Desarrollo de un sistema de predicción con machine learning para la gestión logística en Megaelectric Perú SAC

• Autor: Sedano Rosales, Pamela Isabel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/111861
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/111861
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistema predictivo; Aprendizaje automático; Gestión logística; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La presente investigación lleva como objetivo principal determinar de qué manera influye el desarrollo de un sistema de predicción con Machine Learning para la gestión logística en Megaelectric Perú SAC la cual detalla sobre un sistema experto capaz de ayudar a minimizar y resolver problemas que puedan provocar consecuencias negativas en el proceso logístico de la empresa dado que ellos han ido trabajando la gestión de forma manual. El estudio hizo uso de la metodología SCRUM y fue elaborado con el lenguaje PHP, JQuery y Python, y MySQL como motor de base de datos. Siendo de tipo aplicada con diseño experimental y corte pre experimental donde tuvo una pre y post prueba durante su desarrollo. Para la elaboración del sistema la medición ha sido hecha con dos indicadores: nivel de cumplimiento de despachos y porcentaje de clientes satisfechos en la cual se vio una población de 200 despachos y 80 clientes, de la cual se usó como muestra 248 despachos y 66 clientes. Los resultados mostraron que el nivel de cumplimiento de despacho obtuvo un incremento de un 21.82% lo que define que los despachos mejoraron tras la implementación del sistema en el área logística, y en cuanto al segundo indicador este aumentó un 17.29% lo que señala que el porcentaje de clientes satisfechos creció y que estos se encuentran contentos con los resultados