Sistema para la Gestión Logística en la Industria de Alimentos Congelados Mediante Algoritmos de Redes Neuronales

Abstract

A partir del análisis del trabajo, titulado “Sistema para la gestión logística en la industria de alimentos congelados mediante algoritmos de redes neuronales”, se hace un desarrollo de un sistema con la finalidad de mejorar las tareas logísticas de una empresa peruana que trabaja con congelados, en la medida que pueda comprender la demanda y administración de los stocks con ayuda de prácticamente redes neuronales artificiales. El estudio se enfoca en resolver problemas de exceso de inventario y, o, pérdidas por productos vencidos, los cuales afectan adversamente la rentabilidad y el líquido de la empresa. Mediante el análisis de algoritmos de predicción, así como mediante la aplicación adecuada de una empresarial bien definida, el sistema supuesto permitirá la reducción de mermas y ajuste del nivel de inventarios con el propósito de responder a la demanda. Se proponen cuatro objetivos específicos en esta investigación: realizar un análisis de los algoritmos de pronóstico más utilizados, diseñar la arquitectura del sistema de gestión logística, realizar la implementación del sistema de redes neuronales para mejorar la planificación, y validar el decremento de mermas en los inventarios. Al finalizar el proyecto, se espera que la empresa logre una reducción significativa en las pérdidas por vencimiento de productos y una mayor eficiencia operativa, fortaleciendo su competitividad en el mercado de alimentos congelados

In the present work, titled "System for Logistics Management in the Frozen Food Industry Using Neural Network Algorithms," a system is developed with the purpose of optimizing the logistics management of a Peruvian frozen food company, enhancing demand forecasting and inventory management using artificial neural networks. The study focuses on solving issues of excess inventory and losses due to expired products, which negatively impact on the company's profitability and liquidity. Through the analysis of predictive algorithms and the implementation of a well-structured enterprise architecture, the system enables the reduction of waste and adjustment of stock levels to meet demand efficiently. Four specific objectives are proposed: to analyze the most used predictive algorithms, to design the logistics management system architecture, to implement the system using neural networks to improve planning, and to validate the reduction of inventory waste. At the end of the project, the company is expected to achieve a significant reduction in losses due to expired products and greater operational efficiency, strengthening its competitiveness in the frozen food market.