Modelo predictivo del riesgo de abastecimiento en la cadena de suministro basado en técnicas de machine learning

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dc.contributor.advisorGarcía Arboleda, Isabel Cristina
dc.contributor.authorGarcía Largo, Mauro Steban
dc.date.accessioned2026-07-22T19:26:40Z
dc.date.available2026-07-22T19:26:40Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractEste trabajo de grado se enfocó en la implementación de un modelo predictivo del riesgo de abastecimiento para una empresa multinacional productora de alimentos. La investigación surgió debido a la alta variabilidad de la cadena de suministro global y los riesgos asociados a la adquisición de ingredientes, especialmente bajo los enfoques de planeación como DDMRP y justo a tiempo. La relevancia del proyecto radicó en transformar la gestión del abastecimiento hacia una estrategia proactiva para aumentar la disponibilidad de materiales y garantizar la continuidad operativa. La problemática central fue la falta de herramientas analíticas que permitieran anticipar los riesgos de desabastecimiento en un contexto de incertidumbre logística y fluctuación en la demanda. Para abordar esta situación, se plantearon como objetivos: identificar las variables clave que determinan el riesgo asociado a los proveedores, desarrollar varios modelos de predicción utilizando técnicas de análisis de datos, seleccionar el modelo con el mejor desempeño y consolidar sus resultados en un tablero de control con alertas tempranas. El desarrollo se basó en datos históricos disponibles en los sistemas internos de la empresa, tales como ERP y bases de gestión de compras, que contenían información sobre entregas, cumplimiento de proveedores, tiempos de respuesta y consumo de materiales. Como resultado se desarrolló un sistema de análisis que permitió anticipar interrupciones en el suministro mediante algoritmos validados con métricas de precisión y facilidad de interpretación. Además, los resultados del modelo fueron integrados en una herramienta visual accesible para los equipos de compras y planeación, lo cual contribuyó a fortalecer la resiliencia de la cadena de suministro, minimizar impactos operacionales y tomar decisiones informadas con mayor anticipación.spa
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ciencia de Datos
dc.format.extent83 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/5698
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.departmentFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.publisher.programMaestría en Ciencia de Datos
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectAbastecimientospa
dc.subjectRiesgospa
dc.subjectPronósticospa
dc.subjectInventariospa
dc.subjectIngredientesspa
dc.subjectSupplyeng
dc.subjectRiskeng
dc.subjectForecastingeng
dc.subjectInventoryeng
dc.subjectIngredientseng
dc.titleModelo predictivo del riesgo de abastecimiento en la cadena de suministro basado en técnicas de machine learningspa
dc.typemaster thesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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Trabajo de grado en pdf - MODELO PREDICTIVO DEL RIESGO DE AB.pdf
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