Optimización del proceso de generación de reportes utilizando RPA mediante un módulo de predicción para mejorar ventas en Farmacias Peruanas

• Autores: Loayza Gonzales, Ricardo Roger Enderson, Quilca Chambi, Javier Linss
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad de San Martín de Porres
• Repositorio: USMP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.usmp.edu.pe:20.500.12727/12325
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12727/12325
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: RPA; Técnicas modernas; Machine learning; Módulo predictivo; UIPATH; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01

El presente trabajo de investigación tiene como objetivo optimizar el proceso de extracción y generación de los reportes del área contable de la empresa Farmacias Peruanas mediante un RPA y una vez obtenida la información de los reportes, utilizar técnicas de Machine learning para crear un módulo predictivo que ayude a tomar mejores decisiones en el área de ventas. Para la solución, se analizaron los subprocesos involucrados en la generación de reportes y se desarrolló el flujo automatizado con la herramienta UIPATH. Para desarrollar el módulo predictivo, se empleó la información de los reportes y mediante un análisis de datos se identificaron las características más importantes para realizar una predicción de ventas mediante el Modelo de árboles de decisiones. Se utilizó el lenguaje de programación Python para el módulo predictivo, diagramas de flujo para el RPA y la metodología ágil SCRUM para el desarrollo del proyecto. El resultado de la implementación del RPA disminuyó, en gran cantidad, los errores del personal, así como el tiempo de ejecución de los reportes de venta, con lo cual se obtuvo la visión propuesta sobre las tendencias de compra de los clientes en el futuro.