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Propuesta de implementación de un modelo predictivo para la gestión de inventarios de la compañía IMECOL S.A.S. Proposal for the implementation of a predictive model for inventory management of the company IMECOL S.A.S. Ortiz Panqueva, Jenny Katherin Jaramillo Soto, Víctor Manuel Serrano Rodríguez, Ximena Paola Moreno Ceballos, Haidy Johanna Gestión de inventarios Obsolescencia Modelo predictivo Previsión de la demanda Aprendizaje automático Inventory management Obsolescence Predictive model Demand forecast Machine learning Administración de materiales Control de inventarios Control de la producción Planificación de los requerimientos de material El caso de negocio que se aborda en este documento se centra en el desarrollo de un modelo predictivo para la planificación de inventario en IMECOL, una empresa dedicada a la fabricación y distribución de equipos y repuestos para el sector agrícola, que enfrenta los desafíos relacionados a la consolidación de inventarios de lento movimiento, como son los altos costos de almacenamiento, el bloqueo de capital y recursos, el riesgo de obsolescencia de productos, el deterioro de la liquidez financiera, y la disminución en la eficiencia operativa general. Para hacer frente a esta situación, se ha diseñado un modelo predictivo basado en Machine Learning que se integra a su proceso de Planificación de Ventas y Operaciones (S&OP, por sus siglas en inglés), para garantizar que los recursos estén alineados con la demanda del mercado de manera más precisa y oportuna. Este modelo facilitará a la empresa la optimización de la gestión de inventario, previniendo tanto excesos como faltantes, lo que a su vez resultará en una reducción de costos y una mejora en la toma de decisiones estratégicas. The business case addressed in this document focuses on the development of a predictive model for inventory planning at IMECOL, a company dedicated to the manufacturing and distribution of equipment and spare parts for the agricultural sector, which faces the challenges related to the consolidation of slow-moving inventories, such as high storage costs, the blockage of capital and resources, the risk of product obsolescence, the deterioration of financial liquidity, and the decrease in general operational efficiency. To address this situation, a predictive model based on Machine Learning has been designed that is integrated into your Sales and Operations Planning (S&OP) process, to ensure that resources are aligned with customer demand. market in a more accurate and timely manner. This model will make it easier for the company to optimize inventory management, preventing both excesses and shortages, which in turn will result in a reduction in costs and an improvement in strategic decision making. Magíster en Gerencia de Sistemas de Información y Proyectos Tecnológicos Maestría 2024-04-19T19:40:42Z 2024-04-19T19:40:42Z 2024-02-23 Trabajo de grado - Maestría Master Thesis http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc info:eu-repo/semantics/masterThesis info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://hdl.handle.net/10882/13476 BDM-MGSI instname:Universidad Ean reponame:Repositorio Institucional Biblioteca Digital Minerva repourl:https://repository.ean.edu.co/ spa http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ info:eu-repo/semantics/openAccess Abierto (Texto Completo) Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia pdf 54 páginas Recurso electrónico application/pdf application/pdf application/pdf Maestría en Gerencia de Sistemas de Información y Proyectos Tecnológicos Virtual Facultad de Ingeniería