Aplicación de la inteligencia artificial en la optimización de la logística y la cadena de suministro en el sector manufacturero

datacite.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_f1cf
dc.contributor.advisorCervantes Atia, Viviana
dc.contributor.authorSantos Ortiz, Yassadis Michel
dc.contributor.authorQuant Reales, Jefferson Rafael
dc.date.accessioned2025-12-02T22:36:09Z
dc.date.available2025-12-02T22:36:09Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEn un mundo caracterizado por la digitalización acelerada, la globalización de los mercados y la creciente incertidumbre económica, las organizaciones enfrentan el desafío de transformar sus modelos operativos para mantener su competitividad y sostenibilidad. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) se ha posicionado como una herramienta estratégica fundamental para la gestión eficiente de los procesos logísticos y de la cadena de suministro, especialmente en el sector manufacturero, donde la optimización de recursos, la agilidad operativa y la capacidad de respuesta son determinantes para el éxito empresarial. Este trabajo de investigación tuvo como propósito analizar la aplicación de la inteligencia artificial en la optimización de la logística y la cadena de suministro en el sector manufacturero colombiano, explorando las principales aplicaciones, beneficios y desafíos asociados con su implementación.spa
dc.description.abstractIn a world characterized by accelerated digitalization, market globalization, and increasing economic uncertainty, organizations face the challenge of transforming their operational models to maintain competitiveness and sustainability. In this context, artificial intelligence (AI) has emerged as a fundamental strategic tool for the efficient management of logistics and supply chain processes, particularly in the manufacturing sector, where resource optimization, operational agility, and responsiveness are decisive factors for business success. The purpose of this research was to analyze the application of artificial intelligence in the optimization of logistics and the supply chain in the Colombian manufacturing sector, exploring the main applications, benefits, and challenges associated with its implementation.spa
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12442/17150
dc.language.isospa
dc.publisherEdiciones Universidad Simón Bolívarspa
dc.publisherFacultad de Administración y Negociosspa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationaleng
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectInteligencia artificialspa
dc.subjectLogísticaspa
dc.subjectCadena de suministrospa
dc.subjectManufacturaspa
dc.subjectTransformación digitalspa
dc.subjectCompetitividadspa
dc.subject.keywordsArtificial intelligenceeng
dc.subject.keywordsLogisticseng
dc.subject.keywordsSupply chaineng
dc.subject.keywordsManufacturingeng
dc.subject.keywordsDigital transformationeng
dc.subject.keywordsCompetitivenesseng
dc.titleAplicación de la inteligencia artificial en la optimización de la logística y la cadena de suministro en el sector manufacturerospa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/other
dc.type.spaTrabajo de grado - pregrado
dcterms.referencesAI-Driven Supply Chains: 3 Cases | Center for Transportation and Logistics. (s. f.). https://ctl.mit.edu/events/thu-02292024-0800/ai-driven-supply-chains-3- cases?utm_source=chatgpt.comspa
dcterms.referencesAlicke, K., & Foster, T. (2024, 14 octubre). Supply chains: Still vulnerable. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/supplychain-risk-survey?utm_source=chatgpt.comspa
dcterms.referencesBallou, R. H. (2004). Logistics: Supply chain management. Pearson.spa
dcterms.referencesBostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, dangers, strategies. Oxford University Press.spa
dcterms.referencesBrynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). Machine, platform, crowd: Harnessing our digital future. W. W. Norton & Company.spa
dcterms.referencesBughin, J., Hazan, E., Ramaswamy, S., Chui, M., Allas, T., Dahlström, P., ... & Trench, M. (2017). Artificial intelligence: The next digital frontier? McKinsey Global Institute. https://www.mckinsey.comspa
dcterms.referencesChamorro-Premuzic, T., Wade, M., & Jordan, J. (2019). How AI is changing HR. Harvard Business Review. https://hbr.orgspa
dcterms.referencesChae, B., & Olson, D. L. (2013). Business analytics for supply chain: A dynamic-capabilities framework. International Journal of Information Technology & Decision Making, 12(1), 9–26. https://doi.org/10.1142/S0219622013500016spa
dcterms.referencesChopra, S., & Meindl, P. (2021). Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation (7th ed.). Pearson. https://www.pearson.com/en-us/subjectcatalog/p/supply-chain-management-strategy-planning-andoperation/P200000005863/9780137502844spa
dcterms.referencesChristopher, M. (2016, 23 marzo). Logistics and Supply Chain Management. Google Books. https://books.google.com/books/about/Logistics_and_Supply_Chain_Management.h tml?id=NIfQCwAAQBAJspa
dcterms.referencesChui, M., Manyika, J., & Miremadi, M. (2018). What AI can and can’t do (yet) for your business. McKinsey Quarterly. https://www.mckinsey.comspa
dcterms.referencesDavenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108–116.spa
dcterms.referencesDomingos, P. (2015). The master algorithm: Howthe quest forthe ultimate learning machine will remake our world. Basic Books.spa
dcterms.referencesDubey, R., Gunasekaran, A., Childe, S. J., Papadopoulos, T., & Wamba, S. F. (2017). The impact of big data on world-class sustainable manufacturing. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology.spa
dcterms.referencesEsteva, A., Robicquet, A., Ramsundar, B., Kuleshov, V., DePristo, M., Chou, K., ... & Dean, J. (2019). A guide to deep learning in healthcare. Nature Medicine, 25(1), 24–29. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0316-zspa
dcterms.referencesFloridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., ... & Vayena, E. (2018). AI4People—An ethical framework for a good AI society. Minds and Machines, 28(4), 689–707. https://doi.org/10.1007/s11023-018-9482-5spa
dcterms.referencesGattorna, J. (2015). Dynamic supply chains. Pearson Education.spa
dcterms.referencesGonzález Fabre, R., & Cárdenes Doctor, J. (2022). La aplicación de Big Data e Inteligencia Artificial en logística y transporte para la optimización de procesos en empresas. Universidad Pontificia Comillas.spa
dcterms.referencesGonzález-Coronado, R., Martínez, J., & Pérez, G. (2019). Tipologías de revisión de literatura científica: Un enfoque para investigaciones en educación. Revista Electrónica Educare, 23(3), 1–23. https://doi.org/10.15359/ree.23-3.15spa
dcterms.referencesGoodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.spa
dcterms.referencesHernández, R., Fernández, C., & Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación (6.ª ed.). McGraw-Hill.spa
dcterms.referencesIbarra-Peña, K. A., Morán-Murillo, P. N., & Rodríguez-Sares, E. A. (2024). Inteligencia artificial y Big Data en la optimización de cadenas de suministro internacionales: hacia una logística predictiva y sostenible. Revista UGC.spa
dcterms.referencesInforme de OMC examina efecto de inteligencia artificial en comercio mundial. (2024, 21 noviembre). Diario Digital Nuestro País. https://www.elpais.cr/2024/11/21/informede-omc-examina-efecto-de-inteligencia-artificial-en-comerciomundial/?utm_source=chatgpt.comspa
dcterms.referencesIvanov, D. (2020). Viable Supply Chain Model: Integrating Agility, Resilience and Sustainability Perspectives—Lessons from and Thinking beyond the COVID-19 Pandemic. Annals of Operations Research, 319, 1411–1431. https://doi.org/10.1007/s10479-020-03640-6spa
dcterms.referencesIvanov, D., Dolgui, A., & Sokolov, B. (2019). The impact of digital technology and Industry 4.0 on the ripple effect and supply chain risk analytics. International Journal of Production Research.spa
dcterms.referencesIvanov, D., Dolgui, A., & Sokolov, B. (2019). Digital supply chain twins: Managing the ripple effect, resilience, and disruption risks through the combination of digital twins and artificial intelligence. IFAC-PapersOnLine, 52(13), 33–38. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.11.193spa
dcterms.referencesIvanov, D., Dolgui, A., Das, A., & Sokolov, B. (2019). Digitalsupply chain twins: Managing the ripple effect, resilience, and disruption risks by data-driven optimization, simulation, and visibility. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 136, 101922. https://doi.org/10.1016/j.tre.2019.101922spa
dcterms.referencesJobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1, 389–399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088- 2spa
dcterms.referencesKaplan, A., & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of AI. Business Horizons, 62(1), 15–25. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.08.004spa
dcterms.referencesKrauss, C., Do, X. A., & Huck, N. (2017). Deep neural networks, gradient-boosted trees, random forests: Statistical arbitrage on the S&P 500. European Journal of Operational Research, 259(2), 689–702. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2016.10.031spa
dcterms.referencesLeung, S. C. H., Zhang, J., Lai, K. K., & Liu, N. (2018). A B2C e-commerce intelligent order fulfillment system for improving customer satisfaction. Computers & Industrial Engineering, 115, 459–471. https://doi.org/10.1016/j.cie.2017.12.021spa
dcterms.referencesMcCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N., & Shannon, C. E. (2006). A proposal for the Dartmouth summer research project on artificial intelligence. AI Magazine.spa
dcterms.referencesMcKinsey & Company. (2023). El estado de la IA en 2023: El año clave de la IA generativa. https://www.mckinsey.com/featured-insights/destacados/el-estado-de-la-ia-en-2023- el-ano-clave-de-la-ia-generativa/esspa
dcterms.referencesMentzer, J. T., DeWitt, W., Keebler, J. S., Min, S., Nix, N. W., Smith, C. D., & Zacharia, Z. G. (2001). Defining supply chain management. Journal of Business Logistics, 22(2), 1– 25. https://doi.org/10.1002/j.2158-1592.2001.tb00001.xspa
dcterms.referencesMercojuris. (2024, 28 noviembre). OMC – Nuevo informe examina cómo la inteligencia artificial puede configurar el futuro del comercio internacional. Mercojuris. https://mercojuris.com/omc-nuevo-informe-examina-como-la-inteligencia-artificialpuede-configurar-el-futuro-del-comercio-internacional/?utm_source=chatgpt.comspa
dcterms.referencesMinisterio de Ciencia, Tecnología e Innovación. (2024). Hoja de Ruta: Adopción Ética y Sostenible de Inteligencia Artificial en Colombia. https://inteligenciaartificial.minciencias.gov.co/wp-content/uploads/2024/02/Hojade-Ruta-Adopcion-Etica-y-Sostenible-de-Inteligencia-Artificial-Colombia-1.pdfspa
dcterms.referencesMin, H. (2010). Artificial intelligence in supply chain management: Theory and applications. International Journal of Logistics Research and Applications.spa
dcterms.referencesMittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., & Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, 3(2). https://doi.org/10.1177/2053951716679679spa
dcterms.referencesOrganización Marítima Internacional. (2025). IA en puertos: la clave para una logística más eficiente. El Universal. https://www.eluniversal.com.co/economica/2025/03/31/inteligencia-artificial-asiimpulsa-la-logistica-portuaria/spa
dcterms.referencesRaisch, S., & Krakowski, S. (2021). Artificial intelligence and management: The automation-augmentation paradox. Academy of Management Review, 46(1), 192– 210. https://doi.org/10.5465/amr.2018.0072spa
dcterms.referencesRiascos Guerrero, J. A., Bravo Arroyave, J. S., & Galván Colonia, E. (2024). Estrategias basadas en inteligencia artificial para la gestión de inventarios en la cadena de suministro. Universidad Cooperativa de Colombia.spa
dcterms.referencesRiascos, J. A., Bravo, J. S., & Galván Colonia, E. (2025). Estrategias basadas en inteligencia artificial para la gestión de inventarios en la cadena de suministro.spa
dcterms.referencesRodríguez Mayorga, S. (2022). El impacto de la inteligencia artificial en la sostenibilidad de la cadena de suministro: una revisión de literatura. Universidad El Bosque.spa
dcterms.referencesRushton, A., Croucher, P., & Baker, P. (2017). The handbook of logistics and distribution management (5th ed.). Kogan Page.spa
dcterms.referencesRussell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.spa
dcterms.referencesSalazar, C. L., & Cárdenas, P. (2020). La revisión de literatura como etapa fundamental en el proceso investigativo. Revista Arbitrada Interdisciplinaria Koinonía, 5(9), 33–49. https://doi.org/10.35381/rikk.v5i9.864spa
dcterms.referencesSebastian, R. M. (2022). El impacto de la inteligencia artificial en la sostenibilidad de la cadena de suministro: una revisión de literatura. https://repositorio.unbosque.edu.co/items/09f98f81-c545-40fb-8d94-ca8612de344cspa
dcterms.referencesSeuring, S., & Müller, M. (2008). From a literature review to a conceptual framework for sustainable supply chain management. Journal of Cleaner Production, 16(15), 1699– 1710. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2008.04.020spa
dcterms.referencesTamayo Contreras, P., Maldonado Alcaraz, S., & Gutiérrez Rodríguez, Á. (2024). La inteligencia artificial y su impacto en la gestión de inventarios en la cadena de suministro.spa
dcterms.referencesTang, C. S. (2006). Perspectives in supply chain risk management. International Journal of Production Economics, 103(2), 451–488. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2005.12.006spa
dcterms.referencesToorajipour, R., Sohrabpour, V., Nazarpour, A., Oghazi, P., & Fischl, M. (2021). Artificial intelligence in supply chain management: A systematic literature review. Journal of Business Research.spa
dcterms.referencesWamba, S. F., Gunasekaran, A., Dubey, R., Ngai, E. W. T., & Papadopoulos, T. (2020). Big data analytics and supply chain ambidexterity: Moderating role of environmental dynamism. Information & Management, 57(1), 103–117. https://doi.org/10.1016/j.im.2018.09.004spa
dcterms.referencesWieland, A. (2021). Dancing the supply chain: Toward transformative supply chain management. Journal of Supply Chain Management, 57(1), 58–73. https://doi.org/10.1111/jscm.12248spa
dcterms.referencesWorld Bank. (s. f.). Informe anual 2023: Una nueva era de desarrollo. World Bank. https://documentos.bancomundial.org/es/publication/documentsreports/documentdetail/099405110112326811/secbos198ad43a01b00b143eb19e841 dfefb5df959espa
oaire.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
sb.investigacionDesarrollo organizacional
sb.programaAdministración de Empresasspa
sb.sedeSede Barranquillaspa

Archivos

Bloque original
Mostrando 1 - 2 de 2
No hay miniatura disponible
Nombre:
Resumen.pdf
Tamaño:
282.46 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
No hay miniatura disponible
Nombre:
PDF.pdf
Tamaño:
661.93 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Bloque de licencias
Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
license.txt
Tamaño:
2.93 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:

Colecciones