LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SU IMPACTO EN LA GESTIÓN DE INVENTARIOS EN LA CADENA DE SUMINISTRO

Abstract

Cada vez es más frecuente el uso de sistemas y algoritmos en un campo de suma relevancia que es la cadena de suministro, integrando una gran cantidad de datos (Big Data) que existen en el ciber-espacio, que operados con la inteligencia artificial administran con eficiencia y eficacia los riesgos. El objetivo de esta investigación es determinar como el uso del aprendizaje automático, la optimización avanzada y la inclusión de algoritmos, impacta de manera positiva en la gestión de inventarios, principalmente, en la reducción de stock y en el ahorro de almacenaje interno o externo dentro de la cadena de suministros. S e utilizó el método sistema de gestión de almacenes conocido bajo el acrónimo WMS por sus siglas en inglés (SAP WMS complex mode, 2024: SAP Latam, 2024; SAP EWM, 2024). En una muestra de 130 empresas la industria de autopartes ubicadas en Guanajuato. Los resultados mostraron que el uso del algoritmo de inteligencia artificial de agrupación generó una mejora considerable tanto en la saturación del almacén al pasar de un nivel de utilización del 68% a un máximo promedio de utilización de 93%.The use of systems and algorithms in a field of great relevance that is the supply chain is becoming more and more frequent, integrating a large amount of data (Big Data) that exists in cyberspace, which operated with artificial intelligence efficiently and effectively manage risks. The objective of this research is to determine how the use of machine learning, advanced optimization and the inclusion of algorithms, positively impacts inventory management, mainly in the reduction of stock and in the savings of internal or external storage within the supply chain. The warehouse management system method known under the acronym WMS (SAP WMS complex mode, 2024; SAP EWM, 2024). In a sample of 130 companies the auto parts industry located in Guanajuato. The results showed that the use of the artificial intelligence clustering algorithm generated a considerable improvement in both warehouse saturation by going from a utilization level of 68% to a maximum average utilization of 93%.