Diseño de un sistema inteligente de soporte a la toma de decisiones para la cadena de suministro

Abstract

El presente proyecto se centra en crear una herramienta tecnológica para potenciar la gestión de la ca-dena de suministro (CS) en entornos desafiantes de fabricación y demanda variable. Utilizando técnicas de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML), el objetivo de la investigación es optimizar las operaciones de la CS mediante la toma de decisiones informada. Las referencias teóricas subrayan la importancia del IDSS en la evaluación de soluciones y en la evolución hacia cadenas de suministro autó-nomas y digitalizadas. Los resultados esperados incluyen una propuesta de arquitectura para el IDSS que garantice una mayor calidad y precisión en los resultados. Las limitaciones del estudio podrían incluir restricciones de recursos y la necesidad de validación empírica en entornos reales. La originalidad y valor del proyecto radican en la aplicación innovadora de tecnologías avanzadas en un entorno de cadena de suministro en constante evolución. Se concluye que un IDSS bien diseñado puede ofrecer soluciones in-tegrales para mejorar la eficiencia, sostenibilidad y competitividad de la cadena de suministro en entor-nos desafiantes y dinámicos.Palabras clave: sistemas inteligentes de apoyo a la decisión; cadena de suministro 4.0; inteligencia artifi-cial; aprendizaje automático; Inteligencia de Negocios.AbstractThe project focuses on creating a technological tool to enhance supply chain management (SCM) in challenging manufacturing environments with variable demand. Utilizing Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) techniques, the research objective is to optimize SCM operations through in-formed decision-making. The theoretical framework underscores the importance of an IDSS in evaluating solutions and evolving towards autonomous and digitalized supply chains. Expected outcomes include a proposed architecture for the IDSS that ensures higher quality and accuracy in results. Limitations of the study may involve resource constraints and the need for empirical validation in real-world settings. The originality and value of the project lie in the innovative application of advanced technologies in a constantly evolving supply chain environment. The conclusion asserts that a well-designed IDSS can offer comprehensive solutions to enhance the efficiency, sustainability, and competitiveness of supply chains in dynamic and challenging environments.Keywords: intelligent decision support systems; supply chain 4.0; artificial intelligence; machine learning; business intelligence.