Abstract

Una cadena de suministro (SC) es una red de empresas que producen, venden y entregan un producto o servicio a un segmento de mercado predeterminado. No solo incluye a los fabricantes y proveedores, sino que también a transportistas, almacenes, minoristas y los propios clientes, entre otros. Debido al avance tecnológico, específicamente en áreas como las comunicaciones, procesamiento computacional, gestión y almacenamiento de información, es posible apoyar a la administración de cadenas de suministros pudiendo hacerla mas eficiente. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) ha sido aplicada en diferentes procesos de SC pero no hay conocimiento especifico sobre cuáles técnicas de IA están siendo aplicadas (o no) en los procesos de la SC o cuáles actividades de la SC están siendo apoyadas (o no) con técnicas de IA. Con base a lo anterior, el objetivo de este trabajo fue establecer de forma empírica el aporte de la IA en procesos de la SC, para luego establecer actividades de investigación a realizarse en el futuro. Para lograr esto, se realizó una revisión sistemática considerando el modelo SCOR como referencia para procesos de una SC. Los principales resultados indican que los algoritmos genéticos y los agentes inteligentes son las técnicas más investigadas para procesos de la SC relacionados con la planificación y, en menor medida, a procesos relacionados con la entrega de productos. Además, existe una tendencia a incluir la incertidumbre como trabajo futuro en diferentes técnicas de IA de manera que los modelos se acerquen más a la realidad.