Propuesta de implementación de algoritmos de machine learning para realizar una adecuada gestión del inventario en una pyme colombiana del sector textil y de moda

Alvarez Zuluaga, Andrea

Publicación:
Propuesta de implementación de algoritmos de machine learning para realizar una adecuada gestión del inventario en una pyme colombiana del sector textil y de moda

dc.contributor.advisor	Valencia, Juan Sebastian
dc.contributor.author	Alvarez Zuluaga, Andrea
dc.date.accessioned	2024-02-01T20:25:22Z
dc.date.available	2024-02-01T20:25:22Z
dc.date.issued	2023
dc.description	67 páginas	spa
dc.description.abstract	RESUMEN: el sector textil y de moda ha adquirido gran relevancia en la economía colombiana debido a su importante contribución al PIB, el empleo y las exportaciones del país. No obstante, enfrenta actualmente dos grandes desafíos: la transformación digital y la competencia extranjera altamente tecnológica y avanzada en la producción y distribución de productos, lo que les permite ser más competitivos. Es importante destacar que en el sector predominan las pequeñas y medianas empresas (PYMES) cuya transformación digital es significativamente inferior a la de las grandes empresas y “startups” del país, así como a la de otras PYMES en países como Perú y Chile. Dado el papel fundamental del sector textil en la economía colombiana, la predominancia de las PYMES en la industria, y su situación preocupante en términos de transformación digital, es crucial explorar diversas opciones de innovación tecnológica que permitan a estas empresas mejorar su eficiencia en los diferentes eslabones de la cadena de suministro para aumentar su competitividad a nivel global. Así pues, la gestión adecuada de los inventarios se ha convertido en una de las principales prioridades de las compañías que buscan aumentar su eficiencia. La gestión de inventarios en la industria textil y de moda se enfrenta a desafíos adicionales debido a la gran cantidad de variables que influyen en la demanda de los productos, lo que la hace altamente volátil y difícil de predecir. Por tanto, es necesario abordar la gestión de inventarios en este sector desde una perspectiva innovadora. En este sentido, el presente estudio investigativo se enfoca en como la implementación de algoritmos de machine learning y el uso de diversas variables de información pueden ayudar significativamente en la gestión de inventarios de una empresa colombiana del sector textil y de moda.	spa
dc.description.abstract	ABSTRACT: the textile and fashion sector has gained great importance in the Colombian economy due to its significant contribution to the country's GDP, employment, and exports. However, it currently faces two major challenges: digital transformation and highly technological foreign competition in the production and distribution of products, which allows them to be more competitive. It is important to highlight that small and medium-sized enterprises (SMEs) prevail in the sector, whose digital transformation is significantly lower than that of large companies and startups in the country, as well as compared to other SMEs in countries like Perú and Chile. Given the fundamental role of the textile sector in the Colombian economy, the predominance of SMEs in the industry, and their concerning situation in terms of digital transformation, it is crucial to explore various options for technological innovation that allow these companies to improve their efficiency in different links of the supply chain to increase their global competitiveness. Therefore, proper inventory management has become one of the main priorities for companies seeking to enhance their efficiency. Inventory management in the textile and fashion industry faces additional challenges due to the multitude of variables influencing product demand, making it highly volatile and difficult to predict. Thus, it is necessary to address inventory management in this sector from an innovative perspective.	eng
dc.description.degreelevel	Pregrado
dc.description.degreename	Ingeniero(a) Financiero(a)
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.uri	https://repository.eia.edu.co/handle/11190/6406
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad EIA
dc.publisher.faculty	Escuela de Ciencias Económicas y Administrativas
dc.publisher.place	Envigado (Antioquia, Colombia)
dc.publisher.program	Ingeniería Financiera
dc.rights	Derechos Reservados - Universidad EIA, 2023	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.license	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.subject.proposal	Sector textil	spa
dc.subject.proposal	Gestión inventario	spa
dc.subject.proposal	Demanda futura	spa
dc.subject.proposal	Machine learning	eng
dc.subject.proposal	Textile sector	eng
dc.subject.proposal	Stock management	eng
dc.subject.proposal	Future demand	eng
dc.title	Propuesta de implementación de algoritmos de machine learning para realizar una adecuada gestión del inventario en una pyme colombiana del sector textil y de moda	spa
dc.type	Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversion	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.content	Text
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.redcol	http://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dspace.entity.type	Publication