Chamorro León, Jordán RobertoObando Gutiérrez, Josselinne Cristina2024-07-232024-07-232024-07LOG-157http://repositorio.upec.edu.ec/handle/123456789/2446Este proyecto de titulación se enfoca en proponer un plan de mejora combinando la inteligencia artificial y la calidad de la materia prima para optimizar los procesos de abastecimiento en la empresa de lácteos La Caserita. Inicialmente, se diagnosticó la situación actual de la empresa para identificar los procesos de la cadena de suministros. Luego, se propuso la creación de un modelo basado en redes neuronales para pronosticar la cantidad de quesos que se pueden producir según la calidad de la materia prima. Se realizó un proceso de entrenamiento de cuatro redes neuronales con diferentes características para poder comparar su rendimiento y seleccionar las mejores características para el modelo óptimo. Al final, se determinó que el modelo de red neuronal con dos capas, 32 neuronas, optimizador Adam y una tasa de aprendizaje de 0.001 era el más adecuado para la resolución del problema planteado. El resultado final indica que el modelo basado en redes neuronales logra predecir la cantidad de quesos que se va a obtener de la materia prima recibida de cada proveedor y en base al ajuste de precios los costos de producción se reducen a $11,08 no se modifica el precio de venta y se obtiene una utilidad de $2,42 por unidad esto representa el 21,81% del costo de producción teniendo un incremento en las utilidades de 5,03% en cada unidad producida.esPlanificación, cadena de suministros, productividad, inteligencia artificialRedes neuronalesThesis