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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.",{"@graph":59,"@context":115},[60,77,98],{"@type":61,"itemListElement":62},"BreadcrumbList",[63,68,71,74],{"item":64,"name":65,"@type":66,"position":67},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",1,{"item":69,"name":9,"@type":66,"position":70},"https://docshare.wps.com/es/document/",2,{"item":72,"name":27,"@type":66,"position":73},"https://docshare.wps.com/es/document/investigación-e-informes/",3,{"item":75,"name":55,"@type":66,"position":76},"https://docshare.wps.com/es/document/proposal-for-an-automated-system-based-on-machine-learning-for-inventory-management-in-vgc-purchasing-warehouse/290884/",4,{"url":75,"name":55,"@type":78,"image":79,"author":84,"headline":55,"publisher":87,"fileFormat":90,"inLanguage":53,"description":57,"dateModified":91,"datePublished":92,"encodingFormat":90,"isAccessibleForFree":93,"interactionStatistic":94},"DigitalDocument",{"url":80,"@type":81,"width":82,"height":83},"https://docshare.wps.com/thumbnails/proposal-for-an-automated-system-based-on-machine-learning-for-inventory-management-in-vgc-purchasing-warehouse/290884.png","ImageObject",300,407,{"name":85,"@type":86},"Skyler","Person",{"url":64,"name":88,"@type":89},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-10-07","2026-09-17",true,{"@type":95,"interactionType":96,"userInteractionCount":73},"InteractionCounter",{"@type":97},"ViewAction",{"@type":99,"mainEntity":100},"FAQPage",[101,107,111],{"name":102,"@type":103,"acceptedAnswer":104},"Cuál es el propósito del sistema propuesto para la bodega de compras de VGC?","Question",{"text":105,"@type":106},"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.","Answer",{"name":108,"@type":103,"acceptedAnswer":109},"Cómo se busca reducir el esfuerzo y el recurso humano en la gestión de inventarios?",{"text":110,"@type":106},"Mediante la automatización del manejo del inventario apoyada en modelos de Machine Learning y la presentación de resultados y métricas en una interfaz.",{"name":112,"@type":103,"acceptedAnswer":113},"Qué métodos y enfoques se emplean para sustentar el proyecto y evaluar resultados?",{"text":114,"@type":106},"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.","https://schema.org",{"og:url":75,"og:type":117,"og:title":55,"og:site_name":88,"og:description":57},"article",{"robots":119,"canonical":75},"index,follow",{"doc_id":121,"site_id":52},290884,1790741325,{"code":4,"msg":5,"data":124},{"doc_id":121,"user_id":125,"nickname":85,"user_avatar":126,"doc_module":4,"category_id":26,"category_name":27,"doc_title":55,"doc_description":57,"doc_content":127,"file_id":128,"file_url":129,"file_type":130,"file_size":131,"view_count":73,"is_deleted":4,"is_public":67,"is_downloadable":67,"audit_status":67,"page_count":132,"language":133,"language_code":53,"site_id":52,"html_lang":53,"table_of_contents":134,"faqs":135,"seo_title":136,"seo_description":57,"update_tm":137,"read_time":138},2336464648746,"https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_276721f389ce27ea32af1340a28f341c","PROPUESTA DE SISTEMA AUTOMATIZADO BASADO EN MACHINE LEARNING PARA LA GESTIÓN DE INVENTARIOS EN LA BODEGA DE COMPRAS DE VGC  \nDERLY NAYDU BARRANTES MAYORGA  \nFUNDACIÓN UNIVERSITARIA AGRARIA DE COLOMBIA  \nFACULTAD DE INGENIERIA  \nDEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y MECATRÓNICA  \nBOGOTÁ D.C  \n2025  \nPROPUESTA DE SISTEMA AUTOMATIZADO BASADO EN MACHINE LEARNING PARA LA GESTIÓN DE INVENTARIOS EN LA BODEGA DE COMPRAS DE VGC  \nDERLY NAYDU BARRANTES MAYORGA  \nMonografía como trabajo de grado para optar al título de Ingeniera industrial e ingeniera  \nmecatrónica  \nDirector y codirector  \nCHRISTIAN ALEJANDRO PINEDA TORRES  \nADOLFO LEON AGATON  \nFUNDACIÓN UNIVERSITARIA AGRARIA DE COLOMBIA  \nFACULTAD DE INGENIERIA  \nDEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y MECATRÓNICA  \nBOGOTÁ D.C  \n2025  \nNOTA DE ACEPTACIÓN  \nEl 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  \nFirma del presidente del Jurado  \nFirma del Jurado  \nFirma del Jurado  \nBogotá D.C. 2025  \nCONTENIDO  \nPág.  \nGLOSARIO 8  \nRESUMEN 9  \nINTRODUCCIÓN 10  \n1. PROBLEMA 12  \n1.1. Definición del problema 12  \n1.2. Justificación de la necesidad 14  \n1.3. Análisis y descripción detallada del problema 15  \n1.4. Pregunta de investigación 17  \n2. JUSTIFICACIÓN 18  \n2.1. Impacto y beneficios. 19  \n2.2. Relevancia para las Políticas Institucionales y la Sociedad. 21  \n3. OBJETIVOS 23  \n3.1. Objetivo general 23  \n3.2. Objetivos específicos 23  \n4. ALCANCES Y LIMITACIONES 24  \n4.1. Alcances 24  \n4.2. Limitaciones 24  \n5. MARCO REFERENCIAL 26  \n5.1. Estado del arte 26  \n5.2. Marco histórico 28  \n5.3. Marco teórico y/o técnico 30  \n5.4. Marco conceptual 39  \n5.5. Marco legal 43  \n6. DISEÑO METODOLOGICO 47  \n6.1. Tipo de investigación 47  \n6.2. Enfoque de investigación 47  \n6.3. Hipótesis, variables e indicadores 47  \n6.4. Universo 49  \n6.5. Población 49  \n6.6. Muestra 50  \n6.7. Técnicas e instrumentos de recolección de datos 50  \n7. RESULTADOS 53  \n7.1. Clasificación por medio de metodologia abc 55  \n7.2. Modelos de machien learning para predicción de demanda 58  \n7.3. Interfaz 65  \n7.4. Indicadores de seguimiento 69  \n8. CONCLUSIONES 73  \n9. RECOMENDACIONES 75  \n10. BIBLIOGRAFIA 76  \nLibros 76  \nArtículos de revistas científicas 77  \nTesis y trabajos académicos 80  \nNormas y leyes 80  \nInformes y documentos corporativos 81  \nLISTA DE TABLAS  \nPág.  \nTABLA 1. DÍAS PROMEDIO DE ATENCIÓN 14  \nTABLA 2. CARGA LABORAL OPERARIO BODEGA 16  \nTABLA 3. VARIABLES DEPENDIENTES E INDEPENDIENTES 48  \nTABLA 4. CRITERIO 1-LENGUAJE 53  \nTABLA 5. CRITERIO 2-PROGRAMA 54  \nTABLA 6. CRITERIO 3-MODELOS DE PREDICCIÓN 54  \nTABLA 7. CRITERIO 4- INTERFAZ 54  \nTABLA 8. CRITERIO 5-LIBRERÍAS 55  \nTABLA 9. TOP 10 ARTÍCULOS POR VALOR DE CONSUMO CON PARTICIPACIÓN  \nPORCENTUAL ACUMULADA 56  \nTABLA 10. PROPORCIÓN POR ÍTEMS E IMPORTANCIA 56  \nLISTA DE FIGURAS  \nPág.  \nIMAGEN 1. RESULTADOS ESPERADOS A PARTIR DE HIPÓTESIS 49  \nIMAGEN 2. PROPORCIÓN TOTAL DE ÍTEMS ABC 57  \nIMAGEN 3. PARAMETRIZACIÓN DE METODOLOGÍA ABC 57  \nIMAGEN 4. LIMPIEZA DE DATOS EN ML 60  \nIMAGEN 5. PRONÓSTICOS POR ARTÍCULO 63  \nIMAGEN 6. MÉTRICAS DE MODELOS 64  \nIMAGEN 7. PESOS Y SESGOS DE LOS PRONÓSTICOS 65  \nIMAGEN 8. LOGIN 66  \nIMAGEN 9. DISEÑO INTERFAZ 68  \nIMAGEN 10. DIAGRAMA DE LÓGICA 69  \nIMAGEN 11. INDICADORES DE GESTIÓN 72  \nLISTA DE ANEXOS  \nANEXO 1: DEPURADO  \nANEXO 2: CODIGO OBJETIVO 1  \nANEXO 3: CODIGO OBJETIVO 2  \nANEXO 4: CODIGO OBJETIVO 3  \nANEXO 5: RESULTADOS OBJETIVO 1  \nANEXO 6: RESULTADOS OBJETIVO 2  \nANEXO 7: RESULTADOS OBJETIVO 3  \nANEXO 8; POLTICA DE COMPRASANEXO 9: POLITICA DE INVENTARIOS  \nANEXO 10: WORK INSTRUCTION S&P-VGC  \nGLOSARIO  \nVGC – Volvo Group Colombia IA- Inteligencia artificial  \nEPP’s – Elementos de protección personal HSE – Health Secu","cbCaiuCR8Fp6lQeH","https://ap.wps.com/l/cbCaiuCR8Fp6lQeH","pdf",1157229,84,"Spanish","# Glosario\n# Resumen\n# Introducción\n# 1. Problema\n## 1.1 Definición del problema\n## 1.2 Justificación de la necesidad\n## 1.3 Análisis y descripción detallada del problema\n## 1.4 Pregunta de investigación\n# 2. Justificación\n## 2.1 Impacto y beneficios\n## 2.2 Relevancia para las Políticas Institucionales y la Sociedad\n# 3. Objetivos\n## 3.1 Objetivo general\n## 3.2 Objetivos específicos\n# 4. Alcances y limitaciones\n## 4.1 Alcances\n## 4.2 Limitaciones\n# 5. Marco referencial\n## 5.1 Estado del arte\n## 5.2 Marco histórico\n## 5.3 Marco teórico y/o técnico\n## 5.4 Marco conceptual\n## 5.5 Marco legal\n# 6. Diseño metodologico\n## 6.1 Tipo de investigación\n## 6.2 Enfoque de investigación\n## 6.3 Hipótesis, variables e indicadores\n## 6.4 Universo\n## 6.5 Población\n## 6.6 Muestra\n## 6.7 Técnicas e instrumentos de recolección de datos\n# 7. Resultados\n## 7.1 Clasificación por medio de metodologia abc\n## 7.2 Modelos de machien learning para predicción de demanda\n## 7.3 Interfaz\n## 7.4 Indicadores de seguimiento\n# 8. Conclusiones\n# 9. Recomendaciones\n# 10. 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