Publicación: Aplicación de ciencia de datos en la planeación de la demanda en una empresa avícola de Bogotá D.C.
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Una de las principales ventajas competitivas de toda compañía del sector retail es la satisfacción del cliente medida en la capacidad de proveer productos y servicios que se demanden bajo ciertas condiciones de tiempo, modo y lugar; es allí donde los procesos de planificación de la demanda juegan un papel importante para lograr este objetivo. La planificación de la demanda tiene por objetivo determinar la demanda a futuro de productos, bienes y servicios para cumplir con las expectativas del cliente objetivo; así mismo busca generar estrategias que permitan ajustar los procesos internos de producción y logística de la compañía. El estudio optimiza el abastecimiento de productos derivados del pollo en los puntos de venta, minimizando pérdidas y mejorando la disponibilidad para los consumidores. Además, sus implicaciones prácticas permitirán que la empresa implemente procesos de planeación más eficientes mediante el uso de inteligencia artificial, lo que facilitará la toma de decisiones y la adaptación a las fluctuaciones del mercado. Desde un enfoque metodológico, el proyecto ofrece una estrategia replicable para otras empresas del sector avícola o industrias con necesidades similares en planificación de la demanda, proporcionando un modelo flexible y escalable. Finalmente, la generación de nuevo conocimiento sobre la aplicación de técnicas de Machine Learning en la predicción de demanda no solo permitirá optimizar la planificación en el sector avícola, sino que también podrá servir como un referente para otras áreas de producción que requieran mejorar sus estrategias de abastecimiento y distribución. Al integrar factores clave como el análisis del entorno y los patrones de consumo, este estudio proporcionará un marco de referencia útil para futuras investigaciones y aplicaciones en diversas industrias que enfrentan desafíos similares en la gestión de la demanda.
Resumen
One of the main competitive advantages of any retail company is customer satisfaction, measured by the ability to provide products and services in demand under certain conditions of time, mode, and location; this is where demand planning processes play an important role in achieving this objective. Demand planning aims to determine future demand for products, goods, and services to meet the expectations of the target customer; it also seeks to generate strategies that allow the company to adjust its internal production and logistics processes. The study optimizes the supply of chicken products at points of sale, minimizing losses and improving availability for consumers. Furthermore, its practical implications will allow the company to implement more efficient planning processes through the use of artificial intelligence, which will facilitate decision-making and adaptation to market fluctuations. From a methodological perspective, the project offers a replicable strategy for other companies in the poultry sector or industries with similar demand planning needs, providing a flexible and scalable model. Finally, the generation of new knowledge about the application of machine learning techniques in demand prediction will not only allow for optimized planning in the poultry sector but can also serve as a benchmark for other production areas that need to improve their supply and distribution strategies. By integrating key factors such as environmental analysis and consumption patterns, this study will provide a useful framework for future research and applications in various industries facing similar challenges in demand management.
