Eficiencia en la cadena de suministro a través de la planificación predictiva de la demanda: caso Melenas Ibella

Abstract

La planificación de la demanda es un proceso clave para que las empresas gestionen mejor sus inventarios, producción, distribución y costos. Este trabajo busca analizar cómo diferentes etapas y niveles de precisión en esta planificación, apoyada en técnicas de machine learning, pueden influir en la eficiencia general de la cadena de suministro. Se estudiará el impacto que tiene sobre aspectos como el exceso o escasez de productos, los tiempos de entrega, los costos logísticos y otros factores relevantes para el buen funcionamiento de las operaciones. El propósito es demostrar cómo una planificación de la demanda basada en machine learning puede contribuir a mejorar el rendimiento y la competitividad de la Compañía Melenas Ibella, ofreciendo una herramienta estratégica que combine datos históricos, patrones de consumo y analítica predictiva para apoyar decisiones más ágiles y precisas en un entorno empresarial cambiante.