Abstract:
Las organizaciones buscan optimizar sus utilidades con la mejora de sus procesos, estrategia no debe dar la espalda la satisfacción de necesidades y expectativas de los clientes, con productos disponibles cuando sean requeridos. Para lo anterior se debe equilibrar los sistemas de producción a esa demanda de los clientes, con métodos de predicción y sistemas de control adecuados para no tener inventarios que no agreguen valor y tampoco faltantes. Este proyecto busca el diseño e implementación de estrategias adecuadas para un sistema de control de inventario que proporcione resultados eficientes, iniciando con pronósticos con menores márgenes de error en la predicción de la demanda por medio de herramientas como la implementación de modelos con Redes Neuronales Artificiales, buscando alcanzar mejoras en las entradas del sistema, que sirvan como base para la evaluación de las políticas de inventario, eligiendo la que se adapte mejor a las necesidades de la organización, a través del criterio de selección del menor Costo Total Relevante, respondiendo de forma adecuada a los interrogantes ¿Cuánto y cuando pedir? Y a su vez minimizando los costos de mantenimiento del inventario y los costos de ordenamiento. Estas mejoras traerían un impacto en el funcionamiento de la empresa, ya que se minimizaría el consumo de recursos, y maximizaría en el rendimiento de sus procesos, llevando a obtener buenos resultados en la planeación y en el flujo de la cadena de suministro.
