Ingeniería de Tecnologías de Información y Sistemas
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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 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.
