Sistema de Gestión de Almacenes Basado en Inteligencia Artificial para Optimizar las Ventas
Descripción del Articulo
Hoy en día, en Perú, con la digitalización, las empresas distribuidoras de útiles al por mayor, han tenido la apertura de más canales de venta y medios de pagos, por lo que se ven obligados a cumplir en tiempo y calidad las demandas de productos. Sin embargo, se ha comprobado que la falta de una bue...
Autores: | , |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2024 |
Institución: | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
Repositorio: | UPC-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/683823 |
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Hoy en día, en Perú, con la digitalización, las empresas distribuidoras de útiles al por mayor, han tenido la apertura de más canales de venta y medios de pagos, por lo que se ven obligados a cumplir en tiempo y calidad las demandas de productos. Sin embargo, se ha comprobado que la falta de una buena gestión de control del inventario pone en riesgo la satisfacción del cliente. Por ello este proyecto basado en inteligencia artificial (IA) se dedica a desarrollar un Sistema de Predicción de Demanda que se pueda sumar a las plataformas de gestión de inventarios. La idea es prever qué productos se necesitarán, lo que permite a las empresas ajustar su stock y evitar pérdidas. El proceso se llevó a cabo en cuatro etapas. Primero, analizamos cómo se gestionan los inventarios hoy en día. Luego, diseñamos algoritmos que ayudan a hacer predicciones. Después, implementamos el sistema y para finalizar se realizaron pruebas en situaciones reales. Utilizamos técnicas como el análisis de series temporales para que estos algoritmos puedan anticipar la demanda con precisión. Se integraron en un sistema automatizado que se acopló a la tecnología que las empresas ya tienen. Para validar el sistema, hicimos pruebas en el día a día y los resultados fueron muy positivos, tanto en precisión como en facilidad de uso. También consultamos a expertos y recibimos buenos comentarios. En resumen, este sistema es práctico y efectivo para gestionar inventarios en diferentes empresas, ofreciendo una herramienta que ayuda a tomar decisiones más informadas y optimizar recursos. |
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La idea es prever qué productos se necesitarán, lo que permite a las empresas ajustar su stock y evitar pérdidas. El proceso se llevó a cabo en cuatro etapas. Primero, analizamos cómo se gestionan los inventarios hoy en día. Luego, diseñamos algoritmos que ayudan a hacer predicciones. Después, implementamos el sistema y para finalizar se realizaron pruebas en situaciones reales. Utilizamos técnicas como el análisis de series temporales para que estos algoritmos puedan anticipar la demanda con precisión. Se integraron en un sistema automatizado que se acopló a la tecnología que las empresas ya tienen. Para validar el sistema, hicimos pruebas en el día a día y los resultados fueron muy positivos, tanto en precisión como en facilidad de uso. También consultamos a expertos y recibimos buenos comentarios. En resumen, este sistema es práctico y efectivo para gestionar inventarios en diferentes empresas, ofreciendo una herramienta que ayuda a tomar decisiones más informadas y optimizar recursos.Currently, in Peru, with digitalization, wholesale distribution companies have had the opening of more sales channels and means of payment, so they are forced to meet product demands in time and quality. However, it has been proven that the lack of good inventory control management puts customer satisfaction at risk. This is why this artificial intelligence (AI)-based project is dedicated to developing a Demand Forecasting System that can be added to inventory management platforms. The idea is to forecast which products will be needed, allowing companies to adjust their stock and avoid losses. The process was carried out in four stages. First, we analyzed how inventories are currently managed. Then, we designed algorithms that help make predictions. Next, we implemented the system and, finally, we tested it in real situations. We used techniques such as time series analysis to enable these algorithms to accurately anticipate demand. They were integrated into an automated system that was coupled with the technology that the companies already have. To validate the system, we conducted day-to-day tests, and the results were very positive, both in terms of accuracy and ease of use. We also consulted experts and received good feedback. In summary, this system is practical and effective for managing inventories in different companies, offering a tool that helps to make more informed decisions and optimize resources.Trabajo de Suficiencia ProfesionalODS 9: Industria, Innovación e InfraestructuraODS 12: Producción y Consumo ResponsablesODS 8: Trabajo Decente y Crecimiento Económicoapplication/pdfapplication/epubapplication/mswordspaUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)Repositorio Académico - UPCreponame:UPC-Institucionalinstname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadasinstacron:UPCPredicción de demandaGestión de inventariosAlgoritmos de predicciónOptimización de stockDemand forecastingInventory managementForecasting algorithmsInventory optimizationStock optimizationhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00Sistema de Gestión de Almacenes Basado en Inteligencia Artificial para Optimizar las Ventasinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Suficiencia Profesionalhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fSUNEDUUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). División de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE)LicenciaturaIngeniería de SistemasIngeniero de Sistemas2025-01-07T23:37:56Zhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional0009-0006-0436-293240959248https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional612076Coronado Gutierrez, Jaime JuniorsBurga Durango, Daniel Wilfredov4193673770657811THUMBNAILParedes_SV.pdf.jpgParedes_SV.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg29507https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/683823/10/Paredes_SV.pdf.jpgcbf3d566d62f1aba5566cb592899b3e2MD510falseParedes_SV_Autorizacionpublicacion.pdf.jpgParedes_SV_Autorizacionpublicacion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg60129https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/683823/11/Paredes_SV_Autorizacionpublicacion.pdf.jpg390d3d5f291e4b849f9efdde939565d8MD511falseParedes_SV_Reportesimilitud.pdf.jpgParedes_SV_Reportesimilitud.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg16925https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/683823/12/Paredes_SV_Reportesimilitud.pdf.jpg17f67ccab67b0cfc43728ddd90648e51MD512falseParedes_SV_Actasimilitud.pdf.jpgParedes_SV_Actasimilitud.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg32059https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/683823/13/Paredes_SV_Actasimilitud.pdf.jpg0a4b8c6e6b8fb7c69d983897ffd0b67aMD513falseCONVERTED2_3954820TEXTParedes_SV.pdf.txtParedes_SV.pdf.txtExtracted texttext/plain129480https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/683823/6/Paredes_SV.pdf.txte8ce030a72d6885550a18acd067cdb71MD56falseParedes_SV_Autorizacionpublicacion.pdf.txtParedes_SV_Autorizacionpublicacion.pdf.txtExtracted texttext/plain2064https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/683823/7/Paredes_SV_Autorizacionpublicacion.pdf.txtec4ec9b649fbd497c35a490831e28f18MD57falseParedes_SV_Reportesimilitud.pdf.txtParedes_SV_Reportesimilitud.pdf.txtExtracted texttext/plain1546https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/683823/8/Paredes_SV_Reportesimilitud.pdf.txt1ea2df04c7f22d1bc3e2b55fcd26e9a1MD58falseParedes_SV_Actasimilitud.pdf.txtParedes_SV_Actasimilitud.pdf.txtExtracted texttext/plain957https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/683823/9/Paredes_SV_Actasimilitud.pdf.txt52a987fccba968796d70f0daa7208ce4MD59falseORIGINALParedes_SV.pdfParedes_SV.pdfapplication/pdf3029624https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/683823/1/Paredes_SV.pdf7233febc8e0467ed7647f616602e1c4fMD51trueParedes_SV_Autorizacionpublicacion.pdfParedes_SV_Autorizacionpublicacion.pdfapplication/pdf237864https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/683823/2/Paredes_SV_Autorizacionpublicacion.pdf3d7e03fd8ecc2cfea55c03e5c27175b1MD52falseParedes_SV_Reportesimilitud.pdfParedes_SV_Reportesimilitud.pdfapplication/pdf11157681https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/683823/3/Paredes_SV_Reportesimilitud.pdf2b25db47348b27d05e236a937230a0d0MD53falseParedes_SV_Actasimilitud.pdfParedes_SV_Actasimilitud.pdfapplication/pdf55706https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/683823/4/Paredes_SV_Actasimilitud.pdfd54443cb765af2eb7398bb660b9c6ca8MD54falseParedes_SV.docxParedes_SV.docxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document3175265https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/683823/5/Paredes_SV.docxe724cc51cc4a8ce0e9d7e8059c4e6d1aMD55false10757/683823oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/6838232025-03-26 04:00:10.799Repositorio académico upcupc@openrepository.com |
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La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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