Dirección de Operaciones, Mejora de Procesos o Gestión de Cadena de Suministro

Abstract

Esta tesis explora la aplicación de la Inteligencia Artificial Generativa (GenIA) en el diseño y la optimización de la gestión de la cadena de suministro a través del modelo SCOR. A medida que aumenta la complejidad de las cadenas de suministro mundiales, los métodos tradicionales de gestión suelen tener dificultades para seguir el ritmo de los rápidos cambios en la demanda del mercado, las limitaciones de recursos y las perturbaciones imprevistas. Aprovechando las capacidades de la IA generativa, esta investigación explora soluciones innovadoras para agilizar los procesos de toma de decisiones, mejorar la previsión de la demanda y optimizar la gestión de inventarios dentro de las fases del modelo SCOR. Este articulo examina la IA Generativa, su desarrollo y sus capacidades, para generar contenido, simular y predecir la dinámica de la cadena de suministro, permitiendo a las empresas diseñar sistemas más eficientes, resistentes y adaptables. Mediante una revisión en profundidad de artículos, papeles académicos y un análisis cualitativo, los resultados nos permitirá medir el potencial de la IA generativa no sólo para automatizar procesos rutinarios, sino también para impulsar la innovación estratégica en las operaciones de la cadena de suministro.

This thesis explores the application of Generative Artificial Intelligence (GenAI) in the design and optimization of supply chain management through the SCOR model. As the complexity of global supply chains increases, traditional management methods often struggle to keep up with rapid changes in market demand, resource constraints, and unforeseen disruptions. By leveraging the capabilities of generative AI, this research explores innovative solutions to streamline decision-making processes, improve demand forecasting, and optimize inventory management within the phases of the SCOR model.

This article examines Generative AI, its development, and its capabilities to generate content, simulate, and predict supply chain dynamics, enabling companies to design more efficient, resilient, and adaptable systems. Through an in-depth review of articles, academic papers, and qualitative analysis, the results will allow us to assess the potential of generative AI not only to automate routine processes but also to drive strategic innovation in supply chain operations.