Ingeniería de Tecnologías de Información y Sistemas

URI permanente para esta colecciónhttps://hdl.handle.net/20.500.12640/3737

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2021 - 20232

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Tema: search.filters.subject.Industria alimentaria

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    Técnicas de machine learning para la mejora del método de proyección de ventas de los análisis de multirresiduos de plaguicidas en alimentos de Mérieux Nutrisciences
    (Universidad ESAN, 2023) Huisacayna Cutipa, Abigail Nelly; Jacinto Martell, Samuel Humberto; La Rosa Gadea, Marghore Susana; Machuca Abanto, Axl Boris; Torres Yupanqui, Rocio del Pilar Lesly
    En la actualidad es importante que toda empresa realice pronósticos de todo tipo, que ayuden a mitigar el impacto negativo y/o aprovechar los impactos positivos que los cambios generan. El propósito del presente trabajo es identificar la técnica del aprendizaje automático que mejore el método de proyección de ventas generadas por el análisis de multirresiduos de plaguicidas en alimentos de la empresa Mérieux Nutrisciences. Se emplea la metodología Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) para determinar el modelo predictivo óptimo para la empresa. Después de adquirir y adecuar la data, se aplica y analiza en las técnicas de regresión lineal, light gradient boosting machine (LightGBM), seasonal auto regressive integrated moving average (SARIMA) y long short-term memory (LSTM). Con la ejecución de los modelos establecidos, se concluyó que el uso de modelos predictivos permite a las empresas, tomar decisiones más acertadas y mejorar su gestión, además, se visualizó que el modelo LightGBM tiene una mayor precisión que los otros modelos con un 0.0152 de mean squared error (MSE). Se recomienda realizar el modelado con un mayor número de data para generar un pronóstico más preciso, contrastar con el laboratorio y realizar estudios adicionales para ajustar hiperparámetros propios del modelo.
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    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 Romulo
    Debido 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.