CBL - Campus del Baix Llobregat

Projecte llegit

Títol: Transformación Digital del Aprovisionamiento y la Gestión de Compras en la Industria Alimentaria: Implementación de una Herramienta de Inteligencia Artificial en una empresa distribuidora alimentaria, en el marco de la Industria 4.0'

Estudiant que ha llegit aquest projecte:

Tutor/a o Cotutor/a: CONDE BILBAO, LUIS ANTONIO

Departament: OE

Títol: Transformación Digital del Aprovisionamiento y la Gestión de Compras en la Industria Alimentaria: Implementación de una Herramienta de Inteligencia Artificial en una empresa distribuidora alimentaria, en el marco de la Industria 4.0'

Data inici oferta: 16-05-2025      Data finalització oferta: 16-01-2026

Estudis d'assignació del projecte:
    MU TECH4AGRI+FOOD

Lloc de realització:

UPC      Departament/centre: Empresa

Paraules clau:
Transformación digital, Industria Alimentaria, Industria 4.0, Inteligencia Artificial, Automatización, Herramientas predictivas, Gobernanza de datos

Descripció del contingut i pla d'activitats:
En el contexto actual de transformación digital del sector alimentario, el presente TFM tiene como objetivo evaluar e impulsar la implementación de una herramienta de intel·ligència artificial (IA) para optimizar los procesos de aprovisionamiento y compras en u*na empresa distribuidora de alimentos para hostelería*. Esta herramienta busca mejorar la previsión de necesidades de productos, optimizar los niveles de stock y automatizar tareas repetitivas, apoyando la toma de decisions estratégicas en la cadena de suministro.

Overview (resum en anglès): In the current context of digital transformation in the food industry, this Master's Thesis focuses on the evaluation and advancement of a technology tool based on artificial intelligence (AI), aimed at optimizing the procurement and purchasing processes in a food distribution company serving the HORECA channel.

Based on an analysis of the current system, several operational limitations were identified, including demand forecasting challenges, variability in inventory levels, reliance on tacit employee knowledge, and low levels of automation in decision-making. On this basis, the potential of a predictive tool is analyzed-one capable of generating automated purchasing recommendations through the processing of historical sales data, product turnover, and logistical criteria.

The methodology applied combines data analysis, internal interviews, direct observation, and functional testing of the tool in different scenarios. Key performance indicators (KPIs) were defined to assess its impact in terms of operational efficiency, purchasing accuracy, service level improvement, and enhanced data governance. Expected outcomes include a significant reduction in the time required to generate purchase orders, an increase in purchase accuracy rates, and a decrease in both stockouts and overstock situations.

This work is framed within the philosophy of Industry 4.0 and aligns with the content of the master's program, particularly regarding automation, advanced production management, and applied digitalization. The experience developed contributes to the design of a smarter, more sustainable, and more adaptable procurement model to meet the current challenges of the food sector.

Aquest projecte està relacionat amb l'adaptació al Canvi Climatic? No

Aquest projecte està relacionat amb la digitalització del seu àmbit de treball? Sí

© CBLTIC Campus del Baix Llobregat - UPC