planificación de recursos, planificación de mantenimientos en bodega, optimizar el inventario y poder reducir costos operativos. En consecuencia, esta propuesta fortalece la eficiencia de LOGEX S.A. y genera mayor satisfacción para los clientes de Cervecería Nacional.

• Autore principale: Ansaldo Espinoza, Alejandro Vladimir (author)
• Altri autori: Veloz Contreras, Mario Andrés (author)
• Natura: bachelorThesis
• Lingua: spa
• Pubblicazione: 2025
• Soggetti: INTELIGENCIA DE LOS NEGOCIOS; COMERCIO; OFERTA Y DEMANDA; MERCADO
• Accesso online: http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/25400