La Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica (EPOC) es una de las principales causales de muerte a nivel global. Por lo tanto, es importante identificarla en sus etapas iniciales para proporcionar un tratamiento adecuado. Por ello, en esta tesis, se ha ideado un sistema inteligente basado en aprendizaje profundo para identificar patrones distintivos en los sonidos pulmonares, y predecir de manera precisa y eficiente la presencia de la EPOC. Para el logro anterior, se utilizaron bases de datos de sonidos pulmonares provenientes del desafío ICBHI realizado en 2017 y de un grupo de investigadores del King Abdullah University Hospital. Adicionalmente, se aplicó una etapa de preprocesamiento a los datos, que involucró el uso de los espectrogramas de Mel y los coeficientes cepstrales en frecuencia de Mel (MFCC) para capturar características relevantes de los audios. Además, para resolver e...

El presente trabajo de investigación presenta una propuesta de mejora en la gestión de inventarios para una empresa mayorista de equipos de automatización e instrumentación, utilizando herramientas de Lean Warehousing y Machine Learning. El estudio se enfoca en resolver problemas de obsolescencia de stock. En el análisis inicial, se destaca que el sector de automatización está en auge, con un crecimiento proyectado del 5.9% en América Latina para el periodo 2024-2032. Este crecimiento presenta desafíos en la gestión de inventarios. En el Perú, solo el 34% de las empresas exhiben un nivel avanzado de gestión en su cadena de suministro, lo que resalta la necesidad de mejorar las prácticas existentes. La empresa estudiada enfrenta problemas significativos con la rotación de inventarios y la obsolescencia de productos con impacto del 4.5% de la facturación anual. La solución ...