Predicción de la demanda en Grupo Gloria Ecuador basado en algoritmos de ensamble un enfoque a Machine Learning para optimizar la gestión de inventario y mejorar la precisión predictiva de venta

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dc.contributor.advisorMontero Bermúdez, Eduardo José
dc.contributor.authorBenalcázar Cisneros, Paúl Queisson
dc.date.accessioned2025-07-17T17:49:50Z
dc.date.available2025-07-17T17:49:50Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractGrupo Gloria Ecuador es una empresa que se dedica a la industria de consumo masivo principalmente al lácteo y sus derivados. Forma parte del Grupo Gloria una empresa multinacional originaria de Perú y consolidada en países de Latinoamérica como Colombia, Uruguay, Chile, Puerto Rico y Ecuador. Grupo Gloria cumple un objetivo común para todas sus empresas es de satisfacer las necesidades de los consumidores en el sector de alimentos y bebidas. La era digital que actualmente se vive a nivel mundial ha transformado el ambiente empresarial global, donde la industria láctea tampoco está exenta. El crecimiento exponencial en la recolección de los datos y el avance tecnológico ha causado que las empresas adopten nuevas soluciones innovadoras para optimizar las operaciones. En este marco la predicción de la demanda es una herramienta ideal para la eficaz gestión de la cadena de suministro y llegar a tomar decisiones estratégicas que ayuden a la empresa. Actualmente Grupo Gloria Ecuador realiza análisis descriptivo de sus ventas, pero no aplica las nuevas tecnologías como aprendizaje automático. Estas herramientas permiten predecir la demanda futura ya que es crucial y garantiza la disponibilidad de los productos en el mercado con el fin de minimizar costo de inventario y maximizar la complacencia del cliente. La importancia de anticipar a la volatibilidad de la demanda permite a la empresa ajustar los niveles de producción y optimizar su distribución de producto terminado. Los algoritmos de Machine Learning (ML) son una herramienta útil para las empresas permitiendo conseguir conocimiento de los datos ayudando a mejorar la predicción de sus ventas (Kelleher & Mac Namee, 2014). Cada uno de los algoritmos tiene la característica fundamental de manejar grandes volúmenes de datos permitiendo descubrir patrones muy complejos que para la estadística tradicional quizás sean imperceptibles (Athanasopoulos & Hyndman , 2021) .
dc.id.advisor1715237051
dc.id.author1723998397
dc.identifier.other14719
dc.identifier.urihttps://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/46310
dc.language.isoes
dc.publisherPUCE - Quito
dc.subjectIndustria láctea
dc.subjectGrupo Gloria Ecuador
dc.subjectMachine Learning
dc.subjectAnálisis descriptivo
dc.subjectConsumo masivo
dc.titlePredicción de la demanda en Grupo Gloria Ecuador basado en algoritmos de ensamble un enfoque a Machine Learning para optimizar la gestión de inventario y mejorar la precisión predictiva de venta
dc.typemasterThesis
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Tesis - Maestría en Sistemas de Información mención en Data Science