Propuesta de implementación de un sistema predictivo basado en machine learning para mejorar la toma de decisiones en gestión de inventarios de la empresa Home Market Foods de los Estados Unidos, 2025

Abstract

Esta investigación se plantea en Home Market Foods, una empresa de Estados Unidos dedicada a producir y distribuir alimentos congelados. En este negocio el inventario no solo es un tema de almacenes, sino, es un punto de riesgo diario: por la naturaleza perecible del producto, un error de estimación puede generar faltantes, exceso de stock y costos operativos altos en producción, almacenamiento y transporte. Por eso se propone implementar un sistema predictivo basado en Machine Learning que permita anticipar la demanda y mejorar los tiempos de reabastecimiento, conectándose directamente con el ERP corporativo Microsoft Dynamics 365 para que el pronóstico se traduzca en decisiones dentro del flujo normal. El objetivo principal es aterrizar si esta solución es viable en la operación, tanto por el lado técnico como por cómo se trabaja en el día a día, y confirmar si el sistema realmente genera valor y no se queda en teoría. Se desarrollara la investigación con un enfoque cualitativo, descriptivo y aplicado: se usará una guía de entrevistas con colaboradores que participan en decisiones y tareas administrativas clave, y en paralelo se revisará información histórica del ERP. Esto último se realizó de manera superficial solo para corroborar con grandes números la percepción que los colaboradores perciben sobre el proceso, cómo se muestran los datos, para medir a grosso modo cuánto beneficio se obtendría con decisiones tomadas con ayuda de un modelo predictivo. Los resultados obtenidos demostraron que la empresa ve como viable la implementación de un sistema predictivo basado en ML, aunque se identificaron factores de riesgo que dificultarían, por no decir imposibilitarían, su desarrollo, principalmente ligados a la cultura y confianza de datos. Finalmente, la propuesta se plantea como un punto de partida escalable, aplicable también a otras empresas del sector alimenticio u otras industrias con problemas similares de inventario.