Desarrollo de un Modelo Predictivo Inteligente para la Gestión de la Bodega General de una Industria Láctea mediante Redes Neuronales - Arce Campoverde, Jeniffer Mishelle (2026)
La industria láctea ecuatoriana constituye un pilar estratégico del sistema agroalimentario nacional, al integrar cadenas productivas que generan empleo, valor agregado y abastecimiento continuo de productos de primera necesidad. Sin embargo, las deficiencias en la gestión de inventarios y en la planificación del abastecimiento afectan la eficiencia operativa de las empresas del sector, al provocar desbalances entre la disponibilidad de insumos y los requerimientos reales de producción. Frente a esta problemática, el presente estudio propone el desarrollo de un modelo predictivo de necesidades de abastecimiento basado en aprendizaje automático y redes neuronales artificiales, orientado a optimizar la gestión de la bodega general de una industria láctea ubicada en Cuenca. La metodología se estructuró en tres fases: revisión sistemática de literatura y diagnóstico inicial; construcción del modelo predictivo con comparación de arquitecturas; y evaluación del modelo en escenarios alternativos de consumo para analizar su sensibilidad y estabilidad, además de formular recomendaciones de mejora. Los resultados evidencian que el modelo híbrido MLPLSTM mejora la capacidad de pronóstico frente a modelos tradicionales, especialmente en series de consumo con alta intermitencia, mostrando un error absoluto medio condicional adecuado y buena generalización. En conclusión, el modelo propuesto aporta una herramienta tecnológica para reducir sobrestock, prevenir faltantes y fortalecer la eficiencia y sostenibilidad logística.