Optimización dinámica de inventarios y rutas en tiempo real mediante gemelos digitales e inteligencia artificial en logística 4.0: Un enfoque teórico para la mejora de procesos

Abstract

El presente trabajo de fin de máster tiene como objetivo desarrollar un planteamiento teórico sobre la implementación de un sistema logístico avanzado 4.0 (SLA 4.0) para la optimización dinámica de inventarios y la planificación de rutas en entornos logísticos modernos. A través de una revisión exhaustiva de la literatura y el análisis de casos de estudio, se examina el impacto de las tecnologías de la logística 4.0, como la inteligencia artificial, los gemelos digitales, el big data, el cloud computing y el edge computing, en la transformación digital, con el propósito de optimizar los procesos logísticos de la gestión de inventarios y la planificación de rutas. El trabajo destaca cómo la combinación de estas herramientas puede mejorar la eficiencia operativa, reducir costos y fomentar la sostenibilidad en la cadena de suministro. Además, se analizan los desafíos en su implementación, como la integración de datos, la ciberseguridad y las barreras económicas. Desde una perspectiva conceptual, se propone un modelo teórico del SLA 4.0 que busca transformar la gestión logística mediante la digitalización y la automatización, alineándose con los objetivos de desarrollo sostenible (ODS). De esta manera, este trabajo ofrece una base teórica para futuras investigaciones y para organizaciones interesadas en adoptar soluciones avanzadas para la optimización de sus operaciones logísticas