Desempeño logístico en entidades turísticas cubanas de la cadena de suministro: Estudio comparativo mediante machine learning
Resumen
Esta investigación evalúa el desempeño logístico de trece entidades turísticas cubanas de la cadena de suministro, identificando patrones y áreas de mejora mediante técnicas avanzadas de machine learning. Se utilizó el modelo de referencia de la logística de excelencia para la evaluación y se aplicaron técnicas de machine learning, tales como la regresión lineal múltiple, clustering K-means y RandomForest. Los resultados mostraron un desempeño promedio de 3.25 en una escala de 1–5, con ITH Ciego de Ávila liderando (3.92) y ITH Base de Transporte en último lugar (2.46). Los módulos más débiles fueron Tecnologías de la Información, Sistema de Software y Barreras y Riesgos. El análisis identificó cuatro grupos de entidades con perfiles similares y destacó la relevancia del transporte y las tecnologías para mejorar el desempeño. Se concluye que son necesarias intervenciones específicas en tecnología y gestión de riesgos para optimizar la cadena de suministro turística cubana.
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