Este proyecto se enfoca en una empresa distribuidora de productos farmacéuticos en Ecuador, la cual inicialmente utilizaba un método empírico de pronóstico que no consideraba los datos históricos, lo que generaba ineficiencias en la gestión de inventario. Por lo tanto, este proyecto busca diseñar un sistema de control y gestión de inventarios que minimice los desabastecimientos y excesos de existencias en los puntos de venta, mediante el uso del análisis de datos para pronosticar con mayor precisión la demanda y optimizar los niveles de inventario, garantizando así un suministro eficiente de productos farmacéuticos. En el desarrollo del proyecto, se implementó la clasificación ABC para priorizar los productos que representan el mayor porcentaje de ventas totales, y con base en ello, se desarrolló un sistema de pronóstico en R-Studio, el cual evaluó diferentes modelos de pronóstico, eligiendo el mejor modelo por producto y punto de venta de acuerdo con el mínimo porcentaje de MAPE. De forma visual en Power BI, se desarrolló un sistema de pronóstico de demanda el cual se construyó en base a la data de pronóstico adquirida en R-Sudio. Además, se creó la política de revisión continua (s,Q) en Power BI, en el cual se simuló la cantidad a pedir y el punto de reorden en el mes de agosto, como también se construyó y se midió los KPIs de inventario como porcentaje de utilización y rotación de inventario para ajustar los niveles de stock según las demandas pronosticadas. Los resultados simulados en este mismo mes indicaron una mejora significativa en la precisión del pronóstico, obteniendo pronósticos con menos del 40% de error MAPE, reduciendo la falta de inventario en un 10% como también se logró disminuir el porcentaje de productos devueltos por sobreabastecimiento en un 39%, lo cual generó un ahorro de $400 en el mes. Se concluye que la implementación de los sistemas propuesto mejora significativamente la capacidad de la empresa para gestionar su inventario, alineando el inventario con la demanda real del mercado para cada producto. Palabras clave: inventario, pronóstico de demanda, reducción, precisión de pronóstico, demanda