PROPUESTA DE SISTEMA AUTOMATIZADO BASADO EN ML PARA LA GESTIÓN DE INVENTARIOS EN LA BODEGA DE COMPRAS DE VGC

Sep 17, 2026

Subir por Skyler

El documento propone el diseño de un sistema automatizado que aplica Machine Learning para gestionar el inventario de la bodega de compras de Volvo Group Colombia en el mercado de buses y camiones. El trabajo surge de la necesidad de agilizar operaciones y sostener la competitividad en un entorno cada vez más exigente. El objetivo central es mejorar el desempeño de la bodega, reducir esfuerzo y uso de recurso humano y fortalecer la seguridad. El desarrollo integra revisión de literatura, análisis de informes internos y datos aportados por compras y finanzas, culminando en una interfaz y métricas con precisión en predicción de demanda apoyadas en clasificación ABC.

IdiomaSpanish

CategoríaInvestigación e Informes

FormatoPDF

Páginas84

Tiempo de lectura2 h 9 min

AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Glosario

Resumen

Introducción

1. Problema

1.1 Definición del problema

1.2 Justificación de la necesidad

1.3 Análisis y descripción detallada del problema

1.4 Pregunta de investigación

2. Justificación

2.1 Impacto y beneficios

2.2 Relevancia para las Políticas Institucionales y la Sociedad

3. Objetivos

3.1 Objetivo general

3.2 Objetivos específicos

4. Alcances y limitaciones

4.1 Alcances

4.2 Limitaciones

5. Marco referencial

5.1 Estado del arte

5.2 Marco histórico

5.3 Marco teórico y/o técnico

5.4 Marco conceptual

5.5 Marco legal

6. Diseño metodologico

6.1 Tipo de investigación

6.2 Enfoque de investigación

6.3 Hipótesis, variables e indicadores

6.4 Universo

6.5 Población

6.6 Muestra

6.7 Técnicas e instrumentos de recolección de datos

7. Resultados

7.1 Clasificación por medio de metodologia abc

7.2 Modelos de machien learning para predicción de demanda

7.3 Interfaz

7.4 Indicadores de seguimiento

8. Conclusiones

9. Recomendaciones

10. Bibliografia

PROPUESTA DE SISTEMA AUTOMATIZADO BASADO EN MACHINE LEARNING PARA LA GESTIÓN DE INVENTARIOS EN LA BODEGA DE COMPRAS DE VGC DERLY NAYDU BARRANTES MAYORGA FUNDACIÓN UNIVERSITARIA AGRARIA DE COLOMBIA FACULTAD DE INGENIERIA DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y MECATRÓNICA BOGOTÁ D.C 2025 PROPUESTA DE SISTEMA AUTOMATIZADO BASADO EN MACHINE LEARNING PARA LA GESTIÓN DE INVENTARIOS EN LA BODEGA DE COMPRAS DE VGC DERLY NAYDU BARRANTES MAYORGA Monografía como trabajo de grado para optar al título de Ingeniera industrial e ingeniera mecatrónica Director y codirector CHRISTIAN ALEJANDRO PINEDA TORRES ADOLFO LEON AGATON FUNDACIÓN UNIVERSITARIA AGRARIA DE COLOMBIA FACULTAD DE INGENIERIA DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y MECATRÓNICA BOGOTÁ D.C 2025 NOTA DE ACEPTACIÓN El trabajo de grado, titulado PROPUESTA DE SISTEMA AUTOMATIZADO BASADO EN ML PARA LA GESTIÓN DE INVENTARIOSEN LA BODEGA DE COMPRAS DE VGCelaborado y presentado por la estudiante DERLY NAYDU BARRANTES MAYORGA , como requisito parcial para optar al título deingeniería mecatrónica e ingeniería industrial , fue aprobado por el jurado calificador Firma del presidente del Jurado Firma del Jurado Firma del Jurado Bogotá D.C. 2025 CONTENIDO Pág. GLOSARIO 8 RESUMEN 9 INTRODUCCIÓN 10 1. PROBLEMA 12 1.1. Definición del problema 12 1.2. Justificación de la necesidad 14 1.3. Análisis y descripción detallada del problema 15 1.4. Pregunta de investigación 17 2. JUSTIFICACIÓN 18 2.1. Impacto y beneficios. 19 2.2. Relevancia para las Políticas Institucionales y la Sociedad. 21 3. OBJETIVOS 23 3.1. Objetivo general 23 3.2. Objetivos específicos 23 4. ALCANCES Y LIMITACIONES 24 4.1. Alcances 24 4.2. Limitaciones 24 5. MARCO REFERENCIAL 26 5.1. Estado del arte 26 5.2. Marco histórico 28 5.3. Marco teórico y/o técnico 30 5.4. Marco conceptual 39 5.5. Marco legal 43 6. DISEÑO METODOLOGICO 47 6.1. Tipo de investigación 47 6.2. Enfoque de investigación 47 6.3. Hipótesis, variables e indicadores 47 6.4. Universo 49 6.5. Población 49 6.6. Muestra 50 6.7. Técnicas e instrumentos de recolección de datos 50 7. RESULTADOS 53 7.1. Clasificación por medio de metodologia abc 55 7.2. Modelos de machien learning para predicción de demanda 58 7.3. Interfaz 65 7.4. Indicadores de seguimiento 69 8. CONCLUSIONES 73 9. RECOMENDACIONES 75 10. BIBLIOGRAFIA 76 Libros 76 Artículos de revistas científicas 77 Tesis y trabajos académicos 80 Normas y leyes 80 Informes y documentos corporativos 81 LISTA DE TABLAS Pág. TABLA 1. DÍAS PROMEDIO DE ATENCIÓN 14 TABLA 2. CARGA LABORAL OPERARIO BODEGA 16 TABLA 3. VARIABLES DEPENDIENTES E INDEPENDIENTES 48 TABLA 4. CRITERIO 1-LENGUAJE 53 TABLA 5. CRITERIO 2-PROGRAMA 54 TABLA 6. CRITERIO 3-MODELOS DE PREDICCIÓN 54 TABLA 7. CRITERIO 4- INTERFAZ 54 TABLA 8. CRITERIO 5-LIBRERÍAS 55 TABLA 9. TOP 10 ARTÍCULOS POR VALOR DE CONSUMO CON PARTICIPACIÓN PORCENTUAL ACUMULADA 56 TABLA 10. PROPORCIÓN POR ÍTEMS E IMPORTANCIA 56 LISTA DE FIGURAS Pág. IMAGEN 1. RESULTADOS ESPERADOS A PARTIR DE HIPÓTESIS 49 IMAGEN 2. PROPORCIÓN TOTAL DE ÍTEMS ABC 57 IMAGEN 3. PARAMETRIZACIÓN DE METODOLOGÍA ABC 57 IMAGEN 4. LIMPIEZA DE DATOS EN ML 60 IMAGEN 5. PRONÓSTICOS POR ARTÍCULO 63 IMAGEN 6. MÉTRICAS DE MODELOS 64 IMAGEN 7. PESOS Y SESGOS DE LOS PRONÓSTICOS 65 IMAGEN 8. LOGIN 66 IMAGEN 9. DISEÑO INTERFAZ 68 IMAGEN 10. DIAGRAMA DE LÓGICA 69 IMAGEN 11. INDICADORES DE GESTIÓN 72 LISTA DE ANEXOS ANEXO 1: DEPURADO ANEXO 2: CODIGO OBJETIVO 1 ANEXO 3: CODIGO OBJETIVO 2 ANEXO 4: CODIGO OBJETIVO 3 ANEXO 5: RESULTADOS OBJETIVO 1 ANEXO 6: RESULTADOS OBJETIVO 2 ANEXO 7: RESULTADOS OBJETIVO 3 ANEXO 8; POLTICA DE COMPRASANEXO 9: POLITICA DE INVENTARIOS ANEXO 10: WORK INSTRUCTION S&P-VGC GLOSARIO VGC – Volvo Group Colombia IA- Inteligencia artificial EPP’s – Elementos de protección personal HSE – Health Secu

Preguntas frecuentes

Cuál es el propósito del sistema propuesto para la bodega de compras de VGC?

Proponer un diseño de sistema automatizado basado en Machine Learning para manejar el inventario de la bodega de compras de Volvo Group Colombia, con el fin de agilizar operaciones y mejorar el desempeño.

Cómo se busca reducir el esfuerzo y el recurso humano en la gestión de inventarios?

Mediante la automatización del manejo del inventario apoyada en modelos de Machine Learning y la presentación de resultados y métricas en una interfaz.

Qué métodos y enfoques se emplean para sustentar el proyecto y evaluar resultados?

Se emplea una metodología mixta con revisión de literatura y análisis de informes de la bodega, y se usan modelos de Machine Learning junto con clasificación ABC y métricas de precisión para predicciones de demanda.

Sep 17, 2026

Subir por Skyler