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dc.contributor.authorLlamazares Blanco, Marcos Miguel
dc.contributor.authorKnudsen González, José Alberto
dc.contributor.authorLeiva Mederos, Amed Abel
dc.date.accessioned2025-06-09T13:39:44Z
dc.date.available2025-06-09T13:39:44Z
dc.date.issued2025-05-08
dc.identifier.urihttp://rein.umcc.cu/handle/123456789/4701
dc.description.abstractEl trabajo se orienta a fundamentar la necesidad ineludible que tiene el sector turístico cubano y en particular la industria hotelera al enfrentar desafíos en la predicción de la demanda de insumos, que puede generar pérdidas, sobreconsumo y escasez de productos. La gestión eficiente de la cadena de suministro es crucial para garantizar el abastecimiento oportuno de insumos y mejorar la satisfacción del cliente. Sin embargo, los hoteles a pesar de contar con herramientas de control económico, la falta de modelos predictivos avanzados limita su capacidad para anticiparse a las fluctuaciones del mercado. En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) es una solución innovadora para optimizar la gestión integrada de la cadena de suministro de insumos. Estos modelos basados en IA contribuyen a mejorar la planificación de inventarios, reducir costos operativos y minimizar el impacto ambiental. Utilizando el aprendizaje automático y los modelos predictivos, surgen herramientas que permiten a los hoteles tomar decisiones más precisas y eficientes en la gestión de sus recursos. Como principal resultado se demuestra que la IA puede transformar la industria hotelera, logrando más sostenibilidad, eficiencia y satisfacción del cliente, lo que contribuye a la rentabilidad y competitividad del sectores
dc.language.isoeses
dc.subjectGestión de las cadenas de suministro, Inteligencia Artificial, Predicción de la demanda de insumos, Modelos predictivoses
dc.titleCONTRIBUCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL A LA GESTIÓN INTEGRAL DE LAS CADENAS DE SUMINISTROes


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