Planificación de demanda automotriz bajo incertidumbre con inteligencia artificial

Autores/as

Palabras clave:

inteligencia artificial, pronóstico de demanda, aprendizaje profundo, cadena de suministro

Biografía del autor/a

Carlos Alberto Torres Ortega, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Departamento de Ingeniería Industrial y Manufactura, Instituto de Ingeniería y Tecnología, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, México

Iván Juan Carlos Pérez Olguín, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Departamento de Ingeniería Industrial y Manufactura, Instituto de Ingeniería y Tecnología, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, México

Luis Carlos Zapien Herrera Luis Carlos Zapien Herrera, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Departamento de Ingeniería Industrial y Manufactura, Instituto de Ingeniería y Tecnología, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, México

Mariela Álvarez Argüelles, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Departamento de Ingeniería Industrial y Manufactura, Instituto de Ingeniería y Tecnología, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, México

MEMCYT vol. 5, no. 1 (Edición especial)

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Publicado

2026-03-17

Cómo citar

[1]
C. A. Torres Ortega, I. J. C. Pérez Olguín, L. C. Z. H. Luis Carlos Zapien Herrera, y M. Álvarez Argüelles, «Planificación de demanda automotriz bajo incertidumbre con inteligencia artificial», Mem. Científ. y Tecnol., vol. 5, n.º 1, pp. 93–94, mar. 2026.

Número

Vol. 5 Núm. 1 (2026): Edición Especial "Fronteras de la Ingeniería y Transformación Tecnológica"

Sección

Carteles Académicos: Maestría en Tecnología