Machine Learning basado en la metodología CRISP-DM para mejorar la logística en una empresa de producción de aguas minerales

Descripción del Articulo

La tesis se centró en desarrollar un sistema con aprendizaje automático que mejore la logística de la empresa de producción de aguas minerales. Se identificaron problemas en entregas recibidas fallidas, entregas a tiempo, la tasa entregas completas y a tiempo y rotura de stock. Ello generaba mala ge...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Ponce Avilez, Jonny Sebastian, Rau Rosales, John Bryan
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/170865
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/170865
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Inteligencia artificial
Innovación tecnológica
Procesamiento de datos e inventario
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description La tesis se centró en desarrollar un sistema con aprendizaje automático que mejore la logística de la empresa de producción de aguas minerales. Se identificaron problemas en entregas recibidas fallidas, entregas a tiempo, la tasa entregas completas y a tiempo y rotura de stock. Ello generaba mala gestión inventario y satisfacción baja de clientes. Esta investigación se alinea con el ODS 9, promoviendo la innovación tecnológica y la industrialización sostenible, así como con el ODS 12. La meta fue, determinar la influencia del desarrollo de machine Learning basado en la metodología CRISP_DM para mejorar la logística en una empresa de producción de aguas minerales. El estudio fue aplicada, cuantitativo y preexperimental, la población fue 110 documentos de pedidos entre el mes de enero a marzo. Se aplicó la fórmula de la muestra que redujo la población a 86 documentos. La información sobre los indicadores se recogió por la ficha de registro y al iniciar el sistema, las entregas recibidas fallidas se redujeron en - 67.02%, las entregas a tiempo incrementaron en 42.07%, la tasa de entregas completas mejoró 41.95%, y la rotación de stock disminuyó en 81.42%. Concluyendo que el sistema mejoró la logística de la empresa, según los indicadores.
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Concluyendo que el sistema mejoró la logística de la empresa, según los indicadores.AteEscuela de Ingeniería de SistemasSistema de Información y ComunicacionesTecnologías de la información y comunicaciónDesarrollo económico, empleo y emprendimientoTrabajo decente y crecimiento económicoPRESENCIALapplication/pdfspaUniversidad César VallejoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Repositorio Institucional - UCVUniversidad César Vallejoreponame:UCV-Institucionalinstname:Universidad Cesar Vallejoinstacron:UCVInteligencia artificialInnovación tecnológicaProcesamiento de datos e inventariohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Machine Learning basado en la metodología CRISP-DM para mejorar la logística en una empresa de producción de aguas mineralesinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniería de SistemasUniversidad César Vallejo. 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