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Optimización del inventario en punto de venta de licores mediante modelos predictivos de demanda, periodo febrero 2024 - octubre 2025

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dc.campusUnitec Tegucigalpa
dc.catalogadorArlin Banegas
dc.collectionTesis de Postgrado
dc.contributor.advisorJesús Ricardo Rodríguez Rivera
dc.contributor.authorAngela María Castillo Cubas
dc.contributor.authorJosé Alejandro Martínez Moreno
dc.coverageTegucigalpa, Francisco Morazán, Honduras
dc.date.accessioned2026-03-05T18:03:13Z
dc.date.available2026-03-05T18:03:13Z
dc.date.issued2026-03-03
dc.description.abstractLa presente investigación analiza la aplicación de técnicas de analítica predictiva para optimizar la gestión de inventarios en Licorería Josway, una microempresa dedicada a la comercialización de bebidas alcohólicas en Honduras. El estudio surge ante las limitaciones de los métodos empíricos tradicionales de control de inventarios, los cuales generan quiebres de stock y sobreinventarios que afectan el nivel de servicio y la eficiencia del capital de trabajo. Se adoptó un enfoque cuantitativo, aplicado y explicativo, utilizando datos históricos de ventas e inventarios correspondientes al período comprendido entre febrero de 2024 y octubre de 2025. A partir de esta información, se desarrollaron y validaron modelos predictivos basados en técnicas de aprendizaje automático, incorporando variables dinámicas como estacionalidad, promociones y eventos locales. La validación se realizó mediante procesos de backtesting y simulación, evaluando el desempeño del modelo a través de métricas de precisión y de indicadores operativos de inventario. Los resultados evidencian una reducción significativa del error de pronóstico, una disminución de los quiebres de stock y una mejora en la rotación de inventarios, demostrando que la analítica predictiva es viable y efectiva incluso en contextos de micro y pequeñas empresas. El estudio aporta evidencia empírica sobre los beneficios operativos y financieros de la toma de decisiones basada en datos en el sector retail hondureño.
dc.description.abstractThis research analyzes the application of predictive analytics techniques to optimize inventory management in Licorería Josway, a small retail business dedicated to the commercialization of alcoholic beverages in Honduras. The study addresses the limitations of traditional empirical inventory control methods, which often generate stockouts and overstock situations, affecting service levels and working capital efficiency. A quantitative, applied and explanatory research approach was adopted, using historical sales and inventory data from February 2024 to October 2025. Predictive models based on machine learning techniques were developed and validated through backtesting and simulation, incorporating dynamic variables such as seasonality, promotions and local events. The performance of the proposed model was evaluated using forecast accuracy metrics and operational indicators related to inventory efficiency. The results demonstrate a significant reduction in forecast error, a decrease in stockouts and an improvement in inventory turnover, confirming the feasibility and effectiveness of predictive analytics in a microenterprise context. This research provides empirical evidence that data-driven inventory management can generate tangible operational and financial benefits, even in organizations with limited technological resources.
dc.disciplineAdministración y Negocios / Business & Management
dc.facultyFacultad de Postgrado
dc.finalwork.creationdate01/02/2026
dc.formatPDF
dc.identifier.urihttps://repositorio.unitec.edu//handle/123456789/14200
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Tecnológica Centroamericana UNITEC
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International.
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
dc.sourceUniversidad Tecnológica Centroamericana UNITEC
dc.subjectAnalítica Predictiva
dc.subjectGestión de Inventarios
dc.subjectAprendizaje Automático
dc.subjectPronóstico de Demanda
dc.subjectQuiebre de Stock
dc.subjectMicroempresa
dc.subject.ddc658.787 C352
dc.thesis.degreelevelPostgrado
dc.thesis.degreenameMaestría en Analítica de Negocios / M-40
dc.titleOptimización del inventario en punto de venta de licores mediante modelos predictivos de demanda, periodo febrero 2024 - octubre 2025
dc.title.alternativeOptimization of inventory at liquor retail outlets using predictive demand models, February 2024 - October 2025

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