Aplicación machine learning en la gestión de inventario para la mejora de los servicios de la empresa Corporación Cable Laser S.A.C.

• Autores: Hinostroza Paredes, Rosamaria Antuane, Juarez Sotacuro, Aderlee Jean Pool
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/157832
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/157832
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Machine learning; Gestión de inventarios; Inteligencia artificial; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Este estudio examina la implementación exitosa del Machine Learning (ML) en la gestión de inventarios de la Corporación Cable Laser S.A.C., abordando la transformación tecnológica y la inteligencia artificial en los procesos de negocio. Guiado por la metodología CRISP-DM, la recolección de datos se utiliza a través de formularios de registro, destacando su versatilidad para capturar información clave. La aplicación de ML ha generado mejoras drásticas en la precisión y eficiencia del registro de entrada y salida de materiales, evidenciando su impacto positivo en la optimización de procesos clave. Este estudio concluye que la combinación estratégica de CRISP-DM y tarjetas de registro marca un avance significativo en la aplicación efectiva de tecnologías innovadoras para la mejora continua de los servicios. En cuanto los resultados finales se ha evidenciado que se obtuvo una mejora debido a que antes en el pre test se obtuvo porcentajes bajos como en el Nivel de Servicio 26.33% , Stock de Repuestos 66.75% , Tasa de Rotación 26.50% y Días de inventario 41.47% se llevó a cabo una notable mejora gracias a la implementación que hemos realizado los resultados obtenidos del post test tenemos que el Nivel de Servicio 39,5%, Stock de Reposición 66,39%, Tasa de Rotación 37,36% y Días de Inventario 30,68%.