Estrategias basadas en inteligencia artificial para la gestión de inventarios en la cadena de suministro
La gestión de inventarios se erige como un componente esencial en la cadena de suministro de toda empresa, desempeñando un papel crucial en la reducción de costos y en la garantía de la satisfacción del cliente. En el actual entorno empresarial, caracterizado por su rápida evolución y alta competiti...
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Instituto Tecnológico de Costa Rica
2024-07-01
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| Series: | Tecnología en Marcha |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/7271 |
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| Summary: | La gestión de inventarios se erige como un componente esencial en la cadena de suministro de toda empresa, desempeñando un papel crucial en la reducción de costos y en la garantía de la satisfacción del cliente. En el actual entorno empresarial, caracterizado por su rápida evolución y alta competitividad, la inteligencia artificial o IA emerge como una herramienta innovadora capaz de transformar la forma en que las empresas abordan esta gestión. La aplicación de algoritmos avanzados de aprendizaje automático permite procesar grandes volúmenes de datos históricos de ventas, patrones de compra, tendencias de mercado y condiciones económicas, contribuyendo significativamente a través de la precisa predicción de la demanda futura. Esta capacidad analítica posibilita a las empresas anticipar las necesidades del mercado y ajustar sus niveles de inventario de manera efectiva, evitando situaciones de escasez o exceso de stock. Además de optimizar la cadena de suministro, la inteligencia artificial identifica cuellos de botella y sugiere mejoras en logística y distribución, mejorando la eficiencia operativa y, en última instancia, elevando la satisfacción del cliente. En este panorama, la aplicación estratégica de la inteligencia artificial consolida la posición competitiva de las empresas al adaptar proactivamente sus prácticas de gestión de inventarios a las demandas del mercado actual. |
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| ISSN: | 0379-3982 2215-3241 |