En la ciudad Lima, Perú, enfrenta un importante desafío ambiental debido a la generación diaria de 886 toneladas de residuos plásticos, que representa el 46% del total nacional. Estos residuos son desechados en botaderos informales, ríos y playas, causando un grave impacto negativo en la salud, la fauna, la flora y el medio ambiente en general. No obstante, la falta de una industria sólida en el manejo de residuos plásticos dificulta la implementación de soluciones a gran escala. A pesar de contar con algunos puntos de reciclaje y plantas de tratamiento, estas iniciativas son aún incipientes. No han logrado fomentar una cultura nacional de reciclaje, lo que se refleja en el bajo porcentaje del 1.9% de residuos sólidos reciclados. Contribuyendo al aumento de la contaminación. Para abordar esta problemática, se propone una innovadora idea de negocio enfocada en la producción y...

En la ciudad Lima, Perú, enfrenta un importante desafío ambiental debido a la generación diaria de 886 toneladas de residuos plásticos, que representa el 46% del total nacional. Estos residuos son desechados en botaderos informales, ríos y playas, causando un grave impacto negativo en la salud, la fauna, la flora y el medio ambiente en general. No obstante, la falta de una industria sólida en el manejo de residuos plásticos dificulta la implementación de soluciones a gran escala. A pesar de contar con algunos puntos de reciclaje y plantas de tratamiento, estas iniciativas son aún incipientes. No han logrado fomentar una cultura nacional de reciclaje, lo que se refleja en el bajo porcentaje del 1.9% de residuos sólidos reciclados. Contribuyendo al aumento de la contaminación. Para abordar esta problemática, se propone una innovadora idea de negocio enfocada en la producción y...

Lately the level of competition between companies in the light automotive industry is reaching a very high level, due to the various strategies developed by many competitors. Our study seeks to strengthen the evaluation of forecasts to improve the organization's capability to anticipate future events in important business processes, such as sales and maintenance services. To achieve this objective, investigations related to Data Mining techniques were consulted, in order to perform an information analysis with a predictive approach. Our research involves designing different models applying methods such as regressions, neural networks and decision trees, to a historical database of an automotive organization, previously selecting data using techniques such as the correlation matrix and PCA (Principal Component Analysis). Finally, an evaluation is carried out on the results obtained after ...