La industria ecuatoriana de fabricación de papel higiénico se enfrenta al importante desafío de controlar y reducir las mermas durante el proceso de fabricación. Las variaciones significativas en los porcentajes de desperdicio en la empresa "PapelGo" han llevado a costos innecesarios y una disminución de la rentabilidad. Una falta de control en la producción de mermas en 2022 generó mermas superiores al 5.5% permitido y aceptable, lo que hizo que se necesitara una solución. Se recomienda la implementación de métodos de machine learning, particularmente el modelo de memoria de larga duración LSTM. En la producción de papel higiénico, este método permite la detección precisa de anomalías y la proyección de mermas eficientes. El modelo LSTM identifica patrones complejos y relaciones causales entre múltiples variables interrelacionadas al analizar datos históricos y en tiempo real. Esto brinda información útil para la optimización de procesos y la toma de decisiones inteligentes. A medida que se obtienen más datos, el modelo LSTM aprovecha su capacidad de capturar relaciones temporales y su aprendizaje continuo, lo que resulta en una detección y proyección de mermas más precisas. Esta nueva solución no solo mejora la eficiencia operativa y reduce costos, sino que también actualiza las prácticas de auditoría y control de la empresa "PapelGo", lo que aumenta su competitividad y sostenibilidad en el mercado