IA y análisis de datos para mejorar la gestión del inventario en sistemas de suministro

Chinchilla Martínez, Edgar Esneider; Lozano Jaramillo, Waltehr Fabián

Publication:
IA y análisis de datos para mejorar la gestión del inventario en sistemas de suministro

dc.contributor.advisor	Lara Saíz, María Isabel
dc.contributor.advisor	Amaya B., Martha Nicolasa
dc.contributor.author	Chinchilla Martínez, Edgar Esneider
dc.contributor.author	Lozano Jaramillo, Waltehr Fabián
dc.date.accessioned	2024-10-19T13:34:30Z
dc.date.available	2024-10-19T13:34:30Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	En este análisis sobre la integración de inteligencia artificial y análisis de datos para mejorar la gestión del inventario en sistemas de suministro, se destaca la trascendental transformación que estas tecnologías incipientes están forjando en la logística empresarial. La optimización de la gestión de inventario se erige como un pilar esencial, permitiendo una comprensión más precisa y dinámica de las necesidades de inventario, impulsando la eficiencia operativa y la adaptabilidad a cambios en la demanda. La influencia de la inteligencia artificial se extiende más allá de las operaciones internas, permeando la experiencia del cliente y las operaciones minoristas. La capacidad de anticipar preferencias y adaptarse a las expectativas del consumidor posiciona a las empresas en la vanguardia de la innovación en el servicio al cliente. En un entorno empresarial marcado por la incertidumbre, la adaptabilidad a cambios inesperados se convierte en una ventaja estratégica. La inteligencia artificial, al proporcionar capacidad de análisis en tiempo real, permite a las empresas ajustarse rápidamente a crisis y cambios en la cadena de suministro, garantizando una resiliencia empresarial significativa. Además de mejorar la eficiencia económica, la contribución de la inteligencia artificial a la sostenibilidad se destaca mediante la reducción de desperdicios y el uso eficiente de recursos. Este enfoque hacia la sostenibilidad no solo beneficia el entorno empresarial, sino que también contribuye a prácticas más responsables desde el punto de vista ambiental.
dc.description.degreelevel	Pregrado	spa
dc.description.degreename	Contador(a) Público(a)	spa
dc.format.extent	21 p.
dc.format.mimetype	application/pdf	spa
dc.identifier.uri	https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/5013
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Corporación Universitaria Remington	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Ciencias Contables	spa
dc.publisher.place	Bogotá (Cundinamarca, Colombia)	spa
dc.publisher.program	Contaduría Pública	spa
dc.rights	Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess	spa
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2	spa
dc.rights.license	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)	spa
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	spa
dc.subject	IA	spa
dc.subject	Análisis de datos	spa
dc.subject	Cadena de suministro	spa
dc.subject	Riesgos de obsolescencia	spa
dc.subject	Toma de decisiones estratégicas	spa
dc.subject.lemb	Servicio al cliente
dc.subject.lemb	Análisis de datos
dc.subject.lemb	Inteligencia artificial
dc.title	IA y análisis de datos para mejorar la gestión del inventario en sistemas de suministro	spa
dc.type	Trabajo de grado - Pregrado	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f	spa
dc.type.coarversion	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85	spa
dc.type.content	Text	spa
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	spa
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcol	http://purl.org/redcol/resource_type/TP	spa
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion	spa
dspace.entity.type	Publication	spa