Ingeniería de Tecnologías de Información y Sistemas
URI permanente para esta colecciónhttps://hdl.handle.net/20.500.12640/3737
Examinar
Ítem Acceso Abierto Aplicación de modelos de Machine Learning para la planificación de la demanda en la empresa CBC Peruana S.A.C(Universidad ESAN, 2023) Maciel Carpio, Zannie Xilena; Salas Barrera, Felipe Alvaro; Sanchez Anticona, Crishtian Sebastian; Sanchez Chacon, Gabriela de los Angeles; Santana Fernandez, Jose DanielLa industria de bebidas enfrenta desafíos específicos en la planificación de la demanda, ya que la variabilidad de los patrones de consumo y la imprevisibilidad del cliente exige a las empresas establecer estrategias para satisfacer la demanda. El presente trabajo de investigación se centra en la aplicación de técnicas de Machine Learning para pronosticar la demanda de dos productos clave de la empresa CBC Peruana S.A.C: paquetes de gaseosa Concordia de Piña de 03 litros de 04 unidades y paquetes de gaseosa Evervess Ginger de 1,5 litros de 06 unidades. Para ello, se utilizaron modelos de Regresión lineal, LightGBM Regressor y series de tiempo, como SARIMA y FB Prophet, aplicando los enfoques de Forecasting y Regresión. La evaluación de modelos se realizó utilizando métricas como MAE, MAPE y RMSE. Entre los resultados obtenidos, se obtuvo que el modelo FB Prophet registra un MAPE promedio de 24.64, MAE promedio de 685.16 y un RMSE promedio de 1003.90. Este estudio proporciona una base sólida para futuras investigaciones en la aplicación de Machine Learning en la industria de bebidas y demuestra el potencial de estas tecnologías para transformar las operaciones comerciales y mejorar la competitividad en el mercado.Ítem Restringido La cultura organizacional y su influencia en el proceso de toma de decisiones de las MYPES familiares de Lima Metropolitana(Universidad ESAN, 2020) Castillo Gallo, Susan Alexandra; Lavado Benavides, Jesús André; Lovera Pineda, Claudia Carolina; Roncal Bazan, Carlos Fernando; Sánchez Mendoza, Emily AlessandraEn el Perú, alrededor del 80% de las empresas existentes son de origen familiar y aportan el 40% de PBI. Dentro de la mayoría de las familias peruanas hay una cabeza o un proveedor quien tiende a ser el líder de la empresa y cuyas decisiones determinan la cultura y el desempeño (rentabilidad) de la misma. Sin embargo, no se puede deducir a priori si la cultura organizacional afecta o influye sobre las decisiones de los líderes de empresas familiares, es por eso que en este estudio se busca determinar cómo la cultura organizacional de las diferentes empresas MYPES familiares de Lima Metropolitana guarda una relación con el proceso de toma de decisiones dentro de las mismas. Para responder a este problema, se buscará determinar si la comunicación, el aprendizaje y desarrollo, la diversidad cultural, el trabajo en equipo y la confianza, obligación y cohesión tienen una influencia significativa sobre la toma de decisiones. Este estudio presenta dos tipos de metodología de investigación, la observacional y la correlacional, ambas se trabajan con una muestra de 30 MYPES familiares en Lima Metropolitana. Luego de la implementación de la metodología se espera evidenciar la influencia de la cultura organizacional sobre el proceso de tomas de decisiones, sin embargo, se podría obtener resultados negativos ya que es muy probable que las decisiones tomadas por el líder o cabeza de familia sean totalmente personales y que no exista una cultura organizacional establecida.Ítem Acceso Abierto Desarrollo de algoritmo de recomendación de SKU para los clientes de Alicorp que cuentan con un canal de atención digital usando técnicas de machine learning(Universidad ESAN, 2024) Espinoza Sutta, Milton; Limachi Pampamallco, Ana Isabel; Melo Locumber, Noe; Rodriguez Otiniano, Junior Ricardo; Valencia Cañote, SebastianSaber qué es lo que quiere el cliente es uno de los retos más grandes que afrontan las empresas en la actualidad. En cuanto al uso de tecnología, las nuevas tendencias que aplican soluciones cuyo objetivo es mejorar, de manera incremental, la capacidad de poder recomendar productos o servicios de manera más exacta. No obstante, para identificar lo que desean los clientes, se necesita una base histórica que nos permita comprender sus necesidades y preferencias. Por ello, este trabajo de investigación se enfoca en el desarrollo de un algoritmo de recomendación que, a través del procesamiento de datos, pueda recomendar productos según el perfil del cliente. La investigación utiliza datos de Alicorp, una empresa peruana líder en consumo masivo, con dos millones de transacciones de ventas de clientes como panaderías, restaurantes y bodegas. Se aplicaron técnicas basadas en reglas como RFM y algoritmos de machine learning como Kmeans, LGBM Classifier y LGBM Ranker en la etapa de modelamiento. Para definir el mejor algoritmo se utilizó una medida de recall promedio de clientes de los productos recomendados. La familia de algoritmos LGBM demostró una precisión superior, destacando el LGBM Ranker que logró un impresionante recall de 0.8950.Ítem Embargo Desarrollo de un modelo de Machine Learning para la clasificación de clientes siniestrosos de seguro vehicular en la compañía aseguradora MAPFRE Perú(Universidad ESAN, 2023) Mariluz Saavedra, Julio Alejandro; Torres Ricalde, Luz Edith; Velazco Guerrero, MelissaLas últimas innovaciones tecnológicas, como Big Data o Maching Learning, están transformando la forma en cómo se desempeñan las compañías en casi todos los sectores, incluyendo el rubro asegurador. Este estudio se centra en la incorporación de técnicas de Machine Learning en MAPFRE Perú para desarrollar un modelo predictivo que permita identificar a los clientes con mayor probabilidad de sufrir un siniestro vehicular. El objetivo es optimizar el control de los gastos asociados a estos incidentes en la empresa. Para determinar el modelo más optimo se utilizaron cinco diferentes algoritmos de aprendizaje supervisado: Logistic regression, Linear Support Vector Machine, k-Nearest Neighbors, Classification and Regression Tree y Random Forest. Finalmente, para comparar los resultados de cada modelo se utilizaron las métricas del "accuracy" y el "F1-score". El modelo seleccionado fue Random Forest, con el cual se obtuvo un buen rendimiento con el conjunto de datos preprocesado “dfL4”, teniendo un “accuracy” del 82.97% y un “F1-score” del 75.67%. El potencial que implica la aplicación de Machine Learning en la industria aseguradora es considerable, por lo que es esencial continuar avanzando en investigaciones que incorporen nuevas variables, técnicas y modelos para seguir aprovechando sus beneficios.Ítem Restringido Desarrollo de un modelo de RFM y técnicas de clustering para la segmentación de clientes en una empresa de bienes de consumo masivo(Universidad ESAN, 2024) Toledo Rios, Julynho Merlin; Delgado Lorino, Alonso; Bazan Arzapalo, Jean Pablo; Garcia Quispe, Guerel Orlando; Canorio Ochoa, Diego AntonioLa implementación de modelos de clustering para la segmentación de clientes en empresas de bienes de consumo masivo es una estrategia fundamental en la comprensión del comportamiento del consumidor y en la mejora de las relaciones con estos. Esta investigación aborda la aplicación de un modelo de RFM y técnicas de clustering, en una empresa peruana líder en el sector de bienes de consumo masivo. El objetivo principal es reconocer los patrones de compra y la clasificación de clientes en grupos homogéneos basándose en variables clave como recencia, frecuencia y valor monetario de las compras. Utilizando métodos de aprendizaje automático no supervisado, como k-means, BIRCH y Gaussian Mixture Model, se procesan y analizan grandes volúmenes de datos para lograr una segmentación efectiva. Esta segmentación permitiría a la empresa dirigir sus esfuerzos de marketing de manera más precisa y desarrollar estrategias personalizadas para cada grupo de clientes. Los resultados obtenidos revelan patrones de compra significativos y sugieren que una segmentación cuidadosa puede proporcionar información valiosa para la formulación de decisiones estratégicas, contribuyendo al crecimiento y competitividad de la empresa en el mercado de bienes de consumo masivo.Ítem Acceso Abierto Desarrollo de un modelo predictivo basado en técnicas de Machine Learning para la priorización de vulnerabilidades y la optimización en la etapa de mitigación de riesgos operativos de ciberseguridad(Universidad ESAN, 2024) Camasca Huaman, Jhonatan Cristobal; Gave Cardenas, Kevin Paredes; Paredes Castro, Patricia JackelineEl presente estudio tiene como objetivo desarrollar un modelo predictivo utilizando técnicas de Machine Learning para priorizar eficazmente las vulnerabilidades en el proceso de remediación, dada la creciente cantidad de ciberataques y la limitada capacidad de recursos en las empresas. Actualmente, las organizaciones enfrentan dificultades para asignar adecuadamente sus recursos de manera eficiente, debido al volumen de vulnerabilidades detectadas que sobrepasan su capacidad de respuesta. Se construyó un conjunto de datos a partir de los escaneos de vulnerabilidades proporcionados por la empresa ABC S.A.C., complementado con reportes descriptivos y puntuaciones de explotabilidad. Luego, se aplicaron los algoritmos K-Means y BIRCH, métodos de aprendizaje no supervisado, para generar una variable objetivo que defina los niveles de priorización de vulnerabilidades. Con esta variable, se implementaron modelos de Machine Learning, como XGBoost, Random Forest y LightGBM, evaluados mediante métricas como Precisión, Recall, F1-Score y Accuracy. Los resultados muestran que Random Forest, en combinación con BIRCH, alcanzó una precisión del 98%, mejorando significativamente la optimización del proceso de Gestión de Vulnerabilidades y fortaleciendo la ciberseguridad en entornos empresariales digitalizados. Esta metodología proporciona un enfoque eficiente para la mitigación de riesgos, permitiendo una respuesta más rápida ante amenazas cibernéticas.Ítem Acceso Abierto Desarrollo de un modelo predictivo con técnicas de Machine Learning para la detección temprana de anulación de pedidos en una empresa de distribución y comercialización(Universidad ESAN, 2024) Rivera Tuesta, Shirley Paola; Vargas Saldaña, Jhossy Jhossep; Vilcacure Camasca, Eder RoyerEn una empresa peruana dedicada a la distribución y comercialización de productos de primera necesidad, especialista en el rubro de consumo masivo, se identificó la anulación de pedidos como la principal causa de las pérdidas económicas reportadas durante el segundo semestre del 2023. La investigación detalla el desarrollo de un modelo predictivo basado en técnicas de Machine Learning para anticipar las anulaciones de pedidos. A través de la metodología CRISP-DM, se recopiló información de las órdenes de entrega de dicho periodo, se entrenaron y evaluaron siete algoritmos. CatBoost obtuvo el mejor desempeño, con una precisión del 85.4%, un accuracy de 88.5%, y un AUC de 84%. Posteriormente, el modelo fue desplegado en un entorno controlado a través de un prototipo web, para simular su uso real. Se concluye que la implementación del modelo podría ayudar a la empresa a actuar proactivamente a posibles cancelaciones y fortalecer su toma de decisiones en base al modelo obtenido. Entre las recomendaciones se destacan la necesidad de supervisión continua del modelo, su integración en procesos automáticos, y la posibilidad de ampliar su aplicación a otras áreas operativas de la empresa.Ítem Acceso Abierto Diseño de un modelo de predicción de demanda online de paquete de huevos (15 unidades) para una empresa proveedora de productos avícolas en Lima mediante Machine Learning(Universidad ESAN, 2023) Cabrera Reyes, Jairo; Camero Veneros, Mario; Castillón Medina, Densel Giomar; Garcia Condori, Guadalupe; García Guzmán, Rony YeltsinEste estudio se enfoca en abordar los desafíos que enfrenta una empresa avícola en Lima (Perú), específicamente en su canal de ventas en línea, destacando la falta de herramientas de inteligencia artificial para prever la demanda de su producto estrella: paquetes de huevos de 15 unidades. La investigación adopta un enfoque experimental con base cuantitativa, entrenando 12 modelos que abarcan desde estadísticos tradicionales hasta avanzados de Machine Learning. La metodología se divide en cuatro pasos clave: extracción de datos, preprocesamiento, modelado y análisis de resultados. El Random Forest, con optimización de hiperparámetros y validación cruzada, se revela como el más eficaz, logrando un RMSE de 38.62 y un MAE de 28.94 que significan una reducción sustancial del 52.16% en MSE y 26.15% en MAE en comparación con un modelo estadístico base (SARIMAX). Además, se propone una optimización en el equipo de planificación, con reducciones significativas en personal (50%) y costos (62.5%). A pesar de los resultados positivos, se recomienda la exploración de modelos más complejos como redes neuronales artificiales y la consideración de la implementación en la nube de Google (GCP) para mejorar continuamente la eficiencia del modelo y adaptarse a las dinámicas cambiantes del mercado.Ítem Acceso Abierto Estudio de factibilidad de comercialización e implementación de sistemas fotovoltaicos autónomos en las zonas rurales de Junín(Universidad ESAN, 2024) Caicedo Cabrera, Andres Jose; Chacon Aliaga, Favio Hector; Rebaza Anchante, Israel GersonActualmente. el mundo está viviendo una transición energética, lo cual genera que la composición de la matriz energética global cambie sus fuentes de generación de energía con la finalidad de disminuir el impacto ambiental y mitigar los gases de efecto invernadero que afectan al planeta. En ese sentido, la generación de energía eléctrica a través de sistema fotovoltaicos se ha convertido en una opción viable, puesto que, con los avances tecnológicos y el desarrollo de equipos más eficientes, es posible aprovechar de manera eficiente la energía solar. En este proyecto se propone la implementación de un negocio dedicado a la comercialización e implementación de sistemas fotovoltaicos autónomos que abastecerá de energía a las viviendas en zonas rurales en la región de Junín, Perú. Por ello, se abordarán temas como, la presentación del modelo convencional actual y la propuesta de valor que ofrecemos como una solución a la falta de energía eléctrica en esas zonas. Este proyecto brindara los conocimientos básicos acerca de que es la energía solar, como funcionan los sistemas fotovoltaicos autónomos, también brindara un análisis económico, técnico, ambiental y social que evaluará si el proyecto planteado en el trabajo de investigación es factible y sostenible a través del tiempo, dentro de las zonas rurales del país.Ítem Acceso Abierto Implementación de técnicas de Machine Learning para la segmentación de clientes en una empresa del sector farmacéutico(Universidad ESAN, 2023) Inga Llacza, Fabricio Gustavo; Miranda Manrique, Kevin Miguel Angel; Quispe Zuñiga, Dennys; Reyna Torres, July Mabel; Turriate Naveda, SantiagoLa presente tesis se enfocó en la investigación e implementación de técnicas de Machine Learning para una empresa del sector farmacéutico, utilizando un conjunto de datos con más de 30 mil transacciones comerciales del período de junio a agosto de 2023. Esta investigación abarcó la recopilación, procesamiento, modelado y evaluación de los datos proporcionados por la empresa, para lo cual se emplearon técnicas de aprendizaje no supervisado como el modelo K-Means y Jerárquico, lo que llevó a la exitosa identificación de cuatro segmentos distintos de clientes. Estos hallazgos resaltan la efectividad de Machine Learning en la segmentación de clientes, lo que permitió poder identificar grupos con similitudes en sus características y patrones de comportamientos. Asimismo, se llevaron a cabo evaluaciones comparativas entre diferentes técnicas para determinar cuál se adaptaba mejor a las necesidades de la empresa. Tras un análisis detallado, se concluyó que el modelo K-Means era el más adecuado en este contexto, debido a que las agrupaciones se ajustaban más a la realidad del negocio. En consecuencia, se formularon estrategias personalizadas para aumentar la retención y satisfacción del cliente, con lo cual se tendrá mayor certeza en la toma de decisiones estratégicas y análisis de datos comerciales.Ítem Acceso Abierto Implementación de un Modelo de Eficiencia Energética en un Centro de Datos bajo un Enfoque Integrado de Gestión de Proyectos(Universidad ESAN, 2024) Angulo Mogollon, Leonardo Martin; Azabache Liñan, Ninibeth Alisson Carolina; Melendez Llana, Juan Carlos; Zamudio Mendoza, Abraham SalomonEste proyecto de investigación tiene como propósito impulsar la máxima eficiencia, el ahorro energético y la disminución de huella de carbono en la infraestructura perteneciente al centro de datos de la empresa peruana Servimec. Esta solución propone el ahorro de consumo energético del centro de datos, partiendo de la idea que el 60% del consumo energético de un Centro de Procesamiento de Datos (CPD) corresponde al sistema de climatización de equipos. Se pretende realizar un estudio de ingeniería en donde se implemente la solución que permita el ahorro de energía por medio de un nuevo equipamiento de climatización. La gestión del proyecto se realizará siguiendo buenas prácticas PMBOK, un estándar reconocido en la gestión de proyectos. Además, se considerarán los requisitos establecidos en la norma ISO 50001, que tiene como objetivo mejorar el procedimiento de la eficiencia de la energía en una organización. De esta manera, se garantizará que el proyecto se ejecute de manera efectiva y que los resultados sean medibles y sostenibles en el tiempo.Ítem Embargo Implementación de un modelo de Machine Learning para la predicción de la demanda de muebles de sala en la empresa Mallhogar.com(Universidad ESAN, 2023) Chipana De La Cruz, David Ismael; Chugnas Sebastian, Analy Sandy; Chupillón Bautista, Yarelis Nicole; Guzmán Ramos, Pedro Jesús; Huancaya Rivas, Hasdaly AnjelyLa empresa Mallhogar.com se dedica a la venta online de muebles. Actualmente, busca predecir la demanda de muebles de sala que ofrece en el mercado peruano. En este contexto, el objetivo de esta investigación fue desarrollar un modelo de predicción de la demanda que permita optimizar su producción, gestionar sus inventarios y agilizar la distribución de productos terminados. Para lograrlo se recopiló información de datos históricos de venta del periodo 2020-2023, se aplicó modelos de Machine Learning, en cinco tipos de muebles de sala. Los modelos de predicción que se emplearon fueron Regresión Lineal, CatBoost, XGBoost y LightGBM. Los resultados fueron evaluados comparando métricas como el Factor de determinación, Error Cuadrático Medio y Raíz del Error Cuadrático Medio, se analizó cómo el modelo se ajusta a los datos de entrenamiento con sus posibles limitaciones. Los experimentos realizados mostraron que los modelos LightGBM y XGBoost tuvieron mejores resultados con una ligera superioridad en comparación a los otros modelos, lo cual se vio reflejado en todos los modelos de muebles analizados, al final se obtuvo la predicción de muebles a vender para los meses de diciembre del 2023, enero del 2024 y febrero del 2024.Ítem Restringido Modelo de Machine Learning para la segmentación automática de clientes según su perfil de compra del canal de venta interna en Molitalia(Universidad ESAN, 2021) Bernuy Murriel, Astrid Carolina; Manza Briceño, Mirella Maribel; Garay Macukachi, Jessica Diyanira; Guillen Aguilar, Yomira Alizon; Juarez Polar, Jefry RomuloDebido al COVID-19, la empresa Molitalia redujo sus ventas en los canales internos y externos, esto se debe a que los consumidores han reducido su poder de compra en las categorías de alimentos; por lo cual, Molitalia se ve obligada a mapear soluciones y estrategias que se adapten al nuevo entorno. Siendo uno de los hallazgos la poca capacidad de respuesta a las exigencias y preferencias de los clientes internos. Por ello, este proyecto se centró en el desarrollo de un modelo de segmentación automática de perfiles de compra de los clientes internos, con ello se podrá implementar estrategias que se adapten a las necesidades de los clientes, responder rápidamente a los cambios en la demanda, contar con información a tiempo real del perfil de compra del cliente, agilizar y fortalecer los procesos de venta para beneficio de la organización.Para ello, se desarrollaron diez modelos de Machine Learning usando la técnica de aprendizaje no supervisado “K-Means”. Además, se analizaron y evaluaron los modelos mediante dos validaciones: teórica, mediante el indicador “inercia”; y práctica, por medio del experto de estrategia comercial. Concluyendo que el mejor modelo es el K=4, logrando descubrir cuatro perfiles de clientes internos: Beginners, Middle, Expert, Senior.Ítem Acceso Abierto Predicción del caudal del río Torata utilizando algoritmos de Machine Learning para el aprovisionamiento de agua a la población del distrito(Universidad ESAN, 2024) Aguirre Vasquez, Mayra Araceli; Churampi Coronado, Heidy Denis Ana; Garcia Garcia, Jeff Steven; Mamani Ventura, Danny Alvis; Montes Manrique, Diego AlfredoDiferentes estudios utilizan el aprendizaje automático para el análisis de datos y por ende construir modelos predictivos y encontrar comportamientos que representen diversas variables de salida. Basado en ello, el presente trabajo de suficiencia profesional tiene como misión principal desarrollar un modelo para predecir el caudal del río Torata utilizando algoritmos de Machine Learning y con ello estimar la oferta hídrica, además se busca brindar un marco amplio a las autoridades en la toma de medidas proactivas para garantizar un adecuado aprovisionamiento de agua a la población, incluyendo la administración de infraestructuras de almacenamiento, división y tratamiento. Utilizando datos históricos de las estaciones hidrométricas y meteorológicas del río Torata monitoreados y proporcionadas por la Mina Cuajone y técnicas de Machine Learning, se desarrollaron modelos predictivos para brindar un aporte eficaz al proyecto de aprovisionamiento de agua (Presa Altarani). La investigación se estructura en seis capítulos que abarcan desde el planteamiento del problema y metodología, dando como resultado el mejor modelo de predicción SVR lineal con un 𝑅2de 0.946 y un MSE de 0.041, hasta la presentación de conclusiones y una proyección de 5 años del caudal y oferta hídrica del río Torata con R𝟐 de 0.877 y MSE de 0.123.Ítem Embargo Predicción del tipo de parto en el departamento de ginecología-obstetricia del Hospital Santa Rosa mediante Machine Learning(Universidad ESAN, 2023) Perez Garcia, Adams Smith; Seminario Vergaray, Raul FranciscoEn el presente trabajo, se uso Machine Learning en el ámbito de aprendizaje supervizado. para predecir los tipos de partos de las gestante atendidas en el Hospital Santa Rosa, buscando optimizar los recursos de la institución tanto material como humano. Para la creación del Modelo se recopiló toda la información existente en el hospital santa rosa y el ministerio de salud (Minsa) mediante un cruce de información, luego de la limpieza de datos, se utilizo el 80% para el aprendizaje y uN 20% para la para corroborar la predicción. El modelo predominante para nuestro trabajo fue el Árbol de decisión, donde se identifico la variable y ( tipos de partos existentes) y las variables x ( diagnosticas por lo que existe complicaciones durante el parto). con lo cual el modelo se pudo recrear.Ítem Acceso Abierto Pronóstico de la producción de papa en la cuenca Jequetepeque - Cajamarca en base a las variables meteorológicas utilizando técnicas de Machine Learning(Universidad ESAN, 2023) Diaz Hurtado, Eddy Emerson; Fustamante Campos, Danly Maryoy; Gave Cardenas, Joshua; Heredia Menor, Keico Anavela; Sedano Ruiz, Maria RosaliaDiversos estudios utilizan técnicas de Machine Learning para analizar datos, buscar comportamientos y patrones, con la finalidad de construir modelos matemáticos predictivos y pronosticar diferentes variables de salida. Este estudio se centra en usar técnicas de aprendizaje supervisado para predecir la producción de papa en la cuenca Jequetepeque, teniendo a la Dirección Regional de Agricultura de Cajamarca (DRAC) como parte interesada. Se usó la metodología CRISP-DM por ser el método más adecuado para el despliegue del proyecto. Las fuentes de datos usadas para la recolección de la información fueron el SENAMHI, POWER NASA, BCRP y el INEI, utilizando datos meteorológicos y de producción de papa desde 1981 al 2022. Los modelos que se utilizaron fueron Regresión Lineal, SVR, Árbol de Decisión para Regresión y ARIMA. Además, se emplearon métricas estadísticas como el MAE, MSE, RMSE y R^2 para definir el mejor rendimiento del modelo, el cual resultó ser el SVR, que alcanzó un MAE de 0.2377799, un MSE de 0.1618759, un RMSE de 0.4023380 y un R^2 de 0.8356449. Se concluye que se logró el objetivo propuesto logrando modelar un algoritmo de Machine Learning que permite predecir la producción de la papa con un error mínimo (RMSE de 0.402337).Ítem Acceso Abierto Propuesta de integración vertical para mejorar el desempeño medioambiental de la cadena de suministro de una empresa nacional de fabricación de artículos plásticos mediante la incorporación de la fabricación aditiva(Universidad ESAN, 2021) Atanacio Gonzales, Oscar Renato; Mejía Suárez, Carol Janeth; Rodriguez Terán, Carlos Enrique; Salazar Lizarraga, Jose Eduardo; Villanueva Arévalo, Karla XimenaLa presente investigación tiene como objetivo presentar una propuesta descriptiva de implementación de una estrategia de Integración Vertical para la mejora del desempeño medioambiental de la cadena de suministro de una empresa ubicada en Lima dedicada a la fabricación de artículos plásticos por moldeo por inyección. Como herramienta se explora la Fabricación Aditiva para la producción de los Moldes que es un elemento crítico en el proceso productivo. La estructura de este trabajo tiene como objetivo revisar la literatura relacionada a este tipo de investigación, revisar los conceptos teóricos de: Desarrollo Sostenible, Cadena de Suministro verde, ISO 14031, Fabricación Aditiva, Impresión 3D y Moldeo por inyección; finalmente, se hace la aplicación de la teoría al caso de estudio. Como conclusión, se indica que adoptar un enfoque de Cadena de Suministro Verde permite a una empresa de producción desarrollar estrategias que impacten positivamente en su desempeño medioambiental y además contribuir a la sostenibilidad ambiental desde las relaciones entre los agentes involucrados en dicha cadena (desde proveedores hasta los clientes). En adición, la investigación puede ayudar y contribuir a futuras empresas del mismo rubro que deseen implementar esta metodología en sus organizaciones.Ítem Acceso Abierto Propuesta de mejora en el área de producción para aumentar la productividad en Intraplast E.I.R.L. aplicando manufactura esbelta(Universidad ESAN, 2024) Campos Gutarra, Vania Brigitte; Ore Ichpas, Nayely Mayli; Quezada Castellanos, Alexis Alfredo; Rios Blanco, Felix Andres; Rodriguez Yumpo, Brigitte TamikoLa empresa Intraplast E.I.R.L. busca mejorar su posicionamiento en el mercado local a través del incremento en la calidad de sus productos y cumplimiento en el tiempo de entrega a sus clientes. La investigación desarrollada posee como objetivo diagnosticar la situación actual de la empresa; y a través de herramientas de manufactura esbelta, que fueron evaluadas por medio de criterios como factibilidad, costo/ beneficio, impacto y tiempo de implementación, se propone la estandarización de procesos a través del estudio de tiempos, Value Stream Map, mejora del espacio de trabajo a aplicando 5S’s y aplicación de método de mejora continua a través del Ciclo de Deming. Para la simulación, se empleará el software Arena Simulation a fin de visualizar el flujo de proceso, ingresando cantidades y tiempos de producción. Los datos recopilados para desarrollar las propuestas corresponden desde el año 2020 al 2023. Como resultados de la simulación, se obtiene una mejora en indicadores como productividad, tasa de productos defectuosos, tiempo de ciclo, cumplimiento de plazos, tasa de producción y de devoluciones.Ítem Acceso Abierto Propuesta de mejora en la gestión de la calidad educativa utilizando herramientas de Total Quality Management para incrementar la satisfacción de los estudiantes y padres de familia de una Institución Educativa Privada(Universidad ESAN, 2024) Centeno Hurtado, Diana; Insil Guevara, Robert Christian Andrei; Valer Torres, Lizbeth Katy; Zavala Medrano, Dayeli YesseniaLa investigación se centra en la optimización de la gestión de la calidad educativa en la Institución Educativa Privada Daniel Goleman, abordando los importantes desafíos que enfrentan numerosas instituciones dentro del sector educativo. Los principales problemas específicos son la falta de control del contenido educativo y la ineficiente comunicación con las partes interesadas internas y externas. Estos elementos han afectado negativamente a los niveles de satisfacción de los estudiantes y los padres, así como en la retención de alumnos. Para abordar esta problemática se emplearon estrategias como la gestión de calidad total (TQM)1 mediante la herramienta PHVA2; se empleó la matriz VESTER, el diagrama de Pareto y diagrama de Ishikawa como herramientas de diagnóstico. La importancia de este trabajo radica en su capacidad para mejorar la gestión de la calidad educativa. La ejecución de estas soluciones podría influir significativamente en la satisfacción en los estudiantes y los padres de familia, mejorar las tasas de retención y, en general, contribuir a reforzar el servicio educativo, especialmente en un entorno en el que la calidad es un factor crucial para el éxito y la sostenibilidad de las instituciones educativas.Ítem Acceso Abierto Propuesta de optimización de procesos operativos para incrementar la productividad y reducir el nivel de inventario en la conversión vehicular(Universidad ESAN, 2021) Valverde Valverde, Alexandra Alicia; Vásquez Jeri, Diego Mauricio; Soto Contreras, Jorge; Tarazona Romero, Juan Jesús Eugenio; Sequeiros Tumpay, Selenia GuadalupeEn el presente trabajo de investigación no experimental se expondrá el análisis, diagnóstico y propuesta de solución para optimizar el proceso de preparación vehícular de una de las empresas con mayor participación de mercado en el sector automotriz en el Perú. El objetivo principal de esta investigación es diseñar una propuesta de mejora de procesos bajo el marco metodológico de Business Process Management (BPM) que busca incrementar la productividad con la cual se tendría un impacto directo en el nivel de inventario de vehículos en el Centro de Distribución. Se realizó un análisis de todos los procesos que forman parte del área de producción, el cual incluye la preparación de vehículos (inspecciones de calidad, conversiones a gas, etc) antes de ser despachados al cliente final (directo o por concesionario). Se estableció un rediseño de procesos como propuesta de solución que pretende aumentar la productividad. Para comprobar el nivel de impacto de la propuesta de solución se ha empleado el software de simulación Arena. Finalmente, se menciona la variación de los indicadores determinados del modelo actual (AS IS) y después de la simulación obtenida con el diseño de la propuesta de solución (TO BE) obteniendo un impacto teórico significativo.
